Was ist generative KI?: Definition und Vorteile der Technologie

Künstliche Intelligenz ist aktuell ein heißdiskutiertes Thema. Doch besonders die jüngsten Durchbrüche bei generativen KI-Systemen wie ChatGPT und DALL-E haben für einen beispiellosen Anstieg der KI-Innovation und -Akzeptanz gesorgt. In diesem Blogbeitrag erklären wir, was generative KI ist, welche Vorteile und Risiken mit ihr einhergehen und wie Unternehmen die Technologie für sich nutzen können.

Generative KI (auch: Generative AI oder Gen AI) ist eine künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, völlig neue Inhalte wie Texte, Bilder und Videos zu erschaffen. Sie kann komplexe Aufgaben wie das Beantworten von Fragen, das Verfassen von Texten und das Generieren von Bildern meistern. Ein aktuelles Beispiel für generative KI sind die derzeit kursierenden gefälschten Fotos aus den 90er Jahren, die von den Nutzern auf Instagram geteilt werden.

Was kann generative KI?

Generative KI-Systeme basieren auf fortschrittlichen Deep-Learning-Modellen, die die kognitiven Prozesse des menschlichen Gehirns nachahmen. Diese neuronalen Netzwerke analysieren riesige Datenmengen, um Muster zu erkennen und neue Inhalte zu generieren, die diesen Mustern entsprechen. Generative KI-Modelle wie GPT-4 verstehen natürliche Spracheingaben und sind dadurch in der Lage, mit relevanten, neugenerierten Inhalten zu antworten. Sucht ein Nutzer beispielsweise nach einem Rezept für das Abendessen, durchsucht GPT-4 seine Datenbanken und generiert ein passendes, beliebtes Rezept.

Bildgeneratoren wie DALL-E funktionieren ähnlich, indem sie Bildeingaben kodieren und basierend auf Beschreibungen neue Bilder synthetisieren können – wie etwa vermeintliche Fotos eines Nutzers als Teenager. Neben Texten und Bildern können generative KI-Modelle auch Audio-, Video- und andere Multimediainhalte generieren, wodurch die automatisierte Inhaltserstellung, zum Beispiel für Beiträge in sozialen Medien oder Werbung, erleichtert wird. Einige Systeme können sogar vorab aufgezeichnete Audiodateien nutzen, um neue Sätze in der Originalstimme zu generieren.

Die Trainingsphasen generativer KI-Modelle

Generative KI durchläuft mehrere Phasen:

1. Datensammlung: Zunächst werden riesige Mengen an Daten wie Text, Bilder, Audio oder Videos gesammelt, die als Trainingsmaterial für die KI-Modelle dienen.
2. Vorverarbeitung: Die Rohdaten werden bereinigt, strukturiert und in ein für die Modelle verständliches Format gebracht.
3. Training: Die vorverarbeiteten Daten werden in leistungsstarke Deep-Learning-Modelle wie neuronale Netzwerke oder Transformer-Modelle eingegeben. Durch mehrfache Iterationen lernen die Modelle, die Muster und Strukturen in den Daten zu erkennen und zu kodieren.
4. Generierung: Nach dem Training können die KI-Modelle neue Inhalte generieren, indem sie die erlernten Muster und Regeln auf neue Eingaben anwenden. Dabei erzeugen sie originelle, aber den Trainingsdaten ähnliche Ausgaben.
5. Feinabstimmung: Die generierten Inhalte werden überprüft und das Modell gegebenenfalls weiter angepasst, um die Qualität und Relevanz der Ausgaben zu verbessern.
6. Bereitstellung: Die trainierten Modelle werden in Anwendungen oder Systemen integriert, um auf Benutzeranfragen mit generierten Inhalten zu reagieren.

Anwendungsbiete: Generative KI in der Praxis

Generative KI findet Anwendung in einer Vielzahl von Bereichen und revolutioniert, wie wir Inhalte erstellen, konsumieren und interagieren. Von der Contentgenerierung über Bildbearbeitung und Übersetzung bis hin zu Forschung, Medizin und Unterhaltung – die Möglichkeiten dieser Technologie sind nahezu grenzenlos. Hier sind einige Beispiele, wie generative KI unser Leben bereits heute bereichert und in Zukunft noch weiter verändern wird:

Contentgenerierung und Übersetzung

Generative KI-Modelle können genutzt werden, um schnell und effizient große Mengen an Inhalten wie Blogbeiträge, Social Media Posts, Produktbeschreibungen, Werbetexte, Bilder, Videos und mehr zu erstellen. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Marketingkampagnen zu skalieren und ihre Reichweite zu erhöhen, während gleichzeitig Kosten und Zeitaufwand reduziert werden. Außerdem kann generative KI Inhalte in verschiedene Sprachen übersetzen und an lokale Märkte anpassen. Dies erleichtert die Globalisierung von Produkten und Dienstleistungen und ermöglicht es Unternehmen, ihre Inhalte für ein breiteres Publikum zugänglich zu machen.

Personalisierte Empfehlungssysteme und Chatbots

Generative KI-Modelle können Kundendaten analysieren und daraus personalisierte Empfehlungen für Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte ableiten. Zudem können sie in Chatbots integriert werden, um natürliche Konversationen mit Kunden zu führen und individuelle Anfragen zu beantworten.

Viele Kundendienstseiten nutzen mittlerweile diese Art der Technologie in Form eines Pop-up-Chat-Fensters mit einem KI-Agenten, der die Kunden fragt, ob er Ihnen behilflich sein kann. In einfachen Fällen kann der KI-Bot die Nutzer auf hilfreiche Seiten weiterleiten, sodass ein Kunde, der dem Chatbot sagt „Mein Staubsauger ist kaputt“, eine Antwortnachricht mit Links zu verschiedenen Artikeln bezüglich der Reparatur eines Staubsaugers erhält.

Erstellung von Codes und technische Dokumentation

Die Mitarbeiter des IT-Riesen IBM nutzen generative KI für Programmierzwecke, um Programmcodes, Algorithmen oder technische Dokumentationen basierend auf natürlichsprachlichen Beschreibungen zu erzeugen. Dies kann die Produktivität von Entwicklern und Technikern erhöhen und die Qualität der Dokumentation verbessern. KI-Tools verwenden dabei häufig Open-Source-Material, um die Codesprache zu verstehen und können dann einen einfachen Code auf der Grundlage der von den Mitarbeitern gestellten Aufgaben erstellen.

„Generative KI kann auch einen Code von einer Sprache in eine andere übersetzen und so Codekonvertierungs- oder Modernisierungsprojekte optimieren, wie die Aktualisierung von Altanwendungen durch Umwandlung von COBOL in Java“, so IBM.¹

Medizinische Forschung und Diagnoseunterstützung

Im Gesundheitswesen können generative KI-Modelle trainiert werden, um medizinische Bilder wie Röntgenaufnahmen oder MRT-Scans zu analysieren und potenzielle Erkrankungen oder Anomalien zu erkennen. Dies kann Ärzten bei der Diagnose und Behandlungsplanung unterstützen und Zusammenhänge zur Wirksamkeit von Medikamenten herausstellen.²

„Durch die schnellere Identifizierung potenzieller Medikamentenkandidaten, die Optimierung von Molekülstrukturen und sogar die Vorhersage von Neben- und Wechselwirkungen von Medikamenten verspricht, die von generativer KI ermöglichte, Geschwindigkeit und Effizienz den Patienten neue und sicherere Medikamente zu bringen“, berichtet LeewayHertz.³

Herausforderungen und Risiken bei generativer KI

Wie bei jeder bahnbrechenden Technologie gibt es auch bei generativer KI Bedenken hinsichtlich potenziellen Missbrauchs und ethischer Herausforderungen. Während diese Systeme oft hilfreich und zeitsparend bei der Erstellung von Inhalten sind, können die Ergebnisse mitunter fehlerhaft oder unsinnig sein. Eine sorgfältige Faktenprüfung der KI-generierten Inhalte ist daher unerlässlich, bevor diese veröffentlicht werden.

Darüber hinaus besteht die Gefahr, dass generative KI für die Erstellung schädlicher oder illegaler Inhalte missbraucht wird, wie beispielsweise gefälschte pornografische Bilder ohne Zustimmung der abgebildeten Personen. Da KI-Systeme in der Lage sind, täuschend echte Medien zu generieren, wird es zunehmend schwieriger, Fälschungen von Originalinhalten zu unterscheiden.

Ein weiteres Risiko sind potenzielle Urheberrechtsverletzungen, da generative KI auf bestehenden Daten wie Bildern und Audio trainiert wird. Künstler und Kreative befürchten daher, dass ihre Werke ohne Erlaubnis als Grundlage für KI-generierte Inhalte verwendet werden und menschliche Kreativität verdrängt wird. Klare Richtlinien und Schutzmaßnahmen sind erforderlich, um diese Bedenken angemessen zu adressieren.

MEHR: Datenmüll vermeiden: So verbessern Sie Ihre KI-Ergebnisse

Die Zukunft von generativer KI am Arbeitsplatz

Es ist zu erwarten, dass generative KI in den kommenden Jahren allgegenwärtig sein wird, aber dieser Prozess wird nicht ohne Herausforderungen vonstatten gehen. Unternehmen und Arbeitskräfte müssen sich anpassen, indem sie neue Rollen wie das Lektorieren und Überprüfen von KI-Inhalten übernehmen. Viele Organisationen könnten zunächst zögern, umfassend in generative KI zu investieren, um ethische Bedenken und potenzielle gesellschaftliche Auswirkungen zu berücksichtigen. Dennoch ist davon auszugehen, dass die Leistungsfähigkeit dieser Technologie kontinuierlich wächst und sie zunehmend in der Lage sein wird, hochwertige und realistische Inhalte wie Bilder, Texte und Videos zu generieren, je mehr Daten sie verarbeitet.

Wenn Sie mehr über das Thema erfahren möchten, lesen Sie unseren Bericht LexisNexis^® Future of Work Report 2024: Wie generative KI die Zukunft der Arbeit gestaltet, um weitere Informationen über die Zukunft von generativer KI zu erhalten und darüber, wie generative KI die Arbeitsumgebung verändert.

¹ What is AI code-generation? | IBM, ibm.com, 19.09.2023
² The technological transformation of nursing education, relx.com 
³ Exploring the applications of generative AI in healthcare, leewayhertz.com
⁴ Taylor Swift deepfakes reignite generative AI controversies, emarketer.com, 29.01.2024