从生成图像到咨询人工智能面试准备，你可能已经接触过生成式人工智能（Generative AI）的应用。
OpenAI的明星产品ChatGPT，以及诸如Google Gemini、Microsoft Copilot和Anthropic的Claude等优秀的ChatGPT替代品，都是生成式AI模型的典型代表。
生成式AI技术已经渗透到许多人的个人和职业生活中，成为不可或缺的一部分。但究竟什么是生成式AI（通常缩写为GenAI）？它与其他类型的人工智能有何区别？其运作原理又是如何？如果你还没来得及向ChatGPT提问，那么本文将为你解答这些问题。
Was ist generative KI?
Vielleicht verstößt es gegen meinen Berufsethos als Journalist, aber hier habe ich beschlossen, auf ChatGPT zurückzugreifen, um generative KI zu definieren:
“Generative KI ist eine Art künstliche Intelligenz, die neue Inhalte wie Text, Bilder, Musik oder Code erstellt, indem sie Muster aus bestehenden Daten lernt. Sie nutzt Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformer, um realistische, menschenähnliche Ausgaben zu generieren und so kreative Anwendungen in den Bereichen Kunst, Design, Schreiben und anderen Bereichen zu unterstützen.”
Oder, einfacher ausgedrückt: KI, die Inhalte generiert, ist generative KI.
Obwohl der Begriff “generative KI” erst in den letzten Jahren populär geworden ist, ist das Konzept nicht neu. Bereits in den 1950er Jahren prägte der Informatiker Arthur Samuel den Begriff “Maschinelles Lernen”, der als Vorläufer der generativen KI angesehen werden kann.
Trotz jahrzehntelanger Forschung und Erkundung erlebte die generative KI, wie wir sie heute kennen, ihren größten Fortschritt vor einem Jahrzehnt, dank des von dem Ingenieur Ian Goodfellow entwickelten Generative Adversarial Networks (GANs, wie in der obigen Definition erwähnt).
Darauf folgte im Jahr 2017 die von Google-Wissenschaftlern vorgeschlagene “Transformer-Architektur”, die die Grundlage für die heutzutage am häufigsten verwendeten generativen KI-Tools bildet.
Anwendungsbeispiele für generative KI
Wenn Sie schon einmal Chatbot-Tools wie ChatGPT, Gemini, Copilot oder Claude verwendet haben, dann haben Sie bereits generative KI erlebt. Zum Beispiel, wenn Sie es um Restaurantempfehlungen, Hilfe beim Schreiben einer Arbeit oder eine Vorlage für ein Beschwerdeschreiben an Ihren Vermieter gebeten haben.
Ihre Verwendung ist vielfältig und reicht von harmloser Unterhaltung (Erstellen von Originalgedichten und -liedern oder Generieren von traumhaften Bildern) bis hin zu professionellen Anwendungen (Erstellen von Präsentationen, Entwerfen von Produktprototypen, Entwickeln von Strategien) und hat sogar das Potenzial, Leben zu retten (Wirkstoffforschung).
Viele Social-Media-Trends – wie z. B. die Visualisierung von sich selbst als Puppe oder die Verwandlung Ihres Haustiers in einen Menschen – sind Produkte generativer KI.
Generative KI wird jedoch auch für unlautere Zwecke eingesetzt. “Deepfakes” werden verwendet, um Falschinformationen zu verbreiten, den Ruf anderer zu schädigen oder “Nacktfotos” für sexuelle Erpressung zu erstellen. Dies ist einer der Gründe, warum die rasche Verbreitung generativer KI viele Menschen beunruhigt, insbesondere da diese Technologie immer realistischer und einfacher zu bedienen wird.
Wie generative KI funktioniert
Seien Sie versichert, ich werde nicht in die Komplexität der probabilistischen Modellierung und der hochdimensionalen Ausgabe eintauchen. Vereinfacht ausgedrückt kann man sich generative KI-Modelle als die Ausführung zweier Kernfunktionen vorstellen.
Die wichtigste Aufgabe ist das Erlernen von Mustern aus großen Datensätzen. Diese Datensätze umfassen Texte, Bilder, Webseiten, Code und alles, was in das Modell eingegeben werden kann; dies wird oft als “Training” bezeichnet.
Anschließend identifiziert das KI-Modell Muster in diesen Daten und erwirbt effektiv Wissen und technisches Verständnis. Wenn das Modell beispielsweise mit den 100 größten Horrorromanen aller Zeiten gefüttert wird, werden diese Daten querreferenziert und die Struktur, die Sprache, die Themen und die Erzähltechniken extrahiert, die diese Bücher gemeinsam haben.
Als Nächstes werden diese Trainings angewendet, um völlig neue Inhalte zu generieren. Wenn Sie also ChatGPT auffordern, Ihren nächsten Urlaub zu planen, werden alle Informationen, die es gesammelt hat, extrahiert und eine Methode namens “Lernen von Wahrscheinlichkeitsverteilungen” verwendet, um eine Antwort zu verfassen.
Für schriftliche Antworten wird dies wortwörtlich Satz für Satz mithilfe der von ihm erfassten Daten durchgeführt, um das am besten geeignete nächste Wort im Satz auszuwählen. Oder bei Bildern verwendet generative KI-Tools, die auf transformatorbasierten Modellen basieren, die Farben und Kompositionen unzähliger realer Bilder, die sie gesehen haben. Wenn Sie Midjourney zum Beispiel bitten, einen Comic zu erstellen, kann es alle Trainingsbeispiele berücksichtigen, die es zuvor erhalten hat, um Inhalte zu generieren, die genau den Anforderungen entsprechen.
Häufig werden die Begriffe “Künstliche Intelligenz” und “Generative Künstliche Intelligenz” verwechselt. Künstliche Intelligenz ist eine Sammelbezeichnung für alle Formen künstlicher Intelligenz. Generative Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz, der sich speziell auf künstliche Intelligenz-Tools bezieht, die Inhalte generieren können.
IBMs Schachcomputer “Deep Blue” ist ein berühmtes Beispiel. Er besiegte 1997 Garri Kasparow – einen der größten Schachspieler der Geschichte. “Deep Blue” nutzte die sogenannte symbolische künstliche Intelligenz, um Schachzüge zu lernen, Schachstellungen zu bewerten und strategische Entscheidungen zu treffen, kann aber nicht als generative künstliche Intelligenz eingestuft werden, da sie nichts Neues geschaffen hat.
Ein weiteres häufiges Beispiel für nicht-generative künstliche Intelligenz ist die diskriminative künstliche Intelligenz. Sie wird in Gesichtserkennungssoftware verwendet, um die Fotos in Ihren Smartphone-Alben zu gruppieren oder Spam zu erkennen und aus Ihrem Posteingang auszublenden.
Obwohl Chatbots wie ChatGPT, Copilot und Gemini sicherlich in die breite Kategorie der künstlichen Intelligenz fallen, werden sie genauer als generative KI-Modelle klassifiziert.
Herausforderungen der generativen KI
Abgesehen von den oben genannten böswilligen Anwendungen der generativen KI sind andere Nachteile eher inhärent in der Funktionsweise dieser Technologie. Diese Modelle sind nur so gut wie die Informationen, mit denen sie trainiert werden. Ob Sie es glauben oder nicht, es gibt eine Fülle von veralteten, irreführenden oder völlig falschen Informationen im Internet – all dies kann von Chatbots aufgenommen und dann als Tatsache ausgespuckt werden. Diese Fehler werden auch als “Halluzinationen” bezeichnet.
Aus dem gleichen Grund können generative KI-Modelle auch in die Falle geraten, Vorurteile oder Stereotypen zu verstärken. Wie ChatGPT selbst ein Beispiel gibt: “Text-zu-Bild-Modelle assoziieren Berufe wie “Krankenschwester” oft mit Frauen und “CEO” mit Männern.”
Akademische Einrichtungen haben sich den Kopf darüber zerbrochen, wie Studenten Tools wie ChatGPT verwenden, um Aufsätze und Abschlussarbeiten zu schreiben. Und die Herausforderung, die es für die Kreativbranche darstellt – wird generative KI Schriftsteller, Schauspieler, Musiker und Künstler wirklich völlig überflüssig machen? – ist ein ewiger Streitpunkt.
Generative KI birgt das Potenzial, die Kreativbranche neu zu gestalten, wirft aber auch Bedenken hinsichtlich ihrer Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt auf. Die Fähigkeit von Maschinen, Inhalte zu generieren, wirft wichtige Fragen nach dem Wert menschlicher Fähigkeiten und Kreativität in der zukünftigen Wirtschaft auf.
Jenseits des Hypes: Der zukünftige Verlauf der generativen KI
Während sich die Diskussionen über generative KI oft auf ihre Fähigkeiten und potenziellen Fallstricke konzentrieren, ist es wichtig, ihre umfassenderen Auswirkungen und die wichtigsten Überlegungen zu berücksichtigen, die ihren Verlauf bestimmen. Hier sind einige wichtige Aspekte, die es zu berücksichtigen gilt:
Ethische Überlegungen und verantwortungsvolle Entwicklung
Da generative KI immer leistungsfähiger wird, werden ethische Überlegungen bei der Steuerung ihrer Entwicklung und Bereitstellung immer wichtiger. Probleme wie Voreingenommenheit, Fehlinformationen und Rechte an geistigem Eigentum müssen sorgfältig angegangen werden, um sicherzustellen, dass diese Technologien verantwortungsvoll und ethisch eingesetzt werden. Der Priorisierung von Transparenz, Verantwortlichkeit und Fairness kommt eine entscheidende Bedeutung zu, um Vertrauen in generative KI-Systeme und ihre Ergebnisse aufzubauen.
Mensch-Maschine-Kollaboration
Die Zukunft der generativen KI liegt nicht darin, den Menschen vollständig zu ersetzen, sondern darin, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern und die Mensch-Maschine-Kollaboration zu fördern. Durch die Nutzung der Stärken der KI zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, zur Generierung von Ideen und zur Bereitstellung von Erkenntnissen können sich Menschen auf Aktivitäten auf höherer Ebene konzentrieren, die kritisches Denken, emotionale Intelligenz und Fachkenntnisse erfordern. Dieser kollaborative Ansatz kann neue Potenziale für Produktivität und Innovation freisetzen.
Branchentransformation und neue Möglichkeiten
Generative KI hat das Potenzial, verschiedene Branchen zu revolutionieren, vom Gesundheitswesen und Finanzwesen bis hin zu Unterhaltung und Bildung. Durch die Automatisierung von Prozessen, die Personalisierung von Erfahrungen und die Freisetzung neuer kreativer Möglichkeiten können Unternehmen generative KI nutzen, um die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und sich Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Mit der Anpassung der Unternehmen an diese Technologien werden sich die Arbeitsrollen voraussichtlich verändern und neue Möglichkeiten für Fachkräfte schaffen, um generative KI-Systeme zu entwickeln, bereitzustellen und zu warten.
Kompetenzaufbau und Belegschaftsentwicklung
Da generative KI immer weiter verbreitet ist, müssen Einzelpersonen neue Fähigkeiten und Kompetenzen erwerben, um auf dem sich verändernden Arbeitsmarkt erfolgreich zu sein. Der Schwerpunkt sollte auf der Entwicklung von Fähigkeiten wie kritischem Denken, Problemlösung, Kreativität und Kommunikation sowie dem Verständnis der ethischen Implikationen und der verantwortungsvollen Nutzung von KI liegen. Kompetenzaufbau- und Schulungsprogramme können den Mitarbeitern helfen, sich an neue Arbeitsrollen anzupassen und die Chancen zu nutzen, die generative KI bietet.
Herausforderungen meistern und Risiken mindern
Generative KI ist nicht ohne Herausforderungen und Risiken. Die Bewältigung von Problemen wie Voreingenommenheit, Fehlinformationen und Missbrauch erfordert vielfältige Anstrengungen, darunter technische Schutzmaßnahmen, regulatorische Rahmenbedingungen und Aufklärungskampagnen. Die kontinuierliche Überwachung und Bewertung der Auswirkungen generativer KI-Systeme ist essenziell, um potenzielle negative Folgen zu erkennen und zu mindern.
Fazit: Verantwortungsvolle Innovation annehmen
Generative KI stellt einen bedeutenden Sprung in der Technologie dar und bietet ein enormes Potenzial für Branchen und Einzelpersonen. Durch die Berücksichtigung ethischer Bedenken, die Förderung der Mensch-Maschine-Kollaboration, die Annahme von Branchentransformationen, die Verstärkung von Kompetenzaufbau und die Bewältigung von Herausforderungen können wir die vollen Vorteile der generativen KI ausschöpfen und gleichzeitig ihre Risiken mindern. Während wir weiterhin die Möglichkeiten der generativen KI erforschen, ist es entscheidend, Innovation mit einer verantwortungsvollen, menschenzentrierten und zukunftsorientierten Denkweise anzugehen.