Was ist generative KI: ein einfacher Leitfaden

Die generative KI ist ein bemerkenswerter Meilenstein in der Forschung und Entwicklung der künstlichen Intelligenz. Leistungsstarke generative Modelle, die in den Bereichen Inhaltserstellung, Design, Architektur, Programmierung und Musikkomposition zum Einsatz kommen, verändern die Art und Weise, wie wir an Kreativität und Innovation herangehen, grundlegend – ob sichtbar oder unsichtbar. Lassen Sie uns herausfinden, was generative KI bedeutet, wozu sie fähig ist und wie Sie sie praktisch nutzen können.

Was ist generative KI?

Generative KI konzentriert sich auf die Entwicklung von Modellen, die originelle und kreative Inhalte wie Bilder, Musik, Texte und sogar Videos erzeugen können. Im Gegensatz zur traditionellen KI, die hauptsächlich für Klassifizierungs- und Vorhersageaufgaben eingesetzt wird, zielt die generative KI darauf ab, neue Daten zu erzeugen, die den Mustern und Eigenschaften der Trainingsdaten ähneln, denen sie ausgesetzt war.

Die Geschichte der generativen KI lässt sich bis zu den Anfängen der neuronalen Netze in den 1960er und 1970er Jahren zurückverfolgen. Damals erforschten Forscher das Konzept der Verwendung neuronaler Netze zur Modellierung und Simulation menschlicher kognitiver Prozesse. Sie entwickelten die ersten generativen Modelle, wie z. B. die Boltzmann-Maschine, die lernen und Daten durch Stichproben aus einer Wahrscheinlichkeitsverteilung erzeugen konnte. Aufgrund der begrenzten Rechenleistung und des Mangels an ausreichenden Trainingsdaten waren diese frühen Modelle jedoch nicht in der Lage, qualitativ hochwertige Inhalte zu erzeugen.

Der Bereich der generativen KI erlebte in den 2010er Jahren eine Renaissance mit dem Aufkommen des Deep Learning und der Entwicklung generativer Modelle, die als generative adversarische Netzwerke (GAN) und Variationale Autoencoder (VAE) bekannt sind.

In den letzten Jahren hat die generative KI in verschiedenen Bereichen erhebliche Fortschritte gemacht. In der Computer Vision zum Beispiel wurden GAN eingesetzt, um realistische Bilder zu erzeugen, neue Szenen zu synthetisieren und sogar Bild-zu-Bild-Übersetzungen durchzuführen. In der Verarbeitung natürlicher Sprache haben generative Modelle wie das GPT von OpenAI bewiesen, dass sie kohärente und kontextrelevante Texte erzeugen können. Dies hat zu Anwendungen in Chatbots, Sprachübersetzung und Inhaltsgenerierung geführt.

Mit den zunehmenden Fähigkeiten der generativen KI sind jedoch auch ethische Bedenken und Herausforderungen aufgekommen. Die Erzeugung von Deepfakes, d. h. manipulierten Videos oder Bildern, die echt zu sein scheinen, gibt Anlass zur Sorge über Fehlinformationen und die Möglichkeit einer böswilligen Nutzung. Die Gewährleistung eines verantwortungsvollen und ethischen Einsatzes generativer KI bleibt eine ständige Herausforderung.

Generative KI-Anwendungsfälle

Die generative KI hat ihre Vielseitigkeit bei der Durchführung einer Vielzahl kreativer Aufgaben unter Beweis gestellt. Einige der bemerkenswerten Anwendungen, bei denen generative KI eingesetzt wird, sind unten genannt.

Textgenerierung: Generative KI-Modelle, wie z. B. Sprachmodelle auf der Grundlage rekurrenter neuronaler Netze (RNN) oder Transformatoren, sind in der Lage, qualitativ hochwertige Texte zu erzeugen.

Bilderzeugung: Modelle wie Generative Adversarial Networks (GAN) können neue, realistische Bilder erzeugen, die den Mustern und Stilen der Trainingsdaten ähneln. Dies findet Anwendung bei der Erstellung von Kunstwerken, der Erzeugung synthetischer Bilder zur Datenerweiterung bei Computer-Vision-Aufgaben und sogar bei der Erzeugung realistischer Gesichter oder Objekte.

Musikkomposition: KI kann auf der Grundlage von Mustern und Stilen, die aus analysierten Musikdatensätzen gelernt wurden, Originalmusikstücke komponieren. Diese Modelle sind in der Lage, Melodien, Harmonien und sogar ganze Kompositionen zu generieren, wodurch sich Möglichkeiten für die Erstellung von Musik, Soundtracks und personalisierten Musikempfehlungen eröffnen.

Video-Synthese: Generative KI-Techniken können neue Videos durch Kombination und Manipulation vorhandener Videoclips oder Bilder erzeugen. Dies kann für Videosynthese, Video-Inpainting und Video-zu-Video-Übersetzungsaufgaben verwendet werden. Es ermöglicht Anwendungen wie die Erzeugung synthetischer Trainingsdaten für Computer-Vision-Algorithmen oder die Erstellung von Spezialeffekten in Filmen.

Erstellung virtueller Charaktere: Generative KI kann eingesetzt werden, um virtuelle Charaktere zu erstellen, einschließlich ihres Aussehens, ihrer Persönlichkeiten und ihres Verhaltens. Durch das Trainieren generativer Modelle auf großen Datensätzen menschlichen Verhaltens können virtuelle Charaktere mit spezifischen Eigenschaften erzeugt werden, was sie lebensechter und interaktiver macht.

Empfehlungssysteme: Generative KI-Modelle können verwendet werden, um personalisierte Empfehlungen für Benutzer auf der Grundlage ihrer Vorlieben und historischen Daten zu generieren. Anhand des Nutzerverhaltens können generative Modelle Empfehlungen für Produkte, Filme, Musik und vieles mehr erstellen.

Game Design: Generative KI wurde für das Spieldesign eingesetzt, wo sie Spielebenen, Umgebungen, Charaktere und sogar Spielmechaniken generieren kann. Dies ermöglicht die automatisierte Erstellung von Spielinhalten, was die Wiederspielbarkeit von Spielen erhöht und die Notwendigkeit der manuellen Erstellung von Inhalten verringert.

Dies sind nur einige Beispiele für die Aufgaben, die generative KI erfüllen kann. Das Feld entwickelt sich ständig weiter, und mit dem technologischen Fortschritt wird es sich wahrscheinlich noch weiter ausdehnen und noch mehr kreative und praktische Anwendungen ermöglichen.

Generative KI-Beispiele in populärer Software

Generative KI-Modelle haben an Popularität gewonnen und werden in verschiedene Softwareanwendungen integriert. Hier sind einige Beispiele für den Einsatz von KI in beliebten Softwareanwendungen:

KI-Tools bei Adobe Photoshop

Adobe Photoshop, eine der führenden Bildbearbeitungssoftwares, hat generative KI-Modelle integriert, um seine Funktionen zu erweitern. So nutzt beispielsweise die Funktion “Content-Aware Fill” ein generatives Modell, um fehlende Teile auf intelligente Weise zu ergänzen oder unerwünschte Inhalte aus einem Bild zu entfernen.

ChatGPT

Über die ChatGPT-API ist es möglich, eine Vielzahl von Anwendungen und Komponenten zu erstellen, die die Fähigkeiten von ChatGPT in verschiedene Software integrieren, um Texterstellung, -analyse, -übersetzung und andere Sprachverarbeitungsaufgaben zu ermöglichen. Es wird zum Beispiel in Apps zur Erstellung von Inhalten für soziale Medien wie Vista Social, in Chatbots für den Kundenservice von Shopify und Meta oder als KI-Helfer-Plugin in ONLYOFFICE Docs verwendet.

Google’s DeepDream

DeepDream von Google ist ein beliebtes generatives KI-Modell, das Bilder auf eine traumähnliche, surrealistische Weise verändert und verbessert. Es wurde in verschiedene Anwendungen integriert, darunter Fotobearbeitungsprogramme, mobile Apps und sogar Online-Plattformen, auf denen Nutzer ihre Bilder hochladen und den DeepDream-Effekt anwenden können.

Autodesk Dreamcatcher

Dreamcatcher ist eine von Autodesk entwickelte generative Design-Software. Sie nutzt generative KI-Algorithmen, um Designern und Ingenieuren dabei zu helfen, Tausende von Designoptionen auf der Grundlage bestimmter Einschränkungen und Ziele zu untersuchen. Die Software generiert innovative und optimierte Entwürfe, die mit herkömmlichen Methoden nur schwer vorstellbar wären.

DALL-E von OpenAI

DALL-E von OpenAI ist ein generatives KI-Modell, das Text- und Bildverständnis kombiniert. Es wurde in verschiedene Softwareanwendungen integriert, die es den Nutzern ermöglichen, Bilder auf der Grundlage von Texteingaben zu generieren oder erweiterte Bildanalyseaufgaben durchzuführen, z. B. das Betriebssystem CALLA, das Produktdesigns auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen generiert, und die Designer-App von Microsoft.

Wie generative KI für die Texterstellung eingesetzt wird

Generative KI, wie z. B. die GPT, wird in großem Umfang zur Generierung von Texten für die unterschiedlichsten Zwecke eingesetzt. Eine der populärsten Anwendungen ist die Generierung von Inhalten, die vor allem bei Aufgaben wie dem Verfassen von Artikeln, Beiträgen in sozialen Medien und kreativen Texten nützlich ist. Die generative KI ist jedoch bei weitem nicht auf die reine Texterstellung beschränkt: Zu den weiteren Szenarien gehören die Unterstützung von Chatbots und virtueller Assistenz, Sprachübersetzung sowie Sprachverbesserung und Verbesserung der Qualität von Inhalten.

Zu den Vorteilen, die die generative KI ihren Nutzern bei der Texterstellung bietet, gehören:

Zeit- und Kosteneffizienz. Generative KI-Modelle können große Textmengen schnell und effizient generieren, was im Vergleich zur manuellen Erstellung Zeit und Ressourcen spart. Dies ist besonders in inhaltsintensiven Branchen wie Verlagswesen, Journalismus und Marketing von Vorteil.

Konsistenz. Es sorgt für Konsistenz in Schreibstil, Tonfall und Vokabular. Dies ist von Vorteil, wenn eine einheitliche Markensprache beibehalten werden soll, wenn Inhalte für Serien oder Franchises erstellt werden sollen oder wenn mehrsprachige Inhalte mit einer einheitlichen Sprache erstellt werden sollen.

Skalierbarkeit. Generative KI-Modelle sind in der Lage, umfangreiche Textgenerierungsanforderungen zu bewältigen und unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen – von einzelnen Benutzern bis hin zu Anwendungen auf Unternehmensebene. Die Modelle können problemlos eingesetzt und skaliert werden, um wachsenden Anforderungen gerecht zu werden.

Unvoreingenommene und neutrale Ausgabe. Generative KI generiert Text auf der Grundlage der Daten, auf denen sie trainiert wurde, und ist nicht von persönlichen Vorurteilen oder Meinungen geprägt. Dies kann dazu beitragen, menschliche Voreingenommenheit bei der Erstellung von Inhalten abzuschwächen und eine neutralere und objektivere Perspektive zu gewährleisten.

Trotz dieser Vorteile darf man die Bedenken nicht vergessen, die mit dem Einsatz von KI bei der Erstellung von Inhalten und der Kommunikation verbunden sind. Da KI-Modelle für ihr Training auf eine riesige Menge offen zugänglicher und ständig alternder Daten zurückgreifen, können sie auch potenziell falsche oder unvollständige Informationen liefern. Die Technologie sollte verantwortungsbewusst und ethisch korrekt eingesetzt werden, da sie irreführende oder unangemessene Inhalte produzieren kann, wenn sie nicht entsprechend gesteuert oder überwacht wird.

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Generative KI ist ein faszinierender Bereich, der sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt hat und Fortschritte bei neuronalen Netzen, Deep Learning und Reinforcement Learning nutzt. Sie hat die Generierung von Inhalten in zahlreichen Anwendungsszenarien revolutioniert und kommt uns jeden Tag näher, indem sie in unsere Business- und Lifestyle-Apps integriert wird.

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*ONLYOFFICE übernimmt keine Verantwortung für die Genauigkeit oder Zuverlässigkeit der von ChatGPT bereitgestellten Informationen.