Was ist generative KI? Ein Leitfaden für Anfänger

Künstliche Intelligenz (KI) hat die Art und Weise verändert, wie Menschen mit verschiedenen Alltagsprozessen umgehen. Einer ihrer faszinierendsten Zweige ist die generative KI.

Sie wissen vielleicht bereits, dass verschiedene Branchen, von Medien und Unterhaltung bis hin zu Gesundheitswesen und Finanzen, KI-Technologien schon seit einiger Zeit einsetzen.

Zum Beispiel, Spotify nutzt KI-Algorithmen und maschinelles Lernen zur Unterstützung seines personalisierten Musikempfehlungssystems. Ein weiteres Beispiel ist DeepMind Health, eine Tochtergesellschaft von Google Health, die sich auf die Anwendung von KI-Technologie in der medizinischen Forschung konzentriert.

Aber generative KI – sie bringt die Dinge auf eine ganz neue Ebene!

Generative KI kann Inhalte von Grund auf erstellen. Dazu gehört die Generierung von Bildern, Texten und Musik.

Mit ihrer Fähigkeit, einzigartige und realistische Ergebnisse zu generieren, hat generative KI weltweit große Aufmerksamkeit erlangt. Es verändert die Art und Weise, wie wir Technologie wahrnehmen und mit ihr interagieren.

In diesem Artikel tauchen wir in die Welt der generativen KI ein und erforschen ihre Definition, ihr Innenleben, ihre Anwendungen, Herausforderungen und mehr. Lesen Sie weiter, um die Details zu erfahren!

Was ist generative KI?

Generative KI, auch bekannt als generative künstliche Intelligenz, bezieht sich auf eine Teilmenge von Techniken der künstlichen Intelligenz, die sich auf die Erstellung neuer und origineller Inhalte konzentrieren.

Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Ansätzen, die auf vorgegebenen Regeln und der Analyse vorhandener Daten basieren, können generative KI-Modelle neue Inhalte generieren, indem sie Muster und Strukturen aus einem bestimmten Datensatz lernen.

Das Schlüsselkonzept der generativen KI ist die Generierung von Inhalten, die keine direkte Nachbildung vorhandener Daten, sondern eine innovative Kreation sind.

Wie funktioniert generative KI?

Generative KI nutzt komplexe Algorithmen und neuronale Netze, um Muster und Strukturen aus einem großen Datensatz zu lernen. Ohne mich auf die technischen Dinge einzulassen, hier eine vereinfachte Erklärung, wie es funktioniert:

Ausbildung: Das generative KI-Modell wird anhand eines Datensatzes trainiert, der Beispiele für die Art von Inhalten enthält, die es generieren soll. Wenn das Ziel beispielsweise darin besteht, Bilder zu generieren, wird das Modell anhand eines umfangreichen Satzes von Bildern trainiert.
Lernmuster: Während des Trainingsprozesses analysiert das KI-Modell den Datensatz und lernt die zugrunde liegenden Muster, Stile und Merkmale des Inhalts. Es identifiziert gemeinsame Merkmale und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Elementen.
Generierung neuer Inhalte: Sobald das Training abgeschlossen ist, kann das generative KI-Modell mithilfe der erlernten Muster und Funktionen neue Inhalte generieren. Es nimmt zufällige Eingaben, sogenannte latente Vektoren, auf und wandelt sie in eine aussagekräftige Ausgabe um, die den Beispielen ähnelt, an denen es trainiert wurde.
Feinabstimmung: Um die Qualität der generierten Inhalte zu verbessern, kann das Modell durch die Bereitstellung von Feedback verfeinert werden. Wenn die erzeugten Bilder beispielsweise nicht realistisch genug sind, können menschliche Bewerter die Qualität bewerten und das Modell kann seine Parameter anpassen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Wiederholung: Der Prozess des Trainings, der Generierung und der Feinabstimmung kann mehrmals wiederholt werden, um das generative KI-Modell zu verfeinern und seine Ausgabe für ein besseres Benutzererlebnis zu verbessern.

Es ist zu beachten, dass generative KI-Modelle je nach spezifischer Aufgabe und verwendeten Techniken in ihrer Komplexität und Architektur variieren können.

Einige beliebte generative KI-Modelle enthalten:

Generative gegnerische Netzwerke (GANs) für die Multimedia-Generierung, wie zum Beispiel Bilder und Musik
Variationale Autoencoder (VAEs) zur synthetischen Datengenerierung
Transformatorbasierte Modelle wie GPT (Generativer vorab trainierter Transformator) für eine menschenähnliche Text- und Inhaltsgenerierung

Viele KI-Tools zum Generieren verschiedener Arten von Inhalten verwenden mittlerweile GPT. GPT-4 ist die aktuellste Version.

Anwendungen generativer KI

Generative KI hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen. In den folgenden Abschnitten werde ich einige bemerkenswerte Beispiele durchgehen.

1. Textgenerierung

Generative KI-Modelle können auch kohärenten und kontextrelevanten Text basierend auf umfangreichen Textdaten generieren, die ihnen zugeführt wurden, einschließlich Büchern, Artikeln und anderen textbasierten Ressourcen. Dies findet Anwendung in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wo es zum Erstellen von Konversationsagenten, zum Generieren von Produktbeschreibungen usw. verwendet werden kann. Blogartikel schreiben, oder helfen Sie sogar beim kreativen Schreiben.

Sie beschreiben der KI einfach die Art von Text, die Sie benötigen, und sie erstellt ihn. Sie können beispielsweise ein KI-Tool zur Textgenerierung anweisen, ein Liebeslied, eine romantische Kurzgeschichte, einen Tweet und mehr zu schreiben.

Die meisten KI-Tools zur Textgenerierung bieten Vorlagen (für die verschiedenen Arten von geschriebenen Inhalten), aus denen Sie auswählen und dann Ihre Eingaben zu Themen wie Thema, Tonfall und Sprache machen können.

Andere wie ChatGPT verfügen über eine Chat-Funktion, mit der Sie textbasierte Hilfe anfordern können. In diesem Fall können Sie sie bitten, etwas zu schreiben, zu paraphrasieren oder sogar einen langen Text in leicht verdauliche Punkte zusammenzufassen.

Unten ist ein KI-generiertes Gedicht:

2. Bilderzeugung

Generative KI-Modelle wie Generative Adversarial Networks (GANs) können realistische und qualitativ hochwertige Bilder erzeugen. Diese Modelle wurden in Bereichen wie Kunst, Design und Werbung verwendet, um neue visuelle Inhalte zu erstellen, Variationen vorhandener Bilder zu generieren und sogar bei der Erstellung virtueller Umgebungen zu helfen.

Sie beschreiben einfach das gewünschte Bild und die KI stellt basierend auf dem großen Datensatz an Bildern, auf dem sie trainiert wurde, verschiedene Variationen bereit.

Benötigen Sie ein Bild des Papstes auf einem Pferd, einer Katze, die einen Traktor fährt, oder eines nicht existierenden Außerirdischen? Du hast es!

Sehen Sie sich dieses Beispiel eines KI-generierten Bildes an:

3. Spracherzeugung

Falls Sie es noch nicht wussten: Die Erstellung realistischer und menschenähnlicher Sprache aus Text ist der generativen KI zu verdanken. Diese Technologie hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht.

Heute ist die Erzeugung synthetischer Stimmen möglich, die von echten menschlichen Stimmen nur schwer zu unterscheiden sind.

KI-Sprachgenerierung kann in verschiedenen Branchen eingesetzt werden. Dazu gehören Unterhaltung, Spiele, virtuelle Assistenten, Hörbücher und Barrierefreiheitstools für Benutzer mit Sprachbehinderungen.

Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant verlassen sich beispielsweise auf generative KI, um gesprochene Antworten auf Benutzeranfragen bereitzustellen. Darüber hinaus hat diese Technologie gesichtslose YouTube-Kanäle hervorgebracht.

YouTuber können verschiedene Arten von Videos erstellen, ohne tatsächlich darin zu sprechen. Sie müssen lediglich eine Reihe relevanter Folien, Clips oder Animationen zusammenstellen, die die Stimme begleiten, und voilà!

Die Entwicklung der generativen KI in der Sprachsynthese hat jedoch auch ethische Bedenken aufgeworfen. Jemand kann die Technologie leicht missbrauchen, um Deepfake-Audio zu erstellen, bei dem die Stimme einer Person ohne deren Zustimmung überzeugend nachgeahmt wird. Dies hat Auswirkungen auf Betrug, Identitätsdiebstahl und Fehlinformationen.

4. Musikkomposition

Mithilfe generativer KI ist es möglich, Originalmusik zu komponieren. Die Modelle sind dazu in der Lage, indem sie aus vorhandenen Kompositionen lernen.

Sie können Melodien, Harmonien und sogar komplette Musikstücke erzeugen. KI-generierte Musik vereinfacht die Musikproduktion und hilft bei der Bereitstellung von Soundtracks für Filme oder Spiele oder Hintergrundmusik für Marketingvideos.

5. Videogenerierung

Dies ist wie eine Kombination aus KI-generiertem Text, Bildern, Stimme und Musik. Obwohl die Erstellung von KI-Videos noch nicht perfektioniert ist, ist es immer noch möglich, ein Video mithilfe von KI zu erstellen.

Der Grund, warum ich sage, dass es noch nicht so weit ist, ist, dass die meisten KIs zur Videogenerierung der aktuellen Zeit bestimmte Arten von Videos erstellen können, nämlich Talking-Head-Videos.

Durch generative KI können Sie realistische und ausdrucksstarke virtuelle Charaktere, sogenannte KI-Avatare, erstellen, die Wörter aussprechen oder sogar mit anderen Menschen interagieren können. Diese Avatare sind so konzipiert, dass sie menschenähnliche Gesichtsbewegungen, Ausdrücke und Sprachmuster nachahmen.

Diese Art von KI-generierten Videos eignet sich gut für Erklär-, Bildungs- und Werbevideos, die einen Moderator erfordern. Sie müssen lediglich das richtige Tool finden, den Avatar auswählen, der Ihren Videopräferenzen entspricht, und den gewünschten Text eingeben.

Die meisten verfügbaren Plattformen zur KI-Videogenerierung bieten eine große Auswahl an KI-Avataren. Sie können sie nach Geschlecht, Alter, Rasse und mehr finden.

KI-Avatar-Sprechköpfe können für digitale Schauspieler in Filmen, Fernsehsendungen und Videospielen verwendet werden. Diese Technologie ermöglicht die Erstellung virtueller Charaktere, die überzeugend Text vortragen und Emotionen darstellen können, ohne dass in bestimmten Szenarien menschliche Schauspieler erforderlich sind.

Auch bei Missbrauch birgt diese Technologie ein Risiko. Stellen Sie sich vor, wie Ihr Lieblingsstar Sie in Ihren privaten Nachrichten bei Ihrem Namen nennt (jemand könnte in die Falle tappen!)

Herausforderungen und Grenzen generativer KI

Obwohl die generative KI bemerkenswerte Fähigkeiten gezeigt hat, steht sie auch vor mehreren Herausforderungen und Einschränkungen. Hier sind einige der wichtigsten:

Qualität und Kohärenz: Während die Modelle kontinuierlich verbessert werden, kann die Generierung qualitativ hochwertiger und kohärenter Inhalte für sie in manchen Fällen eine Herausforderung darstellen. Sie können Ergebnisse erzeugen, die visuell oder kontextuell inkonsistent sind und zu unrealistischen oder unsinnigen Ergebnissen führen.
Voreingenommenheit und Ungerechtigkeit: Die vorhandenen Daten, aus denen generative KI-Modelle lernen, können Verzerrungen enthalten. Diese Vorurteile und gesellschaftlichen Ungleichheiten können sich in den generierten Inhalten widerspiegeln.
Datenabhängigkeit: Generative KI-Modelle stützen sich beim Training stark auf große und vielfältige Datensätze, und die Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten kann sich auf die generierten Inhalte auswirken. Begrenzte oder verzerrte Trainingsdaten können zu einer suboptimalen oder verzerrten KI-Ausgabe führen.
Rechenressourcen: Das Trainieren und Ausführen generativer KI-Modelle kann rechenintensiv sein und erhebliche Ressourcen erfordern. Sie benötigen leistungsstarke Hardware und viel Speicher, und solche Anforderungen schränken die Zugänglichkeit und Skalierbarkeit dieser Modelle ein.
Ethische Überlegungen: Wenn über generative KI gesprochen wird, gibt es verschiedene Bedenken, etwa das Potenzial für Missbrauch, Deepfakes und die Erstellung irreführender oder schädlicher Inhalte.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert kontinuierliche Forschung und Entwicklung. Techniken wie Datenerweiterung, Regularisierung und kontroverses Training können dazu beitragen, die Qualität und Vielfalt der generierten Inhalte zu steigern.

Um den verantwortungsvollen Einsatz generativer KI sicherzustellen, müssen ethische Richtlinien, die Erkennung von Vorurteilen und Strategien zur Schadensbegrenzung eingesetzt werden. Kontinuierliche Bemühungen zur Verbesserung der Interpretierbarkeit und Kontrolle über die erzeugte Ausgabe sind ebenfalls wichtig, um Vertrauen in diese Modelle aufzubauen.

Generative KI-Tools

Es stehen verschiedene generative KI-Tools zur Verfügung, einige kostenlos, andere kostenpflichtig oder eine Mischung aus beiden Optionen.

Jasper AI (für Text)

Jasper ist derzeit eines der besten KI-Tools zur Generierung von KI-Inhalten. Es ist ein Tool, mit dem ich selbst Texte wie Blog-Titel, Meta-Beschreibungen und Überschriften erstellt habe.

Aber das ist nicht alles. Jasper kann Ihnen beim Schreiben vollständiger Blogbeiträge oder Marketinginhalte wie Produktbeschreibungen, Social-Media-Beiträge und E-Mails helfen. Darüber hinaus gibt es eine Chat-Funktion, mit der Sie jede Art von Text von Jasper anfordern können.

Als ob das nicht genug wäre, bietet Jasper ein Tool zum Generieren von Bildern. Sie können Bilder von menschlichen Gesichtern, der Natur, Lebensmitteln, Häusern, Tieren oder allem anderen erstellen.

DALLE-E 2 (für Bilder)

DALL-E 2 ist ein fortschrittliches Bildgenerierungsmodell, das von OpenAI entwickelt wurde. Es ist der Nachfolger des ursprünglichen DALL-E-Modells und stellt eine deutliche Verbesserung in Bezug auf Bildqualität und Ausgabevielfalt dar.

Eines der Hauptmerkmale von DALL-E 2 ist seine Fähigkeit, aus Textbeschreibungen äußerst detaillierte und realistische Bilder zu generieren. Das bedeutet, dass DALL-E 2 nach einer Eingabeaufforderung oder einer Beschreibung ein Bild generieren kann, das dieser Beschreibung entspricht.

Wenn Sie beispielsweise eine Aufforderung wie „ein lila Elefant mit Schmetterlingsflügeln“ angeben, kann DALL-E2 ein Bild generieren, das dieser Beschreibung entspricht.

DALL-E2 ermöglicht die Bildbearbeitung und -manipulation. Es kann ein vorhandenes Bild übernehmen und es gemäß Ihren Anweisungen ändern. Sie können beispielsweise eine Eingabeaufforderung eingeben, in der DALL-E2 aufgefordert wird, die Farbe eines Objekts in einem Bild zu ändern oder ihm bestimmte Elemente hinzuzufügen.

Synthesia (für Videos + Stimmen)

Synthesia ist eine KI-gesteuerte Videosyntheseplattform, die sich auf die Erstellung lebensechter Videos von Menschen spezialisiert hat, die in verschiedenen Sprachen und mit unterschiedlichen Gesichtsausdrücken sprechen oder Vorträge halten. Es verwendet generative KI-Techniken, um diese Videos zu erstellen, indem es zuvor aufgezeichnete Aufnahmen des Gesichts einer Person mit Texteingaben kombiniert.

Dieses KI-Tool nutzt außerdem die Text-to-Speech-Technologie (TTS), um alle von Ihnen eingegebenen Texteingaben in gesprochene Wörter umzuwandeln. Sein KI-Modell generiert den entsprechenden Ton und synchronisiert ihn dann mit dem Video.

Das resultierende Video wird ein vorab aufgezeichnetes Gesicht sein, das den bereitgestellten Text zu sprechen scheint. Um das Ganze abzurunden, sind im Video automatische Untertitel enthalten!

Mike Stuzzis Liste generativer KI-Software

Ich werde jetzt Artikel über einige der besten Tools zur KI-Generierung für verschiedene Multimedia-Typen veröffentlichen, die ich bereits auf dieser Website besprochen habe. Dazu gehören solche zum Generieren von Text, Bildern, Stimmen, Videos und mehr.

Kategorisierte Rezensionen zu generativer KI-Software (Best of):

Individuelle Rezensionen zu generativer KI-Software:

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative KI eine leistungsstarke Technologie ist, die in der Lage ist, neue und realistische Inhalte zu erstellen, seien es Bilder, Videos oder Stimmen. Es nutzt komplexe Algorithmen und Deep-Learning-Techniken, um Daten zu generieren, die realen Beispielen ähneln.

Mit ihren potenziellen Anwendungen in verschiedenen Branchen wie Unterhaltung, Gaming, virtuellen Assistenten und mehr ist generative KI bereit, die Art und Weise zu verändern, wie wir digitale Inhalte erstellen, mit ihnen interagieren und sie erleben. Es bringt jedoch auch Herausforderungen und Bedenken mit sich, die im Zuge der Weiterentwicklung der Technologie berücksichtigt werden müssen.

Auf Facebook teilen

Twittern

Was ist generative KI? Ein Leitfaden für Anfänger

Was ist generative KI?

Wie funktioniert generative KI?