Definition Was ist Generative AI?

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Generative AI (Artificial Intelligence) ist eine Form von Künstlicher Intelligenz (KI), die auf Basis von Vorgaben und vorhandenen Informationen Inhalte generiert. Es kommen KI-Verfahren und -Technologien wie trainierte neuronale Netzwerke, maschinelles Lernen (Deep Learning) und KI-Algorithmen zum Einsatz, um nach Anweisungen Texte, Bilder, Audio- und Videoinhalte, Programmcode, 3D-Modelle und anderes zu erzeugen.

Generative Artificial Intelligence (Generative AI) bezeichnet einen Zweig der Künstlichen Intelligenz, der nicht nur analysiert oder klassifiziert, sondern Inhalte aktiv erzeugt. Auf Basis von Trainingsdaten und Benutzereingaben können generative Systeme eigenständig Texte, Bilder, Videos, Audiodateien, Code, 3D-Modelle oder sogar wissenschaftliche Hypothesen erstellen. Im Gegensatz zur diskriminativen KI, die primär Entscheidungsfindung oder Klassifikation unterstützt, liegt der Fokus der generativen KI auf der Kreation völlig neuer Outputs – oft mit einer Qualität, die menschlichen Arbeiten nahekommt oder sie übertrifft.

Im Zentrum dieser Technologie stehen sogenannte Foundation Models, die mit Milliarden Parametern und riesigen Datensätzen trainiert werden. Moderne Systeme arbeiten multimodal, das heißt, sie verarbeiten und erzeugen unterschiedliche Datentypen gleichzeitig – etwa Text, Bild und Audio – und verstehen komplexe Anfragen in natürlicher Sprache.

Wichtige Technologien und Modelle

Die Entwicklung generativer KI hat sich rasant beschleunigt. Wichtige Plattformen und Modelle sind:

• OpenAI GPT-4 Turbo und GPT-5 (Text, Bild und simple Videoanfragen)

• Anthropic Claude 3 (kontextstarke Textgenerierung)

• Google DeepMind Gemini 1.5 (multimodale Eingaben: Text, Bild, Audio)

• Meta Llama 3 und Mistral 7B (leistungsstarke Open-Source-Modelle)

• OpenAI Sora (hochqualitative Videogenerierung)

• Runway Gen-3 (KI-gestützte Film- und Werbeproduktionen)

Besonders hervorzuheben sind Entwicklungen im Bereich kompakter Modelle, die für Edge-Devices optimiert sind, sowie spezialisierte Agentensysteme, die Aufgaben autonom ausführen können.

Wie funktioniert generative KI?

Generative KI-Systeme basieren vorrangig auf tiefen neuronalen Netzen mit Transformer-Architektur. Encoder- und Decoder-Strukturen zerlegen Eingabesequenzen in Token, analysieren deren semantische Beziehungen über Self-Attention-Mechanismen und prognostizieren daraus auf probabilistischer Basis neue Inhalte. Transformer-Modelle sind heute in der Lage, Kontextinformationen über tausende Token hinweg zu erfassen und kohärente, komplexe Ausgaben zu generieren.

Neben Transformern gewinnen alternative Architekturen wie Diffusion Models an Bedeutung, bei denen Rauschprozesse systematisch umgekehrt werden, um hochauflösende Bilder oder Videos zu erzeugen. Ebenso kommen hybride Ansätze aus Reinforcement Learning und Self-Supervised Learning zunehmend bei der Optimierung multimodaler Modelle zum Einsatz.

Das initiale Training erfolgt meist selbstüberwacht auf umfangreichen, gemischten Datensätzen aus öffentlichen, synthetischen und lizenzierten Quellen. In der Fine-Tuning-Phase wird mittels Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) eine gezielte Anpassung auf Qualität, Robustheit und Sicherheit der Ausgabe vorgenommen.

DataHub Europe

Neue Plattform soll Training von KI-Modellen erleichtern

Wo ist generative KI im Einsatz?

Generative AI ist heute in nahezu allen Branchen ein integraler Bestandteil der Wertschöpfungskette. Ihre Anwendungsfelder erstrecken sich von kreativen Aufgaben bis hin zu hochspezialisierten technischen Prozessen:

• Content Creation: Automatisiertes Erstellen von journalistischen Beiträgen, Whitepapers, technischen Dokumentationen, Marketingtexten und Drehbüchern auf Basis komplexer Prompt-Engineering-Techniken und semantischer Kontextanalysen.

• Softwareentwicklung: Unterstützung bei der Codegenerierung in verschiedenen Programmiersprachen, automatisierte Erstellung von Unit- und Integrationstests, semi-autonomes Debugging sowie Optimierung von Softwarearchitekturen durch KI-gestützte Vorschläge.

• Bildung: Aufbau adaptiver, personalisierter Lernplattformen, die Inhalte dynamisch an den Wissensstand und die Lerngewohnheiten der Nutzer anpassen; Entwicklung virtueller KI-Tutoren für individualisiertes Coaching.

• Medizin: Automatisierte Zusammenfassungen und Meta-Analysen klinischer Studien, hochpräzise Bildanalysen in Radiologie und Pathologie sowie Generierung personalisierter Therapieempfehlungen auf Basis multimodaler Patientendaten.

• Design und Architektur: KI-gestützte Entwicklung von Prototypen, Produktdesigns und Architekturentwürfen unter Berücksichtigung funktionaler Anforderungen und ästhetischer Prinzipien; Generierung von 3D-Modellen aus Textbeschreibungen.

• E-Commerce: Dynamische Erstellung und kontinuierliche Optimierung von Produktbeschreibungen, visuelle Produktsynthese für Onlinekataloge sowie hyperpersonalisierte Kundenansprache durch prädiktive Modellierung von Kaufverhalten.

• Film und Medien: Vollautomatisierte Erstellung von Storyboards, KI-gestützte Postproduktion (z. B. Color Grading, Effekterstellung), synthetische Schauspieler und Deepfake-Technologien für filmische Anwendungen.

Die stetige Weiterentwicklung multimodaler Modelle sowie spezialisierter Agentensysteme wird die Anwendungsfelder in den kommenden Jahren weiter diversifizieren und vertiefen.

Fünf Open-Source-LLMs

Freie KI-Hilfe ohne Datenschutzprobleme

Herausforderungen und Risiken

Trotz enormer Fortschritte bleibt Generative AI nicht frei von Schwächen und Risiken:

• Halluzinationen: Generierung faktisch falscher Inhalte bleibt ein ungelöstes Problem.

• Bias und Diskriminierung: Modelle übernehmen Verzerrungen aus Trainingsdaten.

• Missbrauchspotenzial:Deepfakes, Desinformation und KI-generierte Schadsoftware nehmen zu.

• Urheberrecht und Datenschutz: Der Einsatz geschützter Trainingsdaten bleibt juristisch umstritten.

• Energieverbrauch: Training und Betrieb großer Modelle belasten ökologische Ressourcen erheblich.

Gleichzeitig arbeiten Forschung und Industrie an „Responsible AI“-Strategien, etwa über Content Credentials zur Kennzeichnung KI-generierter Inhalte oder optimierte Trainingsmethoden für grünere KI.

Kommentar von Balaji Ramanujam, Infosys

So werden Unternehmen bereit für den Einsatz von KI

Generative KI als Schlüsseltechnologie der Zukunft

Generative AI entwickelt sich von einem reinen Kreativitätswerkzeug zu einem übergreifenden Orchestrator von Wissensarbeit. Insbesondere multimodale Agentensysteme, personalisierte Modelle für Unternehmen und verbesserte Open-Source-Ansätze werden die nächste Evolutionsstufe bestimmen. Unternehmen, die sich frühzeitig mit den Chancen und Risiken der Technologie auseinandersetzen, verschaffen sich entscheidende Wettbewerbsvorteile.

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