OpenAI hat ein neues Ziel. Oder vielmehr eine neue Besessenheit. Das Unternehmen aus San Francisco, das der Welt ChatGPT gebracht hat, konzentriert nun all seine Kräfte auf ein einziges großes Projekt: einen vollständig automatisierten KI-Forscher, der komplexe wissenschaftliche Probleme ganz allein lösen kann. Und mehr noch: Es gibt sogar einen Zeitplan.
Bis September 2026 will OpenAI einen „autonomen Forschungspraktikanten“ an den Start bringen, der konkrete wissenschaftliche Aufgaben ohne menschliche Aufsicht bewältigen kann. Und bis 2028 soll ein vollwertiges System folgen, das Probleme von einer solchen Größenordnung lösen kann, dass selbst ein menschliches Team damit überfordert wäre.
Der Mann mit der Vision: Jakub Pachocki
Hinter dem gesamten Plan steht Jakub Pachocki, Chefwissenschaftler von OpenAI. Er war maßgeblich an der Entwicklung von GPT-4 sowie der sogenannten Reasoning-Modelle (reasoning models) beteiligt, auf denen heute die meisten modernen Chatbots basieren. Pachocki sagte gegenüber der MIT Technology Review: „Ich denke, wir nähern uns dem Punkt, an dem wir Modelle haben werden, die ebenso wie Menschen unbegrenzt lange auf kohärente Weise arbeiten können.“
Interessanterweise nutzte er noch vor einem Jahr selbst keine Autovervollständigung beim Programmieren. Wie er selbst zugibt: „Ich bin bei meinem Code pedantisch und tippe ihn gern in aller Ruhe im Vim-Editor ein.“ Doch dann sah er, wozu die neuesten Modelle fähig sind, und seine Überzeugung schwand. Heute schafft er mit ihrer Hilfe an einem Wochenende Experimente, für die er früher eine ganze Woche gebraucht hätte. Dieser persönliche Wandel hat ihn offenbar davon überzeugt, dass die gesamte Wissenschaft einen ähnlichen Umbruch erleben kann.
Codex war der erste Versuch
Der Vision eines autonomen Forschers kommt bislang Codex, das OpenAI im Januar dieses Jahres gestartet hat, am nächsten. Dabei handelt es sich um eine auf dem GPT-5-Modell basierende agentische Anwendung, die Code schreiben, Dokumente analysieren, Übersichten erstellen und ganze Arbeitsabläufe automatisieren kann. Pachocki zufolge nutzt der Großteil des technischen Personals von OpenAI Codex tatsächlich bei der Arbeit.
Codex ist jedoch nur eine Vorstufe. Das eigentliche Ziel ist ein System, das eine Aufgabe erhält und dann mehrere Tage selbstständig daran arbeitet, ohne dass es jemand vorantreiben muss. „Wir suchen nach einem System, dem man eine Aufgabe gibt, für die ein normaler Mensch einige Tage benötigen würde, und das sie allein bewältigt“, erklärt Pachocki.
Die Probleme, die ein solcher Forscher lösen könnte, reichen von Mathematik und Physik über Biologie und Chemie bis hin zu Geschäftsstrategien und öffentlicher Politik. Im Grunde alles, was sich durch Text, Code oder eine Skizze auf einer Tafel ausdrücken lässt.
Begeisterung und nüchterne Skepsis
Nicht alle teilen Pachockis Optimismus. Doug Downey vom Allen Institute for Artificial Intelligence testete im vergangenen Jahr gemeinsam mit seinem Team führende Sprachmodelle bei wissenschaftlichen Aufgaben. GPT-5 schnitt zwar am besten ab, machte aber genügend Fehler, um problematisch zu sein. „Wenn man Aufgaben aneinanderreiht, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass alle korrekt gelöst werden, rapide“, warnt Downey.
Dennoch räumt er selbst ein, dass die Entwicklung so schnell voranschreitet, dass seine Ergebnisse bereits überholt sein könnten. OpenAI hat inzwischen GPT-5.4 veröffentlicht, sodass das, was im vergangenen Herbst galt, heute längst nicht mehr gelten muss. Und genau darin liegt die eigentümliche Spannung rund um das gesamte Projekt. Es ist ein Rennen, bei dem sich sowohl die Startlinie als auch das Zielband gleichzeitig verschieben.
Kann etwas schiefgehen?
Pachocki ist nicht naiv. Im Interview benannte er selbst, was ihn nachts wachhält: Was, wenn ein System, das ein ganzes Forschungsprogramm leiten kann, etwas Falsches tut? Sei es, weil es außer Kontrolle gerät, von Hackern angegriffen wird oder die Aufgabe schlicht falsch versteht. Die Antwort von OpenAI ist bislang die sogenannte Überwachung der Gedankenkette. Die Modelle halten während ihrer Arbeit Notizen in einer Art Notizbuch fest, und andere Modelle überprüfen diese Einträge fortlaufend. OpenAI testet diesen Ansatz aktiv intern direkt an Codex.
„Solange wir dem System nicht wirklich vertrauen, müssen wir Beschränkungen haben“, sagt Pachocki. Leistungsstarke Modelle sollten seiner Ansicht nach in geschlossenen Umgebungen funktionieren, getrennt von allem, dem sie Schaden zufügen könnten.
Die Frage bleibt jedoch: Wer entscheidet letztlich, wo die Grenzen liegen? Pachocki setzt auf die Einbeziehung von Regierungen und Gesetzgebern. Er selbst sagt, dass er eine persönliche Verantwortung empfindet, weiß aber zugleich, dass OpenAI dies nicht allein lösen kann. Dabei hat gerade OpenAI kürzlich einen Vertrag mit dem US-Pentagon unterzeichnet, nachdem Anthropic dies abgelehnt hatte. Worte über Verantwortung und Taten gehen nicht immer Hand in Hand.
Ein ganzes Labor im Rechenzentrum
Pachocki hat eine konkrete Vorstellung davon, wie die Welt aussehen wird, wenn diese Vision Wirklichkeit wird: „Ein Rechenzentrum, das die gesamte Arbeit erledigen kann, die heute ein ganzes Unternehmen wie OpenAI oder Google leistet. Dinge, für die früher große menschliche Organisationen nötig waren, werden plötzlich von wenigen Menschen bewältigt werden können.“
Pachocki räumt ein, dass er bis 2028 keine Systeme erwartet, die den Menschen in jeder Hinsicht an Intelligenz ebenbürtig sind. Doch er fügt sofort hinzu: „Man muss nicht in allem so intelligent wie ein Mensch sein, um wirklich von grundlegender Bedeutung zu sein.“
