Was ist generative KI?

Ein Computer erstellt auf Knopfdruck ein einzigartiges Bild oder einen ganzen Text – fast gänzlich ohne menschliche Hilfe. Das ist keine Zukunftsvision, sondern bereits Realität dank generativer künstlicher Intelligenz (KI). Doch was genau ist generative KI bzw. AI (Artificial Intelligence), und wie funktioniert die Technologie? In diesem Ratgeber erfährst du alles, was du über generative KI wissen musst – von der Definition und den ersten Anfängen über die Funktionsweise bis hin zu den verschiedenen Modellen. Wir liefern außerdem Beispiele für die Anwendung von generativer KI in der Praxis und werfen einen Blick auf die Herausforderungen, die diese Technologie mit sich bringt.

• Generative KI erstellt eigenständig neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Musik, basierend auf großen Datenmengen und komplexen Machine Learning-Modellen

• Die Technologie findet u.a. Anwendung in Bereichen wie Kunst, Medizin, Investment, Automobilindustrie und Marketing, wo sie kreative Prozesse beschleunigt und optimiert

• Herausforderungen bestehen in ethischen Bedenken, hohem Ressourcenbedarf und möglichen Datenschutzverletzungen, insbesondere bei großen Modellen wie ChatGPT

• Trotz der Risiken bietet generative KI enorme Chancen, Arbeitsabläufe zu automatisieren und innovative Lösungen in verschiedensten Branchen zu schaffen

Definition: Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die auf der Generierung neuer Inhalte basiert, wie Texte, Bilder oder sogar Musik, anstatt nur vorhandene Daten zu analysieren. Der Begriff „generativ“ leitet sich vom lateinischen Wort „generare“ ab, was so viel wie „erzeugen“ oder „hervorbringen“ bedeutet. Bei der Frage „Was ist generative AI?“ bezieht sich das Konzept auf die Fähigkeit von Maschinen, durch das Lernen von Mustern in großen Datensätzen eigenständig neue, kreative Ergebnisse zu erzeugen.

Um generative KI besser zu verstehen, ist es hilfreich, sie von anderen Formen der künstlichen Intelligenz abzugrenzen. Hier sind die wichtigsten Unterschiede:

Analytische KI

Diese Form der KI wertet vorhandene Daten aus, um Muster zu erkennen, Prognosen zu treffen oder Entscheidungen zu unterstützen. Sie generiert jedoch keine neuen Inhalte, sondern konzentriert sich auf die Analyse bestehender Informationen.

Reaktive KI

Reaktive Systeme handeln auf Basis von Regeln und vorgegebenen Szenarien, ohne aus vergangenen Erfahrungen zu lernen. Sie können keine neuen Informationen oder Inhalte erzeugen, sondern lediglich auf spezifische Eingaben reagieren.

Machine Learning

Dieses System bildet die Grundlage vieler KI-Formen, einschließlich der generativen KI. Es umfasst verschiedene Lernmethoden wie das überwachte Lernen, bei dem Modelle anhand von gekennzeichneten Daten trainiert werden, um Vorhersagen oder Klassifikationen zu treffen. In der generativen KI kommt neben dem unüberwachten Lernen oft auch Deep Learning zum Einsatz.

Im Gegensatz zu diesen Formen erzeugt die generative KI neue Inhalte, indem sie Muster in Daten erkennt und auf Basis dieser Ergebnisse eigenständig kreative Inhalte erstellt. Sie wird häufig in Conversational AI eingesetzt, um dynamische und kontextbasierte Antworten zu generieren, und nutzt dabei fortschrittliche Sprachmodelle (LLMs – Large Language Models) wie ChatGPT.

Seit wann gibt es generative KI?

Entwickelt als frühes Modell neuronaler Netze gibt es generative künstliche Intelligenz schon seit den 1980er Jahren. Der Durchbruch kam 2014 mit der Einführung von Generative Adversarial Networks (GANs), was die Erzeugung realistischer Inhalte ermöglichte. In den späten 2010er Jahren führten Transformator-Modelle wie ChatGPT zur heutigen Weiterentwicklung der generativen KI.

Historische Entwicklung der generativen KI:

• 1980/1990 – erste neuronale Netze: Die Grundlagen der heutigen generativen KI wurden mit der Entwicklung neuronaler Netze und frühen Machine Learning-Methoden gelegt

• 2006 – Deep Learning-Revolution: Der Informatiker Geoffrey Hinton und seine Kollegen entwickelten das Konzept des Deep Learning, was zur Verbesserung der Leistung neuronaler Netze und der Erkennung von Mustern in großen Datensätzen führte

• 2014 – Einführung von Generative Adversarial Networks (GANs): Während seiner Zeit an der University of Montreal präsentierte Ian Goodfellow GANs, die zwei neuronale Netze gegeneinander antreten lassen, um realistische Inhalte zu generieren

• Späte 2010er – Transformator-Modelle und GPT: Mit der Einführung von Transformator-basierten Modellen wie GPT-2 und GPT-3 erlangte die generative KI eine neue Dimension, besonders im Bereich der Sprachgenerierung und komplexen Anwendungsfällen

Welche Bedeutung hat generative KI?

Generative KI hat eine enorme Bedeutung, weil sie die Art und Weise, wie Inhalte erstellt werden, grundlegend verändert. Sie ermöglicht es Maschinen, eigenständig kreative Inhalte wie Texte, Bilder und sogar Musik zu generieren, ohne diese zuvor exakt vorgegeben zu bekommen. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll in Bereichen wie Kunst, Design, Medizin und Forschung, wo neue Lösungen und Innovationen gefragt sind.

Die Wichtigkeit der generativen KI zeigt sich besonders in den vielfältigen Anwendungen und den innovativen Möglichkeiten, die sie in verschiedenen Bereichen bietet:

• Neue Inhalte: Generative KI eröffnet völlig neue kreative Möglichkeiten, indem sie Inhalte wie Bilder, Musik oder Texte aus bisherigen Daten erstellt, aber völlig neu generiert

• Vielfältige Einsatzbereiche: Sie kommt z.B. auch in hochspezialisierten Bereichen wie Architektur und Mode zum Einsatz, um maßgeschneiderte Designs oder Prototypen schneller und effizienter zu entwickeln

• Wichtigkeit für Unternehmen: Generative KI hilft dabei, große Datenmengen zu verarbeiten und daraus neue Produkte oder Ideen zu entwickeln

• Effizienz und Automatisierung: Sie automatisiert kreative Aufgaben und beschleunigt Arbeitsabläufe, z.B. in der Spieleentwicklung oder Filmproduktion

• Medizinische Innovationen: In der Medizin trägt sie zur Entwicklung neuer Medikamente bei, indem sie bisher unerkannte chemische Verbindungen generiert

Wie funktioniert generative KI?

Die Basis von generativer KI bilden Machine Learning-Modelle, die auf riesige Datensätze trainiert sind, um eigenständig neue Inhalte zu erstellen. Diese Modelle, oft als Foundation Models (FMs) bezeichnet, nutzen Muster und Zusammenhänge aus den Trainingsdaten, um neue Dateninstanzen zu generieren, die den Eigenschaften der Eingabedaten ähneln. Besonders im Einsatz sind dabei Sprachmodelle (LLMs) und spezialisierte neuronale Netzwerke, die sowohl Text als auch Bilder oder andere Medien erzeugen können.

Schrittweise Funktionsweise der generativen künstlichen Intelligenz:

1. Sammlung von Daten

Zunächst wird ein großer Datensatz gesammelt, der Beispiele der zu generierenden Inhalte enthält. Hierbei könnte es sich z.B. um eine Sammlung von Texten für die Texterzeugung handeln oder für die Generierung von Bildern um eine Sammlung von Bildern.

1. Training der Foundation Models (FMs)

Die Modelle werden auf unbeschrifteten, generalisierten Daten trainiert. Sie erkennen dabei Muster und Beziehungen zwischen den Daten, um Inhalte vorhersagen und generieren zu können. Ein klassisches Beispiel ist die Bilderzeugung, bei der das Modell das Bild analysiert und basierend auf Mustern eine verbesserte, klarere Version erstellt.

1. Große Sprachmodelle (LLMs)

Bei sprachbasierten Aufgaben finden häufig LLMs wie GPT-Modelle Anwendung. Diese Modelle lernen aus riesigen Datenmengen, die aus Textquellen wie dem Internet stammen, und sind in der Lage, komplexe Sprachaufgaben wie Textgenerierung, Zusammenfassung oder Informationsextraktion auszuführen. Sie nutzen dabei Milliarden von Parametern, um kontextbezogene Inhalte mit wenigen Eingaben zu erstellen.

1. Inhaltserzeugung

Nach dem Training kann das Modell eigenständig neue Inhalte generieren. Dies geschieht durch Vorhersagen im latent space (abstrakter, mathematischer Raum) oder durch Netzwerke wie dem Generatornetzwerk. So können die Modelle dann z.B. Texte Satz für Satz oder Bilder Pixel für Pixel erzeugen.

1. Verfeinerung und Optimierung

Der generierte Inhalt wird je nach Bedarf weiter verfeinert oder nachbearbeitet, um die Qualität zu verbessern. In vielen Anwendungsfällen erfolgt dies durch zusätzliche Trainingsschritte oder manuelle Nachbearbeitung.

Arten von generativer KI

Es gibt verschiedene Arten von generativer KI, die jeweils unterschiedliche Technologien und Modelle verwenden, um Inhalte zu erzeugen. Die drei bedeutendsten Modelltypen sind Transformator-basierte Modelle, Generative Adversarial Networks (GANs) und Variationale Autoencoder (VAEs). Jede dieser Technologien hat ihre eigenen Stärken und kommt für unterschiedliche Anwendungsfälle in der Inhaltsgenerierung zum Einsatz.

Transformator-basierte Modelle

Transformator-basierte Modelle sind neuronale Netzwerke speziell entwickelt, um sequenzielle Daten, wie Texte, effizient zu verarbeiten. Diese Modelle nutzen den Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit, um den Kontext von Wörtern innerhalb eines Satzes zu analysieren und ihre Beziehungen zu anderen Wörtern zu verstehen. Dadurch sind sie in der Lage, sinnvolle und kohärente Inhalte zu generieren, wie z.B. vollständige Texte aus wenigen Eingaben.

Ein großer Vorteil von Transformator-Modellen ist ihre Fähigkeit zur Verarbeitung riesiger Datenmengen und den Kontext besser zu erfassen als herkömmliche neuronale Netzwerke. Dies macht sie besonders geeignet für Anwendungen wie große Sprachmodelle (LLMs), darunter GPT-3, das auf dieser Technologie basiert. Transformator-basierte Modelle kommen in verschiedenen Bereichen zum Einsatz, etwa in der Textgenerierung, bei Übersetzungsdiensten oder in Sprachassistenten, und werden auch zur Verarbeitung komplexer Bilddaten genutzt.

Generative kontradiktorische Netze (Generative Adversarial Networks, GANs)

Bei Generative Adversarial Networks (GANs) stehen zwei neuronale Netzwerke in einem Wettbewerb zueinander – der Generator und der Diskriminator. Der Generator erzeugt neue Inhalte, während der Diskriminator versucht zu erkennen, ob diese echt oder künstlich erstellt sind. Dieser kontinuierliche Wettbewerb führt dazu, dass der Generator im Laufe der Zeit immer realistischere Inhalte produziert, die schwer von echten Daten zu unterscheiden sind.

Besonders effektiv sind GANs bei der Bilderzeugung und der Schaffung von realistischen visuellen Inhalten, wie z.B. Gesichtern, die nicht von echten Personen stammen. Diese Technologie ermöglicht es, sehr detaillierte und lebensechte Bilder zu generieren. Darüber hinaus finden GANs auch in der Videoerzeugung, der Musikproduktion und in der Erstellung von künstlichen Datensätzen Anwendung, z.B. um hochauflösende Bilder aus niedrigauflösenden Vorlagen zu erstellen.

Variationale Autoencoder (VAEs)

Variationale Autoencoder (VAEs) sind generative Modelle, die mit einer Codierungs-Dekodierungs-Struktur arbeiten. Sie komprimieren die Eingabedaten in eine latente Repräsentation, die als komprimierte Version der Daten fungiert. Aus diesem latenten Raum werden anschließend neue, ähnliche Inhalte generiert. Der Vorteil von VAEs liegt darin, dass sie kontinuierliche Variationen von Daten erzeugen können, wodurch sie besonders gut für die Erstellung mehrerer, leicht unterschiedlicher Bilder geeignet sind.

VAEs finden häufig in der Bildgenerierung und 3D-Modellierung Verwendung, da sie verschiedene Variationen eines Motivs erstellen können. Zudem spielen sie eine wichtige Rolle in der medizinischen Forschung, wo sie helfen, neue Bilddaten zu erzeugen, die den bestehenden Daten ähneln. Sie sind auch bei der Datenkompression nützlich, da sie große Datensätze effizient verarbeiten und wiederherstellen können.

Diffusionsmodelle

Diese Modelle sind eine neuere Art von generativen KI, die darauf abzielen, schrittweise rauschende Daten in qualitativ hochwertige Inhalte umzuwandeln. Der Prozess beginnt mit dem Hinzufügen von Rauschen zu den Eingabedaten, und das Modell lernt dann, diesen Rauschprozess rückgängig zu machen, um die ursprünglichen Daten wiederherzustellen. Die Methode ermöglicht es, realistische Bilder und andere Inhalte zu generieren, indem der Umwandlungsprozess optimiert wird. Diffusionsmodelle sind besonders gut geeignet für die Bilderzeugung und andere visuelle Anwendungen, da sie präzise Kontrolle über den Generierungsprozess bieten und zu hochauflösenden, realistischen Ergebnissen führen. Sie finden zunehmend Anwendung in Bereichen wie Kunst, Medizin und Filmproduktion, wo die Erzeugung visueller Inhalte von hoher Qualität gefragt ist.

Beispiele für die Anwendung von generativer KI

Hier sind einige Anwendungsbeispiele für den Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz:

• Kreative Anwendungen: Generative KI erzeugt originelle Kunstwerke, komponiert Musik oder schreibt Drehbücher basierend auf wenigen Eingaben

• Natürliche Sprachverarbeitung: Tools wie ChatGPT erstellen menschenähnliche Texte für Chatbots und virtuelle Assistenten, um natürliche Gespräche zu führen

• Produkt- und Raumgestaltung: Architekten und Designer nutzen generative KI, um neue Entwürfe und Grundrisse effizienter zu erstellen

• Medizinische Forschung: Generative KI hilft bei der Entwicklung neuer Medikamente und der Erstellung synthetischer medizinischer Bilder für das KI-Training

• Marketing und E-Commerce: Unternehmen setzen generative KI ein, um realistische 3D-Modelle und personalisierte Marketinginhalte zu erstellen

Herausforderungen bei der Verwendung von generativer KI

Die Anwendung von generativer KI bringt mehrere Herausforderungen mit sich, darunter ethische Bedenken wie die Erstellung von Fehlinformationen und die Schwierigkeit, zwischen echten und generierten Inhalten zu unterscheiden. Zudem erfordert sie immense Rechenleistung und große Mengen an Daten, was für viele Unternehmen teuer und ressourcenintensiv ist. Auch Fragen des Datenschutzes und der Kontrolle über die generierten Inhalte bleiben eine Herausforderung.

Die häufigsten Risiken, die mit dem Gebrauch von generativer KI einhergehen, sind:

Ethische Bedenken

Generative KI kann zur Erstellung von Fehlinformationen, Deepfakes und manipulierten Inhalten verwendet werden, was die Glaubwürdigkeit von Medien und Informationen gefährden kann. Es wird immer schwieriger, zwischen echten und künstlich erstellten Inhalten zu unterscheiden, was Missbrauchspotenzial birgt.

Rechenleistung und Ressourcenbedarf

Die Entwicklung und der Betrieb von generativen KI-Modellen, insbesondere großen Sprachmodellen wie ChatGPT, erfordert enorme Rechenkapazitäten. Für viele Unternehmen ist die notwendige Hardware-Infrastruktur teuer und oft schwer zugänglich.

Datenschutz

Die Verwendung großer Datensätze birgt das Risiko von Datenschutzverletzungen, insbesondere wenn sensible oder persönliche Informationen in den Trainingsdaten enthalten sind. Es ist oft unklar, wie und ob diese Daten geschützt werden.

Urheberrecht und Kontrolle

Die Kontrolle über die generierten Inhalte ist ein weiterer wichtiger Punkt. Wer ist für die Publikation oder den Missbrauch der von der KI erstellten Inhalte verantwortlich, und wie lässt sich der Urheberrechtsschutz in solchen Fällen durchsetzen?

Bias und Diskriminierung

Generative KI-Modelle können aufgrund der verwendeten Trainingsdaten Voreingenommenheit (AI-Bias) entwickeln, was zu diskriminierenden oder unethischen Ergebnissen führen kann. Dies stellt eine erhebliche Herausforderung dar, da die KI häufig gesellschaftliche Stereotype unbewusst verstärken kann.

Fazit: Gehört generativen KI die Zukunft?

Generative KI kommt bereits in vielen Bereichen erfolgreich zum Einsatz und hat weiterhin das Potenzial, eine Schlüsseltechnologie der Zukunft zu werden. In Branchen wie Investment, Energie und der Automobilindustrie eröffnet sie völlig neue Möglichkeiten. Im Investmentbereich könnte generative KI maßgeschneiderte Anlagestrategien entwickeln und komplexe Marktanalysen automatisieren. In der Energiebranche kann sie möglicherweise bei der Optimierung von Energieverteilung und der Entwicklung effizienter Energiespeichersysteme unterstützen. Auch in anderen Bereichen wie Medizin, Bildung und Forschung könnte generative KI zukünftig eine noch zentralere Rolle spielen, indem sie neue medizinische Behandlungen, personalisierte Lerninhalte und komplexe Forschungssimulationen ermöglicht. Trotz Herausforderungen wie Datenschutz und ethischen Bedenken bietet generative künstliche Intelligenz enorme Chancen, Arbeitsabläufe zu optimieren und neue Lösungen zu schaffen.

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