AI verständlich erklärt
“Das Video wurde mit AI erstellt.”
“Kommt der Text von einer Künstlichen Intelligenz?”
“Du willst wissen, wann der Eiffelturm gebaut wurde? Dann frag doch ChatGPT!”
Solche Sätze hört man in letzter Zeit immer wieder. Daher klären wir in diesem Artikel, was AI ist und was sie kann.
Spoiler: Sie ist mehr als ChatGPT und sie kann mehr als Texte schreiben.
Definition – Was ist AI denn jetzt?
AI bedeutet Artificial Intelligence. Im deutschsprachigen Raum spricht man von KI, Künstlicher Intelligenz.
Dabei geht es darum, Maschinen dazu zu bringen, so wie Menschen zu denken und zu handeln. Dafür werden Methoden aus der Mathematik und Informatik verwendet. Computer sollen die ihnen gestellten Aufgaben dann so lösen, wie es ein Mensch tun würde.
Damit sie das schafft, braucht sie das, was wir vor einer Sportprüfung brauchen: Training. Die KI wird mit Daten “gefüttert”, anhand derer sie lernt, wie die gestellten Aufgaben zu lösen sind. Für dieses Training werden entweder Deep Learning oder Maschinelles Learning verwendet. Doch dazu später mehr.
Tick, Trick & Track: Die drei Arten von AI
Es wird zwischen drei KI-Arten unterschieden:
- Schwache AI: erledigt konkrete Aufgaben autonom und automatisch, hat aber kein tiefergehendes Verständnis für die Lösung von Problemstellungen. Schwache AI ist die KI, die am meisten eingesetzt wird. Beispiele: selbstfahrende Autos, Suchmaschinen, Spracherkennungssysteme.
- Starke AI: ahmt menschliches Verhalten und Denken nach. Sie ist nicht auf konkrete Aufgaben beschränkt, sondern besitzt eine gewisse allgemeine Intelligenz. Außerdem kann sie Muster erkennen, dadurch lernen und ihr Wissen zur Lösung neuer Aufgaben auf diese übertragen. Aktuell sind noch keine Systeme dieser Art vorhanden.
- Künstliche Superintelligenz: verfügt, zumindest in der Theorie, über Emotionen und ein Bewusstsein. Beispiele: Es wird noch diskutiert, ob solche Systeme überhaupt realisierbar sind.
Es war einmal vor langer Zeit – die Anfänge der KI
Wer glaubt, dass die KI ein brandneues Phänomen ist, irrt. Die Faszination dafür, Maschinen zu entwickeln, die Menschen und das menschliche Gehirn imitieren, gibt es schon sehr lange. Die Idee von denkenden Maschinen gab es beispielsweise bereits in der Antike.
Dann machen wir einen großen Zeitsprung ins Jahr 1955. Damals wurde der konkrete Begriff “Künstliche Intelligenz” von John McCarthy geprägt. Er war ein US-amerikanischer Informatiker, der sich 1956 mit einigen anderen Wissenschaftlern zusammengetan hat, um zum Thema Künstliche Intelligenz zu forschen. 1955 hat er den Förderantrag dafür gestellt.
Dieses Forschungsprojekt hat einiges ins Rollen gebracht:
- Deep Learning
- Maschinelles Lernen
- prädiktive & präskriptive Big-Data-Analysen
… und schließlich sogar die Datenwissenschaften als eigenen Wissenschaftszweig.
Weitere Schritte auf dem Erfolgsweg der KI waren:
- 1957: General Problem Solver. Es war ein KI System, das einfache Probleme lösen konnte. Wirklich bekannt wurde es in den 60ern.
- 1964-1966: Entwicklung des Programms ELIZA. Es handelt sich um ein Chat-System, bei dem Menschen mit der Maschine kommunizieren konnten. Dabei konnten verschiedene Gesprächspartner simuliert werden, bekannt wurde es für den Psychotherapeuten-Gesprächspartner.
- Seit den 90ern: Mehrere Supercomputer haben Menschen in unterschiedlichen Wettkämpfen und Quizshows geschlagen.
Die KI Systeme waren zu Beginn noch recht fehleranfällig und konnten Kontexte nicht immer verstehen. Nach und nach wurden sie aber besser, da es mehr Rechenleistung und Speichermöglichkeiten gab.
Die Gesichter & Einsatzgebiete der AI
Künstliche Intelligenzen können ganz unterschiedliche Formen annehmen und Anwendungsbereiche abdecken:
AI-Formen, die wir kennen
- Chatbots: Mit diesen können die Anwender:innen per Text- oder Spracheingabe kommunizieren. Es entstehen Konversationen.
Beispiele: ChatGPT, Google Gemini, Chat-Assistenten auf Websites etc. - Sprachassistenten: Das sind sprachbasierte Chatbots. Die integrierte KI macht hier Spracherkennung möglich. Diese wird dann genutzt, um Fragen zu beantworten, Musik zu spielen oder sich Erinnerungen zu setzen.
Beispiele: Alexa, Siri, Microsoft Cortana - Bilderkennung: Die KI erkennt beispielsweise, welche Elemente eines Fotos Personen zeigen, sodass man diese markieren kann.
Beispiele: KI-Tools auf Social Media, Google Lense - Bildbearbeitung: Schönheitsfehler retuschieren oder sich auf einem Selfie per Filter Hundeohren aufsetzen? Die KI macht’s möglich.
- Personalisierte Empfehlungen: Die AI analysiert das Verhalten von Menschen und macht dazu passende Vorschläge.
Beispiele: Film-/Videovorschläge auf Netflix & YouTube, Algorithmen auf Social Media, die entscheiden, welche Inhalte für die Nutzer:innen sichtbar sind.
AI Einsatz nach Branchen & Bereichen
- Finanzdienstleister nutzen KI, um die Bonität eines Kredit-Antragsstellers zu ermitteln. Aber die KI überwacht auch laufend Zahlungen über die Kreditkarte, um Betrug in Echtzeit zu erkennen.
- Callcenter haben virtuelle Assistenzsysteme, die Kundenanfragen vorausahnen sollen.
- Websites aller Art können Elemente für Chat-Dialoge haben. Über diese kann man schnell Antworten auf Fragen finden. Erst wenn die Artificial Intelligence die Frage nicht beantworten oder richtig interpretieren kann, greift ein:e menschliche:r Mitarbeiter:in ein, um zu helfen.
- In der Landwirtschaft können Roboter als Unkraut-Jäter eingesetzt werden, was den Einsatz von Herbiziden verringert. Außerdem kann eine KI genutzt werden, um die eigenen Nutztiere zu überwachen.
- Die Automobilbranche nutzt KI, um Gefahrensituationen schnell zu erkennen und beispielsweise den Bremsvorgang einzuleiten. Auch Einparkhilfen basieren auf Künstlicher Intelligenz.
- Auch die Werbung setzt auf KI. Es werden beispielsweise vorherige Produktsuchen analysiert oder gemessen, ob jemand schon einmal auf einer Website war und nun wiederkommt. So können ganz personalisierte Empfehlungen gegeben werden.
- Service Management: Die KI kann Kategorisierungen übernehmen und Dialoge mit Kund:innen führen.
- IT-Sicherheit/Cybersicherheit: Artificial Intelligence kann Angriffsmuster erkennen und dadurch die Sicherheit erhöhen.
- Medizin: AI wird genutzt, um auf Bildern (z. B. CT-Scans) Auffälligkeiten zu erkennen.
5+ Vorteile für Unternehmen
Wie du siehst, ist Artificial Intelligence sowohl für Menschen im Alltag (lustige Tiermasken auf Fotos) als auch für Unternehmen relevant (Nutztiere überwachen, Daten zu Konsument:innen sammeln und Produkte verbessern).
Unternehmen können den Einsatz von Künstlicher Intelligenz aber auch nutzen, um:
- Prozesse zu automatisieren
- wiederkehrende Aufgaben abzugeben und somit mehr Zeit für die wichtigeren Aufgaben zu schaffen
- den Kundenservice zu verbessern
- die digitale Transformation voranzutreiben & damit wettbewerbsfähig zu bleiben
- etc.
Ein weiterer Vorteil ist die Zeitersparnis. Die Künstliche Intelligenz kann sehr große Datenmengen durchsuchen und Muster erkennen – etwas, wofür wir Menschen Stunden, Tage und Wochen brauchen würden.
Ein relativ neuer Vorteil von Künstlicher Intelligenz für Unternehmen ist, dass sie sich mehr Sichtbarkeit aufbauen können. Sind ihre Texte so optimiert, dass sie nicht nur auf Google, sondern auch in KI-Übersichten, ChatGPT & Co. aufscheinen, erreichen sie mehr potenzielle Kund:innen.
Mehr zur Suchmaschinen- und Generative Engine Optimization erfährst du auf unserer Seite zu SEO-Texten.
Hat AI auch Risiken?
Wie bei fast allem gibt es auch beim Thema Artificial Intelligence zwei Seiten der Medaille. Risiken und Negativpunkte der KI sind:
- Datenschutz: Künstliche Intelligenzen brauchen Zugriff auf viele Daten. Und: Je menschlicher das Ergebnis sein soll, desto mehr Daten werden benötigt. Das birgt die Gefahr, dass persönliche Daten gehackt werden und es zu Datenmissbrauch kommt.
- Urheberrecht: Dieses Thema ist besonders durch ChatGPT & Co. wieder aufgekommen. Die KI greift zum Erstellen ihrer Inhalte (Text, Bild) auf vorhandene Inhalte zurück, ohne den Autor bzw. Urheber ebendieser zu nennen.
- Manipulation: Die KI ist so weit, dass auch Deepfakes problemlos erstellt werden können, genauso wie sie für politische Propaganda verwendet werden kann.
- Qualität und Falschinformationen: Besonders bei Tools zur Erstellung von KI Texten kann man sich nicht darauf verlassen, dass die Informationen auch wirklich richtig sind. Besonders, wenn die AI so programmiert wurde, dass sie immer eine Antwort geben soll, wird sie das auch tun – egal, ob die Datenlage eine fundierte Antwort zulässt oder nicht. Und dann wird auch schon mal etwas erfunden.
- Verzerrung der Realität: Wer kennt sie nicht, die unrealistischen Körperbilder auf Social Media? Erstellt durch Filter, entsprechen die Bilder nicht mehr der Realität, was Teenager und Jugendliche aber oft nicht erkennen. Sie eifern dem “Ideal” nach, was auch gravierende Folgen haben kann (z. B. Magersucht).
- Filterblasen: Algorithmen entscheiden, wer auf Social Media welchen Content sieht. Hier kann es zum Confirmation Bias kommen: Wir suchen und sehen nur noch Inhalte, die unsere Meinung untermauern. Auch dann, wenn es wissenschaftlich belegte Gegenbeweise gibt.
- Vorurteile: Wurde die Künstliche Intelligenz mit Daten trainiert, die Vorurteile oder Stereotype enthalten, spiegelt sie genau diese in ihren Ergebnissen wider.
Wie lernt die AI?
Neben der Frage: Was ist AI? stellt sich auch die Frage: Wie lernt die AI?
Um zu lernen, müssen Künstliche Intelligenzen trainiert werden. Dabei unterscheidet man zwischen dem Machine Learning und dem Deep Learning.
Machine Learning (Maschinelles Lernen)
Es geht um Mustererkennung in Trainingsdaten, damit die KI Wissen aus Erfahrungswerten generieren kann. Damit die KI Muster erkennt, werden Algorithmen eingesetzt. Und dann braucht es nur noch eins: Daten, Daten und nochmals Daten.
Zu Beginn überwacht ein Programmierer den Lernprozess und passt ihn an, bis die Maschine so weit ist, auch eigenständig mit neuen Daten umgehen zu können.
In Unternehmen kommen solche Anwendungen zum Einsatz, um Mitarbeiter:innen langwierige und sich wiederholende Aufgaben abzunehmen, damit sie sich auf wichtigere Dinge konzentrieren können.
Und im Alltag? Da begegnet uns Machine Learning oft, ohne dass wir es wissen: personalisierte Werbung, E-Mail-Spam-Filter und Spracherkennung beim Handy – all das basiert großteils auf Maschinellem Lernen.
Deep Learning
Das Deep Learning ist ein Teilbereich des Machine Learnings. Hier geht es darum, dass Maschinen sowohl mit vielen Daten als auch mit künstlich erzeugten neuronalen Netzen trainieren.
Dadurch kann die KI am Ende auch sehr komplexe Aufgaben lösen, Prognosen geben und Entscheidungen treffen – und diese auch hinterfragen. Dazu ist die Artificial Intelligence in der Lage, da sie das Erlernte mit neuen Inhalten verknüpfen kann. So lernt sie immer weiter.
Aus diesem Grund wird hier, im Gegensatz zum Machine Learning, der Lernprozess nicht durch eine:n Programmierer:in optimiert.
Und wo findet man Deep Learning? Ebenfalls an mehr Stellen, als man glaubt: KI in Videospielen, autonome Fahrzeuge und die eigenständige Wortschatz-Erweiterung bei Spracherkennungs-Systemen greifen auf Deep Learning zurück.
Allheilmittel oder Menschenfresser: Was ist AI?
Weder das eine noch das andere. Doch in der KI-Diskussion gibt es oft nur schwarz-weiß-Ansichten.
Unserer Meinung nach wird die Künstliche Intelligenz nicht einfach wieder verschwinden. Kein Spamfilter mehr bei E-Mails? Keine Handyentsperrung über Gesichtserkennung? Das würde den Alltag nicht gerade einfacher machen.
Und auch Unternehmen werden nicht darauf verzichten wollen. Sie können Künstliche Intelligenzen nutzen, um mithilfe von Automatisierungen Zeit zu sparen und die wirklich wichtigen Aufgaben in Angriff zu nehmen.
Doch dabei wird AI wohl nicht zur Wunderpille, die alle Probleme löst.
Auf der anderen Seite werden manche Jobs vielleicht durch KI verschwinden oder es wird weniger Stellen für bestimmte Jobs geben. Dafür werden sich auch neue Jobs entwickeln. In den Bereichen Datenschutz und ethischer Umgang mit KI wäre das zum Beispiel denkbar.
AI wird also wohl auch nicht zum Menschenfresser, der uns alle ersetzt.
Was sicher ist, ist, dass die kontinuierliche Entwicklung im Bereich AI Veränderung bedeutet. In welchen Bereichen sie sich letztendlich wirklich durchsetzt, wird sich zeigen.
