Generative AI

Was ist Generative AI?

Generative AI (generative künstliche Intelligenz) bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig neue Inhalte erzeugen können -- Texte, Bilder, Musik, Videos oder Programmcode. Im Unterschied zu analytischer KI, die vorhandene Daten klassifiziert oder Vorhersagen trifft, erschafft generative KI etwas Neues, das in den Trainingsdaten so nicht existierte. Bekannte Beispiele sind ChatGPT für Texte, DALL-E und Midjourney für Bilder sowie GitHub Copilot für Code.

Wie funktioniert Generative AI?

Generative KI-Modelle werden auf riesigen Datenmengen trainiert und lernen dabei die statistischen Muster und Strukturen der Trainingsdaten. Ein Sprachmodell wie GPT lernt beispielsweise, welche Wörter mit welcher Wahrscheinlichkeit aufeinander folgen, und kann dann kohärente neue Texte Wort für Wort erzeugen. Bildgeneratoren nutzen oft Diffusion-Modelle, die aus zufälligem Rauschen Schritt für Schritt ein scharfes Bild formen. Andere Ansätze wie GANs setzen auf einen Wettbewerb zwischen zwei Netzen, um realistische Ergebnisse zu erzielen. Allen gemeinsam ist, dass sie auf Deep Learning und der Transformer-Architektur aufbauen.

Warum ist Generative AI wichtig?

Generative KI hat das Potenzial, die Arbeitsweise in nahezu jeder Branche zu verändern. Im Marketing beschleunigt sie die Content-Erstellung, in der Softwareentwicklung unterstützt sie beim Programmieren, im Kundenservice beantwortet sie Anfragen automatisch, und in Kreativberufen liefert sie Entwürfe und Inspirationen. Für Unternehmen liegt der Wert darin, dass repetitive kreative und wissensbasierte Aufgaben deutlich schneller erledigt werden können -- was Mitarbeitern mehr Zeit für strategische und komplexe Tätigkeiten lässt.

Verwandte Begriffe

GPT · Large Language Model (LLM) · Diffusion Model · GAN · Transformer · Pre-Training

Mehr dazu in unserem Blogartikel: Generative AI Grundlagen

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