Generative KI
Kurz gesagt
Generative KI bezeichnet Modelle, die auf eine Anfrage hin neue Inhalte erzeugen (Text, Bild, Ton, Video, Code), gestützt auf das, was sie aus sehr vielen Beispielen gelernt haben.
Definition
Eine generative KI erzeugt Inhalte, die es vorher nicht gab: einen Text, ein Bild, Musik, ein Video, Code. Sie kopiert kein gespeichertes Dokument, sondern erstellt ein neues Ergebnis, das statistisch zu den Trainingsbeispielen und zur Anfrage (dem Prompt) passt.
Die wichtigsten Modellfamilien
- Sprachmodelle (LLM): Sie erzeugen Text Token für Token (ein Token ist ein Wort oder ein Wortteil) und beruhen auf der Transformer-Architektur (2017). Beispiele sind ChatGPT, Claude, Gemini oder Le Chat.
- Diffusionsmodelle: Sie starten mit zufälligem Rauschen und „entrauschen“ es Schritt für Schritt, bis ein Bild oder Video entsteht. So arbeiten viele heutige Bildgeneratoren.
- Generative Adversarial Networks (GAN): Zwei Netze trainieren gegeneinander, eines erzeugt, das andere erkennt Fälschungen. Vor dem Aufstieg der Diffusion weit verbreitet.
Nutzen
- In Sekunden schreiben, zusammenfassen, übersetzen oder umformulieren.
- Grafiken, Entwürfe oder Prototypen ohne Gestaltungskenntnisse erstellen.
- Beim Programmieren, bei Datenanalysen oder beim Ideensammeln helfen.
Grenzen
- Glaubwürdige Fehler: Ein erzeugter Inhalt kann falsch sein und trotzdem überzeugend wirken (siehe Halluzination).
- Rechte und Herkunft der Daten: Urheberrechtsfragen zu Trainingsdaten und erzeugten Inhalten sind weiter umstritten.
- Verzerrungen: Modelle übernehmen die Verzerrungen ihrer Daten.
- Desinformation: Weil sich falsche Texte, Bilder und Stimmen leicht erzeugen lassen, muss man die Herkunft von Inhalten prüfen.
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