Was ist Generative AI?

Generative AI ist eine Art von künstlicher Intelligenz (KI). Diese Technologie ist in der Lage, Texte, Bilder, Code oder andere Arten von Inhalten auf Basis von Nutzeranfragen zu generieren.

Generative AI-Modelle werden zunehmend in Online-Tools und Chatbots integriert, die es Benutzern so ermöglichen, Fragen oder Anweisungen in ein Eingabefeld einzugeben, woraufhin das AI-Modell eine menschenähnliche Antwort generiert.

Wie funktioniert Generative AI?

Generative AI-Modelle verwenden einen komplexen Berechnungsprozess namens Deep Learning, um gemeinsame Muster und Anordnungen in großen Datensätzen zu analysieren. Auf Basis dessen nutzt die KI sogenannte Machine-Learning-Techniken, welche analog zum menschlichen Gehirn funktionieren: Es werden Informationen so verarbeitet und interpretiert, dass im Laufe der Zeit daraus gelernt werden kann. So ist die Generative AI dazu in der Lage neue Ausgaben zu erstellen. 

Um ein Beispiel zu geben: Indem man einem generativen AI-Modell große Mengen an Belletristik gibt, könnte das Modell im Laufe der Zeit in der Lage sein, die Elemente einer Geschichte zu identifizieren und zu reproduzieren, wie z.B. die Handlungsstruktur, Charaktere, Themen, narrative Mittel usw.

Generative KI-Modelle werden mit zunehmenden Daten immer ausgefeilter. Durch die zugrunde liegenden neuronalen Netzwerktechniken werden die Ausgaben eines generativen KI-Modells immer besser. Je mehr Inhalt die Generative AI also generiert, desto überzeugender und menschenähnlicher werden auch ihre Inhalte.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Schlüsselbereich der künstlichen Intelligenz, der es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern, ohne explizite Programmierung. Dieser Ansatz erlaubt das automatische Generieren von Wissen, das Trainieren von Algorithmen, das Identifizieren von Zusammenhängen und das Erkennen von Mustern. Maschinelles Lernen kann vielfältige Aufgaben erfüllen, von der Vorhersage von Werten bis zur Optimierung von Geschäftsprozessen. Es erfordert jedoch das Training von Algorithmen durch die Bereitstellung von Trainings- und Beispieldaten. 

Es gibt verschiedene Arten von maschinellem Lernen:

Überwachtes Lernen (Supervised Machine Learning): basiert auf bekannten Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erlernen und Vorhersagen zu treffen. Dieser Ansatz verwendet eine Zielvariable, die entweder Kategorien oder numerische Werte repräsentieren kann. 

Beispiele umfassen:

• Vorhersage
• Risikobewertung von Investitionen
• Prognose des Kundenwerts

Unüberwachtes Lernen (unsupervised Machine Learning): zielt darauf ab, aus Daten eigenständig interessante Muster und Gruppen zu erkennen, ohne eine bekannte Zielvariable vorherzusagen. Die Ergebnisse müssen von Data Scientists anhand von “weichen” Faktoren bewertet werden, um ihre Eignung für die Geschäftsanwendung zu beurteilen. Beispiele für Anwendungen sind:

• Visualisierung großer Datenmengen
• Clusteranalysen
• Regel-Extraktion 
• Erstellung von ML-Features.

Teil überwachtes Lernen (semi-supervised Machine Learning): kombiniert bekannte Daten mit unbekannten Daten und ist eine Mischung aus überwachtem und unüberwachtem Lernen. Dies ermöglicht das Training mit weniger bekannten Daten, was kosteneffizienter ist und besonders in Anwendungen wie Bilderkennung nützlich ist, wo zunächst ein kleiner Satz bekannter Bilder erstellt und dann auf unbekannte Daten angewendet wird. Dies beschleunigt die Datengenerierung für unbekannte Daten erheblich.

Beispiele hierfür sind: 

• Spracherkennung
• Bilderkennung
• Sprachübersetzung

Verstärkendes Lernen: (Reinforcement Learning): ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, bei der Algorithmen interaktiv mit ihrer Umgebung agieren und durch eine Kostenfunktion oder ein Belohnungssystem Feedback erhalten, um eigenständig Strategien zur Problemlösung zu entwickeln und Belohnungen zu maximieren. Im Gegensatz zu überwachtem und unüberwachtem Lernen benötigt das verstärkende Lernen keine vorgegebenen Beispieldaten. Es ermöglicht künstlichen Agenten, komplexe Aufgaben eigenständig zu erlernen, ohne menschliches Vorwissen. Das macht es zu einer vielversprechenden Technologie für:

• autonomes Fahren
• Robotik
• Entwicklung künstlicher Intelligenz 

Generative AI vs. Maschinelles Lernen

Wie bereits beschrieben, ist generative KI eine Unterdisziplin der künstlichen Intelligenz. Generative KI-Modelle verwenden maschinelles Lernen, um Daten zu verarbeiten und zu generieren. Im Allgemeinen bezieht sich KI auf das Konzept von Computern, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die ansonsten menschliche Intelligenz erfordern würden, wie Entscheidungsfindung und NLP.

Maschinelles Lernen ist die Grundlage von KI und bezieht sich auf die Anwendung von Computer-Algorithmen auf Daten, um einem Computer beizubringen, eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Maschinelles Lernen ist der Prozess, der es KI-Systemen ermöglicht, informierte Entscheidungen oder Vorhersagen auf der Grundlage der von ihnen gelernten Muster zu treffen.

Maschinelles Lernen vs. Deep Learning: 

Maschinelles Lernen ist eine Methode, bei der Computer lernen, Muster in Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Es ist vielseitig einsetzbar, kann jedoch mit unstrukturierten Daten wie Texten, Bildern, Tönen und Videos Schwierigkeiten haben.

Deep Learning ist eine spezialisierte Art des maschinellen Lernens, die künstliche neuronale Netzwerke verwendet. Diese Netzwerke sind besonders gut darin, unstrukturierte Daten in numerische Werte umzuwandeln und komplexe Muster zu erkennen. Mit Deep Learning können Computer tiefgreifendes Verständnis aus diesen Daten gewinnen und hochpräzise Vorhersagen treffen. Es ist also eine leistungsfähigere Form des maschinellen Lernens, die auf tiefen neuronalen Netzen basiert.

Arten von generativen KI-Modellen

Es gibt verschiedene Arten von generativen KI-Modellen, die jeweils für spezifische Herausforderungen und Aufgaben entwickelt wurden. Diese können grob in folgende Typen unterteilt werden. Einen detaillierten Überblick liefert unsere AI-Tools Liste.

Transformer-basierte Modelle

Transformer-basierte Modelle werden auf großen Datensätzen trainiert, um die Beziehungen zwischen sequenziellen Informationen wie Wörtern und Sätzen zu verstehen. Untermauert von Deep Learning sind diese KI-Modelle in der Regel geschickt in Natural Language Processing (NLP) und im Verständnis der Struktur und des Kontexts von Sprache, was sie gut für Textgenerierungsaufgaben geeignet macht. Darunter zählen ChatGPT-4 und Google Bard.

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzwerken, einem Generator und einem Diskriminator, die im Wesentlichen gegeneinander arbeiten, um authentisch aussehende Daten zu erstellen. Wie der Name schon sagt, hat der Generator die Aufgabe, überzeugende Ausgaben wie ein Bild basierend auf einer Eingabeaufforderung zu generieren, während der Diskriminator die Authentizität dieses Bildes bewertet. Im Laufe der Zeit werden beide Komponenten besser in ihren jeweiligen Aufgaben, was zu überzeugenderen Ausgaben führt. Zu den GANs zählen DALLE-E und Midjourney.

Variational Auto Encoders (VAE)

VAEs nutzen zwei Netzwerke, um Daten zu interpretieren und zu generieren – in diesem Fall einen Encoder und einen Decoder. Der Encoder nimmt die Eingabedaten und komprimiert sie in ein vereinfachtes Format. Der Decoder nimmt dann diese komprimierten Informationen und rekonstruiert sie in etwas Neues, das den Originaldaten ähnelt, aber nicht ganz dasselbe ist.

Ein Beispiel könnte sein, einem Computerprogramm beizubringen, menschliche Gesichter mit Fotos als Trainingsdaten zu generieren. Im Laufe der Zeit lernt das Programm, wie es die Fotos von Gesichtern in wenige wichtige Merkmale – wie Größe und Form der Augen, Nase, Mund, Ohren usw. – vereinfachen kann, und verwendet diese Merkmale dann, um neue Gesichter zu erstellen.

Rekurrente Neuronale Netzwerke (RNNs)

RNNs stellen eine fortgeschrittene Form künstlicher neuronaler Netze dar, die besonders effizient in der Verarbeitung von sequenziellen Daten sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen Neuronalen Netzen, die von Eingabe zu Ausgabe lediglich in eine Richtung fließen (feedforward), besitzen RNNs Schleifen, die es ihnen ermöglichen, Informationen über einen gewissen Zeitraum zu “erinnern”. Diese Art von Gedächtnis macht sie ideal für Aufgaben, bei denen Kontext und die Abfolge von Daten entscheidend sind.

Beispiele für generative KI-Modelle sind:

• ChatGPT: Ein KI-Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es kann und Fragen und Anweisungen beantworten und kann menschenähnliche Antworten auf Texteingabeaufforderungen generieren kann.
• DALL-E: Ein weiteres KI-Modell von OpenAI, das Bilder und Kunstwerke aus Texteingabeaufforderungen erstellen kann.
• Google Bard: Googles generativer KI-Chatbot und Konkurrent von ChatGPT. Er ist auf das große Sprachmodell PaLM trainiert und kann Fragen beantworten und Text aus Eingabeaufforderungen generieren.
• Midjourney: Entwickelt von Midjourney Inc., einem Forschungslabor in San Francisco, interpretiert Midjourneydieses generative KI-Modell Texteingabeaufforderungen, um Bilder und Kunstwerke ähnlich wie DALL-E 2 zu erstellen –  ähnlich wie DALL-E 2.
• GitHub Copilot: Ein auf KI basierendes Codierungstool, das Code-Vervollständigungen in den Entwicklungsumgebungen Visual Studio, Neovim und JetBrains vorschlägt.
• Llama: Metas Open-Source großes Sprachmodell kann verwendet werden, um Konversations-KI-Modelle für Chatbots und virtuelle Assistenten zu erstellen, ähnlich wie GPT-4.
• xAI Grok: Ein fortschrittliches KI-System von xAI, das darauf abzielt, Fragen zu beantworten und Vorschläge für neue Fragen zu machen. Ausgestattet mit Echtzeit-Weltkenntnissen und der Fähigkeit, auch heikle Fragen zu bearbeiten, zeichnet sich Grok durch Humor und eine rebellische Ader aus. Es hat in verschiedenen Benchmark-Tests bemerkenswert abgeschnitten, insbesondere in Python Code Completion und realen Mathematiktests. Entwickelt mit modernen Technologien wie Kubernetes, Rust und JAX, strebt Grok danach, ein leistungsstarker Forschungsassistent zu sein und bereitet sich auf die Integration multimodaler Fähigkeiten vor.

Vorteile und Anwendungsbereiche von Generative AI

Für Unternehmen ist die Effizienz wahrscheinlich der überzeugendste Vorteil von generativer KI, da sie Unternehmen ermöglichen kann, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und ihre Zeit, Energie und Ressourcen auf wichtigere strategische Ziele zu konzentrieren. Dies kann zu geringeren Arbeitskosten, größerer betrieblicher Effizienz und neuen Erkenntnissen darüber führen, wie gut bestimmte Geschäftsprozesse funktionieren oder nicht funktionieren.

Für Fachleute und Content-Ersteller können generative KI-Tools bei der Ideenfindung, der Content-Planung der Suchmaschinenoptimierung, dem Marketing, der Publikumsbindung, der Forschung und der Bearbeitung und potenziell mehr helfen. Auch hier ist der wichtigste vorgeschlagene Vorteil die Effizienz, da generative KI-Tools den Benutzern helfen können, die Zeit, die sie für bestimmte Aufgaben aufwenden, zu reduzieren, damit sie ihre Energie anderswo investieren können. Dennoch bleibt die manuelle Überwachung und Prüfung von generativen KI-Modellen von hoher Bedeutung.

Anwendungsfälle von Generativer AI

Die Verwendung von generativer KI variiert je nach Branche und ist in einigen Branchen etablierter als in anderen. Aktuelle und geplante Anwendungsfälle umfassen unter anderem:

Eine große Sorge im Zusammenhang mit der Verwendung von generativen KI-Tools – insbesondere solchen, die der Öffentlichkeit zugänglich sind – ist ihr Potenzial zur Verbreitung von Desinformation und schädlichen Inhalten. Die Auswirkungen können vielfältig und schwerwiegend sein, von der Verstärkung von Stereotypen, Hassrede und schädlichen Ideologien bis hin zur Schädigung des persönlichen und beruflichen Rufes sowie der Gefahr rechtlicher und finanzieller Konsequenzen. Es wurde sogar vorgeschlagen, dass der Missbrauch oder das Missmanagement von generativer KI die nationale Sicherheit gefährden könnte.

Diese Risiken sind den Gesetzgebern nicht entgangen. Im April 2023 schlug die Europäische Union neue Urheberrechtsregeln für generative KI vor, die Unternehmen verpflichten würden, jegliches urheberrechtlich geschützte Material offenzulegen, das zur Entwicklung von generativen KI-Tools verwendet wird. Diese Regeln wurden im Juni in einem von der Europäischen Union verabschiedeten Gesetzesentwurf gebilligt, der auch strenge Einschränkungen für die Verwendung von KI in EU-Mitgliedsländern vorsieht, einschließlich eines vorgeschlagenen Verbots von Echtzeit-Gesichtserkennungstechnologie in öffentlichen Räumen (vgl.: Europäische Kommission: https://digital-strategy.ec.europa.eu/de/policies/european-approach-artificial-intelligence)

Die Automatisierung von Aufgaben durch generative KI wirft auch Bedenken hinsichtlich der Arbeitskraft und der Verdrängung von Arbeitsplätzen auf, wie von McKinsey hervorgehoben. Laut der Unternehmensberatung könnten bis 2030 durch die Automatisierung 12 Millionen berufliche Übergänge erfolgen, wobei der Verlust von Arbeitsplätzen in Büroarbeit, Kundendienst und Gastronomie konzentriert ist. Der Bericht schätzt, dass die Nachfrage nach Büroangestellten um 1,6 Millionen Arbeitsplätze abnehmen könnte, zusätzlich zu Verlusten von 830.000 für Einzelhandelsverkäufer, 710.000 für Verwaltungsassistenten und 630.000 für Kassierer.

Ist generative KI die Zukunft?

Generative KI hat in verschiedenen Branchen Fuß gefasst und breitet sich schnell in kommerziellen und Verbrauchermärkten aus. McKinsey schätzt, dass bis 2030 Aktivitäten, die derzeit etwa 30 % der Arbeitsstunden in den USA ausmachen, durch die Beschleunigung von generativer KI automatisiert werden könnten.

Im Kundensupport helfen KI-gesteuerte Chatbots und virtuelle Assistenten Unternehmen dabei, die Reaktionszeiten zu verkürzen und schnell auf häufig gestellte Kundenanfragen zu reagieren, was die Belastung der Mitarbeiter reduziert. In der Softwareentwicklung helfen generative KI-Tools Entwicklern, sauberer und effizienter zu programmieren, indem sie den Code überprüfen, Fehler hervorheben und potenzielle Lösungen vorschlagen, bevor sie zu größeren Problemen werden. Schriftsteller können generative KI-Tools verwenden, um Essays, Artikel und andere schriftliche Arbeiten zu planen, zu entwerfen und zu überprüfen. 

Das explosive Wachstum von generativer KI zeigt keine Anzeichen einer Abnahme, und da immer mehr Unternehmen die Digitalisierung und Automatisierung annehmen, scheint generative KI eine zentrale Rolle in der Zukunft der Industrie zu spielen. Die Fähigkeiten von generativer KI haben sich bereits in Bereichen wie Content-Erstellung, Softwareentwicklung und Medizin als wertvoll erwiesen, und da die Technologie weiterhin fortschreitet, erweitern sich ihre Anwendungen und Einsatzmöglichkeiten.

Dennoch hängt der Einfluss von generativer KI auf Unternehmen, Einzelpersonen und die Gesellschaft als Ganzes davon ab, wie wir die damit verbundenen Risiken angehen. Die Gewährleistung eines ethischen Einsatzes von KI, die Verbesserung von Transparenz und Rechenschaftspflicht und die Aufrechterhaltung der Datenverwaltung wird von entscheidender Bedeutung sein. Ebenso wird das Finden eines Gleichgewichts zwischen Automatisierung und menschlicher Beteiligung wichtig sein, wenn wir das volle Potenzial von generativer KI nutzen möchten, während wir potenzielle negative Auswirkungen mildern.

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Larissa (Autorin)

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