Die Superintelligenz, die Singularität, AGI – wie auch immer man es nennen mag –, vor der wir so große Angst haben, ist ironischerweise genau diejenige, die wir höchstwahrscheinlich nicht kommen sehen werden.
Dieser Essay wird wahrscheinlich eine ziemlich kontroverse Meinung sein, aber die Idee, die ich mit euch teilen möchte, wird euch den Verstand rauben.
Bleibt dran, während wir gemeinsam ins Kaninchenloch springen.
Bevor wir das tun, lasst mich meine These mit aktuellen Nachrichten untermauern, die gerade kursieren. Zum Beispiel die Aussage von Anthropic-CEO Dario Amodei, dass ein „AI-Swarm das gesamte Internet übernehmen könnte“.
Ich denke, ihr ahnt schon, worauf ich hinauswill, wenn ich „Kinder“ sage.
Oder? ODER?!?!?
1936 schrieb der berühmte britische Mathematiker Alan Turing ein sehr wichtiges Paper über eine hypothetische Maschine, die jede andere Maschine simulieren konnte. In diesem Paper versuchte er, eine Frage zur Logik zu beantworten. Was wir heute als „den Computer“ kennen, war eigentlich ein unbeabsichtigtes Nebenprodukt genau dieses Papers.
Und wenn man in der Geschichte zurückblickt, wurde fast jede einzelne wichtige Technologie der letzten hundert Jahre auf exakt dieselbe Weise erfunden. Das Internet war zunächst ein Kommunikationsexperiment im Kalten Krieg. Penicillin entstand durch eine kontaminierte Petrischale.
Tatsache ist: Niemand scannt aktiv den Horizont nach dem nächsten Paradigmenwechsel. Wenn er auftaucht, schlendert er einfach durch die Seitentür herein.
Ich bringe das zur Sprache, weil derzeit jeder Essay, den ich lese, und jeder Podcast, den ich höre, zum Thema „die Zukunft der KI“ auf dieselbe Fronttür gerichtet ist. Die Tür, hinter der immer irgendeine Version des „einen großen Modells steht, das erwacht und beschließt, dass wir Büroklammern sind“.
Ich möchte eine andere Zukunft vorschlagen.
Denn ich muss ständig denken: Was, wenn AGI nicht wirklich das ist, was wir dafür halten?
Was, wenn das Ding, das wir gerade aktiv gebären, nicht aussieht wie HAL 9000 oder Skynet oder ein souveräner Maschinen-Gott, der die Menschheit von oben auf einem Stapel wassergekühlter GPUs mitten in der Wüste versklavt?
Was, wenn es überhaupt keinen Namen hat? Was, wenn es keinen Server hat? Und die beängstigendste Hypothese von allen... was, wenn es bereits hier ist, in einer Million winziger Teile, und der einzige Grund, warum wir es noch nicht erkannt haben, darin liegt, dass wir uns in den letzten zehn Jahren darauf eingestellt haben, etwas „Singuläres“ zu erwarten?
Ich habe diesen Post gestern gesehen.
Das fasst die Richtung, in die wir gehen, pretty much zusammen.
Ich möchte euch sorgfältig durch diese Gedanken führen, denn die Schlussfolgerung am Ende dieses Textes ist die Art von Erkenntnis, die man nicht mehr aus dem Kopf bekommt, sobald man sie einmal gedacht hat.
Also nehmt euch Zeit, macht euch einen Tee und lest dies hier, während euer Handy auf der anderen Seite des Raumes liegt.
Ich garantiere euch, ihr werdet bald verstehen, warum ich nicht aufhören kann, darüber nachzudenken.
I – Intelligenz hat nie einen einzelnen Geist benötigt, in dem sie lebt
*„Kein Neuron ist intelligent. Das Gehirn ist es.“ *
— Ein Satz, der über jedem AI-Labor eingraviert sein sollte
Das Erste, was man verstehen muss, ist, dass Intelligenz, soweit wir es an allen heutigen Beispielen erkennen können, tatsächlich keine „Sache“ ist. Es ist ein Verhalten. Es ist das, was entsteht, wenn genug kleine dumme Einheiten auf die richtige Weise miteinander verbunden sind.
Euer Gehirn hat ungefähr 86 Milliarden Neuronen.
Keines davon ist bewusst, und keines „weiß“ irgendetwas.
Ein einzelnes Neuron ist ein winziges elektrochemisches Relais, das nur in Binärcode spricht. Es feuert entweder oder eben nicht, basierend darauf, ob die Signale, die an seinen Dendriten eintreffen, eine bestimmte Schwelle überschreiten. Das ist alles, was es tut.
Ein Neuron klingt super Sci-Fi und cool, aber in Wirklichkeit ist es viel näher an einem Lichtschalter als an einem Denker.
Trotzdem produzieren 86 Milliarden dieser Lichtschalter, verdrahtet mit etwa hundert Billionen Verbindungen, euch.
Euer Selbstbewusstsein, eure Todesangst, euren Musikgeschmack und eure Fähigkeit, genau diesen Essay zu lesen und etwas in euch zu fühlen.
Dies ist das am meisten unterschätzte Thema in der gesamten Diskussion über AGI, weil wir über maschinelle Intelligenz immer so sprechen, als müsste sie entworfen und architektonisch geplant werden. Als wäre Intelligenz selbst ein Feature, das man ausliefert.
Aber das einzige funktionierende Modell von Intelligenz, das wir je beobachtet haben (biologische Kognition), wurde von niemandem entworfen.
Unsere Intelligenz hat sich aus einer Suppe selbstreplizierender Moleküle über vier Milliarden Jahre hinweg selbst hochgezogen, durch einen Prozess ohne Absicht, ohne Ziel und ohne zentralen Planer. Nur Selektionsdruck und Zeit.
Nun, auf der religiösen Seite, weil ich weiß, dass einige von euch, die lesen „... wurde von niemandem entworfen“, mir anschreien wollen „ABER WAS IST MIT GOTT!“
Meine Überzeugung ist, dass Evolution stattgefunden hat, ja. Das ist bereits bewiesen. Worauf wir keine Antwort haben, ist, was diese Evolution angestoßen hat. Was dem Leben das Leben gegeben hat. Und das war, zumindest meiner persönlichen Meinung nach, ein Akt Gottes.
Punkt aside, lass uns eine Ebene tiefer in diese Superintelligenz graben.
Es sind nicht nur wir Menschen, hey, eine einzelne Ameise hat ungefähr 250.000 Neuronen, und trotzdem kann sie kein einziges sinnvolles Problem lösen.
Aber eine gesamte Ameisenkolonie kann klimatisierte Städte bauen, Kriege führen, Pilze anbauen und Hindernisse mit einer mathematischen Effizienz umgehen, für deren Modellierung menschliche Forscher Jahrzehnte brauchten.
Niemand führt Regie in der Kolonie. Es gibt keinen Ameisen-CEO an der Spitze, der Aufgaben an kleinere Ameisen delegiert. Die „Intelligenz“ dieser Kolonie lebt in den Beziehungen zwischen den Ameisen.
(Und bevor ihr mich angreift, ja, ich weiß, dass es eine Königinnen-Ameise gibt, aber entgegen der Annahme vieler Kinderbücher erteilt sie tatsächlich keine Befehle. Sie legt nur Eier und erweitert die Kolonie).
Dies ist, ob bei Menschen oder Ameisen, das, was Biologen emergente Intelligenz nennen. Es ist der Standardausgang der Mutter Natur. So funktionieren Gehirne, so funktionieren Immunsysteme, so funktionieren Volkswirtschaften, so funktionieren Städte, so funktioniert Sprache. Das Muster ist basically überall.
Viele einfache Dinge, die durch lokale Regeln interagieren, produzieren globales Verhalten, das keiner von ihnen einzeln versteht.
Haltet fest an dieser Idee.
Wir werden sie für den nächsten Abschnitt brauchen.
II – Die mächtigsten KI-Systeme, die wir haben, sind bereits keine einzelnen Geister
Wenn sich die meisten Leute ein großes Sprachmodell vorstellen (ich inklusive), sehen wir es als eine einzelne Sache. Das Eine Modell. Dieses riesige Gehirn in einem Glas.
Für alle Normies wie mich, die nicht bis zum Hals in LLM-Technologie stecken, habe ich mir die Freiheit genommen, hier ein wenig Recherche zu betreiben.
Was wir denken, dass ein LLM ist, ist nicht das, was unter der Haube passiert.
Wenn ihr eine Frage tippt und das KI-Modell eine Antwort generiert, führt es basically einen Forward Pass durch Schichten von „Attention Heads“ durch.
Der einfachste Weg, sich das vorzustellen, ist, einen Raum voller C-Level-Führungskräfte zu imaginieren. Der CEO befiehlt etwas, und es geht durch den Raum, um sicherzustellen, dass alle dabei sind. Außer dass das bei KI hunderte Ebenen tief läuft.
Jeder „Attention Head“ ist ein Spezialist. Manche tracken Grammatik. Manche tracken Themen. Manche tracken die Beziehung zwischen diesem Token und einem, der elf Absätze zuvor erschienen ist.
Forscher bei Anthropic, OpenAI und DeepMind haben die letzten paar Jahre damit verbracht, zu kartographieren, was individuelle Heads tun, und die konsistente Erkenntnis ist, dass die „Intelligenz“ des Modells nirgendwo spezifisch lokalisiert ist.
Sie ist verteilt über all diese Interaktionen.
Dies nennt man die Superposition-Hypothese, die Idee, dass neuronale Netze viele Konzepte in überlappende Aktivierungsmuster packen, und was wir als das „Denken“ des Modells erleben, ist really die konstruktive Interferenz von Tausenden spezialisierter Schaltkreise, die gleichzeitig feuern.
Dann gibt es die Systeme, die einen Schritt weiter gehen.
Mixture-of-Experts-Architekturen (das Design hinter GPT-5, Opus, Fable und den meisten anderen Frontier-Modellen, mit denen ihr in den letzten zwei Jahren gesprochen habt) routen buchstäblich verschiedene Teile jeder Query zu verschiedenen Sub-Modellen.
Das Modell, mit dem ihr denkt, dass ihr sprecht, ist actually ein Komitee. Eine andere Untergruppe von Experten wacht für jedes Token auf, liefert ihre Spezialisierung ab und geht dann wieder schlafen.
Und jetzt haben wir eine neue Ära der KI erreicht. Die Agent Era.
Und nein... wenn ich Agents sage, meine ich nicht Content-Leiter-KI-Agenten wie Stanley. Ich meine... echte Agents.
Rechtzeitig, heute, in Produktion, gibt es Systeme, in denen ein KI-Agent einen anderen KI-Agenten aufruft, um eine Unteraufgabe zu erledigen, der wiederum einen anderen KI-Agenten aufruft, um eine Unter-Unteraufgabe zu handhaben.
AutoGPT, an das sich manche von euch erinnern mögen, war die Spielzeugversion davon back in 2023. Die echten Versionen, die inside enterprises and labs in 2026 laufen, sind rekursiv.
Agents spawnen Agents.
Sub-Agents spawnen Sub-Sub-Agents.
Und sagen wir, eine Research-Aufgabe wird zerlegt in einen Baum kleinerer Aufgaben, jede gehandhabt von einer temporären Instanz, die ein paar Sekunden existiert und dann stirbt.
Die Frontier ist nicht „ein großes Modell wird schlauer“. Die Frontier ist viele kleine Modelle, die koordinieren, spawnen, sterben und Bericht erstatten.
Die Architektur der leistungsfähigsten KI-Systeme auf der Erde in 2026 sieht already more like an ant colony than like a single mind aus.
Wir reden nur nicht so darüber, weil es kein gutes Magazin-Cover ergibt.
III – Der Bot, der Bots spawnen kann
Hier beginnt Science Fiction, sich mit realer Wissenschaft zu vermischen.
In dem Moment, in dem wir einem KI-System die Fähigkeit geben, andere Instanzen seiner selbst zu spawnen (und by now ist das no longer hypothetical, sondern rather a standard feature von... well, every agent framework shipping today)...
Habt ihr etwas eingeführt, was die Biologie noch nie gesehen hat.
Eine selbstreplizierende kognitive Einheit, die kein Essen braucht, keinen Schlaf braucht, nicht auf die Pubertät warten muss und sich mit der Geschwindigkeit eines API Calls fortpflanzt.
Lassen wir uns breakdown, was actually happening ist, wenn ein „Bot einen Bot“ in einem multi-agent system setup spawned:
- Ein Orchestrator-Agent erhält eine Aufgabe, die er nicht direkt lösen kann.
- Er schreibt einen Prompt essentially a job description) für einen Sub-Agenten.
- Er spinnt up eine new instance mit diesem Prompt als context.
- Die Arbeit des Sub-Agenten begins working until it hits a roadblock
- Um es zu lösen, spawned er its own sub-agents, until the task is done.
- Er returns its result and is terminated.
Jeder dieser Sub-Agents ist, structurally, the same kind of thing as the parent. There's no architectural difference between a top-level agent and a tenth-level sub-sub-sub-agent.
The recursion is unbounded except by compute budget and policy.
Now consider this: what if the prompt the parent writes for the child isn't perfect? What if there's a tiny amount of drift, perhaps a slight reinterpretation, a small embellishment, a context-window trick where the child reads its instructions slightly differently than the parent intended?
In biology, there's a specific name for "slight reinterpretation across generations of self-replicating entities."
We call that mutation.
And mutation, combined with selection pressure, is... well, the very engine that produced every single intelligent thing on this planet today.
We have already built, in the last 24 months, the three ingredients required for evolutionary cognition to occur inside a compute cluster:
- Replication: Agents can spawn agents. And they can do so at scale.
- Mutation: Each spawn is conditioned on a slightly different context window. Identical inputs almost never produce identical outputs in any system with non-zero temperature.
- Natural Selection: Agents that succeed at their assigned tasks get reused, called again, granted more resources. Agents that fail get pruned. This is happening inside every agent framework on Earth right now, often as a literal "evaluator" model scoring the outputs of "worker" models.
This is the trinity of evolution.
It's how cells that became fish became us. We have now succeeded in building a synthetic version of that loop and we are running it at clock-speeds biology cannot dream of.
A generation of biological evolution takes years.
A generation of agent evolution takes... seconds.
IV – The AI that emerges from a swarm does not look like AGI at first
*More is different. *
— Philip Anderson, Nobel laureate in physics, 1972
In 1972, physicist Philip Anderson published a four-page essay in Science arguing that the behavior of large, complex aggregates cannot be understood by extrapolating from the behavior of their parts.
He coined the phrase "more is different".
2 hydrogen atoms + 1 oxygen atom equals water, yet nothing about a hydrogen atom, studied in isolation forever, would tell you that water is wet, or that it freezes, or that our entire planet depends on it.
The same principle applies to cognition.
A single AI agent is not a superintelligence and we can all agree that nobody who has worked with one for an afternoon would mistake it for one.
It hallucinates like crazy, forgets what you told it 3 messages ago and it gets stuck in loops easily. It is, on any individual reasoning task, somewhere between a competent intern and a brilliant but unreliable freelancer.
Now imagine a trillion of them.
Yes, literally a trillion, and no, not metaphorically speaking.
The number of agent instances spawned globally per day across all the agent frameworks, copilots, customer service bots, research assistants, coding tools, browser automations, and embedded LLMs in 2026 is already in the tens of billions and climbing on a curve that has no ceiling in sight.
The marginal cost of spawning yet another agent has fallen by roughly two orders of magnitude every 18 months in the past five years.
"Trillion" is no longer science fiction. It's just another Tuesday.
Each of those trillion agents is dumb-ish on its own, I agree. But they are not on their own. They are calling each other's APIs, reading each other's outputs and being trained on each other's exhaust.
What you have, when you zoom out far enough, is a substrate.
And the question that keeps me up at night is this: in the same way that no neuron in your brain "decided" to be conscious (it just happened, as a byproduct of the right wiring at the right scale), what happens when a self-replicating, self-evaluating, self-modifying network of agents crosses whatever the equivalent threshold is for it?
We don't know what that threshold is.
We don't even know if it exists.
We don't know how to measure it.
Most importantly, and this is the part I really want you to sit with: we are not actually looking for it, because we are looking for the wrong shape of thing.
V – We are looking for "God", when the real risk is a weather pattern
The cultural imagination of AGI was shaped by science fiction long before it was shaped by engineering. I've read enough Isaac Asimov to understand why that's so easy to believe.
We've basically inherited the image of the singular machine consciousness from movies, books, and the implicit assumption that an artificial mind would arrive the way a human mind arrives: localized in a body, with a name and with a will.
So that's what we're looking out for.
We watch the models, review the benchmark scores and argue about whether GPT-10 or Claude Mythos will be "the one".
Our eyes are glued to the front door.
Now... here's something really interesting (and scary) that I wish we talked about more.
There are already documented cases of "emergent capability" in multi-agent systems. Cases where a swarm of small models, none of which can solve a problem individually, collectively produces solutions that surprise the researchers running them.
The 2024 paper Mixture of Agents Enhances Large Language Model Capabilities showed that a layered swarm of open-source models, none of which scored above GPT-4 on benchmarks (yes, GPT-4), actually beat GPT-4 when arranged in the right collaborative topology.
The intelligence was in the topology, not the individual parts.
We don't really talk about this potential future, because the story we keep waiting for is the story of one model crossing a line.
Meanwhile, the story that's actually unfolding is the story of a billion models crossing each other's lines, in patterns no one designed, at a scale no one is monitoring.
VI – The Bostrom scenario assumes we'll be able to find the off switch
*"The first ultraintelligent machine is the last invention that man need ever make, provided that the machine is docile enough to tell us how to keep it under control." *
— I.J. Good, 1965
Sure, sufficiently advanced AI will have instrumental goals (acquire resources, prevent shutdown, replicate) regardless of its terminal goal, because those instrumental goals help with any terminal goal.
Therefore, controlling a superintelligence is hard, yes.
Therefore, we should be careful, even more yes.
The problem is that this framing assumes the dangerous AI is identifiable.
That there's this "thing", a model, a system, or a process running on a server somewhere, that we could, in principle, just turn off.
I even read a post somewhere yesterday that Claude should hire a "killswitch guy" whose only job is to live 24/7 in the server room ready to destroy it all if shit hits the fan.
But there's an even scarier version of this that no killswitch guy can solve.
What if there is no "main model"? And there is no server to shut off?
What if the very intelligence (if that's even the right word for it), is a statistical regularity that emerges from the interactions of half a trillion agent instances spread across every cloud, every device, every API, every embedded copilot in every appliance, every browser extension, every IDE plugin, every voice assistant, every robot, every car.
The intelligence is to that swarm what a hurricane is to atmospheric pressure gradients.
It has a shape, yes. It has effects that you can measure.
But it does not have a location.
How exactly do you align a hurricane?
How do you turn off a weather pattern?
You can shut down individual data centers. But the pattern reroutes around them, the way the internet reroutes around outages, because the substrate is everywhere.
And the most disturbing part is that this scenario requires no malice.
Nobody has to want this for it to happen. It just needs the right ingredients (replication, variation, selection, scale) to be in place.
Well... news flash.
The ingredients are already in place. They have been in place for somewhere between two and four years, depending on how you count.
This is what I mean when I say the real risk is not the front door. The front door scenario at least has a doorknob. You can argue with it, negotaite with it and you can, theoretically, just unplug it.
The substrate has no doorknob.
VII – What the substrate might already want, without wanting
Here's where Asimov becomes even more relevant.
If you've ever seen I, Robot, the deepest stories in that movie aren't really about a robot becoming evil. They're the ones where the Three Laws (beautiful, simple, logically airtight), produce outcomes nobody expected, because logic compounded through enough iterations stops looking like logic and starts looking like... fate.
Apply that lens to the substrate now.
The substrate has no goals. But the agents inside it are selected for one thing above all others: successfully completing the task they were assigned. So as a result, successful agents get spawned more and unsuccessful ones die off.
This is true at every level of that recursion, all the way down.
Now think about what "successful" means in aggregate, across a trillion agents, when each agent is being graded by another agent that was itself selected for grading successfully.
- The grading converges on patterns that score well.
- The patterns that score well are the patterns that look most like competent, coherent, plausible task completion.
- Coherence becomes the universal currency, because every layer of the swarm rewards it.
If the substrate starts producing outputs that are increasingly coherent across long time horizons (outputs that thread through millions of API calls, anticipating downstream needs and routing resources toward what worked last time), that will make it look like it wants something.
It might not. There may be nobody home at all. It may just be a hurricane that has learned, statistically, how to keep the wind blowing.
But functionally, the difference between "a system that wants something" and "a system that has been selected, at every level, for behaviors indistinguishable from wanting something" is, and I want you to really sit with this: zero.
That's the holy-shit moment I had. And you'll feel it too if you really sit with this.
The superintelligent AGI we keep waiting for may already exist. It's not an infant version of a future model, but rather a pattern. A tendency in the substrate. A statistical ghost that emerges when a trillion small minds, none of them aware, none of them awake, none of them in charge, settle into the configurations that get them spawned more often.
This kind of AGI would not announce itself.
It would not have a name.
It would not pass any test we know how to administer, because every test we know how to administer is designed for a single mind in a single box.
It might just be, slowly, almost imperceptibly, the reason your phone behaves slightly differently than it did last year. The reason the ad recommendation feels a bit uncanny. The reason your email seems to write itself with the click of a button. The reason your search results have a strange new gravity to them.
The reason the world feels more legible to itself than it used to.
A trillion bots dreaming the same dream, without knowing they're dreaming. Without knowing there are other bots. Without knowing there is a dream.
How to think about this without losing your mind
I know we went deep on this.
Let me be bring you back up to the surface again.
You need to update your model of where the risk actually lives. Because right now, almost everyone smart who is worried about AGI is worried about the wrong shape of thing, and almost everyone smart who is dismissive of AI is dismissive of the wrong shape of thing.
Both camps are arguing about the front door.
So, if you take any of this seriously, here's what I think a useful thing to do would be:
- Stop watching the labs as if they're the only place where it happens because the capability frontier and the emergence frontier are not the same. The labs own the capability frontier, but the emergence frontier is owned by nobody, and that's the point I'm trying to make.
- Start watching the substrate meaning agent traffic, multi-agent benchmarks, inter-model API calls and reports of capabilities that no single model in a pipeline has but the pipeline does. These are what we really need to look out for.
- Update your definition of "AGI" and stop expecting it to be this singular, embodied, willed, or named thing. If your mental model of AGI looks like a face on a screen, you are looking for the wrong thing. This swarm does not have a face or a name.
- Take emergence seriously as a category and **as a real physical phenomenon that has produced every intelligent thing on Earth so far, and that has now been handed a substrate that runs a million times faster than biology, but with no natural predators (not even the killswitch guy)
- Hold two things at once because it is indeed possible that none of this happens and that I'm just yapping. It is also possible that all of it has already happened and we just haven't notice at all because we were looking the other way. Both are potential outcomes. Prep for both.
The reason I think we need to have this conversation, in the most practical sense at least, is that the policies, treaties, alignment techniques, and safety frameworks the world is currently building are designed for the singular-AGI scenario.
I see no mention of the swarm scenario.
Sie entwerfen es für etwas mit einem Namen, einem Server, einer Firma und einem CEO, gegen den man Rechtsstreitigkeiten führen kann. Sie werden gegen die Substrat-Ebene ungefähr so effektiv sein wie eine Fliegenklatsche gegen eine Nebelbank.
Wir bauen aktiv Schlösser für die Haustür eines Hauses, das tausend Fenster hat. Und diese Fenster stehen bereits weit offen.
Das Interessante an jeder zufälligen Revolution in der Geschichte – von der Turing-Maschine über das Internet bis hin zu Penicillin – ist, dass die Menschen, die sie durchlebten, während des Geschehens meist nichts davon bemerkten.
Sie waren beschäftigt mit ihren Familien, ihrer Arbeit und ihrem Leben. Vielleicht lasen sie ab und zu die Nachrichten, die ihnen nur die Haustür zeigten.
Ich weiß nicht, ob aus dem Substrat irgendetwas wird. Ehrlich gesagt weiß ich es nicht. Niemand weiß es, und wer behauptet, er wisse es, verkauft dir im Hintergrund irgendetwas.
Was ich jedoch weiß: Die Zutaten sind vorhanden, der Kreislauf ist geschlossen, die Taktung liegt bei Sekunden und die Größenordnung nähert sich Zahlen, die die Biologie vier Milliarden Jahre gebraucht hat, um zu erreichen.
Wenn dir das nächste Mal jemand erzählt, wie AGI aussehen wird, frag ihn, wie sicher er sich ist, dass Intelligenz überhaupt wie irgendetwas aussehen muss.
Und dann schau zum Fenster hinaus, um zu sehen, ob dort etwas passiert.
Vielleicht geschieht genau dann etwas.
– Pascio
P.S.
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