Was ist generative KI? Eine verständliche Erklärung der Arten, Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten

Was ist generative KI?

Generative KI ist eine Technologie, bei der KI basierend auf zuvor gelernten Daten automatisch verschiedene Inhalte wie Texte, Bilder, Programmcode, Videos und Audiodateien erstellt, basierend auf den Anweisungen (Prompts) der Benutzer. Ein bekanntes Beispiel dafür ist “ChatGPT”, das im November 2022 von der Firma OpenAI veröffentlicht wurde. Da ChatGPT natürliche Texte erzeugt, die wirken, als wären sie von Menschen verfasst, kann es in verschiedenen Geschäftsszenarien eingesetzt werden und bietet Vorteile wie erhebliche Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen. Die Entwicklung generativer KI hat in den letzten Jahren rapide Fortschritte gemacht, und täglich werden weltweit neue Dienste veröffentlicht, was in vielen Bereichen Aufmerksamkeit erregt.

Warum generative KI Aufmerksamkeit erregt

Wie die Erfindung des Computers und die Verbreitung des Internets und von Mobiltelefonen einst das Leben der Menschen revolutionierten, wird KI zunehmend zu einem unverzichtbaren Bestandteil der modernen Gesellschaft. Insbesondere generative KI entwickelt sich so weit, dass sie menschliche Arbeit ersetzen könnte, was zu erheblichen gesellschaftlichen Bedenken führt und sie zu einem nicht mehr zu ignorierenden Phänomen macht.

Unterschiede zwischen generativer KI und herkömmlicher KI

Während herkömmliche KI hauptsächlich Informationen aus den Lerndaten “extrahiert” und diese als Ergebnis ausgibt, zeichnet sich generative KI dadurch aus, dass sie basierend auf den Lerndaten neue Ausgaben “generiert”. Diese Eigenschaft ermöglicht es generativer KI, eigene Ausdrücke und Ideen zu erzeugen, ohne durch die Lerndaten eingeschränkt zu sein. Allerdings hängt die Qualität der Ausgaben stark von der Prompt-Engineering-Fähigkeit der Benutzer ab, also der Fähigkeit, optimale Prompts einzugeben, um wünschenswerte Ausgaben von der KI zu erhalten.

Funktionsweise der generativen KI

Die Technologie, die das Fundament der generativen KI bildet, ist das “Maschinelle Lernen”. Maschinelles Lernen ist eine Reihe von Techniken, die Muster und Regeln aus großen Mengen an eingegebenen Daten entdecken und lernen, um neue Daten zu klassifizieren und vorherzusagen. Bei der Entwicklung generativer KI wird häufig eine Lernmethode namens “Deep Learning” verwendet. Deep Learning ermöglicht es, aus den eingegebenen Daten mehrschichtige Merkmale zu extrahieren, was eine komplexere und präzisere Aufgabenverarbeitung ermöglicht. Im Allgemeinen werden die durch maschinelles Lernen generierten Basismodelle, die an spezifische Aufgaben angepasst sind, als “vortrainierte Modelle” bezeichnet. Produkte und Dienstleistungen, die diese Modelle integrieren, werden zusammenfassend als “generative KI” bezeichnet. Kurz gesagt, es gibt verschiedene Arten von generativer KI, je nach Inhalt der “spezifischen Aufgaben”.

Arten von generativer KI

Im Folgenden erläutern wir die Hauptarten der generativen KI.

Textgenerierung durch KI

Textgenerierende KIs wie „ChatGPT“ und „Bard“ verwenden große Sprachmodelle (LLM: Large Language Model) wie „GPT-4“ und „PaRM“. Diese großen Sprachmodelle sind auf die Verarbeitung natürlicher Sprache spezialisiert und verfügen über Milliarden bis Hunderte von Milliarden Parametern, was die Erzeugung sehr natürlicher Texte ermöglicht. Dadurch können sie in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, wie zum Beispiel bei der Erstellung von Protokollen, der Beantwortung von E-Mails, der Erstellung von Werbetexten oder dem Schreiben von Romanen.

Bildgenerierung durch KI

Bildgenerierende KIs wie „Stable Diffusion“ und „Midjourney“ erzeugen neue Bilder aus Texten oder anderen Bildern. Es gibt verschiedene Ansätze, je nach Zweck und Anwendung: Zum Beispiel die Eingabe eines Bildkonzepts in Textform (t2t: text to image) oder die Rekonstruktion eines neuen Bildes basierend auf einem vorhandenen Bild (i2i: image to image).

Sprachgenerierung durch KI

Sprachgenerierende KIs erzeugen neue Sprachdaten basierend auf eingegebenen Sprachdaten. Wenn man beispielsweise eine große Menge an Sprachdaten einer bestimmten Person oder Figur eingibt und die KI damit trainiert, kann sie verschiedene Texte in dieser Stimme vorlesen. Darüber hinaus kann sie den Ton an bestimmte Emotionen anpassen und mehrsprachige Vorlesungen durchführen. Einmal trainiert, kann die KI in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, wie bei der Erstellung von Narrationen oder der automatischen Beantwortung in Callcentern. Bekannte Beispiele sind Googles „Text-to-Speech AI“.

Videogenerierung durch KI

Videogenerierende KIs kombinieren Texte und Bilder, um automatisch neue Videos zu erstellen. „Sora“, das im Februar 2024 von OpenAI vorgestellt wurde, kann Videos aus Texten generieren. Im Vergleich zu früheren Videogenerierungs-KIs, die nur kurze Videos von wenigen Sekunden erstellen konnten, kann „Sora“ Videos von bis zu einer Minute Länge erzeugen. Zudem kann sie die Konsistenz von Charakteren und Räumen über mehrere Szenen hinweg bewahren und natürliche Bewegungen, die physikalischen Gesetzen entsprechen, nachbilden. Daher ist sie derzeit eine der vielbeachteten generativen KIs.

3D-Modellgenerierung durch KI

3D-Modellgenerierende KIs erstellen automatisch 3D-Modelle aus Texten oder Bildern. Diese Technologie wird in Branchen wie der Erstellung von Spielcharakteren und -objekten sowie der Produktion von CG-Inhalten für Anime und Filme erwartet. Beispiele für solche KIs sind „LumaAI“, „Tripo“ und „Meshy“.

Vorteile der Nutzung von generativer KI

Generative KI wird kontinuierlich weiterentwickelt und in verschiedenen Branchen erwartet man ihren Einsatz mit großer Spannung.

Durch den Einsatz von generativer KI kann nicht nur eine erhebliche Effizienzsteigerung und Kostensenkung erreicht werden, sondern auch neue Ideen und Muster entdeckt werden. Dies stellt einen bedeutenden Vorteil gegenüber herkömmlicher KI dar.

Geschäftliche Einsatzmöglichkeiten von generativer KI

Im Folgenden werden konkrete Geschäftsszenarien beschrieben, in denen der Einsatz von generativer KI in Betracht gezogen werden kann.

Automatisierung und Unterstützung im Kundenservice

Die Beantwortung von E-Mails und Telefonanrufen im Kundenservice sind alltägliche Aufgaben, die viel Zeit und Mühe erfordern. Diese Aufgaben eignen sich jedoch gut für den Einsatz von generativer KI.
Mit textgenerierender KI können Anfragen von Kunden verstanden und passende Antworten erstellt werden. In Kombination mit sprachgenerierender KI sind sogar Dienste möglich, die 24 Stunden am Tag, 365 Tage im Jahr automatisch Telefonanrufe entgegennehmen. Viele Unternehmen haben diese Technologie bereits in ihre Arbeitsprozesse integriert.

Erstellung von Werbetexten und Webartikeln

Wie bereits erwähnt, kann die generative KI, die neue Inhalte erstellt, effektiv zur Ideenfindung und Erstellung von Entwürfen für Werbetexte, Webartikel und andere Inhalte genutzt werden.
Durch die Eingabe von Produktmerkmalen, Zielgruppen und Zeichenanzahl in die Eingabeaufforderung kann ein passender Output generiert werden. Da die KI schneller und mehr Ideen liefern kann als Menschen, trägt sie erheblich zur Steigerung der Produktivität bei.

Unterstützung bei der Datenanalyse und automatische Berichtserstellung

Generative KI, die große Datenmengen schnell verarbeiten kann, kann Muster und Trends erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen. Daher kann sie zur Datenanalyse und -prognose sowie zur Erstellung von Berichten auf Basis dieser Analysen und Prognosen genutzt werden.
Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit, das Ausgabeformat an die jeweiligen Bedürfnisse anzupassen.

Hinweise zur Nutzung von generativer KI

Wie oben beschrieben, bietet die Nutzung von generativer KI große Vorteile. Gleichzeitig gibt es jedoch viele Punkte, auf die man achten muss, um sie korrekt zu verwenden.

Halluzinationen der KI

Generative KI gibt Antworten, die auf den gelernten Daten basieren und statistisch gesehen die “wahrscheinlichsten” sind. Daher ist es nicht selten, dass falsche Informationen ausgegeben werden (dieses Problem wird allgemein als “Halluzination” bezeichnet).
Außerdem kann es bei manchen generativen KIs vorkommen, dass aufgrund von Einschränkungen im Zeitraum der Datenerfassung keine aktuellen Informationen in den Antworten enthalten sind.
Daher ist es notwendig, bei der Nutzung der Ausgaben von generativer KI im Geschäftsbereich immer eine Qualitätsprüfung oder Verifizierung durch Menschen durchzuführen.

Sicherheitsaspekte

Ein weiterer wichtiger Punkt, auf den Unternehmen bei der Nutzung von generativer KI achten müssen, ist die Sicherheit.
Bei manchen generativen KIs können die eingegebenen Daten für maschinelles Lernen verwendet werden. Wenn dabei persönliche Informationen oder Geschäftsgeheimnisse eingegeben werden, kann dies zu irreparablen Schäden führen.
Daher sollte man die Handhabung der eingegebenen Daten in den Nutzungsbedingungen genau überprüfen.

Gesetzliche Regelungen

In den letzten Jahren wird intensiv über die gesetzlichen Regelungen zu generativer KI diskutiert, insbesondere im Hinblick auf das japanische Urheberrechtsgesetz und das japanische Datenschutzgesetz. Zudem gibt es Branchen und Sektoren, die eigene ethische Richtlinien für KI festgelegt haben. Daher sollten Unternehmen im Rahmen ihrer Compliance auch die Entwicklungen in den gesetzlichen Regelungen und solchen ethischen Richtlinien im Auge behalten.

Empfehlung: Azure OpenAI Service unter Berücksichtigung wichtiger Aspekte nutzen

In diesem Zusammenhang ist der “Azure OpenAI Service” von Microsoft Azure die einzige Dienstleistung, die es ermöglicht, die von OpenAI angebotenen KI-Services (wie Text-, Code- und Bilderzeugung) auf der Microsoft Azure-Plattform zu nutzen. Ein herausragendes Merkmal ist, dass die eingegebenen Daten nicht für maschinelles Lernen verwendet werden und die Sicherheitsfunktionen von Microsoft Azure genutzt werden können, was eine hohe Sicherheit gewährleistet.
Darüber hinaus, während viele der führenden generativen KI-Dienste aus dem Ausland stammen, bietet der Azure OpenAI Service den Vorteil, dass Verträge nach japanischem Recht abgeschlossen werden können und das Bezirksgericht Tokio als ausschließlicher Gerichtsstand vereinbart werden kann. Dies erhöht die Vorhersehbarkeit rechtlicher Risiken und macht den Service besonders empfehlenswert.

Zusammenfassung: Effizienzsteigerung durch den Einsatz von generativer KI, aber Risikomanagement ist unerlässlich

Die täglich neu erscheinenden generativen KI-Dienste können bei effektiver Nutzung eine erhebliche Effizienzsteigerung und Kostensenkung ermöglichen.
Jedoch ist es andererseits notwendig, die Risiken dieser generativen KI-Dienste korrekt zu verstehen und sorgfältig zu prüfen, welche Funktionen und Spezifikationen in Bezug auf die geplanten Geschäftsprozesse diese Risiken minimieren können.
Insbesondere in Unternehmen sind Maßnahmen wie die Erstellung interner Richtlinien, die Information der Mitarbeiter und die Durchführung von Schulungen wichtig. Bei der Einführung generativer KI-Dienste in die Geschäftsprozesse ist es ratsam, diese Dienste aus einer multidimensionalen Perspektive zu vergleichen und zu bewerten.