Seit ChatGPT im November 2022 auf den Markt kam, hat generative KI (gen AI) eine lange Entwicklung durchgemacht. Jeden Monat werden neue Tools, Regeln oder iterative technologische Fortschritte eingeführt. Trotz der anfänglichen Ängste haben KI und maschinelles Lernen das Potenzial, Gutes zu bewirken, wie in Bereichen wie medizinischer Bildanalyse und hochauflösender Wettervorhersage gezeigt wurde. Die Verbreitung von KI hat in den letzten Jahren zugenommen, und Investitionen in KI nehmen zu. Werkzeuge wie ChatGPT und Bildgenerator DALL-E haben das Potenzial, die Art und Weise, wie verschiedene Arbeitsumgebungen gestaltet sind, zu verändern.
Organisationen aller Art streben danach, gen AI-Tools in ihre Geschäftsmodelle zu integrieren, um von den damit verbundenen wirtschaftlichen Vorteilen zu profitieren. Laut McKinsey könnten gen AI-Anwendungen bis zu 4,4 Billionen US-Dollar jährlich zur globalen Wirtschaft beitragen. Es ist möglich, dass in den nächsten drei Jahren alles im Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbereich, was nicht mit KI verbunden ist, als veraltet oder unwirksam angesehen wird. Bevor dieser potenzielle Wert realisiert werden kann, müssen jedoch einige Fragen geklärt werden: Was bedeutet gen AI, wie wurde sie entwickelt und was bedeutet sie für Menschen und Organisationen?
Künstliche Intelligenz befasst sich damit, Maschinen dazu zu bringen, menschliche Intelligenz zu imitieren und Aufgaben auszuführen. Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der Modelle entwickelt werden, die aus Datenmustern lernen können, ohne menschliche Anweisungen zu erhalten. Unterschiedliche Arten von maschinellen Lernmodellen wurden im Laufe der Zeit entwickelt, beginnend mit klassischen statistischen Techniken bis hin zu generativer KI, die die Fähigkeit besitzt, auf Anfrage Bilder oder Texte zu erstellen.
Der Bau eines generativen KI-Modells war bisher ein großes Unterfangen, das nur von wenigen technischen Schwergewichten versucht wurde. Unternehmen wie OpenAI, DeepMind und Meta haben Milliarden Dollar ausgegeben, um solche Modelle zu entwickeln. Generative KI-Modelle können realistisch wirkende Inhalte produzieren, die von menschengenerierten Inhalten kaum zu unterscheiden sind. Die Genauigkeit und Qualität der Ausgaben hängt von der Modellqualität und der Übereinstimmung mit dem Verwendungszweck ab.
Es gibt bestimmte Risiken im Zusammenhang mit generativen KI-Modellen, darunter falsche oder voreingenommene Ausgaben sowie mögliche rechtliche und ethische Probleme. Diese Risiken können durch eine sorgfältige Auswahl der Trainingsdaten, die Verwendung spezialisierter Modelle und die Einbindung von Menschen in den Prozess minimiert werden. Die Integration von generativen KI-Tools in Unternehmen erfordert ein bewusstes Risikomanagement und eine ständige Überwachung der regulatorischen Entwicklungen.