Was ist Generative AI?

Generative AI, kurz für Generative Artificial Intelligence, ist in der Lage, Inhalte zu generieren, die den Daten ähneln, mit denen sie trainiert wurde – von Texten über Bilder bis zu Musik. Das Potenzial ist beeindruckend, doch Generative KI bringt auch Herausforderungen und ethische Bedenken mit sich, insbesondere in Bezug auf die Authentizität und den möglichen Missbrauch der generierten Inhalte.

Generative AI: Definition

Generative AI steht für Generative Artificial Intelligence. Der Begriff bezieht sich auf KI-Modelle und Algorithmen wie z. B. ChatGPT, die neue Inhalte oder Daten erzeugen können, die denen ähneln, mit denen sie trainiert wurden. Dabei kann es sich um eine Vielzahl von Datentypen wie Texte, Bilder, Musik usw. handeln. Die Technologie beruht auf sogenannten Generative Adversarial Networks (GANs), einer Form von Machine Learning.

Wie funktioniert Generative KI?

Generative künstliche Intelligenz funktioniert in der Regel durch den Einsatz von Neural Networks, insbesondere von sogenannten generativen Modellen wie GANs:

• Zunächst werden große Mengen an Trainingsdaten gesammelt und aufbereitet, die als Grundlage für das Training des generativen Modells dienen. Dabei kann es sich z. B. um Texte, Bilder oder Videos handeln.
• Das neuronale Netz besteht aus mehreren Schichten. Die genaue Architektur hängt von der Art der zu generierenden Daten ab. Für Texte kann ein Modell mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) verwendet werden, während für Bilder Convolutional Neural Networks (CNNs) genutzt werden.
• Das KI-Modell wird auf die Trainingsdaten angewendet, um zu lernen, wie es Daten erzeugen kann, die den Trainingsdaten ähneln. Dies geschieht, indem es die Gewichtungen und Parameter seiner Neuronen anpasst, um die Fehler zwischen den erzeugten Daten und den tatsächlichen Trainingsdaten zu minimieren.

Nachdem das Modell trainiert wurde, kann es verwendet werden, um neue Daten zu generieren. Dazu wird dem Modell eine Startsequenz oder ein Startwert vorgegeben. Dies erfolgt durch eine Eingabeaufforderung, die sogenannte Prompt, die in Form von Text, Bildern, Videos oder Zeichnungen erfolgen kann. Die Generative Artificial Intelligence liefert dann neue Inhalte als Antwort auf die Eingabeaufforderung. Die generierten Daten werden bewertet, um sicherzustellen, dass sie hochwertig und aussagekräftig sind. Das Modell kann immer weiter angepasst und verfeinert werden, indem es mit neuen Daten trainiert wird.

Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz?

Als weites Forschungsfeld zielt künstliche Intelligenz (KI) darauf ab, Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben ausführen können, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern. Chatbots und Sprachassistenten wie Google Home oder Amazon Echo basieren beispielsweise auf künstlicher Intelligenz.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die in der Lage sind, aus Daten zu lernen. Anstatt spezifische Anweisungen für eine Aufgabe zu erhalten, lernt ein ML-Modell aus Beispieldaten und trifft dann Vorhersagen oder Entscheidungen, ohne dass es für diese Aufgabe explizit programmiert werden muss. Die Menge und Komplexität an Daten haben das Potenzial des maschinellen Lernens erhöht.

Welche Generative-AI-Modelle gibt es?

Generative KI-Modelle verwenden ein spezifisches neuronales Netz, um neue Inhalte zu erzeugen. Je nach Anwendung sind das unter anderem:

• Generative Adversarial Networks (GANs): GANs bestehen aus einem Generator und einem Diskriminator und werden häufig verwendet, um realistische Bilder zu erzeugen.
• Rekurrente Neuronale Netze (RNNs): RNNs sind speziell für die Verarbeitung sequenzieller Daten wie Text konzipiert und werden zur Erzeugung von Text oder Musik verwendet.
• Transformer-basierte Modelle: Modelle wie GPT (Generative Pretrained Transformer) von OpenAI sind Transformer-basierte Modelle, die zur Textgenerierung verwendet werden.
• Flussbasierte Modelle: Werden in fortgeschrittenen Anwendungen verwendet, um Bilder oder andere Daten zu erzeugen.
• Variational Autoencoders (VAEs): VAEs werden häufig in der Bild- und Textgenerierung eingesetzt.

Verschiedene Methoden des maschinellen Lernens

Im maschinellen Lernen existieren verschiedene Arten von Modellen, die je nach Art der Aufgabe und der verfügbaren Daten ausgewählt werden. Dabei wird grundsätzlich zwischen Supervised Learning (überwachtes Lernen) und Unsupervised Learning (Unüberwachtes Lernen) unterschieden. Systeme, die auf Unsupervised Learning basieren, werden unter anderem in neuronalen Netzen realisiert. Neben diesen beiden Hauptkategorien gibt es noch Semi-supervised Learning (teilüberwachtes Lernen), Reinforcement Learning (bestärkende Lernen), Active Learning (aktives Lernen). Alle drei Methoden gehören zum überwachten Lernen und unterscheiden sich in Art und Umfang der Nutzerbeteiligung.

Darüber hinaus wird zwischen Deep Learning und Shallow Learning unterschieden. Der Hauptunterschied liegt dabei in der Tiefe und Komplexität der Modelle. Während Deep Learning tiefere neuronale Netzwerkarchitekturen verwendet, um komplexere Merkmale und Muster in großen Datenmengen zu erkennen, basiert Shallow Learning auf einfacheren Modellen mit weniger Schichten. Grundsätzlich gilt: Machine Learning und Deep Learning sind Teilbereiche der künstlichen Intelligenz.

Was sind ChatGPT, DALL-E und Bard?

ChatGPT, Dall-E und Bard sind KI-Schnittstellen, mit denen Nutzerinnen und Nutzer mit Hilfe von generativer künstlicher Intelligenz neue Inhalt erstellen können.

Generative KI: ChatGPT

ChatGPT gehört zu den bekanntesten Text-Generatoren. Der KI-Chatbot basiert auf dem Sprachvorhersagemodell GPT-3.5 bzw. GPT-4 von OpenAI und bietet die Möglichkeit, menschenähnliche Textantworten in einem Chat-Format zu liefern. Wie andere GPT-Modelle wurde ChatGPT auf großen Mengen von Textdaten trainiert und kann ein breites Spektrum von Themen und Wissensbereichen abdecken, indem es für seine Antworten und Erklärungen auf dieses Training zurückgreift. ChatGPT bezieht dabei den Verlauf der Konversation mit einer Benutzerin bzw. einem Benutzer in seine Ergebnisse ein und simuliert so eine Konversation.

Generative KI: DALL-E

DALL-E ist eine multimodale KI-Anwendung zur Erzeugung von Bildern auf der Grundlage von Textbeschreibungen. Die generative künstliche Intelligenz wurde unter Verwendung der GPT-Implementierung von OpenAI 2021 entwickelt und wie ChatGPT mit einem großen Datensatz von Bildern und zugehörigen Textbeschreibungen trainiert. Dadurch kann die Bilder-KI-Website die Bedeutung von Wörtern mit visuellen Elementen verbinden. Die zweite, leistungsfähigere Version DALL-E 2 wurde 2022 veröffentlicht. Sie erlaubt es, Bilder in verschiedenen Stilen zu erstellen, die durch Benutzeraufrufe gesteuert werden.

Generative KI: Bard

Bard ist ein von Google entwickelter generativer Chatbot mit künstlicher Intelligenz. Die Generative Artificial Intelligence wird von den Large Language Models (LLMs) und PaLM 2 von Google angetrieben. Bard kann wie ChatGPT Fragen beantworten, programmieren, mathematische Probleme lösen und bei Schreibarbeiten helfen. Dazu nutzt das Tool ebenfalls Techniken des Natural Language Processing (NLP). Obwohl die KI von der Google-Suche getrennt agiert, bezieht sie ihre Informationen aus dem Internet. Nutzerinnen und Nutzer können durch ihr Feedback aktiv zur Verbesserung der Daten beitragen.

Wofür kann Generative Artificial Intelligence genutzt werden?

Generative KI kann in den verschiedensten Bereichen eingesetzt werden, um praktisch jede Art von Inhalt zu erzeugen. Dank bahnbrechender Entwicklungen wie GPT und der Benutzerfreundlichkeit der Technologie wird diese gleichzeitig immer zugänglicher. Zu den Anwendungsbereichen von Generative Artificial Intelligence gehören z.B.:

• Texterstellung: Nachrichtenartikel, kreative Texte, E-Mails, Lebensläufe etc.
• Bild- und Grafikerstellung: Logos, Designs, Kunstwerke etc.
• Musik und Sound: Komponieren, Soundeffekte etc.
• Videospielentwicklung: Generierung von Spielebenen, Charakteren, Storylines oder Dialogen
• Film und Animation: Erstellung von CGI-Charakteren oder Szenen, Generierung von Animationen oder Videoinhalten etc.
• Pharmazie und Chemie: Entdeckung neuer Molekülstrukturen oder Medikamente, Optimierung von chemischen Verbindungen
• Chatbots: Kundenservice oder technischer Support
• Bildungsinhalte: Produktdemonstrationsvideos und Tutorial in verschiedenen Sprachen
• Architektur und Stadtplanung: Entwerfen von Gebäuden, Innenräumen oder Stadtplänen, Optimierung von Raum- oder Infrastrukturnutzung etc.

Was sind die Vorteile generativer künstlicher Intelligenz?

Aufgrund der vielfältigen Einsatzmöglichkeiten bietet Generative AI eine Reihe von Vorteilen für die unterschiedlichsten Bereiche. Neben der Erstellung neuer Inhalte kann sie auch die Interpretation und das Verständnis bereits bestehender Inhalte erleichtern. Zu den Vorteilen der Implementierung generativer künstlicher Intelligenz gehören unter anderem:

• Automatisierung manueller Prozesse
• Zusammenfassung und Aufbereitung komplexer Informationen
• Einfachere Erstellung von Inhalten
• Beantwortung spezifischer technischer Fragen
• Beantwortung von E-Mails

Was sind die Grenzen generativer KI?

Die Grenzen von Generative Artificial Intelligence ergeben sich häufig aus den spezifischen Ansätzen, die zur Umsetzung bestimmter Anwendungsfälle verwendet werden. So klingen die generierten Inhalte zwar meist sehr überzeugend, jedoch können die zugrundeliegenden Informationen falsch sein und manipuliert werden. Zu den weiteren Grenzen bei der Nutzung von Generative AI gehören:

• Informationsquelle ist nicht immer identifizierbar
• Voreingenommenheit von Originalquellen lässt sich schwer beurteilen
• Realistisch klingende Inhalte erschweren das Erkennen falscher Informationen
• Generierte Inhalte können Voreingenommenheit und Vorurteile beinhalten

Welche Bedenken gibt es gegenüber Generative AI?

Es gibt eine Reihe von Bedenken, die mit der Nutzung von Generative AI verbunden sind. Diese betreffen neben der Qualität der generierten Inhalte auch die Möglichkeit des Missbrauchs.

• Missbrauch und Desinformation: Die Fähigkeit generativer KI, realistische Inhalte zu erzeugen, kann missbraucht werden, z. B. für Deepfakes, gefälschte Nachrichten, fingierte Dokumente und andere Formen von Fehlinformationen.
• Urheberrecht und geistiges Eigentum: Generierte Inhalte werfen Fragen des Urheberrechts und des geistigen Eigentums auf, denn häufig ist unklar, wem die Rechte an den generierten Inhalten gehören und wie sie genutzt werden dürfen.
• Voreingenommenheit und Diskriminierung: Wenn eine Generative Artificial Intelligence auf voreingenommenen Daten trainiert wurde, können sich diese in den generierten Inhalten widerspiegeln.
• Ethik: Die Erzeugung falscher Inhalte und manipulierter Informationen können ethische Fragen aufwerfen.
• Rechtliche und regulatorische Fragen: Die rasche Entwicklung von generativer KI hat zu einer unklaren Rechtslage geführt; es besteht Unsicherheit darüber, wie die Technologie reguliert werden sollte.
• Datenschutz und Privatsphäre: Der Einsatz von Generative AI zur Generierung personenbezogener Daten oder zur Identifizierung von Personen auf Bildern ist im Hinblick auf Datenschutz und Privatsphäre fragwürdig.
• Sicherheit: Generative AI kann für Social-Engineering-Angriffe eingesetzt werden, die effektiver sind als menschliche Angriffe.

Beispiele für Generative-AI-Tools

Je nach Art der Inhalte, die generiert werden sollen, gibt es verschiedene Generative-AI-Tools. Zu den besten KI-Text-Generatoren gehören:

• ChatGPT von OpenAI
• Jasper
• Writesonic
• Frase
• CopyAI

Zu den besten KI-Bild-Generatoren gehören:

• Midjourney
• DALL E-2
• Neuroflash
• Jasper Art
• Craiyon

Zu den besten KI-Video-Generatoren gehören:

• Pictory
• Synthesys
• Synthesia
• HeyGen
• Veed

Generative AI vs. AI

Der Unterschied zwischen generativer KI und künstlicher Intelligenz im Allgemeinen besteht vor allem in der Anwendung und nicht unbedingt in der zugrundeliegenden Technologie. Während das Hauptziel von künstlicher Intelligenz darin besteht, Aufgaben, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, automatisiert oder verbessert auszuführen, erzeugt generative künstliche Intelligenz neue Inhalte wie z. B. Chatantworten, Designs, synthetische Daten oder Deepfakes. Dazu benötigt die generative KI eine Eingabeaufforderung, bei der die Nutzerin bzw. der Nutzer eine Anfangsabfrage oder einen Datensatz eingibt. Die herkömmliche KI dagegen konzentriert sich auf Mustererkennung, Entscheidungsfindung, verfeinerte Analysen, Datenklassifizierung und Betrugserkennung.

Best Practices für den Einsatz von Generative Artificial Intelligence

Der Einsatz generativer KI birgt sowohl Chancen als auch Risiken. Für Nutzerinnen und Nutzer, die generative KI-Modelle einsetzen oder mit deren Ergebnissen arbeiten, gibt es einige Best Practices, um bessere Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig mögliche Risiken zu vermeiden:

• Ergebnisse validieren: Prüfen Sie die generierten Inhalte immer auf Plausibilität und Qualität.
• Tool verstehen: Sie sollten wissen, wie das jeweilige Generative-AI-Tool funktioniert und was seine Stärken und Schwächen sind. Das Stichwort lautet hier Explainable AI (XAI)
• Kritisch mit Quellen umgehen: Wenn Sie mit Inhalten als Quellen arbeiten, die von generativer KI erstellt wurden, sollten Sie diese überprüfen.
• Klare Kennzeichnung: Generative KI-Inhalte sollten für andere Menschen als solche gekennzeichnet werden.
• Ethik: Setzen Sie generative KI verantwortungsvoll ein, d. h. dass Sie keine irreführenden, ungenauen oder manipulativen Inhalte erstellen oder verbreiten sollten.
• Kontinuierliches Lernen: Generative künstliche Intelligenz entwickelt sich schnell, daher sollten Sie auf dem Laufenden über neue Technologien, Techniken und Best Practices bleiben.