{"id":48484,"date":"2023-09-19T13:05:39","date_gmt":"2023-09-19T11:05:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/?p=48484"},"modified":"2025-01-15T12:52:16","modified_gmt":"2025-01-15T11:52:16","slug":"generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/","title":{"rendered":"Generative AI und was du schon immer dar\u00fcber wissen wolltest"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_83 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Was-ist-Generative-AI\" >Was ist Generative AI?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Wie-funktioniert-Generative-AI\" >Wie funktioniert Generative AI?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Generative-AI-%E2%80%93-Historie\" >Generative AI \u2013 Historie<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Warum-steht-Generative-AI-aktuell-so-stark-im-Fokus-der-oeffentlichen-Aufmerksamkeit\" >Warum steht Generative AI aktuell so stark im Fokus der \u00f6ffentlichen Aufmerksamkeit?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Wie-lange-beschaeftigen-sich-Menschen-bereits-mit-Generative-AI\" >Wie lange besch\u00e4ftigen sich Menschen bereits mit Generative AI?<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Qualitaet-und-Grenzen-von-Generative-AI\" >Qualit\u00e4t und Grenzen von Generative AI<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Welche-Qualitaet-wird-aktuell-mit-Generative-AI-erreicht\" >Welche Qualit\u00e4t wird aktuell mit Generative AI erreicht?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Was-sind-die-derzeitigen-Grenzen-von-Generative-AI\" >Was sind die derzeitigen Grenzen von Generative AI?<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Wer-sind-die-grossen-Player-in-der-Generative-AI\" >Wer sind die gro\u00dfen Player in der Generative AI?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Tech-Giganten\" >Tech-Giganten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Open-Source-Community\" >Open-Source-Community<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Europa\" >Europa<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-13\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Rechenkapazitaet\" >Rechenkapazit\u00e4t<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-14\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Was-sind-die-derzeitigen-Entwicklungen-in-der-Generative-AI\" >Was sind die derzeitigen Entwicklungen in der Generative AI?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-15\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Welche-Risiken-und-Bedenken-gibt-es-in-Bezug-auf-Generative-AI\" >Welche Risiken und Bedenken gibt es in Bezug auf Generative AI?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-16\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Rechtliche-Risiken\" >Rechtliche Risiken<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-17\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Gesellschaftliche-Risiken\" >Gesellschaftliche Risiken<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-18\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Ethische-Risiken\" >Ethische Risiken<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-19\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/generative-ai-und-was-du-schon-immer-darueber-wissen-wolltest\/#Fazit\" >Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was-ist-Generative-AI\"><\/span>Was ist Generative AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Generative AI bezeichnet eine Reihe von Methoden, die neue Daten erzeugen, die aussehen wie existierende Daten, die es so aber noch nicht gab. Generative AI unterscheidet sich zu \u201eklassischer\u201c KI darin, dass es hier nicht darum geht, Entscheidungen zu treffen oder Handlungen auszuf\u00fchren, sondern die Erzeugung von t\u00e4uschend echt aussehenden Daten im Vordergrund steht. Bekannte Generative-AI-Modelle sind (Chat)GPT f\u00fcr Texte aller Art und Dall-E, Stable Diffusion und Midjourney f\u00fcr Bilder. Es gibt aber auch Generative-AI-Modelle f\u00fcr Sprache, Musik, Videos, 3D-Daten und mehr.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wie-funktioniert-Generative-AI\"><\/span>Wie funktioniert Generative AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Generative AI basiert auf Machine Learning, um gigantisch gro\u00dfe Datens\u00e4tze zu analysieren und einen Prozess zu erlernen, der diese Daten erzeugen k\u00f6nnte. Es ist hier nicht wichtig, dass der \u201eechte\u201c Entstehungsprozess erlernt wurde; es geht nur darum, dass dieser Prozess Daten erzeugt, die so aussehen wie der zugrundeliegende Datensatz. Je nach Anwendung gibt es im Moment zwei dominante Ans\u00e4tze:<\/p>\n<p>Texte werden meist von Large Language Models (LLMs) generiert, die mit Self-Supervision und mit Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) trainiert wurden. Bei Self-Supervision lernt das LLM die Struktur von Text, indem es das jeweils n\u00e4chste Wort in einem Text vorhersagt. Mit RLHF werden dann die Antworten des Modells erst von Menschen und sp\u00e4ter vom Computer bewertet und so verbessert. RLHF ist ein Hauptgrund f\u00fcr den Erfolg von ChatGPT.<\/p>\n<p>Bildsynthese basiert momentan vor allem auf Diffusion Models. Diese Modelle lernen einen Rauschprozess, der Bilder in vielen kleinen Schritten in wei\u00dfes Rauschen umwandelt. F\u00fcr die Synthese wird dieser Prozess dann umgekehrt. Ausgehend von zuf\u00e4lligem Rauschen entfernt das Modell dann in vielen kleinen Schritten das Rauschen, bis am Ende ein t\u00e4uschend echtes Bild entstanden ist. Dieser R\u00fcckw\u00e4rtsprozess kann mittels <em>Guidance<\/em> gesteuert werden, um z. B. ein Bild zu erzeugen, das zu einer Textbeschreibung passt oder ein Foto stilisiert.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Generative-AI-%E2%80%93-Historie\"><\/span>Generative AI \u2013 Historie<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Warum-steht-Generative-AI-aktuell-so-stark-im-Fokus-der-oeffentlichen-Aufmerksamkeit\"><\/span>Warum steht Generative AI aktuell so stark im Fokus der \u00f6ffentlichen Aufmerksamkeit?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Obwohl Forscher:innen sich schon seit den 1950er-Jahren mit generativen Modellen besch\u00e4ftigen und sich die Entwicklungsrate in den letzten Jahren z.\u00a0B. durch Diffusion Models deutlich gesteigert hat, beobachteten wir mit Tools wie ChatGPT aktuell gro\u00dfe Durchbr\u00fcche in der Generative-AI-\u00c4ra. Die Gr\u00fcnde f\u00fcr diesen Erfolg und die damit einhergehende rekordverd\u00e4chtige Popularit\u00e4t sind zum einen die Verf\u00fcgbarkeit von Rechenleistung und zum anderen der Zugang zu gro\u00dfen Datens\u00e4tzen f\u00fcr das Training dieser Modelle. Auch durch das intensive Marketing der beteiligten Firmen hat diese Entwicklung aktuell und seit Monaten eine gro\u00dfe Aufmerksamkeit in den Medien, allen Kan\u00e4len und beim Publikum erreicht, deutlich mehr als jede andere Entwicklung in diesem Bereich zuvor.<\/p>\n<p>Diese Werkzeuge, die dank ihrer leichten Verwendbarkeit Millionen von Nutzern in ihr Leben integriert haben, sorgen zugleich f\u00fcr gro\u00dfe \u00c4ngste und Unsicherheit, die teilweise durch Unwissenheit entstehen. Darunter fallen Sorgen in Bezug auf den Abbau von Arbeitspl\u00e4tzen, Fehlinformationen, Urheberrechtsverletzungen und mehr. Auf diese Bedenken gehen wir sp\u00e4ter noch n\u00e4her ein. Auch aufgrund der Schwere dieser Bedenken zieht Generative AI gro\u00dfe Aufmerksamkeit auf sich.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wie-lange-beschaeftigen-sich-Menschen-bereits-mit-Generative-AI\"><\/span>Wie lange besch\u00e4ftigen sich Menschen bereits mit Generative AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Die Essenz von Generative AI existiert praktisch bereits seit den Anf\u00e4ngen der Informatik. Zu Anfang waren die Ans\u00e4tze noch einfach und algorithmisch. Prominente Beispiele sind die algorithmischen Kunstwerke AARON von Harold Cohen, die dieser seit den fr\u00fchen 1970ern entwickelte. Die Grundlage heutiger Ans\u00e4tze, die generativen Modelle, wird ebenfalls schon sehr lange erforscht und angewendet. Klassische generative Modelle lernen die Form bzw. die Verteilung von Daten mithilfe von parametrischen Modellen oder beschreiben die Entstehungsprozesse durch <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/leistungen\/data-science\/mathematische-modellierung\/\">mathematische Modellierung<\/a>. Diese Methoden k\u00f6nnen auch im Kontext von Generative AI eingesetzt werden. Texterzeugung mit Hidden Markov Models ist zum Beispiel eine beliebte \u00dcbungsaufgabe im Informatikstudium. Allerdings sind diese Ergebnisse selten so gut wie mit ChatGPT.<\/p>\n<p>Mit Deep Learning kamen auch neue generative Modelle: RNNs und LSTMs (Textmodelle, die inzwischen durch Transformer wie GPT abgel\u00f6st wurden) wurden unter anderem f\u00fcr Dialogsysteme eingesetzt. Eine Google-Scholar-Suche nach \u201eQuestion Answering LSTM\u201c liefert beispielsweise \u00fcber 53.000 Treffer. Im Bereich Bildsynthese waren GANs lange Zeit der \u201eStand der Kunst\u201c . Popul\u00e4r waren hier zum Beispiel StyleGAN, mit dem Fotos in Gem\u00e4lde im Stil beliebter K\u00fcnstler umgewandelt werden k\u00f6nnen, oder die Seite this-person-does-not-exist.com, die Portraits von Personen erzeugt, die es gar nicht gibt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Qualitaet-und-Grenzen-von-Generative-AI\"><\/span>Qualit\u00e4t und Grenzen von Generative AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Welche-Qualitaet-wird-aktuell-mit-Generative-AI-erreicht\"><\/span>Welche Qualit\u00e4t wird aktuell mit Generative AI erreicht?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>In den letzten Jahren wurden gro\u00dfe Fortschritte in der Generierung komplexer Formate gemacht. Dies betrifft vor allem die Bereiche Text und visueller Content. LLMs generieren unterschiedliche Textstrukturen, die von Menschen geschriebenen Texten sehr nahekommen. Bei Bildern l\u00e4sst sich nicht immer sofort entscheiden, ob diese von einer KI generiert wurden. \u00c4hnliches gilt f\u00fcr Audio, Video und 3D-Modellierung.<\/p>\n<p>Ganz so gut wie menschliche Intelligenz ist die KI aber noch nicht. Die Modelle besitzen kein umfassendes Weltwissen und \u2013 wenn \u00fcberhaupt \u2013 nur ein begrenztes Verst\u00e4ndnis von Semantik. Neue Kontexte, die nicht in den Trainingsdaten abgebildet sind, \u00fcberfordern die Modelle noch. Au\u00dferdem gilt, dass die Kreativit\u00e4t generativer KI noch begrenzt ist. Besonders bei komplexen Aufgaben ist die KI auf sehr genaue Anweisungen angewiesen \u2013 Menschen k\u00f6nnen hingegen auch mit kurzen, unvollst\u00e4ndigen oder sogar falschen Anweisungen arbeiten.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was-sind-die-derzeitigen-Grenzen-von-Generative-AI\"><\/span>Was sind die derzeitigen Grenzen von Generative AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Generative-AI-Modelle beziehen ihr Wissen und K\u00f6nnen aus den Daten, auf denen sie trainiert wurden. Auf Basis dieser Daten sind die Modelle in der Regel sehr gut darin, Muster zu erkennen und semantische Br\u00fccken zu schlagen. Faktisches Wissen, das nicht in den Daten steckt, kann ein Modell dagegen nur schwer aus dem Kontext erschlie\u00dfen.<\/p>\n<p>Ein Beispiel: Ein Generative-AI-Modell f\u00fcr Sprache, das vor der russischen Invasion in der Ukraine trainiert wurde, hat kein Wissen \u00fcber dieses Ereignis, d.\u00a0h. es wird nicht f\u00e4hig sein, korrekte Texte dar\u00fcber zu verfassen. Allerdings versucht ein Generative-AI-Modell immer eine Antwort zu produzieren. Diese Antwort mag syntaktisch richtig sein und auch stilistisch richtig klingen, beinhaltet aber falsche Fakten. Man spricht hier davon, dass das Modell <em>halluziniert<\/em>.<\/p>\n<p>Auch bei generierten Bildern ist dieses Halluzinieren ein Problem. Ein Beispiel daf\u00fcr war vor einiger Zeit ein Modell, welches bei hohen Zoom-Stufen die Bilder eines Samsung-Smartphones verbesserte. Das Problem: Dieses Modell f\u00fcgte in Fotos von einem verwaschenen gelben Kreis mit dunklen Flecken einen Mond ein \u2013 weil es genau das eben anhand der Trainingsdaten gelernt hatte.<\/p>\n<p>Sowohl f\u00fcr visuelle als auch textuelle Generative-AI-Modelle zeigt sich, dass beide noch Probleme haben, gr\u00f6\u00dfere Kontexte korrekt zu produzieren. W\u00e4hrend k\u00fcrzere Abs\u00e4tze bereits konsistent geschrieben werden k\u00f6nnen, nimmt die Qualit\u00e4t f\u00fcr l\u00e4ngere Texte ab. Das zeigt sich durch falsche und fehlende Referenzen innerhalb von Texten mit zunehmender L\u00e4nge.<\/p>\n<p>Aber auch f\u00fcr visuelle Modelle gilt dies. So \u00e4ndern z.\u00a0B. Modelle, die Videos erzeugen, h\u00e4ufig die Haarfarbe der Protagonisten. F\u00fcr alle Modelle gilt, dass sie Schwierigkeiten haben, H\u00e4nde korrekt zu erzeugen. Das liegt daran, dass die menschliche Hand sehr viele Positionen einnehmen kann und es daher in den Trainingsdaten sehr viele Varianten von H\u00e4nden gibt. Das Modell hat demnach Schwierigkeiten, H\u00e4nde als solche richtig zu generalisieren.<\/p>\n<p>Zudem f\u00fchrt auch der Bias, also die Voreingenommenheit, die in den Trainingsdaten steckt, zu Problemen. Fragt man etwa das Midjourney-Modell danach, wie Professor:innen aus den jeweiligen Fachgebieten aussehen, erzeugt es \u2013 gefragt nach einem\/einer Wirtschaftsprofessor:in \u2013 ein Bild von einem Mann im Anzug. Gefragt nach dem\/der Professor:in aus der Anthropologie erzeugt es das Bild einer Frau im Alt-Hippie-Look.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wer-sind-die-grossen-Player-in-der-Generative-AI\"><\/span>Wer sind die gro\u00dfen Player in der Generative AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der Markt erstreckt sich gr\u00f6\u00dftenteils auf die USA, da viel Kapital und Rechenleistung ben\u00f6tigt werden, um die Forschung voranzutreiben. Die gro\u00dfen Tech-Unternehmen bilden hierbei ein Monopol (OpenAI, Microsoft, Meta, Google). W\u00e4hrenddessen etabliert sich die Open-Source-Community zunehmend als ein weiterer gro\u00dfer Player (Hugging Face). Auch in Europa sehen wir viel Bewegung (Stability AI, Mistral AI, Aleph Alpha, Nyonic, m\u00f6glicherweise LEAM).<\/p>\n<p>In den letzten Jahren hat sich jedoch gezeigt, dass die Tech-Giganten mit viel Kapital, Ressourcen und Zugang zu gro\u00dfen Datenmengen den Generative-AI-Markt besetzen. Die akademische Forschung ist dadurch limitiert, dass gro\u00dfe Experimente nicht so einfach finanziert werden k\u00f6nnen. Es entstanden jedoch bereits Kooperationen zwischen beispielsweise der Ludwig-Maximilians-Universit\u00e4t M\u00fcnchen und dem Start-up Stability AI, wodurch Stable Diffusion zug\u00e4nglich gemacht werden konnte.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tech-Giganten\"><\/span>Tech-Giganten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><strong>OpenAI<\/strong><\/p>\n<p>Mit GPT-3, GPT-4, ChatGPT Plus, Dall-E und InstructGPT ist <a href=\"https:\/\/openai.com\/\">OpenAI<\/a> derzeit eines der f\u00fchrenden Unternehmen im Generative-AI-Umfeld. Nachdem Microsoft 2019 und 2021 in OpenAI investiert hatte, <a href=\"https:\/\/openai.com\/blog\/openai-and-microsoft-extend-partnership\" rel=\"\">k\u00fcndigten Microsoft und OpenAI im Januar 2023 die Verl\u00e4ngerung ihrer Partnerschaft<\/a> an.<\/p>\n<p><strong>Microsoft<\/strong><\/p>\n<p>Auch Microsoft r\u00fcckt verst\u00e4rkt mit eigenen Produkten wie Microsoft 365 Copilot, Microsoft Dynamics 365 Copilot, Microsoft Security Copilot und der KI-Integration in Bing in den Vordergrund.<\/p>\n<p><strong>Meta<\/strong><\/p>\n<p>Meta ver\u00f6ffentlichte viele Modelle, u.\u00a0a. OPT, OPT-IML, die Llama-Modelle und Alpaca. Mit LLaMA\u00a02 ist nun auch die kommerzielle Nutzung erlaubt und es \u00f6ffnen sich T\u00fcren zu Innovationen in der Open-Source-Welt.<\/p>\n<p><strong>Google<\/strong><\/p>\n<p>Google spielt mit Bard und PaLM in Bezug auf die Skalierung in der Generative AI gro\u00df mit. Dabei ist <a href=\"https:\/\/www.deepmind.com\/\">Google DeepMind<\/a> (ehemals Google Brain und DeepMind) heute eines der gr\u00f6\u00dften innovativen Forschungslabs.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Open-Source-Community\"><\/span>Open-Source-Community<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Neben den gro\u00dfen Investoren etabliert sich die Open-Source-Community ebenfalls als konkurrenzf\u00e4higer Player. Sie genie\u00dft mit ihrem Fokus auf Transparenz und einfachen Zugang zu neuen Technologien gro\u00dfe Aufmerksamkeit. Dadurch konnte sie bereits viele Forschungsans\u00e4tze weiterverfolgen und Alternativen zu den State-of-the-Art-Modellen geschaffen werden.<\/p>\n<p><strong>Hugging Face<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/huggingface.co\/\">Hugging Face<\/a> startete 2016 mit einer Chatbot-App und ist heute mit dem \u201eOpen-Science\u201c-Ansatz eine der gr\u00f6\u00dften Plattformen f\u00fcr Machine Learning. Mit HF Hub, einer Deployment-Infrastruktur und <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/bigscience\">BigScience<\/a> ist das Unternehmen aus der Community nicht mehr wegzudenken.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Europa\"><\/span>Europa<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><strong>Stability AI<\/strong><\/p>\n<p>Auch in Europa etablieren sich Unternehmen wie Stability AI mit Sitz in London, die sich auf Open-Source-Modelle konzentrieren. <a href=\"https:\/\/laion.ai\/\">LAION<\/a> ist eine deutsche gemeinn\u00fctzige Organisation, die gro\u00dfe Machine-Learning-Modelle und Datens\u00e4tze u.\u00a0a. f\u00fcr <em>Stable Diffusion<\/em> bereitstellt.<\/p>\n<p><strong>Aleph Alpha<\/strong><\/p>\n<p>Ein recht junges Start-up, <a href=\"https:\/\/www.aleph-alpha.com\/\">Aleph Alpha<\/a> aus Heidelberg, forscht an gro\u00dfen Generative-AI-Modellen (u.\u00a0a. <em>Luminous<\/em>) und stellt diese unter anderem f\u00fcr sogenannte kritische Unternehmen bereit, bei denen Datensicherheit und verl\u00e4ssliche Information relevant sind. Mit dem schnellsten europ\u00e4ischen kommerziellen Rechenzentrum und seiner Spezialisierung auf Basistechnologien stellt das Unternehmen einen unabh\u00e4ngigen Konkurrenten f\u00fcr OpenAI in Europa dar.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Rechenkapazitaet\"><\/span>Rechenkapazit\u00e4t<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><strong>NVIDIA<\/strong><\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus spezialisiert sich NVIDIA auf die Bereitstellung von Rechenkapazit\u00e4ten, mit denen u.\u00a0a. LLMs wie <em>ChatGPT<\/em> und <em>Bard<\/em> trainiert wurden. Die heutigen KI-Modelle werden gr\u00f6\u00dfer und brauchen daher Tausende GPUs f\u00fcr die Entwicklung und Bereitstellung. NVIDIA h\u00e4lt dabei den gr\u00f6\u00dften Marktanteil in der KI-Chipherstellung.<\/p>\n<p><strong>LEAM<\/strong><\/p>\n<p>In Deutschland wurde <a href=\"https:\/\/leam.ai\/\">LEAM<\/a> (Large European AI Models) als Initiative des KI-Bundesverbands gegr\u00fcndet, um die Politik davon zu \u00fcberzeugen, die notwendige Infrastruktur f\u00fcr KI-Systeme aus der EU zu f\u00f6rdern.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Was-sind-die-derzeitigen-Entwicklungen-in-der-Generative-AI\"><\/span>Was sind die derzeitigen Entwicklungen in der Generative AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Besonders in den letzten Jahren konnten wir eine erhebliche Vergr\u00f6\u00dferung der Generative-AI-Modelle beobachten. W\u00e4hrend ELMo im Jahr 2018 noch 94 Mio. Parameter z\u00e4hlte, verdreifachte BERT-Large diese nur ein Jahr sp\u00e4ter auf \u00fcber 340 Mio. Parameter. GPT-2 zog 2019 mit 1,5 Mrd. und GPT-3 in 2020 mit 175 Mrd. Parametern nach. Die neuesten Ver\u00f6ffentlichungen wie GPT-4 (1 Billion Parameter) im Jahr 2023 verdeutlichen, wie zeit- und kostenaufwendig die Entwicklung gro\u00dfer Modelle heute geworden ist.<\/p>\n<p>Die LLMs verbesserten sich mit der Zeit im Hinblick auf die Anfrageanalyse als auch die Qualit\u00e4t der Modellausgaben. Eine wesentliche Rolle hierbei spielt Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF), eine Methode, mit der LLMs mithilfe menschlicher Bewertungen lernen. Dadurch kann das Training an die menschliche Evaluierung angepasst und somit ein kontrolliertes Verhalten garantiert werden. Da dies ein recht teurer Prozess sein kann, gehen derzeitige Entwicklungen in Richtung RL Optimizer und Datenqualit\u00e4t.<\/p>\n<p>Neben dem Trend zu gr\u00f6\u00dferen Generative-AI-Modellen gibt es auch den Trend zu kleineren Modellen. Diese liefern eine nicht ganz so gute Qualit\u00e4t, sind daf\u00fcr aber auf Consumer-Hardware lauff\u00e4hig. Au\u00dferdem werden Modelle verbessert, indem diese auf neuen Daten nachtrainiert werden (Fine-tuning). Beispiele hierf\u00fcr sind LoRA und Self-instruct. Control Net zeigt, wie Diffusion Models auf einem <em>Laptop<\/em> mit zus\u00e4tzlichen Nebenbedingungen wie K\u00f6rperhaltung oder Tiefenbildern angereichert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Welche-Risiken-und-Bedenken-gibt-es-in-Bezug-auf-Generative-AI\"><\/span>Welche Risiken und Bedenken gibt es in Bezug auf Generative AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Jede Technologie hat neben ihrem eigentlichen Nutzen immer auch unerwartete Nebenwirkungen. F\u00fcr Generative AI lassen sich diese grob in drei Cluster einteilen: Rechtliche und wirtschaftliche Risiken, Risiken f\u00fcr Gesellschaft und Umwelt sowie Risiken bez\u00fcglich Ethik und Moral.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Rechtliche-Risiken\"><\/span>Rechtliche Risiken<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Rechtliche Risiken sind unter anderem die Verletzung von geistigem Eigentum durch generierte Inhalte (Beispiele: <a href=\"https:\/\/www.pixelstech.net\/article\/1682104779-GitHub-Copilot-may-generate-code-containing-GPL-code\">GPL-Code in Github Copilot<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.theverge.com\/2023\/2\/6\/23587393\/ai-art-copyright-lawsuit-getty-images-stable-diffusion\">Getty Images verklagt Stability AI<\/a>), Haftungsfragen bei Erzeugung verbotener Inhalte sowie Risiken bei Datenschutz und Datensicherheit, auch in Bezug auf die DSGVO. Mit zunehmenden F\u00e4higkeiten der Modelle k\u00f6nnen au\u00dferdem Arbeitspl\u00e4tze verdr\u00e4ngt und\/oder die wirtschaftliche Ungleichheit zwischen denjenigen mit und ohne Zugang zu Generative AI verst\u00e4rkt werden.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Gesellschaftliche-Risiken\"><\/span>Gesellschaftliche Risiken<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Gesellschaftliche Risiken betreffen die Diskriminierung und Verst\u00e4rkung von Vorurteilen (Bias) in den Trainingsdatens\u00e4tzen durch Generative AI. B\u00f6swillige Akteure k\u00f6nnen Generative-AI-Modelle nutzen, um sehr schnell sehr viel Desinformation und Propaganda zu erzeugen und zu verbreiten. Bilder vom <a href=\"https:\/\/www.heise.de\/hintergrund\/Der-KI-Papst-in-Daunenmantel-sollte-eine-Warnung-sein-8146920.html\">Papst in einer Daunenjacke<\/a> oder von <a href=\"https:\/\/www.bbc.com\/news\/world-us-canada-65069316\">Trump, der sich gegen seine Verhaftung wehrt<\/a>, sowie ein <a href=\"https:\/\/m.faz.net\/aktuell\/gesellschaft\/menschen\/zeitschrift-erstellt-ein-interview-mit-michael-schumacher-mithilfe-von-ki-18835507.html\">gef\u00e4lschtes Interview mit Michael Schumacher<\/a> geben einen ersten Vorgeschmack darauf. Da Inhalte so einfach zu erzeugen sind, l\u00e4sst sich Generative AI aber auch f\u00fcr Mobbing durch Deep Fakes, Spam und gezielte Phishing-Angriffe einsetzen.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem werden die Umweltbelastung durch hohe CO\u2082-\u00c4quivalent-Emissionen bei Training und Betrieb der Modelle (siehe <a href=\"https:\/\/www.golem.de\/news\/co2-ausstoss-von-chatgpt-und-co-klimakiller-kuenstliche-intelligenz-2302-171908.html\">Bericht auf golem<\/a>) und die Ausbeutung von Crowd-Workern bei der Erzeugung der Trainingsdaten (<a href=\"https:\/\/time.com\/6247678\/openai-chatgpt-kenya-workers\/\">wie TIME \u00fcber OpenAI berichtet<\/a>) h\u00e4ufig ebenfalls \u00fcbersehen.<\/p>\n<p>Schlie\u00dflich kann der zunehmende Einsatz von Generative AI zu kultureller Erosion f\u00fchren, da die erzeugten Daten keinen kulturellen Kontext enthalten bzw. diejenigen Wertvorstellungen und Normen transportieren, die besonders oft in den Trainingsdaten auftreten \u2013 meist sind das diejenigen aus Nordamerika und Europa.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ethische-Risiken\"><\/span>Ethische Risiken<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Risiken bez\u00fcglich Ethik und Moral sind mangelnde Transparenz, wenn die Modelle in Entscheidungsprozesse involviert sind, und Fragen der Rechenschaft, besonders wenn durch die generierten Inhalte ein Schaden entsteht. Durch immer realistischere Erzeugnisse von Generative AI beginnt au\u00dferdem zunehmend die Grenze zwischen Realit\u00e4t und Fiktion zu verwischen. Dies kann z.B. zu einer weiteren Polarisierung der Gesellschaft f\u00fchren.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fazit\"><\/span>Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Technologie der Generative AI \u00f6ffnet uns mit ihren zahlreichen sehr guten Ergebnissen viele T\u00fcren sowohl im Privatleben als auch im Gesch\u00e4ftsalltag. Die Forschung und Entwicklung in diesem Bereich machte in den letzten Jahren rasante Schritte und erreichte mit Tools wie ChatGPT gro\u00dfe Durchbr\u00fcche. Die Tech-Giganten und die Open-Source-Community erforschen und entwickeln st\u00e4ndig neue Ans\u00e4tze, um Generative-AI-Modelle zu verbessern. Durch die neue Tool-Landschaft entstehen jedoch auch ethische sowie rechtliche Risiken, mit denen wir bisher noch nicht in diesem Ausma\u00df konfrontiert waren. Voreingenommenheit und sch\u00e4dliche Inhalte z\u00e4hlen u.\u00a0a. zu diesen gravierenden Bedenken. Dar\u00fcber hinaus gibt es offene Fragestellungen im Bereich des Urheberrechts und der Privatsph\u00e4re, die aktuell in laufenden Verfahren gekl\u00e4rt werden m\u00fcssen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Was ist Generative AI? Generative AI bezeichnet eine Reihe von Methoden, die neue Daten erzeugen, die aussehen wie existierende Daten, die es so aber noch nicht gab. 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