Was ist Generative KI?

1. Definition: Generative KI
2. Grundlagen von generativer KI
3. Schlüsseltechnologien und Modelle
4. Anwendungsfälle von generativer KI
5. Generative KI – Fluch oder Segen?
6. KI Softwares auf OMR Reviews

Spätestens seit dem Hype um OpenAI ChatGPT im Jahr 2022 ist künstlicher Intelligenz in aller Munde und vor allem im alltäglichen Bewusstsein vieler Menschen angekommen. Doch KI ist nicht gleich KI. Besonders im Zusammenhang mit Tools wie DALL-E, Midjourney oder neuroflash spricht man häufig von einer generativen KI – eine künstliche Intelligenz, die in der Lage ist, eigenständig neue Inhalte zu erschaffen. Wie das genau funktioniert und was du mit generativer KI alles anstellen kannst, erfährst du in diesem Artikel.

Definition: Generative KI

Generative KI bezeichnet Systeme, die nicht nur Daten verarbeiten, sondern eigenständig neue Inhalte erschaffen, die von menschlichen Werken kaum zu unterscheiden sind – oder diese sogar übertreffen.

Diese Technologie ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Sie nutzt umfangreiche Datensätze, um Muster, Stile und Strukturen zu erlernen und daraus originelle Ergebnisse zu generieren. Von der Automatisierung routinemäßiger Aufgaben bis hin zur Erschaffung komplett neuer Kunstwerke: Generative KI-Systeme wie Sprachmodelle und Diffusionsmodelle sind an einem Punkt angelangt, wo sie nicht nur assistieren, sondern autonom agieren und kreativ sein können.

Grundlagen von generativer KI

Im Kern handelt es sich bei generativer KI um Systeme, die darauf trainiert sind, Daten zu analysieren und daraus eigenständig Inhalte zu erzeugen, die nicht nur neu, sondern auch sinnvoll und wertvoll sind.

Die Grundlage dieser Systeme bildet das maschinelle Lernen, ein Teilbereich der KI, der es Maschinen ermöglicht, aus Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern. Generative KI-Systeme verwenden spezielle Algorithmen, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu verinnerlichen. Diese Muster dienen dann als Basis, um neue Daten zu generieren, die den gelernten Strukturen entsprechen.

Ein Schlüsselelement generativer KI ist die Fähigkeit zur Erstellung von Daten, die den Eingaben, auf denen sie trainiert wurden, ähnlich, aber nicht identisch sind. Das bedeutet, dass wenn ein generatives Modell zum Beispiel mit tausenden von Bildern von Hunden trainiert wird, es anschließend in der Lage sein sollte, ein Bild zu erzeugen, das wie ein Hund aussieht, aber keinen existierenden Hund kopiert.

Ein zentraler Gegensatz zwischen generativer KI und “klassischer” KI besteht darin, dass letztere hauptsächlich für die Mustererkennung und Vorhersagen verwendet wird. Generative KI hingegen ist kreativ; sie schafft Neues. Dies eröffnet eine Welt von Möglichkeiten, in der KI nicht nur Probleme löst, sondern auch kreativ mit uns zusammenarbeitet.

Entscheidend ist hierbei, wie groß die Datensätze sind, auf deren Basis die KI trainiert wurde. Je umfangreicher und vielfältiger die Trainingsdaten sind, desto besser kann das Modell die Realität imitieren und desto kreativer und genauer können die Ergebnisse sein.

 

Schlüsseltechnologien und Modelle

Die Welt der generativen künstlichen Intelligenz wird durch eine Vielzahl von Schlüsseltechnologien und Modellen angetrieben Zu den wichtigsten Innovationen in diesem Bereich Transformer-Modelle und Diffusionsmodelle:

Transformer-Modelle 

Transformer-Modelle sind eine Art von neuronalen Netzwerken, die besonders gut für Aufgaben geeignet sind, die ein Verständnis von Sequenzen erfordern, wie etwa natürliche Sprache. Sie unterscheiden sich von ihren Vorgängern durch ihre Fähigkeit, Kontext über lange Distanzen innerhalb eines Textes zu verstehen. Dies wird durch die sogenannte "Attention"-Mechanik ermöglicht, die es dem Modell erlaubt, Informationen aus verschiedenen Teilen des Eingabetextes zu gewichten und zu kombinieren. Dies führt zu einer bemerkenswerten Genauigkeit und Flexibilität beim Verarbeiten von Sprache, was sie ideal für die Erstellung von Large Language Models (LLMs) macht. KI-Textgeneratoren wie OpenAI's GPT-Reihe ist ein prominentes Beispiel für ein Transformer-Modell, das durch die Verarbeitung großer Textmengen in der Lage ist, kohärente und kontextbezogene Texte zu generieren, die von menschlicher Schrift schwer zu unterscheiden sind. Wenn du das selbst einmal ausprobieren willst, schau doch mal in unserer Liste für kostenlose KI-Textgeneratoren vorbei.

Diffusionsmodelle

Diffusionsmodelle sind ein jüngerer Fortschritt in der generativen KI, der eine ganz andere Herangehensweise verfolgt. Sie funktionieren, indem sie schrittweise Rauschen in strukturierte Daten umwandeln. Der Prozess beginnt mit einem Muster, das nicht viel mehr als statistisches Rauschen ist, und führt über viele Schritte hinweg zu einem strukturierten und erkennbaren Bild oder einer anderen Art von Daten. Dieser Prozess ist in gewisser Weise einer chemischen Diffusion ähnlich, bei der Partikel von einem Zustand des Ungleichgewichts zu einem Zustand des Gleichgewichts übergehen. In der Welt der KI können Diffusionsmodelle beeindruckende Bilder generieren. Wenn du sehen möchtest, was damit alles möglich ist, schau doch mal in unserem Artikel zu kostenlosen KI-Bildgeneratoren vorbei.

Anwendungsfälle von generativer KI

Generative KI hat eine Vielzahl von Anwendungsfällen, die sich auf diverse Bereiche erstrecken und von Texterstellung bis zur Video-Generierung reichen. In jedem dieser Anwendungsfälle nutzt die generative KI ihre Fähigkeit, aus großen Datensätzen zu lernen und neue, originelle Inhalte zu erzeugen, die auf diesen Daten basieren.

Text-Generierung 

Die Textgenerierung durch generative KI nutzt Modelle wie Transformer, um auf Basis von Kontext und erlernten Sprachmustern neue Texte zu erstellen. Diese Modelle werden mit großen Textmengen trainiert und können dann eigenständig Inhalte verfassen, die von kreativen Geschichten über Nachrichtenartikel bis hin zu Poesie reichen. Die generative KI kann Themen, Stil und Komplexität anpassen, um für eine Vielzahl von Zwecken nützlich zu sein, wie etwa das Verfassen von E-Mails oder das Generieren von Blog-Beiträgen.

Code-Generierung

Generative KI kann auch im Bereich der Softwareentwicklung eingesetzt werden, indem sie Code-Snippets oder sogar ganze Programme generiert. Mithilfe von LLMs, die auf Datenbanken mit Codebeispielen trainiert sind, kann die KI Muster und Strukturen erkennen, die in der Softwareentwicklung üblich sind. Sie kann Entwicklern helfen, effizienter zu arbeiten, indem sie Vorschläge zur Code-Vervollständigung macht oder sogar Fehler im Code erkennt und korrigiert.

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Bild-Generierung

Bei der Bildgenerierung werden Diffusionsmodelle oder GANs (Generative Adversarial Networks) eingesetzt, um aus einem anfänglichen Rauschen neue Bilder zu erstellen. Diese können für die Gestaltung von Grafiken, die Erstellung von Kunstwerken oder die Generierung von Trainingsdaten für andere KI-Systeme verwendet werden. Die Modelle lernen die Struktur realer Bilder und können dann neue Bilder erzeugen, die ähnliche Muster aufweisen.

Video-Generierung

Die Erstellung von Videos durch generative KI ist ein relativ neuer, aber schnell wachsender Bereich. Hierbei lernen KI-Modelle, wie sich Objekte und Szenen im Laufe der Zeit bewegen und verändern, und erzeugen dann eigene Videoclips. Diese Technologie kann für die Erstellung von Animationen, für Trainingszwecke oder sogar zur Erzeugung von Filmmaterial für die Unterhaltungsbranche eingesetzt werden.

Chatbots

Generative KI wird auch in Chatbots verwendet, die durch die Kombination von NLP und maschinellem Lernen in der Lage sind, natürliche und fließende Konversationen zu führen. Diese Bots werden mit Daten trainiert, die reale Gespräche widerspiegeln, und können dann auf Nutzeranfragen in einer Weise antworten, die der menschlichen Interaktion nahekommt. Sie werden im Kundenservice, in persönlichen Assistenten und als Teil von interaktiven Unterhaltungsangeboten eingesetzt.

Sprachsynthese

In der Sprachsynthese wird generative KI genutzt, um gesprochene Sprache zu erzeugen, die von menschlicher Sprache kaum zu unterscheiden ist. Modelle wie neuronale TTS (Text-to-Speech) lernen, wie Wörter ausgesprochen werden und wie sich Tonfall und Intonation natürlich anhören. Diese Technologie ermöglicht es, synthetische Stimmen für virtuelle Assistenten, Ansagen und sogar für die Vertonung von Charakteren in Videospielen und Filmen zu erschaffen.

Generative KI – Fluch oder Segen?

Durch die erstaunlichen Ergebnisse, die sich mit generativer KI in kürzester Zeit erzeugen lassen, steht diese Art von künstlicher Intelligenz auch häufig in der Kritik. Dies betrifft vor allem ethische und datenschutzrechtliche Aspekte sowie gesellschaftliche Auswirkungen: 

Ethik

Der Einsatz generativer KI wirft grundlegende ethische Fragen auf. So kann die Fähigkeit der KI, überzeugende Texte und Bilder zu generieren, für die Erstellung von Deepfakes oder zur Verbreitung von Desinformation genutzt werden. Es entstehen Sorgen um Authentizität und Vertrauen in digitale Inhalte. Zudem berühren ethische Überlegungen die Autorschaft und das Urheberrecht, wenn KI Werke erschafft, die denen von Menschen ähneln oder sie nachahmen. Hier stellen sich Fragen nach der Zuschreibung von Urheberrecht und der gerechten Verteilung von Einnahmen.

Datenschutz

Datenschutz ist ein weiteres bedeutendes Thema in der Diskussion um generative KI. Da diese Systeme auf umfangreichen Datenmengen trainiert werden, besteht die Gefahr, dass sie unbeabsichtigt persönliche Informationen wiedergeben, die in den Trainingsdaten enthalten waren. Diese Bedenken sind besonders relevant, wenn es um persönliche Texte, Bilder oder Sprachaufnahmen geht, die in die Datensätze eingeflossen sind. 

Gesellschaftliche Auswirkungen

Die gesellschaftlichen Auswirkungen von generativer KI sind weitreichend. Auf der einen Seite haben diese Technologien das Potenzial, neue Arbeitsplätze zu schaffen und Kreativität zu fördern, auf der anderen Seite könnten sie bestehende Jobs ersetzen, insbesondere in kreativen Berufen. Die Fähigkeit von KI, in Bereiche vorzudringen, die traditionell als rein menschliche Domänen galten, wirft Fragen zur zukünftigen Rolle des Menschen in der Arbeitswelt auf. Die potenzielle Diskrepanz zwischen denjenigen, die Zugang zu KI-Technologien haben, und denen, die davon ausgeschlossen sind, könnte zudem bestehende soziale und wirtschaftliche Ungleichheiten verschärfen.

KI Softwares auf OMR Reviews

Du möchtest in die Welt der generativen Künstlichen Intelligenz eintauchen? Dann wirf doch gleich einen Blick in unsere Kategorien für KI-Bilder und KI-Textgeneratoren auf OMR Reviews. Ein paar Softwares haben wir dir hier schon einmal mitgebracht:

Generative KI-Bildgeneratoren

DALL-E

Midjourney

Luminar Neo

Generative KI-Textgeneratoren

neuroflash

OpenAI ChatGPT

Creaitor