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Hier beleuchten wir, was generative KI ist und welche Technologie sie antreibt

Künstliche Intelligenz (KI), die neues Material generiert, darunter Audio, Code, Bilder, Texte, Simulationen und Videos, wird als generativ bezeichnet. Dazu gehören Algorithmen wie ChatGPT. Die jüngsten Entwicklungen in der Branche könnten die Art und Weise, wie wir an die Beschreibung eines generativen KI-Systems – ChatGPT – herangehen, grundlegend verändern, was es erreichen kann. Generative KI-Systeme fallen in den weiten Bereich des maschinellen Lernens.

In den meisten Fällen war die Entwicklung eines generativen KI-Modells eine Herausforderung, da sich nur wenige kapitalkräftige Technologiegiganten daran versuchten. Das Unternehmen hinter ChatGPT, früheren GPT-Modellen und DALL-E, OpenAI, hat Milliardenfinanzierungen von Philanthropen mit fett gedruckten Namen erhalten. Die Muttergesellschaft von google, Alphabet, hat eine Tochtergesellschaft namens DeepMind, und Meta hat sein generatives, KI-basiertes Make-A-Video-Angebot auf den Markt gebracht. Für diese Firmen arbeiten einige der weltbesten Ingenieure und Informatiker. Es geht jedoch über das Können hinaus. Es wird Sie Geld kosten, ein Model zu bitten, die Nutzung des Internets zu trainieren. Obwohl OpenAI keine konkreten Ausgaben bekannt gegeben hat, geht man davon aus, dass GPT-3 auf rund 45 Terabyte Textmaterial trainiert wurde, was einer Million Fuß Bücherregalen oder einem Viertel der Library of Congress entspricht, und dass dafür mehrere Millionen Dollar gekostet wurden. Dies sind keine Ressourcen, die ein typisches Startup nutzen kann.

Deshalb erregt ChatGPT, auch bekannt als generativer vortrainierter Transformer, derzeit so viel Aufmerksamkeit. Es handelt sich um einen kostenlosen Chatbot, der praktisch auf alle ihm gestellten Fragen antworten kann. Er wurde von OpenAI erstellt und im November 2022 der Öffentlichkeit zum Testen zur Verfügung gestellt. Er gilt bereits als der beste KI-Chatbot aller Zeiten. Darüber hinaus erfreut es sich großer Beliebtheit, da sich in nur fünf Tagen über eine Million Menschen angemeldet haben, um es zu nutzen. Laut begeisterten Enthusiasten, die Beispiele online hochgeladen haben, ist der Chatbot dafür bekannt, Computercode, Essays auf College-Niveau, Gedichte und sogar halbwegs anständige Witze zu produzieren. Andere – von fest angestellten Akademikern bis hin zu Werbetextern – unter den vielen Berufstätigen, die durch das Produzieren von Inhalten Karriere machen, zittern in ihren Stiefeln. Trotz der Besorgnis, die viele Menschen gegenüber ChatGPT (und KI und maschinellem Lernen im Allgemeinen) geäußert haben, hat maschinelles Lernen zweifellos das Potenzial zum Guten. Maschinelles Lernen hat in den Jahren seit seiner breiten Einführung Einfluss auf eine Vielzahl von Bereichen gehabt und Aufgaben wie hochauflösende Wettervorhersagen und medizinische Bildanalysen ermöglicht. Laut einer McKinsey-Umfrage aus dem Jahr 2022 hat sich der Einsatz von KI in den letzten fünf Jahren mehr als vervierfacht, und die Investitionen in KI vervielfachen sich. Generative KI-Tools wie ChatGPT und DALL-E (ein Tool für KI-generierte Kunst) können potenziell die Art und Weise verändern, wie verschiedene Berufe ausgeübt werden. Das volle Ausmaß dieses Einflusses und der Gefahren muss jedoch noch ermittelt werden. Die Erstellung generativer KI-Modelle, die Art der Probleme, für die sie am besten geeignet sind, und wie sie in das größere Feld des maschinellen Lernens passen, sind alles Anliegen, mit denen wir umgehen können.

Nahezu jede Art von Material kann mit generativer KI in verschiedenen Anwendungsszenarien erstellt werden. Moderne Innovationen wie GPT, die für viele Zwecke angepasst werden können, machen die Technologie für Benutzer aller Art zugänglicher. Im Folgenden sind einige Anwendungsfälle für generative KI aufgeführt:

• Einsatz von Chatbots für technische Hilfe und Kundenservice.
• Verwendung raffinierter Fälschungen zur Nachahmung von Menschen, sogar bestimmten Personen.
• Verbesserung der Synchronisierung von Filmen und Lehrmaterialien in mehreren Sprachen.
• Verfassen von Hausarbeiten, Lebensläufen, Dating-Profilen und E-Mail-Antworten.
• Ein spezifischer Stil der fotorealistischen Kunstproduktion.
• Video-Produktdemonstrationen, die verbessert wurden.
• Empfehlen Sie neuartige pharmakologische Substanzen zum Testen.
• Entwerfen greifbarer Gegenstände und Strukturen.
• Verbesserung frischer Chip-Designs.
• Komponieren von Musik in einem bestimmten Ton oder Stil.

Mithilfe generativer KI-Technologien können schnell verschiedene überzeugende Texte erstellt werden, die den Text dann als Reaktion auf Feedback anpassen können, um ihn besser für die Aufgabe geeignet zu machen. Dies hat Auswirkungen auf eine Vielzahl von Branchen, darunter Marketingunternehmen, die Kopien benötigen, sowie IT- und Softwareunternehmen, die von dem schnellen, im Allgemeinen genauen Code profitieren können, der von KI-Modellen erstellt wird. Wir haben beobachtet, dass die Erstellung eines generativen KI-Modells so viele Ressourcen erfordert, dass alle außer den bedeutendsten und am besten ausgestatteten Unternehmen Hilfe dabei benötigen. Unternehmen, die an generativer KI interessiert sind, können sie unverändert nutzen oder für einen bestimmten Zweck anpassen.