Generative Künstliche Intelligenz, oft auch als Generative AI bezeichnet, hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und die Art und Weise, wie wir Inhalte generieren und nutzen, grundlegend verändert. Diese Form der Künstlichen Intelligenz ist in der Lage, auf Basis vorhandener Informationen und Vorgaben neue Inhalte zu erstellen, darunter Texte, Bilder, Videos, Audioinhalte, Programmcode, 3D-Modelle und sogar molekulare Strukturen. Einige dieser generierten Inhalte sind so überzeugend, dass sie von menschlich erstellten Inhalten kaum zu unterscheiden sind. Dies stellt einen klaren Unterschied zur diskriminativen KI dar, die darauf abzielt, Input zu identifizieren und zu klassifizieren, jedoch keine neuen Inhalte generiert.

Unimodale und multimodale Generative AI

Generative AI kann in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: unimodale und multimodale Künstliche Intelligenz. Während unimodale AI sich auf die Erzeugung und Verarbeitung eines einzelnen Datentyps beschränkt, ist multimodale KI in der Lage, verschiedene Datentypen zu generieren und zu verstehen. Diese Vielseitigkeit macht Generative AI äußerst leistungsfähig und anpassungsfähig.

Die Technologie hinter Generative AI

Die Funktionsweise der Generativen AI basiert auf künstlichen neuronalen Netzwerken, die zunächst mit großen Datensätzen trainiert werden. Nach diesem Training werden die sogenannten Foundation-Modelle für spezifische Aufgaben feinabgestimmt. Diese Modelle sind in der Lage, basierend auf den im Training erlernten Informationen neue Inhalte gemäß vorgegebener Aufgabenstellungen zu generieren.

Die Trainingsdaten für Generative AI stammen aus einer Vielzahl von Quellen, darunter Wikipedia-Artikel, Nachrichtenseiten, soziale Medien, Multimedia-Inhalte und vieles mehr. Das Lernen aus diesen Daten erfolgt in der Regel unüberwacht oder selbstüberwacht.

Verschiedene Architekturen neuronaler Netzwerke werden in der Generativen AI eingesetzt, wobei Modelle mit Transformer-Architektur und Generative Adversarial Networks (GANs) besonders herausragen. Die Transformer-Architektur, die aus Kodierern und Dekodierern mit einem Self-Attention-Mechanismus besteht, hat sich insbesondere im Bereich großer generativer Sprachmodelle etabliert. Ein Großteil der aktuellen Generativen KI-Modelle basiert auf dieser Architektur.

Generative Adversarial Networks (GANs) hingegen bestehen aus zwei Teilen: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator ist darauf trainiert, immer realistischere Ausgaben zu erzeugen, während der Diskriminator zwischen KI-generierten Daten und echten Daten unterscheidet. Dieser Wettbewerb zwischen Generator und Diskriminator treibt die Generative AI an, immer überzeugendere Inhalte zu erstellen.

Einsatzmöglichkeiten der Generativen KI

Die Einsatzmöglichkeiten der Generativen Künstlichen Intelligenz sind äußerst vielfältig und reichen von der Textgenerierung bis zur Erstellung von 3D-Modellen. Hier sind einige typische Anwendungsfälle:

  • Textgenerierung: Generative AI wird genutzt, um Web-Inhalte, Nachrichtenartikel, Produktbeschreibungen und Marketingtexte zu erstellen.

  • Intelligente Chatbots: Chatbots, die auf Generative AI basieren, können Fragen im Kundensupport beantworten und interagieren.

  • Textzusammenfassung: Die Technologie wird verwendet, um Textinhalte zusammenzufassen, insbesondere in wissenschaftlichen Studien.

  • Bildgenerierung: Generative AI kann fotorealistische Bilder für Werbezwecke erzeugen.

  • Programmierung: Sie unterstützt bei der Erstellung von Programmcode und neuen Anwendungen.

  • Kunst und Musik: Generative AI kann künstlerische Werke in Form von Bildern, Texten, Audio und Videos erstellen, sowie synthetische Musik komponieren.

  • 3D-Modellierung: Sie wird für die Erstellung von 3D-Modellen von Objekten eingesetzt.

  • Suchmaschinen: Generative AI unterstützt bei der Beantwortung von Suchanfragen im Internet und ermöglicht personalisierte Werbung.

Beispiele für Generative AI

Die Welt der Generativen AI hat bereits beeindruckende Modelle hervorgebracht. Große generative Sprachmodelle wie MT-NLG (Megatron-Turing Natural Language Generation) von Microsoft und Nvidia, LaMDA (Language Models for Dialog Applications) von Google, PaLM (Pathways Language Model) von Google sowie GPT-3 und GPT-4 (Generative Pretrained Transformer 3 und 4) von OpenAI und der darauf basierende Chatbot ChatGPT sind herausragende Beispiele. GPT-4 ist sogar multimodal und kann Text- und Bildeingaben verstehen und verarbeiten.

Im Bereich der Bildgenerierung haben Modelle wie Stable Diffusion von Stability AI, Midjourney vom gleichnamigen Forschungsinstitut und DALL-E von OpenAI für Aufsehen gesorgt.

Generative AI wird auch in der Musik- und Videoproduktion eingesetzt. Beispiele sind KI-Musikgeneratoren wie Jukebox von OpenAI und AI Music Generator von Soundraw sowie KI-Videogeneratoren wie Gen1 und Gen2 von Runway Research und Make-A-Video von Meta.

Grenzen und Herausforderungen

Trotz all ihrer Fortschritte und Fähigkeiten hat die Generative Künstliche Intelligenz auch ihre Grenzen und Herausforderungen. Sie kann fehlerhafte Ergebnisse erzeugen und neigt bei mangelnder Wissensbasis dazu, Fakten zu erfinden und zu „halluzinieren“. Die Künstliche Intelligenz ist nicht wirklich kreativ, sondern stellt die im Training gelernten Inhalte nur neu zusammen. Ohne entsprechende Trainingsdaten kann sie keine Inhalte generieren. Von der KI erzeugte Inhalte können zudem durch im Trainingsmaterial enthaltenen Bias beeinflusst sein. Die KI lässt sich zum Erzeugen unerwünschter, betrügerischer, diskriminierender oder schädlicher Inhalte wie Deepfakes, Propaganda, Desinformationskampagnen oder für das Programmieren von Schadsoftware verwenden.

Der Einsatz der Generativen AI ist zudem mit rechtlichen Fragestellungen, beispielsweise hinsichtlich der Urheberschaft, der Haftung und des Datenschutzes oder der Verwendung von urheberrechtlich geschütztem Material für das Training, verbunden. Training und Betrieb großer generativer KI-Modelle erfordern großen technischen Aufwand und viel Energie.

Fazit

Generative Künstliche Intelligenz hat zweifellos die Art und Weise verändert, wie wir Inhalte generieren und nutzen. Mit ihrer Fähigkeit, menschenähnliche Inhalte in verschiedenen Formen zu erstellen, eröffnet sie zahlreiche Möglichkeiten für Innovationen in verschiedenen Branchen. Es ist jedoch entscheidend, die Technologie verantwortungsvoll und ethisch zu nutzen, um ihre Vorteile maximal zu nutzen und ihre Risiken zu minimieren. Die Weiterentwicklung und der verantwortungsvolle Einsatz von Generative AI werden zweifellos eine bedeutende Rolle in der Zukunft der Künstlichen Intelligenz spielen.