Was jede Führungskraft über (generative) KI und ChatGPT wissen muss

Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen, generative KI und Deep Learning sind Begriffe, die oft (und oft falsch) in der Diskussion über neueste technologische Fortschritte verwendet werden. Obwohl sie oft austauschbar verwendet werden, haben sie unterschiedliche Bedeutungen und Anwendungen. Als Führungskraft ist es wichtig, diese Unterschiede zu verstehen und zu wissen, welche Technologie wie im Unternehmenskontext eingeordnet werden kann. Wir schauen natürlich auch, wie sich das bisher vielleicht wichtigste Tool, ChatGPT, hier einordnen lässt und warum gerade jetzt KI in aller Munde ist.

Künstliche Intelligenz (KI)

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche Intelligenz zu zeigen. Dies kann das Lösen von Problemen, das Lernen aus Erfahrungen, das Verstehen von Sprache oder sogar das Erkennen von Objekten in Bildern umfassen. Ein Beispiel für KI ist ein Sprachassistent wie Siri oder Alexa, der Sprachbefehle versteht und darauf reagiert.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Maschinen ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Ein einfaches Beispiel für maschinelles Lernen ist ein Spam-Filter für E-Mails, der lernt, Spam-Nachrichten zu erkennen, indem er Muster in den Daten erkennt.

Deep Learning

Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert, die das menschliche Gehirn nachahmen. Diese Technologie hat in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht und ist für einige der wichtigsten KI-Leistungen verantwortlich, wie z.B. die Fähigkeit, menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren, oder die Fähigkeit, Objekte in Bildern mit hoher Genauigkeit zu erkennen. Ein Beispiel für Deep Learning ist Google's Bilderkennungsalgorithmus, der Objekte und Gesichter in Fotos identifizieren kann.

Generative KI und Anwendungsbeispiel: ChatGPT

Generative KI ist eine Technologie, die auf maschinellem Lernen und Deep Learning basiert. Sie bezieht sich auf Systeme, die in der Lage sind, Inhalte zu erstellen, wie Texte, Bilder, Musik oder sogar Videos. Einige der bekanntesten Beispiele für generative KI sind ChatGPT, und DALL-E, der Bilder aus Textbeschreibungen generiert. ChatGPT ist ein KI-gesteuertes Chatbot-Modell, das von OpenAI entwickelt wurde. ChatGPT ist ein Sprachmodell, das auf der Vorhersage des nächsten wahrscheinlichsten Wortes basiert, gegeben den vorherigen Worten in einer Textsequenz. Es verwendet eine Technik namens Transformer, die eine Art von neuronalen Netzwerk ist, um menschenähnliche Textantworten in Echtzeit zu generieren. Obwohl ChatGPT nicht versteht oder weiß, was es sagt, erkennt es Muster in den Daten und generiert auf der Grundlage dieser Muster Antworten. Diese Art von Technologie hat eine Vielzahl von Anwendungen, von Kundenservice-Bots bis hin zu interaktiven Unterhaltungsplattformen. Sie zeigt auch, wie generative KI dazu beitragen kann, menschliche Arbeitskräfte zu ergänzen und zu erweitern, indem sie Aufgaben übernimmt, die normalerweise menschliche Kommunikation und Kreativität erfordern. Im Gegensatz dazu gibt es auch die faktischen Sprachmodelle auf denen z.B. Googles Bard basiert.

Generative Sprachmodelle

Diese Modelle lernen Muster aus den Daten, mit denen sie trainiert wurden, und verwenden diese Muster, um neue, originelle Inhalte zu generieren. Sie sind in der Lage, kreative Texte zu erstellen, die auf den gelernten Mustern basieren, aber nicht notwendigerweise in den Trainingsdaten vorhanden waren. 

Faktische Sprachmodelle

Diese Modelle sind darauf ausgelegt, genaue und verlässliche Informationen zu liefern, die auf Fakten basieren. Sie sind in der Regel besser darin, spezifische Fragen zu beantworten oder Informationen zu liefern, die auf verifizierten Daten oder Quellen basieren. Ein Beispiel für ein faktisches Sprachmodell ist Google Bard, das Zugang zu Echtzeit-Internetdaten hat und daher aktuellere Informationen liefern kann.

Die Grenzen zwischen diesen beiden Arten von Modellen sind nicht immer klar. Grundsätzlich verwenden viele moderne KI-Systeme Elemente von beiden. Die Wahl zwischen einem generativen und einem faktischen Modell hängt somit oft von der spezifischen Anwendung ab, für die das Modell verwendet werden soll.

Generative Pre-training Transformer (GPT)

Ein Modell für maschinelles Lernen, das von OpenAI entwickelt wurde. Es verwendet eine Methode, die sich "transformer" Architektur nennt und "generatives pre-training" zur Erstellung von Texten. GPT-Modelle werden mit großen Mengen von Texten aus dem Internet trainiert und können dann neue Texte generieren, die auf einem gegebenen Eingabetext basieren.