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Generative KI

Was ist generative KI?

Generative KI (genAI) bezeichnet Technologien, die in der Lage sind, eigenständig neue Inhalte zu erschaffen, die kaum von menschlichen Werken zu unterscheiden sind oder diese sogar übertreffen. Sie nutzt umfangreiche Datensätze, um Muster und Strukturen zu erlernen und daraus eigene Ergebnisse zu generieren​​.

Techopedia erklärt generative KI

Generative KI basiert auf maschinellem Lernen, einem Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der Maschinen das Lernen aus Erfahrung ermöglicht. Eine Schlüsseltechnologie dafür sind Transformer-Modelle, die darauf spezialisiert sind, besonders gut Sequenzen zu verstehen und natürliche Sprache zu verarbeiten. Diffusionsmodelle, die schrittweise Rauschen in strukturierte Daten umwandeln, sind ein weiteres wichtiges Element des maschinellen Lernens​​.

Anwendungsbeispiele für generative KI

Die Vielfältigkeit und das Potential der generativen KI erstrecken sich über zahlreiche Anwendungsbereiche, die von der Automatisierung bis zur Schaffung neuer Kunstwerke reichen. Diese Technologie hat die Art und Weise, wie Inhalte erstellt werden und mit KI interagieren, grundlegend für verschiedene Anwendungsfelder verändert.

Ein prominentes Beispiel ist die Textgenerierung. Generative KI ist in der Lage, basierend auf den ihr zur Verfügung gestellten Informationen und Mustern, eigenständige Texte zu erstellen. Diese Texte können von kreativen Geschichten und Gedichten bis hin zu technischen Berichten und Nachrichtenartikeln reichen. Generative KI-Modelle ermöglichen es, den Ton, den Stil und die Komplexität der erstellten Inhalte an eine Vielzahl von Anwendungen anzupassen.

Im Bereich der Code-Generierung ermöglicht generative KI die Automatisierung von Teilen der Softwareentwicklung, indem Code-Snippets oder sogar ganze Programme basierend auf spezifischen Anforderungen generiert werden. Die Technologie ermöglicht Entwicklern eine effizientere Arbeit, da Routineaufgaben automatisiert und Fehlersuche sowie Optimierung von Code unterstützt werden können.

Die Bildgenerierung ist ein weiteres Anwendungsfeld der generativen KI. Hierbei werden visuelle Inhalte wie Grafiken, Kunstwerke oder sogar fotorealistische Bilder aus Textbeschreibungen erschaffen. Dies erlaubt es Designern, Künstlern und Content-Erstellern, schnell und effizient wie nie zuvor visuelle Ideen zu realisieren.

Generative KI vs. traditionelle KI

Um den Unterschied zwischen generativer KI und traditioneller KI vollständig zu verstehen, ist es wichtig, ihre Kernfunktionen und Anwendungsbereiche zu betrachten. Während traditionelle KI-Systeme vor allem für die Analyse von Daten, Mustererkennung und die Vorhersage von Ergebnissen entwickelt wurden, zielt generative KI darauf ab, eigenständig neue, originelle Inhalte zu erschaffen, die auf erlernten Daten und Mustern basieren.

Der folgende Überblick hebt die die Hauptunterschiede zwischen generativer KI und traditioneller KI hervor:

Eigenschaft Generative KI Traditionelle KI
Hauptfunktion Erzeugung neuer Inhalte Mustererkennung und Vorhersagen
Einsatzgebiete Kunst, Text, Musik, Code, etc. Datenanalyse, Optimierungen, etc.
Technologien Transformer-Modelle, Diffusionsmodelle Regelbasierte Systeme, Neuronale Netze
Kreativität Hoch (kann Neues schaffen) Begrenzt (folgt festen Regeln)
Trainingsdaten Umfangreiche und vielfältige Datensätze Spezifische Datensätze für Aufgaben
Anwendungsbeispiele Textgenerierung, Bildgenerierung, Code-Generierung Spracherkennung, Bilderkennung

Was gibt es für Anbieter von generativer KI?

Die Landschaft der Anbieter von generativer KI ist so vielfältig wie die Anwendungen der Technologie selbst. Diese Anbieter bieten unterschiedliche Werkzeuge und Plattformen an, die speziell darauf ausgerichtet sind, die kreativen und analytischen Kapazitäten der generativen KI in verschiedenen Bereichen zu nutzen:

  • OpenAI: Das KI-Modell ChatGPT ist darauf ausgelegt, menschenähnliche Konversationen zu ermöglichen. Es ist bekannt für seine Fähigkeit, kontextbezogene und relevante Antworten zu liefern.
  • Google: Google Gemini ist ein fortschrittliches Modell für natürliche Sprachverarbeitung, das darauf abzielt, die Interaktion zwischen Menschen und Computern weiter zu verbessern.
  • Microsoft: Die KI-gestützte Plattform Microsoft Copilot unterstützt eine breite Palette von Anwendungen, von der Texterstellung bis zur Codegenerierung. Dieses Modell zielt darauf ab, Produktivitätswerkzeuge durch KI zu erweitern.

Generative KI: Zukunftsaussichten

Aktuelle Entwicklungen in der generativen KI beinhalten Technologien, die über die traditionellen  großen Sprachmodelle (engl. Large Language Models, LLMs) hinausgehen und weitere Anwendungsmöglichkeiten bieten:

  • Diffusionsmodelle: Diese Modelle arbeiten durch die schrittweise Hinzufügung und Entfernung von Rauschen aus einem Datensatz und erzeugen so neue Daten. Sie starten mit einem zufälligen Rauschen und wenden schrittweise eine Reihe von Transformationen an, um dieses Rauschen in strukturierte Daten wie Bilder oder Texte umzuwandeln.
  • Variative Auto-Encoder: Diese Modelle lernen, Daten durch die Kompression in einen kompakten, latenten Raum und das anschließende Dekomprimieren dieser kompakten Darstellung zurück in den ursprünglichen Datensatz zu generieren. Dieser Prozess wird oft in der Bildbearbeitung und -generierung verwendet.
  • Multimodale Techniken: Diese Techniken können mehrere Arten von Daten oder Modalitäten (wie Text, Bild und Ton) gleichzeitig und ermöglichen es generativer KI, komplexere Inhalte zu erstellen, indem sie Informationen aus verschiedenen Quellen kombinieren und integrieren.

Diese Entwicklungen ermöglichen den Fortschritt in Technologien wie KI-gesteuerter Simulation, maschinellem Lernen und der Integration von KI in physische Schnittstellen, wodurch sich neue Perspektiven in Wissenschaft, Kunst, Bildung und Technologie eröffnen.

Gibt es ethische Bedenken beim Einsatz generativer KI?

Ja, der Einsatz generativer KI wirft verschiedene ethische Bedenken auf, die sorgfältig abgewogen und berücksichtigt werden müssen.

  1. Diskriminierung und Vorurteile: Generative KI-Modelle lernen aus vorhandenen Daten, die oft unbewusste Vorurteile und Stereotypen enthalten. Diese Vorurteile können dann in den generierten Inhalten enthalten sein und verstärkt werden, was zur Diskriminierung bestimmter Gruppen führen kann.
  2. Desinformation: Generative KI kann verwendet werden, um täuschend echte Bilder, Videos und Audioaufnahmen zu erstellen, sogenannte Deepfakes. Diese Technologie kann für Desinformationskampagnen, Identitätsdiebstahl und andere betrügerische Aktivitäten missbraucht werden.
  3. Kontrolle: Die zunehmende Autonomie und Entscheidungsfreiheit von generativen KI-Systemen kann zu einem Verlust menschlicher Kontrolle führen. Es ist wichtig, dass Menschen die Kontrolle über die Entwicklung und Nutzung dieser Technologie behalten und die Verantwortlichkeit für ihre Entscheidungen und Handlungen tragen.
  4. Transparenz: Die Funktionsweise von generativen KI-Modellen ist oft komplex und undurchsichtig. Dies kann es schwierig machen, die Entscheidungen und Ergebnisse dieser Modelle zu verstehen und nachzuvollziehen, was zu einem Mangel an Vertrauen und Akzeptanz führen kann.
  5. Fehlanwendung: Generative KI kann für illegale oder unethische Zwecke missbraucht werden, z.B. zur Erstellung von illegalen Inhalten, Hasspropaganda oder Cyberangriffen. Es ist wichtig, geeignete Sicherheitsvorkehrungen und Richtlinien zu entwickeln, um das zu verhindern.

Ethische Bedenken bei generativer KI

Fazit

Generative KI ist ein revolutionärer Fortschritt in der künstlichen Intelligenz, der es ermöglicht, neue Inhalte zu erschaffen, die zuvor nur von Menschen produziert werden konnten. Mit fortlaufenden Entwicklungen und der Erweiterung von Anwendungsgebieten – von der Kunst bis hin zur Softwareentwicklung – eröffnen sich durch generative KI neue Horizonte in puncto Kreativität und Effizienz.

Dabei bleibt es wichtig, ethische Faktoren und Sicherheitsaspekte zu berücksichtigen, damit das volle Potenzial der generativen KI auch in der Zukunft in verantwortungsvoller Weise genutzt werden und zu einem kraftvollen Werkzeug für positive Veränderungen in der Gesellschaft werden kann.

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Benjamin Touati
Tech & Gaming Redakteur

Benjamin Touati ist ein vielseitiger Autor mit langjähriger Erfahrung in den Bereichen Games, HR-Tech und Sprachtechnologie. Mit einem akademischen Hintergrund in Linguistik hat er sich ein tiefes Verständnis für Sprache und digitale Kommunikation erarbeitet. Seine Laufbahn umfasst eine breite Palette an Positionen, von der Lehrtätigkeit bis hin zu spezialisierten Rollen in der kreativen Texterstellung. Getrieben von der Leidenschaft für digitale Innovationen, widmet er sich der Konzeption und Bearbeitung aktueller Inhalte in diesem dynamischen Feld.