Der Stanford 2025 AI Report ist da: vollständiger PDF-Download

Das Human-Centred Artificial Intelligence Institute (HAI) der Stanford University hat die achte Ausgabe desIndexbericht Künstliche Intelligenz (2025)". Dieser Bericht zeichnet ein Bild von der deutlichen Beschleunigung der KI-Forschung und -Entwicklung, der Anwendungen und der Investitionen im vergangenen Jahr, weist aber auch auf die Herausforderungen hin, die in Bezug auf verantwortungsvolle KI-Praktiken, öffentliches Vertrauen und die ungleiche globale Verteilung der technologischen Entwicklung bestehen.

Die Leistung der KI steigt und die Technologielandschaft verändert sich schnell

Der Bericht für das Jahr 2025 zeigt, dass sich die Leistung der KI in einer Reihe schwieriger Benchmarks weiterhin rasch verbessert. Neu eingeführte anspruchsvolle Tests wie MMMU, GPQA und SWE-bench werden von KI-Systemen viel schneller als je zuvor bewältigt. Der Bericht erwähnt auch, dass KI-Modelle große Fortschritte bei der Erstellung hochwertiger Videos (wie SORA von OpenAI und Veo 2 von Google) machen und sogar menschliche Programmierer bei bestimmten Programmieraufgaben in einem begrenzten Zeitrahmen übertreffen können.

Auf der Technologieseite ändern sich die Dinge schnell. Der Leistungsunterschied zwischen den besten Closed-Source- und Open-Source-Modellen hat sich im letzten Jahr auf der Plattform Chatbot Arena von 8,01 TP3T auf 1,71 TP3T verringert, und auch der Leistungsunterschied zwischen den 10 besten Modellen auf den Leaderboards hat sich von 11,91 auf 5,41 TP3T verringert, was darauf hindeutet, dass hochwertige Modelle immer beliebter werden. immer beliebter werden. Kleinere Modelle wie der Phi-3-mini von Microsoft erzielten ebenfalls gute Leistungen und erreichten Werte, für die früher mehr als 100-mal so große Modelle erforderlich gewesen wären, was die erhöhte Effizienz des Algorithmus belegt.

Auch Effizienzgewinne sind offensichtlich. Die Nutzungskosten (Argumentationskosten) von KI-Modellen sind drastisch gesunken, z. B. haben sich die Nutzungskosten von Modellen, die beim MMLU-Benchmark das GPT-3.5-Niveau erreichen, seit Ende 2022 um mehr als das 280-fache verringert. Die Hardwarekosten sind um etwa 301 TP3T pro Jahr gesunken, und die Energieeffizienz hat sich um etwa 401 TP3T pro Jahr verbessert. Der Bericht weist jedoch auch darauf hin, dass komplexe logische Schlussfolgerungen und Planungsfähigkeiten nach wie vor die größten Herausforderungen für KI-Systeme darstellen.

Investitionsboom und Vertiefung der wirtschaftlichen Integration

Die weltweiten Unternehmensinvestitionen in KI erreichten 2024 einen Rekordwert von 252,3 Mrd. USD. Die privaten Investitionen stiegen um 44,51 TP3T, der erste Anstieg im Vergleich zum Vorjahr seit 2021. Generative KI war mit 33,9 Mrd. USD an privaten Investitionen besonders aufnahmefähig und machte mehr als 201 TP3T der gesamten KI-Investitionen aus.

Der Vorsprung der USA bei den privaten KI-Investitionen hat sich sogar noch weiter vergrößert: mit 109,1 Mrd. Dollar sind die Investitionen fast 12 Mal so hoch wie in China und 24 Mal so hoch wie in Großbritannien. Im Bereich der generativen KI haben die USA sogar mehr investiert als China, die EU und das Vereinigte Königreich zusammen.

Die Einführung von KI in Unternehmen hat ebenfalls drastisch zugenommen. Die Daten der McKinsey-Umfrage zeigen, dass 78% der Unternehmen im Jahr 2024 KI in mindestens einem Teil ihres Geschäfts einsetzen, was deutlich über den 55% im Jahr 2023 liegt. Der Einsatz von generativer KI hat sich mit 71% mehr als verdoppelt. 101 TP3T). Die Forschung bestätigt weiterhin, dass KI die Produktivität steigert und in vielen Fällen dazu beiträgt, die Lücke zwischen hoch und niedrig qualifizierten Mitarbeitern zu schließen.

Verantwortungsvolle KI macht ungleiche Fortschritte und bleibt eine Herausforderung

Trotz des rasanten technologischen Fortschritts wächst das Ökosystem der verantwortungsbewussten KI (Responsible AI, RAI) ungleichmäßig. Die Zahl der negativen KI-bedingten Vorfälle (gemäß der AI Incident Database) steigt dramatisch um 56,41 TP3T auf ein Allzeithoch von 233 im Jahr 2024. Es mangelt jedoch immer noch an einer Harmonisierung der Bewertungskriterien für verantwortungsvolle KI bei großen Modellen, obwohl neue Benchmarks wie HELM Safety und AIR-Bench entstehen.

Laut dem Base Model Transparency Index hat sich die Transparenz bei der Modellentwicklung verbessert (Durchschnittswert von 371 TP3T im Oktober 2023 auf 581 TP3T im Mai 2024), aber es gibt noch viel Raum für Verbesserungen. Zwar sind sich die Unternehmen der RAI-Risiken wie Datenungenauigkeiten und Cybersicherheit bewusst, doch der Bericht stellt fest, dass zwischen dem Bewusstsein für die Risiken und der Annahme tatsächlicher Abhilfemaßnahmen immer noch eine große Lücke klafft.

Auch das öffentliche Vertrauen wird in Frage gestellt. Weltweit ist das Vertrauen in KI-Unternehmen in Bezug auf den Schutz personenbezogener Daten gesunken, und weniger Menschen als im letzten Jahr glauben, dass KI-Systeme frei von Voreingenommenheit oder Diskriminierung sind. Die Studie ergab auch, dass selbst Modelle, die ausdrücklich auf Unvoreingenommenheit ausgelegt sind, immer noch potenzielle soziale Verzerrungen aufweisen können. Darüber hinaus schrumpfen die Ressourcen für die gemeinsame Nutzung von Daten, da immer mehr Websites das Crawlen von Daten für das KI-Training einschränken, was sich auf die Vielfalt und die Fähigkeiten künftiger Modelle auswirken könnte.

Geopolitik, Governance und globale Stimmung

Was die geopolitische Lage betrifft, so bleiben die USA das Land, das 2024 die meisten KI-Spitzenmodelle hervorbringt (40), weit vor China (15) und Europa (3). Der Bericht hebt jedoch hervor, dass sich der Leistungsunterschied zwischen den chinesischen Modellen bei den wichtigsten Benchmarks rasch verringert hat, so dass die US-Modelle bis Ende 2024 fast gleichauf liegen. China ist führend bei der Gesamtzahl der KI-Veröffentlichungen und -Patente, während US-Organisationen die am häufigsten zitierte Forschung beisteuern.

Regierungen auf der ganzen Welt verstärken ihre KI-Aktivitäten, nicht nur mit massiven Investitionsprogrammen (z. B. Kanada, China, Frankreich, Indien, Saudi-Arabien), sondern auch mit einer zunehmenden Regulierungstätigkeit. Der Bericht zeigt, dass 75 Länder weltweit die Zahl der Verweise auf KI in ihren Gesetzgebungsagenden um 21,31 TP3T erhöht haben, während sich die Zahl der KI-bezogenen Bundesvorschriften in den USA im Jahr 2024 im Vergleich zu 2023 mehr als verdoppelt. Auch die US-Bundesstaaten sind sehr aktiv, vor allem bei der Regulierung der Deepfake-Technologie (Deepfake). Auch die internationale Zusammenarbeit nimmt zu: Organisationen wie die OECD, die EU, die Vereinten Nationen und die AU veröffentlichen Rahmenwerke für verantwortungsvolle KI, und es wurde ein internationales Netzwerk von KI-Sicherheitsinstituten eingerichtet.

Was die öffentliche Meinung betrifft, so ist weltweit ein Trend zu vorsichtigem Optimismus zu beobachten, insbesondere in Ländern, die zuvor skeptischer waren, wie Deutschland und Frankreich. Allerdings gibt es nach wie vor erhebliche regionale Unterschiede. So ist die Mehrheit der Menschen in Ländern wie China und Indonesien sehr optimistisch in Bezug auf KI, während der Optimismus in Ländern wie Kanada, den USA und den Niederlanden deutlich geringer ist.

Die wachsende Rolle der KI in der Wissenschaft und im täglichen Leben

Der Bericht hebt die zunehmende Integration von KI in unser tägliches Leben und die transformativen Auswirkungen auf die wissenschaftliche Landschaft hervor. 2023 wird die US-amerikanische Food and Drug Administration (FDA) 223 KI-fähige medizinische Geräte zulassen - ein enormer Anstieg gegenüber nur sechs im Jahr 2015. Auch selbstfahrende Autos verlassen die Pilotphase: Waymo ist bereits in mehreren US-Städten im Einsatz, und Baidus Apollo Go expandiert rasch in China.

Der tiefgreifende Einfluss der KI auf die Wissenschaft wurde durch die Nobelpreise gewürdigt: Die Preise für Physik und Chemie wurden für Leistungen im Zusammenhang mit Deep Learning bzw. Proteinfaltung (AlphaFold) verliehen, und der Turing-Preis ging an die Begründer des Verstärkungslernens.KI treibt die wissenschaftliche Entdeckung weiter voran, mit Fortschritten bei Proteinsequenzierungsmodellen (z. B. ESM3, AlphaFold 3), und die grundlegenden Modelle beginnen, in der Medizin angewandt zu werden. auf dem Gebiet der Medizin.

Zusammenfassend zeichnet der Stanford 2025 AI Index Report das Bild eines schnell wachsenden KI-Bereichs: eines Bereichs, der greifbare Vorteile bietet und beispiellose Investitionen anzieht, aber auch mit tiefgreifenden ethischen Fragen, Herausforderungen für die Unternehmensführung und der dringenden Notwendigkeit konfrontiert ist, ein breiteres öffentliches Vertrauen aufzubauen und eine gerechte Entwicklung zu gewährleisten.