Was ist generative KI?
Generative KI ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die gestützt auf ihre Trainingsdaten Texte, Bilder und verschiedene andere Inhalte produzieren kann.
Was ist generative KI?
Als generative KI werden Modelle der künstlichen Intelligenz bezeichnet, die darauf ausgelegt sind, neue Inhalte in Form von geschriebenem Text, Audio, Bildern oder Videos zu erzeugen. Die Anwendungsmöglichkeiten dieser Modelle sind breit gefächert. Mit generativer KI können Sie eine Kurzgeschichte im Stil einer bestimmten Autorin verfassen, ein realistisches Bild einer fiktiven Person erzeugen, eine Symphonie im Stil eines berühmten Komponisten komponieren oder auf Grundlage einer einfachen Textbeschreibung einen Videoclip erstellen.
Um die Besonderheiten der generativen KI besser zu verstehen, sollte man sich die Unterschiede gegenüber Programmierung, Machine Learning und anderen Arten der KI bewusst machen:
Als traditionelle KI werden KI-Systeme bezeichnet, die bestimmte Aufgaben nach vorgegebenen Regeln oder Algorithmen ausführen. Es handelt sich in erster Linie um regelbasierte Systeme, die weder aus Daten lernen können noch sich im Laufe der Zeit verbessern. Die generative KI hingegen kann aus Daten lernen und neue Dateninstanzen erzeugen.
Machine Learning oder maschinelles Lernen ermöglicht es einem System, statt durch explizite Programmierung aus Daten zu lernen. Mit anderen Worten: Machine Learning ist der Prozess, bei dem sich ein Computerprogramm an neue Daten anpasst und selbstständig daraus lernt, sodass Erkenntnisse gewonnen und Entwicklungen erkannt werden können. Bei der generativen KI kommen Machine-Learning-Techniken zum Einsatz, um aus Daten zu lernen und neue Daten zu erzeugen.
Conversational AI versetzt Maschinen in die Lage, menschliche Sprache zu verstehen und auf sie zu reagieren. Auch wenn generative KI und Conversational AI auf den ersten Blick ähnlich erscheinen – vor allem, wenn generative KI zur Generierung von menschenähnlichem Text verwendet wird –, unterscheiden sie sich in ihrem Zweck. Conversational AI dient dazu, interaktive Systeme zu schaffen, die einen menschenähnlichen Dialog führen können, während generative KI breiter angelegt ist und die Erstellung verschiedener Arten von Daten, nicht nur von Text, umfasst.
Künstliche allgemeine Intelligenz (Artificial General Intelligence, AGI) beschreibt hochgradig autonome – derzeit noch hypothetische – Systeme, die den Menschen bei den meisten wertschöpfenden Tätigkeiten übertreffen können. Im Falle ihrer Realisierung wäre die AGI in der Lage, Wissen zu verstehen, zu lernen, anzupassen und in einer Vielzahl von Aufgaben umzusetzen. Generative KI kann zwar ein Bestandteil solcher Systeme sein, ist aber nicht mit AGI gleichzusetzen. Bei generativer KI liegt der Schwerpunkt auf der Schaffung neuer Dateninstanzen, während AGI ein größeres Maß an Autonomie und Fähigkeiten bezeichnet.
Wodurch zeichnet sich generative KI aus?
Generative KI ist in der Lage, neue Dateninstanzen verschiedener Art zu erzeugen, nicht nur Text. Daraus ergeben sich viele Einsatzmöglichkeiten: die Schaffung virtueller Assistenten, die menschenähnliche Reaktionen generieren, die Erstellung von Videospielen mit dynamischen und sich entwickelnden Inhalten und sogar die Generierung synthetischer Daten für das Training anderer KI-Modelle, insbesondere in Szenarien, in denen das Sammeln realer Daten schwierig bis unmöglich ist.
Generative KI hat bereits heute einen tiefgreifenden Einfluss auf Geschäftsanwendungen. Sie kann Innovationen vorantreiben, kreative Aufgaben automatisieren und personalisierte Kundenerlebnisse schaffen. Viele Unternehmen sehen in der generativen KI ein leistungsstarkes neues Tool zur Erstellung von Inhalten, zur Lösung komplexer Probleme und zur Veränderung der Art und Weise, wie Kunden und Arbeitskräfte mit Technologie interagieren.
Wie generative KI funktioniert
Generative KI basiert auf den Prinzipien des Machine Learning, einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen. Anders als die traditionellen Machine-Learning-Modelle, die Muster lernen und auf der Grundlage dieser Muster Vorhersagen oder Entscheidungen treffen, geht die generative KI einen Schritt weiter und lernt nicht nur aus Daten, sondern erzeugt auch neue Dateninstanzen, die die Eigenschaften der Eingabedaten nachahmen.
Bei den wichtigsten Modellen der generativen KI, die im Folgenden näher erläutert werden, sieht der allgemeine Workflow für den Einsatz folgendermaßen aus:
Sammlung von Daten: Es wird ein großer Datensatz mit Beispielen für die Art der zu erstellenden Inhalte gesammelt. Zum Beispiel ein Bilddatensatz zur Erzeugung realistischer Bilder oder ein Textdatensatz zur Erzeugung kohärenter Sätze.
Modelltraining: Das generative KI-Modell wird mithilfe neuronaler Netze erstellt. Das Modell wird anhand des gesammelten Datensatzes trainiert, um die zugrunde liegenden Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen.
Generierung: Sobald das Modell trainiert wurde, kann es durch Sampling aus dem latenten Raum oder durch ein Generatornetzwerk (je nach verwendetem Modell) neue Inhalte generieren. Der generierte Inhalt ist eine Synthese dessen, was das Modell aus den Trainingsdaten gelernt hat.
Verfeinerung: Je nach Aufgabe und Anwendung können die generierten Inhalte weiter verfeinert oder nachbearbeitet werden, um ihre Qualität zu verbessern oder bestimmte Anforderungen zu erfüllen.
Der Grundpfeiler der generativen KI ist das Deep Learning, eine Art des maschinellen Lernens, das bei der Verarbeitung von Daten und der Erstellung von Mustern für die Entscheidungsfindung die Funktionsweise des menschlichen Gehirns imitiert. Deep-Learning-Modelle nutzen komplexe Architekturen, die als künstliche neuronale Netze bekannt sind. Solche Netze bestehen aus zahlreichen miteinander verbundenen Schichten, die Informationen verarbeiten und übertragen und damit die Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmen.
Arten von generativer KI
Es gibt verschiedene Arten der generativen KI, die jeweils einzigartige Merkmale aufweisen und für unterschiedliche Anwendungen geeignet sind. Diese Modelle lassen sich im Wesentlichen in folgende drei Kategorien unterteilen:
- Transformator-basierte Modelle: Für die Texterstellung haben sich transformatorische Modelle wie GPT-3 und GPT-4 bewährt. Sie verwenden eine Architektur, die es ihnen ermöglicht, den gesamten Kontext des Eingabetextes zu berücksichtigen, sodass sie in der Lage sind, einen äußerst kohärenten und kontextgerechten Text zu erzeugen.
- Generative kontradiktorische Netze (Generative Adversarial Networks, GANs): GANs bestehen aus zwei Teilen, einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erzeugt neue Dateninstanzen, während der Diskriminator diese Instanzen auf ihre Authentizität hin überprüft. Der Generator versucht, Daten zu erzeugen, die der Diskriminator nicht von echten Daten unterscheiden kann, und der Diskriminator versucht, die gefälschten Daten besser zu erkennen. Mit der Zeit wird der Generator geübt darin, sehr realistische Daten zu erzeugen.
- Variationale Autoencoder (VAEs): VAEs stellen eine weitere Art von generativen Modellen dar, die sich die Prinzipien der statistischen Inferenz zunutze machen. Sie funktionieren, indem sie die Eingabedaten in einen latenten Raum (eine komprimierte Darstellung der Daten) kodieren und dann diese latente Darstellung dekodieren, um neue Daten zu erzeugen. Die Einführung eines Zufallsfaktors in den Kodierungsprozess ermöglicht es den VAEs, unterschiedliche, aber dennoch ähnliche Dateninstanzen zu erzeugen.
Transformatorbasierte Modelle, VAEs und GANs zählen zwar zu den am häufigsten verwendeten generativen KI-Modellen, es gibt jedoch noch weitere Typen. Zu nennen sind hier autoregressive Modelle, die zukünftige Datenpunkte auf der Grundlage früherer Daten vorhersagen, und normalisierende Flussmodelle, die eine Reihe von Transformationen zur Modellierung komplexer Datenverteilungen verwenden.
Aktuelles zu generativer KI erfahren
Eine Fülle an neuen Möglichkeiten steht zur Verfügung, ob zur Content-Erstellung oder für unternehmerische Führungsaufgaben. Erfahren Sie, was generative KI leisten kann.
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Beispiele und Anwendungsfälle generativer KI
Die Beispiele und Anwendungsfälle für generative KI werden immer zahlreicher. Mit ihrer einzigartigen Fähigkeit, neue Dateninstanzen zu erzeugen, lässt die generative KI breit gefächerte und interessante Anwendungen in den folgenden Bereichen entstehen:
Kunst und Unterhaltung: Generative KI wurde bereits eingesetzt, um einzigartige Kunstwerke zu schaffen, Musik zu komponieren und sogar Drehbücher für Filme zu schreiben. Es wurden spezielle Plattformen geschaffen, die mithilfe generativer Algorithmen vom Benutzer eingesandte Bilder in Kunstwerke im Stil berühmter Malerinnen und Maler verwandeln. Andere Plattformen verwenden konvolutionale neuronale Netze, um traumähnliche, hochkomplexe Bilder zu erzeugen. Deep-Learning-Modelle können Musikkompositionen mit mehreren Instrumenten generieren, die ein breites Spektrum an Stilen und Genres abdecken. Und mit den richtigen Vorgaben (Prompts) lassen sich mit generativer KI Drehbücher für Filme, Romane, Gedichte und praktisch jede erdenkliche Art von Literatur verfassen.
Technologie und Kommunikation: Im Bereich Technologie und Kommunikation wird generative KI eingesetzt, um menschenähnliche Textantworten zu produzieren. So gewinnen Chatbots an Natürlichkeit und können effektive, längere Gespräche führen. Auch virtuelle Assistenten profitieren von generativer KI und der Fähigkeit des Modells, menschenähnlichen Text zu erzeugen: Gegenüber früheren Generationen ist die Interaktion nun deutlich ausgereifter und hilfreicher für die Nutzer.
Design und Architektur: Grafikdesigner:innen lassen sich von generativer KI Ideen und Optionen generieren, die ihnen bei der schnellen Entwicklung unverwechselbarer Designs helfen. Architekt:innen wiederum nutzen generative KI, um auf der Grundlage relevanter Trainingsdaten einzigartige und effiziente Grundrisse zu erstellen.
Wissenschaft und Medizin: In den Life Sciences wird generative KI eingesetzt, um neue Arzneimittelwirkstoffe zu finden und die Forschungsphasen von Jahren auf einige Tage zu verkürzen. In der medizinischen Bildgebung werden GANs heutzutage zur Erzeugung synthetischer MRT-Bilder des Gehirns für das Training von KI verwendet. Dies ist besonders nützlich in Szenarien, in denen aufgrund von datenschutzrechtlichen Bestimmungen nur wenige Daten zur Verfügung stehen.
E-Commerce: Unternehmen nutzen GANs, um hyperrealistische 3D-Modelle für ihre Werbung zu erstellen, die an die gewünschte Demografie und Ästhetik angepasst werden können. Generative Algorithmen helfen auch bei der Erstellung personalisierter Marketinginhalte, mit denen Unternehmen effektiver mit ihren Kunden kommunizieren können.
Herausforderungen bei der Implementierung generativer KI
Die Herausforderungen bei der Implementierung generativer KI umfassen eine Reihe von technischen und ethischen Bedenken, die mit der zunehmenden Verbreitung der Technologie geklärt werden müssen. Im Folgenden gehen wir auf einige der wichtigsten Herausforderungen ein, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind.
Datenanforderungen: Generative KI-Modelle benötigen eine beträchtliche Menge hochwertiger, relevanter Daten, um effektiv trainiert werden zu können. Die Beschaffung solcher Daten kann sich als problematisch erweisen, insbesondere in Bereichen, in denen Daten knapp, sensibel oder geschützt sind, wie z. B. im Gesundheits- oder Finanzwesen. Darüber hinaus kann es schwierig sein, die Vielfalt und Repräsentativität der Daten zu gewährleisten, um Verzerrungen im generierten Ergebnis zu vermeiden. Eine Lösung für diese Herausforderung könnte die Verwendung synthetischer Daten sein – künstlich erzeugte Daten, die die Merkmale echter Daten nachahmen. Zunehmend spezialisieren sich Nischenanbieter auf die Generierung synthetischer Daten, die für das KI-Training verwendet werden können, ohne dass Datenschutz und Vertraulichkeit beeinträchtigt werden.
Komplexität des Trainings: Das Training von generativen KI-Modellen, insbesondere von komplexeren Modellen wie GANs oder transformatorbasierten Modellen, ist rechenintensiv, zeitaufwändig und teuer. Es erfordert beträchtliche Ressourcen und Fachwissen, was für kleinere Unternehmen oder solche, die neu im Bereich der KI sind, ein Hindernis darstellen kann. Verteilte Trainings, bei dem der Trainingsprozess auf mehrere Maschinen oder GPUs aufgeteilt wird, können helfen, den Prozess zu beschleunigen. Auch das Transfer Learning, eine Technik, bei der ein vorab trainiertes Modell auf eine bestimmte Aufgabe abgestimmt wird, kann die Trainingskomplexität und den Ressourcenbedarf reduzieren.
Kontrolle des Outputs: Die Kontrolle des Outputs der generativen KI kann eine Herausforderung sein. Generative Modelle können Inhalte erzeugen, die unerwünscht oder irrelevant sind. So könnten KI-Modelle beispielsweise Texte erstellen, die erfunden, falsch, beleidigend oder tendenziös sind. Die Verbesserung des Trainings des Modells durch die Bereitstellung vielfältigerer und repräsentativerer Daten kann helfen, dieses Problem zu lösen. Auch die Implementierung von Mechanismen zum Filtern oder Überprüfen der generierten Inhalte kann deren Relevanz und Angemessenheit sicherstellen.
Ethische Bedenken: Generative KI wirft mehrere ethische Bedenken auf, insbesondere im Hinblick auf die Authentizität und Integrität der generierten Inhalte. Von GANs erstellte Deepfakes können zur Verbreitung von Falschinformationen oder für betrügerische Aktivitäten missbraucht werden. Generative Textmodelle können eingesetzt werden, um irreführende Nachrichtenartikel oder gefälschte Rezensionen zu erstellen. Die Formulierung strikter ethischer Leitlinien für den Einsatz generativer KI ist von entscheidender Bedeutung. Technologien wie digitale Wasserzeichen oder Blockchain können helfen, KI-generierte Inhalte zu verfolgen und zu authentifizieren. Auch die Vermittlung von KI-Kenntnissen in der Öffentlichkeit kann das Risiko von Falschinformationen oder Betrug mindern.
Gesetzliche Hürden: Es fehlt an klaren gesetzlichen Vorgaben für den Einsatz generativer KI. Die rasante Entwicklung der KI führt zu Unsicherheiten und potenziellen Rechtsstreitigkeiten, weil Gesetze und Vorschriften nicht Schritt halten.
Es bedarf eines kontinuierlichen Dialogs und der Zusammenarbeit zwischen Technologen, politischen Entscheidungsträgern, Rechtsexperten und der breiteren Gesellschaft, um umfassende und wirksame rechtliche Rahmenbedingungen zu schaffen. Diese sollten darauf abzielen, den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu fördern und gleichzeitig ihre Risiken zu mindern.
Geschichte der generativen KI
Die Geschichte der generativen KI ist von mehreren wichtigen Entwicklungen und Meilensteinen geprägt. In den 1980er Jahren begannen Datenwissenschaftler im Bestreben, über die vordefinierten Regeln und Algorithmen der traditionellen KI hinauszugehen, mit der Entwicklung einfacher generativer Modelle wie dem Naive-Bayes-Klassifikator und legten damit den Grundstein für einen generativen Ansatz.
Später, in den 1980er und 1990er Jahren, wurden Modelle wie Hopfield-Netze und Boltzmann-Maschinen eingeführt, um neuronale Netze zu schaffen, die in der Lage sind, neue Daten zu erzeugen. Die Skalierung auf große Datensätze war jedoch schwierig, und Probleme wie das Verschwinden des Gradienten erschwerten das Training tiefer Netze.
Im Jahr 2006 löste die Restricted Boltzmann Machine (RBM) das Problem des verschwindenden Gradienten, wodurch es möglich wurde, Schichten in einem tiefen neuronalen Netz vorzutrainieren. Dieser Ansatz führte zur Entwicklung von Deep Belief Networks, einem der frühesten Deep Generative Models.
Im Jahr 2014 wurde das Generative Adversarial Network (GAN) mit seiner beeindruckenden Fähigkeit zur Generierung realistischer Daten, insbesondere von Bildern, vorgestellt. Etwa zur gleichen Zeit wurde der Variational Autoencoder (VAE) entwickelt, der einen probabilistischen Ansatz für Autoencoder bietet und einen stärker prinzipienorientierten Rahmen für die Datenerzeugung unterstützt.
In den späten 2010er Jahren erlebten transformatorbasierte Modelle einen Aufschwung, insbesondere im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP). Modelle wie Generative Pre-Training Transformers (GPT) und Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) revolutionierten das NLP mit der Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu erzeugen.
Heute ist die generative KI ein dynamisches Betätigungsfeld mit aktiver Forschung und vielfältigen Anwendungen. Die Technologie entwickelt sich ständig weiter, und neuere Modelle wie GPT-4 und DALL-E verschieben die Grenzen dessen, was KI leisten kann. Außerdem wird immer mehr Wert darauf gelegt, die generative KI kontrollierbarer und ethisch verantwortungsvoller zu gestalten.
Die Geschichte der generativen KI zeugt von den enormen Fortschritten, die die KI in den letzten Jahrzehnten gemacht hat. Sie ist Beleg für die Vorteile einer Kombination aus soliden theoretischen Grundlagen und innovativen praktischen Anwendungen. Die Lehren aus dieser Geschichte werden uns künftig als Wegweiser dienen, um das Potenzial der generativen KI verantwortungsvoll und effektiv zu nutzen und eine Zukunft zu gestalten, in der KI die Kreativität und Produktivität des Menschen in beispielloser Weise steigert.
Fazit
Generative KI – ein Begriff, der einst wie ein Konzept aus der Science-Fiction erschien – ist bereits fester Bestandteil unseres Alltags. Ihr Aufkommen im größeren Kontext der KI stellt einen bedeutenden Fortschritt dar. Zu den Fähigkeiten traditioneller KI – die aus Daten lernen, Entscheidungen treffen und Prozesse automatisieren kann – kommt die Fähigkeit hinzu, selbst etwas zu erschaffen. Diese Neuerung ebnet den Weg für Anwendungen, die bisher unvorstellbar waren.
Für Unternehmen aller Branchen ist generative KI der Wegbereiter für die Entstehung echter „Business-KI“, die Unternehmen bei der Automatisierung von Prozessen, der Verbesserung von Kundeninteraktionen und der Steigerung der Effizienz auf vielfältige Weise unterstützen kann. Von der Generierung realistischer Bilder und Animationen für die Spielebranche über die Entwicklung virtueller Assistenten, die E-Mails verfassen oder Code schreiben können, bis hin zur Erstellung synthetischer Daten für Forschungs- und Schulungszwecke kann KI Unternehmen dabei helfen, die Leistung in allen Geschäftsbereichen zu verbessern und das Wachstum auch in Zukunft voranzutreiben.