Sam Altman, CEO von OpenAI, hat in einem aktuellen Statement bekräftigt, AGI könnte bereits 2026 erreicht werden – eine Einschätzung, die die ohnehin hohe Erwartungshaltung in der Branche weiter anheizt. Das Video von AI Explained ordnet diese Aussage in einen beunruhigenden technischen Kontext ein: Gleichzeitig mehren sich Berichte, dass große Sprachmodelle zunehmend in automatisierten Self-Training-Loops eingesetzt werden, bei denen KI-generierte Daten direkt als Trainingsgrundlage für die nächste Modellgeneration dienen. Das Problem dabei ist struktureller Natur – werden dabei Fehler in den Trainingsdaten nicht erkannt, verstärken sich diese über mehrere Trainingsiterationen hinweg, statt korrigiert zu werden. Dieser Effekt, oft als „Model Collapse" oder Qualitätsdrift bezeichnet, ist in der Forschung bekannt, gewinnt aber durch den industriellen Maßstab des Post-Trainings an neuer Brisanz. Die Spannung zwischen Altmans optimistischem AGI-Zeitplan und den praktischen Problemen automatisierter Trainingspipelines ist der zentrale Widerspruch, den der Beitrag herausarbeitet. Für Entwickler und Unternehmen, die auf automatisierte Post-Training-Verfahren setzen, bedeutet das: Ohne robuste, unabhängige Validierungsschritte riskieren sie eine schleichende, schwer messbare Verschlechterung ihrer Modelle.