Was ist generative KI?
Generative Künstliche Intelligenz Bezeichnet eine Teilmenge von KI-Techniken, die neue Daten, Bilder, Videos oder andere Inhalte basierend auf Mustern und Strukturen generieren, die aus vorhandenen Daten gelernt wurden. Dabei werden maschinelle Lernalgorithmen verwendet, um große Datenmengen zu analysieren und anschließend basierend auf dem „Wissen“ neue Inhalte zu generieren, die in Stil oder Struktur den Originaldaten ähneln.
Generative KI kann für vielfältige Anwendungen eingesetzt werden, beispielsweise für die Schaffung von Kunst, Musik oder sogar das Schreiben von Geschichten. Im Wesentlichen handelt es sich um eine Technologie, die Maschinen beibringt, kreativ zu sein und neue Inhalte zu generieren, die nicht explizit in sie einprogrammiert wurden.
Das generative KI-Modell verstehen
Generative KI-Modelle nutzen komplexe Algorithmen und neuronale Netzwerke – Computermodelle, die die Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachahmen –, um Muster und Strukturen in den Daten zu erlernen und neue Inhalte zu erstellen. Werden sie mit einer großen Datenmenge trainiert, werden sie auch als Grundlagenmodelle bezeichnet.
Basismodelle stellen eine spezielle Teilmenge der KI-Technologien dar. Es handelt sich um umfangreiche Modelle, die anhand umfangreicher Datensätze vortrainiert wurden. Ihr Training ermöglicht es ihnen, ein breites Spektrum an Themen und Domänen zu erfassen. Diese Modelle dienen als vielseitige Basis, die nach ihrem anfänglichen Training für verschiedene Aufgaben optimiert oder angepasst werden kann. Die Anpassungsfähigkeit und das umfassende Wissensfundament dieser Modelle machen sie für Anwendungen, die ein tiefes Verständnis von Sprache, Kontext oder visuellen Informationen erfordern, unverzichtbar.
ChatGPT, der KI-Chatbot, ist beispielsweise ein umfangreiches Sprachmodell, das mit riesigen Internetdaten trainiert wurde und so in der Lage ist, auf Benutzereingaben konversationsbasierte Antworten zu generieren. Es ist zudem ein Basismodell, das auch andere Anwendungen antreiben kann. ChatGPT verdeutlicht den Einfluss eines Basismodells auf generative KI.
Zum Aufbau generativer KI-Funktionen werden drei Arten von Architekturen verwendet:
1. GAN
Eines der beliebtesten GenAI-Modelle ist das Generatives Adversarial Network (GAN), das aus zwei neuronalen Netzwerken besteht: einem Generator und einem Diskriminator. Diskriminative Modelle klassifizieren Daten in bestimmte Kategorien oder Klassen, während generative Modelle, darunter Tools wie ChatGPT oder DALL-E, neue Daten erzeugen.
Der Generator lernt, neue Inhalte zu erstellen, die denen ähneln, mit denen er trainiert wurde, während der Diskriminator lernt, zwischen den echten Trainingsdaten und den generierten Daten zu unterscheiden.
Diese beiden Netzwerke werden gemeinsam im Adversarial Training trainiert, wobei der Generator kontinuierlich versucht, seine Ausgabe zu verbessern, um den Diskriminator zu täuschen, während der Diskriminator versucht, genauer zwischen den realen und den generierten Daten zu unterscheiden.
2. VAE
Variational Autoencoder (VAEs) sind fortschrittliche Werkzeuge, die komplexe Daten auf ihre Kernessenz reduzieren. Anschließend iterieren und erweitern sie diese Basisversion, um neue, ähnliche Datenformen zu generieren. Indem sie Daten zunächst in eine vereinfachte Darstellung destillieren und diese Grundlage anschließend für Innovationen nutzen, erzeugen VAEs effektiv vielfältige, aber logisch verknüpfte Ergebnisse.
Die Tatsache, dass sie die subtilen Abweichungen in den Daten verstehen und replizieren können, macht sie in zahlreichen Berufsfeldern nützlich, von der digitalen Bilderzeugung bis hin zur Entwicklung bahnbrechender neuer Medikamente.
VAEs können die Lücke zwischen komplexen Datenstrukturen und praktischen, innovativen Lösungen schließen. Sie bieten einen ausgefeilten Ansatz für datenbasierte Kreativität und Problemlösung.
3. Transformatoren
Transformatoren, einschließlich generativ vortrainierter Transformatoren (GPTs), stellen einen bedeutenden Fortschritt für die Verarbeitung sequentieller Daten wie Text dar. Sie wurden ursprünglich für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) entwickelt. Sie analysieren Beziehungen innerhalb der Daten, um kontextrelevante Ergebnisse zu erzeugen.
Generative KI-Systeme haben vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, beispielsweise die Generierung realistischer Bilder, Musik und sogar Texte. Sie haben das Potenzial, Inhalte zu erstellen und Probleme in zahlreichen Branchen zu lösen – von Kunst und Unterhaltung bis hin zu Gesundheitswesen und Finanzen.
Maschinelles Lernen vs. generative KI-Technologie
Generative KI und maschinelles Lernen sind beides Teilgebiete der künstlichen Intelligenz, unterscheiden sich jedoch in ihren Ansätzen und Zielen.
Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, die Algorithmen und statistische Modelle nutzt, um Computern das Lernen aus Daten zu ermöglichen, ohne explizit programmiert zu werden. KI-Algorithmen werden anhand von Daten trainiert und nutzen dieses Training, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf Grundlage neuer Daten zu treffen.
Das Ziel des maschinellen Lernens besteht darin, Modelle zu entwickeln, die Daten auf der Grundlage von Eingabemerkmalen genau vorhersagen oder klassifizieren können.
Generative KI hingegen ist eine Art von KI, die sich auf die Generierung neuer Inhalte oder Daten konzentriert, die realen Daten ähneln. Diese Modelle nutzen Deep-Learning-Techniken wie neuronale Netze, um neue Inhalte wie Bilder, Videos oder Texte zu generieren. Ziel dieser Technologie ist die Erstellung neuer Daten, die realen Daten ähneln. Sie kann für verschiedene Zwecke eingesetzt werden, von künstlerischer Gestaltung bis hin zur Datenerweiterung.
Nutzung generativer KI für Datenschutz- und Sicherheitsvorteile
Generative KI kann auf verschiedene Weise eingesetzt werden, um Datensicherheit, einschließlich:
Generierung synthetischer Daten
Datenanonymisierung ist eine der besten Methoden zum Schutz der Privatsphäre. Mithilfe generativer KI können wir synthetische Datensätze generieren, die reale Datenmerkmale ohne sensible Details replizieren. Diese Innovation kann genutzt werden, um KI-Modelle risikofrei zu trainieren.
Bedrohungserkennung
Durch die Simulation von Cyberangriffsmustern hilft GenAI Cybersicherheitsteams, potenzielle Bedrohungen präventiv zu identifizieren und zu entschärfen, indem generative KI-Tools für die frühzeitige Bedrohungserkennung und Prävention.
Sichere Passworterstellung
Unsichere Passwörter sind eines der größten Risiken in der Daten- und Cybersicherheit. Leider erstellen Menschen Passwörter, die leicht zu merken sind. Wir können verwenden Generative KI zur Erstellung robuster Passwörter, wodurch die Authentifizierungssicherheit erheblich verbessert und das Risiko von Datenverletzungen minimiert wird.
Verbesserung der Einbruchserkennung
Generative KI kann die Einbruchserkennung verbessern, indem sie unterschiedlichen Netzwerkverkehr nachahmt. Sie gleicht das Muster des regulären Datenverkehrs ab und kennzeichnet unregelmäßige Muster. So kann sie zur rechtzeitigen Identifizierung und Abwehr von Sicherheitsbedrohungen beitragen.
Entwicklung von Sicherheitsrichtlinien
Generative KI erleichtert die Erstellung dynamischer Sicherheitsrichtlinien Durch Szenariosimulationen können wir Organisationen dabei unterstützen, wirksame Strategien gegen Cyberbedrohungen zu entwickeln.
Einschränkungen der generativen KI
Generative KI weist mehrere Einschränkungen auf, darunter:
Eingeschränkte Fähigkeit zur Verallgemeinerung
Generative Modelle funktionieren möglicherweise nicht gut mit neuen oder unbekannten Daten, insbesondere wenn sie mit kleinen oder spezifischen Datensätzen trainiert werden. Diese Einschränkung kann zu Überanpassung führen, bei der das Modell zwar mit den Trainingsdaten gute Ergebnisse liefert, in der Praxis jedoch keine genauen oder zuverlässigen Ergebnisse liefert.
Best Practices für den Einsatz generativer KI betonen die Bedeutung vielfältiger und umfangreicher Trainingsdatensätze, um die Generalisierungsfähigkeit der Modelle zu verbessern.
Verzerrungen in Trainingsdaten
Die von KI generierten Ergebnisse sind nur so unvoreingenommen wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn ein Modell wie ChatGPT mit verzerrten oder unvollständigen Daten trainiert wird, kann es diese Verzerrungen in seinen Ergebnissen unbeabsichtigt reproduzieren oder verstärken. Unternehmen, die generative KI implementieren, müssen ihre Trainingsdatensätze sorgfältig kuratieren, um sicherzustellen, dass generative KI-Modelle faire und unvoreingenommene Inhalte produzieren können.
Rechenintensiv
Die erweiterten Funktionen generativer KI-Modelle erfordern erhebliche Rechenressourcen und Zeit. Das Training von Modellen wie tiefen generativen Modellen kann hohe Rechenleistung erfordern, was sie für manche Anwendungen oder kleinere Organisationen weniger zugänglich macht.
Die Einführung cloudbasierter KI-Dienste, beispielsweise der Google Cloud-Dienste, kann dazu beitragen, diesen Rechenleistungsbedarf zu verringern und es mehr Unternehmen ermöglichen, generative KI-Technologien effektiv zu nutzen.
Mangelnde Interpretierbarkeit
Es ist nicht leicht zu verstehen, wie generative KI-Modelle zu einem bestimmten Ergebnis gelangen, insbesondere bei komplexen Modellen mit fortschrittlichen Techniken. Diese mangelnde Interpretierbarkeit erschwert die Überprüfung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der generierten Inhalte. Daher ist es unerlässlich, neue KI-Forschung zu entwickeln, die sich darauf konzentriert, diese Modelle transparenter zu machen.
Begrenzte Fachkompetenz
In Bereichen, die Fachwissen erfordern, wie etwa in der medizinischen oder juristischen Analyse, können generative KI-Modelle ohne menschliche Expertise möglicherweise nicht präzise und aussagekräftige Ergebnisse liefern. Dies unterstreicht die Bedeutung der Kombination von KI-Fähigkeiten mit domänenspezifischem Wissen, um die Relevanz und Genauigkeit KI-generierter Inhalte sicherzustellen.
Obwohl generative KI über ein erhebliches Potenzial verfügt, weist sie auch Einschränkungen auf, die sorgfältig bedacht und berücksichtigt werden müssen, um sicherzustellen, dass die generierte Ausgabe genau, zuverlässig und frei von Verzerrungen ist.
Risiken der generativen KI
Wie jede Technologie birgt auch GenAI Risiken und Sicherheitsbedenken. Die Sicherheit hängt von der jeweiligen Nutzung und Anwendung ab.
Hier sind einige der damit verbundenen Risiken:
Voreingenommenheit und Diskriminierung
Eine der größten Bedenken bei GenAI besteht darin, dass es die in den Trainingsdaten vorhandenen Vorurteile aufrechterhalten und verstärken kann. Da diese Systeme aus riesigen Datensätzen lernen, kann jede inhärente Voreingenommenheit – sei es in Bezug auf Rasse, Geschlecht, Alter oder andere Merkmale – ihre Ergebnisse beeinflussen. Dies kann zu diskriminierenden Praktiken oder unfairen Ergebnissen führen, insbesondere beim Einsatz in sensiblen Bereichen wie Personalbeschaffung, Strafverfolgung und Kreditvergabe.
Fehlinformationen und Deepfakes
Die Fähigkeit generativer KI, realistische Bilder, Videos und Texte zu erstellen, kann als Waffe für die Produktion von Deepfakes und Desinformation eingesetzt werden. Diese Technologien können überzeugende Fake News fabrizieren, sich als Einzelpersonen ausgeben und falsche Narrative schaffen, um das Vertrauen in Medien, Institutionen und Persönlichkeiten des öffentlichen Lebens zu untergraben. Dies kann tiefgreifende Auswirkungen auf Politik, nationale Sicherheit und den persönlichen Ruf haben, und es entstehen Bedenken hinsichtlich der Integrität von Informationen im digitalen Zeitalter.
Geistiges Eigentum und kreative Rechte
KI-Fähigkeiten umfassen die Schaffung von Kunst, Musik, Literatur und anderen kreativen Werken. Es stellen sich Fragen nach den Eigentumsrechten an solchen Inhalten. Generative KI-Werke können dem Stil bestehender Künstler ähneln oder problemlos neue Kreationen hervorbringen, was die Vielseitigkeit generativer KI-Anwendungen verdeutlicht. GenAI stellt daher bestehende Gesetze zum geistigen Eigentum in Frage und wirft ethische Fragen zu Kreativität und Urheberschaft auf.
Sicherheit und Schutz
Die Integration generativer KI in kritische Systeme und Infrastrukturen birgt Sicherheitsrisiken. KI-generierte Inhalte können für Phishing-Angriffe, Betrug und andere böswillige Aktivitäten missbraucht werden. Darüber hinaus ist KI für die Entscheidungsfindung in Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, im Gesundheitswesen und in Finanzsystemen unerlässlich. In diesen Fällen sind strenge Tests und Validierungen erforderlich, um Sicherheit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Best Practices für den Einsatz generativer KI
Ethische und rechtliche Rahmenbedingungen schaffen
Es ist wichtig, ethische Richtlinien und rechtliche Rahmenbedingungen zu entwickeln und durchzusetzen, die den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI fördern. Diese Rahmenbedingungen sollten Voreingenommenheit, Datenschutz, Transparenz und Rechenschaftspflicht berücksichtigen, damit KI-Technologien der Gesellschaft zugutekommen und gleichzeitig Schäden minimieren.
Vorurteile abbauen und Inklusivität fördern
Aktive Bemühungen zur Identifizierung und Reduzierung von Verzerrungen in KI-Trainingsdatensätzen sind unerlässlich. Dazu müssen wir Datenquellen diversifizieren, Fairnessmaßnahmen ergreifen und Modelle kontinuierlich überwachen und anpassen, um faire Ergebnisse zu gewährleisten.
Fördern Sie Transparenz und Erklärbarkeit
Um Vertrauen und Verständnis bei den Nutzern aufzubauen, müssen wir die Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Systemen erhöhen. Wir müssen den Einsatz von KI offenlegen, Einblicke in die Entscheidungsfindung von KI-Systemen gewähren und es den Nutzern ermöglichen, KI-generierte Ergebnisse zu hinterfragen und anzufechten.
Investieren Sie in öffentliches Bewusstsein und Bildung
Die Öffentlichkeit muss über die Möglichkeiten, Risiken und ethischen Aspekte generativer KI aufgeklärt werden, damit sie KI-generierte Inhalte kritisch bewerten kann. Sensibilisierungskampagnen können helfen, Deepfakes und Fehlinformationen zu erkennen und so eine besser informierte und kritische digitale Gesellschaft zu fördern.
Generative KI birgt zwar ein enormes Potenzial für Innovation und Kreativität, doch ihre sichere und verantwortungsvolle Nutzung hängt von der Bewältigung ethischer, rechtlicher und technischer Herausforderungen ab. Durch die Umsetzung umfassender Minderungsstrategien und die Förderung eines informierten und ethischen KI-Ökosystems können wir die Vorteile generativer KI nutzen und gleichzeitig ihre Risiken abwenden.
Wird generative KI gesteuert?
Derzeit gibt es keine spezifischen Regelungen für generative KI steuernAllerdings gelten je nach Anwendung und Kontext möglicherweise einige bestehende Gesetze und Vorschriften für die Nutzung generativer KI.
Beispielsweise kann generative KI verwendet werden, um synthetische Daten zu generieren, die reale Daten nachahmen. Die Verwendung dieser synthetischen Daten unterliegt möglicherweise Datenschutzgesetzen und -vorschriften, wie beispielsweise der Europäischen Union. Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) oder die Kalifornisches Verbraucherschutzgesetz (CCPA).
Wenn generative KI Inhalte wie Bilder oder Videos erstellt, gelten möglicherweise außerdem bestimmte Gesetze und Vorschriften in Bezug auf Urheberrecht, geistiges Eigentum und Datenschutz.
Da die Nutzung generativer KI weiter zunimmt und sich weiterentwickelt, könnten neue Gesetze und Vorschriften zu ihrer Regulierung entwickelt werden. Derzeit ist ihre Anwendung jedoch weitgehend unreguliert.
Organisationen müssen ihr Ermessen nutzen und die möglichen rechtlichen und ethischen Auswirkungen der Implementierung generativer KI berücksichtigen.
Beispiele für generative KI
Generative KI findet in zahlreichen Branchen Anwendung. Hier einige Beispiele:
Gesundheitswesen
Unter GesundheitswesenGenerative KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung der medizinischen Forschung und der Patientenversorgung unter Wahrung der Privatsphäre. Besonders wichtig ist es, Schutz personenbezogener Daten (PII) oder geschützte Gesundheitsinformationen (PHI) in diesem Bereich, wobei KI helfen kann.
Es erstellt synthetische medizinische Bilder und anonymisierte Patientenakten, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren. Dies ermöglicht Forschern und Ärzten, Diagnoseinstrumente und Behandlungsstrategien zu verbessern, ohne vertrauliche Patienteninformationen preiszugeben.
Darüber hinaus kann generative KI auch verschiedene Patientenszenarien simulieren und so die Entwicklung personalisierter Medizin und maßgeschneiderter Behandlungspläne unterstützen.
Finanzen
Die Finanzen Der Finanzsektor nutzt generative KI zur Erstellung synthetischer Finanzdatensätze. So können Institutionen Risiken modellieren, Betrug erkennen und Anlagestrategien unter strenger Vertraulichkeit optimieren. Diese Datensätze helfen Machine-Learning-Modellen, prädiktive Analysen zu erlernen und zu verbessern, ohne die Finanzinformationen ihrer Kunden zu gefährden.
Darüber hinaus kann generative KI die Finanzberatung auf einzelne Kunden zuschneiden und so das persönliche Bankerlebnis revolutionieren.
Marketing
Unter MarketingDie Leistungsfähigkeit generativer KI kann genutzt werden, um die Kundenbindung durch die Erstellung personalisierter Inhalte in großem Umfang zu steigern. Sie ermöglicht die Erstellung maßgeschneiderter Produktempfehlungen, zielgerichteter Werbung und kreativer Social-Media-Inhalte – und fördert gleichzeitig Engagement und Loyalität. Die Fähigkeit generativer KI, Verbraucherverhaltensmuster zu analysieren, ermöglicht es Marketingfachleuten, Trends vorherzusagen und Kampagnen für maximale Wirkung maßzuschneidern.
Mit anderen Worten: Es kann die Art und Weise verändern, wie Marken mit ihrem Publikum kommunizieren.
Inhaltserstellung
Über traditionelle Branchen hinaus ist GenAI ein wahres Kraftpaket für die Content-Erstellung: Es kann Artikel, Geschichten, Musik, Kunstwerke und mehr produzieren. KI-Inhalte unterstützen Kreativprofis mit ersten Entwürfen oder Konzepten, um den kreativen Prozess zu optimieren.
Beispielsweise kann es Musik komponieren, die Videoinhalte ergänzt, oder erste Skizzen erstellen, die Künstler verfeinern können.
Rechtliches
Im Rechtsbereich nutzen Unternehmen generative Modelle, um Dokumente zu verfassen, Rechtsprechung zusammenzufassen und Rechtsgutachten zu erstellen. Darüber hinaus können sie umfangreiche juristische Datenbanken analysieren, um Praktikern zusammengefasste Erkenntnisse zu liefern und so die Rechtsrecherche effizienter zu gestalten.
Ausbildung
Generative KI-Apps werden zur Unterstützung des personalisierten Lernens eingesetzt, da sie maßgeschneiderte Unterrichtsmaterialien und Bewertungen erstellen können, die sich an den Lernstil und das Leistungsniveau der Schüler anpassen.
Die breitere Nutzung dieser Apps könnte eine ansprechendere und effektivere Lernumgebung schaffen.
Die Zukunft der generativen KI
Die Zukunft der generativen KI wird Kreativität und Innovation branchenübergreifend neu definieren. Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden diese Modelle immer ausgefeilter. Dadurch könnten die neuen generativen Modelle in der Lage sein, zunehmend komplexere Inhalte zu generieren, die von menschlicher Arbeit nicht mehr zu unterscheiden sind.
Dank dieser Fortschritte wird GenAI seine Fähigkeiten deutlich erweitern. Es wird erwartet, dass:
- Fördern Sie die Schaffung immersiverer virtueller Umgebungen
- Verfeinern Sie den kreativen Designprozess
- Helfen Sie mit, komplexe wissenschaftliche Herausforderungen zu lösen, indem Sie innovative Hypothesen oder Designs vorschlagen.
Der Schlüssel zur Erschließung dieser zukünftigen Potenziale liegt in der Überwindung aktueller Einschränkungen hinsichtlich Datenverzerrung, Recheneffizienz und Modellinterpretierbarkeit. In der KI-Forschung werden bereits Anstrengungen unternommen, um Modelle anpassungsfähiger zu machen und sie in die Lage zu versetzen, aus kleineren Datensätzen zu lernen, wodurch sie weniger ressourcenintensiv werden.
Darüber hinaus wird die Integration ethischer Überlegungen und der Fairness in die KI-Entwicklung eine entscheidende Rolle dabei spielen, sicherzustellen, dass generative KI der Gesellschaft insgesamt zugutekommt.
Darüber hinaus wird erwartet, dass diese Technologie mit zunehmender Zugänglichkeit auch stärker genutzt wird und dass Unternehmen diese Modelle nutzen, um Innovationen voranzutreiben, Kundenerlebnisse zu personalisieren und die Inhaltserstellung zu automatisieren.
Die Zukunft der generativen KI verspricht nicht nur verbesserte Fähigkeiten, sondern bringt auch neue Herausforderungen und Chancen mit sich, die einen ausgewogenen Ansatz bei ihrer Entwicklung und Anwendung erfordern.
Nutzung von BigID für generative KI-Arbeit
BigID ist eine Data-Intelligence-Plattform für Datenschutz, Sicherheit und Governance, die für generative KI-Initiativen genutzt auf verschiedene Weise. Ein Hauptmerkmal von BigID ist die Fähigkeit, sensible Daten in der gesamten Datenlandschaft eines Unternehmens automatisch zu klassifizieren und zu kategorisieren, einschließlich lokal, in der Cloud und in Drittanbieteranwendungen gespeicherter Daten.
Diese Datenklassifizierung kann generative KI-Initiativen unterstützen, indem sie einen umfassenden Überblick über die Datenlandschaft des Unternehmens bietet und Daten identifiziert, die für das Training generativer KI verwendet werden können. BigID kann außerdem sicherstellen, dass die generierten Daten keine sensiblen oder geschützten Informationen enthalten.
Darüber hinaus können die Datenermittlungs- und -klassifizierungsfunktionen von BigID Compliance-Initiativen unterstützen, indem sie Unternehmen dabei helfen, sensible Daten gemäß gesetzlichen Anforderungen wie DSGVO oder CCPA zu identifizieren und zu klassifizieren.
Um den Wert der generativen KI-Initiativen Ihres Unternehmens zu steigern – Holen Sie sich noch heute eine 1:1-Demo mit BigID.
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