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Generative KI
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Inhaltsverzeichnis
Allgemein
Generative KI ("KI" steht für "künstliche Intelligenz") ist ein Sammelbegriff für KI-basierte Systeme, mit denen auf scheinbar professionelle und kreative Weise alle möglichen Ergebnisse produziert werden können, etwa Bilder, Video, Audio, Text, Code, 3D-Modelle und Simulationen. Menschliche Fertigkeiten sollen erreicht oder übertroffen werden. Generative KI kann Schüler, Studenten, Lehrkräfte, Büromitarbeiter, Politiker, Künstler und Wissenschaftler unterstützen und Bestandteil von komplexeren Systemen sein. Man spricht auch, dem englischen Wort folgend, von Generative AI, wobei "AI" die Abkürzung für "Artificial Intelligence" ist.
Entwicklung und Hintergrund
Bei Generative AI wird Machine Learning verwendet, insbesondere Deep Learning, unter Heranziehung unterschiedlicher Datenquellen und Trainingsmethoden. Mit Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) kann man die Klassifikation und Evaluation durch Arbeitskräfte einbeziehen. Mit ihrem Feedback wird ein Belohnungssystem trainiert, das wiederum – um ein Beispiel zu nennen – einen Chatbot trainiert. In den 2020er-Jahren gab es eine regelrechte Explosion von Applikationen. Durch den Umstand, dass viele Tools von der Allgemeinheit getestet werden konnten, wurde der Hype um Generative AI befördert. Es flammte eine breite öffentliche, mediale und wissenschaftliche Diskussion auf.
Beispiele
ChatGPT kann auf der Basis von Prompts Texte aller Art erstellen, Studienarbeiten, Fachartikel, Werbetexte, Gedichte oder Rezepte, und auch zum Chatbot werden. Diesen kann man mit einem Text-to-Speech-System verbinden und in einen sozialen Roboter integrieren, der damit weitreichende natürlichsprachliche Fähigkeiten erlangt, oder in Suchmaschinen, wie es Microsoft und Google gemacht haben. Bildgeneratoren wie DALL-E und Midjourney produzieren visuellen Content. Musikgeneratoren wie AI Music Generator und Boomy kreieren Tonfolgen, die man in Musikkissen verwenden kann, und ganze Lieder. Bekannte Videogeneratoren sind Pictrory, HeyGen und Synthesia. Andere Systeme helfen beim Entwickeln von neuen Medikamenten oder aber von biologischen und chemischen Waffen.
Kritik und Ausblick
Generative AI ist ein mächtiges Werkzeug, das in repetitiven und kreativen Prozessen unterstützen kann. Viele Ergebnisse sind überzeugend und beeindruckend. Es entstehen jedoch ebenso Texte und Bilder, die unrichtig und unrealistisch sind – man spricht vom Halluzinieren – oder Personen verletzen. Wenn man dies durch Metaregeln oder andere Mechanismen zu verhindern versucht, ist die Gefahr von Zensur gegeben. Die pure Menge an Bildern und Videos mit sexistischen oder anderweitig diskriminierenden Merkmalen übt Druck auf Betroffene aus. Medienethik und Informationsethik sind mit ihren Begriffen und Methoden hilfreich. Generative AI wirft Fragen zum Urheberrecht bezüglich der Datenquellen und zur informationellen Autonomie der Benutzer auf, die die Systeme ständig mit Anfragen füttern und dabei personenbezogene Daten verwenden oder preisgeben – ein Thema von Rechtswissenschaft sowie Rechts- und Informationsethik. Die Dual-Use-Problematik zeigt sich etwa bei der Erfindung von Arzneien auf der einen Seite und Kampfstoffen auf der anderen. Technikethik und Bioethik mögen hier zur Klärung beitragen.
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