Grundlagen generativer KI.

Definition von generativer KI.

highly detailed little bird on a cobble street with palm trees

Prompt: detailliert ausgestalteter kleiner Vogel auf einer Kopfsteinpflasterstraße mit Palmen

KI und generative KI im Vergleich.

Was generative Intelligenz so intelligent macht.

three labradoodle puppies run on the grass

Prompt: drei Labradoodle-Welpen, die im Gras spielen

Anwendungsbereiche generativer KI.

Unternehmen und generative KI.

Einzelpersonen und generative KI.

interior Design, a perspective of of a living room and a kitchen with an island, large windows with natural light, Light colors, vegetation, modern furniture, skylight, modern minimalistic design

Prompt: Innenarchitektur, Ansicht eines Wohnzimmers und einer Küche mit Kücheninsel, große Fenster mit natürlichem Licht, helle Farben, Pflanzen, moderne Möbel, Oberlicht, modernes minimalistisches Design

Herausforderungen und Grenzen generativer KI.

Das Potenzial von generativer KI ist so enorm, dass ihre Einschränkungen und Grenzen gern übersehen werden. Dabei gilt es noch eine Reihe von Herausforderungen zu bewältigen.

Die KI hat nicht immer Recht.

Wie bereits im Abschnitt „Anwendungsbereiche generativer KI“ erwähnt, sind Tools mit generativer KI wie ChatGPT nicht unfehlbar. Optimierte Datensätze und Algorithmen können dieses Risiko eventuell künftig einschränken. Bis es so weit ist, empfiehlt es sich aber, bei allem, was du liest, skeptisch zu sein und die Informationen anhand einer vertrauenswürdigen Quelle zu überprüfen.

Achtung vor Vorurteilen.

Fakten auf ihre Korrektheit zu prüfen, ist relativ leicht. Deutlich komplizierter ist es, gesellschaftlich verankerte Vorurteile (etwa im Blick auf Geschlechtsidentität oder Herkunft) aus den Resultaten generativer KI herauszufiltern. Aber auch das ist nötig. Um zu verhindern, dass sich Vorurteile in den Resultaten von generativer KI ausdrücken, müssen die Verantwortlichen kontinuierlich jede Form von Voreingenommenheit identifizieren und unterbinden – beim Design ebenso wie bei der Entwicklung und Bereitstellung.

Auch wir selbst können als Userinnen und User einen Beitrag leisten. Angenommen, du tippst in einem KI-Bildgenerator den Prompt „Wissenschaftler, der einen Laborkittel trägt und ein Reagenzglas in der Hand hält“ ein. Zeigen die Resultate immer denselben Typ von Person, egal wie oft du auf „Generieren“ klickst? In dem Fall könntest du das Herstellerunternehmen auf den blinden Fleck hinweisen und dann deinen Text-Prompt verfeinern, um vielfältigere Resultate zu erzielen.

scientist in a lab coat holding a test tube

Prompt: Wissenschaftler, der einen Laborkittel trägt und ein Reagenzglas in der Hand hält

Generative KI kann mit einem hohen Energieverbrauch verbunden sein.

Unternehmen, die Tools mit generativer KI entwickeln, sollten sich darüber bewusst sein, dass Training und Verwaltung viel Energie erfordern. Immer mehr Firmen erkennen die Notwendigkeit, den CO2-Fußabdruck zu verkleinern, doch es bleibt noch viel zu tun.

Urheberrechte können zum Problem werden.

Viele professionelle Kreative sind besorgt über Urheberrechtsverletzungen – zu Recht. Aktuell laufen dazu mehrere Gerichtsverfahren. Adobe zeigt, wie Unternehmen Kreative in dieser Hinsicht unterstützen können. Adobe bekennt sich nicht nur zu einer verantwortungsbewussten Entwicklung generativer KI, sondern erarbeitet auch im Rahmen der Content Authenticity Initiative (CAI) branchenweit gültige Standards und entwickelt ein universelles „Do Not Train“-Tag, mit dem Kreative selbst entscheiden können, ob ihre Werke für das Training von KI-Modellen verwendet werden dürfen.

Generative KI als Teil deines Workflows.

Mit generativer KI von Adobe Firefly in eine neue Design-Ära.

a Japanese tea garden

Prompt: ein japanischer Teegarten

Fragen? Wir haben die Antworten.

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