Was ist generative KI?

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Form künstlicher Intelligenz, die große Datenmengen basierend auf Kriterien, die aus Eingabeaufforderungen extrahiert wurden, analysieren kann, um neue Inhalte – einschließlich Text, Bilder, Videos, Audio und Code – mit denselben Mustern und Strukturen zu erstellen. GenAI-Modelle trainieren weiterhin mit verfügbaren Daten oder lernen aus ihnen, was den Endverbrauchern der Inhalte neue und sich kontinuierlich weiterentwickelnde Antworten bietet.

Generative KI-Lösungen werden in verschiedenen Branchen verwendet, um Kreativität zu inspirieren, Geschäftsprozesse zu verbessern, bessere Erlebnisse zu bieten und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Neue Implementierungen machen jeden Tag Schlagzeilen, und Unternehmen suchen überall nach Möglichkeiten, GenAI zu operationalisieren und sich seinen bahnbrechenden Wert zu Nutze zu machen.

Vordenker stellen jedoch auch ernste und plausible Bedenken bei der Verwendung von GenAI fest, einschließlich Jobverlagerung, Datenschutzbedenken, das Potenzial für Fehlinformationen und ethische Dilemmas. Dementsprechend ist es entscheidend, dass Unternehmen bei der Erforschung und Implementierung generativer KI-Lösungen bewusst Anstrengungen unternehmen, um die Risiken zu verstehen und zu mindern.

GenAI-Vorteile

Der Wert von GenAI wird dadurch realisiert, wie seine generierten Inhalte von Einzelpersonen und Unternehmen verwendet werden, um das tägliche Leben zu verbessern und Ziele zu erreichen:

• Personalisierung: Generative KI kann verwendet werden, um Produkte, Dienste und Erlebnisse basierend auf individuellen Präferenzen und Anforderungen zu personalisieren. Im Gesundheitswesen kann GenAI beispielsweise helfen, personalisierte Behandlungspläne basierend auf der medizinischen Vorgeschichte und den Testergebnissen eines Patienten zu generieren. Finanzunternehmen können die Technik verwenden, um Investitionsempfehlungen basierend auf Marktdaten und Kundenpräferenzen zu generieren.
• Verbesserter Kundenservice: Generative KI kann sich wiederholende Aufgaben automatisieren und einen effizienteren und effektiveren Kundendienst bieten. Dies kann Kunden helfen, schneller Antworten auf ihre Fragen zu erhalten und Probleme einfacher zu lösen.
• Erhöhte Kreativität: Generative KI kann neue und einzigartige Inhalte wie Musik, Kunst und Schrift basierend auf Mustern und Präferenzen erstellen. Im Einzelhandel kann GenAI beispielsweise Produktbeschreibungen und Bilder für E-Commerce-Websites mit Kundenkontakt generieren.
• Verbesserte Zugänglichkeit: Generative KI kann verwendet werden, um Produkte und Dienste für Menschen mit Behinderungen zugänglicher zu machen, wie durch Generierung von Untertiteln für Videos oder durch Umwandeln von Text in Sprache.
• Erhöhte Effizienz: Generative KI kann sich wiederholende und zeitraubende Aufgaben wie Dateneingabe, Dokumentprüfung und sprachbezogene Aufgaben automatisieren. Dies kann Unternehmen und Kunden helfen, produktiver zu sein und ihre Ziele einfacher zu erreichen. In der Transport- und Logistikbranche kann GenAI beispielsweise verwendet werden, um Lieferpläne basierend auf Verkehrsdaten und Kundenpräferenzen zu generieren.
• Bessere Entscheidungsfindung: Generative KI kann Erkenntnisse und Empfehlungen basierend auf großen Datenmengen generieren, was es Einzelpersonen und Unternehmen erleichtert, fundierte Entscheidungen zu treffen. In der Fertigung können Unternehmen beispielsweise GenAI verwenden, um Ideen für neue Produktdesigns basierend auf bestehenden Produkten und Kundenpräferenzen zu generieren.
• Neue und aufregende Erlebnisse: Generative KI kann neue und aufregende Erlebnisse wie virtuelle und erweiterte Realität schaffen, die ohne die Technologie nicht möglich wären.

Wie GenAI funktioniert

Die Implementierung einer generativen KI-Lösung für jeden Anwendungsfall erfordert erhebliche Anstrengungen von Datenwissenschaftlern und Entwicklern. Das liegt daran, dass GenAI durch riesige Datenmengen und aufwendig trainierte KI-Algorithmen ermöglicht wird. Generative KI basiert auf und wird in Verbindung mit sprachlicher KI und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) bereitgestellt, was es KI ermöglicht, menschliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen. Gemeinsam können generative KI und NLP eine Benutzerabfrage verstehen und eine geeignete Antwort generieren – unabhängig davon, ob sie aus Text, Video, Bildern oder Audio bestehen soll.

Generative KI-Lösungen verwenden KI-Systeme, die als große Sprachmodelle (Large Language Models/LLMs) bezeichnet werden, die tiefe neuronale Netzwerke verwenden, um Text zu verarbeiten und zu generieren. Sie werden mit riesigen Datenmengen trainiert und arbeiten daran, Gemeinsamkeiten zwischen ähnlichen Datentypen und Informationen zu finden, um neue, kohärente Ausgaben zu erstellen und zu liefern.

LLMs beruhen auf Transformatorarchitekturen, um Eingangssequenzen parallel zu verarbeiten, was im Vergleich zu herkömmlichen neuronalen Netzwerken die Leistung und Geschwindigkeit erhöht. In das Modell-Training fließt auch der Input von Datenwissenschaftlern und Fachleuten ein, die dabei helfen, das Lernen des Algorithmus zu steuern und ihm zu genaueren Ausgaben zu verhelfen.

Um GenAI-Lösungen zu ermöglichen, können Unternehmen GenAI-Modelle entweder von Grund auf neu trainieren oder ein vortrainiertes Modell auswählen, das an ihre spezifischen Anforderungen angepasst werden kann. Beispielsweise kann ein generalisierter KI-Chatbot-Algorithmus auf die spezifischen Attribute des Kundenstamms und Geschäftsmodells eines Unternehmens trainiert werden. Ein weiteres Beispiel: Ein Modell, das für die Generierung von Text im Content-Marketing verwendet werden soll, kann weiter spezialisiert oder feinjustiert werden, um sich auf eine bestimmte Branche und Zielgruppe zu fokussieren. Außerdem entstehen in rasanter Geschwindigkeit immer mehr domänenspezifische Modelle. Anders als größere Modelle werden sie mit kleineren, gezielteren Datensätzen trainiert. Es hat sich gezeigt, dass solche kleineren Modelle die Genauigkeit von größeren Modellen replizieren können, wenn sie mit sorgfältig gewonnenen Daten trainiert werden.

Entwickler können während der Inferenz auch Retrieval Augmented Generation (RAG) verwenden, um vortrainierte Modelle mit aktuellen, proprietären und vertraulichen Daten aus Vektordatenbanken zu ergänzen. Dies vereinfacht die Anpassung und Aktualisierung und ermöglicht die Zuordnung generierter Informationen zu ihrer Quelle.

Hier ist eine kurze (wenn auch technisch anspruchsvolle) Übersicht über drei gängige Arten von GenAI-Modellen:

• Generative feindliche Netzwerke (GANs): Diese umfassen zwei neuronale Netze, einen Generator und einen Diskriminator, die gleichzeitig trainiert werden. Der Generator erstellt neue Dateninstanzen, während der Diskriminator sie mit einer Reihe echter Daten bewertet. Das Ziel des Generators ist es, Daten zu produzieren, die von echten Daten nicht unterschieden werden können, während es das Ziel des Diskriminators ist, zwischen den beiden richtig zu unterscheiden. Im Laufe der Zeit verbessert sich der Generator und erzeugt immer realistischere Daten.
• Variationale Autoencoder (VAEs): VAEs kombinieren Prinzipien aus neuronalen Netzwerken und probabilistischer Modellierung, um neue Dateninstanzen durch einen Codierungs- und Decodierungsprozess zu generieren. Ein VAE-Modell beginnt mit der Komprimierung von Eingabedaten in eine vereinfachte Darstellung ihrer Eigenschaften. Dann dekodiert sie diese vereinfachte Version und versucht, die Eingabedaten in ihre ursprüngliche Form zu rekonstruieren. Durch diesen Prozess lernt die VAE die wesentlichen zugrunde liegenden Funktionen und Parameter der Daten und hilft ihr, realistischere und anpassbare Ausgaben zu generieren.
• Transformer-Modelle: Modelle wie generativer vortrainierter Transformer (GPT) können hochgradig kohärenten und kontextuell relevanten Text generieren. Diese Modelle, die ursprünglich für Verarbeitungsaufgaben natürlicher Sprache entwickelt wurden, werden mit großen Datenmengen trainiert und können Textaufforderungen vervollständigen, Sprachen übersetzen, Fragen beantworten und sogar kreatives Schreiben generieren.

Während des Generierungsprozesses können verschiedene Strategien verwendet werden, um Kreativität und Kohärenz in den Ausgaben auszugleichen. Laufende Forschung zielt darauf ab, diese Modelle transparenter zu machen, Vorurteile zu reduzieren und die sachliche Genauigkeit zu verbessern. Es gibt auch eine Entwicklung hin zu Modellen, die gleichzeitig mit mehreren Datentypen arbeiten können, z. B. Text, Bildern und Audio.

Wie GenAI verwendet wird

Wie Unternehmen GenAI anwenden, hängt von der geschäftlichen Herausforderung ab, die sie zu lösen versuchen.

Textgenerierung

Die vielleicht häufigste Verwendung von GenAI ist die Textgenerierung, bei der die Technik – unterstützt von großen neuronalen Netzen – menschenähnlichen Text verstehen und erstellen kann. Die Textgenerierung gibt es schon seit Jahrzehnten, aber sie hat in den letzten Jahren deutlich an Bedeutung gewonnen. Zu den beliebtesten Anwendungen gehören Chatbots, Marketinginhalte, Sprachübersetzungsdienste, Zusammenfassungstools, Kundensupportantworten und Geschäftsberichte. Wenn ein Projekt irgendeine Art von Schreiben erfordert, kann eine Organisation die Textgenerierung als Teil des kreativen Prozesses erkunden.

Bild-, Video-, Sprach- und Musikgenerierung

Mit riesigen Datenmengen von Millionen bestehender Bilder als Grundlage kann GenAI Muster lernen und dann neue, originelle Bilder basierend auf Kriterien, die in Textaufforderungen enthalten sind, erstellen. Werbung, Gaming und Produktdesign verwenden die Technik, um kreative Konzepte schnell zu erkunden und zu erweitern und Prototyping-Prozesse zu beschleunigen.

Unternehmen verwenden GenAI auch, um Video und Sprache zu erstellen. Ob die Generierung zusätzlicher Frames für ein bestehendes Video, die Erstellung einer völlig neuen Szene oder die Manipulation oder Ergänzung von Sprache oder Audio – die potenziellen Zeit- und Kosteneinsparungen der Verwendung von GenAI zur Erfüllung dieser Aufgaben sind in vielen Fällen attraktiv.

GenAI kann auch Musik machen, indem es neuronale Netzwerke verwendet, die mit riesigen musikalischen Datenmengen trainiert wurden, um Struktur, Stil und emotionale Inhalte zu verstehen. Musik ist sehr subjektiv, sodass es eine Frage des persönlichen Geschmacks ist, ob Zuhörer die Ausgabe mögen – ähnlich wie bei der von Menschen geschaffenen Musik.

Code-Generierung

GenAI kann die Produktivität von Entwicklern durch die Produktion von Code verbessern, was es erreicht, indem es Muster aus bestehenden Codesätzen und Dokumentation lernt. Die Technologie kann Funktionen, Klassen oder ganze Programme basierend auf Eingabeaufforderungen oder Spezifikationen natürlicher Sprache generieren. Viele Unternehmen verwenden GenAI, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen, Routinecodierungsaufgaben zu automatisieren und das Debugging zu unterstützen – während sie gleichzeitig nach der geeigneten Menge menschlicher Aufsicht suchen, um Qualität, Sicherheit und Abstimmung mit den Projektanforderungen zu gewährleisten.

Chatbots

Schneller, effizienter und nützlicher Kundendienst ist eine nicht verhandelbare Anforderung für jedes Unternehmen. Deshalb implementieren so viele dynamische und intelligente dialogorientierte KI-Modelle, mit denen Kunden über Text oder Sprache interagieren können. GenAI unterstützt Chatbots durch das Verstehen und Generieren menschenähnlicher Textantworten. Neben dem Kundendienst können KI-Chatbots Marketingbemühungen ergänzen und interne Kommunikation unterstützen. Sie können auch in Websites, Messaging-Apps oder Sprachassistenten integriert werden.

Datenverbesserung

Mit GenAI können Entwickler synthetische Daten erstellen, um Trainingsdatenmengen für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle zu erweitern oder die Modellleistung und Generalisierung zu verbessern. Die Technologie kann KI-Variationen von Bildern, Text oder anderen Datentypen generieren und hilft, begrenzte Datenmengen zu erweitern.

Herausforderungen von GenAI

Wie bei den meisten neuen und sich kontinuierlich weiterentwickelnden Techniken gibt es Herausforderungen bei der Implementierung und Verwendung generativer KI. Grundsätzlich sollten Entscheidungsträger sich der Datensicherheits- und Datenschutzrisiken, computingbezogenen Ressourcen und Kosten sowie ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen bewusst sein, einschließlich der Möglichkeit der Verbreitung von Fehlinformationen.

Anwendungsfallspezifische Herausforderungen

Jeder generative KI-Anwendungsfall stellt seine eigenen Herausforderungen dar:

• Textgenerierung: Trotz der unglaublichen Fortschritte, die scheinbar jeden Tag gemacht werden, ist die Textgenerierung alles andere als narrensicher. Daher ist es entscheidend, dass Menschen den Prozess überwachen, die Genauigkeit und Angemessenheit der generierten Inhalte gewährleisten und in vielen Fällen einem ersten Entwurf, der mit GenAI-Technik erstellt wurde, originelle, durchdachte und wertvolle Ideen und Sprache bieten.
  Darüber hinaus sollten Unternehmen aus kreativen und rechtlichen Gründen Richtlinien für die verantwortungsvolle Anwendung der Textgenerierung implementieren, potenzielle Vorurteile adressieren und KI-generierte Inhalte vor der Veröffentlichung überprüfen.
• Bild-, Video-, Sprach- und Musikgenerierung: Wie bei der Textgenerierung gibt es bei der Verwendung von GenAI zur Erstellung von Bildern Risiken und potenzielle Bedenken, insbesondere im Zusammenhang mit Kreativität, Authentizität und Rechten an geistigem Eigentum. Talentierte menschliche Designer müssen nicht nur GenAI-Tools effektiv bei der Eingabe auffordern, sondern auch die mit der Technik erzeugten Bilder überprüfen, verfeinern und anpassen.
  Zu den potenziellen Herausforderungen mit GenAI-Video und -Sprache gehören erhebliche ethische Risiken, von unbeabsichtigter Falschdarstellung bis zu Deepfakes. Dementsprechend sollten Video und Sprache von GenAI verantwortungsvoll verwendet werden, vorzugsweise von Fachleuten, die sich an formale Markenrichtlinien und organisatorische Aufsicht halten.
  Bei der Verwendung von GenAI zur Musikgestaltung sollten Unternehmen beachten, dass Musiker seit Tausenden von Jahren Songs, Sounds und Beats schreiben, spielen und teilen, und sie zweifellos einzigartige menschliche Vorteile mit dem Prozess und den Ergebnissen bringen.
• Chatbots: Da GenAI-Chatbots Routineabfragen rund um die Uhr verarbeiten können, helfen sie Menschen, komplexere Probleme zu lösen. Aber wie bei anderen GenAI-Implementierungen gibt es Grenzen, was die Technik erreichen kann. Unternehmen sollten sicherstellen, dass menschliche Unterstützung bei Bedarf verfügbar ist. Darüber hinaus erfordert eine effektive Implementierung eine kontinuierliche Überwachung und Verfeinerung basierend auf Benutzerinteraktionen und Feedback.
• Datenverbesserung: Neben ihren praktischen Vorteilen kann die Datenverbesserung Vorurteile (Bias) in Datenmengen reduzieren und Modelle robuster machen. Unternehmen müssen jedoch sicherstellen, dass die synthetischen Daten reale Szenarien genau repräsentieren und keine neuen Vorurteile oder Fehler einführen.

Überlegungen zu verantwortungsvoller KI

Führende Unternehmen im Bereich KI-Innovation arbeiten an verantwortungsvollen KI-Praktiken zusammen und verpflichten sich ihnen, um diese Risiken zu reduzieren und gleichzeitig die Vorteile der Technik für die Gesellschaft zu maximieren. Zu den wichtigsten Attributen verantwortungsvoller KI gehören:

• Entwicklung, Bewertung und Bereitstellung von KI-Systemen auf sichere, vertrauenswürdige und ethische Weise, um inklusive KI zu gewährleisten, die von verschiedenen Teams entwickelt wird.
• Achtung der Menschenrechte, Ermöglichung menschlicher Aufsicht, Erforderung von Transparenz und Erklärbarkeit und Verpflichtung zu Datenschutz, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Privatsphäre, Gerechtigkeit und Inklusion und ökologischer Nachhaltigkeit.
• Die Einhaltung und Zuordnung zu starker interner und externer Governance.
• Engagement in Forschungs- und Kollaborationsinitiativen mit Multistakeholdern, um die Belastung verantwortungsvoller KI-Entwicklung für alle zu erleichtern.

Zukunft von GenAI

Optimismus und Energie treiben Unternehmen überall an, generative KI-Lösungen, die Effizienz schaffen und neue Geschäftsmöglichkeiten fördern, zu untersuchen. Mit Blick in die Zukunft werden wir wahrscheinlich neue Implementierungen in Bereichen sehen, die von wissenschaftlicher Forschung bis zu Design reichen:

• Entscheidungsprozesse werden durch KI-generierte Szenarien und Vorhersagen verbessert und bieten wertvolle Erkenntnisse in fast jeder Branche.
• Produktdesign- und Prototyping-Prozesse werden effizienter und innovativer werden und die Markteinführungszeit beschleunigen.
• Chatbots und virtuelle Assistenten werden sich weiterentwickeln, um komplexere Interaktionen zu verarbeiten und den Kundendienst und die interne Unterstützung zu verbessern.
• Personalisierte Content-Gestaltung im großen Maßstab kann Marketing- und Kundenengagement-Strategien revolutionieren.

Die Möglichkeiten sind so aufregend wie unermesslich. Unternehmen werden jedoch robuste ethische Frameworks und Governance-Strukturen für künstliche Intelligenz entwickeln müssen, um eine verantwortungsvolle Verwendung zu gewährleisten – und müssen ihre Workflows anpassen und ihre Arbeitskräfte upskillen, um Innovationen zu entwickeln und die breite und immer mehr zunehmende Palette von Möglichkeiten zu nutzen.