Generative KI

Generative Künstliche Intelligenz (Generative AI) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio oder Videos zu erzeugen. Im Gegensatz zu klassischen KI-Modellen, die vor allem Muster erkennen oder Vorhersagen treffen, sind generative Modelle in der Lage, eigenständig neue Daten zu produzieren, die denen menschlicher Kreativität ähneln.

Grundlage generativer KI sind neuronale NetzeNeuronale Netze Neuronale Netze sind ein zentrales Konzept der Künstlichen Intelligenz und bilden die Grundlage vieler moderner Machine-Learning-Meth... Mehr, die Wahrscheinlichkeitsverteilungen von Daten lernen. Auf dieser Basis können sie neue Inhalte erzeugen, die statistisch konsistent mit den Trainingsdaten sind. Bekannte Ansätze sind Generative Adversarial Networks (GANs)Generative Adversarial Networks (GANs) Generative Adversarial Networks (GANs) sind ein Ansatz der Generativen Künstlichen Intelligenz, der 2014 von I... Mehr, Variational Autoencoders (VAE)Variational Autoencoders (VAE) Variational Autoencoders (VAEs) sind ein spezieller Typ von Autoencoder-Netzwerken, die zur Generierung neuer Datenprob... Mehr und DiffusionsmodelleDiffusionsmodelle Diffusionsmodelle sind ein moderner Ansatz der Generativen Künstlichen Intelligenz, der sich besonders in der Bild- und Medienerzeu... Mehr.

Wie funktioniert Generative KI?

Generative Modelle lernen die zugrundeliegende Struktur eines Datensatzes. Beim Sampling werden neue Datenpunkte erzeugt, die diese Strukturen widerspiegeln. GANs nutzen dabei ein Gegenspielerprinzip aus Generator und Diskriminator, während Diffusionsmodelle Daten Schritt für Schritt „entrauschen“, um realistische Inhalte zu erzeugen. Sprachmodelle wie GPT arbeiten autoregressiv, indem sie fortlaufend das nächste Token vorhersagen.

Typische Ansätze:

• GANs: Generator und Diskriminator treten gegeneinander an, um realistische Daten zu erzeugen.
• Variational Autoencoders (VAE): Lernen latente Repräsentationen und können daraus neue Daten generieren.
• Diffusionsmodelle: Entfernen schrittweise Rauschen, um hochwertige Bilder und Medieninhalte zu erzeugen (z. B. Stable Diffusion).
• Autoregressive Sprachmodelle: Vorhersage von Textsequenzen Wort für Wort oder Token für Token (z. B. GPT, LLaMA).

Praxisbeispiele:

• Textgenerierung: Erstellung von Artikeln, E-Mails oder Chat-Antworten durch Sprachmodelle.
• Bilderzeugung: Generierung von Bildern, Logos oder Produktdesigns durch Diffusionsmodelle.
• Musik und Audio: Komposition neuer Musikstücke oder synthetische Stimmen für Sprachassistenten.
• Simulationen: Erzeugung synthetischer Daten für die Forschung, z. B. zur Verbesserung von Machine-Learning-Modellen.
• Marketing und Content: Automatisierte Erstellung von Social-Media-Posts, Produktbeschreibungen und Werbematerial.

Vorteile:

• Kreativität: Erzeugt Inhalte, die neue Ideen oder Designs inspirieren können.
• Skalierbarkeit: Große Mengen an Content können schnell und automatisiert produziert werden.
• Datenaugmentation: Generierung synthetischer Daten zur Verbesserung von Trainingsmodellen.

Herausforderungen:

• Urheberrecht und Ethik: Generierte Inhalte können bestehende Werke imitieren und rechtliche Fragen aufwerfen.
• Qualitätskontrolle: Ergebnisse sind nicht immer konsistent oder fehlerfrei.
• Missbrauchsgefahr: Deepfakes oder täuschend echte Inhalte können für Manipulation eingesetzt werden.

Verwandte Begriffe:

GAN, VAE, Diffusionsmodell, GPT, Stable Diffusion, ChatGPT, Foundation Models, Content Generation, Deepfake, Prompt EngineeringPrompt Engineering Prompt Engineering bezeichnet die Technik, mit der Eingaben (Prompts) für große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT so gestaltet werden,... Mehr, Transfer LearningTransfer Learning Transfer Learning ist eine Methode des Maschinellen Lernens, bei der ein bereits trainiertes Modell für eine neue, aber ähnliche A... Mehr, Zero-Shot LearningZero-Shot Learning Zero-Shot Learning ist ein Ansatz im Bereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem ein Modell Aufgaben lösen kann, für die es kei... Mehr