AGI bis 2029: Demis Hassabis sieht menschliche Denkfähigkeit in Reichweite

Die Entwicklung einer allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI), die über vollumfängliche menschliche kognitive Fähigkeiten einschließlich originären Denkens verfügt, könnte bereits in den Jahren 2028 oder 2029 gelingen.

Diese Prognose äußerte Demis Hassabis, Chefwissenschaftler von Alphabet und mit dem Nobelpreis für Chemie ausgezeichnet, in einem Gespräch mit dem Journalisten Ben Cohen für das WSJ Magazine am 21. Oktober 2026. Damit verkürzt er seinen persönlichen Zeithorizont für diesen technologischen Meilenstein erneut.

Verschärfter Zeitplan und bestehende Hürden

Hassabis passte seine Einschätzungen in den vergangenen Monaten schrittweise an. Im März 2025 ging er noch von fünf bis zehn Jahren aus. Im Januar 2026 bezifferte er die Wahrscheinlichkeit für das Erreichen einer AGI bis 2030 in Davos auf 50 Prozent, während er im Februar 2026 in Indien von fünf bis acht Jahren sprach.

Nach Prognosen von drei bis fünf Jahren Anfang 2026, dem Zieljahr 2030 im April 2026 sowie 2030±1 im Mai 2026 rückt der erwartete Zeitpunkt nun noch näher.

Als wesentlichen Treiber für diesen beschleunigten Zeitplan nennt Hassabis Fortschritte bei autonomen Agenten. Gleichzeitig verweist er auf erhebliche verbleibende Hürden. Dazu zählen das Fehlen kontinuierlichen Lernens, Informationsverlust und mangelnde Gedächtniskontinuität bei komplexen, länger andauernden Aufgaben sowie Defizite bei der langfristigen Planung, dem logischen Schließen und originärer wissenschaftlicher Kreativität.

Der vorgeschlagene Einstein-Test

Um das Erreichen einer echten AGI objektiv zu überprüfen, schlägt Hassabis einen sogenannten Einstein-Test vor. Dabei soll ein System, das ausschließlich mit dem wissenschaftlichen Wissen von vor 1901 trainiert wurde, eigenständig Albert Einsteins vier bahnbrechende Veröffentlichungen aus dem Jahr 1905 reproduzieren: die Arbeiten zum photoelektrischen Effekt, zur Brownschen Bewegung, zur speziellen Relativitätstheorie sowie zur Masse-Energie-Äquivalenz.

Eine frühere Variante dieses Vorschlags sah vor, ein mit Daten bis 1911 gefüttertes Modell die allgemeine Relativitätstheorie von 1915 herleiten zu lassen.

Während die Wissenschaft über die Zukunft der AGI debattiert, stellt die EU-KI-Verordnung Unternehmen bereits heute vor konkrete rechtliche Herausforderungen. Dieser kostenlose Leitfaden klärt auf, welche KI-Systeme als Hochrisiko gelten und was Verantwortliche jetzt tun müssen. Kostenlosen Report zu Risikoklassen und Pflichten herunterladen

Google DeepMind, wo Hassabis seit dem 5. August 2026 nicht mehr als CEO, sondern als Vorsitzender fungiert, veröffentlichte bereits einen Rahmen zur Messung fortgeschrittener Fähigkeiten. Ein universeller Standard-Benchmark existiert bislang jedoch nicht. In dem Bericht „From AGI to ASI“ beschreibt das Unternehmen vier denkbare Pfade hin zu einer Superintelligenz.

Forschungsziele und Forderungen nach Regulierung

Praktischen Nutzen verspricht sich Hassabis von der Technologie bei der Bewältigung komplexer, mehrstufiger Alltagsaufgaben, der Beschleunigung der physikalischen Grundlagenforschung und der Entwicklung neuer Medikamente.

Auf diesem Feld baut er auch auf bestehende Erfolge auf: Die AlphaFold-Datenbank von Google DeepMind umfasst mehr als 200 Millionen Vorhersagen, während der entsprechende Server nichtkommerziellen Einrichtungen offensteht. Zudem leitet Hassabis weiterhin das Unternehmen Isomorphic Labs.

Wer sich mit der rasanten Entwicklung von KI-Systemen befasst, sollte auch die damit verbundenen regulatorischen Fristen im Blick behalten. Der kostenlose Umsetzungsleitfaden zum EU AI Act bietet Compliance-Experten und IT-Abteilungen einen kompakten Überblick über alle neuen Anforderungen. EU AI Act in 5 Schritten verstehen

Gleichzeitig mahnt der Forscher strenge Sicherheitsvorkehrungen an. Bereits am 14. Oktober 2026 warnte Hassabis bei einem Auftritt in Dublin vor schweren Zwischenfällen durch KI-Agenten ab dem Jahr 2027. Er plädiert daher für eine internationale Aufsichtsbehörde nach dem Vorbild von Einrichtungen für Nuklearsicherheit oder Biologie.

Google DeepMind rief zudem das DeepMind Institute für Sicherheitsstandards ins Leben und schlägt unabhängige Tests 30 Tage vor der Veröffentlichung neuer Spitzenmodelle vor, perspektivisch auch als verbindliche Vorgabe für den US-Markt.

Auf regulatorischer Ebene greifen solche Einstufungen nur schrittweise: Die EU-KI-Verordnung sieht bislang keine explizite AGI-Kategorie vor. Sie knüpft systemische Risiken an Modelle mit einem Trainingsaufwand von mehr als 10^25 Rechenoperationen und sieht Vorschriften für Hochrisikosysteme ab dem 2. Dezember 2027 vor.