Generative KI repräsentiert einen derzeit besonders schnell wachsenden Bereich der Künstlichen Intelligenz. Dieser hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir kreativ arbeiten, Informationen generieren und Interaktionen gestalten, grundlegend zu verändern. Im Kern ermöglicht generative KI die Erstellung von neuen, bisher nicht existierenden Daten. Diese Texte, Bilder, Musik oder sogar ganze Programme basieren auf bestehenden Mustern und Informationen, sind aber komplett neu erzeugt. Das unterscheidet sie deutlich von anderen KI-Formen, die primär auf die Analyse und Verarbeitung vorhandener Daten ausgerichtet sind.

Dieser Artikel erklärt euch, was generative KI ist, wie sie funktioniert und warum sie als einer der aufregendsten Fortschritte in der Technologie gilt. Gleichzeitig gehen wir auch auf die Herausforderungen und ethischen Fragen ein, die mit ihrem Aufkommen einhergehen. Generative KI stellt unser Bild von Kreativität nämlich durchaus in Frage und das Urheberrecht vor neue Herausforderungen.

Was ist generative KI?

Generative KI bezieht sich auf einen Bereich der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, Inhalte zu erstellen, die von Menschen als neu, originell oder wertvoll wahrgenommen werden können. Traditionelle KI-Systeme sind eher darauf ausgelegt sind, Daten nur zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Die generative KI geht also noch einen Schritt weiter.

Generative KI-Modelle analysieren ebenfalls große Datenmengen, nutzen aber trainierte Modelle, die aus diesen Trainingsdaten lernen neue Inhalte zu erschaffen. Aus den erkannten Mustern erzeugen sie Text, Bilder, Musik, Sprache und sogar Videos, die den Trainingsdaten ähneln.

Ein Schlüsselkonzept hinter generativer KI ist das maschinelle Lernen, insbesondere die Nutzung von sogenannten Generative Adversarial Networks (GANs) und Variational Autoencoders (VAEs). 

Durch jüngste Fortschritte generativer KI stehen wir an der Grenze zu einem neuen Computer-Zeitalter. Lange Zeit waren von Künstlicher Intelligenz erzeugte Inhalte deutlich als solche erkennbar. Durch den Erfolg von ChatGPT begann ein rasanter Wettbewerb und selbst viele etablierte Tools werben mittlerweile mit KI-Unterstützung.

Wie generative KI „lernt“

Das „Lernen“ generativer KI basiert auf fortgeschrittenen Konzepten des maschinellen Deep Learning. Im Kern dieses Prozesses stehen Algorithmen und neuronale Netzwerke, die so gestaltet sind, dass sie ähnlich wie das menschliche Gehirn funktionieren können, allerdings mit der Fähigkeit, immense Datenmengen zu verarbeiten und daraus zu lernen. Dadurch können sie auch komplexe Muster erkennen, die sich schwer händisch einprogrammieren ließen.

Überwachtes vs. Unüberwachtes Lernen

Generative KI-Modelle können durch überwachtes oder unüberwachtes Lernen trainiert werden. Beim überwachten Lernen werden Modelle mit großen Mengen an Daten trainiert, die bereits gelabelt oder klassifiziert sind. Das bedeutet, dass der KI vorgegeben wird, durch welche Merkmale sie auf bestimmte Konzepte schließen soll. Dieser Ansatz ist besonders nützlich für Aufgaben, bei denen klare Beispiele für richtige Antworten existieren.

Im Gegensatz dazu stützt sich das unüberwachte Lernen auf Daten, die vorher nicht gelabelt oder klassifiziert sind. Hier lernt das Modell, indem es selbstständig Strukturen, Muster oder Zusammenhänge in den Daten identifiziert. Dieser Ansatz ist grundlegend für viele generative KI-Modelle, da er es ihnen ermöglicht, die zugrunde liegende Verteilung der Daten zu „verstehen“ und neue Daten zu erzeugen, die den gelernten Mustern entsprechen. Diese Muster können viel komplexer sein als das, was wir einer KI einprogrammieren könnten. 

Generative Adversarial Networks (GANs)

Ein besonders prominentes Beispiel für generative KI-Technologien sind Generative Adversarial Networks (GANs). GANs bestehen aus zwei miteinander konkurrierenden Netzwerken: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erzeugt neue Daten, während der Diskriminator versucht, diese als echt oder falsch zu erkennen.

Da der Diskriminator im Laufe des Trainings immer besser in der Erkennung wird, treibt er den Generator an, immer überzeugendere Daten zu produzieren. GANs sind besonders leistungsfähig bei der Erzeugung realistischer Bilder, Videos und anderer Medien.

Variational Autoencoders (VAEs)

Variational Autoencoder (VAE) sind eine andere Art von generativen Modellen, die effizient komplexe Datenstrukturen lernen können. VAEs arbeiten, indem sie Daten in einen komprimierten, latenten Raum kodieren und dann aus diesem Raum neue Daten generieren, die den Originaldaten ähnlich sind. Sie sind besonders nützlich für Aufgaben wie die Bildsynthese, bei der nuancierte Variationen innerhalb großer Datensätze erzeugt werden können.

Herausforderungen beim Lernen

Das Training generativer KI-Modelle ist komplex und stellt Forscher und Entwickler vor zahlreiche Herausforderungen. Dazu gehören die Notwendigkeit großer und hochqualitativer Datensätze, die Sicherstellung der Diversität und Fairness der generierten Inhalte. sowie die Überwindung technischer Hürden, wie die Vermeidung von Überanpassung (Overfitting), bei der Modelle zu spezifisch auf Trainingsdaten reagieren und ihre Fähigkeit verlieren, generalisierbare neue Inhalte zu erzeugen.

Durch die Verbreitung generativer KI besteht außerdem Gefahr, dass die KI zunehmend auch an bereits von anderen KI-Tools erzeugten Daten trainiert. Es besteht die Gefahr, dass KI-Tools sich so gegenseitig verwässern. Dass viele Tools an Livedaten trainieren könnte später auch gezielt gegen sie gerichtet werden. Das zeigt das Projekt Nightshade an der Universität von Chicago. Nightshade verändert Bilddaten so, dass sie Bild-KIs mit Fehlinformationen füttert, damit diese zunehmend unpassende Bilder erstellt.

Anwendungen von generativer KI

Generative Künstliche Intelligenz hat ein breites Spektrum an Anwendungen, die von der kreativen Kunstgestaltung bis hin zur Lösung komplexer wissenschaftlicher Probleme reichen. Die Vielfältigkeit und Flexibilität generativer Modelle ermöglichen es, in fast jeder Branche innovative Lösungen und Verbesserungen zu erzielen. Wir zeigen euch einige Schlüsselbereiche, in denen generative KI bereits signifikante Auswirkungen hat oder das Potenzial besitzt, dies in naher Zukunft zu tun.

Kreatives Design und Kunst

Generative KI lässt Künstler und Designer neue Werke erschaffen, die ohne die Unterstützung dieser Technologie nicht möglich wären. Von der Erzeugung einzigartiger digitaler Bilder und Skulpturen bis hin zur Komposition von Musikstücken und der Schaffung innovativer Modekollektionen – generative KI öffnet ein Tor zu neuen Formen kreativen Ausdrucks. Diese Technologie ist dabei kein Ersatz für menschliche Kreativität. Stattdessen ist es ein Werkzeug, das Künstler in ihren kreativen Prozessen unterstützt und erweitert.

Textgenerierung und Sprachmodelle

Generative KI wird zunehmend zur Erzeugung von Texten verwendet, von journalistischen Artikeln über literarische Werke bis hin zu produktiven Texten wie E-Mails oder Marketinginhalten. Sprachmodelle wie GPT (Generative Pre-trained Transformer) können komplexe Texte erzeugen, die von menschlich verfassten Texten kaum zu unterscheiden sind. Diese Modelle fanden zuerst Anwendung in der Automatisierung von Kundenservice-Antworten oder fest strukturierter Formate wie Wettervorhersagen. Mittlerweile wird KI auch für komplexere Texte genutzt.

Personalisierung und Empfehlungssysteme

Generative KI kann auch zur Personalisierung von Nutzererfahrungen im digitalen Raum eingesetzt werden. Indem sie individuelle Präferenzen und Verhaltensmuster lernt, kann sie maßgeschneiderte Inhalte, Empfehlungen und Interaktionen erstellen. Dies reicht von personalisierten Einkaufsempfehlungen im Einzelhandel über die Anpassung von Streaming-Diensten bis hin zur individuellen Gestaltung von Lerninhalten in Bildungsplattformen.

Medizinische Forschung und Synthese von Daten

In der medizinischen Forschung und Diagnostik wird generative KI eingesetzt, um realistische, aber synthetische Patientendaten zu erzeugen. Man verwendet sie beim Training von Diagnosewerkzeugen verwendet, ohne dabei die Privatsphäre echter Patienten zu gefährden. Darüber hinaus unterstützt sie die Entwicklung neuer Medikamente. KI-Prorgramme schlagen mögliche molekulare Strukturen für neue Wirkstoffe vor, was den Entwicklungsprozess erheblich beschleunigen kann.

Virtuelle Realität und Spieleentwicklung

Generative KI wird in Videospielen bereits in Upscaling-Technologien wie DLSS genutzt. Bei dieser berechnet eine KI aus einem niedriger aufgelösten Bild wie es in höherer Auflösung aussehen muss und kann so ohne großen Qualitätsverlust die Performance eines Spiels massiv verbessern.

In künftigen Spielen könnte KI außerdem prozedural generierte Welten auf ein ganz neues Niveau heben und sogar völlig dynamische und zugleich vertonte Inhalte erzeugen. Einen Vorgeschmack bieten unter anderem Mods für Skyrim, die etwa KI für einen sehr dynamischen Begleiter nutzen.

Ethik und Verantwortung in der generativen KI

Die rasante Entwicklung und zunehmende Anwendung generativer Künstlicher Intelligenz (KI) werfen wichtige ethische Fragen und Verantwortungsbereiche auf, die sowohl von Entwicklern als auch von Nutzern dieser Technologie sorgfältig bedacht werden müssen. 

Ein zentrales ethisches Problem betrifft den Datenschutz und die Privatsphäre. Generative KI-Modelle benötigen große Mengen an Daten, um zu lernen und neue Inhalte zu generieren. Diese Daten können persönliche Informationen umfassen, deren Verarbeitung und Nutzung die Privatsphäre von Individuen verletzen könnte. Es ist daher essenziell, Richtlinien und Technologien zu entwickeln, die den Schutz persönlicher Daten gewährleisten. Gleichzeitig dürfen sie die Innovationskraft generativer KI nicht unnötig einschränken.

Die Fähigkeit generativer KI, Inhalte zu erstellen, die von menschlichen Werken nicht zu unterscheiden sind oder auf diesen basieren, wirft außerdem Fragen bezüglich des Urheberrechts und des geistigen Eigentums auf. Wer besitzt die Rechte an einem durch KI generierten Kunstwerk oder Text? Wie können Künstler und Schöpfer vor der unerlaubten Verwendung ihrer Werke zum Training von KI-Modellen geschützt werden? Dafür sind Anpassung bestehender rechtlicher Rahmenbedingungen und möglicherweise die Entwicklung neuer Gesetze nötig, die die einzigartigen Herausforderungen der KI-Ära berücksichtigen.

Die Erzeugung realistisch aussehender Bildern, Videos und Texte durch generative KI erhöht außerdem das Risiko der Desinformation und Meinungsmanipulation. Die Fähigkeit, überzeugende „Fake News“, gefälschte Bilder oder Videos zu erstellen, stellt eine ernsthafte Bedrohung für die Informationsintegrität und das Vertrauen in Medien dar. Auch hier müssen Technologien und Richtlinien entstehen, welche die Erkennung und Eindämmung solcher Missbräuche ermöglichen.

Ein weiteres ethisches Problem betrifft den Bias (Verzerrung) in den Daten, die zum Trainieren generativer KI-Modelle verwendet werden. Wenn die Trainingsdaten verzerrt sind, können die von der KI generierten Inhalte diese Verzerrungen widerspiegeln, was zu unfairer Behandlung oder Diskriminierung bestimmter Gruppen führen kann. Unausgewogene Trainingsdaten können Trainingsdaten dabei ebenso verzerren wie eine Überkorrektur dieser Daten.

Zukunftsperspektiven und Entwicklungen in der generativen KI

Die Zukunft der generativen Künstlichen Intelligenz (KI) ist geprägt von vielversprechenden Entwicklungen und Herausforderungen, die das Potenzial haben, unsere Gesellschaft, Wirtschaft und Kultur tiefgreifend zu verändern. Die technologische Entwicklung der generativen KI wird weiterhin durch Fortschritte in der Rechenleistung, der Effizienz von Algorithmen und der Verfügbarkeit von Daten vorangetrieben. Neue Durchbrüche in Bereichen wie Deep Learning, neuronale Netzwerkarchitekturen und unüberwachte Lernverfahren werden es ermöglichen, noch leistungsfähigere und effizientere generative Modelle zu entwickeln.

Auch die Anwendungsbereiche generativer KI werden sich über traditionelle Grenzen hinweg ausdehnen und interdisziplinäre Felder erschließen. Von der Entwicklung personalisierter Medikamente und Therapien in der Medizin bis hin zur Schaffung nachhaltiger Materialien in der Umwelttechnik – die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt. Auch in zahlreichen Wissenschafts- und Forschungsbereichen sind bahnbrechenden Erkenntnissen über durch KI erschaffene und simulierte Ansätze zu erwarten.

Doch auch wenn die KI auch einige gesellschaftliche Probleme aus einer neuen, womöglich neutraleren Sicht angehen kann, entstehen ganz neue. Schon jetzt beeinträchtigt generative KI etwa die Glaubwürdigkeit dessen was wir im Internet sehen. Zudem dringt die KI so schnell in alle Lebensbereiche, dass wir kaum hinterher kommen ein angemessenes Regelwerk dafür aufzustellen, das Skeptiker und Befürworter gleichermaßen zufrieden stellt.  

Das kann unser Problem in digitaler Bildung noch größer machen. Während in einigen Ländern Informatik schon als Pflichtfach in der Grundschule gelehrt wird, mangelt es in Deutschland mitunter daran, überhaupt flächendeckenden Unterricht an weiterführenden Schulen zu gewährleisten. Dabei ist Digitale Kompetenz gerade im Umgang mit Künstlicher Intelligenz wichtiger denn je. Generative KI ist nämlich nicht nur die Zukunft, sondern bereits Gegenwart.

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Image via DALL-E 3 (KI)

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