Was ist generative KI? Definition, Beispiele und Funktionsweise

Definition generativer KI

Generative künstliche Intelligenz (generative KI oder GenAI) bezeichnet KI-Modelle, die neue Inhalte erzeugen, statt nur vorhandene Daten zu analysieren. Dazu gehören Texte, Bilder, Audio, Videos, 3D-Objekte, Code und strukturierte Daten.

Diese Modelle werden mit sehr großen Datensätzen trainiert. Sie lernen deren statistische Muster so gut, dass sie neue Beispiele erzeugen können, die zu den Trainingsdaten passen: einen neuen Absatz, ein neues Bild oder eine neue Melodie.

Mit dem Start von ChatGPT im November 2022 wurde generative KI zum Massenphänomen. Seitdem sind generative Modelle multimodal geworden, können deutlich besser schlussfolgern und sind wesentlich günstiger in der Nutzung.

Generative KI im Vergleich zu traditioneller KI

	Traditionelle (prädiktive) KI	Generative KI
Hauptaufgabe	Klassifizieren, vorhersagen, erkennen	Neue Inhalte erstellen
Ergebnis	Ein Label, ein Wert oder eine Zahl	Text, Bilder, Audio, Video, Code
Beispiel	Ist diese E-Mail Spam?	Schreibe eine Antwort auf diese E-Mail
Typische Modelle	Entscheidungsbäume, Klassifikatoren, Regressionsmodelle	LLMs, Diffusionsmodelle
Interaktion	Läuft im Hintergrund	Dialogbasiert, über Prompts gesteuert

So funktioniert generative KI

Text: das nächste Token vorhersagen

Ein großes Sprachmodell liest Ihren Prompt als Folge von Tokens, sagt das am besten passende nächste Token voraus, fügt es hinzu und wiederholt den Vorgang. Eine Einstellung namens Temperatur steuert, wie kreativ die Auswahl ausfällt. Nach dem Vortraining mit riesigen Textmengen werden die Modelle mithilfe von Feedback von Menschen und KI weiter optimiert, damit sie hilfreich und sicher sind.

Bilder: vom Rauschen zum Bild

Diffusionsmodelle lernen, Rauschen aus Bildern zu entfernen. Bei der Bilderzeugung beginnen sie mit zufälligem Rauschen und entfernen es Schritt für Schritt. Eine aus Ihrem Prompt abgeleitete Textrepräsentation gibt dabei die Richtung vor, bis ein Bild entsteht, das zur Beschreibung passt.

Audio und Video

Sprach- und Musikmodelle erzeugen Klänge als Abfolgen von Audio-Tokens oder Spektrogrammen. Videomodelle erweitern die Bilderzeugung um die zeitliche Dimension und sorgen dafür, dass Objekte und Bewegungen über mehrere Einzelbilder hinweg konsistent bleiben.

Informationsquellen und Tools

Generative Modelle werden häufig mit Suchmaschinen, Dokumenten oder Datenbanken verbunden (Retrieval-Augmented Generation), damit ihre Ausgaben auf aktuellen, überprüfbaren Informationen beruhen. Lesen Sie den vollständigen Leitfaden zur Funktionsweise von KI

Arten generativer KI-Modelle

Große Sprachmodelle (LLMs)

Transformer-Modelle für Text und Code. Die Grundlage von Chat-Assistenten.

Modelle mit Schlussfolgerungsfähigkeiten

LLMs, die darauf trainiert sind, vor der Beantwortung schwieriger Fragen Schritt für Schritt nachzudenken.

Diffusionsmodelle

Erzeugen Bilder und Videos, indem sie schrittweise Rauschen entfernen.

Multimodale Modelle

Ein Modell, das Text, Bilder, Audio und manchmal auch Video gemeinsam verarbeitet.

GANs und VAEs

Frühere generative Modellarchitekturen, die weiterhin für manche Bild- und Datenaufgaben verwendet werden.

Sprach- und Musikmodelle

Text-zu-Sprache, Stimmumwandlung und Musikgenerierung.

Beliebte Tools für generative KI

Chat-Assistenten: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Microsoft Copilot, Meta AI und andere.
Modellfamilien mit frei verfügbaren Gewichten: Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek und weitere, die Unternehmen auf eigenen Servern betreiben können.
Bildgenerierung: Tools auf Basis von Modellen von OpenAI, Google, Midjourney, Stability AI, Black Forest Labs und anderen.
Videogenerierung: Modelle wie OpenAI Sora, Google Veo und Runway.
Programmierassistenten und Agenten, die in Code-Editoren integriert sind.

Modell-Rankings ändern sich alle paar Monate. Deshalb bevorzugen viele Menschen Apps, die Zugang zu mehreren führenden Modellen an einem Ort bieten.

Was Sie mit generativer KI machen können

Schreiben und überarbeiten: E-Mails, Berichte, Aufsätze, Social-Media-Beiträge, Übersetzungen.
Lernen: Erklärungen auf Ihrem Niveau, Quizze und Lernpläne erhalten.
Nachdenken: Ideen sammeln, Vor- und Nachteile abwägen, einen Plan auf den Prüfstand stellen.
Bilder erstellen: Illustrationen, Produktbilder, Vorschaubilder, Konzeptzeichnungen.
Entwickeln: Code schreiben, Daten analysieren, Routineaufgaben automatisieren.
Gespräche führen: Rollenspiele spielen oder Vorstellungsgespräche und Verhandlungen mit KI-Charakteren üben.

Ein wirkungsvoller, aber weniger bekannter Einsatzbereich ist die strukturierte Debatte. Statt nur eine Antwort zu generieren, entwickeln mehrere KI-Personas jeweils die stärksten Argumente für unterschiedliche Positionen. Ein KI-Richter vergleicht sie anschließend. So werden die Vor- und Nachteile einer Entscheidung sichtbar.

Grenzen und Risiken

Halluzinationen: plausibel klingende, aber falsche Aussagen, Quellenangaben oder Zahlen.
Urheberrecht und Einwilligung: offene Rechtsfragen zu Trainingsdaten und generierten Werken.
Deepfakes und Desinformation: täuschend echte gefälschte Bilder, Audioaufnahmen und Videos. Der EU AI Act schreibt vor, dass bestimmte KI-generierte Inhalte gekennzeichnet werden müssen.
Verzerrungen und Stereotype, die aus Trainingsdaten übernommen werden.
Datenschutz: Gehen Sie in Prompts vorsichtig mit persönlichen oder vertraulichen Daten um.

So schreiben Sie bessere Prompts

Unklarer Prompt	Besserer Prompt
Schreibe über Elektroautos.	Schreibe eine 300 Wörter lange Blog-Einleitung für Erstkäufer, die Elektroautos und Hybridautos vergleicht. Verwende einen freundlichen Ton und schließe mit drei Fragen, die man einem Händler stellen sollte.
Ein Bild von einem Hund.	Ein Golden-Retriever-Welpe, der in Herbstlaub sitzt, weiches Morgenlicht, geringe Schärfentiefe, fotorealistisch.
Sollte ich meinen Job kündigen?	Nennen Sie mir die stärksten Argumente dafür und dagegen, einen sicheren Job aufzugeben und ein Unternehmen zu gründen, wenn ich Ersparnisse für sechs Monate habe.

Die Formel: Kontext, Ziel, Format, Vorgaben und, wenn möglich, ein Beispiel für ein gutes Ergebnis.

Häufig gestellte Fragen

Generative KI ist eine Form von KI, die Neues erschafft. Sie beschreiben in Worten, was Sie möchten, und die KI schreibt Texte, erstellt Bilder, komponiert Musik, erzeugt Videos oder schreibt Code. Dabei nutzt sie Muster, die sie aus großen Mengen vorhandener Beispiele gelernt hat.

KI ist der Oberbegriff für Maschinen, die intelligente Aufgaben ausführen. Generative KI ist ein Teilbereich, der Inhalte erstellt. Ein Spamfilter ist KI, die E-Mails einordnet. Ein Chatbot, der die E-Mail für Sie schreibt, ist generative KI.

Ja. ChatGPT ist ein Assistent mit generativer KI, der auf großen Sprachmodellen von OpenAI basiert. Er erstellt Texte und Code. Neuere Versionen können auch Bilder und Sprache verstehen und erzeugen. Claude von Anthropic und Gemini von Google sind ähnliche Assistenten mit generativer KI.

Die meisten KI-Bildgeneratoren lernen anhand von Bildern und den dazugehörigen Textbeschreibungen. Viele nutzen Diffusion: Sie beginnen mit zufälligem Rauschen und entfernen es Schritt für Schritt. Ihr Prompt gibt dabei die Richtung vor, bis ein passendes Bild entsteht. Einige neuere Systeme erzeugen Bilder direkt mit Transformer-basierten multimodalen Modellen.

Das hängt vom Land ab. In mehreren Rechtsordnungen, darunter die USA, sind rein KI-generierte Werke ohne wesentlichen menschlichen schöpferischen Beitrag in der Regel nicht urheberrechtlich geschützt. Ob das Training mit urheberrechtlich geschützten Daten zulässig ist, wird derzeit in Gerichtsverfahren und durch Regelwerke wie den EU AI Act geklärt.

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Was ist generative KI? So funktioniert sie und das kann sie erstellen