Was ist generative KI und wie funktioniert die Technik dahinter?

Generative KI ist eine neue Form der Intelligenz, die die Art und Weise revolutioniert, wie Inhalte erzeugt werden. Unter Einsatz von Algorithmen und sehr großen Datensätzen ist generative KI in der Lage, Bilder, Texte, Musik und ganze virtuelle Umgebungen zu generieren. Durch ein breites mögliches Anwendungsspektrum in nahezu allen Branchen, von der Industrie bis hin zu Forschung und Entwicklung, bietet sie nahezu unbegrenzte Möglichkeiten für Innovation und Effizienz. Die Nutzung generativer KI für kommerzielle Zwecke wird zweifellos in alle Aspekte unserer Routinen eingreifen und unsere Wahrnehmung von Kreativität und Originalität neu definieren.

In diesem Artikel geben wir Ihnen eine kurze Einführung, was generative KI ist, welche Auswirkungen kommerzielle Anwendungen haben und welche Vorteile generative KI-Dienste mit sich bringen können.

Generative KI verstehen

Generative KI ist eine Kategorie künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, Inhalte zu generieren, indem sie Erkenntnisse aus vorhandenen Informationen gewinnt. Im Gegensatz zu KI-Modellen, die Aufgaben ausführen oder anhand von Eingabedaten Prognosen abgeben, erzeugt generative KI Inhalte wie Text, Bilder, Musikkompositionen oder komplexe Simulationen. Dabei werden Methoden wie neuronale Netzwerke und Deep Learning genutzt, um Muster in riesigen Datensätzen zu erkennen und Inhalte zu erstellen, die stark an von Menschen erstellte erinnern. Eingesetzt werden kann sie praktisch überall: in der Kunst, Unterhaltung, Wissenschaft, Industrie oder im Sport. Ihre zunehmende Verbreitung in nahezu allen Branchen sorgt dafür, dass die Technologie immer ausgefeilter wird.

Im nächsten Abschnitt geht es darum, genauer zu beschreiben, wie generative KI funktioniert. 

Wie genau funktioniert generative KI?

Generative KI nutzt Algorithmen, neuronale Netzwerke und Deep Learning, um neue Inhalte zu produzieren. Zu den wichtigsten Komponenten generativer KI-Systeme gehören Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoder (VAE). GANs bestehen aus zwei Netzwerken: einem Generator und einem Diskriminator. Sie arbeiten zusammen, um Daten zu generieren. Der Generator produziert Daten, während der Diskriminator sie mit anderen Daten abgleicht und Feedback gibt, um die Ausgabe des Generators zu verbessern. Dieser iterative Prozess wird so lange fortgesetzt, bis die generierten Daten den anderen Daten sehr ähnlich sind.

Alternativ werden Transformer, eine von Google entwickelte Deep-Learning-Architektur, häufig zur Textgenerierung verwendet. Ein Beispiel hierfür wäre OpenAIs GPT (Generative Pre-trained Transformer). Die Transformer werden anhand verschiedener, aus Text bestehender Datensätze trainiert, Sprachmuster, Kontext und Bedeutung zu erfassen. Durch die Analyse von Milliarden von Sätzen entwickeln sie die Fähigkeit, kontextrelevanten Text auf der Grundlage der bereitgestellten Eingabe vorherzusagen und zu erstellen. Ein Variational Autoencoder (VAE) hingegen kodiert Eingabedaten in einen Raum, bevor sie wieder decodiert werden, um Dateninstanzen zu generieren, die ähnliche Merkmale wie der ursprüngliche Datensatz aufweisen. Mittels GANS, Transformer und VAE können Inhalte erzeugt werden, die neuartig sind, aber in Bezug auf Kontext und Stil mit vorhandenen Daten übereinstimmen.

Zentrale Merkmale generativer künstlicher Intelligenz

Generative KI besitzt Eigenschaften, die sie von anderen Formen künstlicher Intelligenz unterscheiden. Eine ist die Fähigkeit, neuartige Inhalte wie Texte, Bilder, Musik und mehr zu generieren, indem sie Muster nutzt, die aus Datensätzen extrahiert wurden. Netzwerk-Architekturen wie GANs, VAEs und Transformer sind darauf ausgelegt, die Feinheiten und Nuancen der Daten zu erfassen und wiederzugeben, mit denen sie trainiert wurden. Sie enthalten Feedback-Mechanismen, um Verbesserungen und Verfeinerungen der von ihnen erstellten Inhalte zu ermöglichen und weisen im Gegensatz zu anderen KI-Systemen ein höheres Maß an Anpassungsfähigkeit auf. Darüber hinaus zeichnet sich generative KI durch Skalierbarkeit bei der Verarbeitung großer Datenmengen aus und stellt gleichzeitig sicher, dass die Generierung auch bei zunehmender Aufgabenkomplexität qualitativ hochwertig und kontextbezogen bleibt.

Anwendungsfälle für generative KI

Generative KI findet Anwendung in den verschiedensten Branchen. Es finden sich auch dementsprechend viele Anwendungsfälle. Ein paar Beispiele sind:

• Content Creation – Generative KI kann zum Erstellen verschiedener Texte wie Artikel, Geschichten, Webseiten oder Blogposts genutzt werden. Plattformen wie GPT-3 von OpenAI sind in der Lage, kontextuell passende Texte auszugeben, die Autoren und Content Writern bei der Erstellung ihrer Inhalte unterstützen.
• Kunst – Generative KI ist auch dazu fähig, Gemälde, Illustrationen und komplette Grafikdesigns zu erstellen. Diese können Designern und Künstlern als Ideen oder Vorlage für ihre kreativen Schöpfungen dienen.
• Musik und Ton – Generative KI kann Musik komponieren, Spezialeffekte darstellen und sogar den Stil bestimmter Komponisten oder Musikgenres nachahmen. Musiker, Produzenten und Spieleentwickler können generative KI nutzen, um Inspiration zu gewinnen, aber auch, um Plagiate zu identifizieren.
• Gaming und virtuelle Welten – Mittels generativer KI können Spielumgebungen, Charaktere und Handlungsstränge auf Knopfdruck erstellt werden. Virtuelle Welten können dynamisch an die Interaktionen mit Gamern angepasst werden.
• Gesundheitswesen – Generative KI kann dazu genutzt werden, um neue chemische Strukturen für Arzneimittel vorzuschlagen oder um Bilder zu generieren, die bei der Erkennung und Diagnose von Erkrankungen und der Behandlungsplanung helfen. 

Welchen Mehrwert bietet generative KI?

Eine in nicht nahezu ferner Zukunft vorstellbare branchenübergreifende Verbreitung generativer KI in Unternehmen kommt mit Vorteilen, indem die Technologie weiter gefördert und Produktivitätssteigerungen realisiert werden:  

• Neue Kreativität und Innovationen – Generative KI ist eine neue, nie dagewesene Technologie, die die Grenzen der Kreativität in Branchen wie Kunst und Musik, Literatur oder Design verschiebt.
• Effizienz und Produktivität – Automatisierte Inhaltserstellung reduziert den Arbeitsaufwand für zuvor manuell durchgeführte Tätigkeiten wie Artikel schreiben, Grafiken erstellen oder Musik komponieren. Dadurch können sich Kreativschaffende auf neue Innovationen konzentrieren.
• Personalisierung – Generative KI kann Vorlieben und Vergangenheit in generierte Inhalte einfließen lassen, sodass es möglich ist, sie für personalisierte Erfahrungen im Marketing, der Unterhaltung und User Engagement einzusetzen. Es können beispielsweise individuelle Playlists erstellt oder angepasste Marketing Botschaften übermittelt werden.
• Kosteneffizienz – In Branchen wie Film, Gaming und Werbung kann generative KI Produktionskosten für Filme oder Spiele senken, indem Aufgaben automatisiert werden, die sonst viel manuelle Arbeit und Ressourcen erfordern würden. Dazu gehört das Erstellen von Effekten, Animationen und Grafikdesigns.
• Skalierbarkeit – Generative KI-Systeme können sehr große Mengen an Daten verarbeiten und konsistente Ergebnisse erzielen. Dadurch sind sie für Anwendungsbereiche gut geeignet, die eine sich stets wiederholte Erstellung von Inhalten nach einem bestimmten Schema erfordern, zum Beispiel die Nachrichtenmeldungen oder groß angelegte Designprojekte.

Herausforderungen und Grenzen generativer KI

Wie alle neuen Technologien ist generative KI ein zweischneidiges Schwert und kommt mit ganz eigenen Herausforderungen. Zwei wesentliche sind die Qualität der generierten Inhalte und die ethischen Auswirkungen ihres Einsatzes. Der Output generativer KI hängt stark von den Trainingsdaten ab, anhand derer sie „gefüttert“ wurde. Sind diese verzerrt oder ungenau, wirkt sich das dementsprechend auf die generierten Inhalte aus. Im schlimmsten Fall werden Fehlinformationen verbreitet oder Stereotypen aufrechterhalten.

Nicht alle, die KI generierte Inhalte konsumieren, sind sich im Klaren darüber, wie generative KI-Systeme Entscheidungen fällen und wie die Inhalte, die sie konsumieren, generiert wurden. Hinzu kommt, dass selbst wenn sie es wollten, es nicht immer einfach ist zu identifizieren, wenn KI bewusst missbraucht wird, um Deep Fakes oder irreführende oder voreingenommene Botschaften zu erstellen. Hier werden Sicherheit und Datenschutz in den kommenden Jahren noch stärker mit ins Spiel kommen müssen.

Eine weitere Herausforderung bei der Weiterentwicklung sicherer und besserer generativer KI sind Kosten. Mit der Feinabstimmung gehen in der Regel auch entsprechende Kosten für das Trainieren und Hosten des Modells einher (im Vergleich zur Standard API), sodass erhebliche Investitionen notwendig sein werden, um den Aspekt Sicherheit in generative KI Anwendungen abzubilden. Die Reduktion von Stereotypen und Halluzinationen, die Erkennung von Deep Fakes und anderen schädlichen Inhalten, sowie die Erstellung qualitativ besserer Inhalte sind Themen, die die Weiterentwicklung generativer KI in den nächsten Jahren stark prägen werden. 

Generative KI bedeutet “Big Business”

In diesem Artikel haben wir kurz umrissen, was generative KI ist und welche Vorteile und Herausforderungen sie mit sich bringt.Modelle generativer KI verschieben derzeit die Grenzen von  Kreativität und Innovation in allen Bereichen und bieten langfristig Möglichkeiten, effizienter zu arbeiten, Inhalte schneller zu erstellen und Erfahrungen zu personalisieren. Dennoch ist der Weg zur Entfaltung ihrer Fähigkeiten mit Hürden wie ethischen Dilemmata, dem Ruf nach Transparenz und der Gefahr des Missbrauchs verbunden. Während wir die Verfeinerung und Bereitstellung dieser Technologien vorantreiben, ist es von größter Bedeutung, Rahmenbedingungen zu schaffen, die ihren ethischen Einsatz gewährleisten. Indem wir uns diesen Herausforderungen stellen, können wir das Potenzial generativer KI nutzen, um die Gesellschaft voranzubringen, unser Leben zu verbessern und neue Horizonte menschlicher Erfahrungen zu eröffnen.