Kompletter Anfängerleitfaden für generative KI

Sie haben höchstwahrscheinlich schon von generativer KI gehört. Dieser Teilbereich des maschinellen Lernens ist zu einem der am häufigsten verwendeten Schlagwörter in Technikkreisen – und darüber hinaus geworden.

Generative KI ist momentan überall. Aber was genau ist das? Wie funktioniert es? Wie können wir es nutzen, um unser Leben (und unsere Arbeit) einfacher zu machen?

Da wir eine neue Ära der künstlichen Intelligenz betreten, wird generative KI immer häufiger werden. Wenn Sie einen Erklärer benötigen, der alle Grundlagen abdeckt, sind Sie hier genau richtig. Lesen Sie weiter, um alles über generative KI zu erfahren, von ihren bescheidenen Anfängen in den 1960er Jahren bis heute – und ihre Zukunft, einschließlich aller Fragen darüber, was als Nächstes kommen könnte.

Was ist Generative AI?

Generative KI-Algorithmen verwenden große Datensätze, um Grundmodelle zu erstellen, die dann als Basis für generative KI-Systeme dienen, die verschiedene Aufgaben ausführen können. Eine der leistungsstärksten Fähigkeiten der generativen KI ist die Fähigkeit, ihr Lernen selbst zu überwachen, indem sie Muster erkennt, die es ihr ermöglichen, verschiedene Arten von Ausgaben zu generieren.

Warum spricht gerade jetzt jeder über generative KI?

Generative AI hat in letzter Zeit bedeutende Fortschritte gemacht. Sie haben wahrscheinlich bereits ChatGPT verwendet, einen der Hauptakteure in diesem Bereich und das schnellste KI-Produkt, das 100 Millionen Benutzer erreicht hat. Mehrere andere dominante und aufkommende KI-Tools werden diskutiert: DALL-E, Bard, Jasper und mehr.

Große Technologieunternehmen stehen im Wettbewerb mit Startups, um die Kraft der KI-Anwendungen zu nutzen, sei es, dass sie die Regeln der Suche neu schreiben, bedeutende Marktkapitalisierungen erreichen oder in anderen Bereichen innovativ sind. Der Wettbewerb ist hart, und diese Unternehmen investieren viel Arbeit, um vorn zu bleiben.

Die Geschichte der generativen KI

Die Geschichte der generativen KI reicht zurück in die 1960er Jahre, als wir frühe Modelle wie den ELIZA-Chatbot sahen. ELIZA simulierte Gespräche mit Benutzern und schuf scheinbar originelle Antworten. Diese Antworten basierten jedoch tatsächlich auf einer regelbasierten Suchtabelle, was die Fähigkeiten des Chatbots einschränkte.

Ein großer Sprung in der Entwicklung generativer KI erfolgte 2014 mit der Einführung von Generative Adversarial Networks (GANs) durch Ian Goodfellow, einen Forscher bei Google. GANs sind eine Art Netzwerkarchitektur, die zwei Netzwerke verwendet, einen Generator und einen Diskriminator.

Der Generator erstellt neue Inhalte, während der Diskriminator diese Inhalte anhand eines Datensatzes von realen Beispielen bewertet. Durch diesen Prozess der Erstellung und Bewertung kann der Generator lernen, zunehmend realistische Inhalte zu erstellen.

Im Jahr 2017 kam ein weiterer bedeutender Durchbruch, als eine Gruppe bei Google das berühmte Transformers-Papier, “Attention Is All You Need” veröffentlichte. In diesem Fall bezieht sich “Aufmerksamkeit” auf Mechanismen, die Kontext basierend auf der Position von Wörtern in einem Text bieten, was von Sprache zu Sprache variieren kann. Die Forscher schlugen vor, sich auf diese Aufmerksamkeitsmechanismen zu konzentrieren und andere Mittel zur Mustererkennung aus Texten zu verwerfen. Transformers repräsentierten einen Wechsel von der Verarbeitung einer Textkette Wort für Wort zur Analyse einer gesamten Textkette auf einmal, was viel größere Modelle praktikabel machte.

Die Auswirkungen der Transformers-Architektur waren sowohl in Bezug auf Leistung als auch auf Trainingseffizienz bedeutend.

Die Generative Pre-trained Transformers, oder GPTs, die auf dieser Architektur basieren, treiben nun verschiedene KI-Technologien wie ChatGPT, GitHub Copilot und Google Bard an. Diese Modelle wurden auf unglaublich großen Sammlungen menschlicher Sprache trainiert und sind als große Sprachmodelle (LLMs) bekannt.

Was ist der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und generativer KI?

Generative AI, AI (Künstliche Intelligenz) und maschinelles Lernen gehören alle zum gleichen breiten Forschungsbereich, repräsentieren jedoch jeweils ein unterschiedliches Konzept oder Detaillierungsniveau.

AI ist der umfassendste Begriff der drei. Es bezieht sich auf das Konzept, Maschinen oder Software zu erstellen, die menschliche Intelligenz nachahmen können, Aufgaben ausführen, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern, und ihre Leistung auf der Grundlage von Erfahrungen verbessern. AI umfasst eine Vielzahl von Teilgebieten, einschließlich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Computer Vision, Robotik und maschinellem Lernen.

Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der KI und repräsentiert einen spezifischen Ansatz zur Erreichung von KI. ML beinhaltet das Erstellen und Verwenden von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, anstatt explizit programmiert zu werden, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Machine-Learning-Modelle verbessern ihre Leistung, wenn sie im Laufe der Zeit mehr Daten ausgesetzt sind.

Generative KI ist eine Untergruppe des maschinellen Lernens. Sie bezieht sich auf Modelle, die neue Inhalte (oder Daten) erzeugen können, die den Daten ähneln, mit denen sie trainiert wurden. Mit anderen Worten, diese Modelle lernen nicht nur aus Daten, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen – sie erschaffen neue, originale Ausgaben.

Wie funktioniert generative KI?

Genau wie ein Maler ein neues Gemälde erschaffen oder ein Musiker ein neues Lied schreiben könnte, erschafft generative KI neue Dinge, basierend auf Mustern, die sie gelernt hat.

Denken Sie darüber nach, wie Sie das Zeichnen einer Katze lernen könnten. Sie könnten damit beginnen, viele Bilder von Katzen anzuschauen. Mit der Zeit beginnen Sie zu verstehen, was eine Katze ausmacht: die Form des Körpers, die spitzen Ohren, die Schnurrhaare und so weiter. Wenn Sie dann gebeten werden, aus dem Gedächtnis eine Katze zu zeichnen, verwenden Sie diese Muster, die Sie gelernt haben, um ein neues Bild einer Katze zu erstellen. Es wird keine perfekte Kopie einer bestimmten Katze sein, die Sie gesehen haben, sondern eine neue Schöpfung, basierend auf der allgemeinen Idee von “Katze”.

Generative KI funktioniert ähnlich. Sie beginnt damit, von vielen Beispielen zu lernen. Diese können Bilder, Texte, Musik oder andere Daten sein. Die KI analysiert diese Beispiele und lernt die Muster und Strukturen, die darin vorkommen. Sobald sie genug gelernt hat, kann sie beginnen, neue Beispiele zu generieren, die ähnlich sind wie die, die sie zuvor gesehen hat.

Zum Beispiel könnte ein auf vielen Bildern von Katzen trainiertes generatives KI-Modell ein neues Bild erzeugen, das wie eine Katze aussieht. Oder ein Modell, das auf vielen Textbeschreibungen trainiert wurde, könnte einen neuen Absatz über eine Katze schreiben, der klingt, als hätte ein Mensch ihn geschrieben. Die generierten Inhalte sind keine genauen Kopien von dem, was die KI zuvor gesehen hat, sondern neue Teile, die zu den Mustern passen, die sie gelernt hat.

Der wichtige Punkt, den man verstehen muss, ist, dass die KI nicht nur kopiert, was sie zuvor gesehen hat, sondern etwas Neues auf Basis der erlernten Muster erschafft. Deshalb wird sie als “generative” KI bezeichnet.

Wie wird generative KI gesteuert?

Die kurze Antwort ist, dass es nicht so ist, was ein weiterer Grund ist, warum gerade so viele Menschen über KI sprechen.

KI wird zunehmend leistungsfähiger, aber einige Experten sind besorgt über den Mangel an Regulierung und Steuerung ihrer Fähigkeiten. Führungskräfte von Google, OpenAI und Anthropic haben alle gewarnt, dass generative KI leicht für flächendeckenden Schaden anstatt für Gutes verwendet werden könnte ohne Regulierung und ein etabliertes Ethiksystem.

Generative KI-Modelle

Für die generativen KI-Tools, die heute viele Menschen häufig verwenden, gibt es zwei Hauptmodelle: textbasiert und multimodal.

Textmodelle

Ein generatives KI-Textmodell ist eine Art von KI-Modell, das in der Lage ist, basierend auf den Daten, mit denen es trainiert wurde, neuen Text zu generieren. Diese Modelle lernen Muster und Strukturen aus großen Mengen von Textdaten und erzeugen dann neuen, originellen Text, der diesen gelernten Mustern folgt.

Die genaue Art und Weise, wie diese Modelle Text generieren, kann variieren. Einige Modelle können statistische Methoden verwenden, um die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Wortes vorherzusagen, das auf eine gegebene Wortfolge folgt. Andere, insbesondere solche, die auf Deep-Learning-Techniken basieren, können komplexere Prozesse verwenden, die den Kontext eines Satzes oder Absatzes, die semantische Bedeutung und sogar stilistische Elemente berücksichtigen.

Generative KI-Textmodelle werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Chatbots, automatische Textvervollständigung, Textübersetzung, kreatives Schreiben und mehr. Ihr Ziel ist es oft, Texte zu produzieren, die von denen, die von einem Menschen geschrieben wurden, nicht zu unterscheiden sind.

Multimodale Modelle

Ein generatives KI-Multimodalmodell ist eine Art von KI-Modell, das mehrere Arten von Daten wie Text, Bilder, Audio und mehr verarbeiten und generieren kann. Der Begriff „multimodal“ bezieht sich auf die Fähigkeit dieser Modelle, verschiedene Arten von Daten (oder Modalitäten) gemeinsam zu verstehen und zu generieren.

Multimodale Modelle sind darauf ausgelegt, die Korrelationen zwischen verschiedenen Datentypen zu erfassen. Beispielsweise könnte ein multimodales Modell in einem Datensatz, der Bilder und entsprechende Beschreibungen enthält, die Beziehung zwischen dem visuellen Inhalt und seiner textuellen Beschreibung erlernen.

Ein Einsatz von multimodalen Modellen ist die Generierung von Textbeschreibungen für Bilder (auch bekannt als Bildbeschriftung). Sie können auch verwendet werden, um Bilder aus Textbeschreibungen zu generieren (Text-zu-Bild-Synthese). Weitere Anwendungen umfassen Sprach-zu-Text- und Text-zu-Sprach-Transformationen, bei denen das Modell Audio aus Text generiert und umgekehrt.

Was sind DALL-E, ChatGPT und Bard?

DALL-E, ChatGPT und Bard sind drei der häufigsten, meistgenutzten und leistungsfähigsten generativen KI-Werkzeuge, die der breiten Öffentlichkeit zur Verfügung stehen.

ChatGPT

ChatGPT ist ein Sprachmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es basiert auf der GPT (Generative Pre-trained Transformer) Architektur, einem der fortschrittlichsten Transformer, die heute verfügbar sind. ChatGPT ist darauf ausgelegt, konversationelle Interaktionen mit Benutzern zu führen und menschenähnliche Antworten auf verschiedene Aufforderungen und Fragen zu geben. Die erste öffentliche Veröffentlichung von OpenAI war GPT-3. Heutzutage sind GPT-3.5 und GPT-4 einigen Benutzern zugänglich. Ursprünglich war ChatGPT nur über eine API zugänglich, aber jetzt kann es auch in einem Webbrowser oder auf mobilen Apps verwendet werden, was es zu einem der zugänglichsten und beliebtesten generativen KI-Tools macht.

DALL-E

DALL-E ist ein KI-Modell, das darauf ausgelegt ist, originale Bilder aus textuellen Beschreibungen zu generieren. Im Gegensatz zu traditionellen Bildgenerierungsmodellen, die vorhandene Bilder manipulieren, erstellt DALL-E Bilder vollständig von Grund auf basierend auf Textaufforderungen. Das Modell wird anhand eines riesigen Datensatzes von Text-Bild-Paaren trainiert, unter Verwendung einer Kombination aus unbeaufsichtigten und überwachten Lerntechniken.

Bard

Bard ist Googles Einstieg in den Markt für AI-Chatbots. Google war ein früher Pionier in der Verarbeitung von AI-Sprache und bot Open-Source-Forschung an, auf der andere aufbauen konnten. Bard basiert auf Googles fortschrittlichstem LLM, PaLM2, das es ermöglicht, schnell multimodale Inhalte zu generieren, einschließlich Echtzeitbilder.

15 Generative AI-Tools, die Sie jetzt ausprobieren können

Während ChatGPT, DALL-E und Bard einige der größten Akteure im Bereich der generativen KI sind, gibt es viele andere Tools, die Sie ausprobieren können (beachten Sie, dass einige dieser Tools kostenpflichtige Mitgliedschaften erfordern oder Wartelisten haben):

• Textgenerierungswerkzeuge: Jasper, Writer, Lex
• Bildgenerierungswerkzeuge: Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E
• Musikgenerierungswerkzeuge: Amper, Dadabots, MuseNet
• Codegenerierungswerkzeuge: Codex, GitHub Copilot, Tabnine
• Stimmgenerierungswerkzeuge: Descript, Listnr, Podcast.ai

Wofür wird generatives KI verwendet?

Generative KI hat bereits unzählige Anwendungsfälle in vielen verschiedenen Branchen, wobei ständig neue entstehen.

Hier sind einige der häufigsten (und dennoch aufregenden!) Anwendungen von generativer KI:

• In der Finanzbranche um Transaktionen zu überwachen und sie mit den üblichen Ausgabegewohnheiten der Menschen zu vergleichen, um Betrug schneller und zuverlässiger zu erkennen.
• In der Rechtsbranche um Verträge und andere rechtliche Dokumente zu gestalten und zu interpretieren oder Beweise zu analysieren (aber nicht, um Rechtsprechung zu zitieren, wie ein Anwalt auf die harte Tour gelernt hat).
• In der Fertigungsindustrie um die Qualitätskontrolle von hergestellten Produkten durchzuführen und den Prozess der Identifizierung defekter Teile oder Stücke zu automatisieren.
• In der Medienbranche um Inhalte kostengünstiger zu erzeugen, sie in neue Sprachen zu übersetzen, Video- und Audioinhalte mit synthetisierten Stimmen von Schauspielern zu synchronisieren und mehr.
• In der Gesundheitsbranche durch die Erstellung von Entscheidungsbäumen für Diagnosen und die schnelle Identifizierung geeigneter Kandidaten für Forschungen und Studien.

Es gibt viele andere kreative und einzigartige Wege, wie Menschen generative KI in ihren Berufen und Bereichen einsetzen, und es werden ständig neue entdeckt. Was wir sehen, ist sicherlich nur die Spitze des Eisbergs dessen, was KI in verschiedenen Umgebungen leisten kann.

Was sind die Vorteile von generativer KI?

Generative KI bietet viele Vorteile, sowohl potenzielle als auch realisierte. Hier sind einige Möglichkeiten, wie sie unsere Arbeit und Kreativität fördern kann.

Bessere Effizienz und Produktivität

Generative KI kann Aufgaben und Arbeitsabläufe automatisieren, die ansonsten zeitaufwendig oder mühsam für Menschen wären, wie die Erstellung von Inhalten oder die Generierung von Daten. Dies kann die Effizienz und Produktivität in vielen Kontexten steigern, die Art und Weise, wie wir arbeiten, optimieren und menschliche Zeit für komplexere, kreative oder strategische Aufgaben freisetzen.

Erhöhte Skalierbarkeit

Generative KI-Modelle können Ausgaben in einem Umfang erzeugen, der für Menschen allein unmöglich wäre. Zum Beispiel können im Kundenservice KI-Chatbots ein weit größeres Volumen an Anfragen bewältigen als menschliche Operatoren und bieten rund um die Uhr Unterstützung, ohne die Notwendigkeit von Pausen oder Schlaf.

Erweiterte Kreativität und Innovation

Generative KI kann neue Ideen, Designs und Lösungen generieren, auf die Menschen möglicherweise nicht kommen. Dies kann besonders wertvoll in Bereichen wie Produktdesign, Datenwissenschaft, wissenschaftliche Forschung und Kunst sein, wo frische Perspektiven und neuartige Ideen hoch geschätzt werden.

Verbesserte Entscheidungsfindung und Problemlösung

Generative KI kann Entscheidungsprozesse unterstützen, indem sie eine Reihe möglicher Lösungen oder Szenarien generiert. Dies kann Entscheidungsträgern helfen, eine breitere Palette von Optionen in Betracht zu ziehen und informiertere Entscheidungen zu treffen.

Barrierefreiheit

Durch das Generieren von Inhalten kann generative KI dabei helfen, Informationen und Erfahrungen zugänglicher zu machen. So könnte KI beispielsweise Textbeschreibungen von Bildern für sehbehinderte Benutzer generieren oder Inhalte in verschiedene Sprachen übersetzen, um ein breiteres Publikum zu erreichen.

Was sind die Grenzen von generativer KI?

Obwohl generative KI viele Vorteile bietet, hat sie auch Einschränkungen. Einige davon hängen mit der Technologie selbst und den Mängeln zusammen, die sie noch überwinden muss, und einige sind eher existenzieller Natur und werden die generative KI beeinflussen, während sie sich weiterentwickelt.

Qualität des generierten Inhalts

Obwohl generative KI beeindruckende Fortschritte gemacht hat, kann die Qualität der generierten Inhalte dennoch variieren. Manchmal können die Ergebnisse keinen Sinn ergeben — sie können an Kohärenz mangeln oder faktisch falsch sein. Dies ist insbesondere bei komplexeren oder nuancierteren Aufgaben der Fall.

Überabhängigkeit von Trainingsdaten

Generative KI-Modelle können manchmal zu stark an ihre Trainingsdaten angepasst sein, was bedeutet, dass sie lernen, ihre Trainingsbeispiele sehr genau nachzuahmen, aber Schwierigkeiten haben, sich auf neue, unbekannte Daten zu verallgemeinern. Sie können auch durch die Qualität und Voreingenommenheit ihrer Trainingsdaten beeinträchtigt werden, was zu ähnlich voreingenommenen oder qualitativ schlechten Ausgaben führt (mehr dazu unten).

Begrenzte Kreativität

Obwohl generative KI neuartige Kombinationen bestehender Ideen erzeugen kann, ist ihre Fähigkeit, wirklich zu innovieren oder etwas völlig Neues zu schaffen, begrenzt. Sie funktioniert auf der Basis von Mustern, die sie gelernt hat, und es fehlt ihr die menschliche Kapazität für spontane Kreativität oder Intuition.

Berechnungsressourcen

Das Training generativer KI-Modelle erfordert oft erhebliche Rechenressourcen. Normalerweise benötigen Sie leistungsfähige GPUs (Graphics Processing Units), die zur Durchführung der parallelen Verarbeitung fähig sind, die von maschinellem Lernen Algorithmen benötigt wird. GPUs sind teuer im direkten Kauf und benötigen auch erhebliche Energie.

Ein 2019 von der University of Massachusetts, Amherst, veröffentlichtes Papier schätzte, dass das Training eines großen KI-Modells so viel Kohlendioxid erzeugen könnte wie fünf Autos während ihrer gesamten Lebensdauer. Dies wirft Fragen nach den Umweltauswirkungen des Aufbaus und der Nutzung generativer KI-Modelle auf und zeigt den Bedarf an nachhaltigeren Praktiken, da die KI weiter fortschreitet.

Was ist die Kontroverse um Generative KI?

Jenseits der Einschränkungen gibt es auch einige ernste Bedenken hinsichtlich generativer KI, insbesondere da sie schnell wächst, mit wenig bis gar keiner Regulierung oder Überwachung.

Ethische Bedenken

Ethisch gibt es Bedenken hinsichtlich des Missbrauchs generativer KI zur Erzeugung von Falschinformationen oder zur Generierung von Inhalten, die schädliche Ideologien fördern. KI-Modelle können verwendet werden, um Personen oder Einheiten zu imitieren, indem Texte oder Medien erzeugt werden, die den Anschein haben, von ihnen zu stammen, was zu Falschinformationen oder Identitätsmissbrauch führen kann. KI-Modelle können auch schädliche oder anstößige Inhalte erzeugen, entweder absichtlich durch böswillige Nutzung oder unabsichtlich durch Voreingenommenheiten in ihren Trainingsdaten.

Viele führende Experten auf dem Gebiet fordern Vorschriften (oder zumindest ethische Richtlinien), um den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu fördern, aber sie haben bisher kaum Anklang gefunden, selbst als KI-Tools bereits Fuß gefasst haben.

Verzerrung in Trainingsdaten

Voreingenommenheit in generativer KI ist ein weiteres bedeutendes Problem. Da KI-Modelle aus den Daten lernen, mit denen sie trainiert werden, können sie bestehende Vorurteile in diesen Daten reproduzieren und verstärken. Dies kann zu ungerechten oder diskriminierenden Ergebnissen führen, schädliche Stereotypen weiterführen oder bestimmte Gruppen benachteiligen.

Fragen zu Urheberrecht und geistigem Eigentum

Rechtlich gesehen wirft die Verwendung von generativer KI komplexe Fragen bezüglich Urheberrecht und geistigem Eigentum auf. Wenn beispielsweise eine generative KI ein Musikstück oder Kunstwerk erstellt, das einem bestehenden Werk stark ähnelt, ist unklar, wem die Rechte an dem von der KI generierten Stück zustehen und ob dessen Erstellung eine Urheberrechtsverletzung darstellt. Zusätzlich könnte ein KI-Modell, das Inhalte basierend auf urheberrechtlich geschütztem Material in seinen Trainingsdaten generiert, potenziell die Rechte der ursprünglichen Schöpfer verletzen.

Im Kontext der multimodalen KI-Erstellung basierend auf bestehender Kunst sind die Urheberrechtsimplikationen noch ungewiss. Wenn die Ausgabe der KI ausreichend originell und transformativ ist, könnte sie als ein neues Werk betrachtet werden. Falls sie jedoch existierende Kunst stark nachahmt, könnte dies möglicherweise das Urheberrecht des ursprünglichen Künstlers verletzen. Ob der ursprüngliche Künstler für solche von KI generierten Werke entschädigt werden sollte, ist eine komplexe Frage, die rechtliche, ethische und wirtschaftliche Überlegungen überschneidet.

Generative AI Häufig gestellte Fragen

Unten finden Sie einige der am häufigsten gestellten Fragen zu generativer KI, um Ihr Wissen zu diesem Thema zu erweitern.

Wer hat generative KI erfunden?

Generative KI wurde nicht von einer einzelnen Person erfunden. Sie wurde in verschiedenen Stufen entwickelt, mit Beiträgen von zahlreichen Forschern und Programmierern über die Zeit.

Der ELIZA-Chatbot, der als der erste generative AI gilt, wurde in den 1960er Jahren von Joseph Weizenbaum gebaut.

Generative Adversarial Networks (GANs) wurden 2014 von Ian Goodfellow und seinen Kollegen bei Google erfunden.

Die Transformer-Architektur wurde 2017 von Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin erfunden.

Viele weitere Wissenschaftler, Forscher, Technikarbeiter und mehr setzen die Arbeit fort, um die generative KI in den kommenden Jahren weiterzuentwickeln.

Was wird benötigt, um ein generatives KI-Modell zu erstellen?

Der Aufbau eines generativen KI-Modells erfordert Folgendes:

1. Daten. Generative Modelle werden mit großen Datenmengen trainiert. Zum Beispiel könnte ein textgenerierendes Modell mit Millionen von Büchern, Artikeln und Webseiten trainiert werden. Die Qualität und Vielfalt dieser Trainingsdaten können die Leistung des Modells stark beeinflussen.
2. Berechnungsressourcen. Das Training generativer Modelle erfordert in der Regel erhebliche Rechenleistung. Dies umfasst oft den Einsatz von Hochleistungs-GPUs, die den intensiven Rechenanforderungen des Trainings großer neuronaler Netzwerke gewachsen sind.
3. Modellarchitektur. Die Gestaltung der Architektur des Modells ist ein entscheidender Schritt. Dies beinhaltet die Auswahl des Typs des neuronalen Netzwerks (z.B. rekurrente neuronale Netzwerke, konvolutionelle neuronale Netzwerke, Transformatornetzwerke usw.) und die Konfiguration seiner Struktur (z.B. die Anzahl der Schichten, die Anzahl der Knoten in jeder Schicht usw.).
4. Ein Trainingsalgorithmus. Das Modell muss mit einem geeigneten Algorithmus trainiert werden. Im Fall von Generative Adversarial Networks (GANs) beinhaltet dies zum Beispiel einen Prozess, bei dem zwei neuronale Netzwerke parallel trainiert werden: ein “Generator”-Netzwerk, das versucht, realistische Daten zu erstellen, und ein “Diskriminator”-Netzwerk, das versucht, die generierten Daten von echten Daten zu unterscheiden.

Der Aufbau eines generativen KI-Modells kann ein komplexer und ressourcenintensiver Prozess sein, der oft ein Team von qualifizierten Datenwissenschaftlern und Ingenieuren erfordert. Glücklicherweise sind viele Werkzeuge und Ressourcen verfügbar, um diesen Prozess zugänglicher zu machen, einschließlich Open-Source-Forschung zu generativen KI-Modellen, die bereits gebaut wurden.

Wie trainiert man ein generatives KI-Modell?

Das Training eines generativen KI-Modells umfasst viele Schritte – und viel Zeit.

1. Datensammlung und -vorbereitung. Der erste Schritt besteht darin, die Daten zu sammeln und vorzubereiten, auf denen das Modell trainiert wird. Abhängig von der Anwendung kann es sich um einen großen Satz von Textdokumenten, Bildern oder einem anderen Datentyp handeln. Diese Daten müssen in eine Form vorverarbeitet werden, die in das Modell eingespeist werden kann.
2. Auswahl der Modellarchitektur. Als Nächstes muss eine geeignete Modellarchitektur ausgewählt werden. Dies hängt vom Datentyp und der spezifischen Aufgabe ab. Zum Beispiel werden Generative Adversarial Networks (GANs) häufig zur Bildgenerierung verwendet, während Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerke oder Transformer-Modelle für die Textgenerierung verwendet werden können.
3. Modelltraining. Das Modell wird dann mit den gesammelten Daten trainiert. Bei einem GAN beinhaltet dies ein Zwei-Spieler-Spiel zwischen dem Generatornetzwerk (das versucht, realistische Daten zu generieren) und dem Diskriminatornetzwerk (das versucht, echte Daten von den generierten Daten zu unterscheiden). Der Generator lernt, realistischere Daten zu produzieren, basierend auf dem Feedback des Diskriminators.
4. Bewertung und Feinabstimmung. Nach der anfänglichen Schulung wird die Leistung des Modells bewertet. Dafür können Sie einen separaten Validierungsdatensatz verwenden. Anschließend können Sie das Modell basierend auf der Bewertung feinabstimmen.
5. Testen. Schließlich wird das trainierte Modell an einem neuen Datensatz getestet (dem Testset), den es zuvor noch nicht gesehen hat. Dies gibt ein Maß dafür, wie gut es wahrscheinlich in der realen Welt funktionieren wird.

Welche Arten von Ausgaben kann generative KI erstellen?

Generative KI kann eine Vielzahl von Ergebnissen erstellen, darunter Text, Bilder, Video, Bewegungsgrafiken, Audio, 3-D-Modelle, Datenproben und mehr.

Nimmt generative KI wirklich die Jobs der Menschen weg?

Irgendwie. Das ist eine komplexe Angelegenheit mit vielen Faktoren, die eine Rolle spielen: die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts, die Anpassungsfähigkeit verschiedener Branchen und Arbeitskräfte, Wirtschaftspolitiken und mehr.

KI hat das Potenzial, repetitive, routinemäßige Aufgaben zu automatisieren, und generative KI kann bereits einige Aufgaben genauso gut wie ein Mensch ausführen (aber keine Artikel schreiben – das hat ein Mensch geschrieben 😇).

Es ist wichtig zu bedenken, dass generative KI, wie die KI vor ihr, ebenfalls das Potenzial hat, neue Arbeitsplätze zu schaffen. Beispielsweise könnte generative KI einige Aufgaben in der Inhalterstellung, im Design oder in der Programmierung automatisieren, was möglicherweise den Bedarf an menschlicher Arbeitskraft in diesen Bereichen reduziert, aber sie ermöglicht auch neue Technologien, Dienstleistungen und Industrien, die es vorher nicht gab.

Und obwohl generative KI bestimmte Aufgaben automatisieren kann, kann sie menschliche Kreativität, kritisches Denken und Entscheidungsfähigkeit nicht nachbilden, die in vielen Berufen entscheidend sind. Daher ist es wahrscheinlicher, dass generative KI die Art der Arbeit verändern wird, anstatt Menschen vollständig zu ersetzen.

Wird KI jemals empfindungsfähig werden?

Dies ist eine weitere schwierige Frage zu beantworten. Der Konsens unter KI-Forschern ist, dass KI, einschließlich generativer KI, bisher keine Empfindungsfähigkeit erreicht hat, und es ist ungewiss, wann oder sogar ob sie es jemals erreichen wird. Empfindungsfähigkeit bezieht sich auf die Fähigkeit, subjektive Erfahrungen oder Gefühle, Selbstbewusstsein oder ein Bewusstsein zu haben, und sie unterscheidet derzeit Menschen und andere Tiere von Maschinen.

Während KI beeindruckende Fortschritte gemacht hat und bestimmte Aspekte der menschlichen Intelligenz nachahmen kann, “versteht” sie nicht auf die Weise, wie Menschen es tun. Zum Beispiel kann ein generatives KI-Modell wie GPT-3 Texte erzeugen, die bemerkenswert menschenähnlich wirken, aber es versteht den Inhalt, den es generiert, nicht wirklich. Es findet im Wesentlichen Muster in Daten und sagt das nächste Textstück auf Basis dieser Muster voraus.

Auch wenn wir einen Punkt erreichen, an dem KI menschliches Verhalten oder Intelligenz so gut nachahmen kann, dass sie scheinbar ist empfindungsfähig, würde das nicht unbedingt bedeuten, dass sie wirklich ist empfindungsfähig. Die Frage, was Empfindungsfähigkeit ausmacht und wie wir definitiv bestimmen könnten, ob eine KI empfindungsfähig ist, sind komplexe philosophische und wissenschaftliche Fragen, die noch lange nicht beantwortet sind.

Die Zukunft der generativen KI

Niemand kann die Zukunft vorhersagen – nicht einmal generative KI (noch nicht).

Die Zukunft der generativen KI steht vor einer aufregenden und transformativen Entwicklung. Die Fähigkeiten der KI werden sich wahrscheinlich weiter ausdehnen und entwickeln, getrieben durch Fortschritte in den zugrundeliegenden Technologien, zunehmender Datenverfügbarkeit und anhaltenden Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen.

Alle Optimismus über die Zukunft der KI betonend, gibt es jedoch Bedenken, KI-Tools weiterhin ungeprüft voranschreiten zu lassen. Da KI in neuen Bereichen unseres Lebens immer präsenter wird, kann sie sowohl Vorteile als auch potenzielle Schäden mit sich bringen.

Es gibt eine Sache, die wir sicher wissen: Das Zeitalter der generativen KI beginnt gerade erst, und wir haben das Glück, es aus erster Hand miterleben zu dürfen.