Generative KI
Inhaltsverzeichnis
Was ist generative KI?
Die generative künstliche Intelligenz (generative KI), ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die auf Deep Learning-Modellen basiert. Diese werden mithilfe von umfangreichen Datensätzen trainiert, um neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos zu erzeugen. Im Gegensatz zu diskriminativen KI-Modellen, die Daten anhand von Unterschieden klassifizieren, konzentrieren sich generative KI-Modelle darauf, neue Daten zu erzeugen. Viele Menschen nutzen solche Anwendungen bereits, um Texte zu verfassen, Bilder zu generieren, Code zu erstellen und vieles mehr. Typische Anwendungsfälle für generative KI umfassen
- Chatbots,
- Bildgenerierung und -bearbeitung,
- Unterstützung bei der Softwareentwicklung
- sowie wissenschaftliche Forschung.
Wie funktioniert generative KI?
Generative KI wird durch umfangreiche Datensätze ermöglicht, die KI-Modellen “beibringen”, auf Benutzeranfragen zu reagieren. Diese Modelle analysieren Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Datensätzen und verwenden dieses Wissen, um neuen Content zu generieren. Fachleute und Datenwissenschaftler tragen zum Training dieser Modelle bei, um die Ergebnisse zu verfeinern.
Um generative KI-Lösungen anzupassen, können Unternehmen Open-Source-Modelle verwenden und sie auf ihre spezifischen Anforderungen zuschneiden. Zum Beispiel kann ein allgemeiner KI-Chatbot an die individuellen Merkmale eines Unternehmens und seines Kundenstamms angepasst werden. Ebenso kann ein Text-generierendes Modell für Content-Marketing auf eine bestimmte Branche und Zielgruppe spezialisiert werden. Es gibt auch eine zunehmende Anzahl von domänenspezifischen Modellen, die mit gezielten Datensätzen trainiert werden. Diese kleineren Modelle können die Genauigkeit größerer Modelle replizieren, wenn sie richtig trainiert werden.
Generative KI-Lösungen basieren auf großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs), die tiefe neuronale Netzwerke verwenden, um Texte zu verstehen und zu generieren. Diese Modelle werden mit großen Textdatensätzen trainiert und sollen kohärente und sinnvolle Ausgaben liefern.
Verschiedene Typen von generativer KI
Es gibt diverse Arten von generativer KI, die für unterschiedliche Anwendungen geeignet sind. Im Wesentlichen lassen sich diese Modelle in drei Kategorien einteilen:
- Transformatorbasierte Modelle: Diese Modelle, wie z. B. GPT-3 und GPT-4, sind für die Texterstellung optimiert. Sie nutzen eine Architektur, die es ihnen ermöglicht, den gesamten Kontext des Eingabetextes zu berücksichtigen und so kohärente und kontextbezogene Texte zu erzeugen.
- Generative kontradiktorische Netze (GANs): GANs bestehen aus einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erstellt neue Dateninstanzen, während der Diskriminator sie auf Authentizität prüft. Ziel ist es, Daten zu erzeugen, die vom Diskriminator nicht von echten Daten unterschieden werden können, was zu sehr realistischen Ergebnissen führen soll.
- Variational Autoencoder (VAEs): VAEs nutzen Prinzipien der statistischen Inferenz. Sie kodieren Eingabedaten in einen latenten Raum und decodieren sie dann, um neue Daten zu erzeugen. Durch die Einführung eines Zufallsfaktors können VAEs unterschiedliche, aber dennoch ähnliche Daten generieren.
Neben diesen am häufigsten vorkommenden transformatorbasierten Modellen gibt es weitere Typen von generativer KI. Dazu gehören autoregressive Modelle, die zukünftige Datenpunkte basierend auf vorherigen Daten vorhersagen und normalisierende Flussmodelle, die komplexe Datenverteilungen modellieren.
Welche Anwendungsbereiche hat generative KI?
Generative KI wird in immer mehr Bereichen eingesetzt und bietet eine Vielzahl interessanter Anwendungsfälle:
- Kunst und Unterhaltung: Sie kann Kunstwerke kreieren, Musik komponieren und Drehbücher für Filme schreiben. Plattformen nutzen generative Algorithmen, um Bilder in den Stil berühmter Künstler zu verwandeln oder traumähnliche Bilder zu erzeugen.
- Technologie und Kommunikation: Solche Lösungen werden verwendet, um überzeugende menschenähnliche Textantworten zu erzeugen, was Chatbots und virtuellen Assistenten ermöglicht, natürlichere und hilfreichere Gespräche zu führen.
- Design und Architektur: Grafikdesigner erhalten Ideen für ihre Designs, während Architekten basierend auf relevanten Trainingsdaten effiziente Grundrisse erstellen können.
- Wissenschaft und Medizin: Generative KI beschleunigt die Arzneimittelforschung und ermöglicht die Erzeugung synthetischer MRT-Bilder für das KI-Training in der medizinischen Bildgebung.
- E-Commerce: Unternehmen nutzen generative KI, um hyperrealistische 3D-Modelle für Werbung zu erstellen und personalisierte Marketinginhalte zu generieren, um effektiver mit ihren Kunden zu kommunizieren.
Generative KI eröffnet insgesamt vielfältige Möglichkeiten für zahlreiche Branchen.
Welche Herausforderungen gibt es bei der Nutzung von generativer KI?
Die Implementierung von generativer KI steht vor diversen technischen und ethischen Hürden, die angesichts der wachsenden Verbreitung dieser Technologie adressiert werden müssen. Im Folgenden werden einige der zentralen Herausforderungen beschrieben, mit denen Unternehmen derzeit konfrontiert sind:
Datenanforderungen
- Generative KI benötigt große Mengen hochwertiger Daten, deren Beschaffung schwierig sein kann, besonders in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen oder Finanzwesen.
- Die Gewährleistung von Vielfalt und Repräsentativität der Daten ist entscheidend, um Verzerrungen im Ergebnis zu vermeiden. Synthetische Daten könnten eine Lösung bieten, um den Mangel an echten Daten zu kompensieren.
Komplexität des Trainings
- Das Training ist rechenintensiv, zeitaufwendig und teuer, was besonders für kleinere Unternehmen eine Hürde darstellen kann. Verteiltes Training und Transfer Learning können helfen, die Trainingskomplexität zu reduzieren und den Ressourcenbedarf zu senken.
Kontrolle des Outputs
- Die Kontrolle über die generierten Inhalte ist herausfordernd, da generative Modelle unerwünschte oder irrelevante Inhalte erzeugen könnten. Die Verbesserung des Trainings durch vielfältigere und repräsentativere Daten sowie die Implementierung von Filtermechanismen können dieses Problem lösen.
Ethische Bedenken
- Generative KI wirft ethische Bedenken auf, insbesondere im Hinblick auf die Authentizität und Integrität der generierten Inhalte. Strikte ethische Leitlinien und Technologien wie digitale Wasserzeichen oder Blockchain können helfen, die Integrität von generierten Inhalten zu gewährleisten.
Gesetzliche Hürden
- Es fehlen klare gesetzliche Vorgaben für den Einsatz generativer KI, was zu Unsicherheiten und potenziellen Rechtsstreitigkeiten führt. Ein kontinuierlicher Dialog und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Stakeholdern sind erforderlich, um umfassende und wirksame rechtliche Rahmenbedingungen zu schaffen.
Welche generative KI-Anwendungen gibt es?
In den letzten Jahren sind verschiedene generative KI-Anwendungen bekannt geworden, darunter ChatGPT und DALL-E von OpenAI, GitHub CoPilot, Bing Chat von Microsoft, Gemini von Google sowie Midjourney, Stable Diffusion und Adobe Firefly. Eine gemeinsame Entwicklung von Red Hat und IBM ist Red Hat Ansible Lightspeed mit IBM Watsonx Code Assistant, ein generativer KI-Dienst, der Entwicklungsteams dabei unterstützt, effizienter Inhalte für Ansible zu erstellen. Zahlreiche andere Unternehmen experimentieren ebenfalls mit eigenen generativen KI-Systemen, um Routineaufgaben zu automatisieren und die Produktivität zu steigern.
Fazit
Generative KI birgt ein großes Potenzial für die Innovation und Automatisierung in verschiedenen Bereichen wie Kunst, Technologie, Wissenschaft und E-Commerce. Trotz ihrer vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten stehen Unternehmen jedoch vor technischen und ethischen Herausforderungen bei der Implementierung dieser Technologie. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine sorgfältige Abwägung zwischen Leistungssteigerung und Risikominimierung sowie eine kontinuierliche Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Stakeholdern, um einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von generativer KI zu gewährleisten.
Kostenlose Websession
Wenn Sie IT-Unterstützung bei der Optimierung Ihrer Marketingprozesse benötigen, dann kontaktieren Sie uns gerne. Wir haben das entsprechende Prozessknowhow und die Erfahrung in unterschiedlichsten Branchen. In einer kostenlosen Websession können wir über Ihre Herausforderungen und Anforderungen sprechen.
FAQ
Was ist generative KI?
Generative künstliche Intelligenz basiert auf Deep Learning-Modellen, die von umfangreichen Datensätzen trainiert werden, um neue Inhalte und Daten zu erzeugen. Typische Einsatzgebiete sind Chatbots, Bildgenerierungen sowie -bearbeitungen, Unterstützung bei der Softwareentwicklung und wissenschaftliche Forschungsgebiete.
Wie funktioniert generative KI?
Generative KI wird mithilfe umfangreicher Datensätze darauf „trainiert“, auf Benutzeranfragen zu reagieren und neue Inhalte zu generieren. Open-Source-Modelle können Unternehmen dabei unterstützen, generative KI an ihre Vorstellungen anzupassen.
Generative KI basiert auf großen Sprachmodellen, den Large Language Models (LLMs), die neuronale Netzwerke verwenden, um neue Texte und Daten zu erstellen.
Was sind die Herausforderungen von generativer KI?
Die Implementierung generativer KI birgt technische und ethische Herausforderungen, wie zum Beispiel im Hinblick auf die Authentizität sowie auf gesetzliche Unklarheiten über die Nutzung. Außerdem braucht sie eine große Menge hochwertiger Daten, um implementiert zu werden und muss zeitintensiv und kostspielig trainiert und beobachtet werden. Auch ist der Output von generativer KI nicht immer wünschenswert, denn es können auch irrelevante Inhalte erzeugt werden.
