Generative KI

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.

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.

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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.

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. Multimodale Modelle wie Gemini oder Veo 3 verbinden diese Fähigkeiten und ermöglichen komplexe Szenarien, in denen mehrere Datentypen gleichzeitig verarbeitet werden. Darüber hinaus machen Programme wie ChatGPT die Nutzung solcher Technologien für unterschiedliche Nutzer immer einfacher.

Beispiele für den Einsatz reichen von der Erstellung kreativer Inhalte über die Entwicklung von Kundendienst-Chatbots bis hin zu automatisierten Texten, Präsentationen oder E-Mails. In der Praxis nutzen Unternehmen Generative KI im Marketing zur Content-Erstellung, im Kundenservice für automatisierte Dialoge, im Supply Chain Management für Auftragsmanagement oder Rücksendungen und in der Softwareentwicklung zur Codegenerierung.

Beliebt ist z.B. die Entwicklung von Kundendienst-Chatbots oder das Verfassen von Texten oder E-Mails. 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.

Durch die Kombination mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Modelle zudem auf externe Datenbanken zugreifen und so faktenbasierte, aktuelle Ergebnisse liefern. Immer wichtiger wird auch die Nutzung in Form von autonomen Agenten (Agentic AI), die nicht nur einzelne Aufgaben erledigen, sondern selbstständig mehrere Schritte planen und durchführen.

Damit steigert Generative KI nicht nur die Effizienz im Unternehmen, sondern eröffnet völlig neue Möglichkeiten der Automatisierung und Wissensnutzung.

Typische Anwendungsgebiete von generativer KI

Während die Text- und Bildgenerierung in der breiten Maße wohl am stärksten Anwendung findet, sind die Fähigkeiten von generativer KI damit noch lange nicht ausgeschöpft. Hier ein paar weitere Anwendungsgebiete:

Kunst und Design

Generative KI kann nämlich auch dazu verwendet werden, Kunstwerke, Musik (z. B. Suna), und sogar Mode zu erstellen. Künstler und Designer nutzen diese Technologien teilweise bereits, um immer wieder neue kreative Möglichkeiten zu erforschen.

Datenaugmentation

In der maschinellen Lernforschung werden generative Modelle zudem verwendet, um synthetische Daten zu erzeugen, die dazu beitragen, die Leistung von Modellen zu verbessern, insbesondere in Situationen, in denen die Menge an verfügbaren Trainingsdaten begrenzt ist.

Medizin und Biologie

Generative KI kann auch zur Synthese neuer Moleküle und Medikamente verwendet werden, indem sie die chemischen Eigenschaften von bekannten Substanzen lernt und neue, potenziell wirksame Verbindungen vorschlägt.

Spieleentwicklung

In der Spieleentwicklung werden generative Modelle verwendet, um Inhalte wie Levels, Charaktere und Szenarien automatisch zu erstellen, was die Entwicklungszeit verkürzt und die Vielfalt der Spielwelten erhöht.

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.

Ethische und rechtliche Bedenken

Darüber hinaus erfordert das Training solcher Modelle erhebliche Rechenressourcen, was sowohl kostspielig als auch umweltbelastend sein kann.

Ein weiteres bedeutendes Problem ist das Missbrauchspotential: Technologien wie Deepfakes haben gezeigt, dass generative KI missbraucht werden kann, um gefälschte Bilder und Videos zu erstellen, die für Desinformation und Betrug genutzt werden können. Dies stellt eine erhebliche Herausforderung für die Gesellschaft und die Gesetzgebung dar.

Zusätzlich stellt sich die Frage nach Urheberrecht und Eigentum, wenn generative Modelle neue Inhalte erzeugen. Es bleibt unklar, wem diese Inhalte gehören und ob sie durch bestehende Urheberrechtsgesetze geschützt sind, was ein komplexes und noch nicht vollständig gelöstes Problem darstellt. Schließlich lernen sie aus den Daten, mit denen sie trainiert wurden. Wenn diese Daten Vorurteile und Ungerechtigkeiten enthalten, können die generierten Ergebnisse diese ebenfalls widerspiegeln und verstärken. Daher wird es in Zukunft auch wichtig sein, Methoden zu entwickeln, um solche Biases zu erkennen und zu korrigieren, um faire und ausgewogene Ergebnisse zu gewährleisten.

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.

Dieser Artikel erschien bereits am 31.07.2023. Der Artikel wurde am 07.11.2025 erneut geprüft und mit leichten Anpassungen aktualisiert.

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.

Was sind Anwendungsbeispiele für generative KI?

Anwendungsbeispiele für generative KI umfassen u. a. die Erstellung realistischer Bilder und Kunstwerke, das Schreiben von Texten und Geschichten, die Komposition von Musikstücken, und das Erstellen von Deepfake-Videos, die Personen täuschend echt nachahmen. 

Welche Herausforderungen bringt generative KI mit sich?

Generative KI birgt z. B. Missbrauchspotential, etwa durch Deepfakes für Desinformation, und stellt Herausforderungen für Urheberrecht und Eigentum, da unklar ist, wem die erzeugten Inhalte gehören. Zudem besteht das Risiko, dass solche Modelle Vorurteile aus Trainingsdaten übernehmen und verstärken, was faire und ausgewogene Ergebnisse gefährdet. 

Wer kann mir beim Thema Generative KI helfen?

Wenn Sie Unterstützung zum Thema Generative KI benötigen, stehen Ihnen die Experten der mindsquare AG zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.