Was ist generative KI?
Generative KI ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Erstellung von Inhalten konzentriert und mithilfe neuronaler Netzwerke aus Prompts neuen Output generiert. Sie lernt aus umfangreichen Datensätzen, um Text, Bilder und mehr zu produzieren und auf diese Weise die menschliche Kreativität nachzuahmen. Unternehmen nutzen sie für Marketing, Kundensupport und Analysen und steigern so Produktivität und Entscheidungsfindung.
Was ist generative KI?
Generative KI ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Personen und Unternehmen ermöglicht, Content schnell und in großem Umfang zu erstellen – angefangen bei Texten und Bildern bis hin zu Musik und mehr. Im Gegensatz zur klassischen KI, die Daten erkennen und kategorisieren soll, erzeugt die generative KI aktiv neue Inhalte als Antwort auf einen Prompt.
Die technische Grundlage der generativen KI bilden neuronale Netzwerke, insbesondere die sogenannten generativen Modelle. In der Textgenerierung beispielsweise verarbeitet ein generatives KI-Modell riesige Mengen an Text, um Grammatik, Stil und Kontext zu verstehen. Anschließend wendet es dieses Verständnis an, um einen neuen, kohärenten und kontextrelevanten Text zu erzeugen.
Auf ähnliche Weise analysieren KI-Modelle bei der Bilderzeugung visuelle Daten, lernen Farben, Texturen und Formen kennen und nutzen dieses Wissen zur Erstellung neuer Bilder, die von durch Menschenhand erschaffenen Bildern schwer zu unterscheiden sind.
Immer mehr Unternehmen greifen aus einer Vielzahl von Gründen auf generative KI zurück. Dazu gehört die Content-Erstellung, in der die KI Marketingmaterialien, Newsletter und Blog-Beiträge erzeugen kann und Unternehmen dadurch viel Zeit und Ressourcen spart. Außerdem kann die generative KI die Kundenerfahrung verbessern, beispielsweise durch KI-gestützten Kundensupport und eine erhöhte Personalisierung. Dazu gehören auch verbesserte Produktempfehlungen sowie die Generierung individueller Inhalte.
Darüber hinaus unterstützt KI die Analytik, indem proaktiv Lösungen zu konkreten Problemen geboten werden, ohne dass Mitarbeiter hierzu erst spezielle Daten abfragen müssen. Das verbessert die Entscheidungsprozesse, wobei IT-Ingenieure die generative KI auch zur Unterstützung in der Programmierung einsetzen können, was gerade bei weniger bekannten Sprachen hilfreich ist und die Produktivität steigert.
Wie passt die generative KI in das Gesamtbild der künstlichen Intelligenz?
Die generative KI ist Teil eines breiteren Spektrums der künstlichen Intelligenz, die sich durch ihre besonderen Fähigkeiten und Einsatzgebiete auszeichnet. Um ihren Platz in der KI-Landschaft zu verstehen, ist es sinnvoll, die generative KI im Kontext anderer Arten von KI zu betrachten.
Die künstliche Intelligenz ist ein weites Feld aus verschiedenen Technologien, die es Maschinen ermöglichen, die menschliche Intelligenz zu imitieren. Hierzu gehört das Verstehen natürlicher Sprache, das Erkennen von Bildern und Mustern, das Treffen von Entscheidungen sowie das Lernen aus Daten. KI-Systeme können grob in zwei Typen unterteilt werden: analytische (oder kognitive) KI und generative KI.
- Analytische (kognitive) KI: Die analytische KI macht den Großteil aller traditionellen KI-Systeme aus und konzentriert sich auf das Verstehen und die Interpretation von Daten – z. B. zur Datenanalyse, Mustererkennung und Entscheidungsfindung anhand vorhandener Informationen.
So kann ein kognitives KI-System zum Beispiel Finanzdaten analysieren, um Markttrends vorherzusagen, oder medizinische Bilder für die Diagnose auswerten. Diese Systeme arbeiten reaktiv, d. h. sie analysieren und reagieren auf erhaltene Daten, ohne neue Daten zu erzeugen.
Generative KI: Generative KI hingegen geht noch einen Schritt weiter. Anstatt Daten nur zu analysieren und zu verstehen, ist das Ziel dieser KI die Erstellung neuer Daten, die vorher nicht existierten. Diese Fähigkeit, neue Inhalte zu generieren – ob Text, Bilder, Musik oder sogar Code –, macht generative KI einzigartig.
Die generative KI nutzt ihr Verständnis vorhandener Daten, um vollkommen neue, realistische und oft innovative Ergebnisse zu produzieren. Es ist dieser kreative Aspekt der generativen KI, der diese von der analytischen KI unterscheidet.
Analytische KI ist in erster Linie für Verstehen, Interpretation und Entscheidungsfindung auf der Grundlage vorhandener Daten konzipiert, wohingegen die generative KI darauf abzielt, neue Daten oder Content zu erstellen. Die analytische KI arbeitet auch meist mit strukturierten Daten, um Erkenntnisse und Muster abzuleiten.
Generative KI hingegen verarbeitet oft unstrukturierte Daten und nutzt diese als Grundlage, um etwas Neues zu erstellen. Allerdings setzen beide hierzu Machine Learning und Deep Learning ein, wobei generative KI häufig komplexere Modelle verwendet (beispielsweise Generative Adversarial Networks oder Transformer), um zu lernen, neuen Content zu generieren.
Generative KI steht derzeit an der Spitze der KI-gestützten Kreativität und verschiebt die Grenzen dessen, was Maschinen leisten können. Es geht nicht nur darum, die Welt, wie sie ist, zu verstehen, sondern auch um Vorstellungskraft und darum, etwas zu erschaffen, das sein könnte. Richtig eingesetzt, hat generative KI das Potenzial zu einer wahrhaft innovierenden und schöpferischen Technologie.
Welche Arten von generativer KI gibt es?
Wenn wir an generative KI denken, ist es leicht zu vergessen, dass es bei KI um mehr geht als nur Text und Bilder. Generative KI umfasst viele Bereiche mit ihren ganz eigenen Merkmalen und Einsatzzwecken:
Große Sprachmodelle (LLMs)
Zu den großen Sprachmodellen gehören Modelle wie GPT (generative vortrainierte Transformer), auf dem der berühmte ChatGPT basiert. Diese Modelle sind in der Lage, Text zu verstehen und zu erzeugen, der die menschliche Sprache imitiert. Sie werden mithilfe umfangreicher Textdaten trainiert und können verschiedene Aufgaben ausführen, vom Schreiben und Übersetzen bis hin zum Programmieren. Diese Funktionen können für Chatbots, automatische Content-Erstellung und Übersetzungsdienste genutzt werden.
Musikgeneratoren
Diese Modelle analysieren Muster in Musik und Kompositionen, um neue Musikstücke zu erstellen. Anwendungsfälle reichen von der Generierung von Hintergrundmusik für Computerspiele und Videos, über die Unterstützung von Komponisten mit neuen Ideen bis hin zur Erstellung bestimmter stimmungsbezogener Musik für therapeutische Zwecke.
Bildgeneratoren
Modelle wie DALL-E, Midjourney und StyleGAN generieren ausgehend von einem gegebenen Prompt neue Bilder und haben so Bereiche wie die künstlerische Gestaltung, Grafikdesign und den Gaming-Sektor revolutioniert. Sie erzeugen lebensechte Bilder oder Gemälde, die bekannte Künstler nachahmen, und können praktisch alles Visuelle generieren – von Umgebungstexturen und Charakterdesigns bis hin zu wissenschaftlicher Visualisierung.
Sprachgeneratoren
Sprachgeneratoren sind in ähnlicher Weise darauf ausgelegt, menschlich klingende Sprache zu synthetisieren und auch Sprachmuster, Töne und Akzente zu verstehen. Damit eignen sie sich ideal für die Erstellung von virtuellen Assistenten sowie Voiceovers in verschiedenen Medien, unterstützen das Erlernen von Sprachen und fördern die Barrierefreiheit durch spezielle Sprachinterfaces.
Videogeneratoren
Diese Modelle sind praktisch Bildgeneratoren in Bewegung und können Videoinhalte erzeugen oder bearbeiten. Indem sie von vorhandenen Videodaten lernen, können sie neue Videoclips erstellen oder vorhandene abändern. Sie werden in Film und Animation für die Erstellung realistischer Szenen verwendet, helfen bei der Erzeugung ansprechender Inhalte in der Werbung und werden für den Aufbau von Virtual-Reality-Umgebungen genutzt.
Jede Art der generativen KI hat einen ganz bestimmten Verwendungszweck. Manchmal können verschiedene Arten generativer KI jedoch gemeinsam genutzt werden, um ein größeres Ziel zu erreichen. So ist es zum Beispiel möglich, dass ein Drehbuchautor eine bestimmte Szene in ein LLM eingibt. Der Textgenerator erweitert diesen mit Dialogen und detaillierten Beschreibungen. Im nächsten Schritt kann ein Bildgenerator die entsprechenden Storyboard-Grafiken erstellen und so die Visualisierung der Szene unterstützen.
Generative KI der Spitzenklasse: So funktionieren große Sprachmodelle (LLMs)
Generative KI kann viele verschiedene Arten von Content erzeugen. Für viele Unternehmen liegen die interessantesten und relevantesten Use Cases jedoch in der Generierung von Text – selbst, wenn dieser Text letzten Endes in Audio- oder Bilddateien übersetzt wird.
LLMs wie der GPT von OpenAI, Googles PaLM und Anthropics Claude stellen einen hochentwickelten Ansatz auf dem Gebiet des Natural Language Processing dar und sind dazu in der Lage, völlig neue Texte zu generieren. Die Funktionsweise von LLMs umfasst mehrere Schlüsselkomponenten und -prozesse:
Deep Learning und neuronale Netzwerke als Grundlage
LLMs basieren auf einer speziellen Art künstlicher neuronaler Netzwerke, den sogenannten Transformer-Modellen, die darauf ausgelegt sind, sequenzielle Daten wie Text zu verarbeiten. Diese Modelle nutzen in Schichten organisierte Verarbeitungseinheiten, um Sprache zu analysieren und zu erzeugen.
Feintuning für bestimmte Aufgaben
Nach dem Vortraining können LLMs mit einem kleineren und spezifischeren Datensatz präzise eingestellt oder „feingetunt“ werden. In diesem Schritt wird das Modell auf spezifische Aufgaben abgestimmt, beispielsweise die Beantwortung von Fragen, Übersetzung oder Content-Erstellung. Beim Feintuning werden die Modellparameter anhand der Nuancen der speziellen Daten, mithilfe derer das Modell trainiert wird, entsprechend angepasst, um die gewünschte Aufgabe besser auszuführen.
Vortraining mit großen Datensätzen
In der Vortrainingsphase lernt das Modell Sprachmuster. Die LLMs werden mit riesigen Mengen von Textdaten (Bücher, Artikel, Websites etc.) gefüttert. So lernen sie in dieser Phase die Struktur der Sprache kennen, einschließlich Grammatik, Syntax und Kontext. Dieses Training ermöglicht es dem Modell, Sprachmuster zu verstehen und vorherzusagen.
Iterative Optimierung
LLMs durchlaufen oft mehrere Trainings- und Feintuning-Zyklen. Mit jeder Iteration werden sie besser darin, Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Feedback und neue Daten können genutzt werden, um ihre Leistung immer weiter zu verbessern.
Verstehen von Kontext mittels Aufmerksamkeitsmechanismen
Ein wesentliches Merkmal von LLMs ist der „Aufmerksamkeitsmechanismus“. Er ermöglicht es dem Modell, die Relevanz verschiedener Wörter in einem Satz abzuwägen. Im Satz „Die Katze saß auf der Matte“ lernt das Modell beispielsweise, dass „Katze“ eng mit „saß“ und „Matte“ zusammenhängt. Dieses Verständnis von Kontext und der Beziehungen zwischen Wörtern ist essenziell, um kohärenten und kontextuell passenden Text zu generieren.
LLMs sind in vieler Hinsicht ungewöhnlich: Sie lernen selbstständig und sind zumindest theoretisch in der Lage, ein menschliches Maß an Kognition zu entwickeln. Das bedeutet auch, dass LLMs besonders breite Einsatzmöglichkeiten für große wie kleine Unternehmen – und auch für Einzelpersonen – bieten.
Einsatzbeispiele für generative KI
Das Potenzial der generativen KI ist vielversprechend. Sie hat zweifellos die Fantasie der Öffentlichkeit angeregt und Unternehmen zeigen enormes Interesse an den Möglichkeiten von KI und LLMs. Die generative KI steht im Begriff, die Produktivität auf globaler Ebene zu revolutionieren, und hat das Potenzial, jährlich Billionen zur Weltwirtschaft beizutragen.
Die primären Nutznießer der generativen KI sind Kundenbetrieb, Marketing, Vertrieb, Software Engineering und F&E. KI kann Geschäftsabläufe erheblich optimieren und beispielsweise Interaktionen mit Kunden verbessern, Marketinginhalte erstellen und aus natürlicher Sprache Programmiercode generieren. Darüber hinaus bietet sie auch vielversprechende Möglichkeiten im Alltag von Einzelpersonen.
Vor allem aber gestaltet die generative KI die gesamte Arbeitswelt um, indem sie Aufgaben automatisiert, die momentan noch die Zeit von Arbeitnehmern in Anspruch nehmen – wobei höher bezahlte und wissensbasierte Arbeitsplätze stärker betroffen sind als andere.
Use Cases für Einzelpersonen
Selbst im Alltag bietet die generative KI bereits ein klares Potenzial für die Steigerung der menschlichen Produktivität. Nehmen wir zum Beispiel das Lernen. Generative KI kann die Interaktionen von Lernenden analysieren, um hochgradig personalisierte Lerninhalte zu erstellen, die auf individuelle Bedürfnisse und Vorlieben abgestimmt sind und somit jeder einzelnen Person helfen, schneller zu lernen.
Sie kann individuelle Lernpfade aufstellen, die dem einzigartigen Hintergrund und den Interessen jedes Lernenden entsprechen. Das fördert das Lernengagement und steigert Wissensbewahrung sowie die Aneignung neuer Kompetenzen.
Generative KI kann die Benotung automatisieren und Schülern individuelles Feedback geben, wodurch das Lehrpersonal Zeit spart und Lernende wertvolle Rückmeldungen erhalten. Schüler können so ihre Stärken und Schwächen besser verstehen und sich auf verbesserungsbedürftige Bereiche konzentrieren.
Im Alltag kann die generative KI manuelle und repetitive Aufgaben automatisieren und so Zeit für komplexere und kreativere Aufgaben freigeben. Die KI kann zum Beispiel als persönlicher Assistent fungieren, Meetings einplanen, Routine-E-Mails verwalten, den Kalender organisieren und Arbeiten überprüfen oder genehmigen, für die jemand die Aufsichtspflicht trägt.
Use Cases für kleine Unternehmen
Generative KI kann kleinen Unternehmen auf verschiedene Weise helfen, ihre Produktivität zu steigern, Abläufe zu optimieren und die Kundenerfahrung zu verbessern. Hier einige Beispiele:
Bereitstellung von Analysen:
Generative KI kann kleinen Unternehmen helfen, verstreute Daten zu organisieren und hilfreiche, entscheidungsrelevante Erkenntnisse in natürlicher Sprache zu gewinnen, um einen reibungslosen und verlässlichen Betrieb zu gewährleisten und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Verbesserung des Kundendienstes:
Generative KI kann verwendet werden, um auf Unternehmenswebsites personalisierte, automatische Chatbots zu betreiben und damit Rund-um-die-Uhr-Support zu bieten, neue Leads auszuwerten und zu generieren sowie häufige Fragen zu beantworten. Mithilfe von KI können Kundenanfragen, die per Live-Chat, Telefon oder E-Mail eingehen, sofort beantwortet werden, wobei die menschliche Note erhalten bleibt und die Kundenzufriedenheit verbessert wird.
Automatisierung von Marketing und Vertrieb:
Ob Blog-Beiträge, Social-Media-Inhalte oder andere Marketingmaterialien: Generative KI spart kleinen Unternehmen Zeit und Ressourcen. Sie kann Vertriebsmitarbeitern als virtueller Assistent dienen und Aufgaben wie das Schreiben von E-Mails, das Planen von Meetings sowie die Vorbereitung von Notizen für ein Arbeitstreffen automatisieren. Auf diese Weise ermöglicht es die KI den Vertriebsteams, sich ganz auf den Abschluss von Geschäften zu konzentrieren.
Durch den Einsatz generativer KI sind kleine Unternehmen dazu in der Lage, ihren Betrieb zu optimieren, die Kundenerfahrung zu verbessern und sich auf dem Markt einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Use Cases für Großunternehmen
Für große Unternehmen bietet generative KI enorm viele Einsatzmöglichkeiten. Das ist zum Teil darauf zurückzuführen, dass Großunternehmen das nötige Budget haben, um KI genau an ihre Anforderungen anzupassen oder sogar eigene Modelle von Grund auf selbst zu erstellen. Einige der Bereiche, in denen große Unternehmen generative KI einsetzen, sind:
Kommunikationsströme im Marketing:
Vom Versenden personalisierter E-Mails in großem Umfang bis hin zur Content-Erstellung kann die generative KI fest in CRM-Systeme integriert werden, um das Marketing zu automatisieren. Diese KI-Tools werden auch zunehmend in Projektmanagement-Plattformen integriert, um Kommunikation und Workflows zu automatisieren, wobei ständig neue Tools hinzukommen.
Unterhaltungsmedien:
KI-Technologien werden auch immer häufiger eingesetzt, um Grafiken in Filmen und Videospielen, Audiodateien für Musik und Podcasts sowie Charaktere für virtuelle Erzählungen zu generieren. Sie assistieren beim Verfassen von Drehbüchern und bei der Erstellung interaktiver NPCs, und es ist bereits abzusehen, dass sie in Zukunft in Filmen und Medieninhalten eine bedeutende Rolle einnehmen werden.
Softwareentwicklung:
Generative KI rationalisiert den Softwareentwicklungsprozess, indem sie wiederkehrende Aufgaben automatisiert, Codeschnipsel generiert und in Echtzeit Programmiervorschläge liefert, was die Produktivität und Effizienz von Entwicklern steigert. Diese sind damit in der Lage, sich auf die komplexeren und kreativeren Aspekte ihrer Projekte zu konzentrieren, und können so schneller Prototypen erstellen, Tests durchführen und letztlich die Produkte schneller auf den Markt bringen.
Leistungsmanagement und Coaching:
Generative KI unterstützt das Mitarbeiter-Coaching durch die Analyse von Anrufdaten und Kundenstimmung und hilft Managern, Leistung zu bewerten und Verbesserungen anzuleiten. Sie erleichtert Performance Reviews und Feedbackprozesse für Mitarbeiter, was wiederum die Mitarbeiterproduktivität steigert.
Business Intelligence:
Generative KI ist hervorragend geeignet, um große Datenmengen, insbesondere unstrukturierte und qualitative Daten, zusammenzufassen und so Business Intelligence und Reporting zu verbessern. Sie leistet bahnbrechende Arbeit in der Erstellung von Datengeschichten, die ein tieferes Verständnis von Datensätzen ermöglichen.
Pharmazeutische Wirkstoffforschung:
KI beschleunigt die Entdeckung und Entwicklung neuer Medikamente, generiert neue Moleküle und sagt Ergebnisse klinischer Studien voraus. Die medizinische Diagnostik und Bildgebung sind weitere Anwendungsfälle, und die KI zeigt auch Potenzial in der Pathologie – mit Tools wie ChatGPT, die bereits medizinische Prüfungen bestanden haben und bei der Identifizierung von Krankheiten helfen.
Intelligente Fertigung und Predictive Maintenance:
KI unterstützt innovatives Design und die vorausschauende Wartung in der Fertigung, indem sie Aufgabenlisten und Workflow-Vorschläge bereitstellt. Sie wird auch beim inversen Design eingesetzt, um neue Materialien zu erzeugen.
Generative KI ist für eine Vielzahl von Einsatzbereichen geeignet, von denen viele noch gar nicht bekannt sind. Man könnte sogar sagen, dass wir erst am Anfang stehen und viele der bedeutendsten Use Cases noch entdeckt werden müssen, was eine wahre Explosion der Produktivität zur Folge haben wird.
Welche Risiken birgt die generative KI?
Zu Beginn, als Einzelpersonen und Unternehmen anfingen, generative KI zu nutzen, zeigten sich allmählich die Grenzen der generativen KI. LLMs können beispielsweise die Quelle ihrer Inhalte nicht immer eindeutig identifizieren, was es Nutzern erschwert, die Glaubwürdigkeit und Herkunft der Informationen zu beurteilen.
Die Bewertung von in Quellen vorhandenen kognitiven Verzerrungen kann eine Herausforderung darstellen, da generative KI Inhalte oft neu verpackt, ohne Einblicke in inhärente Bias zu bieten. Ein weiteres großes Problem ist die schwierige Ermittlung von Ungenauigkeiten, da KI-generierte Inhalte oft realistisch und überzeugend klingen, selbst wenn sie inhaltlich falsch sind.
Darüber hinaus kann es eine äußerst komplexe Aufgabe sein, zu verstehen, wie diese Systeme an neue oder sich entwickelnde Situationen anzupassen sind.
Herausforderungen beim Einsatz generativer KI
Die Einführung von KI ist folglich mit einer Reihe einzigartiger Herausforderungen verbunden. Von der Bewältigung der technischen Komplexität bis hin zur Auseinandersetzung mit ethischen Bedenken: Unternehmen müssen sich in einer komplexen Landschaft zurechtfinden, um das Potenzial der generativen KI zu nutzen.
Es besteht eine Mischung aus technischen Hürden wie der Integration von Legacy-Systemen und der Umsetzung von Datenschutzrichtlinien, und auch Urheberrechtsfragen und die Auswirkungen für das Personal müssen berücksichtigt werden. Erst wenn Organisationen diese Herausforderungen besser verstehen, können Sie eine Strategie entwickeln, um künstliche Intelligenz effektiv und verantwortungsbewusst zu nutzen und neue Chancen für Innovation und Wachstum zu erschließen. Zu den Herausforderungen gehören:
Genauigkeit und Halluzinationen
Generative KI weist Grenzen auf, was die Richtigkeit und das Phänomen der Halluzinationen betrifft. LLMs können gelegentlich inhaltlich falsche oder unzuverlässige Ergebnisse liefern, was auf vorhandene Bias in den Trainingsdaten, fehlenden „gesunden Menschenverstand“ und die Abhängigkeit des Modells von statistischen Mustern zurückzuführen ist.
Die Herausforderung der Genauigkeit beinhaltet auch ein Phänomen, bei dem das Modell Text generiert, der falsch, unsinnig oder frei erfunden ist – die sogenannten Halluzinationen. Die Genauigkeit des KI-Outputs zu überprüfen ist absolut unerlässlich, da selbst die am glaubwürdigsten klingenden Ergebnisse Fehler enthalten können.
Eine Möglichkeit, dem Risiko zu begegnen, ist die Anonymisierung der Daten, die KI-Engines zur Verfügung gestellt werden. Andere Unternehmen entscheiden sich dafür, private Instanzen der Basismodelle zu verwenden – anstatt der öffentlichen Modelle großer Technologieunternehmen. Alternativ können Unternehmen auch eigene KI-Modelle trainieren, mit denen sie ihre IP sowie personenbezogene Daten schützen können.
Cybersicherheit
Ein weiteres bedeutendes Risiko ist die enorme Vergrößerung des Cyber-Fußabdrucks durch Gen KI, was den unbefugten Zugriff selbst auf sensible Daten erheblich erleichtern kann. Es besteht auch nach wie vor große Ungewissheit darüber, wie Unternehmen, die generative KI verwenden, angemessen vor Angreifern geschützt werden können, die mittels „Prompt Injection“ versuchen, an private Daten zu gelangen.
Zum gegenwärtigen Zeitpunkt stellen die Cybersicherheitsrisiken eines der Haupthindernisse für die breite Einführung generativer KI dar, zumal viele der Risiken noch nicht ausreichend untersucht sind und weiterer Forschungsbedarf besteht.
Geistiges Eigentum
Eines der größten Risiken für Unternehmen besteht darin, dass ihre Intellectual Property und sensiblen Daten bei der Nutzung des KI-Modells offengelegt werden könnten. Ein Beispiel hierfür wäre ein öffentlich zugänglicher Chatbot, der während der Verwendung durch einen externen Benutzer sensible Inhalte preisgibt.
Kosten
In anderen Fällen sind es die Kosten, die eine schnellere Einführung der Gen KI verhindern. Diese lassen sich grob in zwei Kategorien einteilen: Training und Einrichtung einerseits, und auf der anderen Seite die Betriebskosten, da KI enorme Rechenressourcen erfordert.
Wenn Unternehmen Open-Source-Modelle verwenden, müssen für das Training der Modelle besonders viel Zeit, Aufwand und Kosten aufgewendet werden. Allerdings sind viele KI-Tools kostenlos verfügbar, sodass Mitarbeiter kleiner Unternehmen beispielsweise einen großen Nutzen aus Bard und ChatGPT ziehen können, ohne einen Cent dafür zu bezahlen.
Schließlich ist es bei vielen Anwendungsfällen erforderlich, sorgfältig auf sogenannte Bias zu achten. Modelle geben oft die in den Trainingsdaten enthaltenen Bias wieder, was zu verzerrten oder ungerechten Ergebnissen führen kann. Dies birgt erhebliche Risiken, insbesondere wenn diese Modelle in sensiblen Bereichen wie Personalwesen, Strafverfolgung oder Gesundheitswesen verwendet werden. Dementsprechend sollte ein Unternehmen, das zum Beispiel Kreditanträge bewertet, beim Einsatz von KI-Modellen unbedingt auf mögliche Bias achten.
Best Practices für den Einsatz generativer KI
Was also können Einzelpersonen und Unternehmen tun, um die Vorteile generativer KI zu nutzen und gleichzeitig potenzielle Risiken zu vermeiden? Hier einige wichtige Faktoren:
Genauigkeit:
Trainieren Sie KI-Modelle soweit möglich mit Ihren eigenen Daten, um zuverlässige Ergebnisse zu erzielen, und achten Sie dabei auf Genauigkeit, Präzision und Recall. Transparenz in Bezug auf Unsicherheiten in den KI-Antworten ist von entscheidender Bedeutung, wozu auch die Angabe von Quellen und die Erklärung der KI-Argumentation gehören. Vor allem anderen sollte immer gewährleistet sein, dass ein Mensch den Output der KI an einem bestimmten Punkt überprüft.
Sicherheit:
Verfolgen Sie einen Safety-first-Ansatz, indem Sie vorhandene Bias, Toxizität und schädliche Ergebnisse durch Assessment-Prozesse und den Schutz personenbezogener Daten reduzieren. Sicherheitsbewertungen sind ebenfalls wichtig, um Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben.
Ehrlichkeit:
Es ist wichtig, die Herkunft der Daten sowie die Zustimmung zu ihrer Verwendung zu respektieren. Es wird empfohlen, Daten aus offenen Quellen sowie von Nutzern frei zur Verfügung gestellte Daten zu verwenden. Außerdem sollten KI-generierte Inhalte eindeutig identifizierbar sein, z. B. anhand von Wasserzeichen.
Befähigung:
Anstatt Menschen zu ersetzen, sollte die KI die menschliche Entscheidungsfindung unterstützen, insbesondere in vertraulichen Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen. Auch die Zugänglichkeit und der respektvolle Umgang mit denjenigen, die Inhalte zur Verfügung stellen und Daten annotieren, muss gewährleistet sein.
Ein letzter Punkt, den es zu berücksichtigen gilt, ist die Nachhaltigkeit, denn die Auswirkungen generativer KI auf die Umwelt sind leider erheblich. Es werden zwar bereits Anstrengungen unternommen, um ihren Umfang und Energieverbrauch zu verringern und so ihre CO2-Bilanz zu verbessern, doch sowohl Einzelpersonen als auch Unternehmen sollten sich darüber im Klaren sein, dass der Einsatz generativer KI zu den Kohlenstoffemissionen beiträgt.
OVHcloud und generative KI
Cloud Computing
OVHcloud bietet ein umfassendes Angebot an Cloud-Computing-Diensten und -Produkten, darunter die Public Cloud für den täglichen KI-Gebrauch und das Training von KI. Dazu kommen spezialisierte Lösungen für Webhosting, Domain-Services, Datenanalyse und Netzwerksicherheit.
Verwenden Sie zum Beispiel unsere AI Deploy Funktion für die nahtlose Integration Ihrer Docker-Images. Nutzen Sie API-Anfragen für Ihre Modelle und das Webinterface für die Verwaltung Ihrer Produktionsanwendungen – OVHcloud kümmert sich um die komplexe Infrastrukturverwaltung und das Sicherheitsmanagement der Umgebung. Ein weiteres unkompliziertes Produkt ist AI Notebooks, das Data Scientists die Untersuchung von Daten und das Testen von KI-Modellen erleichtert.
Cloud GPU
OVHcloud hat in Zusammenarbeit mit NVIDIA eine fortschrittliche Cloud-GPU-Beschleunigungsplattform für Deep Learning und High Performance Computing entwickelt. Diese Plattform verfügt über eine Reihe von NVIDIA-Grafikkarten, darunter H100-, A100-, L40S-, L4- und V100S-GPUs, die die Serverless-KI-Lösung von OVHcloud durch bemerkenswerte Funktionen ergänzen.
Daher kann unsere GPU-Beschleunigungsplattform in verschiedenen Kontexten eingesetzt werden: als Cloud-Instanz, innerhalb eines Managed Kubernetes Clusters, in einer Serverless-Konfiguration (AI Solutions) oder im Bare-Metal-Betrieb.
AI & Machine Learning
Bei allen seinen KI-Lösungen legt OVHcloud großen Wert auf Datenschutz und Compliance mit Vorschriften wie der DSGVO. Darüber hinaus bieten wir Support für verschiedene Branchen.