Künstliche Intelligenz (KI bzw. AI) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht – insbesondere im Bereich der Generativen KI (GenAI). Doch was genau steckt hinter diesem Begriff, und warum ist er so wichtig geworden? Was sind die Vorteile dieser Technologie und was sind die ungeklärten Fragen.
Die Definition
Generative KI bezeichnet eine Klasse von Algorithmen, die in der Lage sind, neue Inhalte zu erzeugen – seien es Texte, Bilder, Musik, Videos oder sogar Programmcode. Im Gegensatz zu klassischen KI-Systemen, die hauptsächlich analysieren oder vorhersagen, kann GenAI selbstständig kreative Ergebnisse liefern.
Eines der prominentesten Beispiele für GenAI ist das Sprachmodell ChatGPT, das auf Basis grosser Datenmengen menschenähnliche Texte generieren kann. GenAI ist jedoch bereits in vielen weiteren Bereichen vertreten. So gibt es Bild-KIs wie DALL-E, Leonardo AI, Midjourney und viele weitere, die auf Knopfdruck fotorealistische Bilder und Kunstwerke schaffen. Mit MusicLM hat Google ein Programm geschaffen, das auf Basis von Textbeschreibungen Musikstücke generieren kann. Und dank Replika kann man sich einen KI-Freund erstellen, der emotionale Unterstützung bietet.
Die Funktionsweise
Die meisten GenAI-Modelle basieren auf sogenannten neuronalen Netzwerken, insbesondere auf Deep-Learning-Techniken wie den Transformer-Architekturen. Diese Modelle werden mit riesigen Mengen an Daten trainiert, um Muster zu erkennen und daraus neue, plausible Inhalte zu erstellen.
Einige der wichtigsten Methoden und Techniken sind:
– Neuronale Netzwerke: Simulieren das Lernen und die Kreativität des menschlichen Gehirns.
– Machine Learning & Deep Learning: Ermöglichen es Modellen, durch Daten immer besser zu werden.
– Large Language Models (LLMs): Speziell für die Textgenerierung optimierte KI-Systeme.
– Diffusionsmodelle: Eine Technik, die für die Erzeugung realistischer Bilder eingesetzt wird.
Die Anwendungsbereiche
Die Einsatzmöglichkeiten von Generativer KI sind vielfältig und revolutionieren zahlreiche Branchen. Hier eine kleine Auswahl der Anwendungsbereiche:
– Texterstellung: Automatische Generierung von Artikeln, Zusammenfassungen oder Werbetexten.
– Bild- & Videoproduktion: Erstellung von Illustrationen, Kunstwerken oder sogar ganzen Filmen.
– Musikkomposition: KI kann neue Musikstücke im Stil beliebiger Künstler erzeugen.
– Programmierung: Unterstützung von Entwicklern durch KI-generierten Code.
– Medizin & Forschung: Entwurf neuer Medikamente oder Simulation von Molekülstrukturen.
– Bildung: Tutor-Systeme, individuelle Lernpläne und Quiz-Erstellung
– Unternehmensanwendungen: Intelligente Chatbots, FAQs, Voicebots für Kundendienst
– Datenanalyse: Automatisierte Berichte, Visualisierungen, Vorhersagemodelle
Die Chancen
– KI ist auf Knopfdruck kreativ. Wem die „kreative Ader“ fehlt, kann sich GenAI zur Hilfe nehmen. Individuelle Designs, Musikstücke oder Texte lassen sich in Sekunden generieren und anpassen.
– Die Effizienz wird enorm gesteigert: KI kann wiederkehrende Aufgaben automatisieren, z. B. das Schreiben von Berichten, das Bearbeiten von E-Mails oder das Generieren von Codes.
– KI schafft individuelle Kundenerlebnisse, indem sie z. B. massgeschneiderte Produktempfehlungen oder personalisierte E-Mails generiert. Chatbots und virtuelle Assistenten bieten rund um die Uhr Kundenbetreuung und können den First Level Support übernehmen.
– GenAI kann völlig neue Geschäftsmodelle ermöglichen und eine innovative Ära einläuten.
Die Herausforderungen
Bei allen Chancen birgt GenAI auch Risiken und unbeantwortete Fragen.
Wem gehört der Inhalt, welcher von KI generiert wird? Generative KI-Modelle werden mit grossen Mengen an existierenden Daten trainiert – oft ohne ausdrückliche Erlaubnis der Urheber.
Ein weiteres grosses Problem sind Fake-News und Deepfakes. GenAI kann täuschend echte Bilder oder Videos von Menschen erzeugen, die Dinge sagen oder tun, die nie passiert sind. Diese können mittlerweile so gut sein, dass ein Laie diese als echt wahrnimmt. Dies kann für politische Propaganda, Rufmord oder Betrug genutzt werden.
KI-Modelle übernehmen unbewusst Vorurteile aus den Trainingsdaten. Wenn eine KI beispielsweise hauptsächlich mit Daten aus westlichen Ländern trainiert wird, könnten ihre Ergebnisse kulturell verzerrt sein. Sprachmodelle können unbewusst rassistische, sexistische oder politische Vorurteile in ihren Antworten widerspiegeln.
Die KI-Unterschiede
GenAI kann als eine Unterkategorie der KI verstanden werden. Eine klassische KI analysiert Daten und trifft auf Basis dieser Analyse neue Entscheidungen. Ein typisches Beispiel dafür sind die personalisierten Vorschläge, die man auf Netflix erhält: Die KI analysiert Ihre Sehgewohnheiten und entscheidet, welche Filme oder Serien Ihnen ebenfalls gefallen könnten, und schlägt Ihnen diese vor.
GenAI hingegen generiert völlig neue Inhalte. ChatGPT schreibt für Sie einen Aufsatz für die Schule, eine Musik-KI komponiert ein neues Musikstück, oder LeonardoAI erstellt auf Basis Ihrer Beschreibung ein einzigartiges Bild:
Unser Fazit
Generative KI ist eine der spannendsten Entwicklungen der letzten Jahre und wird unsere Art zu arbeiten und zu leben nachhaltig verändern. Gerade im Bereich der Produktkommunikation und im Umfeld des E-Commerce kann es die Effizienz unserer heutigen Arbeitsweise massiv verbessern.