KI SpotlightNewsZ.ai-Gründer Tang nennt Selbstverbesserung von KI ein „neues Paradigma“
Auf dem World Laureates Forum bezeichnet Tang rekursive Selbstverbesserung als nächsten Schritt Richtung AGI und betont die Sicherheit. Wie viel Forschung bei Z.ai schon von KI erledigt wird, sagt er nicht.
Mit KI erstelltInhalt
◆ Fakten auf einen Blick
- Tang hielt am Samstag beim World Laureates Forum eine Keynote und nannte RSI ein „neues Paradigma“ der F&E.
- Tang legte nicht offen, welcher Anteil der F&E bei Z.ai bereits von KI erledigt wird.
- Z.ai erklärte im Vormonat, GLM-5.3 habe geholfen, die Inferenz-Infrastruktur für chinesische Chips zu optimieren.
- Tang gehörte laut SCMP zu den ersten chinesischen KI-Experten, die RSI als nächste Stufe nannten.
Tang nennt Selbstverbesserung ein „neues Paradigma“ auf dem Weg zu AGI
Der Gründer des chinesischen KI-Unternehmens Z.ai, Tang, bezeichnet rekursive Selbstverbesserung (RSI) von KI-Systemen als „neues Paradigma“ für Forschung und Entwicklung (F&E). Am Samstag sprach Tang darüber in einer Keynote beim World Laureates Forum. Sicherheit sei dabei entscheidend. Die South China Morning Post berichtet unter der Überschrift “Self-improving AI the key step towards AGI but safety is key: Z.ai founder”.
Bei RSI sollen leistungsfähigere KI-Systeme immer besser darin werden, sich selbst zu verbessern, in einer sich beschleunigenden Schleife. Laut Tang werde dieses Paradigma die KI-Entwicklung stärker vorantreiben als bisher. Dabei handelt es sich um eine Prognose und Selbsteinordnung des Gründers, nicht um eine belegte Tatsache.
Inhaltlich ist wenig neu. Laut SCMP hatte Tang RSI bereits früher in diesem Jahr als nächsten Schritt der KI-Entwicklung genannt, als einer der ersten chinesischen KI-Experten und Branchenvertreter. Neu ist vor allem der öffentliche Rahmen: die Keynote samt Sicherheitsvorbehalt.
Mit KI gegen Engineering-Hürden und Finanzdruck: Tangs Begründung
Tang begründet das laut SCMP so: Spitzenmodelle wandelten sich von einfachen Chatbots zu Agenten, die komplexe wissenschaftliche und Forschungsprojekte übernehmen sollen. Gleichzeitig stießen menschliche Forschende auf wachsende Engineering-Schwierigkeiten und gerieten finanziell unter Druck. Daraus folge, dass es richtig sei, KI-Systeme selbst zur Hilfe zu holen.
GLM-5.3 und die offene Frage nach dem KI-Anteil an der Forschung
Als einziger Praxisbezug dient eine Herstellerangabe. Z.ai erklärte im Vormonat, das neueste Modell GLM-5.3 habe geholfen, die eigene Inferenz-Infrastruktur für chinesische Chips zu optimieren. Gemeint ist die Software, mit der ein Modell schnell und effizient läuft. Eine Optimierung dieser Größenordnung sei zuvor nicht gelungen, so Z.ai. Unabhängig geprüft ist das nicht.
GLM-5.3 steht in der Veröffentlichungsliste des Unternehmens, datiert auf 2026/08/14, mit dem Untertitel „Frontier Coding with Emergent Cyber Capabilities“.
Tang legte nicht offen, welcher Anteil der F&E bei Z.ai schon von KI erledigt wird. Im vorliegenden Material fehlen außerdem Zahlen, konkrete Sicherheitsmaßnahmen und Schwellenwerte. Ob das „neue Paradigma“ trägt, lässt sich deshalb noch nicht beurteilen.
