Generative KI-Modelle

Generative KI ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich damit beschäftigt, auf Ihre Anfrage oder Frage mit einzigartigen, vom System generierten Inhalten zu antworten. KI umfasst viele verschiedene Bereiche, und die KI-Forscher haben ihren Anwendungsbereich ständig erweitert. Die generative KI ist zwar nur ein Teilbereich einer viel größeren Industrie, verwendet aber verschiedene Arten von Modellen, wie z. B. große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM), Bildgeneratoren, Codegeneratoren und Audiogeneratoren. Alle diese Modelle erzeugen eine Form von Inhalt, den Sie für Ihre Arbeit oder Ihre Lernumgebung nutzen können, indem Sie sie anwenden.

Arten generativer KI-Modelle

Als eine Art maschinelles Lernmodell nutzt die generative KI Versuch und Irrtum, um neue Inhalte zu generieren, indem sie verschiedene Modelle verwendet. Generative KI-Modelle lernen, Inhalte zu entwickeln, die denen ähneln, die sie zuvor in Bezug auf Daten gesehen haben.

Ziel ist es, einzigartige Inhalte zu erstellen, die den von Ihnen gestellten Anforderungen entsprechen.

Generative KI-Modelle sind heute in der Lage, Texte, Bilder, Videos und Audiodateien zu erstellen, die im täglichen Leben verwendet werden können.
Wenn Sie sich für ein generatives KI-Modell entscheiden, sollten Sie sich zunächst überlegen, was Sie damit erreichen wollen, ob Sie einen Geschäftsprozess automatisieren, eine Aufgabe bearbeiten, Lernmaterial entwickeln oder Computercode korrigieren wollen.

Große Sprachmodelle

LLMs, große Sprachmodelle, können die menschliche Sprache imitieren, indem sie Daten aus Büchern, Artikeln und Online-Seiten kombinieren, um einzigartige Textkombinationen zu erzeugen. Durch die Erkennung von Mustern in einer Vielzahl von Informationen können LLMs Inhalte erzeugen, die der menschlichen Sprache auf kreative Weise ähneln. LLMs verändern die Art und Weise, wie wir mit Computern kommunizieren.

Waren LLMs anfangs in der Lage, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen, können sie heute ganze Seiten von Text auf eine einfache Eingabeaufforderung hin schreiben. GPT-4 ist eine populäre LLM- und KI-Software, die von OpenAI entwickelt wurde.

ChatGPT ist ein spezielles Produkt von GPT-4, das den menschlichen Tonfall imitieren und auf Eingabeaufforderungen mit kurzen oder langen Texten reagieren kann. GPT-4-Programme können Fragen beantworten, Texte zusammenfassen, Bildunterschriften erstellen und sogar ganze Aufsätze schreiben. Indem sie aus ihren eigenen Ergebnissen lernen, können sich LLMs mit der Zeit verbessern.

Vorzüge

Zu den Vorteilen von LLMs gehört ihre Fähigkeit, Geschäfts- und Lernprozesse zu automatisieren. Durch die Entwicklung von Texten in einer Geschwindigkeit, die von Menschen nicht erreicht werden kann, können LLMs administrative Aufgaben übernehmen, so dass Sie sich auf kreativere Möglichkeiten konzentrieren können. LLM-Modelle verändern nicht nur die Art und Weise, wie wir kommunizieren und Technologie nutzen, sondern können auch leichter zugängliche Lernwerkzeuge für Schüler und Studenten mit Untertiteln, Sprachsynthese und anderen pädagogischen Funktionen entwickeln. ChatGPT ist nur ein Beispiel für die Möglichkeiten, die große Sprachmodelle bieten.

Schwächen

Obwohl LLMs unsere Kommunikation verbessern können, haben sie auch Nachteile. Aufgrund ihres Mustererkennungsprozesses können LLMs wie GPT-4 Inhalte erzeugen, die sachlich ungenau und unwahr sind. LLMs sagen wahrscheinliche Wörter in Sätzen und Schriften voraus und sind nicht in der Lage, ihre Schriften nach falschen Aussagen zu durchsuchen. Außerdem bedeutet die Verwendung von weitgehend ungefilterten Informationen aus dem Internet, dass diese ebenfalls unwahr und beleidigend sein können.

Sich ausschließlich auf Software wie ChatGPT zu verlassen, könnte zu akademischer Unehrlichkeit, sachlich falschen Aussagen und rassistischen, sexistischen oder homophoben Formulierungen führen.

Bildgeneratoren

Bildgeneratoren sind eine Art generatives KI-Modell, das sich auf die Erzeugung von Kunstwerken oder visuellen Bildern aus einer schriftlichen Eingabe konzentriert. Wie LLMs analysieren Bildgeneratoren Muster in online verfügbarer Kunst und erzeugen Kunstwerke, die aus Kombinationen visueller Daten generiert werden. Bildgeneratoren sind nicht in der Lage, vollständig kreative Werke zu erzeugen, da alles, was sie erzeugen, eine Kombination anderer online verfügbarer Bilder ist, die in erster Linie das Ergebnis menschlicher Kreativität sind.

Wenn man einem Bildgenerator wie DALL-E zum Beispiel eine Textbeschreibung gibt, kann er realistische Bilder auf der Grundlage von Konzepten und Stilen erzeugen, indem er künstlerische Muster analysiert und anwendet.Wenn man DALL-E jedoch bittet, ein abstraktes Kunstwerk zu erzeugen, wird er nichts explizit Kreatives erzeugen, sondern das Bild auf der Grundlage von Mustern entwickeln, die mit der Idee der abstrakten Kunst verbunden sind.

Möglichkeiten

Bildgeneratoren können ein großartiges Werkzeug sein, um sofort eine komplexe Bildidee zu entwickeln.Neben der Unterhaltung bieten Bildgeneratoren eine neue Möglichkeit, visuelle Hilfsmittel, Architekturpläne und Kunstmodelle zu entwickeln.Durch die Erstellung realistischer visueller Kunstwerke können Bildgeneratoren Künstlern und Architekten helfen, neue Ideen zu entwickeln und ihre Arbeit schneller fertig zu stellen.Wenn Sie in der Grafikdesignbranche arbeiten, können Sie mit KI-Tools für Bildgeneratoren arbeiten, um verschiedene Ideen und Designpläne zu verfeinern und zu überarbeiten.

Nachweise

Da Bildgeneratoren visuelle Daten aus dem Internet zusammenstellen, um neue Ideen zu entwickeln, liefern sie Ihnen oft urheberrechtlich geschützte oder plagiierte Werke.Sie sollten vorsichtig sein, wenn Sie die Bilder von Bildgeneratoren in Arbeits- oder Lernumgebungen verwenden, da Sie damit urheberrechtlich geschützte Werke verewigen könnten. Bildgeneratoren können auch anderen Schaden zufügen, indem sie so genannte „Deepfake“-Videos und -Bilder erzeugen.Deepfakes können echte Personen darstellen, die das tun, was Sie die Maschine tun lassen.Bildgeneratoren können auch Bilder erzeugen, die rassistisch oder sexuell voreingenommen sind, da sie auf die im Internet verfügbaren Informationen angewiesen sind, die oft aus anstößigen Bildern bestehen.

Audiogeneratoren

Zu den Audiogeneratoren gehören Text-zu-Sprache-, Sprach-zu-Text- und Musik- oder Audio-Erstellungstools, die beim Lernen und für kreative Zwecke nützlich sein können.Mit Sprach-zu-Text-Tools wie Otter.ai können Sie Nachrichten, die Sie laut sprechen, transkribieren oder sogar Transkripte für Unterrichtspläne im Klassenzimmer erstellen. Text-to-Speech-Tools tun das Gegenteil: Sie können Aufforderungen schreiben, die laut für Sie oder andere gesprochen werden, so dass Sie sich Ihre eigenen Worte laut vorlesen lassen können oder sich Nachrichten von anderen diktieren lassen können.Mit Musik- und Audiogeneratoren können Sie neue Aufnahmen von bereits existierenden Liedern erstellen, die jeder mitsingen kann.

Vorteile

Audiogeneratoren bieten eine neue Ebene der Zugänglichkeit, die nicht unbemerkt bleiben kann.Sprach-zu-Text- und Text-zu-Sprach-Tools können einen großen Beitrag zur Wiederherstellung der Kommunikationsfähigkeit von Menschen leisten, die nicht sprechen oder sehen können.Audiogenerative KI kann auch Stimmen für diejenigen entwickeln, die nicht sprechen können, so dass man mit jemandem kommunizieren kann, der stumm ist.Audiogeneratoren bieten auch dynamischeres Lernmaterial für Lernende, da sie das Material sowohl sehen als auch hören können.

Nachteile

Ähnlich wie bei der bild- und sprachgenerierenden KI besteht auch bei der audiogenerierenden KI die Gefahr, dass urheberrechtlich geschütztes Material zur Erstellung von Inhalten verwendet wird.Sie kann im Wesentlichen die Stimmen von Menschen aufnehmen und sie dazu bringen, das zu sagen, was man in die Software eingibt.Diese Fähigkeit eröffnet die Möglichkeit, in die Privatsphäre von Menschen einzudringen, ganz zu schweigen von den Auswirkungen, die KI-generiertes Audio auf die Musikindustrie haben könnte.

Code-Generatoren

Code-Generatoren sind eine Form der generativen KI, die mithilfe von Algorithmen und Modellen des maschinellen Lernens Code erzeugen kann.Sie kann Industriestandards und Best Practices analysieren und Beschreibungen des benötigten Codes in natürlicher Sprache verwenden.Google verfügt über eine Form der Code-generierenden KI namens Bard, die mit mehr als 20 verschiedenen Programmiersprachen arbeitet, um Sie bei der Erstellung oder Vervollständigung von Code-Sequenzen zu unterstützen.

Die Vorteile sind

Da Code sowohl überprüfbar als auch testbar ist, können Sie die Genauigkeit von KI-generiertem Code auf eine Weise testen, die mit bild-, audio- und textbasierter generativer KI nicht möglich ist.Sie kann Fehler erkennen und beheben und so die Qualität Ihres Codes verbessern.Wenn Sie Entwickler sind, kann KI Ihnen helfen, Ihre Ziele und Fristen schneller zu erreichen, und Ihnen Zugang zu verschiedenen KI-generierten Lösungen verschaffen, aus denen Sie auswählen und die Sie verfeinern können.

Die Nachteile

KI zur Codegenerierung kann eine Herausforderung darstellen, da Code ein vielfältiger Inhalt ist, der präzise Ergebnisse erfordert, was mit KI nur manchmal möglich ist.Außerdem könnten Codegeneratoren in der Zukunft Menschen in einigen Positionen ersetzen, was den globalen Arbeitsmarkt stören könnte.Sie benötigen mehr Benutzerkontrolle, was zu Sicherheitslücken führen kann, und sie benötigen eine große Menge an Energie, was Ihre Arbeit manchmal erschweren kann, wenn Sie diese Art von KI verwenden.

Wozu dienen generative KI-Modelle?

Der Hauptzweck von generativen KI-Modellen ist die Erstellung neuer Inhalte, aber Sie müssen vorsichtig sein.Generative KI kann die menschliche Arbeit ergänzen.Es ist jedoch wichtig zu vermeiden, dass Benutzer KI-generierte Inhalte verwenden und sie als ihre eigene Arbeit ausgeben.Für alltägliche Verwaltungsaufgaben in fast allen Branchen können Sie generative KI-Modelle verwenden, um Tabellen zu formulieren, Sprachen zu übersetzen, Informationen zu synthetisieren und Dokumente zusammenzufassen, um Ihre Fähigkeiten zu verbessern.KI verbessert die Produktivität, indem sie Geschäftsprozesse automatisiert und Materialien für verschiedene Lernende zugänglich macht.

Wer verwendet generative KI-Modelle?

Generative KI-Modelle sind in einer Vielzahl von Branchen weit verbreitet.Im Bildungssektor sind viele Institutionen dabei, den Einsatz von KI bei Lernenden zu erproben.Sie sind nicht allein, wenn Sie zu den Lernenden gehören, die KI nutzen, um sich bei Aufgaben, Hausarbeiten oder Projekten helfen zu lassen.Ethische Fragen stellen sich, wenn Lernende KI als Ersatz für eigene Anstrengungen nutzen, anstatt sie als kollaboratives Werkzeug einzusetzen, um Schreibblockaden zu überwinden oder Ideen zu entwickeln.

Generative KI-Modelle sind auch in Bereichen wie Marketing oder Grafikdesign/Entwicklung von Bedeutung, da sie visuelle und textliche Inhalte für die Marktsegmentierung oder die Personalisierung von Nutzern sowie Code für digitale Unternehmen erzeugen können.

Erste Schritte mit generativer KI

Das Verständnis der Technologie ist nur ein Teil der Gleichung.Wenn Sie KI zu Ihrem Vorteil nutzen wollen, müssen Sie Ihre Fähigkeiten und Ihre Kreativität mit Hilfe der digitalen Technologie steigern und gleichzeitig Ihre Integrität wahren und ethisch handeln, sei es in der Schule oder am Arbeitsplatz.

Mit anderen Worten: Generative KI-Modelle sollten nicht der alleinige Eigentümer Ihrer Inhalte sein; Sie sollten Ihre Individualität in den Vordergrund stellen und generative KI-Modelle nutzen, um Ihre Ideen zu verbessern. Wenn Sie verstehen, dass Sie sich nicht allein auf die KI verlassen sollten und dass der Großteil der Arbeit darin besteht, eine Eingabeaufforderung für ein generatives KI-Modell zu erstellen, können Sie die KI als kollaboratives digitales Werkzeug nutzen und nicht als ein Werkzeug, das alles kann.

Warum sind nicht-funktionale Anforderungen wichtig?

Einführung

Nicht-funktionale Anforderungen (NFRs) sind ein wichtiger Aspekt der Softwareentwicklung, der im Vergleich zu den funktionalen Anforderungen oft in den Hintergrund tritt. In diesem Artikel befassen wir uns mit der Bedeutung nicht-funktionaler Anforderungen, untersuchen die Unterschiede zwischen funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen und geben Einblicke in ihre Rolle bei der agilen Entwicklung. Wir wollen verstehen, warum die Beachtung der nicht-funktionalen Anforderungen für die Bereitstellung erfolgreicher Softwarelösungen unerlässlich ist.

Funktionale vs. nicht-funktionale Anforderungen: Enthüllung der Unterschiede

Zusammenfassung der funktionalen Anforderungen

Funktionale Anforderungen dienen als Grundlage für die Definition der Funktionalitäten und Verhaltensweisen, die ein Softwaresystem aufweisen muss, um die Bedürfnisse und Erwartungen seiner Benutzer zu erfüllen. Diese Anforderungen befassen sich mit den spezifischen Aktionen, die die Software ausführen soll, und umreißen die Merkmale und Fähigkeiten, die sie während ihres Betriebs aufweisen muss. Beispiele für funktionale Anforderungen sind Benutzerauthentifizierung, Datenverarbeitung und Berichterstellung.

Nicht-funktionale Anforderungen definiert

Die nicht-funktionalen Anforderungen hingegen konzentrieren sich darauf, wie das System seine Funktionen ausführt, und nicht darauf, welche Funktionen es ausführt. Sie betreffen Aspekte wie Leistung, Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit und Wartungsfreundlichkeit. Diese Anforderungen werden oft übersehen, spielen aber eine entscheidende Rolle für den Gesamterfolg eines Softwareprojekts.

Das Verständnis der grundlegenden Unterschiede zwischen funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen ist entscheidend für die Ausarbeitung eines umfassenden Softwareentwicklungsrahmens. Die folgende Tabelle gibt einen kurzen Überblick über die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen beiden Arten von Anforderungen.

Skalierbarkeit: Eine wichtige nicht-funktionale Anforderung

Skalierbarkeit ist ein entscheidender Aspekt der nicht-funktionalen Anforderungen, der besondere Aufmerksamkeit verdient. Sie bezieht sich auf die Fähigkeit des Systems, eine steigende Anzahl von Aufgaben, Daten oder Benutzern zu bewältigen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Die Vernachlässigung der Skalierbarkeit kann zu Engpässen und Leistungsproblemen führen, wenn die Software wächst.

Bedeutung der Skalierbarkeit in der Softwareentwicklung

  • Unternehmenswachstum: Wenn Ihre Nutzerbasis wächst, muss die Software nahtlos skaliert werden, um der steigenden Nachfrage gerecht zu werden.
  • Benutzerfreundlichkeit: Die Skalierbarkeit sorgt für ein positives Benutzererlebnis, indem sie Verlangsamungen oder Ausfallzeiten bei Spitzenbelastungen verhindert.
  • Kosteneffizienz: Wenn Sie die Skalierbarkeit von Anfang an einplanen, können Sie langfristig Kosten sparen, da die Nachrüstung von Skalierbarkeit in ein bestehendes System schwierig sein kann.

Die Checkliste für nicht-funktionale Anforderungen

Eine umfassende Checkliste für nicht-funktionale Anforderungen ist für eine erfolgreiche Softwareentwicklung unerlässlich.

Lassen Sie uns die Details der einzelnen Elemente der Checkliste für nichtfunktionale Anforderungen näher betrachten:

Leistung

Reaktionszeit:

  • Dies bezieht sich auf die Zeit, die das System benötigt, um auf eine Aktion oder Anfrage des Benutzers zu reagieren. Die Festlegung akzeptabler Antwortzeiten für kritische Funktionen ist von entscheidender Bedeutung, um eine reibungslose und effiziente Benutzererfahrung zu gewährleisten.
  • Definiert die Benutzererwartungen und trägt zur Benutzerzufriedenheit bei, indem es sicherstellt, dass das System reaktionsschnell ist und Aufgaben prompt ausführt.

Durchsatz:

  • Der Durchsatz gibt die Anzahl der Transaktionen oder Operationen an, die das System innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens verarbeiten kann. Er ist ein Indikator für die Verarbeitungskapazität des Systems.
  • Er hilft beim Verständnis und bei der Planung der Fähigkeit des Systems, ein bestimmtes Transaktionsvolumen zu verarbeiten, und verhindert Leistungseinbußen bei hoher Belastung.

Sicherheit

Authentifizierung:

  • Authentifizierungsmechanismen umfassen die Überprüfung der Identität von Benutzern oder Systemen, die auf die Software zugreifen. Zugriffskontrollen bestimmen, auf welche Aktionen oder Daten jede authentifizierte Einheit zugreifen darf.
  • Schützt das System vor unberechtigtem Zugriff und stellt sicher, dass nur legitime Benutzer mit sensiblen Informationen interagieren können.

Datenverschlüsselung:

  • Verschlüsselung von sensiblen Daten, um unbefugten Zugriff oder Datenverletzungen zu verhindern. Die Verschlüsselung stellt sicher, dass die Daten, selbst wenn sie abgefangen werden, ohne den richtigen Entschlüsselungscode unlesbar bleiben.
  • Schützt sensible Informationen, wie z. B. Benutzeranmeldeinformationen oder Finanzdaten, davor, dass sie kompromittiert werden.

Benutzerfreundlichkeit

Reaktionsfähigkeit der Benutzeroberfläche:

  • Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Fähigkeit der Software, schnell auf Benutzereingaben zu reagieren und eine reibungslose und interaktive Benutzeroberfläche zu bieten.
  • Verbessert die Benutzerzufriedenheit durch die Schaffung einer reaktionsschnellen und ansprechenden Benutzererfahrung.

Zugänglichkeit:

  • Berücksichtigt die Bedürfnisse von Nutzern mit Behinderungen und stellt sicher, dass die Software so konzipiert ist, dass sie verschiedenen Anforderungen an die Zugänglichkeit gerecht wird.
  • Förderung der Inklusion, indem die Software für Benutzer mit unterschiedlichen Bedürfnissen und Fähigkeiten zugänglich gemacht wird.

Verlässlichkeit

Verfügbarkeit:

  • Legt die akzeptable Ausfallzeit fest, die angibt, wie lange das System betriebsbereit sein sollte.
  • Stellt sicher, dass das System durchgängig verfügbar ist und die Unterbrechungen für Benutzer und Geschäftsabläufe minimiert werden.

Fehlertoleranz:

  • Legt fest, wie das System mit unerwarteten Ausfällen oder Fehlern umgehen soll, um sicherzustellen, dass es weiterhin funktioniert oder sich problemlos erholen kann.
  • Verbessert die Widerstandsfähigkeit des Systems durch Minimierung der Auswirkungen von Fehlern und trägt so zur allgemeinen Zuverlässigkeit bei.

Instandhaltbarkeit

Wartbarkeit des Codes:

  • Durchsetzung von Kodierungsstandards und Dokumentationspraktiken, um die Codebasis verständlich und modifizierbar zu machen.
  • Erleichtert die Wartung, Fehlersuche und zukünftige Entwicklung, verringert das Fehlerrisiko und verbessert die Langlebigkeit der Software.

Aufrüstbarkeit:

  • Konzentriert sich auf die Planung zukünftiger Aktualisierungen und Verbesserungen und stellt sicher, dass die Software ohne größere Unterbrechungen aufgerüstet werden kann.
  • Unterstützt die Anpassungsfähigkeit der Software an sich ändernde Anforderungen, Technologien und Geschäftsbedürfnisse und fördert ihre langfristige Lebensfähigkeit.

Nicht-funktionale Anforderungen in der agilen Entwicklung: Förderung von Anpassungsfähigkeit und Zusammenarbeit

Agile Methoden betonen Flexibilität, Zusammenarbeit und Reaktionsfähigkeit auf Veränderungen und fördern einen dynamischen und iterativen Ansatz bei der Softwareentwicklung. Trotz der inhärenten Vorteile der Agilität stellt die nahtlose Integration von nicht-funktionalen Anforderungen in ein agiles Framework eine besondere Herausforderung dar. Diese Integration erfordert eine veränderte Denkweise und ein stetiges Engagement für eine kontinuierliche Verfeinerung während des gesamten Entwicklungsprozesses.

Mentalitätswandel

  • Bei der agilen Entwicklung liegt der Schwerpunkt traditionell auf der iterativen Bereitstellung funktionaler Funktionen. Die Einbeziehung nicht-funktionaler Anforderungen erfordert ein Umdenken, bei dem betont wird, dass Aspekte wie Leistung, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit integrale Bestandteile eines erfolgreichen Produkts sind.
  • Die Anerkennung der Bedeutung nicht-funktionaler Anforderungen ermutigt Teams, über die Bereitstellung von Funktionen hinaus weitere Aspekte zu berücksichtigen, die zur Gesamtqualität und zum Erfolg der Software beitragen.

Kollaborativer Ansatz

  • Agiles Arbeiten lebt von der Zusammenarbeit zwischen funktionsübergreifenden Teams, einschließlich Entwicklern, Testern und Stakeholdern. Die Integration nicht-funktionaler Anforderungen erfordert eine effektive Kommunikation und Kooperation zwischen diesen verschiedenen Teammitgliedern.
  • Durch die Zusammenarbeit wird sichergestellt, dass nicht-funktionale Aspekte gemeinsam verstanden und priorisiert werden und die Bemühungen des Teams mit den allgemeinen Zielen des Projekts in Einklang gebracht werden.

Dynamische Verfeinerung

  • Agile Methoden sind von Natur aus auf Veränderungen während des gesamten Entwicklungslebenszyklus ausgerichtet. Da nicht-funktionale Anforderungen dynamisch sind und sich weiterentwickeln, müssen sie im Laufe des Projekts immer wieder verfeinert und angepasst werden.
  • Die regelmäßige Überprüfung und Verfeinerung der nicht-funktionalen Anforderungen stellt sicher, dass die sich entwickelnden Bedürfnisse des Projekts und der Endbenutzer berücksichtigt werden, was die Anpassungsfähigkeit und Reaktionsfähigkeit fördert.

Techniken zur Prioritätensetzung

  • Angesichts der zeitlichen Beschränkungen agiler Sprints ist die Priorisierung nicht-funktionaler Anforderungen von entscheidender Bedeutung. Techniken wie MoSCoW (Must-haves, Should-haves, Could-haves, Won’t-haves) helfen bei der Kategorisierung und Priorisierung von nicht-funktionalen Aspekten innerhalb der iterativen Entwicklungszyklen.
  • Eine effektive Priorisierung stellt sicher, dass kritische nicht-funktionale Anforderungen bereits in einem frühen Stadium des Entwicklungsprozesses berücksichtigt werden, um das Risiko zu minimieren, dass wichtige Aspekte in späteren Phasen übersehen werden.

Automatisierte Tests und kontinuierliche Integration

  • Die agile Entwicklung profitiert von automatisierten Tests und kontinuierlichen Integrationsverfahren. Die Einbeziehung dieser Praktiken in das Testen nicht-funktionaler Anforderungen ermöglicht eine schnelle und häufige Bewertung und stellt sicher, dass Leistung, Sicherheit und andere nicht-funktionale Aspekte kontinuierlich validiert werden.
  • Automatisiertes Testen und kontinuierliche Integration tragen zur frühzeitigen Erkennung nichtfunktionaler Probleme bei und fördern einen proaktiven und reaktionsschnellen Ansatz zur Aufrechterhaltung der Softwarequalität.

Rückkopplungsschleifen

  • Agiles Arbeiten lebt von Feedback-Schleifen, die eine ständige Verbesserung ermöglichen. Die Einrichtung von Feedback-Mechanismen, die sich speziell auf nicht-funktionale Anforderungen beziehen, wie z. B. Feedback zu Leistungstests oder Nutzererfahrungen, verbessert die Fähigkeit des Teams, diese Aspekte iterativ zu verfeinern und zu verbessern.
  • Feedbackschleifen stellen sicher, dass die nicht-funktionalen Anforderungen mit den sich entwickelnden Projektzielen und Benutzererwartungen übereinstimmen, und fördern eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung innerhalb des agilen Rahmens.

Schlussfolgerung: Die Notwendigkeit von nicht-funktionalen Anforderungen

In der dynamischen Landschaft der Softwareentwicklung kann die Bedeutung nicht-funktionaler Anforderungen nicht hoch genug eingeschätzt werden. Diese oft übersehenen Aspekte dienen als stille Architekten, die die Grundlage für den Erfolg eines Systems bilden, indem sie dessen Leistung, Sicherheit und allgemeine Benutzerzufriedenheit beeinflussen. Unabhängig davon, ob Sie mit den heutigen agilen Methoden arbeiten oder sich an traditionelle Entwicklungsansätze halten, ist die Integration nicht-funktionaler Anforderungen von Beginn des Projekts an von Vorteil und unerlässlich.

Wenn Sie Ihre nächste Software-Entwicklung in Angriff nehmen, ist es wichtig zu erkennen, dass die funktionalen Anforderungen das „Was“ Ihrer Software definieren, während die nicht-funktionalen Anforderungen festlegen, wie gut sie ihre Aufgaben erfüllt. Diese Qualitätsmerkmale sind die unbesungenen Helden, die dafür sorgen, dass Ihre Software die Erwartungen der Benutzer erfüllt und sich durch Effizienz, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit auszeichnet.

Bei dem unerbittlichen Streben nach schnellen Entwicklungszyklen und funktionsreichen Anwendungen wird die entscheidende Rolle, die nichtfunktionale Anforderungen spielen, leicht unterschätzt. Sie sind die Hüter der Systemstabilität und stellen sicher, dass Ihre Software nicht nur funktioniert, sondern in verschiedenen Umgebungen, Benutzerszenarien und sich entwickelnden technologischen Landschaften gedeiht.

Wenn Sie also den Kurs für Ihre Softwareentwicklung festlegen, denken Sie daran, dass der wahre Maßstab für ein erfolgreiches System darin liegt, was es tut und wie gut es dies tut. Integrieren Sie die nicht-funktionalen Anforderungen mit Bedacht, denn sie sind die unsichtbaren Kräfte, die Ihre Software von der reinen Funktionalität zu einem nahtlosen, sicheren und benutzerorientierten Erlebnis machen.

Was ist ChatGPT? (und wie man es benutzt)

Vielleicht haben Sie schon von dem Hype um ChatGPT gehört. Aber was genau ist dieses neueste Tool in der Welt der generativen künstlichen Intelligenz (KI)?

In diesem Artikel stellen wir ChatGPT und die Technologie dahinter vor. Wir gehen auch auf seine Funktionen und Einschränkungen ein und geben einige Tipps, wie es verwendet werden sollte (und vielleicht auch nicht).

Wenn Sie ChatGPT in der Praxis anwenden möchten, beginnen Sie mit dem einstündigen Kurs Use Generative AI as Your Thought Partner, der von Coursera CEO Jeff Maggioncalda geleitet wird.

Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist ein Chatbot mit künstlicher Intelligenz von OpenAI, der es den Benutzern ermöglicht, mit ihm in einer Weise zu kommunizieren, die eine natürliche Konversation imitiert. Als Benutzer können Sie Fragen stellen oder Bitten in Form von Aufforderungen äußern, und ChatGPT wird darauf antworten. Das intuitive, einfach zu bedienende und kostenlose Tool hat bereits an Popularität gewonnen, unter anderem als Alternative zu herkömmlichen Suchmaschinen und als Werkzeug für KI-Schreiben.

Was bedeutet GPT?

Das „GPT“ in ChatGPT ist die Abkürzung für Generative Pre-Trained Transformer. In der künstlichen Intelligenz bezieht sich Training auf den Prozess, einem Computersystem beizubringen, Muster zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage von Eingabedaten zu treffen, ähnlich wie ein Lehrer seinen Schülern Informationen vermittelt und dann überprüft, ob sie diese verstanden haben.

Ein Transformator ist eine Art neuronales Netz, das darauf trainiert ist, den Kontext der Eingabedaten zu analysieren und die Bedeutung der verschiedenen Teile der Daten entsprechend zu gewichten. Da diese Art von Modell den Kontext lernt, wird es häufig in der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) verwendet, um Text zu erzeugen, der der menschlichen Handschrift ähnelt. (In der künstlichen Intelligenz ist ein Modell ein Satz mathematischer Gleichungen und Algorithmen, die ein Computer verwendet, um Daten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen. Lesen Sie hier mehr über einige gängige Modelle für maschinelles Lernen).

Während ältere KI-Chatbots Fragen mit detaillierten Antworten beantworten konnten, verwendet ChatGPT ein Dialogformat, das es ihm ermöglicht, Folge- und Klärungsfragen zu beantworten und unangemessene oder gefährliche Anfragen (z. B. Fragen zu illegalen Aktivitäten) zu erkennen und abzulehnen.

Wie Sie ChatGPT für Ihre Arbeit nutzen können

Wenn Sie die Funktionen, Grenzen und Risiken der generativen KI genau kennen, wird sie zu einem leistungsstarken Werkzeug, das Ihnen Zeit und Energie spart. Das Wissen, wie man effektiv mit ChatGPT oder einem generativen KI-Modell kommuniziert, wird als Prompt Engineering bezeichnet.

Sehen Sie sich dieses Video der beliebten Spezialisierung Prompt Engineering derVanderbilt University an, um Prompt Engineering in Aktion zu sehen:

Jeden Tag entstehen neue Anwendungsfälle; hier sind nur einige Möglichkeiten, wie Sie ChatGPT (oder ein anderes generatives KI-Modell) in Ihre tägliche Arbeit integrieren können:

  1. Forschung betreiben.

Auch wenn ChatGPT einige wichtige Funktionen von Google und anderen Suchmaschinen vermissen lässt (vor allem wenn es darum geht, Attributionen leicht sichtbar und zugänglich zu machen), kann es ein nützlicher Ausgangspunkt für die Durchführung von Recherchen sein. Hier sind zwei Beispiele:

  1. Überwinden Sie Ihre Schreibblockade.

Wenn Sie jemals Schwierigkeiten hatten, ein Schreibprojekt in Angriff zu nehmen, weil Sie auf eine leere Seite starrten, sind Sie nicht allein. Je nachdem, woher Ihre Schreibblockade kommt und was Sie erreichen wollen, können Sie ChatGPT nutzen, um die Trägheit zu überwinden:

  • Bringen Sie Ihre Kreativität mit generierten Schreibanregungen in Schwung.
  • Erstellen Sie eine Gliederung aus den wichtigsten Punkten, die Sie aufnehmen möchten. Schreiben Sie einen ersten Absatz, auf dem Sie aufbauen können. (Sie können ihn später überarbeiten oder löschen).
  • Finden Sie das Wort, das Ihnen auf der Zunge liegt. 3.
  1. Verstärken Sie einen vorhandenen Text.

Sie können einen bestehenden Text in ChatGPT eingeben und das Programm bitten, Passivsätze, sich wiederholende Sätze oder Wortverwendungen oder grammatikalische Fehler zu erkennen. Dies kann besonders nützlich sein, wenn Sie in einer Sprache schreiben, die nicht Ihre Muttersprache ist.

  1. Code schreiben und debuggen.

ChatGPT ist nicht nur zum Schreiben von Text geeignet. Sie können es auch benutzen um

  • die Funktionalität von unbekanntem Code zu erklären
  • Standardcode zu erzeugen, auf dem man aufbauen kann
  • Fehler in existierendem Code zu identifizieren
  • Hinzufügen von Kommentaren zu vorhandenem Code für bessere Lesbarkeit und Zusammenarbeit
  • Randfälle zu identifizieren, in denen Ihr Code versagen könnte
  1. Schlüsselwörter für Blogbeiträge oder Marketingkampagnen zu generieren.

Die Verwendung eines Transformationsmodells (das „T“ in ChatGPT) macht ChatGPT zu einem guten Tool für die Keyword-Recherche, da es verwandte Begriffe auf der Grundlage von Kontext und Assoziationen generieren kann (im Gegensatz zu dem eher linearen Ansatz traditioneller Keyword-Recherche-Tools). Sie können auch eine Liste von Schlüsselwörtern eingeben und diese entsprechend Ihrer Suchabsicht klassifizieren.

  1. lange Dokumente zusammenfassen oder komplexe Konzepte erklären.

ChatGPT kann schnell die wichtigsten Punkte langer Artikel zusammenfassen oder komplexe Ideen auf eine Weise erklären, die leichter zu verstehen ist. Dies kann eine Zeitersparnis sein, wenn Sie versuchen, sich in einem neuen Fachgebiet zurechtzufinden, oder wenn Sie während Ihres Studiums Hilfe bei einem komplizierten Konzept benötigen.

Wie funktioniert ChatGPT?

ChatGPT verwendet Natural Language Processing (NLP), eine KI-Technologie, die sich mit dem Verstehen, Analysieren und Erzeugen von menschenähnlicher Sprache beschäftigt. Das große Sprachmodell (LLM) wurde mit einer Kombination aus zwei Haupteingaben trainiert:

  1. Einer großen Menge an Beispieltexten, die bis Ende 2021 aus Webseiten und Programmcode extrahiert wurden.
  2. Konversationen, die von echten Menschen geführt wurden, die die gewünschten Antworten auf vorgegebene Aufforderungen zeigten und dann die Ausgaben des Modells nach der Qualität der Antwort klassifizierten.

Gelegentliches menschliches Feedback für ein KI-Modell ist eine Technik, die als bestärkendes Lernen aus menschlichem Feedback (reinforcement learning from human feedback, RLHF) bekannt ist. Der Einsatz dieser Technik kann zur Feinabstimmung eines Modells beitragen und sowohl die Sicherheit als auch die Zuverlässigkeit verbessern.

Eigenschaften und Grenzen von ChatGPT (und anderer generativer KI)

ChatGPT stellt einen spannenden Fortschritt in der generativen KI dar und verfügt über eine Reihe von Funktionen, die bei durchdachtem Einsatz dazu beitragen können, bestimmte Aufgaben zu beschleunigen. Sie hat aber auch ihre Grenzen. Um diese Technologie optimal nutzen zu können, ist es wichtig, sowohl die Funktionen als auch die Grenzen zu verstehen.

Funktionen von ChatGPT

  • Einige der Funktionen von ChatGPT sind Generierung von menschenähnlichem Text, der den Stil und die Struktur der Eingabedaten imitiert
  • Generierung einer Antwort auf eine vorgegebene Aufforderung oder einen eingegebenen Text. Dies kann das Schreiben einer Geschichte oder die Beantwortung einer Frage beinhalten.
  • Text in mehreren Sprachen zu erzeugen
  • den Stil des generierten Textes ändern (z.B. formell oder informell)
  • Klärende Fragen stellen, um die Intention der Eingabedaten besser zu verstehen
  • mit einem Text zu antworten, der zum Kontext des Gesprächs passt, z. B. indem Folgeanweisungen gegeben werden oder Verweise auf frühere Fragen verstanden werden.

Andere generative KI-Modelle können ähnliche Aufgaben mit Bildern, Tönen und Videos ausführen.

Grenzen und Risiken von ChatGPT

ChatGPT ist ein mächtiges Werkzeug, aber es hat auch seine Grenzen. Erstens haben diese Arten von Transformationsmodellen nicht die Fähigkeit, mit gesundem Menschenverstand zu argumentieren. Dies kann zu einer eingeschränkten Fähigkeit führen, mit Komplexität, Nuancen und Fragen im Zusammenhang mit Emotionen, Werten, Überzeugungen und abstrakten Konzepten umzugehen. Diese Einschränkungen können sich auf verschiedene Weise äußern:

Sie verstehen die Bedeutung des von ihnen produzierten Textes nicht. Auch wenn einige Ausgaben von ChatGPT menschlich klingen, ist das Modell nicht menschlich. Dies hat einige Konsequenzen. Es ist möglicherweise nur begrenzt in der Lage, Nuancen, Mehrdeutigkeiten oder Dinge wie Sarkasmus oder Ironie zu erkennen. Noch problematischer ist vielleicht, dass es Texte erzeugen kann, die plausibel klingen, aber falsch oder sogar unsinnig sind. Außerdem kann es den Wahrheitsgehalt seiner Ausgabe nicht überprüfen.

Es kann voreingenommene, diskriminierende oder beleidigende Texte erzeugen. Ein Sprachmodell wie ChatGPT ist nur so gut wie seine Eingabedaten. Dieses Modell wurde mit großen Mengen von Textdaten aus dem Internet trainiert, einschließlich verzerrter Eingaben. Wenn die Daten, mit denen das Modell trainiert wurde, verzerrt sind, kann sich dies im generierten Text widerspiegeln. Erfahren Sie mehr über KI-Ethik und warum sie wichtig ist.

Die Antworten basieren möglicherweise auf veralteten Informationen. Das Modell hat nur begrenztes Wissen über Ereignisse nach 2021 und ist nicht mit dem Internet verbunden. Wenn Sie zum Beispiel ChatGPT verwenden, um Code zu generieren, könnte es auf veralteten Beispielen basieren, die nicht mehr den modernen Cybersicherheitsstandards entsprechen.

Die Ausgabe kann formelhaft sein. ChatGPT kann Texte erzeugen, die bereits existierenden Texten ähneln, die für die übermäßige Verwendung bestimmter Phrasen bekannt sind. Dies kann dazu führen, dass sich der Text flach und einfallslos liest oder im Extremfall ein Plagiat oder eine Urheberrechtsverletzung darstellt.

Das Werkzeug ist nicht immer verfügbar. Die explodierende Popularität von ChatGPT hat zu einigen Kapazitätsproblemen geführt. Wenn die Server überlastet sind, kann es sein, dass Sie die Meldung „ChatGPT ist überlastet“ erhalten.