- Laut WIRED hat das Start-up Recursive Flint vorgestellt, ein KI-Codierungsmodell mit offenen Gewichten und 40 Milliarden Parametern. Entwickelt wurde es hauptsächlich mithilfe eines selbstverbessernden KI-Systems namens Eureka Machine.
- CEO Richard Socher erklärte, dass Eureka Machine einen Großteil des Entwicklungsprozesses von Flint automatisiert – von der Architekturentwicklung und den Trainingsmethoden für das Basismodell bis zur Optimierung des Codes für unterschiedliche Chiptypen. Dadurch konnte ein kleines Forschungsteam das Modell innerhalb weniger Monate fertigstellen.
- Den von Recursive veröffentlichten Benchmark-Ergebnissen zufolge übertrifft Flint bei einigen Programmieraufgaben Modelle mit vergleichbarer Größe und Architektur. Ein WIRED-Reporter testete das Modell auf einem Mac mit 48 GB RAM und bewertete es als schnell und leistungsfähig bei der Generierung von Software.
- Recursive verfolgt den Ansatz der rekursiven Selbstverbesserung (Recursive Self-Improvement, RSI). Dabei schlägt die KI Verbesserungen am KI-Entwicklungssystem selbst vor, setzt sie um und bewertet ihre Wirkung, bevor ein neuer Verbesserungszyklus beginnt.
- Socher zufolge besteht das langfristige Ziel darin, Eureka Machine zu einer vollständigen rekursiven Selbstverbesserung zu befähigen. Gleichzeitig sollen die menschliche Aufsicht erhalten bleiben und ein Mechanismus sicherstellen, dass der Betrieb bei erkannten Anomalien gestoppt werden kann.
- RSI ist umstritten, da die Fähigkeiten der KI möglicherweise über die Grenzen menschlicher Kontrolle hinauswachsen könnten. Einige Gesetzesvorschläge im US-Kongress sehen ein Verbot von RSI vor, während Recursive argumentiert, dass zu frühe Einschränkungen der Technologie Innovationen behindern könnten.
- Recursive hat 650 Millionen US-Dollar bei einer Unternehmensbewertung von 4,65 Milliarden US-Dollar eingeworben. Zu den Investoren zählen Google Ventures, Greycroft, Nvidia und AMD Ventures. Zum Gründerteam gehören Richard Socher, ehemaliger Chefwissenschaftler bei Salesforce, und Jeff Clune, ein Forscher im Bereich selbstlernender KI.
📌 Flint verdeutlicht das Potenzial von KI, die Forschung und Entwicklung von KI-Modellen zu automatisieren. Dadurch könnten kleine Teams mit großen Forschungslaboren konkurrieren, ohne über vergleichbare Ressourcen zu verfügen. Die bisherigen Ergebnisse belegen jedoch lediglich, dass zahlreiche Entwicklungsschritte automatisiert werden können; eine vollständige rekursive Selbstverbesserung des Systems ist damit noch nicht nachgewiesen. Entscheidend sind nun die Überprüfung der Wirksamkeit dieser Verbesserungen, eine zuverlässige Aufsicht und die Sicherung menschlicher Kontrolle, während KI zunehmend an der Entwicklung von KI selbst beteiligt ist.
