Wie funktioniert generative KI?

Generative KI verwendet erweiterte Machine Learning-Techniken, um große Datasets zu analysieren und neue Inhalte basierend auf dem Kontext, Stil, der Struktur und dem Ton der ursprünglichen Daten zu generieren. Beim Erstellen von Inhalten nutzt das KI-Modell Muster in den Daten, um Ausgaben zu erstellen, die häufig nicht von menschgemachten Inhalten unterschieden werden können, egal ob es sich um Text, Bilder, Code oder sogar Musik handelt.

Die Entwicklung der generativen KI kann bis in die Anfangszeit von Chatbots zurückverfolgt werden, bei denen es sich in erster Linie um regelbasierte Systeme mit eingeschränkten Konversationsfähigkeiten handelte. Dies war der Beginn der Konversations-KI, die sich von der generativen KI unterscheidet, da sie sich speziell auf Computer konzentriert, die in einem beständigen Dialog mit Benutzern stehen, häufig im Kundensupport oder einer virtuellen Assistentenrolle.

Mit zunehmender Rechenleistung und Verfügbarkeit von Daten stellte die Einführung komplexerer Modelle wichtige Meilensteine dar. Die Veröffentlichung von ChatGPT von OpenAI war bahnbrechend bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und zeigte, das natürliche, kontextbezogene Dialoge generiert werden können. Verbesserungen in neuronalen Netzwerken verbesserten die Fähigkeit des Modells, Sprachdaten zu verstehen, weiter, wodurch Interaktionen noch nahtloser und menschenähnlicher wurden.

Generative KI hat seitdem in vielen Branchen Anwendung gefunden und verändert die Art und Weise, wie Organisationen Kreativität und Problemlösungen angehen. Generative KI hilft beim Schreiben von Skripts, Entwerfen von Grafiken und Bewerten von Musik. Sie erstellt personalisierte Inhalte, die auf bestimmte Zielgruppen zugeschnitten sind, je nach ihren spezifischen Anforderungen. Sie kann Wechselwirkungen zwischen Medikamenten vorhersagen und die Ergebnisse in einem Bericht zusammenfassen. Sie kann Sie sogar unterstützen, wenn Sie Hilfe benötigen. Durch die Förderung der Kreativität, die Steigerung der Produktivität und die Optimierung von Prozessen transformiert die generative KI ständig, wie wir mit Technologie interagieren – und miteinander. 

Generative KI basiert auf neuronalen Netzwerken, bei denen es sich um Berechnungsmodelle handelt, die an die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns angelehnt sind. Diese Netzwerke bestehen aus mehreren Ebenen miteinander verbundener Neuronen, die Informationen verarbeiten und übertragen, wobei jede Ebene einen bestimmten Zweck bei der Verarbeitung von Informationen erfüllt.

Die erste Ebene, die Eingabeebene, empfängt Rohdaten, die von Ebene zu Ebene weiter transformiert werden, wodurch letztendlich die Ausgabe auf der letzten Ebene erzeugt wird. Diese hierarchische Struktur ermöglicht es neuronalen Netzwerken, komplexe Muster und Darstellungen in Daten zu erlernen, wobei tiefere Ebenen häufig abstraktere Muster identifizieren – genau so wie das menschliche Gehirn Sensorinformationen verarbeitet.

Parameter oder Gewichtungen innerhalb dieser Ebenen sind entscheidend, da sie bestimmen, wie die Eingabedaten transformiert werden. Beispielsweise hat GPT-3.5 mit seinen 175 Milliarden Parametern die beeindruckende Fähigkeit, anspruchsvollen Text zu erlernen und zu generieren, da jeder Parameter dazu beiträgt, dass das Modell Nuancen in Sprache und Kontext erkennt, wodurch es kohärente und kontextrelevante Ausgaben generiert.

Generative KI-Modelle müssen mit Daten trainiert werden. Dazu müssen dem neuronalen Netzwerk große Datasets zur Verfügung gestellt werden, wobei das Modell lernt, Muster zu erkennen. Der Trainingsprozess besteht aus zwei Lerntypen: überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen. Beim überwachten Lernen werden dem Modell beschriftete Daten gegeben, sodass es bestimmte Ausgaben für bestimmte Eingaben erlernen kann, während das Modell beim unbeaufsichtigten Lernen die Daten ohne explizite Bezeichnungen untersucht und eigenständig inhärente Strukturen oder Gruppierungen identifiziert.

Während des Trainings lernt das Modell, seine Vorhersagen iterativ zu verbessern und verfeinert dadurch seine Fähigkeit, konsistente und relevante Ausgaben zu generieren. Dies wird durch einen Prozess namens „Backpropagation“ erreicht, bei dem das Modell Vorhersagen basierend auf den Eingabedaten trifft, seine Ausgaben mit den tatsächlichen Ergebnissen vergleicht und dann einen Fehler oder Verlust berechnet. Diese Feedbackschleife ermöglicht es dem Netzwerk, seine Parameter zu optimieren und seine Fähigkeit, richtige und kohärente Inhalte zu generieren, schrittweise zu verbessern.

In Bezug auf die Sprachverarbeitung unterteilt die generative KI Text in kleinere, verarbeitbare Einheiten auf, die als Token bezeichnet werden und je nach Modellentwurf ganze Wörter, Unterwörter oder sogar einzelne Zeichen darstellen können. Dies ermöglicht es dem Modell, eine Vielzahl von Vokabular und linguistischen Variationen effektiver zu verarbeiten. Durch die Tokenverarbeitung kann das Modell Beziehungen zwischen Wörtern besser verstehen und differenziertere Ausgaben generieren. So wird die Fähigkeit des Modells verbessert, zusammenhängende Sätze zu erstellen und den Kontext über längere Abschnitte hinweg beizubehalten, was wiederum die Leistung bei Aufgaben wie Textgenerierung und Unterhaltung verbessert.

Generative KI verfügt über eine Vielzahl von Anwendungen in einer Reihe von Bereichen und Branchen. Einige wichtige Beispiele sind:

• Menschenähnliche Textgenerierung. Generative KI-Modelle, einschließlich der GPT-Serie, können Artikel, Geschichten und Beiträge in sozialen Medien erstellen und so die Erstellung von Inhalten und Marketingaktivitäten verbessern. Sie können Chatbots unterstützen, die sich an natürlichen Unterhaltungen beteiligen und Kundensupport bieten. Sie können auch dabei helfen, lange Dokumente zusammenzufassen und Codeausschnitte für Entwickler zu generieren, um wiederum die Produktivität zu steigern.
  
  
• Bilderstellung. Modelle wie DALL-E können einzigartige Bilder aus Texteingabeaufforderungen generieren, sodass Benutzer Grafiken oder Designs erstellen können, die bestimmte Konzepte oder Stile widerspiegeln – perfekt für die Ausstattung, das Produktdesign und visuelle Design beim Gaming.
  
  
• Audiogenerierung. Tools wie das MuseNet von OpenAI können Musik in verschiedenen Genres komponieren und so Musiker dabei unterstützten, neue Teile, Soundstracks und Klanglandschaften für Film zu erstellen. Sie können auch realistische Voiceovers und Sprachsynthese für die Verwendung in Hörbüchern, virtuellen Assistenten und Videospielen generieren.
  
  
• Videoerstellung. Generative KI kann bei der Videoerstellung helfen, indem Bearbeitungen vorgeschlagen, Übergänge eingefügt oder sogar neue Aufnahmen generiert werden. So kann Zeit bei der Inhaltsproduktion gespart werden. Modelle wie Synthesia können synthetische Videos mit realistischen Avataren erstellen, die Präsentationen halten oder Inhalte kommentieren, wodurch Bildungs- und Marketingbemühungen vereinfacht werden.

Die generative KI steht vor mehreren Herausforderungen und Einschränkungen, darunter:

• Ressourcenanforderungen. Generative KI-Modelle benötigen erhebliche Rechenleistung und Energie für die Ausführung, sodass das Training kostspielig und schädlich für die Umwelt ist.
  
  
• Fehlende Transparenz. Aufgrund fehlender Transparenz in den internen Prozessen und Entscheidungsfindungen von Modellen ist es schwierig zu verstehen, wie Ausgaben generiert werden. Dies beeinträchtigt die Fähigkeit, KI verantwortlich zu machen.
  
  
• Komplexität der Kreativität.Da KI-generierte Inhalte häufig das Ergebnis von gelernten Mustern und nicht von echten Innovationen sind, kann die generative KI noch immer nicht die Magie und Komplexität der menschlichen Kreativität erfassen.
  
  
• Halluzinationen. Generative KI-Modelle können plausible aber falsche Informationen erzeugen, was zu potenziellen Fehlinformationen führt. Dies stellt ein erhebliches Risiko für kritische Bereiche wie Gesundheit, Gesundheitswesen und Bildung dar.
  
  
• Voreingenommenheit. Trainingsdaten können inhärente Voreingenommenheiten enthalten, was zu Ausgaben führt, die Stereotype aufrechterhalten und bestimmte Gruppen weiter marginalisieren.
  
  
• Fragen zum geistigen Eigentum. Ethische Bedenken in Bezug auf Autorschaft, Eigentum und Verantwortlichkeit sind eine fortlaufende Diskussion im Bereich der KI und signalisieren die Notwendigkeit für verantwortungsvoller KI-Praktiken und -Frameworks.
  
  
• Das Potenzial für Missbrauch. Aufgrund ihrer Fähigkeit, irreführende Inhalte und DeepFakes zu erstellen, kann generative KI für böswillige Zwecke wie Propaganda oder Betrug verwendet werden.

Forscher verfeinern ihre Techniken ständig weiter. Generative KI-Modelle werden also noch fortschrittlicher – und noch verantwortungsvoller. So können kontextbezogenere Inhalte mit weniger Halluzinationen und Fehlinformationen entstehen. Forscher experimentieren auch mit erweiterten Trainingsmethoden, z. B. vertiefendem Lernen mit menschlichem Feedback, wodurch zu differenziertere Ausgaben entstehen könnten, die Bedenken bezüglich Bias ausräumen.

Es wird erwartet, dass generative KI in vielen Bereichen zu erheblichen Innovationen beiträgt. Im Gesundheitswesen generiert KI personalisierte Behandlungspläne, die auf individuelle Patientenprofile zugeschnitten sind, wodurch eine bessere Pflege möglich ist. Im Bildungsbereich verwenden Lehrkräfte KI, um einen benutzerdefinierten Lehrplan zu erstellen, der auf den Stärken und Schwächen der Schüler basiert. Und in der Kreativbranche revolutioniert KI bereits die Art und Weise, wie Designer, Entwickler, Texter und Drehbuchautoren arbeiten. Diese Fortschritte haben jedoch Auswirkungen auf die Gesellschaft. Aufgrund von Veränderungen auf dem Auftragsmarkt und Fragen zum Eigentum gibt es eine wachsende Nachfrage nach weiteren regulatorischen Rahmen für die Rolle von KI im menschlichen Leben.

Da die Ära der KI immer neuer und spannender wird, ist es wichtig, dass Forscher und Fachkräfte sicherstellen, dass ihre Fortschritte dem öffentlichen Wohl dienen und gleichzeitig Risiken durch den kontinuierlichen Dialog mit den Projektbeteiligten minimiert werden. Solange ein Gleichgewicht zwischen Innovationen und ethischen Fragen besteht, ist sicher, dass die KI uns eine strahlende und produktive Zukunft bringt.