Was ist Generative KI? Definition, Anwendungen und Auswirkungen

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Generative künstliche Intelligenz (KI) ist eine Art von KI, die als Reaktion auf eingegebene Aufforderungen Bilder, Texte, Videos und andere Medien generiert.

KI-Generatoren wie ChatGPT und DALL-E erfreuen sich weltweit zunehmender Beliebtheit. Diese Programme reagieren auf Eingabeaufforderungen von Benutzern. Senden Sie eine Texteingabe, und der Generator erzeugt eine Ausgabe, sei es eine Geschichte oder Gliederung von ChatGPT oder ein von DALL-E im viktorianischen Stil gemalter Affe.

In diesem Artikel erläutern wir, was Sie über dieses wachsende Feld wissen sollten, wie es funktioniert, welche Anwendungsfälle es gibt und vieles mehr. Wenn Sie anschließend grundlegende Fähigkeiten im Bereich generative KI erwerben möchten, können Sie sich für den Kurs Generative KI für alle von DeepLearning.AI anmelden.

Was ist Generative KI?

Generative KI, auch GenAI genannt, ermöglicht es Nutzern, durch Eingabe von Aufforderungen (Prompts) neue Inhalte wie Texte, Bilder, Videos, Sounds, Code, 3D-Designs und andere Medien zu erstellen. Sie wird anhand bereits existierender Dokumente und Artefakte trainiert, die online verfügbar sind.

Generative KI entwickelt sich kontinuierlich weiter, indem sie mit immer größeren Datenmengen trainiert wird. Sie basiert auf KI-Modellen und Algorithmen, die mit umfangreichen, unmarkierten Datensätzen trainiert werden – ein Prozess, der komplexe mathematische Berechnungen und erhebliche Rechenleistung erfordert. Diese Trainingsdaten helfen der KI, Vorhersagen zu treffen und Ergebnisse zu erzeugen, die menschlichen Handlungen oder Entscheidungsprozessen ähneln.

Der Aufstieg der generativen KI ist vor allem darauf zurückzuführen, dass Nutzer sie inzwischen mithilfe natürlicher Sprache steuern können. Dadurch haben sich die Anwendungsbereiche stark erweitert. In vielen Branchen wird generative KI bereits als Unterstützung beim Schreiben, Recherchieren, Programmieren, Entwerfen und in zahlreichen weiteren Bereichen eingesetzt.

Was ist generative KI im Vergleich zu KI?

Generative KI ist eine spezialisierte Form des maschinellen Lernens, die auf die Entwicklung generativer Modelle abzielt. Diese Modelle können eine Vielzahl von Inhalten erzeugen, darunter menschenähnliche Texte, Bilder und Audiodateien. Damit stellt generative KI eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz dar, deren übergeordnetes Ziel die Entwicklung von Maschinen ist, die menschliche Intelligenz nachbilden oder sogar übertreffen.

Generative Modelle, auch als „Large Language Models (LLMs)“ bekannt, sind eine Art neuronales Deep-Learning-Netzwerk, das die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmt. Sie werden durch das Training komplexer Algorithmen mit riesigen Datensätzen entwickelt. Während traditionelle KI-Modelle oft auf ein enges Aufgabenspektrum spezialisiert sind und repetitive Prozesse ausführen, kann generative KI flexibel auf eine Vielzahl von Benutzereingaben reagieren. Sie erzeugt originelle Inhalte in Echtzeit und passt sich dynamisch den Bedürfnissen der Nutzer an.

Wie funktioniert generative KI?

Generative KI-Modelle nutzen neuronale Netzwerke, um Muster in vorhandenen Daten zu erkennen und neue Inhalte zu generieren. Mithilfe von unüberwachten und halbüberwachten Lernansätzen können Unternehmen aus großen, unmarkierten Datensätzen Basismodelle erstellen, die im Wesentlichen die Grundlage für KI-Systeme zur Ausführung von Aufgaben bilden.

Beispiele für Basismodelle sind LLMs, GANs, VAEs und Multimodal, die Tools wie ChatGPT, DALL-E und andere unterstützen. ChatGPT nutzt Daten aus GPT-3.5 oder 4 und ermöglicht es Nutzern, Text basierend auf einer Eingabeaufforderung zu generieren. Ein weiteres Basismodell, Stable Diffusion, ermöglicht es Nutzern, realistische Bilder basierend auf Texteingaben zu generieren.

Erfahren Sie in dieser Vorlesung aus dem Kurs Generative KI für alle von DeepLearning.AI mehr darüber, wie generative KI funktioniert:

Beliebte KI-Generatoren

Es gibt verschiedene generative KI-Plattformen, mit denen Sie sich vertraut machen können. Sie können Ihnen bei der Automatisierung bestimmter Prozesse in Ihrem Workflow hilfreich sein.

• ChatGPT: Dieses Sprachmodell basiert auf der GPT-Architektur und generiert Text, der dem menschlichen Schreiben ähnelt. Es ist ein hilfreicher Begleiter für Recherche, Strategie und Content-Erstellung.

• DALL-E3: Dieses Modell generiert Bilder basierend auf Textaufforderungen, sodass kreative Personen lebendige Illustrationen und Konzeptzeichnungen erstellen können, die eine nützliche Ergänzung zum Content-Marketing darstellen.

• Microsoft Copilot: Dieses auf ChatGPT basierende Modell ist in die beliebte Produktivitätsanwendungssuite von Microsoft integriert und auch als eigenständiges Produktangebot erhältlich.

• Google Gemini: Googles Antwort auf ChatGPT. Gemini ist in Googles eigene Suite von Produktivitätsanwendungen integriert, kann aber auch als eigenständiger Chatbot aufgerufen werden.

Anwendungsfälle für generative KI

Wenn Sie entschieden haben, welcher KI-Generator Ihren Anforderungen entspricht, können diese Anwendungsfälle Ihre Kreativität anregen und Ihnen zeigen, wie Sie und Ihr Unternehmen von generativer KI profitieren können.

• Verfassen oder Verbessern von Inhalten durch Erstellen eines Textentwurfs in einem bestimmten Stil oder einer bestimmten Länge

• Hinzufügen von Untertiteln oder Synchronisieren von Bildungsinhalten, Filmen und anderen Inhalten in verschiedenen Sprachen

• Gliederung von Briefings, Lebensläufen, Hausarbeiten und mehr

• Erhalt eines generischen Codes zum Bearbeiten oder Verbessern

• Zusammenfassen von Artikeln, E-Mails und Berichten

• Verbessern von Demonstrations- oder Erklärungsvideos

• Erstellen von Musik in einem bestimmten Ton oder Stil

Generative KI bietet viele Anwendungsfälle, die unsere Arbeitsweise verbessern können, indem sie den Prozess der Inhaltserstellung beschleunigt oder den Aufwand für die Erstellung einer ersten Gliederung für eine Umfrage oder E-Mail reduziert. Generative KI hat jedoch auch Einschränkungen, die Anlass zur Sorge geben könnten, wenn sie unreguliert bleibt.

Bedenken hinsichtlich generativer KI

Die Popularität generativer KI geht mit Bedenken hinsichtlich Ethik, Missbrauch und Qualitätskontrolle einher. Da sie auf vorhandenen Quellen trainiert wird, darunter auch solche, die im Internet nicht verifiziert sind, kann generative KI irreführende, ungenaue und falsche Informationen liefern. Selbst wenn eine Quelle angegeben wird, kann diese falsche Informationen enthalten oder fälschlicherweise verlinkt sein. 

Da Generatoren wie ChatGPT es Menschen ermöglichen, Eingabeaufforderungen in Alltagssprache einzugeben, ist ihre Nutzung einfacher geworden – so sehr, dass Universitätsstudenten sie möglicherweise zum Plagiieren oder Verfassen von Aufsätzen verwenden, und Content Creator können des Diebstahls von Originalkünstlern beschuldigt werden. Gefälschte Informationen können es außerdem einfacher machen, sich für Cyberangriffe als andere auszugeben.

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