Generative KI

25. September 2024

Generative KI ist branchenunabhängig in jeglichen Unternehmensprozessen und im täglichen Leben der Anwender präsent. Dabei ist vielen Nutzern noch immer unklar, wie Technologien aus dem Bereich Generative KI funktionieren. Was genau die Funktionsweise der Systeme ist, was der Begriff Deep Learning damit zu tun hat und wie Sie diese Technologien für sich nutzen können, erfahren Sie in diesem Beitrag.

Inhaltsverzeichnis

Was ist Generative KI?
Die Basis einer Generativen KI
So können Sie eine Generative KI anlernen
Deep Learning und Generative KI
Die Funktionsweise Generativer KI
Anwendungen von Generativer KI
Vorteile und Herausforderungen Generativer KI
Fazit
FAQ

Was ist Generative KI?

Generative Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, die darauf spezialisiert ist, neue Inhalte auf der Grundlage von Benutzereingaben zu erstellen. Diese Inhalte können Texte, Bilder, Videos, Audioinhalte usw. umfassen und sind auf den ersten Blick kaum von menschlich erstellten Inhalten zu unterscheiden. In erster Linie zeichnet sich die Technologie dadurch aus, die Eingabedaten der Nutzer zu lesen, umzuwandeln und zu verarbeiten.

Die Basis einer Generativen KI

Damit eine Generative KI Daten verarbeiten kann, muss sie jedoch vorerst lernen, mit ihnen umzugehen. Das geschieht, indem Sie eine KI trainieren. Das Themenfeld, in das diese Aufgabe fällt, ist das sogenannte maschinelle Lernen bzw. Machine Learning. Dazu benötigen Sie zum einen Trainingsdatensätze, also den Lernstoff. Zum anderen müssen Sie für das System Algorithmen einrichten. Diese können Sie sich als Lernmethoden oder Arbeitsanweisungen vorstellen, die das System auf einen Datensatz anwenden soll.

Zusätzlich haben Sie in dem Zuge die Möglichkeit, für das System Regeln zu definieren oder Markierungen im Trainingsdatensatz zu setzen, um dort Muster zu erzeugen. Mithilfe von Algorithmen erreichen Sie, dass das System diese Muster im Datensatz erkennt und auf dieser Basis Aktionen ausführt. Erhält das Programm in Zukunft eine neue Benutzereingabe, kann es wie in der Lernphase zunächst nach einem Muster suchen und eine entsprechend erlernte Aktion ausführen.

So können Sie eine Generative KI anlernen

Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Lernmethoden, mit denen Sie eine KI trainieren. In diesem Teil geht es speziell um das überwachte, unüberwachte und das bestärkende Lernen.

Überwachtes Lernen

Beim überwachten Lernen wenden Sie gekennzeichnete Datensätze an, um Algorithmen zu trainieren. Stellen Sie sich beispielsweise eine Tabelle vor, mit der ein System lernen soll. Sie können hier dem System beibringen, was in den jeweiligen Spalten oder Kategorien steht und wie diese Werte in den Zeilen zueinander in Beziehung stehen.

Sollte in Zukunft ein neuer Input in eine der erlernten Kategorien fallen, kann das System bspw. Wahrscheinlichkeiten für die in Beziehung stehenden Daten berechnen. Auf diese Weise geben Sie dem Modell bzw. System Vorgaben, auf deren Grundlage es lernen und Aufgaben ausführen soll.

Unüberwachtes Lernen

Auf der anderen Seite ziehen Sie beim unüberwachten Lernen ungekennzeichnete Datensätze heran. Statt einer vorgegebenen Struktur oder Kategorien, wie in einer Tabelle, liefern Sie dem System unstrukturierte Datensätze. Auf der Basis soll der Algorithmus von sich aus Beziehungen und Muster erkennen. Dasselbe gilt entsprechend für zukünftige Eingaben durch die Benutzer des Systems.

Bestärkendes Lernen

Im Gegensatz zum überwachten und unüberwachten Lernen lernt das System bei dieser Methode mithilfe von Feedback. Dazu geben Sie dem Programm ein komplexes Problem oder eine Frage, die es lösen soll. Außerdem müssen Sie ein erwünschtes Ziel definieren. Wenn das System einen Output liefert, geben Sie ihm eine Rückmeldung. Hat es das gewünschte Ziel erreicht, dann geben Sie ihm ein positives Feedback. Man spricht hier auch von Belohnungen.

Als Methode verwendet das System ein Trial-and-Error-Verfahren, bis es nach vielen Simulationsläufen das von Ihnen vorgegebene Ziel erreicht. Anschließend wiederholt das System den Prozess, um weitere Belohnungen bzw. positive Rückmeldungen zu erhalten. Auf diese Weise lernt das System, welche konkreten Aktionen es bei einer Aufgabe ausführen muss, um ein gewünschtes Ergebnis zu erzielen.

Deep Learning und Generative KI

Eine Unterkategorie des maschinellen Lernens oder Machine Learning ist das sogenannte Deep Learning. Systeme aus dem Bereich des Deep Learning zeichnen sich vor allem durch die Verwendung künstlicher neuronaler Netze aus. Diese Netze sind in mehrere Schichten von Neuronen bzw. Zellen unterteilt, die jeweils mit allen Neuronen der nächsten Schicht verbunden sind.

Abb. 1 Der Aufbau neuronaler Netze

Abb. 1 stellt links eine Eingabeschicht dar, die einen Input aufnimmt, und rechts eine Ausgabeschicht, die einen Output ausgibt. Dazwischen befinden sich zusätzliche, verborgene Schichten mit sogenannten versteckten Neuronen, die den Input in den Output umwandeln. Diese Art der Informationsverarbeitung ist der Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachempfunden.

Eine weitere Besonderheit von Deep-Learning-Systemen ist, dass Sie eine Mischform aus überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen zur Datenverarbeitung verwenden können. Dadurch sind Deep-Learning-Systeme wesentlich effizienter als herkömmliche Machine-Learning-Systeme.

Die Funktionsweise Generativer KI

Generative Künstliche Intelligenz (KI)– bspw. Programme wie ChatGPT – sind dem Bereich Deep Learning zuzuordnen. Sie verwenden also eine Mischform aus überwachtem, unüberwachtem und bestärkendem Lernen. Darüber hinaus liegt die Stärke der Generativen KI in der Verwendung von Transformatoren, die die Verarbeitung natürlicher Sprache revolutioniert haben.

Transformatoren bestehen aus einem Kodierer und einem Dekodierer, die zusammenarbeiten, um Eingabesequenzen für verschiedene Aufgaben zu verarbeiten und zu dekodieren. Auf diese Weise können Systeme der Generativen KI Datensätze oder Benutzereingaben aufnehmen, übersetzen und verarbeiten.

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Anwendungen von Generativer KI

Werkzeuge aus dem Bereich der Generativen KI sind sehr flexibel. So können Anwender diese Technologie bspw. zur Generierung verschiedenster Inhalte wie Bilder, Texte oder Videos einsetzen. Darüber hinaus machen Programme wie ChatGPT die Nutzung solcher Technologien für unterschiedliche Nutzer immer einfacher.

Beispiele für den Einsatz dieser Generativen KI sind die Entwicklung von Kundendienst-Chatbots oder das Verfassen von Texten oder E-Mails. Darüber hinaus können Nutzer durch die Eingabe von Text in Programmen wie DALL-E 2 fotorealistische Kunstwerke erstellen.

Mit ChatGPT können Sie in Ihrem Supply Chain Management auch das Auftragsmanagement im Kundenservice oder Stornierungen und Rücksendungen automatisieren. Des Weiteren können Sie das Programm zur Automatisierung der Kommunikation mit Lieferanten einsetzen.

Damit haben Sie die Möglichkeit, die Auftragserteilung, die Lieferplanung und die Rechnungsstellung abzuwickeln. Dies steigert die Effizienz im Unternehmen und reduziert den Zeit- und Ressourcenaufwand für diese Tätigkeiten.

Vorteile und Herausforderungen Generativer KI

Der Einsatz von Generativer KI kann zahlreiche Vorteile bieten. Dazu gehört zum einen die automatisierte Erstellung von Inhalten. Darüber hinaus können Sie mithilfe von Generativer KI komplexe Sachverhalte für den Nutzer verständlich und schnell aufbereiten. Dazu gehört auch, bessere Antworten auf spezifische Fragen zu liefern. Insgesamt können Unternehmen so Zeit, Geld und andere Ressourcen sparen.

Jedoch lassen sich bei z. B. einer angenehm lesbaren Zusammenfassung keine Quellen identifizieren und damit auch nicht verifizieren. Demnach schränkt sich dadurch die Qualität wichtiger Inhalte ein. Des Weiteren können Sie somit nicht nachvollziehen, inwiefern eine Originalquelle einen Sachverhalt bewertet bzw. wie einseitig der ursprüngliche Text ist. Darüber hinaus kann eine Generative KI KI-Halluzinationen ausgeben. Dabei handelt es sich um falsche oder unsinnige Outputs, wie Fake-News, die eine KI wiedergibt.

Fazit

Generative Künstliche Intelligenz (KI) ist eine neue Technologie aus dem Bereich Deep Learning. Durch die enorme Leistungsfähigkeit von z. B. ChatGPT oder DALL-E 2, die dieser Technologie zuzuordnen sind, können Benutzer Inhalte wie Texte oder Bilder einfach generieren. Somit haben Unternehmen die Möglichkeit, durch die Implementierung von Generativer KI zahlreiche Vorteile zu erzielen. Dazu gehören die Automatisierung von Serviceaufgaben oder die Bereitstellung komplexer Informationen.

FAQ

Was ist Generative KI?

Generative Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Form der Künstlichen Intelligenz, die neue Inhalte auf Grundlage eines Inputs eines Anwenders erstellen kann, wie bspw. Texte, Bilder oder Videos.

Wie funktioniert Generative KI?

Die Generative KI basiert auf Deep Learning und nutzt verschiedene Lernmethoden wie überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen, um Daten zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Sie verwendet künstliche neuronale Netze und Transformatoren, um Eingabesequenzen zu verarbeiten und neue Inhalte zu generieren.

Wo kann man Generative KI anwenden?

Generative KI findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der automatisierten Inhaltserstellung, der Entwicklung von Kundenservice-Chatbots oder der Erstellung von Bildern.

Wenn Sie weitere Fragen zum Umgang, der Funktionsweise oder der Implementierung von Generativer KI in Ihre Unternehmensprozesse haben, dann kommen Sie gerne auf uns zu.