Spätestens seit ChatGPT kommt vermehrt der Begriff “generative KI” auf. Doch was genau versteht man unter einer generativen KI und wo wird sie verwendet?
• Generative KI ist ein Sammelbegriff für eine KI, die etwas generieren kann (zum Beispiel einen Text, ein Bild oder ein Video)
• Generative KI wird bereits in verschiedenen Bereichen verwendet
• Trotz der vielen Möglichkeiten, gehen mit der generativen KI auch einige Risiken und Gefahren einher
Was ist generative KI?
Unter generativer KI versteht man KI-basierte Systeme, die in der Lage sind, auf scheinbar professionelle und kreative Weise eine Vielzahl von Ergebnissen zu erzeugen, wie das Gabler Wirtschaftslexikon erklärt. Diese Ergebnisse umfassen unter anderem Bilder, Videos, Audio, Texte, Code, 3D-Modelle und Simulationen. Im Grunde ist jede KI, die selbst etwas generiert, eine generative KI. Bei generativer KI wird sogenanntes Machine Learning verwendet. Dabei handelt es sich um maschinelles Lernen, welches unterschiedliche Formen des Selbstlernens bei Systemen der Künstlichen Intelligenz und der Robotik umfasst. Im Falle von generativer KI handelt es sich zumeist um “Deep Learning”, wobei unter anderem verschiedene Datenquellen und Trainingsmethoden in den “Lernprozess” mit einbezogen werden. Wie die Website Industry of Things erklärt, geht es bei der generativen KI vor allem darum, aktuelle innovative Arbeitsabläufe gemeinsam mit Menschen zu verbessern.
In diesen Bereichen kann man generative KI einsetzen
Spätestens seit dem KI-Boom gibt es Vielzahl generativer KI, die in verschiedenen Bereichen ihre Anwendung finden. Dazu gehören nicht nur große generative Sprachmodelle wie zum Beispiel der Sprachbot ChatGPT, der zu Beginn des KI-Hypes die meiste Aufmerksamkeit im Sektor auf sich zog, sondern auch KI-Bildgeneratoren, -Musikgeneratoren, -Videogeneratoren sowie -Stimmgeneratoren. Da die Einsatzmöglichkeiten generativer KI so vielfältig sind, werden sie bereits in diversen Branchen intensiv genutzt. Zu den typischen Einsatzmöglichkeiten gehören hier zum Beispiel das Erzeugen von Texten (zum Beispiel Web-Content, Nachrichtentexte, Produktbeschreibungen oder Marketingtexte), die Nutzung als intelligenter Chatbot für den Kundensupport, das Erzeugen fotorealistischer Bilder (zum Beispiel für Werbezwecke) sowie die Unterstützung beim Programmieren neuer Anwendungen und Erstellen von Programmcodes, um nur einige zu nennen. Sogar in der Medizin hat generative KI bereits Einzug gehalten. Ein Beispiel für den Einsatz von generativer KI ist hierbei die Früherkennung bösartiger Tumore. Dabei verwendet das Generative Adversarial Networks (GAN) Modell verschiedene Winkel einer Röntgenaufnahme, um eine Visualisierung des potenziellen Tumorvolumens zu berechnen. Und auch in der Kunst wird generative KI bereits verwendet. So können sogenannte KI-Kunstgeneratoren Text in Kunst verwandeln oder Bilder zu einem neuen Foto kombinieren. Und im Hinblick auf die besondere Fähigkeit, synthetische Daten zu erzeugen, um ihre eigenen Modelle zu trainieren, gilt generative KI als einer der vielversprechendsten Fortschritte in der Welt der Künstlichen Intelligenz.
Kritische Sichtweise auf generative KI
Außer mit dem technischen Fortschritt, muss man sich jedoch auch mit den ethischen Fragen rund um generative KI befassen und die neue Technologie aus einem kritischen Blickwinkel betrachten. Denn trotz der beeindruckenden Möglichkeiten, die generative KI mit sich bringt, birgt sie auch einige Gefahren und Risiken. Zunächst sei laut Bigdata-Insider kritisch zu betrachten, dass der Output generativer KI auch fehlerhaft sein könne. So neige die KI dazu, Fakten aufgrund von mangelndem Wissen zu erfinden bzw. zu “halluzinieren”. Außerdem könnten von der KI generierte Inhalte durch im Trainingsmaterial enthaltene Bias beeinflusst sein. Hinzu kämen rechtliche Fragen, zum Beispiel zur Urheberschaft, der Haftung und des Datenschutzes sowie der Verwendung von urheberrechtlich geschütztem Material für das Training.
Redaktion finanzen.net
