Generative Künstliche Intelligenz: Die Zukunft der Contenterstellung
Generative Künstliche Intelligenz (kurz: Generative KI) bezieht sich auf eine Art von Künstlicher Intelligenz, die in der Lage ist, selbständig Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos zu erstellen. Im Gegensatz zu anderen Formen der Künstlichen Intelligenz, die darauf ausgelegt sind, bestimmte Aufgaben wie Klassifizierung oder Vorhersage durchzuführen, liegt der Fokus bei generativer KI, auf der Erzeugung neuer Inhalte. Diese sollen von den menschlich erzeugten Inhalten kaum oder gar nicht mehr zu unterscheiden sein. Kurz gesagt, generative KI-Modelle erzeugen synthetische Texte, Bilder und Videos aus vorhandenen Daten.
Ein besonders bekanntes Beispiel für generative KI ist GPT („Generative Pre-trained Transformer“). Die verschiedenen GPT-Versionen und auch ChatGPT gehören zu einer neueren Generation von KI-Modellen und wurden von dem 2015 gegründeten Anbieter OpenAI entwickelt. Die Technologie basiert auf großen neuronalen Netzen, die es bereits seit den 1950er Jahren gibt, jedoch erst durch die heutzutage verfügbaren Rechenkapazitäten in der Lage sind, menschenähnliche Inhalte auf hohem Niveau zu generieren. ChatGPT wird hierbei mit mehreren Hundert Milliarden Wörtern aus Büchern, Online-Texten, Wikipedia-Artikeln und Code-Bibliotheken trainiert und anschließend mit menschlichem Feedback für Dialogfähigkeiten weiter perfektioniert.
Generative KI kann sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datensätze nutzen, um komplexe Zusammenhänge und Muster in den Daten zu erkennen und auf dieser Basis menschenähnliche Inhalte zu generieren, die praktisch nicht von manuell erstellten Inhalten unterscheidbar sind. Dies erfolgt auf probabilistischer Grundlage, bei der die Wahrscheinlichkeiten von Sequenzen bestimmt werden und beruht auf maschinellem Lernen, insbesondere auf neuronalen Netzen.
Die Erstellung von Inhalten basiert auf Sampling, bei dem Elemente gemäß errechneten Wahrscheinlichkeiten ausgewählt werden. Hierbei ist zu beachten, dass diese Modelle dabei nicht Wort für Wort generieren, sondern vielmehr Token für Token. Ein Token ist eine einzelne Einheit oder ein einzelnes Element in einer Sequenz, die als Eingabe für ein KI-Modell verwendet wird. Ein Token entspricht in der Regel einem einzelnen Wort, kann jedoch auch Teilwörter, Satzzeichen oder andere Zeichen umfassen. Die Verarbeitung von Tokens ist ein grundlegender Schritt bei der Generierung von Inhalten.
Bestimmung der Wahrscheinlichkeiten von Wortsequenzen
Token in Englisch und Finnisch
Um die Inhalte zu generieren, benötigen solche KI-Modelle einen sogenannten Prompt, also eine Anweisung als Ausgangspunkt. Die Qualität des Prompts und die Fähigkeit der generativen KI, Zusammenhänge und Bedeutungen aus den strukturierten und unstrukturierten Daten zu extrahieren, sind entscheidend für die Qualität des erzeugten Inhalts.
Der Prompt ist die Eingabe/der Input an das Modell (Aufgabe, Beispiele, usw.)
Anwendungsfälle generativer KI
Generative KI findet in einer breite Palette von Anwendungsfällen in verschiedenen Branchen Verwendung, wie zum Beispiel:
1. Textgenerierung:
Generative KI kann zur Erstellung von Artikeln, Blog-Posts, Produktbeschreibungen, E-Mails und anderen Texten verwendet werden, um menschenähnliche Schreibstile und Inhalte zu erstellen.
2. Bild- und Grafikgenerierung:
Generative KI kann zur Erstellung neuer Bilder und Grafiken verwendet werden, die auf existierenden Stilrichtungen und Mustern basieren, beispielsweise in der Kunst, im Grafikdesign oder in der Mode.
3. Musik- und Audiogenerierung:
Generative KI kann zur Erzeugung neuer Musikstücke und Audiodateien verwendet werden, die an vorhandenen Melodien, Rhythmen und Klangstrukturen orientieren.
4. Video- und Animationsgenerierung:
Generative KI kann verwendet werden, um neue Video- und Animationsinhalte zu erstellen, die auf bestehenden Videos oder Animationen basieren.
5. Produktdesign:
Generative KI kann zur Entwicklung neuer Produktdesigns und -konzepte eingesetzt werden, die sich an aktuellen Designstilen und -prinzipien orientieren.
Vorteile von generativer KI
Generative KI bietet eine Vielzahl von Vorteilen, darunter:
1. Effizienz:
Generative KI ermöglicht die schnelle und automatisierte Erstellung von Inhalten und Daten, wodurch Zeit und Ressourcen eingespart werden.
2. Skalierbarkeit:
Generative KI kann große Mengen von Inhalten und Daten erstellen, was bei manuellen Prozessen nicht oder nur schwer möglich wäre.
3. Personalisierung:
Generative KI kann personalisierte Inhalte und Daten erstellen, die auf den individuellen Bedürfnissen und Präferenzen der Nutzerinnen und Nutzer basieren.
4. Kreativität:
Generative KI kann neue und einzigartige Inhalte und Daten erstellen, die über das hinausgehen, was Menschen möglicherweise erzeugen könnten.
Herausforderungen bei generativer KI
Gleichzeitig sollten aber auch die Risiken und Herausforderungen beim Einsatz von generativer KI nicht unterschätzt werden. So wird etwa der Aspekt der Verifizierung von Herkunft und Quellen von Informationen immer wichtiger. Die Nutzungverifizierbarer und nachvollziehbar vertrauenswürdiger Quellen wird einen hohen Stellenwert einnehmen. Denn bei automatisiert erstellten Inhalten ist schwer oder teilweise gar nicht nachvollziehbar, aus welchen Quellen die verwendeten Informationen stammen und ob die Aussagen damit faktisch korrekt sind.
Der Einsatz von generativer KI birgt letztlich die Gefahr, die Verbreitung von Fake News zu verstärken. Mit KI-Systemen lassen sich problemfrei große Mengen an überzeugenden, aber falschen oder irreführenden Informationen in kürzester Zeit erstellen und verbreiten. Die Unterscheidung zwischen Wahrheit und Desinformation wird für die Leser erheblich schwieriger. Daher ist es unerlässlich, geeignete Maßnahmen zur Bekämpfung von KI-generierten Fake News zu ergreifen und den Einsatz von KI verantwortungsvoll und transparent zu gestalten. Künftig wird daher eine menschliche Kontrolle zum Faktencheck eine zentrale Rolle bei der Erstellung von Texten mit großen Sprachmodellen einnehmen („Human-in-the-Loop“).
Eine Möglichkeit für Unternehmen und Organisationen könnten Lösungen zur automatisierten Textgenerierung sein, bei denen große Sprachmodelle mit einem datenbasierten Ansatz kombiniert werden. Hierbei werden dynamische und statische Inhalte aus generativen KI-Systemen wie den aktuellen GPT-Versionen innerhalb von vordefinierten Textmodellen genutzt, um inhaltlich einwandfreie und Compliance konforme Texte zu erstellen. Die Textmodelle fungieren als Leitplanken, innerhalb derer die Textgenerierung erfolgt.
Fazit zur generativen KI
Insgesamt bietet generative KI eine leistungsstarke Möglichkeit, Inhalte und Daten auf innovative und effiziente Weise zu erstellen. Trotz der Herausforderungen, die mit dieser Technologie verbunden sind, können Unternehmen und Organisationen von den Vorteilen der Generierung neuer und einzigartiger Inhalte profitieren, die auf bestehenden Daten und Informationen basieren.
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