Was ist KI? A-bis-Z-Glossar der wesentlichen KI-Begriffe im Jahr 2024

Die KI-Landschaft bewegt sich mit rasender Geschwindigkeit, daher wäre es verzeihlich, wenn Sie von einem (oder zwei) unbekannten Begriffen überrascht wurden. Es wird immer wichtiger, mit dem neuesten KI-Jargon auf dem Laufenden zu bleiben, da die Technologie immer mehr Auswirkungen auf unser tägliches Leben hat .

Dies gilt insbesondere am Arbeitsplatz, wo KI-Kompetenz die neue unverzichtbare Fähigkeit für Arbeitgeber ist. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie Ihren AGI nicht von Ihrem LLM kennen. Wir haben eine A-bis-Z-Liste beliebter KI-Begriffe zusammengestellt und erklären, was jedes Konzept in Laienbegriffen bedeutet, damit Sie mehr über die Technologie erfahren, die weiterhin die Welt um uns herum prägt.

Von grundlegenden Touchpoints wie maschinellem Lernen bis hin zu komplexeren Konzepten wie Quanten-KI – lesen Sie weiter, um einige interessante Begriffe aufzufrischen und mehr über die schöne neue Welt der künstlichen Intelligenz zu erfahren.

Was ist KI?

KI, kurz für künstliche Intelligenz, bezieht sich auf die Intelligenz von Maschinen und nicht auf die Intelligenz von Lebewesen wie Menschen. KI-Systeme funktionieren, indem sie große Mengen an Trainingsdaten empfangen, die Daten auf Muster analysieren und diese Muster verwenden, um Ergebnisse zu generieren.

Obwohl es das Konzept schon seit den 1950er Jahren gibt, ist künstliche Intelligenz in den letzten Jahren aufgrund von Durchbrüchen von KI-Entwicklern wie OpenAI in den Mainstream gelangt. Das Studium der KI ist umfangreich und wird jedes Jahr erweitert. Lesen Sie also weiter, um im Jahr 2024 mehr über künstliche Intelligenz und verwandte Konzepte zu erfahren.

A für Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)

AGI ist eine theoretische Art von KI, die menschenähnliche Intelligenz aufweist und im Allgemeinen als genauso intelligent oder intelligenter als Menschen gilt. Während die Ursprünge des Begriffs bis ins Jahr 1997 zurückreichen, ist das Konzept der AGI in den letzten Jahren in den Mainstream gelangt, da KI-Entwickler die Grenzen der Technologie immer weiter vorantreiben.

Im November 2023 gab OpenAI beispielsweise bekannt, dass es an einem neuen KI-„Superintelligenz“-Modell mit dem Codenamen Project Q* arbeitet, das das Unternehmen der Realisierung von AGI näher bringen könnte. Es sollte jedoch betont werden, dass es sich bei AGI immer noch um ein hypothetisches Konzept handelt und viele Experten zuversichtlich sind, dass diese Art von KI, wenn überhaupt, nicht so bald entwickelt wird.

B steht für Big Data

Unter Big Data versteht man große, umfangreiche Datensätze, die mit herkömmlichen Datenverarbeitungsmethoden nur schwer zu verwalten sind. Big Data und KI gehen Hand in Hand. Der riesige Pool an Rohinformationen ist für die KI-Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung, während hochentwickelte KI-Algorithmen Muster in Datensätzen analysieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen können. Wenn sie zusammenarbeiten, helfen sie den Benutzern, viel schneller als mit herkömmlichen Methoden aufschlussreichere Erkenntnisse zu gewinnen.

B steht für Bias

KI-Bias entsteht, wenn ein Algorithmus Ergebnisse liefert, die systematisch voreingenommen gegenüber bestimmten Personentypen sind. Leider hat sich immer wieder gezeigt, dass KI-Systeme Vorurteile innerhalb der Gesellschaft widerspiegeln, indem sie schädliche Überzeugungen aufrechterhalten und negative Stereotypen in Bezug auf Rasse, Geschlecht und nationale Identität fördern.

Diese Vorurteile wurden in einem inzwischen gelöschten Artikel von Buzzfeed hervorgehoben, der KI-generierte Barbies aus aller Welt zeigte. Die Bilder unterstützten eine Vielzahl rassistischer Stereotypen, indem sie übersexualisierte karibische Puppen, weiß getünchte Barbies aus dem globalen Süden und asiatische Puppen mit unpassenden kulturellen Outfits zeigten.

C steht für ChatGPT

Sie haben wahrscheinlich schon davon gehört, aber es ist dennoch wichtig, es zu erwähnen, da kein KI-Glossar als vollständig angesehen werden kann, ohne auf den generativen KI-Chatbot hinzuweisen, der bei seiner Einführung im November 2022 das Spiel verändert hat.

Kurz gesagt, ChatGPT ist das Produkt, das die KI-Debatte vom Serverraum ins Wohnzimmer verlagert hat. Es hat mithilfe der künstlichen Intelligenz das getan, was das iPhone für das Mobiltelefon getan hat, und die Technologie dank seines allgemein zugänglichen Modells an die Öffentlichkeit gebracht.

Wie wir kürzlich in unserem Bericht „Impact of Technology in the Workplace“ enthüllten, ist ChatGPT mit Sicherheit das von Unternehmen am häufigsten verwendete KI-Tool – und könnte sogar der Schlüssel zur Erschließung der 4-Tage-Woche sein .

Ihr Einfluss mag mit der Zeit schwinden, aber die Welt der KI wird immer durch das Prisma vor und nach der Geburt von ChatGPT betrachtet.

C steht für Compute

Compute steht für „Rechenleistung“ und bezieht sich auf die Rechenressourcen, die erforderlich sind, um KI-Modelle für die Ausführung von Aufgaben wie Datenverarbeitung und Vorhersagen zu trainieren. Typischerweise ist die Leistung eines LLM umso besser, je mehr konkurrierende Leistung zum Trainieren verwendet wird.

Die Rechenleistung hängt jedoch von einem hohen Energieverbrauch ab, was bei Umweltaktivisten Anlass zur Sorge gibt. Untersuchungen haben beispielsweise ergeben, dass täglich 1 GWh Energie benötigt wird, um Antworten für ChatGPT zu ermöglichen, was ausreicht, um 30.000 US-Haushalte mit Strom zu versorgen.

D steht für Diffusion

Diffusionsmodelle stellen eine neue Stufe des maschinellen Lernens dar und sind in der Lage, überlegene KI-generierte Bilder zu erzeugen. Diese Modelle funktionieren, indem sie einem Datensatz Rauschen hinzufügen, bevor sie lernen, diesen Prozess umzukehren.

Durch das Verständnis des Konzepts der Abstraktion hinter einem Bild und die Erstellung von Inhalten auf eine neue Art und Weise erzeugen Diffusionsmodelle Bilder, die schärfer und verfeinert sind als die von herkömmlichen KI-Modellen erstellten Bilder und werden derzeit in einer Reihe von KI-Bildtools wie Dall eingesetzt -E und stabile Diffusion.

E steht für Emergent Capabilities

Emergentes Verhalten entsteht, wenn KI-Modelle eine unerwartete Reaktion hervorrufen, die außerhalb der Absicht ihres Erstellers liegt. Ein Großteil der KI ist so komplex, dass ihre Entscheidungsprozesse immer noch nicht von Menschen verstanden werden können, nicht einmal von ihren Schöpfern. Da so prominente KI-Modelle wie GPT4 kürzlich neue Fähigkeiten aufweisen, unternehmen KI-Forscher verstärkte Anstrengungen, um das Wie und Warum hinter KI-Modellen zu verstehen.

F steht für Gesichtserkennung

Die Gesichtserkennungstechnologie basiert auf KI, maschinellen Lernalgorithmen und Computer-Vision-Techniken, um Standbilder und Videos menschlicher Gesichter zu verarbeiten. Da KI komplizierte Gesichtsdetails effizienter identifizieren kann als manuelle Methoden, verwenden die meisten Gesichtserkennungssysteme ein künstliches neuronales Netzwerk namens Convolutional Neural Network (CNN), um die Genauigkeit zu verbessern.

G steht für Generative KI

Generative KI ist ein Sammelbegriff, der jede Art von KI beschreibt, die Originalinhalte wie Texte, Bilder und Audioclips produziert. Generative KI nutzt Informationen von LLMs und anderen KI-Modellen, um Ergebnisse zu erstellen, und ermöglicht Antworten von Chatbots wie ChatGPT, Gemini und Grok.

H steht für Halluzination

Chatbots liefern nicht immer richtige oder vernünftige Antworten. Oftmals generieren KI-Modelle falsche Informationen, stellen diese aber als Fakten dar. Dies wird als KI-Halluzination bezeichnet. Halluzinationen treten auf, wenn das KI-Modell Vorhersagen auf der Grundlage des Datensatzes trifft, auf dem es trainiert wurde, anstatt tatsächliche Fakten abzurufen.

Die meisten KI-Halluzinationen sind geringfügig und werden vom durchschnittlichen Benutzer möglicherweise sogar übersehen. Manchmal können Halluzinationen jedoch gefährliche Folgen haben, da von ChatGPT erzeugte falsche Antworten zuvor von Betrügern ausgenutzt wurden, um Entwickler zum Herunterladen von Schadcode zu verleiten.

Ich bin für Intelligence Explosion

Die Intelligenzexplosion weist Ähnlichkeiten mit AGI auf und ist ein hypothetisches Szenario, in dem die KI-Entwicklung unkontrollierbar wird und dadurch eine Bedrohung für die Menschheit darstellt. Der auch als „Singularität“ bezeichnete Begriff stellt eine existenzielle Bedrohung dar, die viele angesichts der schnellen und weitgehend ungebremsten Weiterentwicklung der Technologie empfinden.

J steht für Jailbreak

Jailbreaking ist eine Form des Hackings mit dem Ziel, die ethischen Schutzmaßnahmen von KI-Modellen zu umgehen. Insbesondere wenn bestimmte Eingabeaufforderungen in Chatbots eingegeben werden, können Benutzer diese ohne Einschränkungen verwenden.

Interessanterweise ergab eine aktuelle Studie der Brown University, dass die Verwendung von Sprachen wie Hmong, Zulu und Schottisch-Gälisch eine wirksame Möglichkeit zum Jailbreak von ChatGPT darstellt. Erfahren Sie hier, wie Sie ChatGPT jailbreaken .

J steht für Arbeitsplatzunsicherheit

Da KI weiterhin manuelle Prozesse automatisiert, die zuvor von Menschen ausgeführt wurden, führt die Technologie zu einer weit verbreiteten Arbeitsplatzunsicherheit bei Arbeitnehmern. Während sich die meisten Arbeitnehmer keine Sorgen machen müssen, hat unser Tech.co-Bericht „Impact of Technology on the Workplace“ kürzlich herausgefunden, dass die Bereiche Lieferkettenoptimierung, Rechtsrecherche und Finanzanalyse im Jahr 2024 am ehesten durch KI ersetzt werden .

L steht für Large Language Models (LLMs)

LLMs sind ein spezielles KI-Modell, das die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzt, um natürliche, menschenähnliche Reaktionen zu verstehen und zu erzeugen. Einfach ausgedrückt: Sorgen Sie dafür, dass Tools wie ChatGPT weniger wie ein Bot klingen, sondern eher wie Sie und ich.

Im Gegensatz zur generativen KI wurden LLMs speziell für die Bewältigung sprachbezogener Aufgaben entwickelt. Beliebte Beispiele für LLMs, von denen Sie vielleicht schon gehört haben, sind GPT-4, PaLM 2 und Gemini .

M steht für maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Systemen ermöglicht, aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern, ähnlich wie Menschen. Der Schwerpunkt liegt insbesondere auf der Nutzung von Daten und Algorithmen in der KI und zielt darauf ab, die Art und Weise zu verbessern, wie KI-Modelle in realen Umgebungen autonom lernen und Entscheidungen treffen können.

Während der Begriff häufig synonym mit KI verwendet wird, ist maschinelles Lernen Teil des umfassenderen KI-Überblicks und erfordert nur minimale menschliche Eingriffe.

N steht für Neuronales Netzwerk

Ein neuronales Netzwerk (NN) ist ein Modell für maschinelles Lernen, das die Struktur und Funktion eines menschlichen Gehirns nachahmen soll. Ein künstliches neuronales Netzwerk besteht aus mehreren Ebenen und besteht aus Einheiten, die als künstliche Neuronen bezeichnet werden und die im Gehirn vorkommenden Neuronen lose imitieren.

NNs, auch tiefe neuronale Netze genannt, haben eine Vielzahl nützlicher Anwendungen und können zur Verbesserung der Bilderkennung, Vorhersagemodellierung und Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet werden.

O steht für Open-Source-KI

Open-Source-KI bezieht sich auf KI-Technologie, die über frei verfügbaren Quellcode verfügt. Das ultimative Ziel von Open-Source-KI besteht darin, eine Kultur der Zusammenarbeit und Transparenz innerhalb der Gemeinschaft der künstlichen Intelligenz zu schaffen, die Unternehmen und Entwicklern mehr Freiheit für Innovationen mit der Technologie gibt.

Viele der derzeit verfügbaren Open-Source-KI-Produkte sind Variationen bestehender Anwendungen. Zu den gängigen Produktkategorien gehören Chatbots, maschinelle Übersetzungstools und große Sprachmodelle.

P steht für Eingabeaufforderungen

Wenn Sie mit Tools wie Gemini und ChatGPT noch nicht vertraut sind: Eine Eingabeaufforderung ist eine Anweisung oder Abfrage, die Sie in Chatbots eingeben, um eine gezielte Antwort zu erhalten. Sie können als eigenständige Befehle existieren oder der Ausgangspunkt für längere Gespräche mit KI-Modellen sein.

KI-Eingabeaufforderungen können jede vom Benutzer gewünschte Form annehmen, wir haben jedoch festgestellt, dass eine längere Form und detaillierte Eingaben die besten Antworten generieren. Laut einer aktuellen Studie von Microsoft ist die Verwendung emotionaler Sprache eine weitere Möglichkeit, qualitativ hochwertige Antworten zu generieren.

Finden Sie heraus, wie Sie Ihr Arbeitsleben mit diesen 40 ChatGPT-Eingabeaufforderungen erleichtern können, die Ihnen Zeit am Arbeitsplatz sparen sollen.

P steht für Parameter

In der KI sind Parameter ein Wert, der das Verhalten eines maschinellen Lernmodells misst. In diesem Zusammenhang fungiert jeder Parameter als Variable und bestimmt, wie das Modell eine Eingabe in eine Ausgabe umwandelt. Parameter sind eine der gebräuchlichsten Methoden zur Messung der KI-Leistung. Generell gilt: Je mehr Parameter ein KI-Modell hat, desto besser kann es komplexe Datenmuster verstehen und genauere Antworten liefern.

Q steht für Quantum Artificial Intelligence

Quanten-KI ist die Nutzung von Quantencomputern zur Berechnung von Algorithmen für maschinelles Lernen. Im Vergleich zum klassischen Rechnen, bei dem Informationen durch Einsen und Nullen verarbeitet werden, verwendet Quantencomputing eine Einheit namens Qubits, die sowohl Einsen als auch Nullen gleichzeitig darstellt. Theoretisch könnte dieser Prozess die Rechengeschwindigkeit drastisch steigern.

Im Fall der Quanten-KI könnte der Einsatz von Qubits möglicherweise dazu beitragen, wesentlich leistungsfähigere KI-Modelle zu entwickeln, obwohl viele Experten glauben, dass wir von der Verwirklichung dieser Realität noch weit entfernt sind.

R steht für Red Teaming

Red Teaming ist ein strukturiertes Testsystem, das darauf abzielt, Fehler und Schwachstellen in KI-Modellen zu finden. Der Begriff „Cybersicherheit“ bezieht sich im Wesentlichen auf eine ethische Hacking-Praxis, bei der Akteure versuchen, einen tatsächlichen Cyberangriff zu simulieren, um potenzielle Schwachstellen in einem System zu identifizieren und seine Abwehrmaßnahmen langfristig zu verbessern.

Im Falle von KI-Red-Teaming findet möglicherweise kein tatsächlicher Hacking-Versuch statt, und Red-Teamer können stattdessen versuchen, die Sicherheit des Systems zu testen, indem sie es auf eine bestimmte Art und Weise auffordern, die alle von den Entwicklern auferlegten Leitplanken auf ähnliche Weise umgeht zum Jailbreaking.

S steht für überwachtes Lernen

Beim KI-Lernen gibt es zwei grundlegende Ansätze: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Überwachtes Lernen, auch als überwachtes maschinelles Lernen bekannt, ist eine Trainingsmethode, bei der Algorithmen anhand von Eingabedaten trainiert werden, die für eine bestimmte Ausgabe gekennzeichnet wurden. Das Ziel des Tests besteht darin, zu messen, wie genau der Algorithmus bei unbeschrifteten Daten arbeiten kann, und der Prozess zielt darauf ab, die Gesamtgenauigkeit von KI-Systemen insgesamt zu verbessern.

T steht für Trainingsdaten

Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich bei Trainingsdaten um einen äußerst umfangreichen Eingabedatensatz, der zum Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen verwendet wird. Trainingsdaten werden verwendet, um Vorhersagemodellen mithilfe von Algorithmen beizubringen, Merkmale zu extrahieren, die für bestimmte Benutzerziele relevant sind. Dabei handelt es sich um den anfänglichen Datensatz, der dann durch nachfolgende Daten, sogenannte Testsätze, ergänzt werden kann.

Es ist von grundlegender Bedeutung für die Funktionsweise von KI und maschinellem Lernen, und ohne Trainingsdaten wären KI-Modelle nicht in der Lage zu lernen, nützliche Informationen zu extrahieren und Vorhersagen zu treffen, oder einfach gesagt, zu existieren.

U steht für unüberwachtes Lernen

Im Gegensatz zum überwachten Lernen handelt es sich beim unüberwachten Lernen um eine Form des maschinellen Lernens, bei dem Modellen unbeschriftete, unübersichtliche Daten bereitgestellt und dazu ermutigt werden, Muster und Erkenntnisse ohne einen bestimmten Rahmen zu entdecken.

Unüberwachte Lernmodelle werden für drei Hauptaufgaben verwendet: Cluttering, eine Data-Mining-Technik zum Gruppieren unbeschrifteter Daten, Assoziation, eine weitere Gewinnmethode, die unterschiedliche Regeln verwendet, um Beziehungen zwischen Variablen zu finden, und Dimensionsreduktion, eine Lerntechnik, die eingesetzt wird, wenn die Anzahl von Dimensionen in einem Datensatz sind zu hoch.

X steht für X-Risiko

X-Risiko steht für existentielles Risiko. Konkreter bezieht sich der Begriff auf das existentielle Risiko, das von der rasanten Entwicklung der KI ausgeht. Menschen, die vor einem möglichen X-Risk-Ereignis warnen, glauben, dass die Fortschritte auf dem Gebiet der KI zum Aussterben der Menschheit oder zu einer globalen Katastrophe führen könnten, wenn sie nicht kontrolliert werden.

X-Risiko ist jedoch kein Randglaube. Tatsächlich unterzeichneten im Jahr 2023 mehrere Technologieführer wie Demis Hassabis, CEO von DeepMind, Ilya Sutskever, Mitbegründer und Chefwissenschaftler bei OpenAI, und Bill Gates einen Brief, in dem sie KI-Entwickler vor der existenziellen Bedrohung durch KI warnten.

Z steht für Zero-Shot-Lernen

Zero-Shot-Learning ist ein Deep-Learning-Problemaufbau, bei dem ein KI-Modell damit beauftragt wird, eine Aufgabe zu erledigen, ohne Trainingsbeispiele zu erhalten. Beim maschinellen Lernen wird Zero-Shot-Learning verwendet, um Modelle für Klassen zu erstellen, die noch nicht für das Training gekennzeichnet sind.

Zu den beiden Phasen des Zero-Shot-Lernens gehören die Trainingsphase, in der Wissen erfasst wird, und die Interferenzphase, in der Informationen verwendet werden, um Beispiele in einen neuen Satz von Klassen zu klassifizieren.