Generative KI: Alles, was Sie über die Technologie hinter Chatbots wie ChatGPT wissen müssen

Ob Sie es merken oder nicht, künstliche Intelligenz ist überall. Es steckt hinter den Chatbots, mit denen Sie online sprechen, den Playlists, die Sie streamen, und den personalisierten Anzeigen, die beim Scrollen erscheinen. Jetzt tritt er stärker in die Öffentlichkeit. Denken Sie an Meta AI, das jetzt in Apps wie Facebook, Messenger und WhatsApp eingebettet ist; Oder Googles Gemini, das im Hintergrund auf allen Plattformen des Unternehmens läuft; Oder Apple Intelligence, das jetzt auf allen iPhones eingeführt wird.

Künstliche Intelligenz hat eine lange Geschichte, die bis zu einer Konferenz in Dartmouth im Jahr 1956 zurückreicht, bei der KI erstmals als konkrete Sache diskutiert wurde. Zu den Meilensteinen auf diesem Weg zählen ELIZA, im Wesentlichen der erste Chatbot, der 1964 vom MIT-Informatiker Joseph Weizenbaum entwickelt wurde, und – 40 Jahre später – die Einführung der Autovervollständigungsfunktion von Google im Jahr 2004.

Dann kam 2022 und ChatGPTs Aufstieg zum Ruhm. Die Entwicklung generativer KI und die Einführung neuer Produkte haben seitdem rasant zugenommen, darunter Google Bard (jetzt Gemini), Microsoft Copilot, Und IBM Watsonx.ai Llama-Modelle sind Open Source von Meta.

Lassen Sie uns analysieren, was es ist. Generative künstliche Intelligenz, wie sie sich von „normaler“ KI unterscheidet und ob generative KI dem Hype gerecht werden kann.

Generative KI auf den Punkt gebracht

Generative KI bezieht sich im Wesentlichen auf KI-Systeme, die darauf ausgelegt sind, auf der Grundlage der Muster und Daten, die sie gelernt haben, neue Inhalte zu produzieren. Anstatt einfach nur Zahlen zu verarbeiten oder Trends vorherzusagen, generieren diese Systeme kreative Ergebnisse wie Texte, Bilder, Musik, Videos und Softwarecode.

Zu den beliebtesten generativen KI-Tools auf dem Markt gehören:

• ChatGPT
• Platte
• Zwischendurch
• Adobe-Glühwürmchen
• Claude
• Stable Diffusion

Zu den bemerkenswertesten Fähigkeiten der generativen KI gehört die Fähigkeit von ChatGPT, auf der Grundlage einiger einfacher Eingabeaufforderungen menschenähnliche Gespräche oder Artikel zu erstellen. Während Dall-E und Midjourney aus einer kurzen Beschreibung detaillierte Grafiken erstellen, konzentriert sich Adobe Firefly auf Bildbearbeitung und Design.

Nicht-generative KI: Erweiterte Analysen und Vorhersagen

Nicht jede KI ist generativ. Während sich generative KI (Gen. KI) auf die Erstellung neuer Inhalte konzentriert, zeichnet sich traditionelle KI durch die Analyse von Daten und das Treffen von Vorhersagen aus. Hierzu zählen Technologien wie Bilderkennung und Textvorhersage. Es wird auch in innovativen Lösungen in Bereichen wie diesen verwendet:

• Wissenschaften
• Medizinische Diagnose
• Wettervorhersage
• Betrugserkennung
• Finanzanalyse für Prognosen und Berichte

Die KI, die menschliche Champions besiegte in Schach Und das Spiel Go war keine generative KI.

Diese Systeme sind vielleicht nicht so auffällig wie generative KI, aber die klassische KI stellt einen großen Teil der Technologie dar, auf die wir uns täglich verlassen.

 

Wie funktioniert generative KI?

Hinter der Magie der generativen KI verbergen sich große Sprachmodelle und fortschrittliche Techniken des maschinellen Lernens. Diese Systeme werden anhand riesiger Datenmengen trainiert, beispielsweise anhand ganzer Bibliotheken voller Bücher, Millionen von Bildern, jahrelang aufgenommener Musik und aus dem Internet gesammelter Daten.

KI-Entwickler – von Technologiegiganten bis hin zu Start-ups – sind sich durchaus bewusst, dass die Qualität der KI von der Qualität der Daten abhängt, mit denen sie gefüttert wird. Wenn KI mit Daten minderer Qualität gefüttert wird, kann sie verzerrte Ergebnisse produzieren. Davon sind selbst die größten Player der Branche, wie beispielsweise Google, nicht verschont geblieben.

Während des Trainings lernt die KI Muster, Beziehungen und Strukturen innerhalb dieser Daten. Wenn er dazu aufgefordert wird, wendet er dieses Wissen an, um etwas Neues zu schaffen. Wenn Sie beispielsweise ein generatives KI-Tool bitten, ein Gedicht über das Meer zu schreiben, zieht es nicht einfach vorgefertigte Verse aus einer Datenbank. Stattdessen nutzt er sein Wissen über Poesie, Kontext und Sprachstruktur, um ein völlig originelles Stück zu schaffen.

Es ist beeindruckend, aber nicht perfekt. Manchmal können die Ergebnisse etwas ungenau erscheinen. Es kann sein, dass die KI Ihre Anfrage missversteht oder auf unerwartete Weise übermäßig kreativ wird. Er kann getrost völlig falsche Informationen präsentieren und es liegt an Ihnen, die Fakten zu überprüfen. Diese Macken, oft genannt Halluzinationen, ist Teil dessen, was generative KI sowohl faszinierend als auch frustrierend macht.

Die Fähigkeiten zur generativen KI wachsen. Durch die Kombination von Technologien wie maschinellem Lernen, natürlicher Sprachverarbeitung und Computer Vision kann es jetzt mehrere Arten von Daten verstehen. Das Ergebnis ist eine sogenannte multimodale KI, die eine Reihe von Texten, Bildern, Videos und Sprache in ein einziges Framework integrieren kann und so genauere und kontextrelevantere Antworten liefert. Der erweiterte Sprachmodus von ChatGPT ist ein Beispiel hierfür, ebenso wie das Astra-Projekt von Google.

 

Herausforderungen der generativen künstlichen Intelligenz

Es gibt keinen Mangel an verfügbaren Tools für generative KI, jedes mit seinem eigenen einzigartigen Ansatz. Diese Tools haben die Kreativität beflügelt, aber sie haben neben Voreingenommenheit und Halluzinationen auch viele Fragen aufgeworfen – etwa: Wem gehören die Rechte an den von KI generierten Inhalten? Oder welche Materialien KI-Unternehmen zum Trainieren ihrer Sprachmodelle zur Verfügung stehen bzw. nicht verwenden dürfen – siehe beispielsweise Die Klage der New York Times gegen OpenAI und Microsoft. Diese rechtlichen Fragen im Zusammenhang mit geistigen Eigentumsrechten bestimmen die Zukunft der Verwendung von Daten zum Trainieren von KI-Modellen.

Weitere Bedenken – und das sind keine unwichtigen Angelegenheiten – betreffen den Datenschutz und die Verantwortlichkeit im Bereich der KI sowie durch KI generierte Deep Fakes und ihre potenziellen Auswirkungen auf Arbeitsplätze.

Fang Liu, Professor an der University of Notre Dame und Mitherausgeber von ACM-Transaktionen zum probabilistischen maschinellen LernenSchreiben, Animation, Fotografie, Illustration und Grafikdesign – KI-Tools bewältigen all diese Bereiche heute überraschend mühelos. Das heißt aber nicht, dass diese Rollen verschwinden werden. Es bedeutet lediglich, dass Kreative ihre Fähigkeiten verbessern und diese Tools nutzen müssen, um ihre Arbeit zu optimieren.

Es bietet auch Menschen eine Möglichkeit, denen die Fähigkeiten fehlen, beispielsweise Menschen mit einer klaren Vision, die zwar nicht zeichnen kann, diese aber durch eine Vorlage beschreiben kann. Ich glaube also nicht, dass es die Kreativbranche revolutionieren wird. Hoffentlich ist es eher eine gemeinsame Kreation oder Erweiterung, kein Ersatz.“

Ein weiteres Problem sind die Auswirkungen auf die Umwelt, da das Training großer KI-Modelle viel Energie verbraucht, was zu einem großen CO2-Fußabdruck führt. Der rasante Aufstieg der generativen KI in den letzten zwei Jahren hat die Bedenken hinsichtlich der Risiken der KI im Allgemeinen verstärkt. Regierungen tun Zunehmende KI-Regulierung Um eine verantwortungsvolle und ethische Entwicklung zu gewährleisten, insbesondere Recht der künstlichen Intelligenz An die Europäische Union.

 

Rezeption generativer künstlicher Intelligenz

Viele Menschen haben im Kundenservice mit Chatbots interagiert oder virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant verwendet – die nun kurz davor stehen, zu leistungsstarken Tools für generative KI zu werden. All dies sowie ChatGPT, Cloud und andere neue Tools geben Ihnen KI in die Hand. Die öffentliche Reaktion auf generative KI war gemischt. Viele Benutzer schätzen den Komfort und die Kreativität, die es bietet, insbesondere in den Bereichen Schreibhilfe, Bildgestaltung, Hausaufgabenunterstützung und Produktivität.

Inzwischen McKinsey Global AI Survey 202465 % der Befragten gaben an, dass ihre Organisationen regelmäßig generative KI einsetzen. Das ist fast doppelt so viel wie noch vor 10 Monaten. Branchen wie das Gesundheitswesen und der Finanzsektor nutzen generative KI, um Geschäftsprozesse zu optimieren und Routineaufgaben zu automatisieren.

Wie bereits erwähnt, gibt es offensichtliche Bedenken hinsichtlich Ethik, Transparenz, Arbeitsplatzverlusten und dem Potenzial für den Missbrauch personenbezogener Daten. Dies sind die wichtigsten Kritikpunkte hinter dem Widerstand gegen die Akzeptanz generativer KI.

Auch wer generative KI-Tools nutzt, wird feststellen, dass die Ergebnisse meist noch nicht gut genug sind. Trotz des technologischen Fortschritts können die meisten Menschen erkennen, ob Inhalte mithilfe generativer KI erstellt wurden – seien es Artikel, Bilder oder Musik.

Die KI hat bestimmte Ausdrücke gekapert, die ich ständig verwende, sodass ich meine Texte oft selbst korrigieren muss, weil sie wie KI klingen können. Viele von KI verfasste Artikel enthalten Ausdrücke wie „im Zeitalter von“ oder dass alles „ein Beweis für“ oder „ein Gewebe von“ sei. Der KI fehlen die Emotionen und Erfahrungen, die das Menschsein und das Leben mit sich bringen. Ein Künstler erklärte: Quora„Was KI schafft, ist nicht dasselbe wie Kunst, die aus einer Idee im menschlichen Gehirn entsteht“ und „es entsteht nicht aus der Leidenschaft im menschlichen Herzen.“

 

Generative KI: Alltag

Generative KI ist nicht nur etwas für Technikfreaks oder Kreative. Wenn Sie die Kunst des Anweisungengebens erst einmal beherrschen, kann es Ihnen bei einer Vielzahl alltäglicher Aufgaben viele Aufgaben abnehmen.

Angenommen, Sie eine Reise planen. Anstatt durch Seiten mit Suchergebnissen zu scrollen, können Sie einen Chatbot bitten, Ihre Route zu planen. Innerhalb von Sekunden erhalten Sie einen detaillierten, auf Ihre Präferenzen zugeschnittenen Plan. (Dies ist die Idealsituation, aber überprüfen Sie bitte immer die von ihm präsentierten Fakten.)

Ein Kleinunternehmer, der eine Marketingkampagne benötigt, aber kein Designteam hat, kann mithilfe generativer KI ansprechende Bilder erstellen und sie sogar bitten, Anzeigentexte vorzuschlagen. Generative KI kann bei der Entwicklung kreativer Ideen für Marketingkampagnen helfen.

Generative KI ist hier, um sich zu beweisen.

Einen solchen Durchbruch hat es in der Welt der Technologie seit der Einführung des Internets und später des iPhones nicht mehr gegeben. Trotz der Herausforderungen, denen sich die generative KI gegenübersieht, stellt sie unbestreitbar einen Wandel dar. Es erleichtert die Kreativität, hilft Unternehmen bei der Optimierung ihrer Arbeitsabläufe und inspiriert sogar zu völlig neuen Denk- und Problemlösungsweisen.

Aber das vielleicht Aufregendste ist das enorme Potenzial dieser Tools. Wir stehen erst am Anfang, die Möglichkeiten dieser Tools zu erkunden. Generative KI ist die Zukunft der Innovation.

FAQ (FAQ)

Was ist ein Beispiel für generative KI?

ChatGPT ist vielleicht das bekannteste Beispiel für generative KI. Sie geben ihm eine Eingabeaufforderung und es kann Text und Bilder generieren. und Code schreiben; und Fragen beantworten; Texte zusammenfassen; E-Mails verfassen; Und vieles mehr. ChatGPT ist eine führende Plattform im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz und bietet erweiterte Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und zur Inhaltserstellung.

Was ist der Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und generativer künstlicher Intelligenz?

Generative KI erstellt neue Inhalte wie Texte, Bilder und Musik, während traditionelle KI Daten analysiert, Muster oder Bilder erkennt und Vorhersagen trifft (beispielsweise in den Bereichen Medizin, Wissenschaft und Finanzen). Generative KI ist eine qualitative Entwicklung, die sich auf die Produktion kreativer Inhalte konzentriert, während sich traditionelle KI auf die Analyse und Vorhersage auf der Grundlage verfügbarer Daten konzentriert.