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.
