Aktualisiert am 5. Juli 2024
Generative KI bezeichnet eine Variante der Künstlichen Intelligenz, welche durch Verwendung von Vorgaben und bestehendem Wissen in der Lage ist, frische Inhalte zu erschaffen.
KI-Verfahren und -Technologien wie trainierte neuronale Netzwerke, maschinelles Lernen (Deep Learning) und KI-Algorithmen werden verwendet, um nach Vorgaben eine Vielzahl von Inhalten zu generieren. Dazu zählen Texte, Bilder, Audio- und Videoinhalte, Programmcode, 3D-Modelle und vieles mehr.
Einige bekannte Beispiele für Generative Künstliche Intelligenz umfassen leistungsfähige Sprachmodelle wie GPT-3 oder GPT-4, die Texte erzeugen können, sowie Chatbots und Searchbots wie ChatGPT und BARD, die auf diesen Modellen basieren.
Darüber hinaus gibt es Bildgeneratoren wie Stable Diffusion, Midjourney und DALL-E, die beeindruckende visuelle Inhalte erzeugen können.
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Die Bedeutung der generativen KI
Der Aufstieg der Generativen Künstlichen Intelligenz lässt sich mit der Einführung der Fotografie und des Zelluloidfilms vergleichen. Ähnlich wie die Fotografie es uns ermöglichte, die Realität ohne die Interpretation eines Künstlers festzuhalten, ermöglicht die Generative KI nun das Erzeugen von Inhalten (fast) ohne künstlerisches Talent.
Mit generativer KI sind wir nicht mehr stark auf individuelle künstlerische Fähigkeiten angewiesen, um zu zeichnen oder zu singen.
- Sekundenschnelle auf prägnante Informationen zugreifen.
- Automatisch Texte erstellen.
- Individuelle Produkte entwerfen.
- Musik, Sprache, visuelle Effekte, uvm. mithilfe von Algorithmen erzeugen, die auf bereits vorhandene Daten trainiert wurden.
Wie sich generative KI von anderen Arten der KI unterscheidet
Der Begriff KI, d. h. künstliche Intelligenz, ist ein Oberbegriff, der mehrere verschiedene Unterkategorien umfasst, darunter auch die generative KI.
Diese Unterkategorien werden zur Erfüllung unterschiedlicher Aufgaben eingesetzt:
- Reaktive Maschinen werden zum Beispiel in selbstfahrenden Autos eingesetzt.
- KI mit begrenztem Gedächtnis sagt das Wetter voraus.
- Die Theorie des Verstandes unterstützt die virtuelle Kundenbetreuung.
- Enge KI erzeugt maßgeschneiderte Produktvorschläge für E-Commerce-Websites.
- Überwachtes Lernen (Supervised Learning) identifiziert Objekte anhand von Bildern und Videos.
- Unüberwachtes Lernen (Unsupervised Learning) kann betrügerische Banktransaktionen aufdecken, und Verstärkungslernen kann einer Maschine beibringen, wie man ein Spiel spielt.
Dies sind nur einige der Unterkategorien, und generative KI-Modelle fallen in viele dieser Kategorien.
Diese anderen Arten von KI können immer noch Inhalte generieren, aber sie tun dies als Nebeneffekt ihrer Hauptfunktion.
Generative KI ist speziell darauf ausgelegt, neue Inhalte als primäre Ausgabe zu generieren. Egal, ob es sich dabei um Texte, Bilder, Produktvorschläge oder andere Dinge handelt – genau dafür ist generative KI konzipiert.
Die Funktionsweise generativer KI
Um zu verstehen, wie generative KI funktioniert, müssen wir zunächst verstehen, wie sie zum Leben erwacht.
Stellen Sie sich vor, Sie und ich essen zu Abend und Sie bitten mich, Ihnen das Salz zu reichen. Ich schaue auf den Tisch und kann zwischen einem Salzstreuer und den anderen Gegenständen auf dem Tisch unterscheiden. Und warum? Weil mein Verstand zuvor mit Tausenden, Millionen oder Billionen von Salzstreuern trainiert wurde.
KI funktioniert genauso. Man füttert sie mit Tausenden, Millionen, Billionen von Inhalten, und dann bringt man einem bestimmten Algorithmus bei, als Ergebnis Ergebnisse und Lösungen zu generieren.
Generative KI nutzt riesige Mengen an Daten, um mithilfe spezieller Algorithmen Inhalte zu generieren. Ähnlich wie ein Auto aus verschiedenen Bauteilen besteht, gibt es verschiedene generative KI-Modelle, die von Experten entwickelt werden.
Diese Modelle können privat gehalten oder öffentlich gemacht werden, damit andere darauf zugreifen können. Die Anwendung generativer KI kann je nach technischem Wissen variieren:
- Unternehmen nutzen generative KI für Produkte.
- Kreative Menschen wählen aus vorgefertigten Modellen und erstellen Projekte.
- Personen ohne technisches Wissen können generative KI-Dienste nutzen, um kreative Ergebnisse zu erzielen.
Alles hängt von Ihren Zielen und Ihrem technischen Wissen ab.
Hauptmodelle der KI
Die bekanntesten Tools für generative KI
Die Generierung natürlicher Sprache ist vielleicht die bekannteste Anwendung generativer KI, die bisher durch ChatGPT in die Schlagzeilen geraten ist.
Kommerzielle Bilderzeugungsdienste. Die Technologie, die diesen Diensten zugrunde liegt, wird allgemein als Text-to-Image bezeichnet. Es gibt drei wichtige Text-zu-Bild-Dienste. Midjourney, DALL-E und Stable Diffusion. Es gibt auch Canva, und Bing.
https://www.midjourney.com/
https://labs.openai.com/
https://stablediffusionweb.com/
Ein weiteres bekanntes generatives KI-Modell sind generative adversarische Netze, auch einfach als GANs bezeichnet.
https://datascience.eu/de/maschinelles-lernen/generative-adversarische-netze/
Die Zukunft der KI
Zukunftsprognosen
Die Zukunft vorherzusagen, heißt sie zu gestalten. In den nächsten 2-3 Jahren wird generative KI in Spiele, Filme und Marketing weiterhin die Computergrafik und Animation verbessern, um realistischere Figuren und Umgebungen zu schaffen. Besonders wichtig wird dies in der 3D-Modellierung sein.
Generative KI wird auch die natürliche Sprachverarbeitung in virtuellen Assistenten und Chatbots verbessern, um anspruchsvollere Gespräche zu ermöglichen. Im Energiesektor optimiert sie den Energieverbrauch und die -erzeugung, prognostiziert Nachfrage, verwaltet erneuerbare Energien und stärkt die Effizienz von Energieverteilungsnetzen.
Im Verkehrsbereich verbessert generative KI den Verkehrsfluss und sagt Wartungsbedarfe von Fahrzeugen voraus. In Kürze automatisiert generative KI repetitive Aufgaben und steigert die Effizienz in verschiedenen Branchen.
In den nächsten 10-15 Jahren wird generative KI realistischere Simulationen in Architektur, Stadtplanung und Ingenieurwesen ermöglichen. Sie wird die Entwicklung neuer Materialien und Produkte in der Fertigung und im Textildesign unterstützen.
Die natürliche Spracherzeugung wird die Erstellung von Nachrichten, Büchern und Drehbüchern verbessern. Selbstfahrende Autos profitieren von realistischen virtuellen Testumgebungen, und die Generierung von Audiodaten wird beeindruckende Fortschritte machen.
Ethik und Verantwortung in der generativen KI
Die Nutzung von generativen KI-Tools erfordert Ethik und Verantwortung. Führungskräfte sollten die Qualität der Ergebnisse ständig überwachen. Ethik sollte auf Transparenz, Fairness und Empathie setzen.
Menschliche Kontrolle und Aufsicht sind entscheidend, um sicherzustellen, dass KI-generierte Inhalte den Unternehmenswerten entsprechen. Wir müssen die Technologie verstehen und eine ausgewogene Nutzung anstreben, um Risiken zu minimieren.
Urheberrecht & KI
Eine künstliche Intelligenz kann laut Urheberrecht nicht der Urheber der erstellten Inhalte sein und keine urheberrechtlich geschützten Werke erschaffen. Gleichzeitig erlaubt das Urheberrechtsgesetz die Verwendung von urheberrechtlich geschützten Werken, um KI-Anwendungen zu trainieren. https://www.urheberrecht.de/kuenstliche-intelligenz
August (Reuters) – Ein Kunstwerk, das von einer künstlichen Intelligenz ohne menschliches Zutun geschaffen wurde, kann nach US-Recht nicht urheberrechtlich geschützt werden, entschied ein US-Gericht in Washington, D.C. 21. August 2023
KI Impressumspflicht: https://irights.info/artikel/welche-regeln-gelten-fuer-die-erzeugnisse-kuenstlicher-intelligenz/30724
Eingabeaufforderung (Prompt) „Text der Eingabeaufforderung“. ChatGPT, Tag Monat Version, OpenAI, Tag Monat Jahr, chat.openai.com/chat. https://vinuni.libguides.com/c.php?g=958486&p=6956788
Vorsicht bei Gen AI
Lassen Sie mich mit einer kontroversen Aussage schließen. In der KI ist die größte Voreingenommenheit nicht Rasse, Ethnie oder Geschlecht, sondern der Minderwertigkeitskomplex des Menschen. Wenn wir Maschinen überlegen sehen, degradieren wir uns selbst, und wenn wir Menschen als schwach ansehen, verleihen wir KI unangemessene Autorität.
Wir sollten betonen, dass menschliche Kreativität und Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung sind. Obwohl KI oft für KI-Entwürfe gelobt wird, sollten wir nicht vergessen, dass Menschen die Algorithmen für KI entwickelt haben. Menschliche Rolle bei der Gestaltung und Überwachung ist entscheidend.
Indem wir den Menschen in den Mittelpunkt rücken, können wir uns selbst davor schützen, uns zu entmenschlichen und menschliche Arbeitsplätze zu gefährden. Wir sollten unsere Kunst und Technologiebetonung auf den Menschen lenken, da es die Menschen sind, die mit KI-Werkzeugen kreativ arbeiten.
Wenn wir unsere Unsicherheiten überwinden und KI als unterstützendes Werkzeug sehen, können wir KI-Systeme schaffen, die uns bereichern und befähigen, anstatt uns zu ersetzen. Auf diese Weise können wir KI nutzen, um unser größtes Potenzial als Menschheit auszuschöpfen.
Erfolgreiches Marketing mit KI? Darauf kommt es an
Für den erfolgreichen Einsatz von KI sind drei Faktoren entscheidend:
https://www.thinkwithgoogle.com/intl/de-de/marketing-strategien/automatisierung/ki-grundlagen-checkliste/
1. Der direkte Zusammenhang zwischen dem Input, den eine KI bekommt, und den Ergebnissen. (Kommunikation)
2. Verfügen Unternehmen über qualitativ hochwertige Daten, können sie ihre Kampagnen-Performance mithilfe von KI steigern. (Information)
3. Der Mensch. Um KI optimal zu nutzen, braucht es eine kollektive Mentalität, die von Experimentierfreude und Agilität geprägt ist. (soziale oder gemeinschaftliche Intelligenz)
https://www.cio.de/a/die-10-besten-ki-tools-fuer-2023,3714131
https://www.it-daily.net/it-management/digitalisierung/die-10-besten-ki-tools
https://buzzmatic.com/ai-tools-die-ultimative-liste/