Wird generative KI unseren Alltag revolutionieren?
ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion: Generative KI schleicht sich immer öfters auch in unseren Alltag ein – und das wird sich in Zukunft wohl kaum ändern.
Die Technologie, die als generative Künstliche Intelligenz bekannt ist, drängt sich immer mehr in den Vordergrund unseres technologischen Bewusstseins. Sie scheint überall zu sein und sogar einige Schlagzeilen könnten von ihr verfasst worden sein.
Doch was verbirgt sich wirklich hinter dem Begriff «generative KI»? Vor dem Aufkommen der generativen KI waren Diskussionen über künstliche Intelligenz meist auf maschinelles Lernen ausgerichtet.
Dabei handelt es sich um Modelle, die lernen, Vorhersagen basierend auf Daten zu treffen. Die generative KI hingegen geht einen Schritt weiter.
Das Herzstück der generativen KI
Sie kann als ein Modell des maschinellen Lernens betrachtet werden, das darauf trainiert wurde, neue Daten zu erstellen. Es geht also um mehr als nur eine Vorhersage über einen bestimmten Datensatz zu treffen.
Trotz aller Begeisterung um ChatGPT und ähnliche Systeme ist diese Technologie keineswegs neu. Diese leistungsstarken Modelle für maschinelles Lernen stützen sich auf Forschungen und rechnerische Fortschritte, die mehr als 50 Jahre zurückreichen.
Ein frühes Beispiel für generativen KI ist ein viel einfacheres Modell namens Markov-Kette. Ein Markov-Modell erzeugt das nächste Wort in einem Satz, indem es sich das vorherige Wort oder einige vorherige Wörter ansieht.
Die Evolution der generativen KI
Im Laufe der Jahre hat sich die Forschung jedoch weiterentwickelt und konzentriert sich nun auf grössere Datensätze. Diese enthalten Hunderten von Millionen oder sogar Milliarden von Datenpunkten – um Modelle zu trainieren, die beeindruckende Ergebnisse erzielen können.
ChatGPT und ähnliche Systeme basieren auf denselben Grundmodellen wie ein Markov-Modell. Der Unterschied besteht jedoch darin, dass diese Systeme viel komplexer sind und auf einer enormen Menge an Daten trainiert wurden.
Diese Entwicklung öffnet eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten für generative KI. Sie kann beispielsweise dazu verwendet werden, synthetische Bilddaten zu erstellen, die zur Schulung eines anderen intelligenten Systems dienen könnten.
Vielfältige Anwendungen: Die Zukunft der generativen KI
Aber während generative Modelle unglaubliche Ergebnisse erzielen können, sind sie nicht immer die beste Wahl für alle Arten von Daten. Bei Aufgaben mit Vorhersagen über strukturierte Daten neigen generative KI-Modelle aber dazu, traditionelle Methoden des maschinellen Lernens zu übertreffen.
Trotz aller Fortschritte birgt die Implementierung dieser Modelle auch potenzielle Gefahren. Generative KI kann Vorurteile, die in den Trainingsdaten vorhanden sind, erben und verbreiten oder Hassreden und falsche Aussagen verstärken.
Auf der anderen Seite könnte generative KI Künstlern helfen, kreative Inhalte zu erstellen, die sie sonst nicht produzieren könnten. In Zukunft könnte sie sogar die Wirtschaft vieler Disziplinen verändern.
