Können LLMs uns AGI bringen, wenn sie bei Arithmetik versagen?

In der Diskussion um die Entwicklung von Artificial General Intelligence (AGI) ist es entscheidend, die aktuellen Fähigkeiten und Grenzen von Large Language Models (LLMs) zu verstehen. Trotz ihrer Nützlichkeit in verschiedenen Anwendungen zeigen LLMs erhebliche kognitive Defizite, insbesondere in grundlegenden Bereichen wie der Arithmetik. Dies wirft die Frage auf, ob diese Modelle jemals in der Lage sein werden, die menschliche Intelligenz zu erreichen.

Die kognitiven Defizite von LLMs

Wes McKinney, ein erfahrener Entwickler, hat in seinem Artikel die Herausforderungen beschrieben, die er bei der Nutzung von LLMs, insbesondere von Claude Code, erlebt hat. Trotz der Fortschritte in der Technologie sind LLMs oft nicht in der Lage, einfache arithmetische Aufgaben korrekt auszuführen. McKinney berichtet von seinen Erfahrungen, bei denen LLMs wiederholt Anweisungen ignorierten oder falsche Ergebnisse lieferten, was auf grundlegende kognitive Defizite hinweist.

Die Auswirkungen auf AGI

Die Unfähigkeit von LLMs, grundlegende mathematische Operationen zuverlässig durchzuführen, wirft ernsthafte Fragen über ihre Eignung als Grundlage für AGI auf. Wenn LLMs nicht einmal einfache Summen aus kleinen Datensätzen berechnen können, wie können wir dann erwarten, dass sie komplexe Probleme lösen oder menschliche Intelligenz nachahmen? McKinney hebt hervor, dass trotz der Behauptungen, AGI sei „um die Ecke“, die Realität oft weit von dieser Vorstellung entfernt ist.

LLMs in der Softwareentwicklung

Trotz ihrer Defizite haben LLMs wie Claude Code und OpenAI GPT-4 das Potenzial, die Softwareentwicklung erheblich zu verbessern. McKinney beschreibt, wie er LLMs nutzen konnte, um Routineaufgaben zu automatisieren und die Produktivität zu steigern. Diese Modelle können Entwicklern helfen, indem sie einfache Aufgaben übernehmen und so mehr Zeit für kreative und komplexe Problemlösungen schaffen.

Aktuelle Forschung und Entwicklungen

Aktuelle Studien zeigen, dass die Leistung von LLMs in Bezug auf arithmetische Aufgaben variieren kann. In Tests, die McKinney durchführte, zeigte sich, dass viele Modelle, einschließlich Claude und GPT-4, Schwierigkeiten hatten, auch nur einfache Summen korrekt zu berechnen. Dies ist besonders besorgniserregend, wenn man bedenkt, dass diese Modelle in der Lage sein sollten, mit großen Datenmengen zu arbeiten und komplexe Analysen durchzuführen.

Fazit und Ausblick

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die kognitiven Defizite von LLMs in der Arithmetik und anderen grundlegenden Fähigkeiten eine erhebliche Hürde für die Entwicklung von AGI darstellen. Während LLMs in der Softwareentwicklung nützliche Werkzeuge sind, bleibt abzuwarten, ob sie jemals die kognitiven Fähigkeiten erreichen können, die für AGI erforderlich sind. Die Herausforderung besteht darin, diese Technologien weiterzuentwickeln und ihre Grenzen zu überwinden, um die Vision einer echten AGI zu verwirklichen.

Quellenliste:

• Quelle: CAN LLMS GIVE US AGI IF THEY ARE BAD AT ARITHMETIC?
• Anthropic’s Advanced Tool Use
• GitHub Repository: argh
• Introducing GPT-5