Hier erfahren Sie alles, was Sie über generative ai wissen müssen – eine Form künstlicher Intelligenz, die Inhalte erstellt.
generative ai beschreibt Modelle künstlicher Intelligenz , die, wenn sie anhand riesiger Datensätze trainiert werden, in der Lage sind, automatisch Inhalte in Form von Text, Bildern, Audio und Video zu produzieren – und zwar durch die Vorhersage des nächsten Wortes oder Pixels.
Normalerweise beginnt es mit einer einfachen Texteingabe, einem sogenannten Prompt, in dem der Benutzer die gewünschte Ausgabe beschreibt. Anschließend generieren verschiedene Algorithmen neuen Inhalt, je nachdem, was im Prompt verlangt wurde.
„Im Wesentlichen ist es KI, die Dinge generieren kann … Die Qualität der Ergebnisse ist der Grund, warum die Leute so begeistert sind.“
Was mit der Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI im Jahr 2022 begann, ist mittlerweile zu einer Unterkategorie der künstlichen Intelligenz geworden , die in atemberaubendem Tempo wächst, wobei Technologiegiganten wie Microsoft, Google und Amazon auf den Zug aufspringen.
„Im Grunde ist es KI, die Dinge generieren kann“, sagte Sarah Nagy, CEO von Seek AI , einer generative ai-Plattform für Daten, gegenüber Built In. Und heutzutage sind manche der Dinge, die generative ai produziert, so gut, dass es aussieht, als wären sie von Menschenhand erschaffen worden . „Die Qualität der Ergebnisse ist der Grund, warum die Leute so begeistert sind“, sagte Nagy.
Wie funktioniert generative ai?
Im Kern funktioniert die Technologie der generative ai dank drei spezifischer Bausteine: Generative Adversarial Networks, Transformatoren und große Sprachmodelle .
Generative kontradiktorische Netzwerke
Nichts davon war wirklich möglich, bis etwa 2014 Generative Adversarial Networks (GANs) auf den Markt kamen. Dabei handelt es sich um maschinelle Lernmodelle , bei denen zwei neuronale Netzwerke miteinander konkurrieren, um genauere Vorhersagen zu erzielen. Ein neuronales Netzwerk erzeugt künstlich falsche Ergebnisse, die als echte Daten getarnt sind, während das andere versucht, zwischen den künstlichen und den echten Daten zu unterscheiden. Dabei werden Deep-Learning- Methoden verwendet, um die Techniken zu verbessern. Ohne GANs wären von KI generierte Bilder, Videos und Audiodateien nicht möglich.
Transformer
Transformer sind eine Art maschinelles Lernmodell, das es KI-Modellen ermöglicht, natürliche Sprache zu verarbeiten und zu verstehen . Transformer ermöglichen es Modellen, winzige Verbindungen zwischen den Milliarden von Textseiten herzustellen, mit denen sie trainiert wurden, was zu genaueren und komplexeren Ergebnissen führt. Ohne Transformer hätten wir keines der von OpenAI entwickelten generativen vortrainierten Transformer- oder GPT-Modelle, die neue Chat-Funktion von Bing oder den Gemini-Chatbot von Google .
Große Sprachmodelle
Die letzte Komponente der generative ai sind große Sprachmodelle (LLMs), die Milliarden oder sogar Billionen von Parametern enthalten. LLMs ermöglichen es KI-Modellen, flüssige, grammatikalisch korrekte Texte zu generieren, was sie zu den erfolgreichsten Anwendungen von Transformer-Modellen macht.
Insgesamt war die jüngste Beschleunigung des technischen Fortschritts und der Nutzung generativer KI geradezu revolutionär. Und es sieht nicht so aus, als würde sich dieser Trend in naher Zukunft verlangsamen.
Wie werden generative ai-Modelle trainiert?
Das Training generativer KI-Modelle erfolgt dadurch, dass ihren neuronalen Netzwerken große Mengen vorverarbeiteter und gekennzeichneter Daten zugeführt werden. Beim Training können jedoch auch unmarkierte Daten zum Einsatz kommen.
Eine gängige Methode zum Trainieren von generative ai-Modellen ist der Einsatz von Diffusionsmodellen. Diffusionsmodelle fügen den Trainingsdaten Rauschen hinzu und entfernen das Rauschen dann, während sie lernen, die Daten in ihren ursprünglichen Zustand zu rekonstruieren. Bevor Diffusionsmodelle aufkamen, waren generative kontradiktorische Netzwerke die beliebteste Trainingsmethode.
Unabhängig vom Ansatz müssen generative ai-Modelle nach jeder Iteration ausgewertet werden, um festzustellen, wie gut die von ihnen generierten Daten mit den Trainingsdaten übereinstimmen. Teams können Parameter anpassen, weitere Trainingsdaten hinzufügen und sogar neue Datensätze einführen, um den Fortschritt generativer KI-Modelle zu beschleunigen.
Welche Arten von Ausgabe kann generative ai erzeugen?
generative ai ist bekannt für die Produktion von:
- Text: Da ChatGPT einen Boom der generative ai einläutet, wird geschriebener Text häufig mit Tools für generative ai in Verbindung gebracht.
- Bilder: Lensa sorgte erstmals in den sozialen Medien für Aufregung um generative ai-Bilder, mittlerweile sind weitere Bildgeneratoren verfügbar.
- Videos: Auch Bewegtbilddarstellungen unterliegen einem Wandel, wobei KI-Videogeneratoren verschiedene Bearbeitungsfunktionen bieten.
- Audio: KI hat in der Musikindustrie ihre Spuren hinterlassen und bietet sowohl professionellen als auch Hobbymusikern akustische Unterstützung.
Wie wird generative ai eingesetzt?
Die Implementierung generativer künstlicher Intelligenz verändert unsere Arbeits- , Lebens- und Schaffensweise. Sie ist eine Quelle der Unterhaltung und Inspiration sowie ein Mittel der Bequemlichkeit. Und wenn ein Unternehmen oder ein Bereich Code, Wörter, Bilder oder Ton beinhaltet, gibt es wahrscheinlich einen Platz für generative ai. Mit Blick auf die Zukunft glauben einige Experten , dass diese Technologie für unser tägliches Leben ebenso grundlegend werden könnte wie die Cloud , Smartphones und das Internet selbst.
Zum einen setzen Softwareentwickler zunehmend auf generative ai-Tools wie Tabnine, Magic AI und Github Copilot, um nicht nur spezifische Fragen zur Codierung zu stellen, sondern auch Fehler zu beheben und neuen Code zu generieren. Und KI-Textgeneratoren werden verwendet, um den Schreibprozess zu vereinfachen, egal ob es sich um einen Blog, ein Lied oder eine Rede handelt .
„Ich denke, es kann hilfreich sein, um Kreativität und Ideen anzuregen. Dafür verwende ich es“, sagte Jordan Harrod , Doktorandin an der Harvard University und am MIT und Moderatorin eines KI-bezogenen YouTube-Bildungskanals , gegenüber Built In. Tatsächlich verwendete sie einen KI-Textgenerator, um eine Rede für Gen AI zu schreiben, eine Konferenz zu generativer KI, die kürzlich von Jasper veranstaltet wurde. „Das war letztendlich nicht die letzte Rede, aber es half mir, aus dieser Schreibblockade herauszukommen, weil ich etwas auf dem Papier hatte, mit dem ich anfangen konnte zu arbeiten“, sagte sie.
Darüber hinaus ist KI-generierter Text zu einer wichtigen Ressource für Teams geworden, die in großem Umfang klare schriftliche Inhalte erstellen müssen, etwa im Marketing oder Vertrieb .
„Wenn man sich Vertriebsteams ansieht, sind sie ständig am Telefon, sie verschicken E-Mails, sie sind auf LinkedIn und in den sozialen Medien und versuchen, jede Menge Inhalte zu generieren und zu nutzen“, sagte Srinath Sridhar, Mitbegründer und CEO des auf den Vertrieb spezialisierten generative ai- Startups Regie.ai , gegenüber Built In. Sein Unternehmen Regie.ai und andere ähnliche Tools automatisieren all das – die personalisierten E-Mails, die Anrufskripte und so weiter. „Wir nehmen generative ai und wenden sie dann auf alle Vertriebs-Workflows für Vertriebsmitarbeiter an.“
Die Demokratisierung der Inhaltserstellung
generative ai hat auch in der Spielebranche für Aufsehen gesorgt – einer Branche, die künstliche Intelligenz schon seit langem im weiteren Sinne anwendet. Jetzt verändert generative ai nicht nur die Spieleentwicklung, sondern auch Spieletests und sogar das Gameplay. Die Sony-eigenen Haven Studios und Electronic Arts arbeiten daran, diese Technologie in die Entwicklung ihrer Spiele zu integrieren, während Roblox Pläne enthüllte , generative ai-Funktionen in sein Roblox Studio-Entwicklungstool zu implementieren.
Das Ziel bestehe darin, „die Erstellung von Inhalten zu demokratisieren“, so Stefano Corazza, Leiter von Roblox Studio , gegenüber Built In. Dadurch sollen die technischen Hürden, die normalerweise mit der Spieleentwicklung einhergehen, abgebaut und es jedem ermöglicht werden, Inhalte zu erstellen – egal, ob er ein Spieledesigner ist, der in einem professionellen Studio arbeitet, oder ein 10-Jähriger, der gerade Videospiele für sich entdeckt.
„generative ai ist einfach das Beste, was uns passieren konnte“, fuhr er fort. „Wir sehen dieses unglaubliche Potenzial, bei dem Menschen einfach natürliche Sprache verwenden können, um Dinge so zu beschreiben, wie sie es gewohnt sind, und sie dann erschaffen.“
Zusätzlich zur natürlichsprachlichen Schnittstelle plant Roblox auch die Einführung einer generative ai-Codevervollständigungsfunktion, um den Spieleentwicklungsprozess zu beschleunigen.
„Wir treiben die Echtzeit-Zusammenarbeit beim Erstellen von Welten, beim Programmieren und bei allen Aspekten der Erlebniserstellung wirklich voran. Und gleichzeitig wollen wir die Erstellung neuer Inhalte einfacher und schneller machen“, fügte Corazza hinzu. „generative ai ist das beste Tool, das wir derzeit haben, um den Prozess wirklich einfacher und zugänglicher zu machen.“
Vorteile der generative ai
generative ai verspricht eine Vereinfachung verschiedener Prozesse und bietet Unternehmen, Programmierern und anderen Gruppen viele Gründe, diese Technologie zu übernehmen.
Einfach zu verwenden
Bei frühen Versionen dieser Technologie war es normalerweise erforderlich, Daten über eine API oder einen anderen komplizierten Prozess zu übermitteln. Entwickler mussten sich dann mit speziellen Tools vertraut machen und dann Anwendungen in Programmiersprachen wie Python schreiben . Heute erfordert die Verwendung eines generative ai-Systems normalerweise nicht mehr als eine einfache Spracheingabeaufforderung mit ein paar Sätzen. Und sobald eine Ausgabe generiert wurde, kann sie normalerweise vom Benutzer angepasst und bearbeitet werden.
Verbesserte Entscheidungsfindung
Beispielsweise ermöglicht Seek Unternehmen, ihre Datenabfragen zu stellen, ohne jemals die Daten selbst berühren zu müssen. Indem sie Seek zu ihrem Datenstapel hinzufügen, können die Mitarbeiter eines Unternehmens alle benötigten Informationen zu ihren proprietären Daten abrufen, indem sie eine einfache Abfrage eingeben, anstatt ihr Datenwissenschaftsteam mit Ad-hoc-Fragen bombardieren zu müssen – so können sie schnell und effizient alle benötigten Informationen abrufen.
„Jeder kann KI in natürlicher Sprache fragen oder Anweisungen geben“, sagte Seek-CEO Nagy. „Und sie kann so viele Dinge so schnell erledigen, wie sie heute ohne wochenlange manuelle Arbeit einfach nicht möglich sind.“
Erhöhte Effizienz
Natürlich ist das Versprechen der generative ai, die Effizienz zu steigern, ein weiteres Verkaufsargument. Mithilfe dieser Technologie lassen sich Aufgaben automatisieren, die sonst manuelle Arbeit erfordern würden – tagelanges Schreiben und Bearbeiten, stundenlanges Zeichnen und so weiter.
Einsparmaßnahmen
Die Geschwindigkeit und Automatisierung, die generative ai einem Unternehmen bringt, führt nicht nur schneller zu Ergebnissen als normalerweise, sondern hat auch das Potenzial, Unternehmen Geld zu sparen. Produkte und Aufgaben, die in kürzerer Zeit erledigt werden, führen zu einem besseren Kundenerlebnis, was wiederum zu höheren Umsätzen und einem höheren ROI beiträgt.
Schnellere Geschäftsabläufe
Die Geschwindigkeit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit, die generative ai ermöglicht, machen sie für viele Unternehmen heute zu einem so attraktiven Tool. Aus diesem Grund bemühen sich Unternehmen wie Salesforce, Microsoft und Google , generative ai in ihre Produkte zu integrieren, und suchen eifrig nach Möglichkeiten, sie in ihre Betriebsabläufe einzubinden.
„Die Leute suchen nach Nägeln, die sie mit diesem Hammer einschlagen können“, sagte Sridhar. „Es handelt sich um eine ganz neue Technologie, die unsere Möglichkeiten im Vergleich zu vor fünf Jahren grundlegend verändert hat.“
Herausforderungen der generative ai
Allerdings bringt diese Technologie auch einige Herausforderungen mit sich . Ihre massenhafte Verbreitung weckt verschiedene Bedenken hinsichtlich ihrer Genauigkeit, ihrer möglichen Voreingenommenheit und der Gefahr von Missbrauch und Fehlanwendung.
Mangel an Verantwortlichkeit
Da Tools wie ChatGPT und DALL-E anhand von im Internet gefundenen Inhalten trainiert wurden, ist ihre Plagiatsgefahr zu einem großen Problem geworden. Und es gibt keine klaren Antworten auf Fragen wie: Haben KI-Unternehmen das Recht, die Daten zu verwenden, mit denen ihre Systeme trainiert wurden? Können die Ergebnisse generativer Engines urheberrechtlich geschützt werden ? Und wer ist verantwortlich, wenn ein KI-System diffamierende oder gefährliche Ergebnisse erzeugt?
„Es wird eine Explosion an Inhalten geben … Mit großen Mächten geht große Verantwortung einher.“
„Alles basiert auf denselben Trainingsdaten, sodass die Kreativität und Originalität beim Erschaffen von Dingen irgendwie verloren geht, wenn man das tut“, sagte YouTuber Harrod. „Wir haben in diesem speziellen Fall keinen wirklich guten Rahmen für Dinge wie die Zuordnung. Und dann für Vergütungs- und Lizenzsysteme.“
Weniger Aufsicht und Sicherheitsvorkehrungen
Es gibt größtenteils keine spezifischen Gesetze für die Entwicklung und Nutzung künstlicher Intelligenz. Das bedeutet, dass die meisten dieser Probleme zumindest vorerst durch bestehende Gesetze geregelt werden müssen. Es bedeutet auch, dass es an den Unternehmen selbst liegt, die auf ihrer Plattform generierten Inhalte zu überwachen – keine leichte Aufgabe, wenn man bedenkt, wie schnell sich dieser Bereich entwickelt.
„Es wird eine Explosion an Inhalten geben“, sagte Corazza von Roblox Studio. „Die Verantwortung [der Unternehmen] besteht darin, sicherzustellen, dass die generierten Inhalte niemanden beleidigen und die Menschen höflich gestalten können.“
Ungenaue Antworten
generative ai-Systeme neigen außerdem dazu, Dinge völlig falsch zu machen. Ihr Hang zu „ Halluzinationen “ oder der Erstellung von Informationen, die sachlich falsch sind, kann zu einer massenhaften Verbreitung von Fehlinformationen führen.
Nagy vergleicht generative ai mit einem Improvisationskünstler: „Wenn Sie vorgeben, eine Figur zu sein, müssen Sie einfach Inhalte ausspucken, die vermitteln, dass Sie diese Figur sind. In Wirklichkeit müssen Sie die Szene aber auch dann zum Laufen bringen, wenn Sie nicht wissen, wovon Sie sprechen.“
Dies gilt für alle generative ai-Systeme. Derzeit ist in diese Technologie kein Mechanismus zur Faktenprüfung eingebaut. Die Modelle verfügen über keinen intrinsischen Mechanismus zur Überprüfung ihrer Ergebnisse, und die Benutzer tun dies auch nicht unbedingt.
„Das ist ein wirklich schwer zu lösendes Problem“, sagte Harrod. „Bei den meisten Ergebnissen generativer KI mache ich mir Sorgen, dass die Leute das Ergebnis einfach als Tatsache hinnehmen und weitermachen.“
Eingeschränkte Möglichkeiten und Zugriff
Während sich die jüngsten Fortschritte im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz überwiegend auf Texte und Bilder konzentrierten, ist die Erstellung KI-generierter Audio- und Videoinhalte noch in der Entwicklung.
Im Jahr 2020 veröffentlichte OpenAI Jukebox , ein neuronales Netzwerk, das Musik (einschließlich „rudimentärem Gesang“) als Rohaudio in verschiedenen Genres und Stilen generiert. Eine Reihe weiterer KI-Musikgeneratoren folgten, darunter einer von Google namens MusicLM , und die Kreationen werden ständig verbessert.
Dasselbe gilt für KI-generierte Stimmen. So kann beispielsweise VALL-E , ein neues Text-to-Speech-Modell von Microsoft, angeblich mit nur drei Sekunden Audio die Stimme einer beliebigen Person simulieren und sogar deren emotionalen Tonfall nachahmen. Es ist jedoch anzumerken, dass ein Großteil dieser Technologie der Öffentlichkeit noch nicht vollständig zur Verfügung steht.
Entwicklung von Deepfakes
Es gibt eine Reihe von Plattformen, die KI nutzen, um einfache Videos zu generieren oder vorhandene zu bearbeiten. Leider hat dies zur Entwicklung von Deepfakes geführt, die in ausgefeilteren Phishing-Schemata eingesetzt werden . Aber dieser Aspekt der generative ai ist nicht ganz so weit fortgeschritten wie Text, Standbilder oder sogar Audio.
„Wir sind noch nicht ganz an dem Punkt, an dem man einfach ‚Mach mir ein YouTube-Video, das XYZ macht‘ eingeben kann und etwas herauskommt, das wirklich genauso nützlich ist wie etwas, das man für echte Inhalte verwenden würde“, sagte Harrod. Dennoch, fügte sie hinzu, „ist es definitiv ein Bereich, der sich schnell entwickelt.“
Eine kurze Geschichte der generative ai
Während Durchbrüche wie ChatGPT und DALL-E die generative ai zweifellos ins Rampenlicht gerückt haben, lässt sich das Konzept KI-generierter Inhalte tatsächlich bis in die 1960er Jahre zurückverfolgen, als ELIZA erfunden wurde – ein einfacher Chatbot , der von MIT-Professor Joseph Weizenbaum entwickelt wurde.
Allerdings ist die generative ai, wie wir sie heute verstehen, viel komplizierter als noch vor einem halben Jahrhundert. Dank der Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache können generative ai-Systeme Rohdaten in Form von geschriebenen und gesprochenen Wörtern in geschriebene Sätze und Sprache umwandeln, die mithilfe verschiedener Kodierungstechniken als Vektoren dargestellt werden. Rohbilder können ebenfalls in visuelle Elemente umgewandelt werden, die ebenfalls als Vektoren ausgedrückt werden.
Die Zukunft der generative ai
Trotz ihrer Herausforderungen und Mängel sieht die Zukunft der generative ai rosig aus, insbesondere nach der Ankündigung von OpenAI, den API-Zugriff auf ChatGPT freizugeben, was eine Welle neuer Chatbots und anderer Schnittstellen für generative ai einläuten dürfte .
„Ich hoffe, wir machen Werkzeuge, die für gute Zwecke eingesetzt werden können. Und ich hoffe, wir machen Werkzeuge, die die Menschen brauchen. Nicht nur Werkzeuge, um sie herzustellen, sondern Werkzeuge, weil sie unsere Ziele als Menschen und Gesellschaften fördern“, sagte Harrod.
„Ich hoffe, wir entwickeln Werkzeuge, die für gute Zwecke eingesetzt werden können. Und ich hoffe, wir entwickeln Werkzeuge, die die Menschen brauchen.“
OpenAI stellte im März 2023 auch sein mit Spannung erwartetes GPT-4 vor , das künftig als zugrunde liegende Engine für ChatGPT verwendet werden soll. Darüber hinaus hat das Unternehmen begonnen, Zugriff auf die API von GPT-4 zu verkaufen , damit Unternehmen und Einzelpersonen ihre eigenen Anwendungen darauf aufbauen können.
Während GPT-4 mehr Genauigkeit und weniger Verzerrung verspricht , ist das auffälligste Detail, dass das Modell multimodal ist, d. h. es akzeptiert sowohl Bilder als auch Text als Eingaben, obwohl es nur Text als Ausgabe generiert. Derzeit ist ein KI-Textgenerator in der Regel nur gut darin, Text zu generieren, während ein KI-Kunstgenerator nur wirklich gut darin ist, Bilder zu generieren. Multimodale Fähigkeiten könnten einen echten Wendepunkt darstellen.
„In den nächsten Jahren werden all diese Teile zusammenkommen, sodass mehrere Kommunikationsmodi gleichzeitig zur Verfügung stehen“, sagte Sridhar. „Sie können also ein Skript schreiben, ein Video dazu erstellen und sogar Voiceovers zum Video erstellen.“
Häufig gestellte Fragen
Was ist generative ai?
generative ai ist eine Form künstlicher Intelligenz, die nach Eingabe großer Mengen an Trainingsdaten verschiedene Arten von Daten – Bilder, Text, Video, Audio usw. – produzieren kann.
Was ist generative ai im Vergleich zu traditioneller KI?
Traditionelle KI analysiert Daten einfach, um Muster zu erkennen und Erkenntnisse zu gewinnen, die menschliche Benutzer anwenden können. generative ai geht bei diesem Prozess noch einen Schritt weiter und nutzt diese Muster und Erkenntnisse, um völlig neue Daten zu erstellen.
Was ist ein Beispiel für generative ai?
Ein gängiges Beispiel für generative ai ist ChatGPT, ein Chatbot, der auf Aussagen, Anfragen und Fragen reagiert, indem er auf seinen großen Pool an Trainingsdaten zurückgreift, der bis ins Jahr 2021 reicht.
