Was ist generative künstliche Intelligenz: Funktionsweise, Vorteile und Gefahren

Generative KI ist das heißeste Tech-Diskussionsthema des Jahres 2023.

Was ist generative künstliche Intelligenz, wie funktioniert sie und worum geht es dabei? Sehen wir uns das gemeinsam in diesem Artikel an

Was ist generative künstliche Intelligenz?

Generative KI ist eine Art künstlicher Intelligenztechnologie, die allgemein maschinelle Lernsysteme beschreibt, die Text, Bilder, Code oder andere Arten von Inhalten generieren können.

Die Modelle von Generative künstliche Intelligenz werden zunehmend in Online-Tools integriert und chatbot die es Benutzern ermöglichen, Fragen oder Anweisungen in ein Eingabefeld einzugeben, woraufhin das KI-Modell eine menschenähnliche Antwort generiert.

Wie funktioniert generative künstliche Intelligenz?

Die Modelle von Generative künstliche Intelligenz Sie verwenden einen komplexen Computerprozess, der als bekannt ist deep learning um gemeinsame Muster und Anordnungen in großen Datensätzen zu analysieren und diese Informationen dann zu nutzen, um neue und überzeugende Ergebnisse zu erstellen. Dazu integrieren die Modelle maschinelle Lerntechniken, sogenannte neuronale Netze, die lose an der Art und Weise angelehnt sind, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet und interpretiert und dann im Laufe der Zeit daraus lernt.

Um ein Beispiel zu nennen: Füttern eines Modells von Generative künstliche Intelligenz Bei großen Erzählmengen wäre das Modell im Laufe der Zeit in der Lage, die Elemente einer Geschichte zu identifizieren und zu reproduzieren, wie z. B. Handlungsstruktur, Charaktere, Themen, Erzähltechniken usw.

Die Modelle von Generative künstliche Intelligenz Sie werden immer ausgefeilter, je mehr Daten sie empfangen und generieren, wiederum dank der Techniken von deep learning und neuronales Netzwerk unten. Je mehr Inhalte eine Vorlage generiert, desto größer ist die Folge Generative künstliche Intelligenz, desto überzeugender und menschlicher werden die Ergebnisse.

Beispiele für generative KI

Die Popularität vonGenerative künstliche Intelligenz explodierte im Jahr 2023, vor allem dank Programmen ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Darüber hinaus die rasante Weiterentwicklung der Technologien künstliche Intelligenz, wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, hat das gemachtGenerative künstliche Intelligenz für Verbraucher und Content-Ersteller in großem Umfang zugänglich.

Große Technologieunternehmen sind schnell auf den Zug aufgesprungen: Google, Microsoft, Amazon, Meta und andere haben alle ihre eigenen Entwicklungstools entwickelt. Generative künstliche Intelligenz innerhalb weniger Monate.

Es gibt zahlreiche Tools Generative künstliche Intelligenz, obwohl die Text- und Bildgenerierungsmodelle wahrscheinlich die bekanntesten sind. Die Modelle von Generative künstliche Intelligenz Sie verlassen sich in der Regel darauf, dass ein Benutzer eine Nachricht liefert, die ihn zur Produktion der gewünschten Ausgabe führt, sei es Text, ein Bild, ein Video oder ein Musikstück, obwohl dies nicht immer der Fall ist.

Beispiele für generative Modelle der künstlichen Intelligenz

• ChatGPT: ein von OpenAI entwickeltes KI-Sprachmodell, das Fragen beantworten und aus Textanweisungen menschenähnliche Antworten generieren kann.
• VON-E 3: ein weiteres KI-Modell von OpenAI, das Bilder und Grafiken aus Textanweisungen erstellen kann.
• Google Barde: Googles generativer KI-Chatbot und Konkurrent von ChatGPT. Es ist auf dem großen PaLM-Sprachmodell trainiert und kann Fragen beantworten und Text aus Eingabeaufforderungen generieren.
• Klaus 2 : Anthropic mit Sitz in San Francisco, 2021 von ehemaligen OpenAI-Forschern gegründet, kündigte im November die neueste Version seines Claude AI-Modells an.
• Zwischendurch : Dieses vom in San Francisco ansässigen Forschungslabor Midjourney Inc. entwickelte KI-Modell interpretiert Textanweisungen, um Bilder und Grafiken zu erstellen, ähnlich wie DALL-E 2.
• GitHub-Copilot : ein KI-gestütztes Codierungstool, das die Codevervollständigung in den Entwicklungsumgebungen Visual Studio, Neovim und JetBrains vorschlägt.
• Lamas 2: Das große Open-Source-Sprachmodell von Meta kann zur Erstellung von Konversations-KI-Modellen für Chatbots und virtuelle Assistenten verwendet werden, ähnlich wie GPT-4.
• xAI: Nach der Finanzierung von OpenAI verließ Elon Musk das Projekt im Juli 2023 und kündigte dieses neue generative KI-Projekt an. Sein erstes Modell, der respektlose Grok, kam im November auf den Markt.

Arten generativer KI-Modelle

Es gibt verschiedene Arten generativer KI-Modelle, die jeweils für spezifische Herausforderungen und Aufgaben konzipiert sind. Diese können grob in die folgenden Typen eingeteilt werden.

Transformer-based models

Transformer-basierte Modelle werden an großen Datensätzen trainiert, um Beziehungen zwischen sequentiellen Informationen wie Wörtern und Sätzen zu verstehen. Unterstützt durch deep learningDiese KI-Modelle sind in der Regel gut mit NLP vertraut und verstehen die Struktur und den Kontext von Sprache, sodass sie sich gut für Textgenerierungsaufgaben eignen. ChatGPT-3 und Google Bard sind Beispiele für transformatorbasierte generative KI-Modelle.

Generative adversarial networks

GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen, die als Generator und Diskriminator bekannt sind und im Wesentlichen gegeneinander arbeiten, um authentisch aussehende Daten zu erzeugen. Wie der Name schon sagt, besteht die Aufgabe des Generators darin, auf der Grundlage eines Vorschlags eine überzeugende Ausgabe, beispielsweise ein Bild, zu generieren, während der Diskriminator daran arbeitet, die Authentizität des Bildes zu bewerten. Mit der Zeit verbessert sich jede Komponente in ihrer jeweiligen Rolle und erzielt überzeugendere Ergebnisse. Sowohl DALL-E als auch Midjourney sind Beispiele für GAN-basierte generative KI-Modelle.

Variational autoencoders

VAEs nutzen zwei Netzwerke zur Interpretation und Generierung von Daten: In diesem Fall handelt es sich um einen Encoder und einen Decoder. Der Encoder nimmt die Eingabedaten und komprimiert sie in ein vereinfachtes Format. Der Decoder nimmt dann diese komprimierten Informationen und rekonstruiert sie in etwas Neues, das den Originaldaten ähnelt, aber nicht ganz identisch ist.

Ein Beispiel wäre, einem Computerprogramm beizubringen, anhand von Fotos als Trainingsdaten menschliche Gesichter zu generieren. Mit der Zeit lernt das Programm, Fotos von Gesichtern von Menschen zu vereinfachen, indem es sie auf einige wichtige Merkmale reduziert, wie etwa die Größe und Form von Augen, Nase, Mund, Ohren usw., und daraus dann neue Gesichter zu erstellen.

Multimodal models

Multimodale Modelle können mehrere Arten von Daten gleichzeitig verstehen und verarbeiten, z. B. Text, Bilder und Audio, und so anspruchsvollere Ausgaben erstellen. Ein Beispiel wäre ein KI-Modell, das ein Bild basierend auf einer Textaufforderung sowie einer Textbeschreibung einer Bildaufforderung generieren kann. VON-E 2 e GPT-4 von OpenAI sind Beispiele für multimodale Modelle.

Vorteile generativer künstlicher Intelligenz

Für Unternehmen ist Effizienz wohl der überzeugendste Vorteil generativer KI, da sie es Unternehmen ermöglichen kann, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und Zeit, Energie und Ressourcen auf wichtigere strategische Ziele zu konzentrieren. Dies kann zu niedrigeren Arbeitskosten, höherer betrieblicher Effizienz und neuen Erkenntnissen darüber führen, ob bestimmte Geschäftsprozesse funktionieren oder nicht.

Für Profis und Inhaltsersteller können generative KI-Tools bei der Ideengenerierung, Inhaltsplanung und -planung, Suchmaschinenoptimierung, Marketing, Zielgruppeneinbindung, Recherche und Bearbeitung und möglicherweise mehr hilfreich sein. Auch hier liegt der vorgeschlagene Hauptvorteil in der Effizienz, da generative KI-Tools Benutzern dabei helfen können, die Zeit, die sie für bestimmte Aufgaben aufwenden, zu reduzieren, sodass sie ihre Energie woanders investieren können. Dennoch bleibt die manuelle Überwachung und Steuerung generativer KI-Modelle äußerst wichtig.

Anwendungsfälle für generative KI

Generative KI hat in zahlreichen Industriezweigen Fuß gefasst und expandiert rasch in kommerzielle und Verbrauchermärkte. McKinsey-Schätzungen dass bis 2030 Aufgaben, die derzeit etwa 30 % der Arbeitszeit in den Vereinigten Staaten ausmachen, dank der Beschleunigung der generativen künstlichen Intelligenz automatisiert werden könnten.

Im Kundenservice helfen KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten Unternehmen dabei, Reaktionszeiten zu verkürzen, häufige Kundenfragen schnell zu beantworten und so die Belastung der Mitarbeiter zu verringern. In der Softwareentwicklung helfen generative KI-Tools Entwicklern, sauberer und effizienter zu programmieren, indem sie Code überprüfen, Fehler hervorheben und mögliche Lösungen vorschlagen, bevor sie zu größeren Problemen werden. Mittlerweile können Autoren generative KI-Tools nutzen, um Essays, Artikel und andere schriftliche Arbeiten zu planen, zu entwerfen und zu überarbeiten, allerdings oft mit gemischten Ergebnissen.

Anwendungsbereiche

Der Einsatz generativer KI variiert von Branche zu Branche und ist in manchen Branchen etablierter als in anderen. Aktuelle und vorgeschlagene Anwendungsfälle umfassen Folgendes:

• Gesundheit: Generative KI wird als Werkzeug zur Beschleunigung der Arzneimittelentdeckung erforscht, während Werkzeuge wie z AWS HealthScribe Sie ermöglichen es Ärzten, Patientengespräche zu transkribieren und wichtige Informationen in ihre elektronische Krankenakte hochzuladen.
• Digitales Marketing: Werbetreibende, Vermarkter und Vertriebsteams können generative KI nutzen, um personalisierte Kampagnen zu erstellen und Inhalte an die Vorlieben der Verbraucher anzupassen, insbesondere in Kombination mit Daten zum Kundenbeziehungsmanagement.
• Ausbildung: Einige Lehrmittel beginnen damit, generative KI zu integrieren, um personalisierte Lernmaterialien zu entwickeln, die auf die individuellen Lernstile der Schüler zugeschnitten sind.
• Finanzen: Generative KI ist eines von vielen Werkzeugen in komplexen Finanzsystemen zur Analyse von Marktmustern und zur Antizipation von Börsentrends und wird zusammen mit anderen Prognosemethoden zur Unterstützung von Finanzanalysten eingesetzt.
• Umwelt: In den Umweltwissenschaften nutzen Forscher generative Modelle der künstlichen Intelligenz, um Wettermuster vorherzusagen und die Auswirkungen des Klimawandels zu simulieren.

Gefahren und Grenzen generativer künstlicher Intelligenz

Ein großes Problem beim Einsatz generativer KI-Tools – insbesondere solcher, die der Öffentlichkeit zugänglich sind – ist ihr Potenzial zur Verbreitung von Fehlinformationen und schädlichen Inhalten. Die Auswirkungen können weitreichend und schwerwiegend sein und von der Aufrechterhaltung von Stereotypen, Hassreden und schädlichen Ideologien bis hin zur Schädigung des persönlichen und beruflichen Rufs und der Gefahr rechtlicher und finanzieller Auswirkungen reichen. Es wurde sogar vermutet, dass der Missbrauch oder die Misswirtschaft generativer KI die nationale Sicherheit gefährden könnte.

Diese Risiken sind den Politikern nicht entgangen. Im April 2023 schlug die Europäische Union vor neue Urheberrechtsregeln für generative KI Dies würde Unternehmen dazu verpflichten, urheberrechtlich geschütztes Material offenzulegen, das zur Entwicklung generativer Werkzeuge für künstliche Intelligenz verwendet wird. Diese Regeln wurden in dem im Juni vom Europäischen Parlament verabschiedeten Gesetzesentwurf gebilligt, der auch strenge Beschränkungen für den Einsatz künstlicher Intelligenz in EU-Mitgliedsländern vorsah, einschließlich eines vorgeschlagenen Verbots der Echtzeit-Gesichtserkennungstechnologie in öffentlichen Räumen.

Die Automatisierung von Aufgaben durch generative KI wirft auch Bedenken hinsichtlich der Verdrängung von Arbeitskräften und Arbeitsplätzen auf, wie McKinsey betont. Nach Angaben der Beratungsgruppe könnte die Automatisierung bis 12 zu 2030 Millionen Karrierewechseln führen, wobei sich der Arbeitsplatzverlust auf Bürounterstützung, Kundendienst und Gastronomie konzentriert. Der Bericht schätzt, dass die Nachfrage nach Bürokräften „… um 1,6 Millionen Arbeitsplätze zurückgehen könnte, zusätzlich zu Verlusten von 830.000 bei Einzelhandelsverkäufern, 710.000 bei Verwaltungsassistenten und 630.000 bei Kassierern.“

Generative KI und allgemeine KI

Generative KI und allgemeine KI stellen verschiedene Seiten derselben Medaille dar. Beide betreffen den Bereich der künstlichen Intelligenz, Ersteres ist jedoch eine Unterart der Letzteren.

Generative KI nutzt verschiedene Techniken des maschinellen Lernens wie GAN, VAE oder LLM, um neue Inhalte aus Modellen zu generieren, die aus Trainingsdaten gelernt wurden. Diese Ausgaben können Text, Bilder, Musik oder alles andere sein, was digital dargestellt werden kann.

Künstliche allgemeine Intelligenz, auch künstliche allgemeine Intelligenz genannt, bezieht sich im Großen und Ganzen auf das Konzept von Computersystemen und Robotik, die über menschenähnliche Intelligenz und Autonomie verfügen. Das ist immer noch Science-Fiction: Denken Sie an WALL-E von Disney Pixar, Sonny aus „I, Robot“ von 2004 oder HAL 9000, die bösartige künstliche Intelligenz aus Stanley Kubricks „2001: Odyssee im Weltraum“. Die meisten aktuellen KI-Systeme sind Beispiele für „schmale KI“, da sie für sehr spezifische Aufgaben konzipiert sind.

Generative KI und maschinelles Lernen

Wie oben beschrieben ist generative KI ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Generative KI-Modelle nutzen Techniken des maschinellen Lernens, um Daten zu verarbeiten und zu generieren. Im Allgemeinen bezieht sich künstliche Intelligenz auf das Konzept von Computern, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die ansonsten menschliche Intelligenz erfordern würden, wie z. B. Entscheidungsfindung und NLP.

Maschinelles Lernen ist die grundlegende Komponente der künstlichen Intelligenz und bezieht sich auf die Anwendung von Computeralgorithmen auf Daten, um einem Computer beizubringen, eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Maschinelles Lernen ist der Prozess, der es Systemen der künstlichen Intelligenz ermöglicht, fundierte Entscheidungen oder Vorhersagen auf der Grundlage erlernter Muster zu treffen.

Ist generative künstliche Intelligenz die Zukunft?

Das explosionsartige Wachstum der generativen KI lässt nicht nach, und da immer mehr Unternehmen sich der Digitalisierung und Automatisierung zuwenden, dürfte die generative KI in der Zukunft der Branche eine zentrale Rolle spielen. Die Fähigkeiten der generativen KI haben sich bereits in Branchen wie der Erstellung von Inhalten, der Softwareentwicklung und der Medizin als wertvoll erwiesen, und mit der weiteren Weiterentwicklung der Technologie werden ihre Anwendungen und Anwendungsfälle zunehmen.

Die Auswirkungen generativer KI auf Unternehmen, Einzelpersonen und die Gesellschaft als Ganzes hängen jedoch davon ab, wie wir mit den damit verbundenen Risiken umgehen. Sicherstellen, dass künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt ethisch Minimierung der Voreingenommenheit, Verbesserung der Transparenz und Rechenschaftspflicht und Unterstützung der Governance Die Datenerfassung wird von entscheidender Bedeutung sein, während es bereits jetzt eine Herausforderung darstellt, sicherzustellen, dass die Regulierung mit der rasanten Entwicklung der Technologie Schritt hält. Ebenso wird es wichtig sein, ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Beteiligung zu finden, wenn wir hoffen, das volle Potenzial generativer KI auszuschöpfen und gleichzeitig etwaige negative Folgen abzumildern.

Ercole Palmeri