Generative Künstliche Intelligenz (GenKI/GenAI)

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Generative Künstliche Intelligenz (GenKI/GenAI)

schnell. automatisiert. KI-basiert.

Was ist generative künstliche Intelligenz?

Generative künstliche Intelligenz (auch GenKI oder GenAI) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, neue Inhalte zu erzeugen. Im Gegensatz zu traditioneller KI, die vor allem Muster erkennt und klassifiziert, kann generative KI Texte, Bilder, Musik und sogar Code erstellen. Sie basiert auf komplexen neuronalen Netzwerken, die riesige Datenmengen verarbeiten, um neue, kreative Ergebnisse zu liefern. Die Ergebnisse sind oft kaum von menschlich geschaffenen Inhalten zu unterscheiden. Zu den bekanntesten Anwendungsfällen gehören Chatbots wie ChatGPT von OpenAI, die auf Natural Language Processing (NLP) mithilfe von großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) basieren.

Was bringt der Einsatz von generativer künstlicher Intelligenz?

Einer der wichtigsten Vorteile von GenAI ist die Effizienzsteigerung. Generative Künstliche Intelligenz kann in Sekundenschnelle Inhalte erstellen, die sonst manuell Stunden oder Tage benötigen würden. Diese Geschwindigkeit ermöglicht es Unternehmen beispielsweise, Arbeitszeit einzusparen oder schneller auf Marktanforderungen zu reagieren. Ein weiterer zentraler Vorteil liegt in der vereinfachten Personalisierung. GenAI kann Inhalte generieren, die exakt auf die Vorlieben und Bedürfnisse von unterschiedlichen Zielgruppen zugeschnitten sind. Das eröffnet vor allem in Bereichen wie Marketing, Bildung und Unterhaltung ein enormes Potenzial.

Was leistet generative künstlicher Intelligenz?

Die Schlüsselfunktionen von GenAI beruhen auf den zugrunde liegenden Modellen und Architekturen, die für das Training und die Generierung von Inhalten genutzt werden. Eine der Haupttechnologien ist das Transformer-Modell, das durch die parallele Verarbeitung großer Datenmengen und mit der Fähigkeit zur „Selbstaufmerksamkeit“ extrem leistungsstark ist. Dadurch können Modelle wie GPT nicht nur Texte verstehen, sondern auch flüssige und sinnvolle Antworten generieren. Ein weiteres wichtiges Merkmal ist das sogenannte Transfer Learning. Hierbei werden vortrainierte Modelle auf spezialisierte Anwendungsfälle angepasst, um in spezifischen Kontexten hochwertige Ergebnisse zu liefern.

Worauf ist beim Einsatz von GenAI zu achten?

Trotz ihrer Vorteile bringt auch GenAI eine Reihe an Herausforderungen mit sich. Eine davon ist die Frage nach ethischen Standards. Die Möglichkeit, täuschend echt aussehende Inhalte zu erstellen, birgt das Risiko des Missbrauchs, beispielsweise durch die Verbreitung von Fehlinformationen oder Deepfakes. Zudem spielen das Thema Datenschutz und mögliche Diskriminierung durch „voreingenommene Daten“ eine Rolle.

Auch die gesellschaftlichen Auswirkungen, wie der mögliche Verlust von Arbeitsplätzen in kreativen Branchen, werfen Fragen auf, die eine verantwortungsvolle Nutzung der Technologie erfordern. Ein weiteres Problem ist die mangelnde Transparenz. Viele generative Modelle arbeiten als “Black Boxes”, deren Entscheidungsprozesse und Richtigkeit von Angaben für Außenstehende kaum nachvollziehbar sind. Dies kann sowohl die Fehlerbehebung als auch das Vertrauen in die Technologie erschweren.

Regulierungsvorgaben wie der EU AI Act sollen für einheitliche Richtlinien in Bezug auf den Umgang mit künstlicher Intelligenz sorgen. Unternehmen können ihrerseits mit Ansätzen wie „responsible Data“ und „AI Governance“ dafür sorgen, dass sie die Anforderungen etwa hinsichtlich Transparenz, Unvoreingenommenheit, Datenschutz, Sicherheit und Nachhaltigkeit erfüllen.

Wie lässt sich generative künstliche Intelligenz in Unternehmen nutzen?

GenAI findet in einer Vielzahl von Branchen und Bereichen Anwendung wie die folgenden Beispiele zeigen:

Im Marketing wird die Technologie genutzt, um personalisierte Inhalte wie Anzeigen oder Produktbeschreibungen zu erstellen.
Generative KI kommt zudem in Form von Chatbots oftmals im Kundenservice zum Einsatz, um Kundenanfragen zu beantworten.
Ein weiterer vielversprechender Bereich ist die Softwareentwicklung, in der GenAI zum automatisierten Schreiben von Code oder zur Verbesserung bestehender Programme eingesetzt wird.
In der Bildung wiederum eröffnet die Technologie neue Wege für interaktive Lernumgebungen und die Erstellung individualisierter Lehrmaterialien.
In der Unterhaltungsindustrie ermöglicht GenAI die Generierung von Drehbüchern, Musik oder visuellen Effekten.
Im Gesundheitswesen hilft generative künstliche Intelligenz bei der Analyse von Patientendaten und der Erstellung personalisierter Behandlungspläne.

Im Unternehmensumfeld kommt hierbei oftmals Azure OpenAI Service zum Einsatz. Hierbei handelt es sich um eine leistungsstarke Plattform von Microsoft, die es Unternehmen ermöglicht, die fortschrittlichen KI-Modelle von OpenAI nahtlos in ihre Anwendungen und Arbeitsabläufe zu integrieren.

Was ist für GenAI technologisch zu leisten?

GenAI kann enorme Rechenressourcen benötigen und zwar sowohl während des Trainings als auch bei der Anwendung. Dies kann nicht nur zu hohen Kosten führen, sondern auch zu einem erheblichen Energieverbrauch, der ökologische Fragen aufwirft. Hinzu kommen indirekte Sicherheitsprobleme: Generative Modelle lassen sich für Angriffe wie das Erstellen schädlicher Codes oder Phishing-Mails missbrauchen.

Eine weitere technische Herausforderung ist die Datenabhängigkeit, denn die Qualität der generierten Inhalte hängt maßgeblich von den Trainingsdaten ab. Unzureichende oder voreingenommene Datensätze können zu fehlerhaften oder voreingenommenen Ergebnissen führen, was die Verlässlichkeit und Unvoreingenommenheit der Modelle beeinträchtigt.

Implementierung

Die Implementierung von GenAI erfordert eine sorgfältige Planung und Vorbereitung. Zunächst müssen Unternehmen ihre spezifischen Anforderungen und Ziele definieren. Danach folgt die Auswahl geeigneter Modelle oder Plattformen und ggf. ein Training des Modells auf den eigenen Daten. Ein wichtiger Schritt ist die Integration der KI in bestehende Systeme, was oft eine Anpassung der Infrastruktur erfordert.

Während der Implementierung und des Betriebs ist eine regelmäßige Überprüfung der Ergebnisse notwendig, um sicherzustellen, dass die generierten Inhalte den Qualitätsanforderungen entsprechen. Zudem sollten Unternehmen ethische Aspekte und Datenschutzrichtlinien berücksichtigen, insbesondere wenn sensible Daten verwendet werden.

Fazit: Generative KI bietet Unternehmen immense Möglichkeiten, erfordert jedoch eine verantwortungsbewusste Nutzung und eine sorgfältige Umsetzung, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.