Die Magie der generativen KI entschlüsseln und wie sie funktioniert

In den letzten Monaten haben Sie vielleicht gesehen, wie Menschen in Ihrem Netzwerk KI verwenden, um originelle Kunstwerke zu produzieren und zu teilen. Möglicherweise haben Sie sogar ästhetisch veränderte Selfies beobachtet, die den Kunststil der Renaissance widerspiegeln oder surrealistische Szenarien beinhalten. Diese mittlerweile „viral“ gewordene Technologie nennt sich generative künstliche Intelligenz.

Für den Endbenutzer erscheint die generative KI fast magisch – es ist ein Wunder, wie eine Web-App 100 % originelle Antworten auf einzigartige menschliche Eingaben liefern kann, die von einer Reihe zu visualisierender Wörter bis hin zum Schreiben von Skripten reichen! Dieses „Weihnachtswunder“ tritt auf, weil die Technologie ihr Innenleben (das auf schwere Datenverarbeitung und ausgefeilte Analysen angewiesen ist) „blackboxed“ und nur die Endergebnisse präsentiert.

Anlässlich dieser Weihnachtszeit packen wir die KI-Innovation aus, die regelmäßig für Schlagzeilen sorgt: generative KI. Was treibt die Magie der generativen KI an? Lassen Sie uns diese faszinierende Technologie entschlüsseln.

Was ist generative KI? Definition und Bedeutung

Generative KI (Gen-AI) ist eine Form der KI, die neues Material wie Literatur, Grafiken und Musik generiert. Diese Systeme bauen auf riesigen Datensätzen auf und produzieren unter Verwendung von Techniken des maschinellen Lernens frisches Material, das mit den Trainingsbeispielen vergleichbar ist.

Es bezieht sich im Allgemeinen auf unbeaufsichtigte und halbbeaufsichtigte maschinelle Lernmethoden, die es Computern ermöglichen, vorhandene Daten wie Wörter, Videos und Audiodateien, Bilder oder sogar Code zu nutzen, um neue Inhalte zu generieren. Das Ziel ist es, absolut einzigartige Artefakte herzustellen, die authentisch wirken.

Generative KI soll laut Gartner unter anderem die digitale Produktentwicklung verändern. Es wird die Qualität, Leistung und Zugänglichkeit digitaler Produkte erhöhen und gleichzeitig ihre Markteinführungszeit verkürzen. Dies ist einer der vielen kommerziellen Vorteile der generativen KI, abgesehen von ihrer rein magischen Qualität. Technologie ist besonders wichtig in kreativen Bereichen wie Marketing und Design, einschließlich industrieller Disziplinen wie Architektur.

Wie funktioniert generative KI?

Der Begriff generative KI wird verwendet, um jede Form von künstlicher Intelligenz zu beschreiben, die mithilfe unüberwachter Lernmethoden neue digitale Bilder, Videos, Audiodateien, Texte oder Codes erstellt. Sein Innenleben kann von einer Lösung zur anderen variieren. Allerdings gibt es ein paar allgemeine Fakten über die Magie der Gen-KI, egal wie sie verpackt ist.

Erstens unterscheidet es sich von diskriminierender KI, die Klassifizierungen zwischen Eingaben vornimmt, was in diesem Fall mit „diskriminierend“ gemeint ist. Das Ziel eines diskriminierenden Lernalgorithmus wäre es, ein Urteil über eingehende Eingaben basierend auf dem zu treffen, was während des Trainings gelernt wurde. Im Gegensatz dazu besteht das Ziel eines generativen KI-Modells darin, synthetische Daten zu erstellen.

Während der Trainingsphase wird diesen KI-Modellen eine begrenzte Anzahl von Parametern zur Verfügung gestellt. Im Wesentlichen fordert diese Strategie das Modell heraus, seine eigenen Urteile über die wichtigsten Merkmale der Trainingsdaten zu formulieren.

Generative KI-Technologie kann von drei Arten sein:

• Generative Adversarial Networks oder GANs : Technologien, die in der Lage sind, visuelle oder multimediale Ausgaben sowohl aus Bild- als auch aus Spracheingaben zu generieren.
• Transformer-basierte Modelle : Technologien wie Generative Pre-Trained (GPT)-Sprachmodelle können internetbasierte Daten nutzen, um Textmaterial wie Website-Artikel, Pressemitteilungen und Whitepaper zu generieren.
• Variationale Auto-Encoder : Der Encoder codiert die Eingaben als komprimierten Code, während der Decoder diesen Code dekomprimiert und die ursprünglichen Informationen reproduziert.

Generative KI (insbesondere GANs) ist von Natur aus oft halb überwacht. Halbüberwachtes KI-Lernen verwendet effektiv gekennzeichnete Trainingsbeispiele für überwachtes Lernen neben nicht gekennzeichnetem Schulungsmaterial für nicht überwachtes Lernen. Die Verwendung nicht gekennzeichneter Daten erleichtert die Entwicklung von Systemen, die Vorhersagemodelle über den Bereich gekennzeichneter Daten hinaus erstellen können.

Trotz der Tatsache, dass generative KI oft mit Deepfakes in Verbindung gebracht wird, wird sie zu einem immer wichtigeren Werkzeug zur Automatisierung sich wiederholender Vorgänge, die Teil jeder kreativen Übung sind.

Wo kann die generative KI ihre Magie entfalten? Top-Anwendungsfälle

Dies sind die vielversprechendsten Implementierungen der generativen KI:

1. Bilderzeugung für Illustrationen

Mithilfe der generativen KI können Einzelpersonen Wörter in Bilder umwandeln und realistische Grafiken basierend auf einem bestimmten Kontext, Thema oder Ort erstellen. Es ist wichtig, diese grafischen Elemente aus strategischen Gründen anzuwenden, z. B. beim Entwerfen von Marketingkampagnen-Creatives.

2. Bild-zu-Foto-Konvertierung

Ausgehend von einem rudimentären Bild oder einer Skizze ist eine realitätsnahe Darstellung realisierbar. Dies hat Anwendungen im Kartendesign, der Visualisierung von Röntgenergebnissen und vielem mehr. Dieser spezielle Anwendungsfall der generativen KI ist für den Gesundheitssektor äußerst wichtig.

3. Bild-zu-Bild-Erzeugung

Es umfasst die Veränderung der äußeren Eigenschaften eines Bildes, wie Farbe, Material oder Form, während seine wesentlichen Eigenschaften erhalten bleiben. Ein Beispiel hierfür wäre die Umwandlung einer Tageslichtaufnahme in eine Nachtaufnahme. Dies hat Anwendungen in Sektoren wie Einzelhandel und Video-/Bildüberwachung.

4. Optimierung des Musikerlebnisses

Es ist möglich, Audioentwicklungstechnologien zu verwenden, um frisches Audiomaterial für Werbung und andere kreative Zwecke zu produzieren. Generative KI kann sogar kurze Clips oder Audioschnipsel produzieren, die das Musikhören auf anderen Plattformen wie Social Media oder Spotify verbessern.

5. Textgenerierung

In den Bereichen Marketing, Spiele und Kommunikation wird generative KI häufig verwendet, um Dialoge, Überschriften und Anzeigen zu generieren. Diese Fähigkeiten können in Echtzeit-Chatboxen mit Verbrauchern oder für die Erstellung von Produktdetails, Blogs und Materialien für soziale Medien verwendet werden.

6. Gerätedesign

Generative KI kann Maschinenkomponenten und Baugruppen generieren. Es kann Designs unter Berücksichtigung von Materialeffizienz, Klarheit und Fertigungseffizienz optimieren. In einigen Fällen kann das Design in eine 3D-Druckmaschine eingegeben werden, um ein Teil zu 100 % automatisch zu erhalten – das ist wirklich ein Wunder!

7. Kodierung

Die Softwareentwicklung ist eine weitere Anwendung der generativen KI, da sie in der Lage ist, Code ohne die Notwendigkeit menschlicher Codierung zu generieren. Das Entwickeln von Code ist sowohl für Fachleute als auch für nicht-technische Personen möglich. Bei diesem Ansatz stellt die generative KI den nächsten Schritt in der Entwicklung der No-Code-Anwendungsentwicklung dar.

Wird generative KI menschliche Arbeiter ersetzen?

Einige Leute sind besorgt über generative KI-Systeme, insbesondere solche, die den menschlichen Einfallsreichtum replizieren, indem sie fiktive Erzählungen oder Kunst schaffen. Dies führt zu einer breiteren Diskussion über die Grenzen der Technologie und ihren Einfluss auf das menschliche Leben. Die Leute sehen generative KI vielleicht als ein Tool zum Ersetzen von Aufgaben, obwohl solche neuen Technologien häufig einen Human-in-the-Loop (HITL)-Aspekt beinhalten. Dies könnte zur Entwicklung neuer Arbeitsplätze führen.

Bis 2030 wird KI die Weltwirtschaft um voraussichtlich 15,7 Billionen US-Dollar oder 26 % steigern. Trotz der Tatsache, dass KI bestimmte Branchen automatisieren wird, deuten Studien darauf hin, dass durch die Automatisierung verursachte Beschäftigungsverluste langfristig wahrscheinlich mehr als ausgeglichen werden. Dies liegt an den größeren wirtschaftlichen Auswirkungen, die diese neuen Technologien ermöglicht haben. Gartner schlägt vor, dass Unternehmen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, sofort generative KI einsetzen sollten, indem sie ihre Personaldynamik, Geschäftsprozesse und Tools anpassen.

Was sind die Herausforderungen der generativen KI?

Während die generative KI bei der ersten Verwendung wie eine Art Weihnachtswunder erscheinen kann, birgt sie einige eigene Fallstricke. Die erste Herausforderung ist, dass es schwer zu kontrollieren ist. Da die generative KI selbstlernend ist, ist ihr Verhalten schwer zu regulieren und vorherzusehen. Häufig bleiben die erzielten Ergebnisse weit hinter den Erwartungen zurück – oder weit davon entfernt.

Darüber hinaus ist eine enorme Menge an Trainingsdaten erforderlich, damit Algorithmen Aufgaben erfüllen können. Mit begrenzten Trainingsdaten erhalten Sie nur sich wiederholende und nicht ganz originelle Ergebnisse. Einige Anwendungen werfen Bedenken hinsichtlich des Schutzes personenbezogener Daten und der ethischen Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf.

Derzeit mag der Hype um generative KI allgegenwärtig sein, was es schwierig macht, pragmatische Erwartungen an Geschäftsergebnisse zu formulieren. Dies ist auf absehbare Zeit die größte Herausforderung; Untersuchen Sie die aktuellsten und beliebtesten KI-Frameworks, um den genauen Umfang und die Reichweite dieser aufkommenden Technologie zu verstehen – und dieses „Weihnachtswunder“ tatsächlich in messbare Ergebnisse umzuwandeln!

Danke fürs Lesen und schöne Feiertage!