Genetive KI für Anfänger im Jahr 2024

Künstliche Intelligenz (KI) hat seit ihrer Gründung im Jahr 1956 weitgehend in der Wissenschaft und der Science-Fiction verweilt. Nachdem ChatGPT jedoch eingeführt wurde, ist sie, insbesondere die generative KI, sehr beliebt geworden. Es ist jetzt ein kluger beruflicher Schritt, die Grundprinzipien dieser KI zu verstehen, unabhängig davon, in welchem Berufsfeld Sie tätig sind. 

Lassen Sie uns im Blog weitergehen, um alles über generative KI zu lernen. 

Was ist Gen KI?

Generative KI ist ein Teil der künstlichen Intelligenz. Sie kann autonom originale Inhalte wie Kunstwerke, Musik oder lebensechte Bilder erstellen. Traditionelle KI arbeitet innerhalb vorgegebener Parameter, während generative KI Kreativität zeigt, die der menschlichen Vorstellung ähnelt. Anstatt sich auf klare Anweisungen zu verlassen, generiert sie einzigartige Ergebnisse, indem sie mehrere Konzepte anwendet.  

Zum Beispiel, wenn Sie bitten, ein Tier zu zeichnen, das noch nie zuvor gesehen wurde, wird es die Merkmale bekannter Tiere mischen, um eine völlig neue Spezies zu erschaffen, wie das „Löwe-Kuh-Schmetterling“-Hybrid. 

Daher können die Benutzer mit Hilfe der generativen Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz kreative Aufgaben erledigen, wie das Schreiben von Geschichten oder das Erstellen von originellen Spielen, ohne direkte menschliche Teilnahme. 

Anwendungen der Generativen KI

Generative KI wird verwendet, um verschiedene Anwendungen im realen Leben zu erstellen, wie:

Textgenerierung

Werkzeuge zur Erstellung verschiedener Arten von Textmaterialien, wie Artikel, Gedichte, Geschichten und Berichte, werden durch generative KI angetrieben, wie ChatGPT. Sie kann auch verwendet werden, um fortschrittliche virtuelle Assistenten und Chatbots zu erstellen. Diese Art von KI kann mit Benutzern auf eine menschenfreundliche Weise interagieren. 

Bildgenerierung

Mit verschiedenen Modellen erstellt die generative KI kreative Bilder. Sie erleichtert auch Aufgaben wie die Übersetzung von Bild zu Bild, die Erstellung von Text zu Text und die Gesichtsynthese. DALL-E, das von Open AI entwickelt wurde, repräsentiert dies und verwendet tiefes Lernen, um lebensechte Bilder aus Textbeschreibungen zu generieren. 

Audio- und Videoerstellung

Generative KI erstellt Videos von Grund auf. Diese Videos sind nützlich in Unterhaltung, Werbung und Simulationen. Sie sagt auch beschädigte Videoabschnitte voraus. Darüber hinaus ahmt sie Stimmen nach oder erstellt neue, was die virtuellen Assistenten und Hörbücher verbessert. 

Arzneimittelentdeckung

Generative KI hilft bei der Arzneimittelentdeckung, indem sie neuartige molekulare Strukturen mit bestimmten Eigenschaften erstellt. Sie fördert die Arzneimittelentwicklung, indem sie chemische Landschaften erkundet und potenzielle Kandidaten identifiziert. 

Anwendungen im Gesundheitswesen

Generative KI erzeugt synthetische Daten, die echten Patientendaten ähnlich sind. Diese Daten sind für medizinische Forschungen unerlässlich, wo die Erfassung von realen Daten kostspielig oder rar ist. Sie erleichtert auch Studien und Fortschritte, ohne sich vollständig auf begrenzte oder teure Datenproben aus der realen Welt zu verlassen. 

Kunstgenerierung

Generative KI ist fähig zum kreativen Denken. Sie kann künstlerische Werke wie Malerei, Gedichte, Geschichten und Multimedia-Kunst erstellen, was sie auch von gewöhnlicher KI unterscheidet. 

Spiele

Generative KI vereinfacht das Gaming, indem sie die Produktion beschleunigt und das Eintauchen verbessert. Sie erschafft ganze Welten, einzigartige Charaktere und erstaunliche Geschichten, die virtuelle Umgebungen realistischer und dynamischer machen. 

Finanzen

Generative KI transformiert die Finanzen, indem sie Markttrends analysiert, Aktienbewegungen vorhersagt und Handelsstrategien verfeinert. Sie verbessert die Risikobewertung, Betrugserkennung und Portfolio-Optimierung. Dies erhöht die Effizienz, senkt die Kosten, steigert die Rentabilität und verbessert die Investitionsentscheidungen. 

Verständnis von LLMs

Ein Sprachmodell verwendet statistische Techniken, um Wörter in einem Satz vorherzusagen. Es ist ähnlich wie die Wortvorschläge auf Ihrem Telefon, während Sie tippen. Dieses Sprachmodell wird durch große Sprachmodelle (LLM) erweitert. Es wird auf großen Textdatensätzen unter Verwendung moderner neuronaler Netzwerke erstellt. Es kann dann menschenähnliches Schreiben produzieren, Daten zusammenfassen und den Kontext verstehen.   

LLMs helfen bei der Textgenerierung, der Analyse von Emotionen, der Entwicklung von Chatbots, der Zusammenfassung von Dokumenten, der Übersetzung von Sprachen und mehr. Sie konzentrieren sich auf textbasierte Anwendungen und verbessern eine Reihe von KI-gesteuerten Aufgaben, wodurch sie zu einem wichtigen Teil der generativen KI werden.

Ethische und verantwortungsvolle Nutzung von Generativer KI

Ethische KI bedeutet, KI-Technologien fair, transparent und verantwortungsbewusst zu nutzen. Sie gewährleistet Qualität, Klarheit in der Entscheidungsfindung, Datenschutz, Sicherheit, Zuverlässigkeit und Zugänglichkeit. Darüber hinaus gibt es einige wichtige Prinzipien, die Sie befolgen müssen:

Fairness und Bias mindern

Generative KI stellt sicher, dass Systeme alle Menschen gleich behandeln, ohne Diskriminierung aufgrund von Rasse, Geschlecht, Ethnie oder sozioökonomischem Status. Ethische KI verhindert und verringert Vorurteile und fördert die faire Behandlung aller Personen. 

Datenschutz und Datensicherheit

Generative KI schützt die persönlichen Informationen von Individuen. Sie gewährleistet die verantwortungsvolle Erfassung, Nutzung und Speicherung von Benutzerdaten. Sie respektiert und schützt deren Privatsphäre, indem sie geeignete Verfahren anwendet, um Missbrauch oder unbefugten Zugriff zu verhindern.

Inklusivität und Zugänglichkeit

Generative KI sorgt dafür, dass KI-Technologien verschiedenen Gruppen von Menschen helfen, ohne Ungleichheit zu fördern. Systeme, die mit ethischen Überlegungen entwickelt wurden, können die Bedürfnisse jedes Nutzers erfüllen, ohne eine spezifische Gruppe auszuschließen. 

Transparenz und Erklärbarkeit

Durch generative KI können Nutzer den Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden, vertrauen und deren Arbeitsweise verstehen. Sie fördert Verantwortlichkeit und Vertrauen, indem sie Transparenz in der Datenverarbeitung, Modellbeschränkungen, Vorurteile und Entscheidungsprozesse unterstützt. 

Sicherheit und Zuverlässigkeit

Sicherheit und Zuverlässigkeit sind in der generativen KI von entscheidender Bedeutung. Sie konzentriert sich darauf, zuverlässige Systeme zu schaffen, um Menschen und der Gesellschaft Schaden zuzufügen. Dazu gehört, die Resilienz gegenüber feindlichen Angriffen und unerwarteten Situationen zu gewährleisten. 

Grundlagen des Prompt-Engineerings

Prompt-Engineering ist der Prozess der Entwicklung strategischer Eingabeaufforderungen, um präzise Antworten von KI zu erhalten. Es bietet präzise Anweisungen oder Kontexte anstelle von allgemeinen Anfragen. Zum Beispiel wird die Bitte, ChatGPT nach "Hunden" zu fragen, anstelle der "Top 5 intelligentesten Hunderassen" gezieltere Ergebnisse liefern. 

Prompt-Engineering umfasst die folgenden Komponenten:

• Spezifizität (klare Anweisungen geben)

• Kontextualisierung (Bereitstellung von Hintergrundinformationen)

• Feinabstimmung (Anpassung von Eingabeaufforderungen entsprechend den KI-Ausgaben)

Damit können Benutzer effektiver mit KI kommunizieren und Antworten gemäß ihren Bedürfnissen und Vorlieben erhalten. 

Fazit

Heute dient generative KI als Grundlage für viele Unternehmen. Es ist jedoch wichtig, sie ethisch und verantwortungsbewusst zu nutzen. Zudem sollten die Benutzer sich der Grundlagen des Prompt-Engineerings bewusst sein, da dies die Interaktion mit KI verbessert und genauere sowie relevantere Ergebnisse liefert.