Was ist generative KI?
Generative künstliche Intelligenz, auch als generative KI oder kurz Gen-KI bezeichnet, ist eine Art von KI, die neue Inhalte und Ideen erstellen kann, darunter Gespräche, Geschichten, Bilder, Videos und Musik. Sie kann menschliche Sprache, Programmiersprachen, Kunst, Chemie, Biologie oder jedes andere komplexe Thema lernen. Sie verwendet sein Wissen erneut, um neue Probleme zu lösen.
Sie kann beispielsweise englischen Wortschatz lernen und aus den Wörtern, die verarbeitet werden, ein Gedicht erstellen.
Ihr Unternehmen kann generative KI für verschiedene Zwecke nutzen, etwa für Chatbots, Medienerstellung, Produktentwicklung und Design.
Beispiele für generative KI
Generative KI verfügt über mehrere Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen
Finanzdienstleistungen
Finanzdienstleistungsunternehmen nutzen generative KI-Tools, um ihren Kunden einen besseren Service zu bieten und gleichzeitig die Kosten zu senken:
- Finanzinstitute nutzen Chatbots, um Produktempfehlungen zu generieren und auf Kundenanfragen zu reagieren, was den Kundenservice insgesamt verbessert.
- Kreditinstitute beschleunigen Kreditgenehmigungen für finanziell unterversorgte Märkte, insbesondere in Entwicklungsländern.
- Banken erkennen Betrug bei Forderungen, Kreditkarten und Krediten schnell.
- Wertpapierfirmen nutzen die Möglichkeiten der generativen KI, um ihren Kunden sichere, personalisierte Finanzberatung zu geringen Kosten anzubieten.
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Gesundheitswesen und Biowissenschaften
Einer der vielversprechendsten Anwendungsfälle generativer KI ist die Beschleunigung der Arzneimittelentdeckung und -forschung. Generative KI kann neuartige Proteinsequenzen mit spezifischen Eigenschaften für die Entwicklung von Antikörpern, Enzymen, Impfstoffen und Gentherapien erstellen.
Unternehmen aus dem Gesundheits- und Biowissenschaftssektor nutzen generative KI-Tools, um synthetische Gensequenzen für Anwendungen in der synthetischen Biologie und in der Stoffwechsel-Technik zu entwerfen. Sie können beispielsweise neue Biosynthesewege entwickeln oder die Genexpression für Zwecke der Bioproduktion optimieren.
Generative KI-Tools erstellen auch synthetische Patienten- und Gesundheitsdaten. Diese Daten können zum Trainieren von KI-Modellen, zum Simulieren klinischer Studien oder zum Studium seltener Krankheiten nützlich sein, ohne dass Zugriff auf große reale Datensätze besteht.
Weitere Informationen über generative KI im Gesundheitswesen und in den Biowissenschaften in AWS
Automobilindustrie und Fertigung
Automobilunternehmen nutzen generative KI-Technologie für viele Zwecke, von der Technik bis hin zu Erlebnissen im Fahrzeug und Kundenservice. Sie optimieren beispielsweise das Design mechanischer Teile, um den Luftwiderstand in der Fahrzeugkonstruktion zu verringern, oder passen das Design persönlicher Assistenten an.
Autounternehmen nutzen generative KI-Tools, um einen besseren Kundenservice zu bieten, indem sie schnelle Antworten auf die häufigsten Kundenfragen geben. Generative KI schafft neue Materialien, Chips und Teiledesigns, um Herstellungsprozesse zu optimieren und Kosten zu senken.
Ein weiterer Anwendungsfall für generative KI ist die Synthese von Daten zum Testen von Anwendungen. Dies ist besonders hilfreich für Daten, die nicht oft in Test-Datensätzen enthalten sind (z. B. Fehler oder Grenzfälle).
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Telekommunikation
Bei generativen KI-Anwendungsfällen in der Telekommunikation geht es darum, das Kundenerlebnis neu zu erfinden, das durch die kumulativen Interaktionen von Subscribern über alle Berührungspunkte der Kundenreise hinweg definiert wird.
Beispielsweise setzen Telekommunikationsunternehmen generative KI ein, um den Kundenservice mit menschenähnlichen Live-Gesprächspartnern zu verbessern. Sie erfinden Kundenbeziehungen mit personalisierten persönlichen Verkaufsassistenten neu. Darüber hinaus optimieren sie die Netzwerkleistung, indem sie Netzwerkdaten analysieren und Korrekturen empfehlen.
Weitere Informationen zu generativer KI für Telekommunikation in AWS
Medien und Unterhaltung
Von Animationen und Drehbüchern bis hin zu Filmen in voller Länge produzieren generative KI-Modelle neuartige Inhalte zu einem Bruchteil der Kosten und in der Zeit einer herkömmlichen Produktion.
Weitere Anwendungsfälle für generative KI in der Branche sind:
- Künstler können ihre Alben mit KI-generierter Musik ergänzen und verbessern und so völlig neue Erlebnisse schaffen.
- Medienunternehmen nutzen generative KI, um das Erlebnis ihres Publikums durch das Anbieten personalisierter Inhalte und Anzeigen zu verbessern und so ihre Umsätze zu steigern.
- Spieleunternehmen nutzen generative KI, um neue Spiele zu erstellen und Spielern die Erstellung von Avataren zu ermöglichen.
Vorteile generativer KI
Laut Goldman Sachs könnte generative KI das globale Bruttoinlandsprodukt (BIP) um 7 Prozent (oder fast 7 Billionen USD) steigern und das Produktivitätswachstum innerhalb von zehn Jahren um 1,5 Prozentpunkte erhöhen. Als Nächstes zeigen wir einige weitere Vorteile der generativen KI.
Wie hat sich die Technologie der generativen KI entwickelt?
Primitive generative Modelle werden seit Jahrzehnten in der Statistik verwendet, um die numerische Datenanalyse zu unterstützen. Neuronale Netzwerke und Deep Learning waren die jüngsten Vorläufer moderner generativer KI. Variationelle Auto-Encoder, die 2013 entwickelt wurden, waren die ersten tiefengenerativen Modelle, die realistische Bilder und Sprache erzeugen konnten.
VAEs
VAEs (Variational Autoencoder) führten die Möglichkeit ein, neuartige Variationen mehrerer Datentypen zu erstellen. Dies führte zur raschen Entstehung anderer Modelle der generativen KI wie generative gegnerische Netzwerke und Diffusionsmodellen. Diese Innovationen konzentrierten sich auf die Generierung von Daten, die trotz ihrer künstlichen Erstellung zunehmend realen Daten ähnelten.
Transformatoren
Im Jahr 2017 kam es mit der Einführung von Transformatoren zu einem weiteren Wandel in der KI-Forschung. Transformatoren integrierten die Encoder- und Decoder-Architektur nahtlos mit einem Aufmerksamkeitsmechanismus. Sie optimierten den Trainingsprozess von Sprachmodellen mit außergewöhnlicher Effizienz und Vielseitigkeit. Bemerkenswerte Modelle wie GPT erwiesen sich als grundlegende Modelle, die in der Lage waren, umfangreiche Rohtextkorpora vorab zu trainieren und für verschiedene Aufgaben zu optimieren.
Transformatoren veränderten, was für die Verarbeitung natürlicher Sprache möglich war. Sie ermöglichten generative Fähigkeiten für Aufgaben, die von der Übersetzung und Zusammenfassung bis hin zur Beantwortung von Fragen reichten.
Blick in die Zukunft
Viele Modelle der generativen KI machen weiterhin erhebliche Fortschritte und haben branchenübergreifende Anwendungen gefunden. Jüngste Innovationen konzentrieren sich auf die Verfeinerung von Modellen für die Arbeit mit proprietären Daten. Forscher wollen auch Texte, Bilder, Videos und Sprache erstellen, die immer menschenähnlicher werden.