Was ist generative KI?

„Generative KI“ ist ein Teilbereich von Künstlicher Intelligenz, der neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik, Audio oder Videos erzeugen kann. Im Gegensatz zu anderen KI-Systemen, die vorhandene Daten analysieren und klassifizieren, können generative KI-Modelle völlig neue Inhalte erstellen. Beispielsweise können Sie sich anhand einer Textbeschreibung ein realistisches Bild oder ein Musikstück im Stile eines bestimmten Komponisten erstellen lassen. Damit das funktionieren kann, werden diese generativen Modelle mit riesigen Datenmengen trainiert. So lernen sie Muster und Strukturen, um dann ähnliche, aber neuartige Inhalte zu generieren. Dabei werden vor allem zwei Ansätze verwendet:

1. Generative Adversarial Network (GAN): Zwei neuronale Netze – Generator und Diskriminator – trainieren sich gegenseitig. Der Generator erzeugt Inhalte, die der Diskriminator als echt oder gefälscht klassifiziert. Durch den Wettbewerb verbessern sich beide Modelle kontinuierlich.
2. Autoregressives Sprachmodell: Diese Modelle generieren realistische Texte, indem Sie die Wahrscheinlichkeiten für das nächste Zeichen oder Wort berechnen. Sprachmodelle wie ChatGPT oder GPT basieren auf diesem Prinzip.

Hauptunterschiede: KI vs. maschinelles Lernen

KI ist der Oberbegriff für alle Systeme, die „intelligent“ handeln, also menschliche Intelligenz nachzuahmen. Maschinelles Lernen ist dabei eine spezielle Methode innerhalb der KI, die es Computern ermöglicht, durch Erfahrung besser zu werden. Es gibt KI-Systeme, die nicht auf maschinellem Lernen basieren. Beim maschinellem Lernen geht es darum, einer Maschine eine bestimmte Aufgabe beizubringen.

Machine Learning vs. Deep Learning: Was ist der Unterschied?

Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) sind Teilgebiete der künstlichen Intelligenz, die oft miteinander verwechselt werden. Deep Learning ist eine Unterkategorie von Machine Learning, während Künstliche Intelligenz das große Ganze ist.

Wie funktioniert Machine Learning?

Beim Machine Learning lernen Algorithmen selbstständig aus Daten, ohne explizit programmiert zu werden. Anhand von Beispieldaten erkennen sie Muster und Gesetzmäßigkeiten, um dann Vorhersagen für neue, unbekannte Daten zu treffen. Für maschinelles Lernen genügen oft bereits einige tausend Beispiele, um innerhalb weniger Minuten oder Stunden gute Ergebnisse zu erzielen.

Wie funktioniert Deep Learning?

Deep Learning basiert auf künstlichen neuronalen Netzen, die in vielen Schichten (daher „deep“) angeordnet sind. Durch diese Struktur kann ein Deep-Learning-Algorithmus sehr komplexe, nicht-lineare Zusammenhänge in großen Datenmengen erkennen. Deep-Learning-Modelle sind besonders leistungsfähig bei Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung.

Anwendungsbeispiele

Was sind Large Language Models (LLMs)?

Large Language Models (LLMs) sind Deep-Learning-Modelle, die auf riesigen Textdatenmengen trainiert wurden. Sie haben ein tiefes Verständnis für Sprache entwickelt und können beeindruckende Sprachaufgaben wie Textgenerierung, Übersetzung oder Beantwortung von Fragen meistern. Ein bekanntes Beispiel für ein LLM ist GPT (Generative Pre-trained Transformer) von OpenAI.

Wie funktionieren LLMs?

LLMs funktionieren auf Basis neuronaler Netzwerke, bestehen aus vielen Schichten von künstlichen Neuronen, die in einer Architektur namens Transformer angeordnet sind. Beim Training analysieren sie eine große Sammlung von Texten, um Vorhersagen über das nächste Wort in einem Satz treffen zu können. Daraus lernen sie Grammatik, Faktenwissen, logische Abläufe und sogar stilistische Feinheiten.

Nach dem Training können sie Texte generieren, Fragen beantworten, Code schreiben, Zusammenfassungen erstellen und vieles mehr – oft mit erstaunlicher Präzision und Sprachgefühl. Trotz ihrer Fähigkeiten sind LLMs jedoch nicht unfehlbar: Sie können Fehler machen, Halluzinationen erzeugen oder Vorurteile der Trainingsdaten übernehmen.

Vorteile von Large Language Models

LLMs wie ChatGPT beherrschen die Sprache auf einem bisher unerreichten Niveau. Sie können Zusammenhänge erfassen, Fragen beantworten und glaubwürdige Texte generieren. Damit automatisieren sie viele Aufgaben und schaffen neue Möglichkeiten.

Beispiel für ein LLM: ChatGPT

ChatGPT ist ein Large Language Model, das von OpenAI entwickelt wurde. Es basiert auf dem GPT (Generative Pre-trained Transformer) Modell. ChatGPT kann auf Anweisungen und Fragen in natürlicher Sprache reagieren, Texte in unterschiedlichen Stilen und Formaten generieren und sogar Programmcode schreiben. Trainiert wurde ChatGPT mit einer riesigen Menge an Textdaten aus dem Internet, darunter Bücher, Artikel und Webseiten. Durch zusätzliches Reinforcement Learning mit menschlichem Feedback hat es gelernt, menschenähnliche Antworten zu geben.

Welche KI-Trainingsmethoden gibt es?

Es gibt unterschiedliche Ansätze, um KI-Modelle zu trainieren und zu optimieren. Die wichtigsten sind überwachtes und unüberwachtes Lernen sowie spezielle Methoden für die Verarbeitung natürlicher Sprache.

Was ist Supervised Learning?

Beim Supervised Learning oder überwachten Lernen werden dem Modell Beispieldaten zusammen mit den korrekten Ergebnissen (Labels) präsentiert. Anhand dieser Paare lernt das Modell, die richtigen Vorhersagen zu treffen.

Was ist Unsupervised Learning?

Beim Unsupervised Learning oder unüberwachten Lernen muss das Modell ohne vorgegebene Labels Muster und Strukturen in den Daten finden. Typische Anwendungen sind Clustering oder Dimensionsreduktion.

Was ist Natural Language Processing (NLP)?

Für die Verarbeitung natürlicher Sprache wurden spezielle Techniken entwickelt. Dazu gehören Word Embeddings, um Wörter in Vektoren zu übersetzen, sowie Sequence-to-Sequence Modelle und eben der Transformer für Sprachverständnis und -generierung.

Was ist Retrieval-Augmented Generation?

Retrieva-Augmented Generation (RAG) ist ein Ansatz in der Künstlichen Intelligenz, bei dem Sprachmodelle (wie GPT) mit einer externen Wissensquelle kombiniert werden, um bessere und aktuellere Antworten zu erzeugen.

Statt sich ausschließlich auf das im Modell gespeicherte Wissen zu verlassen, sucht das System bei RAG zunächst gezielt nach relevanten Informationen in einer Dokumentensammlung, Datenbank oder im Web (Retrieval-Teil). Die gefundenen Inhalte werden dann zusammen mit der ursprünglichen Nutzeranfrage an das Sprachmodell übergeben, das auf dieser Basis eine fundierte Antwort generiert (Generation-Teil).

Welche Anwendungsmöglichkeiten für generative KI gibt es?

Die Entwicklung der generativen KI schreitet voran und es ergeben sich immer neue Möglichkeiten für kreative Aufgaben oder die Automatisierung komplexer Aufgaben.

Texterstellung und -bearbeitung

Unternehmen können generative KI einsetzen, um Produktbeschreibungen, Blogposts oder Marketingtexte zu erstellen oder auch zusammenzufassen, umzuformulieren und zu übersetzen.

Bild- und Videogenerierung

Mit KI-Modellen wie beispielsweise Midjourney oder DALL-E haben Unternehmen die Möglichkeit, sich realistische oder künstlerische Bilder erstellen zu lassen, um sie für Marketingzwecke wie Flyer oder auf der Unternehmens-Website einzusetzen. Auch Videos und Animationen lassen sich auf Basis von Textbeschreibungen generieren.

Code-Generierung und Softwareentwicklung

KI-Codierungs-Assistenten wie beispielsweise GitHub Copilot hilft Entwicklungsfachkräften, Programmcode schneller und mit weniger Aufwand zu schreiben und automatisch zu testen oder dokumentieren zu lassen.

Musik- und Audioproduktion

KI-Musik-Generatoren wie beispielsweise AIVA oder Soundraw können Klanglandschaften erschaffen oder Musikstücke im Stil bekannter Komponisten erzeugen.

Design- und Produktentwicklung

KI-Lösungen können bei der Gestaltung von Logos, Produkten oder Benutzeroberflächen sowie bei der Entwicklung von Prototypen unterstützen.

Personalisierte Inhalte und Marketing

Möglich sind an die Zielgruppe angepasste Werbung, Social-Media-Beiträge (zum Beispiel mit der heise KI Social App) oder Newsletter. Auch die Automatisierung von Kundenkommunikation über Chatbots und virtuelle Assistenten wird durch leistungsfähige Sprachmodelle immer besser.

Bildung und E-Learning

Beim Generieren von Lernmaterialien oder interaktiven Übungen können KI-Tools ebenso helfen wie beim Erklären komplexer Sachverhalte.

Forschung und Wissensarbeit

Vor allem in der Literaturrecherche, bei der Zusammenfassung wissenschaftlicher Texte sowie bei der Unterstützung von Datenanalyse und Hypothesengenerierung kann KI nützlich sein.

Fazit und Handlungsempfehlungen

Generative KI mit Large Language Models wie ChatGPT ist eine faszinierende und mächtige Technologie. Sie hat enormes Potenzial, birgt aber auch Herausforderungen. Maßnahmen sind wichtig, um die Chancen zu nutzen und die Risiken zu minimieren:

• Unternehmen sollten die Möglichkeiten der generativen KI für ihr Geschäft prüfen und pilotieren. Gleichzeitig müssen sie Datenschutz und ethische Aspekte im Blick haben.
• Anwender sollten die Fähigkeiten, aber auch die Grenzen der Modelle kennen. Outputs kritisch hinterfragen und nicht blind vertrauen ist wichtig.
• Entwickler und Forscher müssen an robusten, steuerbaren und erklärbareren Systemen arbeiten.
• Die Gesellschaft muss Rahmenbedingungen und Regeln für den Einsatz generativer KI definieren. Aspekte wie Urheberrecht, Haftung und Transparenz spielen eine wichtige Rolle.

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