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 das Jahr 2022 und der Aufstieg von ChatGPT zu einer herausragenden Größe . Die Entwicklungen im Bereich der generativen KI und die Produkteinführungen haben sich seitdem rasant beschleunigt, darunter Google Bard (jetzt Gemini), Microsoft Copilot , IBM Watson x.ai und die Open-Source-Llama-Modelle von Meta.

Lassen Sie uns analysieren, was generative künstliche Intelligenz ist , wie sie sich von „normaler“ künstlicher Intelligenz unterscheidet und ob generative KI den Erwartungen 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 künstliche Intelligenz, die menschliche Champions im Schach und im Go-Spiel besiegte, war keine generative künstliche Intelligenz.

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 wirken die Ergebnisse etwas ungenau. Die KI könnte Ihre Anfrage missverstehen oder unerwartet kreativ werden. Sie könnte Ihnen auch völlig falsche Informationen präsentieren, und es liegt an Ihnen, die Fakten zu überprüfen. Diese Eigenheiten, oft auch als Halluzinationen bezeichnet , machen generative KI gleichermaßen faszinierend wie frustrierend.

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 eine Vielzahl an generativen KI-Tools, jedes mit seinem eigenen Ansatz. Diese Tools haben Innovationen angestoßen, aber auch viele Fragen aufgeworfen und zu Verzerrungen und Fehlannahmen geführt – etwa: Wem gehören die Rechte an den von KI generierten Inhalten? Oder welche Materialien dürfen KI-Unternehmen zum Trainieren ihrer Sprachmodelle verwenden, welche sind verboten? (Siehe beispielsweise den Rechtsstreit zwischen der New York Times und OpenAI sowie Microsoft .) Diese Rechtsfragen zum geistigen Eigentum prägen die Zukunft der Datennutzung beim Training 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.

„Schreiben, Animation, Fotografie, Illustration, Grafikdesign – KI-Tools können das alles heute mit erstaunlicher Leichtigkeit “, sagt Fang Liu, Professorin an der University of Notre Dame und Mitherausgeberin der ACM Transactions on Probabilistic Machine Learning . „Das heißt aber nicht, dass diese Berufe 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 Umweltauswirkungen, da das Training großer KI-Modelle sehr viel Energie verbraucht und somit einen erheblichen CO₂-Fußabdruck hinterlässt. Der rasante Aufstieg der generativen KI in den letzten zwei Jahren hat die Bedenken hinsichtlich der Risiken von KI im Allgemeinen verstärkt. Regierungen verschärfen die KI-Regulierungen, um eine verantwortungsvolle und ethische Entwicklung zu gewährleisten, allen voran der EU- KI-Gesetzentwurf .

 

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.

In der globalen KI-Studie von McKinsey aus dem Jahr 2024 gaben 65 % der Befragten an, dass ihre Unternehmen regelmäßig generative KI einsetzen – fast doppelt so viele wie noch vor zehn Monaten. Branchen wie das Gesundheitswesen und der Finanzsektor nutzen generative KI, um Geschäftsprozesse zu optimieren und Routineaufgaben zu automatisieren.

Wie bereits erwähnt, bestehen deutliche Bedenken hinsichtlich Ethik, Transparenz, Arbeitsplatzverlusten und dem potenziellen Missbrauch personenbezogener Daten. Dies sind die Hauptgründe für den Widerstand gegen die Einführung 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.

KI hat sich einige meiner gewohnten Formulierungen angeeignet, weshalb ich meine Texte oft selbst korrigieren muss, da sie sonst künstlich klingen. Viele KI-generierte Artikel enthalten Wendungen wie „in einer Ära“ oder dass alles „Zeugnis für“ oder „aus etwas anderem“ sei. Der KI fehlen die Emotionen und Erfahrungen, die das Menschsein und das Leben selbst mit sich bringen. Wie ein Künstler auf Quora erklärte : „Was KI erschafft, ist nicht dasselbe wie Kunst, die aus einer Idee im menschlichen Gehirn entsteht“ und „entspringt nicht der Leidenschaft des menschlichen Herzens“.

 

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 planen eine Reise . Anstatt Suchergebnisse zu durchforsten, könnten Sie einen Chatbot bitten, Ihre Reiseroute zu planen. Innerhalb weniger Sekunden erhalten Sie einen detaillierten, auf Ihre Vorlieben zugeschnittenen Plan. (Das ist ideal, aber überprüfen Sie die Angaben immer noch einmal.)

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.