Generative KI vs. KI: Die Welt der künstlichen Intelligenz

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Die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt sich schnell weiter. Seit 2018 ist der globale Markt um mehr als 80 Milliarden US-Dollar gewachsen [1], und Experten wie die Analysten des Investmentbanking-Unternehmens Goldman Sachs sagen voraus, dass er bis 2025 200 Milliarden US-Dollar erreichen wird [2].

Die Welt hat KI bereits bei der Arbeit erlebt, wobei Programme wie ChatGPT und Bildgeneratoren einen bleibenden Eindruck von den Fähigkeiten der KI hinterlassen haben. Im Jahr 2024 und darüber hinaus wird sich die generative KI wahrscheinlich um neue Einsatzmöglichkeiten und Anwendungen erweitern, die das Potenzial haben, verschiedene Sektoren, darunter Unterhaltung und Design, umzugestalten. Obwohl sich traditionelle und generative KI nicht gegenseitig ausschließen, ist es wichtig zu verstehen, wie sie sich unterscheiden, um sicherzustellen, dass Sie die richtige Technologie für die jeweiligen Anwendungsfälle einsetzen.

Künstliche Intelligenz

KI hat eine längere Geschichte, als Ihnen vielleicht bewusst ist. Ihre Wurzeln reichen bis in die 1950er-Jahre zurück, als Alan Turing das Buch Computer Machinery and Intelligence veröffentlichte, das später zu einem Instrument zur Messung der Intelligenz von Computern wurde. Im Jahr 1952 entwickelte der Wissenschaftler Arthur Samuel das erste Computerprogramm, das das Damespiel erlernte, und seitdem hat sich die künstliche Intelligenz langsam weiterentwickelt. 

Zu dieser Zeit konnten Computer nur Befehle ausführen. Sie konnten diese Informationen nicht speichern. Außerdem waren die Kosten für die Technologie astronomisch.

Die moderne Technologie hat unglaubliche Fortschritte gemacht, wobei die Speicherkapazität und die Geschwindigkeit der Computer den Weg nach vorn erleichtert haben. Die künstliche Intelligenz hat in den letzten zehn Jahren viel Aufmerksamkeit erregt und große Fortschritte gemacht und entwickelt sich weiterhin in rasantem Tempo. 

Der vielleicht erste bedeutende Moment in der modernen KI war 2016, als Googles künstliche Intelligenz AlphaGo Lee Se-dol in einer Partie Go besiegte, einem chinesischen Brettspiel, mit dem sich Se-dol einen Namen machte. Heute übertrifft die KI die menschlichen Fähigkeiten bei Aufgaben wie Sprach- und Bilderkennung, Leseverständnis und Sprachverstehen.

Was ist KI?

Die einfachste Definition von KI ist die Fähigkeit eines Computers, selbstständig zu lernen und Entscheidungen zu treffen, wobei er kognitive Fähigkeiten einsetzt, die normalerweise dem Menschen zugeschrieben werden. Damit dies möglich ist, müssen mehrere Disziplinen zusammenkommen, unter anderem Informatik, Biologie, Mathematik und Statistik, Neurowissenschaften und Philosophie.

Es geht nicht nur darum, die menschliche Intelligenz zu imitieren, sondern ein großer Teil der KI-Forschung konzentriert sich auf die Untersuchung und Lösung realer Herausforderungen. Dabei werden Methoden angewendet, die Computer besonders gut beherrschen, obwohl sie sich stark von der menschlichen Intelligenz unterscheiden können. Die Art und Weise, wie die intellektuellen Prozesse der KI funktionieren, unterscheidet sich oft von denen des Menschen, was einzigartige Vorteile mit sich bringt.

Wie KI funktioniert

KI arbeitet mit verschiedenen Verfahren, wie z. B. dem maschinellen Lernen (ML), bei dem Algorithmen verwendet werden, die dem Computer helfen, Informationen zu verstehen und zu „lernen”. Wenn es beispielsweise darum ginge, einem Computer beizubringen, den Unterschied zwischen dem Bild eines Pferdes und einer Kuh zu erkennen, müsste der Mensch der Maschine zunächst helfen, diese Unterschiede zu erkennen. ML würde es ihr ermöglichen, die jedem Datensatz innewohnenden Merkmale zu erlernen und sie in Zukunft anzuwenden.

ML ist nur einer der Teilbereiche unter dem Dach der KI. Neuronale Netze simulieren das menschliche Nervensystem, um Maschinen beim Lernen zu helfen, indem sie miteinander verbundene künstliche Neuronen verwenden, die helfen können, Muster vorherzusagen. Beim Deep Learning werden mehrere Schichten künstlicher Neuronen genutzt, wodurch die Maschine komplexe Lernvorgänge durchführen kann. Dies ist besonders wichtig für Anwendungen wie selbstfahrende Fahrzeuge, die Entfernungen und Tiefen analysieren müssen, um effektiv arbeiten zu können.

Vorteile der KI

Einer der Hauptgründe, warum die KI in den vergangenen Jahren so viel Zuspruch gefunden hat, ist ihre Fähigkeit, unser Leben auf verschiedene Weise zu verbessern. Obwohl viele Menschen befürchten, dass KI den Menschen in verschiedenen Berufen ersetzen wird, kann die Technologie das Einfühlungsvermögen und das kritische Denken des Menschen nicht ersetzen. Stattdessen bietet sie ihre eigenen, einzigartigen Stärken, die Menschen in Zusammenarbeit mit ihren eigenen nutzen können, um in verschiedenen Bereichen bessere Ergebnisse zu erzielen. 

Zu den fünf wesentlichen Vorteilen gehören die folgenden:

• Gesteigerte Produktivität und Effizienz: Durch den Einsatz von KI für einfache und sich wiederholende Aufgaben können sich die Mitarbeiter auf komplexere Tätigkeiten konzentrieren.

• Weniger Fehler: KI kann viele Aufgaben mit makelloser Präzision und Genauigkeit erledigen, da menschliche Fehler ausgeschlossen sind. So kann ein Computer beispielsweise eine große Datenmenge schnell analysieren, um die erforderlichen Informationen abzuleiten oder Fehler zu finden. Ein Mensch, der dieselbe Aufgabe ausführt, würde mehr Zeit benötigen und könnte versehentlich wichtige Details und Daten übersehen. 

• Verbesserte Entscheidungsfähigkeit: Letztlich trifft der Mensch die Entscheidungen, indem er die von der KI gelieferten Erkenntnisse in einen Kontext stellt. KI liefert jedoch effizient datengestützte Informationen, die bessere Entscheidungen ermöglichen. Außerdem beseitigt KI menschliche Voreingenommenheit, was zu besseren Entscheidungen führen kann, insbesondere in Situationen wie der Genehmigung von Krediten oder der Überprüfung von Bewerbungen. 

• Automatisierung und 24/7-Verfügbarkeit: Dank der Fähigkeit von KI, Erinnerungen zu senden und automatisch auf Texte und E-Mails zu antworten, ist es einfacher, in Verbindung zu bleiben. Sie kann auch monotone Aufgaben wie Dateneingabe und -erfassung übernehmen und Tag und Nacht zur Verfügung stehen, um die Kundenzufriedenheit zu erhöhen

• Verbesserte Gesundheitsfürsorge: So wie KI menschliche Fehler in anderen Bereichen reduzieren kann, kann sie auch die Ergebnisse medizinischer Tests verbessern, indem sie selbst kleinste Unregelmäßigkeiten erkennt, die Menschen leicht übersehen könnten. So könnte KI beispielsweise eine Anomalie in einem Röntgenbild oder bildgebenden Scan feststellen, was zu einer früheren Diagnose oder einer besseren Versorgung führen könnte. Darüber hinaus ermöglicht die tragbare Technologie eine kontinuierliche Überwachung und die KI kann eine bessere klinische Versorgung unterstützen und dabei helfen, fundierte Entscheidungen über Behandlungen und die Vorhersage von Gesundheitsrisiken zu treffen.

Nachteile der KI

Trotz ihrer vielen Vorteile hat die KI auch eine potenzielle Kehrseite. Es ist wichtig, die Nachteile zu bedenken, bevor man in diese Technologie investiert. 

Zu den fünf potenziellen Nachteilen gehören die folgenden:

• Hohe Implementierungskosten: Um die Vorteile zu nutzen, müssen viele Unternehmen in kostspielige Hardware und andere Technologien investieren. Die für die Implementierung von KI erforderlichen Ausgaben sind für kleinere Unternehmen möglicherweise nicht tragbar und es kann sein, dass sich die Investition über einen längeren Zeitraum nicht rentiert.

• Abnutzung und Verschlechterung: Was oft nicht bedacht wird, ist die Abnutzung der Maschine selbst. Maschinen verschleißen mit der Zeit und der Nutzung. Wenn Sie beispielsweise eine KI-gesteuerte Maschine in der Fertigung einsetzen, müssen die Teile irgendwann ausgetauscht und gewartet werden und werden mit der Zeit ausfallen. Darüber hinaus ist kontinuierliches oder regelmäßiges Lernen von entscheidender Bedeutung, um zu vermeiden, dass die KI am Ende veraltet ist.

• Mangel an originellen Gedanken: KI kann die menschliche Kreativität nicht nachahmen. Obwohl Menschen sie bereits in der Kunst einsetzen können, kann sie nicht über den vorhandenen Datenbestand hinaus „denken”, auf den sie zurückgreifen muss. Es fehlt ihr an Innovation und der notwendigen Kreativität, um originelle Ideen zu entwickeln. 

• Sie kann keine emotionalen Verflechtungen berücksichtigen: Menschen verfügen über Empathie und emotionale Intelligenz – zwei Eigenschaften, die notwendig sind, um Entscheidungen unter Berücksichtigung emotionaler Komponenten zu treffen. Maschinen arbeiten ausschließlich mit den Parametern, die ihnen vorgegeben werden. Menschen können Freundlichkeit und Mitgefühl aufbringen, insbesondere bei sensiblen Themen oder in Bereichen wie Marketing, wo die Emotionen der Käufer während des gesamten Verkaufsprozesses berücksichtigt werden und fundierte Entscheidungen ermöglichen.

• Ethische Überlegungen: Genauso wenig wie KI Emotionen in Entscheidungen und Erkenntnisse einbeziehen kann, kann sie auch keine moralischen oder ethischen Werte berücksichtigen. Die größten Bedenken betreffen den Datenschutz und die informierte Zustimmung bei der Verwendung menschlicher Daten. Zu den wichtigsten Anliegen gehören die faire und unparteiische Nutzung der KI-Ergebnisse, die Transparenz der Unternehmen, die KI einsetzen, hinsichtlich der Grundsätze, nach denen sie arbeiten, und die Bereitschaft, mit anderen zusammenzuarbeiten, um ethisch orientierte KI-Vorschriften zu schaffen.

Generative künstliche Intelligenz 

Während sich die traditionelle KI hervorragend für die Datenanalyse, die Mustererkennung und die Erstellung von Vorhersagen eignet, kann die generative KI anhand ihrer Trainingsdaten nicht nur Muster erkennen, sondern auch neue Daten erstellen. 

Genauso wie die traditionelle KI gibt es auch die generative KI schon seit Jahrzehnten, allerdings hat sie erst in den letzten Jahren an Raffinesse gewonnen und wird immer häufiger eingesetzt. Die ersten Chatbots wurden in den 1960er-Jahren entwickelt. Mit den Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens und der generativen adversen Netzwerke (GANs) hat die generative KI eine neue Ära erreicht. Heute kann generative KI realistisch aussehende Bilder erzeugen, Inhalte wie Grafiken und Texte erstellen, Fragen beantworten, komplexe Konzepte erklären und Sprache in Code umwandeln. 

Mit der Veröffentlichung von ChatGPT im Jahr 2022 wurde die generative KI ins Gespräch gebracht. Für die kommenden Jahre erwarten viele Experten, dass generative KI noch leistungsfähiger wird und verschiedene Bereiche durch KI verändern wird. Zum Beispiel werden wir wahrscheinlich mehr Fähigkeiten und Kapazitäten sehen, einen geschickteren Einsatz von generativer KI im Produktdesign und eine stärkere Integration in Formate wie Video und Audio. 

Was ist generative KI?

Dieser Teilbereich der künstlichen Intelligenz verwendet ML-Modelle, um aus Daten zu lernen und neue Inhalte zu generieren. Einige sehen sie als die nächste Generation der KI, weil sie nicht nur auf bestehende Quellen angewiesen ist. Stattdessen kann sie Vorhersagen treffen, was als Nächstes im erkannten Muster folgen könnte, um neue Daten, Bilder und andere Inhalte zu erzeugen.

Entwickler trainieren Systeme und Anwendungen wie DALL-E, das textgesteuerte Bilder generiert, und ChatGPT, das riesige Datensätze verwendet, was die Leistungsfähigkeit der generativen KI noch verstärkt. Ingenieure entwickeln diese Technologie mit verschiedenen Ansätzen, darunter GANs, die Komponenten zur Erstellung von Inhalten und eine weitere Komponente zur Bewertung der Authentizität dieser Inhalte umfassen. 

Auf diese Weise erhält das Programm ein Feedback, mit dem es den Inhalt verbessern kann, und setzt den Prozess fort, bis die Ergebnisse so realistisch wie möglich sind. Autoencoder verbessern die Art und Weise, wie generative KI-Programme Daten speichern und verarbeiten, und reduzieren gleichzeitig das Rauschen. Die Entwickler bauen Variationen in den Codierungsschritt des Prozesses ein, um generative Anwendungen bei der Erstellung von Inhalten zu unterstützen. 

Diffusionsmodelle, wie sie auch DALL-E verwendet, trainieren auf Bildern und wenden die Gesetze der Diffusion an, um Pixel zu verschieben und das Bild in einen statischen Zustand zu versetzen. Auf diese Weise kann das Programm lernen, indem es die Pixel zum Originalbild zurückverfolgt. Wenn Sie beispielsweise möchten, dass DALL-E ein Bild eines Tigers generiert, würde es ein vorhandenes Bild nehmen und dieses Verfahren zur Erstellung eines neuen Bildes verwenden. ChatGPT hingegen verwendet ein transformatorbasiertes Modell, das sich auf den Kontext und die Sequenz in den Daten konzentriert, um sie zu analysieren und Vorhersagen und Übersetzungen zu machen oder neuen Text zu erstellen.

Vorteile der generativen KI

Generative KI bietet eine ganze Reihe von Fähigkeiten. Sie kann Fragen beantworten, Inhalte überarbeiten, Code korrigieren und Lieder und andere kreative Inhalte erstellen. Anwendungsfälle gibt es in verschiedenen Branchen, und die Entwickler erforschen weiterhin die Vorteile für Unternehmen aller Art. Das globale Forschungs- und Beratungsunternehmen Gartner [3] sagt voraus, dass 30 Prozent der neuen Medikamente bis 2025 von Techniken der generativen KI entdeckt werden. Außerdem wird laut Gartner im Jahr 2030 ein Blockbuster-Film veröffentlicht, bei dem 90 Prozent von einer KI generiert wurden.

Zu den fünf wichtigsten Vorteilen der generativen KI gehören die folgenden:

• Verbesserte Kreativität und Personalisierung: Der traditionellen KI fehlt die Fähigkeit der generativen KI, neue Inhalte zu erstellen. Sie kann Vermarkter bei der Gestaltung personalisierter Kampagnen unterstützen, ansprechende schriftliche, visuelle und akustische Inhalte erstellen und die Interaktion mit generativen KI-Anwendungen persönlicher gestalten.

• Bessere Kundenbetreuung: Personalisierung kann das Kundenerlebnis verbessern, ebenso wie der Einsatz von virtuellen Assistenten, die einen 24/7-Kundenservice bieten. Generative KI ist auch in der Lage, Kundendaten zu analysieren, um Trendthemen und Kundenstimmungen zu erkennen, die Unternehmen wiederum nutzen können, um einen besseren Service zu bieten.

• Zeitersparnis: Generative KI kann die Datenverarbeitung in Echtzeit durchführen und Aufgaben automatisieren, was zu erheblichen Zeit- und Betriebskosteneinsparungen führt.

• Steigerung der Produktivität: Generative KI kann den Mitarbeitern wertvolle Unterstützung bieten, z. B. bei der Beantwortung von Fragen, der Suche nach Informationen und der Zusammenfassung von Inhalten. Da sie von den sich wiederholenden und zeitaufwändigen Aufgaben, die KI erledigen kann, befreit sind, können sich die Mitarbeiter auf andere Aufgaben konzentrieren. Die KI kann automatisch Berichte erstellen, um Zeit zu sparen, Fehler zu minimieren und sogar den Zeitplan für die App-Entwicklung zu beschleunigen, indem sie Codierungsvorschläge macht.

• Verbessertes Lernen: Generative KI nutzt neue Daten und Feedback, um ihre Leistung zu verbessern. Diese Fähigkeit zum adaptiven Lernen kann auch den Benutzern helfen, effektiver zu lernen. Die Modelle können sich an die individuellen Lernstile und Vorlieben der Lernenden anpassen und so die Bildung und Wissenserfassung verbessern und komplexe Informationen verständlich zusammenfassen.

Nachteile der generativen KI

Wie bei der traditionellen KI bleibt die ethische Umsetzung und Nutzung der generativen KI ein Problem. Zu den potenziellen Nachteilen der generativen KI gehören die Möglichkeit der Verbreitung absichtlich oder unabsichtlich schädlicher Inhalte, Urheberrechtsfragen und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, die berücksichtigt werden müssen. 

Zu den weiteren potenziellen Nachteilen gehören folgende:

• Beeinträchtigung des Markenrufs: Die Generierung von unsensiblen Umfragen, die in die Nachrichten integriert werden, ist bereits aufgetreten. Dies zeigt, dass generative KI schädliche Auswirkungen haben kann, die dem Ruf einer Marke erheblichen Schaden zufügen können.

• Unzureichende Beschaffung: Generative KI ist manchmal in der Lage, die Quellen zu identifizieren, auf die sie ihre Ergebnisse stützt, aber nicht immer. 

• Unangemessener Einsatz: Generative KI kann transformativ sein, wenn sie verantwortungsvoll eingesetzt wird, aber sie ist nicht für jede Situation die richtige Wahl. In Szenarien, die Einfühlungsvermögen oder einen moralischen Kontext erfordern, oder in denen Gesundheit und Legalität auf dem Spiel stehen, sollte ein Mensch und nicht die KI das Sagen haben.

• Mögliche Verzerrungen: Die erstellten Informationen klingen hyperrealistisch, was es schwierig macht, die von der Quelle ausgehende Voreingenommenheit zu beurteilen. Es ist leicht anzunehmen, dass KI immer korrekt ist, aber das ist nicht immer der Fall und erfordert eine sorgfältige Nutzung und Sensibilität für das Potenzial für Verzerrungen. 

Verwandte Begriffe

• Malware

• Zugangskontrolle

• Cybersecurity-Karrieren

• Betriebssystem

• Fehlersuche

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Traditionelle KI konzentriert sich auf Datenanalyse und Mustererkennung, während generative KI darüber hinausgeht, indem sie neue Inhalte erstellt und ihre Anwendungen in verschiedenen Branchen erweitert. Egal, ob Sie sich aus persönlichen oder beruflichen Gründen mehr über KI informieren möchten, Kurse wie Generative KI für alle von DeepLearning.AI oder das IBM Angewandtes KI-Professionalzertifikat können Ihr Verständnis effektiv vertiefen. Solche Angebote bieten wertvolle Einblicke und praktische Kenntnisse, die Ihnen helfen, KI besser zu verstehen und anzuwenden. Wenn Sie sich auf generative KI konzentrieren möchten, können Sie auch den Kurs Einführung in generative KI von Google belegen. Diese und weitere Kurse finden Sie auf der Coursera-Plattform.