Wann wurde KI populär? Eine vollständige Zeitleiste

KI mag Anfang 2023 Ihre Aufmerksamkeit erregt haben, aber das Konzept selbst ist über 70 Jahre alt. 

In den 1950er Jahren akzeptierten die Menschen den Begriff “künstliche Intelligenz” noch nicht einmal vollständig.” 

Es war nur ein kühnes, futuristisches Konzept, etwas, das eher wie Science-Fiction als wie Realität wirkte. 

Heute ist KI allgegenwärtig. Sie ist so tief in unserem Leben verwurzelt, dass wir kaum noch bemerken, wie sehr wir uns auf sie verlassen, manchmal sogar mehr als auf unsere eigene “menschliche Intelligenz”.”

Aber wie sind wir hierher gekommen? Wie und wann wurde eine KI so beliebt, dass Millionen von Menschen sie täglich nutzen, um Aufsätze zu schreiben, Bilder zu generieren, zu programmieren oder sogar Gespräche zu führen?

In diesem Blog werden wir untersuchen, wann KI so populär geworden ist.

Wir werden uns mit den Anfängen, dem großen KI-Boom, den drei Hauptgründen für die Popularität, den Gründen für das anhaltende Wachstum und den Zukunftsaussichten befassen.

Lassen Sie uns eintauchen.

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Wichtigste Erkenntnisse

• Der Durchbruch der KI kam Ende 2022 mit der Einführung von ChatGPT, das in nur zwei Monaten 100 Millionen Nutzer erreichte.

• Wann wurde generative KI populär? Der Boom begann im August 2022, als KI-Kunst Wettbewerbe gewann, gefolgt von ChatGPT im November 2022.

• Drei Hauptgründe für die Beliebtheit von KI: Zugänglichkeit (kostenlose Tools, die jeder nutzen kann), massive Produktivitätssteigerungen (55% schnelleres Codieren, 60% schnelleres Schreiben) und virale Verbreitung in den sozialen Medien.

• Die 2020er Jahre haben die perfekte Konstellation geschaffen: Transformatorentechnologie, leistungsstarke GPUs, riesige Datensätze, die digitale Beschleunigung durch COVID-19 und Investitionen in Höhe von $400B+ in KI kamen gleichzeitig zusammen.

• Die Zukunft der KI geht über Bildschirme hinaus und umfasst Wearables, AR-Brillen und agentenbasierte KI-Systeme, die bis 2030 komplexe Aufgaben selbstständig ausführen können.

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Die Anfänge der künstlichen Intelligenz

Die Geschichte der künstlichen Intelligenz reicht zurück bis in die kleiner Workshop am Dartmouth College im Jahr 1956.

Hier versammelte John McCarthy eine Handvoll Forscher und brachte eine futuristische Idee auf den Tisch:

“Was wäre, wenn wir jeden Teil der menschlichen Intelligenz so präzise beschreiben könnten, dass eine Maschine ihn verstehen könnte?”

Es klang kühn, fast poetisch. Er gab dieser Idee einen Namen: künstliche Intelligenz. Aber die Wahrheit ist, dass die Welt damals noch nicht bereit dafür war. Es war eine Idee, die ihrer Zeit weit voraus war.

Ein Jahr später, 1957, behauptete Herbert Simon selbstbewusst, dass “innerhalb von zwanzig Jahren Maschinen in der Lage sein werden, jede Arbeit zu verrichten, die ein Mensch verrichten kann”.”

Spoiler: Er lag um einige Jahrzehnte daneben (und ehrlich gesagt … sind wir immer noch nicht ganz am Ziel).

Es gibt 6 Perioden der künstlichen Intelligenz bevor es 2023 zum Mainstream wurde:

Periode 1: Der Funke (1956–1966)

In diesen ersten Jahren wurden einige beeindruckende Durchbrüche erzielt.

• The Logic Theorist (1956): Es löste mathematische Probleme und fand sogar eine bessere Lösung als die, die Mathematiker veröffentlicht hatten.
  
• Arthur Samuels Checkers-Programm (1950er Jahre): Es lernte, indem es gegen sich selbst spielte. Als es 1956 im Fernsehen vorgeführt wurde, stieg der Aktienkurs von IBM um 15 Punkte. So neu und magisch kam es damals vor.
  
• ELIZA (1966): Ein einfacher Chatbot, der vorgibt, ein Therapeut zu sein. Das Verrückte daran? Die Leute glaubten, er würde sie verstehen. Sogar die Sekretärin des Erfinders schloss ihn ins Herz.

Aber die Aufregung hielt nicht lange an.

Phase 2: Der erste KI-Winter (1974–1980)

Die Regierungen erwarteten Wunder, aber sie bekamen Prototypen und große Versprechungen. Das Vereinigte Königreich veröffentlichte den brutalen Lighthill-Bericht, in dem es hieß, künstliche Intelligenz habe nichts hervorgebracht, was eine Finanzierung wert wäre.

Geld verschwand, fast 90% davon.

In den USA war laut dem ALPAC-Bericht die maschinelle Übersetzung langsam, ungenau und teurer als menschliche Übersetzungen, selbst nach Ausgaben in Höhe von $20 Millionen. Auch dort versiegten die Finanzmittel. Es sah so aus, als sei die KI am Ende.

Phase 3: Der erste große Auftritt der KI (1997)

Dann kam das Jahr 1997.

Der Supercomputer Deep Blue von IBM besiegte den Schachweltmeister Garry Kasparov.

Dies war das erste Mal, dass KI in den Fokus der Öffentlichkeit rückte. Deep Blue analysierte 200 Millionen Züge pro Sekunde, gewann das Match und trieb sogar die IBM-Aktie nach oben.

Dennoch wurde KI auch nach diesem Sieg nicht Teil des Alltags. Sie war teuer und akademisch. Wissenschaftler mieden den Begriff “KI”, da er mit Misserfolg assoziiert wurde. 

Periode 4: Die unsichtbare Phase (2000er–2010er Jahre)

Dann kam das Jahrzehnt, in dem künstliche Intelligenz unbemerkt in den Alltag Einzug hielt.

• Rechtschreibprüfungen
• Google-Suchranking
• Netflix-Empfehlungen
• Spamfilter
• Betrugserkennung

All diese Anwendungen basierten auf KI, aber die Unternehmen vermieden es, diesen Begriff zu verwenden. Selbst als Siri 2011 auf den Markt kam, betonte Apple nicht die “künstliche Intelligenz”, sondern konzentrierte sich auf die Funktionen.

Im Jahr 2012 erzielte Deep Learning mit ImageNet enorme Durchbrüche, aber außerhalb der Tech-Communities schenkte kaum jemand diesem Thema Beachtung.

Die KI wurde still und leise immer besser, aber kulturell war sie noch nicht sehr präsent.

Wann wurde KI so populär? Das war der Wendepunkt.

Phase 5: Der langsame Aufbau vor der Explosion (2021–2022)

Die Leute denken, dass KI im Jahr 2023 mit ChatGPT so populär wurde, aber der Aufbau begann bereits still und leise in den Jahren 2021–2022.

• Juni 2021: GitHub Copilot brachte KI in die Programmierung.
• 2021–2022: Mit der API von GPT-3 können Entwickler intelligente Sprachmodelle in Tools einbetten.
• Januar 2022: DALL·E 2 löste die erste virale Welle der KI-Kunst aus.
• Juli 2022: Midjourney kam auf den Markt und die Künstler waren begeistert.
• August 2022: Stable Diffusion wurde Open Source und plötzlich konnte jeder Bilder auf seinem Laptop generieren.

Dann änderte sich alles.

Periode 6: Der Moment des Kulturschocks (August 2022)

Wann wurde KI-Kunst populär? Jason Allen reichte ein Midjourney-Kunstwerk bei der Colorado State Fair ein ... und gewann den ersten Platz. Twitter explodierte. Nachrichtensender berichteten darüber.

Plötzlich war KI Teil echter kultureller Debatten:

• Ist das Kunst? 
• Was ist Kreativität? 
• Konkurrieren Maschinen mit Menschen?

KI war endlich in den Mainstream-Diskussionen angekommen.

Als KI an Popularität gewann

30. November 2022, 12:00 Uhr PST: ChatGPT gestartet. 

Innerhalb von 5 Tagen erreichte sie 1 Million Nutzer. Innerhalb von 2 Monaten erreichte sie 100 Millionen Nutzer und wurde damit zur am schnellsten wachsenden Verbraucher-App der Geschichte.

Zum Kontext:, Es erreichte diesen Meilenstein 50 Mal schneller als Instagram und mehr als viermal schneller als TikTok.. Nicht schlecht für einen Chatbot, der wie ein einfaches kleines Textfeld aussieht.

Schnellvorlauf bis November 2025: ChatGPT ist zu einem globalen Giganten geworden. Es hat 800 Millionen aktive Nutzer pro Woche, mehr als 2 Milliarden Suchanfragen pro Tag und ist mittlerweile die fünftmeistbesuchte Website der Welt.

Und hier kommt das Verrückte: OpenAI hat keinen einzigen Dollar für Marketing ausgegeben.

Die Leute verbreiteten es selbst. Die Benutzeroberfläche war so einfach, dass man, wenn man tippen konnte, eine KI von Weltklasse nutzen konnte. Und das kostenlos.

Dann kam der Januar 2023. Die Schulen öffneten wieder. Schulbezirke von Seattle bis Paris sperrten ChatGPT über Nacht.

Lehrer entdeckten ordentlich geschriebene Aufsätze, die eine verdächtig “roboterhafte Brillanz” an sich hatten.

Turnitin veröffentlichte später atemberaubende Zahlen:

• Von über 200 Millionen studentischen Arbeiten wiesen 22 Millionen Anzeichen dafür auf, dass sie zu mindestens 20% durch KI verfasst worden waren, und 6 Millionen schienen zu 80%+ durch KI generiert worden zu sein.

Die Berichterstattung über generative KI stieg im Vergleich zu 2022 um mehr als 800%. KI war das Gesprächsthema.

Und so wurde KI fast über Nacht so populär, dass sie sich von einem Nischenforschungsthema zu einer kulturellen Kraft, einem Disruptor im Klassenzimmer, einer Revolution in der Wirtschaft und dem Beginn einer neuen technologischen Ära entwickelte. 

Der KI-Boom: Die 2020er Jahre und darüber hinaus

Wir haben bereits gesehen, dass es KI schon seit Jahrzehnten gibt. Sie war nichts Neues. Aber lange Zeit akzeptierte niemand den Begriff “KI”, bis die 2020er Jahre kamen. 

Dies war die Zeit, in der generative KI populär wurde.

Warum also boomte KI gerade in diesem Jahrzehnt? Was hat sich jetzt geändert, was vorher nicht der Fall war?

Es stellte sich heraus, dass es fünf bedeutende Durchbrüche gab, die es in keiner früheren Epoche gegeben hatte.

Schauen wir sie uns an:

1. Der Durchbruch des Transformators veränderte alles

Im Jahr 2017 veröffentlichte Google das Papier “Attention Is All You Need” (Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen). Dieses Papier wurde zu einer der einflussreichsten wissenschaftlichen Veröffentlichungen des Jahrhunderts und wurde mittlerweile 173.000 Mal zitiert.

Was stand in diesem Papier?

Eine radikal neue Idee: Frühere neuronale Netze lasen Texte wie Menschen, die langsam lesen, ein Wort nach dem anderen. Transformers haben diesen Ansatz umgekehrt. Sie lesen ganze Sequenzen auf einmal und nutzen die Aufmerksamkeit, um herauszufinden, welche Teile am wichtigsten sind.

Aufgrund dieser parallelen Verarbeitung konnten sie viel schneller trainiert werden. Das allererste Transformer-Modell wurde in nur 12 Stunden trainiert, was zuvor unmöglich war.

Dieser einzelne Durchbruch ebnete den Weg für alles, was folgte:

• BERT (2018) – machte Suchmaschinen über Nacht intelligenter
• GPT-2 (2019) – überraschte alle mit flüssiger Textgenerierung
• GPT-3 (2020) – sprang auf 175 Milliarden Parameter
• ChatGPT (2022) – KI direkt in die Hände der Menschen geben

Vor der Einführung von Transformatoren stießen KI-Modelle an Skalierungsgrenzen. Mit Transformatoren verschwanden diese Grenzen.

2. Hardware eingeholt

Künstliche Intelligenz benötigt extrem viel Rechenleistung, schnellen Speicher und Maschinen, die während des Trainings nicht überhitzen.

Glücklicherweise waren die 2020er Jahre die perfekte Zeit für Hardware.

GPUs haben sich weit über Gaming hinaus entwickelt. Die Ampere-Architektur (2020) von NVIDIA lieferte enorme Leistungssteigerungen.

Google ging mit seinen KI-spezifischen TPUs noch einen Schritt weiter, und die neuesten Trillium-Chips sind 4,7-mal schneller und verbrauchen dabei 30-mal weniger Strom als ihre Vorgängerversionen.

Bis 2024 war das Wachstum von NVIDIA so rasant, dass es zum ersten $4-Billionen-Unternehmen der Geschichte wurde. Gleichzeitig sanken die Kosten für Rechenleistung drastisch.

Trainingsläufe, die früher mehrere Millionen kosteten, wurden für kleine Teams erschwinglich.

Und mit Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud und Azure, die GPU-Zeit nach Bedarf abrechnen, kann jeder (wirklich jeder) mit einer Idee mit der Entwicklung beginnen.

Zum ersten Mal in der Geschichte wurde die Entwicklung künstlicher Intelligenz demokratisiert.

1. Die Welt hat mehr Daten generiert als je zuvor

KI lernt aus Daten, und die Welt erzeugte mehr Daten, als ein Mensch jemals verarbeiten könnte.

• 2010: 2 Zettabyte
• 2020: 64,2 Zettabyte
• 2025: 394 Zettabyte

Eine Steigerung um das 197-Fache in nur 15 Jahren.

ChatGPT selbst wurde mit rund 300 Milliarden Wörtern aus Büchern, Websites, Code-Repositorys und mehr trainiert.

Die künstliche Intelligenz der alten Schule benötigte Menschen, um Regeln manuell zu kodieren (“wenn dies, dann das”).

Moderne KI lernt einfach aus den gesammelten schriftlichen Beiträgen der Menschheit im Internet. 

2. COVID-19 beschleunigte die digitale Akzeptanz um Jahre

Dann kam die Pandemie und über Nacht verlagerte sich alles ins Internet.

Unternehmen, die sich gegen die Automatisierung gewehrt haben, wurden dazu gezwungen. Durch die Arbeit im Homeoffice wurden KI-gestützte Tools zum Mainstream: Transkription, Zusammenfassung, virtuelle Zusammenarbeit, automatisierter Support.

Eine große Umfrage ergab, dass sich die digitale Transformation während COVID um 5,3 Jahre beschleunigt hat. Eine andere Studie beschrieb sie als “Zwei Jahre Wandel in wenigen Monaten.”

Als ChatGPT Ende 2022 auf den Markt kam, hatte sich die Welt bereits daran gewöhnt:

• Videoanrufe
• Cloud-Anwendungen
• digitale Arbeitsabläufe
• Automatisierung

Die Öffentlichkeit war vorbereitet und bereit. ChatGPT hat die Nachfrage nicht geschaffen, sondern sie lediglich zum perfekten Zeitpunkt bedient.

3. Geld floss wie nie zuvor in die KI

Investitionen sind Treibstoff, und KI hat viel davon bekommen.

Die weltweiten Ausgaben für KI stiegen von $18B im Jahr 2014 auf $119B im Jahr 2021. Und unmittelbar nach der Pandemie verdoppelten sie sich erneut. Bis 2025 werden Unternehmen voraussichtlich $400B für KI-Infrastruktur ausgeben.

Aber das größte Signal von allen? Das Stargate-Projekt, eine $500 Milliarden schwere Mega-Partnerschaft zwischen OpenAI, SoftBank, Oracle und MGX, die im Januar 2025 angekündigt wurde.

Auch Geschäftsmodelle wurden Realität:

• Das Freemium- + Abonnementmodell (kostenlose Stufe → $20/Monat Pro) erwies sich als äußerst profitabel.
• GitHub Copilot verdient jetzt mehr als GitHub, als Microsoft es erworben hat.
• 92% der Fortune-500-Unternehmen nutzen ChatGPT Enterprise.
• 90% verwendet GitHub Copilot.

Das klingt alles spannend … bis man sich die Kehrseite ansieht. Die Welt ist überflutet mit Inhalten.

Und jetzt kann künstliche Intelligenz all das erzeugen. Das bedeutet, dass es schwieriger denn je ist, zu erkennen, was echt und was gefälscht ist.

So wie jedes Gift ein Gegengift hat, braucht auch die KI-Welt Erkennungswerkzeuge, um die Sicherheit zu gewährleisten.

Tools wie:

• TruthScan Deepfake-Erkennung — überprüft Bilder, Gesichter, Stimmen und Videos
• Nicht nachweisbare AI's AI Checker — kennzeichnet KI-generierten Text

Da KI bei der Erstellung von Inhalten immer leistungsfähiger wurde, benötigte die Welt ebenso leistungsfähige Tools zu deren Validierung. Erstellung und Verifizierung gehen nun Hand in Hand.

Warum KI populär wurde

KI wurde aus drei Hauptgründen so populär:

Barrierefreiheit und Benutzerfreundlichkeit

Das ist zweifellos der wichtigste Grund, warum KI so populär geworden ist. Früher schien KI ein ferner Traum zu sein, etwas, das nur Experten verstehen konnten.

Man musste TensorFlow, Python, endlose Befehlszeilen und eine Menge anderer technischer Dinge lernen, nur um überhaupt anfangen zu können.

Dann kam ChatGPT und veränderte alles. Man konnte eine Frage in einfachem Englisch oder sogar in seiner Muttersprache eingeben und erhielt sofort eine ausgefeilte Antwort.

Auch die Preisstrategie war brillant. Jeder mit Internetzugang konnte GPT-3.5 kostenlos ausprobieren.

Power-User konnten ChatGPT Plus für nur $20/Monat abonnieren, was viel günstiger war als spezialisierte Software.

Auch die API wurde erschwinglicher, da die Kosten zwischen Juli 2023 und Juli 2025 um 831 TP6T sanken, sodass Start-ups nun in der Lage sind, KI in großem Maßstab einzusetzen.

Im Juni 2023 wurde die mobile App eingeführt, wodurch künstliche Intelligenz noch zugänglicher wurde.

Die iOS-App von ChatGPT erhielt 4,9 von 5 Sternen aus über 813.600 Bewertungen und wurde in nur zwei Monaten 16 Millionen Mal heruntergeladen.

Es ist nicht nur für jeden zugänglich, sondern auch extrem einfach zu bedienen.

Produktivität und Personalisierung

Jeder, der KI nutzt, hat die Auswirkungen auf die Produktivität bemerkt.

Im Durchschnitt sparen Arbeitnehmer, die generative KI nutzen, 5,41 TP6T ihrer wöchentlichen Arbeitszeit ein, das sind 2,2 Stunden pro 40-Stunden-Woche.

Wenn Mitarbeiter KI aktiv nutzen, sind sie um 33% produktiver.

Nehmen wir das Codieren als Beispiel. GitHub Copilot hat die Spielregeln komplett verändert. In einem Test mit 95 professionellen Programmierern wurden Aufgaben mit Copilot um 55,81 % schneller erledigt. 

Aber es geht nicht nur um das Programmieren. Eine Studie von Stanford und der Weltbank untersuchte 18 gängige Arbeitsaufgaben und stellte fest, dass KI die Bearbeitungszeit um durchschnittlich über 60% verkürzt.

Die Schreibaufgaben wurden von 80 Minuten auf nur noch 25 Minuten verkürzt. 

Lehrer sparen 6 Stunden pro Woche, und weniger qualifizierte Arbeitnehmer erzielen Produktivitätssteigerungen von bis zu 14%. KI schafft gleiche Wettbewerbsbedingungen, indem sie die menschlichen Fähigkeiten verbessert.

Dann kommt die Personalisierung, die mittlerweile genauso wichtig ist wie Produktivität. Menschen lieben Erfahrungen, die sich persönlich anfühlen, wenn jemand sie “versteht”. KI macht dies einfach. 

Zum Beispiel:

Im E-Commerce steigern Empfehlungsmaschinen den durchschnittlichen Bestellwert um 10–15%, erhöhen die Klickraten um 21% und reduzieren die Abbruchrate von Warenkörben um 25%.

B2B-Unternehmen erzielen ähnliche Ergebnisse mit um 80% höheren Konversionsraten durch KI-gestützte Personalisierung.

Künstliche Intelligenz hilft auch im beruflichen und akademischen Alltag:

• Studierende können Aufsätze und Aufgaben schneller fertigstellen, indem sie Aufsatzschreiber.
• Content-Autoren und Blogger können damit SEO-optimierte Blogs erstellen. SEO Schreiben Werkzeug.
• Arbeitssuchende können über dieses Formular personalisierte Bewerbungen versenden. AI Job Applier Werkzeug.
• Anschreiben Generator Das Tool passt Bewerbungen automatisch an jede Stelle an, spart Zeit und verbessert die Ergebnisse.

Diese Tools funktionieren, weil sie echte, greifbare Ergebnisse liefern: schnellere Erledigung der Hausaufgaben, bessere Inhalte, mehr Vorstellungsgespräche und höhere Produktivität.

Virale Verbreitung und Medienberichterstattung

Als ChatGPT auf den Markt kam, verbreitete es sich fast augenblicklich wie ein Lauffeuer. Jeder wollte zeigen, wie es ihm Stunden beim Schreiben von Code, beim Erledigen von Aufgaben oder beim Erstellen von Blogs ersparte.

Gleichzeitig wurde KI-Kunst im Internet populär. Die fotorealistischen Kreationen von Midjourney füllten Instagram, während DALL-E Bilder schuf, die erstaunlich und manchmal auch lustig waren.

Soziale Medien haben diesen Trend noch verstärkt. Auf TikTok waren KI-Inhalte von 2023 bis 2024 allgegenwärtig und erreichten Milliarden von Aufrufen. Allein der Hashtag „#The Perfume“ wurde bis Anfang 2023 39,3 Milliarden Mal aufgerufen.

Auch die Nachrichtenmedien berichteten ausführlich über KI. Zwischen Ende 2022 und 2023 brachten Sender wie CNBC, CNN, Fox und MSNBC täglich Berichte zum Thema KI.

Begriffe wie “generative KI”, “KI-Modelle”, “KI-Sicherheit” und “verantwortungsvolle KI” tauchten plötzlich überall auf.

Anfangs waren die Schlagzeilen voller Bewunderung für die Fähigkeiten der KI.

Bis Mitte 2023 verlagerte sich der Fokus auf die Risiken: Arbeitsplatzverlust, Betrug in Schulen, Deepfakes und sogar Wahlmanipulationen.

Hollywood-Autoren und -Schauspieler traten teilweise wegen KI in den Streik, und Künstler und Autoren leiteten rechtliche Schritte ein. Die EU beschleunigte die Verabschiedung des KI-Gesetzes, um KI sicher zu regulieren.

Die Zukunft der Popularität von KI

Wir haben gesehen, wann KI so populär geworden ist, aber wie sieht die Zukunft der KI aus? 

Derzeit sind Headsets und Wearables die nächste große Herausforderung. KI hält Einzug in die physische und virtuelle Welt, nicht nur auf Bildschirmen.

Unternehmen wie Google, Meta und Apple arbeiten an KI-gestützten Brillen und Headsets, die sehen können, was Sie sehen, hören können, was Sie hören, und Ihnen in Echtzeit Hilfe bieten.

Der VR-Markt wächst von $35 Milliarden im Jahr 2023 auf $45 Milliarden im Jahr 2024, wobei über 14 Millionen Headsets verkauft werden.

KI kann nun ganze virtuelle Welten generieren, intelligente Charaktere (NPCs) erstellen und Erlebnisse dynamisch anpassen. Allein VR-Spiele könnten bis 2027 einen Umsatz von $45 Milliarden erreichen.

Augmented Reality + KI bringen intelligente Assistenz in den Alltag:

• Echtzeit-Übersetzungsüberlagerungen
• Objekterkennung und sofortige Informationsbeschaffung
• Kontextbezogene Navigation
• Industrielle Anwendungen wie Wartung und Mitarbeiterschulung

Diese smarten Brillen könnten KI so alltäglich machen wie Smartphones, aber noch nahtloser in unseren Alltag integrieren.

Mit Blick auf die etwas fernere Zukunft (2025–2030) wird der größte Sprung die agentenbasierte KI sein. Diese Systeme können mehrstufige Aufgaben selbstständig ausführen. 

Heute muss KI noch Schritt für Schritt von uns angeleitet werden. Morgen könnte KI komplexe Arbeitsabläufe selbstständig planen, ausführen und verwalten und würde sich weniger wie ein Werkzeug, sondern eher wie ein zuverlässiger Kollege verhalten.

Die nächste Phase der Erkennung

Da KI immer besser darin wird, Texte, Bilder und Videos zu erstellen und sogar Aufgaben selbstständig zu erledigen, wird es immer schwieriger zu unterscheiden, was von Menschen und was von Maschinen gemacht wurde. 

Deshalb sind Erkennung und Transparenz sehr wichtig.

Einige Tools, die dabei helfen, sind:

• TruthScan – Überprüft Deepfakes und verifiziert Bilder, Gesichter, Stimmen und Videos.
• AI-Detektor – Markiert KI-generierten Text, damit Sie wissen, ob er von einer Maschine geschrieben wurde.
• Humanizer – Trägt dazu bei, den von KI generierten Text menschlicher zu gestalten. 

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Schlussfolgerung

Wann wurde KI populär? Offiziell zu Beginn des Jahres 2023, aber sie basiert auf 70 Jahren Forschung, Misserfolgen, Beharrlichkeit und Durchbrüchen.

Wann wurde generative KI populär?

Es geschah in zwei Wellen: zuerst im August 2022, als KI-Kunst die Welt durch den Gewinn von Wettbewerben schockierte, dann im November 2022, als ChatGPT KI für jeden mit einer Internetverbindung zugänglich machte. 

Und wann wurde KI-Kunst populär? Dieser Moment kam, als die Kreativität selbst in Frage gestellt wurde. Als ein maschinell erzeugtes Bild einen staatlichen Kunstwettbewerb gewann.

Was die 2020er Jahre von allen Jahrzehnten zuvor unterschied, war nicht nur eine Sache. Es war das perfekte Timing und die richtigen Gelegenheiten für den Durchbruch der KI. 

Aber KI hat sich nicht nur explosionsartig verbreitet und dann aufgehört, sondern ist auch nützlich geblieben. Nicht nur in Labors oder für Tech-Demos, sondern auch im Alltag.

Man kann es für fast alles verwenden: zum Schreiben von Aufsätzen, zum Erstellen von Kunstwerken, zum Programmieren oder sogar zum Organisieren der Arbeit.

Und denken Sie daran, dieser Boom dauert erst seit zwei bis drei Jahren an, doch wir haben bereits so viel gesehen. Stellen Sie sich nur vor, was die Zukunft bringen wird.

Dieses Mal ist nicht nur der Himmel die Grenze, sondern die Galaxie.

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