Was ist KI? Wie sie funktioniert und wo sie eingesetzt wird

KI, also künstliche Intelligenz, ist das Fachgebiet, in dem Maschinen und Software entwickelt werden, die Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist, wie beispielsweise das Erkennen von Sprache, das Treffen von Entscheidungen und das Erstellen neuer Inhalte. Es durchdringt mittlerweile nahezu alle Bereiche, von den E-Mails, die Ihr Posteingang automatisch sortiert, bis hin zu Autos, die selbstständig fahren können.

Doch zwischen all dem Hype und den Schlagzeilen sind sich viele Menschen immer noch nicht im Klaren darüber, was KI eigentlich ist und wie sie funktioniert.

Was ist KI eigentlich genau, und warum hat man den Eindruck, dass sie plötzlich überall zu sein scheint? Dieser Leitfaden gibt Antworten darauf, ohne Sie mit Fachjargon zu überhäufen.

Am Ende werden Sie verstehen, was KI ist, wie sie funktioniert, worin der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen und Deep Learning besteht, wo sie im Alltag zum Einsatz kommt und wo ihre tatsächlichen Grenzen liegen.

Fangen wir an.

---

Wichtigste Erkenntnisse

• KI ist die Wissenschaft von der Entwicklung von Maschinen, die so trainiert werden können, dass sie Aufgaben ausführen, die wir normalerweise mit menschlicher Intelligenz in Verbindung bringen, wie zum Beispiel logisches Denken, Lernen und Problemlösen.

• Maschinelles Lernen, Deep Learning und generative KI sind keine von der KI getrennten Bereiche. Sie sind in ihr eingebettet, wobei jeder einzelne einen spezifischeren Ansatz darstellt.

• Bei den meisten heute eingesetzten KI-Systemen handelt es sich um „enge KI“, die für bestimmte Aufgaben entwickelt wurde. Allgemeine KI (AGI), die in allen Bereichen den menschlichen Fähigkeiten entsprechen würde, ist nach wie vor reine Theorie.

• Große Sprachmodelle funktionieren so, dass sie das nächste Wort (technisch gesehen das nächste “Token”) in einer Sequenz vorhersagen, basierend auf Mustern, die sie aus riesigen Textmengen gelernt haben.

• KI hat echte Grenzen, darunter Halluzinationen, Voreingenommenheit und ein hoher Energieverbrauch. Daher lohnt es sich, sowohl zu verstehen, was sie leisten kann, als auch, wo ihre Grenzen liegen.

---

Wofür steht AI?

KI ist die Abkürzung für „künstliche Intelligenz“ und bezeichnet die Fähigkeit einer Maschine, Dinge zu tun, von denen wir normalerweise annehmen, dass sie ein menschliches Gehirn erfordern, wie zum Beispiel:

• Wahrnehmen
• Vernunft
• Lernen
• Mit der Welt interagieren
• Lösen von Problemen
• Einen Funken von Kreativität zeigen

Wahrscheinlich sind Sie schon einmal auf KI mit diesen Fähigkeiten gestoßen, ohne es zu merken.

Wenn du beispielsweise Siri eine Frage stellst oder mit dem Support-Bot einer Website chattest, der irgendwie genau weiß, auf welcher Seite du gerade nicht weiterkommst, interagierst du mit KI.

Aber was genau ermöglicht es der KI eigentlich, Sprache zu erkennen, Bilder zu identifizieren und die menschliche Sprache zu verstehen? Das liegt an einer Kombination aus Algorithmen, Modellen und ziemlich fortgeschrittener Mathematik. Zu den wichtigsten Bausteinen gehören unter anderem:

• Maschinelles Lernen
• Neuronale Netze
• Tiefes Lernen
• Verarbeitung natürlicher Sprache

KI vs. maschinelles Lernen vs. Deep Learning vs. generative KI

Dies ist wahrscheinlich die verwirrendste Begriffsgruppe im gesamten Thema, daher lohnt es sich, hier Klarheit zu schaffen. Am einfachsten lässt sich dies anhand einer Reihe von ineinander verschachtelten Kreisen veranschaulichen, wobei jeder Begriff innerhalb des vorhergehenden liegt.

Künstliche Intelligenz (KI) ist der weitest gefasste Begriff. Er umfasst jedes System, das dafür ausgelegt ist, Aufgaben zu erfüllen, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich wäre, unabhängig davon, wie es aufgebaut ist. Dazu gehören sowohl einfache, regelbasierte Systeme als auch weitaus komplexere Systeme.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilgebiet der KI. Anstatt Regeln zu befolgen, die ein Programmierer von Hand geschrieben hat, lernen ML-Systeme Muster direkt aus den Daten. Je mehr relevante Daten sie zum Trainieren erhalten, desto besser werden sie in der Regel bei der Bewältigung ihrer Aufgabe.

Deep Learning (DL) ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, bei dem mehrschichtige neuronale Netze zum Einsatz kommen, die in groben Zügen der Art und Weise nachempfunden sind, wie Neuronen im Gehirn miteinander verbunden sind. Dank dieser Schichten können Deep-Learning-Modelle weitaus komplexere Muster in Daten erkennen, weshalb sie beispielsweise bei der Bilderkennung und der Sprach-zu-Text-Umwandlung zum Einsatz kommen.

Generative KI ist ein Teilbereich des Deep Learning. Der Begriff bezieht sich speziell auf Deep-Learning-Modelle, die darauf trainiert wurden, neue Inhalte zu generieren – seien es Texte, Bilder, Audiodateien, Videos oder Code –, anstatt lediglich ein einzelnes Ergebnis zu klassifizieren oder vorherzusagen.

Wenn also jemand fragt: “Ist ChatGPT KI oder maschinelles Lernen?”, lautet die ehrliche Antwort: Es ist alles vier. Es ist KI, die mithilfe von maschinellem Lernen und einer Deep-Learning-Architektur entwickelt wurde und für eine generative Aufgabe eingesetzt wird.

Menschliche Intelligenz vs. maschinelle Intelligenz

KI wird zwar immer besser, ist aber immer noch nicht mit der menschlichen Intelligenz vergleichbar, und ob sie das jemals sein wird, ist wirklich umstritten.

Jahrzehntelang galt der Turing-Test als maßgeblicher Maßstab für diese Frage – eine von Alan Turing vorgeschlagene Methode, um zu beurteilen, ob die Konversation einer Maschine überzeugend menschlich wirkt. Ob eine KI diesen Test tatsächlich bestanden hat, ist umstrittener, als man gemeinhin annimmt.

Einige Forscher haben berichtet, dass die Teilnehmer unter kontrollierten Bedingungen einen Chatbot nicht zuverlässig von einem Menschen unterscheiden konnten, während andere argumentieren, dass kein KI-Werkzeug hat bisher den Turing-Test bestanden so, wie Turing es ursprünglich beabsichtigt hatte, da der Test eher Aufschluss darüber gibt, wie leicht sich Menschen in einem kurzen Gespräch täuschen lassen, als über echtes Verständnis.

So oder so gibt es keinen Konsens darüber, dass irgendeine KI Kontext, Nuancen und Bedeutung wirklich so versteht wie Menschen.

Die meisten Experten sind der Ansicht, dass eine wirklich menschenähnliche KI noch Jahrzehnte entfernt ist, und manche sagen sogar, dass sie vielleicht niemals Realität werden wird. Das ist einer der Gründe, warum die KI-Bereitschaft für Unternehmen, die diese Tools einsetzen, so wichtig ist: Realistische Erwartungen, eine starke Governance und klare Anwendungsfälle sind wichtiger als die Annahme, dass KI bereits wie ein Mensch denken kann.

Generative KI-Tools wie ChatGPT und DALL·E können Bemerkenswertes leisten, doch im Grunde genommen sind sie Vorhersagemaschinen. Sie wurden anhand riesiger Datensätze trainiert, sodass sie die wahrscheinlichste Antwort auf eine Eingabe mit beeindruckender Genauigkeit erraten können.

Das ist nützlich, manchmal sogar unheimlich, aber es ist nicht dasselbe wie menschliche Intelligenz.

Eine kurze Geschichte der AI

Zwar reicht die Vorstellung von “denkenden Maschinen” bis in die antike Philosophie zurück, doch die moderne Geschichte der KI beginnt Mitte des 20. Jahrhunderts.

Jahr	Meilenstein
1950	Alan Turing veröffentlicht Computertechnik und Intelligenz und schlägt den Turing-Test vor.
1956	John McCarthy prägt auf der Dartmouth-Konferenz den Begriff “künstliche Intelligenz”. Die erstes KI-Programm, Logic Theoristerstellt wird.
1967	Frank Rosenblatt entwickelt das Mark 1 Perceptron, ein frühes neuronales Netzwerk, das maschinelles Lernen durch Versuch und Irrtum demonstriert.
1980	Backpropagation wird häufig für das Training neuronaler Netze verwendet.
1997	IBMs „Deep Blue“ besiegt den Schachweltmeister Garry Kasparov, was zeigt, dass KI bei einer komplexen Aufgabe menschliches Fachwissen übertreffen könnte.
2004	John McCarthy veröffentlicht Was ist künstliche Intelligenz?, in der er während des Aufkommens von Big Data und Cloud Computing eine viel zitierte Definition von KI vorstellte.
2011	IBM Watson gewinnt bei „Jeopardy!“ gegen die besten menschlichen Champions.
2015	Baidus Supercomputer „Minwa“ erreicht eine Bilderkennung, die die menschlichen Fähigkeiten übertrifft.
2016	AlphaGo von DeepMind besiegt den Go-Meister Lee Sedol.
2022	Große Sprachmodelle wie ChatGPT kommen auf den Markt und schärfen das öffentliche Bewusstsein für generative KI erheblich.
2024	Zunahme multimodaler sowie kleinerer, effizienterer KI-Modelle.
2025	Die rasche Verbreitung agentischer KI-Systeme sowie umfangreiche Investitionen von Technologieunternehmen und Regierungen in KI-Chips, Infrastruktur und Entwicklung.
2026	Agentische KI hält immer stärker Einzug in die alltäglichen Arbeitsabläufe von Unternehmen, die Regulierung im Bereich KI wird in immer mehr Ländern und Regionen ausgereifter, und der Wettbewerb um KI-Infrastruktur und Rechenleistung verschärft sich weiter.

Wichtige KI-Begriffe, erklärt

Wenn Sie neu in diesem Bereich sind, können die Fachbegriffe wie eine unüberwindbare Hürde wirken. Hier finden Sie ein leicht verständliches Glossar mit den Begriffen, auf die Sie am häufigsten stoßen werden.

Modell – Das trainierte System selbst. Es handelt sich um die mathematische Struktur, die aus Daten Muster gelernt hat und dazu verwendet werden kann, Vorhersagen zu treffen oder Ergebnisse zu generieren.

Parameter – Ein interner Wert innerhalb eines Modells, der während des Trainings angepasst wird. Moderne Sprachmodelle können Milliarden von Parametern haben, was mit ein Grund dafür ist, dass ihre Erstellung so ressourcenintensiv ist.

Schulung – Der Vorgang, bei dem einem Modell große Datenmengen zugeführt werden, damit es Muster und Zusammenhänge darin erkennen kann.

Schlussfolgerung – Was passiert nach dem Training, wenn ein Modell tatsächlich zum Einsatz kommt, neue Eingabedaten erhält und auf der Grundlage des Gelernten eine Ausgabe erzeugt?.

Token – Ein Textabschnitt, oft ein Wort oder ein Teil eines Wortes, in den ein Modell die Sprache vor der Verarbeitung zerlegt.

Eingabeaufforderung – Die Anweisung, Frage oder Eingabe, die Sie einem KI-System geben, um eine Antwort zu erhalten.

Halluzination – Wenn ein KI-System Informationen generiert, die überzeugend und plausibel klingen, aber tatsächlich falsch oder erfunden sind.

Feinabstimmung – Ein bereits trainiertes Modell wird anhand eines enger gefassten, spezifischeren Datensatzes weiter trainiert, damit es bei einer bestimmten Aufgabe bessere Ergebnisse erzielt.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Eine Technik, bei der ein Modell zum Zeitpunkt der Antwort externe Informationen wie Dokumente oder eine Datenbank heranzieht, anstatt sich ausschließlich auf das zu stützen, was es während des Trainings gelernt hat.

Agent – Ein KI-System, das mit minimaler menschlicher Eingabe eigenständig Maßnahmen ergreifen und Entscheidungen treffen kann, um eine Aufgabe zu erfüllen.

Multimodal – Ein KI-System, das mit mehr als einer Art von Daten arbeiten kann, beispielsweise mit Text, Bildern, Audio oder Video, und nicht nur mit einer einzigen.

Kontext-Fenster – Die Menge an Text oder Informationen, die ein Modell bei der Generierung einer Antwort auf einmal “sehen” und berücksichtigen kann.

Wie AI funktioniert

Nachdem wir nun erläutert haben, was KI ist und wie sie sich von der menschlichen Intelligenz unterscheidet, folgt hier ein Überblick darüber, wie sie tatsächlich funktioniert. Es gibt fünf wesentliche Phasen:

Eingaben: Jedes KI-System benötigt Daten, um zu funktionieren. Diese können aus nahezu jeder Quelle stammen, darunter Text-, Audio-, Video- und Sensordaten.

Verarbeitung: Sobald Daten in einem verwertbaren Format vorliegen, wendet die KI ihre programmierten Algorithmen an, um Muster und Zusammenhänge darin zu erkennen. Dies wird als „Training“ bezeichnet und ermöglicht es dem System, später ähnliche Muster in neuen Daten zu erkennen.

Ergebnisse: Nach der Analyse der Daten liefert die KI ihre Vorhersagen oder Klassifizierungen, beispielsweise indem sie entscheidet, ob ein Datenelement einem früheren Muster entspricht.

Anpassungen: Wenn die KI einen Fehler macht, wird dieser Fehler zu einer Lernerfahrung. Das System kehrt zurück, um seine Entscheidungen anhand aktualisierter Regeln erneut zu überprüfen. Dies kann die Anpassung der Algorithmusregeln, eine Änderung der Datenauswertung oder die Verfeinerung der Bedingungen beinhalten, unter denen die Eingaben verarbeitet werden.

Bewertungen: In der letzten Phase bewertet die KI ihre Gesamtleistung, wobei sie die Ergebnisse früherer Anpassungen berücksichtigt und diese zur Verbesserung künftiger Vorhersagen nutzt.

Wie ein großes Sprachmodell tatsächlich funktioniert

Wenn Sie bis hierher gelesen haben, weil Sie speziell verstehen wollten, wie so etwas wie ChatGPT funktioniert, hier ist die Kurzfassung.

Schritt 1: Der Text wird in Tokens umgewandelt. Bevor ein großes Sprachmodell (LLM) etwas mit Ihrer Eingabe anfangen kann, zerlegt es den Text in Tokens – kleine Einheiten, die entweder ein ganzes Wort oder nur einen Teil davon darstellen können.

Schritt 2: Das Modell sagt das nächste Token voraus. Im Kern ist ein LLM ein System zur Vorhersage des nächsten Tokens. Ausgehend von den Tokens, die es bisher gesehen hat, berechnet es das statistisch wahrscheinlichste nächste Token, dann das darauffolgende und so weiter, wobei es die Antwort Stück für Stück aufbaut.

Schritt 3: Durch Training lässt sich diese Fähigkeit ausbauen. Um darin gut zu werden, wird das Modell mit riesigen Textmengen trainiert. Dabei lernt es Muster in Grammatik, Fakten, Argumentation und Stil, indem es wiederholt versucht, das nächste Token vorherzusagen, und seine internen Parameter anpasst, wenn es sich irrt.

Schritt 4: Feinabstimmung und Verhalten der RLHF-Form. Eine reine Vorhersage des nächsten Tokens führt in der Regel zu unvorhersehbaren oder wenig hilfreichen Ergebnissen. Die meisten modernen Modelle durchlaufen zusätzliche Phasen wie das Fine-Tuning und das verstärkende Lernen anhand von menschlichem Feedback (RLHF), bei dem menschliche Prüfer die Ergebnisse bewerten und das Modell so angepasst wird, dass es Antworten liefert, die Menschen tatsächlich als hilfreich, zutreffend und angemessen empfinden.

Schritt 5: Die Inferenz generiert Ihre Antwort. Wenn Sie das Modell tatsächlich einsetzen, lernt es nicht in Echtzeit. Es wendet vielmehr alles an, was es während des Trainings gelernt hat, um Token für Token die Antwort vorherzusagen, die Ihrer Eingabe am ehesten entspricht.

Das bedeutet jedoch keineswegs, dass das Modell Ihre Frage so “versteht”, wie es ein Mensch tun würde. Es handelt sich um ein äußerst ausgeklügeltes System zur Mustererkennung und Vorhersage – und genau deshalb kann es zwar außerordentlich nützlich sein, aber dennoch gelegentlich selbstbewusst falsche Ergebnisse liefern.

Arten von AI

Enge KI vs. Allgemeine KI

Wenn Menschen zum ersten Mal fragen, was KI ist, denken sie oft an die Variante, die sie bereits in Aktion gesehen haben: die „schmale KI“, auch „schwache KI“ genannt. Sie ist darauf ausgelegt, eine ganz bestimmte Aufgabe oder eine definierte Reihe von Aufgaben zu erfüllen, wie zum Beispiel das Aufspüren betrügerischer Transaktionen, den Betrieb von Sprachassistenten wie Siri und Alexa oder die Verarbeitung natürlicher Sprache hinter einem Chatbot. Der Großteil der KI, mit der Sie heute interagieren, ist schmaler KI.

Andererseits würde eine allgemeine künstliche Intelligenz (AGI), die manchmal auch als „starke KI“ bezeichnet wird, Wissen über eine Vielzahl von Aufgaben hinweg erlernen und anwenden und dabei bei allen diesen Aufgaben die menschlichen Fähigkeiten erreichen oder übertreffen. Derzeit ist AGI noch reine Theorie. Kein KI-System hat dieses Niveau bisher erreicht.

Agentische KI

Wenn Sie den Begriff “agente-basierte KI” schon einmal gehört haben und sich fragen, was er bedeutet, lässt er sich am einfachsten so beschreiben: Es handelt sich um ein System, das aus KI-Agenten aufgebaut ist. KI-Agenten sind autonome Programme, die Aufgaben ausführen und Entscheidungen treffen, ohne dass sie dabei nennenswerte Unterstützung durch Menschen benötigen. Der Begriff “Agent” in ihrer Bezeichnung bezieht sich auf die Handlungsfähigkeit, die diese Tools ausüben können.

Agentische KI baut auf dieser Idee auf, indem sie mehrere KI-Agenten so koordiniert, dass sie gemeinsam auf ein übergeordnetes Ziel hinarbeiten, das kein einzelner Agent allein erreichen könnte.

Reaktive Maschinen, begrenzter Arbeitsspeicher und die Theorie des Geistes

Es gibt noch eine weitere Möglichkeit, KI zu klassifizieren, und zwar danach, ob sie Informationen speichern kann und wie sie ihre Umgebung interpretiert. Dabei wird KI in drei Kategorien unterteilt:

Reaktive Maschinen sind die grundlegendste Form der KI. Sie reagieren ausschließlich auf die aktuelle Eingabe, die sie erhalten, ohne sich daran zu erinnern, was zuvor geschehen ist. Nachdem sie eine Eingabe verarbeitet haben, verwerfen sie diese und beginnen von Neuem.

Geräte mit begrenztem Speicher Sie speichern historische Daten intern, wodurch sie Muster und Zusammenhänge im Zeitverlauf erkennen und dieses Wissen nutzen können, um ihre Reaktionen unter dynamischen Bedingungen zu verbessern. Die meisten heute weit verbreiteten KI-Systeme, darunter Systeme für selbstfahrende Autos und Chatbots, fallen in diese Kategorie.

Theorie des Geistes beschreibt eine KI, die die Existenz anderer Akteure – seien es Menschen oder Maschinen – verstehen und deren innere Zustände wie Überzeugungen, Absichten oder Emotionen ableiten könnte. Dies ist derzeit noch nicht möglich, da es erfordert, zu erkennen, dass Handlungen oft unsichtbare Ursachen haben, die in einem anderen Geist begründet sind – etwas, wozu aktuelle Systeme nicht wirklich in der Lage sind.

KI nach Branchen

KI beschränkt sich nicht nur auf Chatbots und Empfehlungsfeeds. Sie ist mittlerweile in den täglichen Geschäftsablauf fast jeder großen Branche integriert.

Gesundheitswesen

KI wird zur Analyse medizinischer Bilder wie Röntgenaufnahmen und MRT-Bilder eingesetzt und hilft Radiologen dabei, beispielsweise Tumore im Frühstadium zu erkennen, die leicht übersehen werden können. Sie kommt auch in der Arzneimittelforschung zum Einsatz, wo KI-Modelle den Forschern helfen, das Verhalten von Molekülen vorherzusagen, wodurch sich die Dauer der Frühphasenforschung um Jahre verkürzt.

Finanzen

Banken und Zahlungsabwickler nutzen KI, um betrügerische Transaktionen in Echtzeit zu erkennen, und entdecken dabei oft Muster, die ein menschlicher Analyst niemals schnell genug erkennen würde. KI ist zudem die Grundlage für den algorithmischen Handel und spielt eine immer größere Rolle bei der Bonitätsprüfung und Risikobewertung.

Bildung

Adaptive Lernplattformen nutzen KI, um den Schwierigkeitsgrad und das Tempo der Lektionen an die Leistungen der einzelnen Schüler anzupassen, anstatt alle im gleichen Tempo zu unterrichten. KI-Tools werden zudem zur Unterstützung bei der Benotung und zur Erstellung von Übungsmaterialien eingesetzt.

Rechtliches

Anwaltskanzleien nutzen KI, um Verträge zu prüfen und riskante Klauseln weitaus schneller zu identifizieren, als dies ein Team aus jungen Anwälten manuell könnte. Sie kommt außerdem im Bereich E-Discovery zum Einsatz, um bei Rechtsstreitigkeiten riesige Dokumentenmengen zu sichten, sowie in Tools zur juristischen Recherche, die die Rechtsprechung zusammenfassen.

Einzelhandel

Einzelhändler nutzen KI für personalisierte Produktempfehlungen, Nachfrageprognosen und eine dynamische Preisgestaltung, die sich je nach Nachfrage und Lagerbestand anpasst. Chatbots im Kundenservice, von denen viele KI-gestützt sind, bearbeiten mittlerweile einen Großteil der routinemäßigen Supportanfragen.

Herstellung

In der Fertigung prüft KI-gestützte Bildverarbeitung Produkte weitaus schneller und konsistenter auf Mängel als manuelle Prüfverfahren. Vorausschauende Instandhaltungssysteme analysieren Sensordaten von Maschinen, um potenzielle Ausfälle zu erkennen, bevor sie auftreten, und so kostspielige Ausfallzeiten zu reduzieren.

Kreatives Schaffen

Autoren, Designer und Musiker nutzen zunehmend generative KI-Tools, um Texte zu entwerfen, Konzeptzeichnungen zu erstellen oder grobe Audiotracks zu produzieren. Das ersetzt zwar nicht das kreative Urteilsvermögen, beschleunigt aber die frühen, explorativen Phasen eines Projekts erheblich.

Beispiele für AI

Autonome Fahrzeuge

Selbstfahrende Autos stützen sich in hohem Maße auf maschinelles Lernen, das auf riesigen Datensätzen trainiert wurde, die alles von Verkehrsmustern bis hin zur Erkennung von Verkehrszeichen umfassen.

Entwickler nutzen häufig künstliche Simulationen, um die Leistung zu bewerten, noch bevor die Fahrzeuge überhaupt auf die Straße kommen. Auch hier ist das Black-Box-Testen gängige Praxis – eine Methode, bei der Tester das Verhalten des Systems untersuchen, um Schwachstellen aufzudecken, ohne direkten Zugriff auf dessen interne Abläufe zu haben.

Texteditoren und Autokorrektur

Wenn du schon einmal Grammarly zum Überprüfen eines Aufsatzes genutzt oder dich beim Schreiben von SMS auf die Autokorrektur verlassen hast, hast du mit KI zu tun gehabt. Genauso wie du gelernt hast, Grammatikregeln In der Schule werden KI-Algorithmen darauf trainiert, korrekten Sprachgebrauch zu erkennen und Abweichungen davon zu identifizieren. Wenn man ein Komma falsch setzt oder das falsche Wort wählt, weist der Korrektor darauf hin und schlägt eine Korrektur vor.

Virtuelle Assistenten

Virtuelle Assistenten wie Amazon Alexa, Google Assistant und Apples Siri helfen bei alltäglichen Aufgaben. Sie lernen im Laufe der Zeit aus Ihren Nutzungsgewohnheiten und passen sich Ihren Vorlieben an, sodass sie immer besser vorhersagen können, was Sie brauchen.

Such- und Empfehlungsalgorithmen

Wenn Sie einen Streaming-Dienst durchstöbern und eine Reihe von Vorschlägen finden, die überraschend treffend sind, oder wenn ein Online-Shop Produkte anzeigt, die zu Ihren letzten Suchanfragen passen, dann erleben Sie gerade, wie KI-gesteuerte Empfehlungssysteme funktionieren.

Diese Systeme verfolgen Ihre Interaktionen über einen längeren Zeitraum hinweg und analysieren sie mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens und des Deep Learning, um vorherzusagen, was Sie als Nächstes wünschen werden.

Was ist generative KI?

Es gibt eine bestimmte Kategorie der KI, die aufgrund ihrer Fähigkeit, auf Abruf völlig neue Inhalte zu erstellen, große Aufmerksamkeit auf sich gezogen hat. Dabei handelt es sich um generative KI, auch „Gen-AI“ genannt, und damit sind Deep-Learning-Modelle gemeint, die als Reaktion auf die Eingabe eines Nutzers originelle Ergebnisse erzeugen.

Diese Systeme können schaffen:

• Langformatiger Text
• Hochwertige Bilder
• Realistisches Video
• Lebensechtes Audio
• Funktionscode

Die neuesten generativen KI-Modelle können sogar direkt in einem Chatfenster interaktive Simulationen erstellen.

Die Qualität der Ergebnisse eines generativen KI-Systems hängt davon ab, wie ausgefeilt das Modell ist und inwieweit Ihre Eingabeanweisung mit den Daten übereinstimmt, auf deren Grundlage das Modell trainiert wurde.

So kann ChatGPT beispielsweise innerhalb von Sekunden einen klaren, gut strukturierten Aufsatz über Nationalismustheorien verfassen, während bildbasierte Systeme wie DALL·E 2 ungewöhnliche, aber visuell beeindruckende Kompositionen erstellen können, wie zum Beispiel ein Gemälde im Stil der Renaissance, auf dem eine Madonna mit Kind Pizza isst.

Für alle, die daran interessiert sind, generative KI beim Schreiben einzusetzen, gibt es Tools wie AI Humanizer, AI Essay Writer, und KI SEO Writer bieten praktische Ansätze zur Erstellung hochwertiger schriftlicher Inhalte.

Einschränkungen und Risiken

Man lässt sich leicht davon mitreißen, was KI alles leisten kann, und übersieht dabei, was sie nicht kann oder welche Kosten bei einem Einsatz in großem Maßstab entstehen. Zu einem realistischen Bild der KI gehören auch ihre Nachteile.

Halluzination: KI-Modelle können Informationen generieren, die absolut überzeugend und schlüssig klingen, obwohl sie sachlich falsch sind. Dies ist ein bekanntes, immer wieder auftretendes Problem, kein seltener Fehler, und es ist einer der Gründe, warum KI-Ergebnisse nach wie vor einer menschlichen Überprüfung bedürfen, insbesondere bei sachlichen Angaben oder in Bereichen, in denen viel auf dem Spiel steht.

Voreingenommenheit: Da KI-Modelle aus vorhandenen Daten lernen, können sie in diesen Daten vorhandene Verzerrungen übernehmen und sogar verstärken – ganz gleich, ob dies bei Einstellungsverfahren, Kreditentscheidungen oder der Moderation von Inhalten zum Tragen kommt.

Datenschutz: Trainingsdaten umfassen oft riesige Mengen an Informationen, die aus dem Internet gesammelt wurden, und KI-Tools, die personenbezogene Daten verarbeiten, werfen konkrete Fragen hinsichtlich der Einwilligung, der Datenspeicherung und der möglichen Weiterverwendung dieser Informationen auf.

Energie- und Wasserverbrauch: Das Trainieren und Ausführen großer KI-Modelle, insbesondere großer Sprachmodelle, erfordert erhebliche Rechenleistung. Dies führt zu einem erheblichen Stromverbrauch und, im Falle vieler Rechenzentren, zu einem erheblichen Wasserverbrauch für die Kühlung.

Arbeitsplatzverdrängung: KI wird einige repetitive oder Routinearbeiten ersetzen, auch wenn dadurch neue Arbeitsplätze in Bereichen wie KI-Entwicklung und Datenwissenschaft entstehen. Der Wandel verläuft nicht immer reibungslos und betrifft nicht jede Branche oder jede Position gleichermaßen.

Bündelung von Kompetenzen: Die Entwicklung und das Training von wegweisenden KI-Modellen erfordern enorme Rechenkapazitäten, Datenmengen und Kapital, was dazu führt, dass die fortschrittlichsten KI-Systeme derzeit auf eine kleine Zahl großer Unternehmen konzentriert sind. Dies wirft Fragen hinsichtlich des Wettbewerbs, des Zugangs und der Frage auf, wer darüber entscheiden darf, wie diese Werkzeuge entwickelt und eingesetzt werden.

Wie man erkennt, ob etwas von einer KI erstellt wurde

Je besser generative KI wird, desto schwieriger wird es, von KI erstellte Inhalte mit bloßem Auge zu erkennen. Einige manuelle Anhaltspunkte können dennoch hilfreich sein:

• Ein Text, der seltsam allgemein gehalten wirkt, sich in seiner Struktur wiederholt oder im Ton übermäßig ausgewogen ist, ohne dass ein klarer Standpunkt erkennbar ist
• Bilder mit subtilen Unstimmigkeiten, wie beispielsweise seltsam aussehende Hände, ungleichmäßige Beleuchtung oder verzerrter Text
• Ein Video mit unnatürlichem Blinzeln, nicht ganz passender Beleuchtung oder leicht asynchronem Ton

Allerdings wird das manuelle Erraten von Jahr zu Jahr unzuverlässiger, insbesondere bei neueren Modellen. Spezielle Erkennungsprogramme liefern weitaus konsistentere Ergebnisse.

Nicht nachweisbare AI's AI-Detektor, KI-Bilddetektor und KI-Videodetektor wurden speziell entwickelt, um KI-generierte Texte, Bilder und Videos zu kennzeichnen, sodass Sie sich bei der Überprüfung der Echtheit nicht auf Vermutungen verlassen müssen.

Häufig gestellte Fragen

Schlussfolgerung

KI hat sich von einer Kuriosität der Forschung zu einem festen Bestandteil des Alltags entwickelt und ist die treibende Kraft hinter allem – von der Autokorrektur über die medizinische Diagnostik bis hin zu den Empfehlungen in Ihrer Streaming-Warteschlange.

Wenn man versteht, was es eigentlich ist, wie es funktioniert und wo seine Grenzen liegen, ist man viel besser in der Lage, es sinnvoll zu nutzen, anstatt nur auf Schlagzeilen zu reagieren.

Wenn Sie bereit sind, dieses Wissen in die Praxis umzusetzen, Nicht nachweisbare AI‘Mit den Schreib- und Prüftools von … können Sie Inhalte sicher erstellen und überprüfen.