Künstliche Intelligenz (KI) ist gerade dabei, das Leben im 21. Jahrhundert zu revolutionieren. Sie verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten, Informationen beschaffen und Entscheidungen treffen. Kaum ein anderes Thema wird zurzeit so intensiv in Wirtschaft, Politik, Wissenschaft und Gesellschaft diskutiert. Während die einen den technologischen Fortschritt feiern, sehen die anderen erhebliche Risiken.

Damit Sie in der Debatte um künstliche Intelligenz mitreden können und Ihr Unternehmen nicht den Anschluss beim Thema KI verliert, lohnt sich ein fundierter Einblick, den der folgende Artikel bietet.

  • Künstliche Intelligenz basiert auf Algorithmen, also eindeutigen Anweisungen zur Lösung bestimmter Probleme. Sie wird mit großen Datenmengen trainiert, um Muster zu erkennen und Regeln abzuleiten. So lernt sie, was unter welchen Bedingungen am sinnvollsten ist.
  • Generative KI kann neue Inhalte erzeugen (z. B. Texte, Bilder oder Videos erstellen), indem sie die erlernten Regeln befolgt, statistische Wahrscheinlichkeiten aus den Trainingsdaten errechnet und schrittweise weitere Elemente auswählt, die am besten zum Prompt passen.
  • Im Gegensatz zu Menschen können schwache KI Systeme nicht wirklich denken. Sie besitzen kein Bewusstsein, keine Emotionen, keine Moral und keine Intuition.
  • Ob Routenplanung, Textkorrektur oder die personalisierte Ausspielung von Werbung – künstliche Intelligenz ist im Alltag und im Berufsleben bereits omnipräsent. Auch in der Forschung (z. B. Klimamodelle, Krebsfrüherkennung) spielt sie eine wichtige Rolle.
  • Probleme, die künstliche Intelligenz mit sich bringen kann, im Überblick: Erfinden von Fakten (Halluzination), Verstärkung von Diskriminierung, betrügerische Aktivitäten, Deepfakes, steigender Energieverbrauch, Datenschutzrisiken und die Abhängigkeit von Technologiekonzernen.

Künstliche Intelligenz

Bisher gibt es keine einheitliche Definition von künstlicher Intelligenz. Vom wirtschaftlichen Nutzen aus betrachtet kann man aber sagen: Künstliche Intelligenz bezeichnet die Fähigkeit von Computersystemen oder Maschinen, bestimmte Aufgaben auszuführen, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern. Im Kern geht es bei der aktuellen KI-Entwicklung darum, menschliche Fähigkeiten mithilfe von statistischen Methoden und Algorithmen nachzubilden. Dazu zählen unter anderem:

  • Informationen zu verarbeiten und als Wissen zu speichern
  • Daten auszuwerten und Muster zu erkennen
  • menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen
  • Probleme zu lösen, Entscheidungen zu treffen und sozial zu handeln

Natürliche Intelligenz entsteht durch neuronale Prozesse im menschlichen Gehirn. Sie ist untrennbar verbunden mit Bewusstsein, Emotionen, Kreativität, Moral und Verantwortung. Menschen können Wissen flexibel auf neue Situationen übertragen, intuitiv handeln und Zusammenhänge erfassen, auch wenn nur wenige Informationen vorliegen.

Künstliche Intelligenz hingegen arbeitet datenbasiert. Sie benötigt große Mengen an Daten, um menschliche Intelligenz zu imitieren, ist sich dabei nicht bewusst, was sie tut, und denkt nicht nach, sondern berechnet statistische Wahrscheinlichkeiten. Emotionen, Moral oder Intuition besitzt sie nicht.

Meist unterscheidet man künstliche Intelligenz in die Arten starke und schwache KI.

Im Sprachgebrauch meint künstliche Intelligenz heute fast immer schwache KI. Diese ist darauf spezialisiert, klar definierte, wiederkehrende Aufgaben besonders gut zu erledigen.

Schwache KI kann jedoch nicht denken, keine Absichten entwickeln und sich nicht selbst reflektieren. Sie besitzt keine Kreativität und lernt nicht selbstständig, sondern muss trainiert werden. Ihre Lernfähigkeit ist meist begrenzt auf die Anwendung von Algorithmen (eindeutige Handlungsvorschriften zur Lösung bestimmter Probleme) und auf das Erkennen von Mustern in großen Datenmengen. Vor allem in der regelbasierten Automatisierung von Prozessen sowie in der Sprach- und Bildverarbeitung ist das von großem Nutzen.

Eine sogenannte starke KI, die menschliches Denken vollständig nachbildet, existiert bislang nicht. Eine starke KI würde nicht nur auf Anweisung einzelne Aufgaben erledigen, sondern könnte theoretisch selbstständig lernen und sich weiterentwickeln, kreative Lösungen in völlig neuen Kontexten finden, Ziele formulieren und Strategien verfolgen.

Fraglich ist, ob solch eine hypothetische Form der künstlichen Intelligenz ein Bewusstsein entwickeln könnte. Mit hoher Wahrscheinlichkeit besäße sie keine echten, sondern nur simulierte Emotionen und keine Intuition, da ihre Entscheidungen weiterhin auf Berechnungen beruhen würden. Eine starke KI könnte moralische Regeln befolgen, aber nicht wie ein Mensch moralische Verantwortung empfinden.

Ein wichtiger Meilenstein in der KI-Geschichte ist der Turing-Test, der 1950 vom britischen Mathematiker Alan Turing entwickelt wurde. Er schlug ursprünglich ein Spiel vor, um herauszufinden, ob eine Maschine bzw. ein Computer einen menschlichen Fragesteller in umfassender Hinsicht täuschen kann und demnach ein dem Menschen gleichwertiges Denkvermögen besitzt.

Menschliche vs. künstliche Intelligenz

Dieser Test wurde später in seiner Komplexität reduziert, sodass heute folgende Versuchsanordnung als Turing-Test bekannt ist: Ein menschlicher Proband führt über eine Tastatur und einen Bildschirm eine Konversation mit zwei ihm unbekannten Gesprächspartnern. Der eine Gesprächspartner ist ein Mensch, der andere eine Maschine. Kann der Proband durch intensive Befragung nicht zuverlässig erkennen, welcher von beiden die Maschine ist, hat die Maschine den Turing-Test bestanden. Man kann der Maschine also schwache künstliche Intelligenz zuschreiben, sobald sie ein dem Menschen ebenbürtiges Kommunikationsverhalten zeigt.

Moderne KI-Modelle – insbesondere Large Language Models (LLM) – kommen dieser Definition von künstlicher Intelligenz in bestimmten Szenarien sehr nahe. Neuere Versionen von ChatGPT haben den Turing-Test bereits bestanden . Sie können menschliche Kommunikation in einem textbasierten Chat so geschickt simulieren, dass sie von den meisten Menschen nicht mehr von einer realen Person zu unterscheiden sind und sogar signifikant häufiger für den Menschen gehalten werden als die echten menschlichen Gesprächspartner.

Das KI-Modell von ChatGPT ist dabei allerdings nicht intelligent in dem Sinne, dass es die Menschen bewusst täuscht und manipuliert. Es berechnet nur zuverlässig die Wahrscheinlichkeit, welche Antworten die Gesprächspartner am ehesten hören wollen und welches soziale Verhalten in einer bestimmten Situation als angemessen gilt. Das heißt: Ein bestandener Turing-Test bedeutet nicht, dass eine Maschine wirklich denkt, sondern lediglich, dass sie menschliches Verhalten überzeugend imitiert.

KI Systeme wie Chatbots und Sprachassistenten verwenden grundlegende Verfahren, um menschliche Fähigkeiten nachzuahmen. Zu diesen KI Technologien gehören:

  • Maschinelles Lernen (Machine Learning): KI Systeme lernen mithilfe von statistischen Algorithmen und einer großen Menge an Trainingsdaten bestimmte Probleme zu lösen.
  • Deep Learning: Künstliche neuronale Netze mit zahlreichen Schichten ermöglichen die Verarbeitung besonders komplexer Eingangsdaten, zum Beispiel bei der Sprach- und Gesichtserkennung.
  • Natural Language Processing (NLP): Computer verarbeiten und analysieren natürliche Sprache mithilfe von Algorithmen, zum Beispiel zur Textkorrektur oder Textgenerierung.
  • Computer Vision: Computer verarbeiten und analysieren Bilder mithilfe von Algorithmen, um beispielsweise Muster und Objekte zu erkennen und virtuelle Welten zu erschaffen.

Mit Sicherheit haben Sie künstliche Intelligenz im Alltag – bewusst oder unbewusst – schon genutzt. Ob bei der Routenplanung von Navigationssystemen, Kaufempfehlungen in Online-Shops oder der Autokorrektur und -vervollständigung von Texten: Überall ist eine trainierte KI im Einsatz, die im Hintergrund aus unzähligen Daten die wahrscheinlichste Lösung für Sie errechnet.

KI-generierte Textvorschläge bei der Google Suche

In der medizinischen Forschung etabliert sich künstliche Intelligenz bereits zur Verbesserung von Diagnosen und Bildanalysen, beispielsweise bei der Früherkennung von Krebs. Zudem können Forscher künstliche Intelligenz nutzen, um Szenarien unter bestimmten Annahmen zu simulieren, beispielsweise mit Klimamodellen die Erderwärmung zu berechnen oder Ressourcen in der Landwirtschaft effizient einzusetzen. Dies zeigt deutlich, dass KI Technologien einen großen Nutzen für die Gesellschaft haben.

Auch in vielen Unternehmen findet künstliche Intelligenz Anwendung. Da sich die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen in den letzten Jahren rasant erhöht hat, kann künstliche Intelligenz enorme Datenmengen in kurzer Zeit analysieren und dabei Zusammenhänge erkennen, die für Menschen kaum zu überblicken sind. KI hilft fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem sie Entwicklungen frühzeitig erkennen und Szenarien simulieren kann. Gerade bei Bürotätigkeiten lassen sich außerdem viele wiederkehrende Aufgaben mithilfe von KI automatisieren. Hier einige Beispiele aus verschiedenen Bereichen:

  • Prognose von Nachfrage und Umsätzen zur Optimierung von Lieferketten
  • Prädiktive Wartung und Instandhaltung von Maschinen
  • Robotik und automatisierte Produktionsstraßen

KI-gesteuerte Robotik in der Industrie

  • Personalisierte Kundenansprache bei der Ausspielung von Werbung
  • Schnellere Content-Erstellung mit generativer KI
  • Analyse bestimmter Zielgruppen für den Marketingplan
  • Standardisierte Interviews mit virtuellen Assistenten
  • Analyse der Qualifikationen und Persönlichkeitsprofile von Bewerbern
  • Prognosen zum Personalbedarf in bestimmten Szenarien

KI Chatbot

Die derzeit vermutlich bekanntesten Anwendungsbereiche für künstliche Intelligenz liegen in der generativen KI. Diese ist erst in den letzten Jahren durch Chatbots und KI-Assistenten wie ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Amazon Alexa, DeepSeek, Midjourney und Perplexity populär geworden. Mittlerweile sind wir aber schon fast gewohnt, dass …

  • künstliche Intelligenz Texte schreiben kann
  • künstliche Intelligenz Texte umschreiben und übersetzen kann
  • künstliche Intelligenz Bilder erstellen kann
  • künstliche Intelligenz ein Video erstellen kann
  • künstliche Intelligenz Musik erstellen kann

Generative künstliche Intelligenz einfach erklärt: Indem sie aus großen Datenmengen lernt und Regeln ableitet, kann sie neue Inhalte erzeugen, die diese Regeln befolgen. Sie erschafft dabei nichts Originelles oder Kreatives im eigentlichen Sinne, sondern berechnet Wahrscheinlichkeiten dafür, was als Nächstes sinnvoll ist. Es handelt sich also wie bei allen existenten Arten von künstlicher Intelligenz um schwache KI.

  • Textbasierte generative KI arbeitet mit Tokenisierung: Das Sprachmodell unterteilt den Text in Tokens (z. B. Zeichen, Worte und Sätze), berechnet für jedes mögliche Token eine Wahrscheinlichkeit und entscheidet dann, welches Token als Nächstes statistisch am besten zur eingegebenen Textbeschreibung (dem sogenannten Prompt) passt. Dabei wendet es die Regeln der jeweiligen Sprache an.

  • Bilder erstellen kann künstliche Intelligenz mithilfe von Diffusionsmodellen: Das Modell startet mit einem komplett verrauschten, zufälligen Bild, bei dem es schrittweise das Rauschen entfernt. Ein Encoder matcht die Textbeschreibung mit passenden Bildelementen, die im Trainingsmaterial des Modells enthalten waren. Die Pixel werden so lange verändert, bis ein scharfes Bild entsteht, das statistisch gut zum Prompt passt.

Wie Sie sehen, orientiert sich generative KI stark an der Formulierung der eingegebenen Textbeschreibung. Ein Prompt sollte dem KI-Modell daher eine präzise Beschreibung mit Kontext, Formatvorgaben und Stilrichtungen liefern, um ein möglichst gutes Ergebnis zu erhalten. Prompting ist daher eine Schlüsselkompetenz im Umgang mit moderner KI.

Künstliche Intelligenz nutzen – kompetenter Umgang mit KI

Einige Vorteile von KI-Systemen für Unternehmen wurden bereits im Laufe des Artikels erwähnt. Hier finden Sie die wichtigsten Punkte im Überblick:

  • Automatisierung von regelbasierten Aufgaben
  • Schnellere und umfassendere Analyse großer Datenmengen
  • Verbesserte Entscheidungsgrundlage
  • Vermeidung menschlicher Fehler
  • Gleichbleibende Ergebnisse und Verfügbarkeit rund um die Uhr

Vom Schreckensszenario, dass eine feindliche künstliche Intelligenz in Zukunft die Weltherrschaft übernehmen und sich gegen die Menschen wenden könnte, sind wir noch sehr weit entfernt. Bislang existiert nur schwache KI, die vorgegebene Anweisungen und Training von Menschen benötigt und sich nicht einfach verselbstständigen wird. Trotzdem birgt künstliche Intelligenz die Gefahr, zu unerwünschten Ergebnissen zu führen oder gar zu kriminellen Zwecken missbraucht zu werden.

Die größten Probleme rund um künstliche Intelligenz sind:

Falsche Antworten durch fehlerhafte Daten

In einem KI-System kann es zu Fehlinterpretationen und falschen Schlussfolgerungen kommen, wenn das KI-Modell fehlerhafte bzw. veraltete Daten enthält oder Daten verknüpft, die in keinem Zusammenhang stehen. Wie häufig dies passiert, hängt im Wesentlichen von der Qualität, Aktualität und Menge der Trainingsdaten ab. Bei Chatbots basieren KI-generierte Antworten zum Teil auf Trainingsdaten, die mehrere Monate oder Jahre alt sind. Daher scheitern KI-Modelle oft bei der Einordnung von aktuellen Nachrichten, was echten Journalismus weiterhin unverzichtbar macht. Hinterfragen Sie stets kritisch, ob KI-generierte Inhalte stimmen können, und informieren Sie sich zusätzlich bei vertrauenswürdigen Medien.

Halluzinieren und Erfinden von Fakten

ChatGPT, Gemini, Copilot und Perplexity klingen überzeugend, auch wenn sie völlig falsche Dinge behaupten. Laut einer EBU Studie enthalten im Schnitt 45 Prozent ihrer Antworten Fehler oder erfundene Fakten. Die sogenannten Halluzinationen entstehen, weil KI kein Faktenwissen besitzt. Zwar kann sie statistisch plausible Wortketten generieren, aber nicht prüfen, ob eine Aussage wahr ist. Sie reimt sich fehlende Informationen zusammen und nennt mitunter sogar Quellen, die überhaupt nicht existieren. Deshalb gilt: Vertrauen Sie KI-generierten Antworten niemals blind und überprüfen Sie wichtige Informationen mithilfe von seriösen Quellen.

Diskriminierende Entscheidungen

KI erlernt aus Daten menschliche Muster, die zum Teil bestehende Vorurteile und Rollenbilder widerspiegeln. Daraus können diskriminierende Entscheidungen, etwa bei Bewerbungen oder Kreditvergaben, resultieren. In einem bekannten Fall hatte ein Bewerbungsalgorithmus unbeabsichtigt Frauen benachteiligt. Da in der IT-Branche mehr Männer als Frauen beschäftigt sind und das Unternehmen in den vorigen zehn Jahren größtenteils Männer eingestellt hatte, filterte die KI anhand dieser Trainingsdaten die Bewerbungen von Frauen heraus. Damit künstliche Intelligenz in Zukunft objektivere Entscheidungen trifft als Menschen, muss sie folglich mit ausgewogenen Datensätzen trainiert werden.

Desinformation und Betrug durch Deepfakes

KI-generierte Texte, Bilder und Videos können inzwischen sehr realistisch wirken und gezielt zur Täuschung eingesetzt werden. Sogenannte Deepfakes nutzen künstliche Intelligenz, um etwa Gesichter und Stimmen in Videos oder auf Fotos zu fälschen. Beispielsweise kann künstliche Intelligenz ein Video erstellen, in dem prominente Persönlichkeiten Aussagen treffen, die sie in Wirklichkeit nie gesagt haben. Es ist schwierig, darin die künstliche Intelligenz zu erkennen. Unlautere Akteure können täuschend echte Künstliche Intelligenz Bilder generieren und sie zur Manipulation von Identitäten nutzen, biometrische Systeme überlisten oder Desinformationskampagnen durchführen. Falschinformationen und Unwahrheiten verbreiten sich durch künstliche Intelligenz heute rasant in sozialen Medien, weil viele Nutzer diese ungeprüft teilen und die Algorithmen kontroverse Inhalte begünstigen.

Hoher Energieverbrauch von KI-Rechenzentren

Um KI Systeme mithilfe von Lernalgorithmen und großen Datenmengen zu trainieren, sind teure Computerprozessoren mit hoher Rechenleistung erforderlich. Ein einziges KI Rechenzentrum kann dabei so viel Strom verbrauchen wie eine Großstadt. Da ein Großteil davon heute noch aus fossilen Energieträgern gewonnen wird, ist auch die Umweltbelastung durch KI ein Thema. Kluge Konzepte vor Ort, die beispielsweise die Abwärme von Rechenzentren nutzen, können diese Effekte abmildern.

Datenschutz und Abhängigkeit von Tech-Riesen

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz erfordert große Datenmengen, in denen sich auch viele sensible, personenbezogene Informationen befinden können. Beispielsweise sammeln die Betreiber von sozialen Netzwerken Unmengen von Nutzerdaten, die später zur Ausspielung personalisierter Werbung genutzt werden können, um Wahl- oder Kaufentscheidungen zu beeinflussen. Es ist daher problematisch, dass die meisten dieser Daten in den Händen weniger Tech-Riesen aus den USA und China liegen. Auch die KI-Modelle an sich kommen überwiegend aus den USA, was zu einer hohen technologischen Abhängigkeit führt. Eine europäische Alternative sind die Open-Source-Sprachmodelle von Mistral AI.

Nach einer EY Umfrage erzielen mehr als die Hälfte der europäischen Unternehmen bereits messbare Vorteile durch den Einsatz von KI – darunter gesteigerte Produktivität, Zeitersparnis, Kostensenkungen und Fehlerreduktion.

Um die wirtschaftlichen Chancen zu nutzen und künstliche Intelligenz in Ihrem Unternehmen sinnvoll und sicher einzusetzen, haben sich einige Grundsätze bewährt:

  • Menschliche Kontrolle: Künstliche Intelligenz sollte Entscheidungen unterstützen, aber nicht alleine treffen. Die Ergebnisse sollten Sie nicht einfach glauben, sondern immer hinterfragen und prüfen.
  • Transparenz: Kommunizieren Sie Ihren Mitarbeitern klar die Rahmenbedingungen für den Einsatz von KI. Damit vermeiden Sie, dass eine Schatten IT entsteht, von der Sie nichts wissen. Ebenso ist der Einsatz von KI gegenüber Kunden kenntlich zu machen.
  • Weiterbildung: KI-Kompetenz wird immer mehr zum Erfolgsfaktor. Machen Sie Ihre Mitarbeiter fit für das Prompting und klären Sie mit ihnen die Fragen: Wie funktioniert künstliche Intelligenz und wo wird künstliche Intelligenz eingesetzt?
  • Datensouveränität: Wenn Sie KI ohne Kompromisse beim Datenschutz nutzen möchten, lohnt es sich, ein KI-Modell auf Ihren eigenen Servern zu betreiben oder zumindest Cloud-Plattformen innerhalb der EU zu verwenden.
  • Compliance: Stellen Sie sicher, dass die KI Systeme in Ihrem Unternehmen alle geltenden Gesetze und Compliance-Richtlinien erfüllen, insbesondere den EU AI Act, denn im Zweifelsfall müssen Sie haften.

Die KI-Verordnung der Europäischen Union ist das weltweit erste Gesetz zur umfassenden Regulierung von künstlicher Intelligenz. Es ist am 1. August 2024 in Kraft getreten und ab dem 2. August 2026 in vollem Umfang gültig. Der EU AI Act teilt KI-Systeme prinzipiell in vier Risikoklassen ein, für die unterschiedliche Regeln gelten:

  • Unzulässiges Risiko: Verboten sind z. B. Social Scoring, biometrische Echtzeitüberwachung oder manipulative Verhaltenssteuerung, weil sie nicht mit dem Schutz der Grundrechte vereinbar sind.
  • Hohes Risiko: Streng reguliert ist der Einsatz von KI u. a. bei Bewerbungsverfahren, Kreditvergaben und medizinischen Diagnosen. Hier gibt es hohe Anforderungen an Datenqualität, Transparenz, menschliche Aufsicht und Dokumentation.
  • Begrenztes Risiko: Sobald Menschen mit KI (z. B. Chatbots) interagieren, sind sie darüber zu informieren und KI-generierte Inhalte als solche zu kennzeichen.
  • Minimales Risiko: KI-Anwendungen wie Spam-Filter, Rechtschreibprüfungen oder automatische Textvorschläge in Suchmaschinen unterliegen keinen zusätzlichen Pflichten.

Für etwaige Gesetzesverstöße und Schäden durch KI-Anwendungen haften die Anbieter und Betreiber der Systeme mit bis zu 15 Millionen Euro oder 3 Prozent ihres weltweiten Jahresumsatzes.

Als KI No-Code Plattform erlaubt SeaTable KI-gestützte Automationen, mit denen Sie Ihr Datenmanagement effizienter gestalten können. Datensätze auswerten, modifizieren und erweitern, Texte übersetzen und relevante Informationen aus Dokumenten extrahieren – all das ist mit den KI-Funktionen möglich.

KI Features in SeaTable

Und zwar ganz ohne Sorgenfalten in Sachen Datenschutz: Neben Gemma 3 unterstützt SeaTable künftig weitere KI-Modelle verschiedener Anbieter, die DSGVO-konform in deutschen Rechenzentren betrieben werden. Zudem erfolgt der Datenaustausch zwischen SeaTable Cloud und den Sprachmodellen verschlüsselt.

Für die volle Kontrolle können Selbsthoster natürlich auch KI-Modelle in einer eigenen Infrastruktur nutzen. SeaTable AI , eine Komponente von SeaTable Server , basiert auf LiteLLM und unterstützt dadurch die Anbindung einer Vielzahl von Modellen mit einer OpenAI-kompatiblen API.

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Fazit: KI dient als Werkzeug – nicht als Ersatz für menschliche Intelligenz #

Künstliche Intelligenz ist womöglich die mächtigste Technologie unserer Zeit. Sie kann Prozesse optimieren, automatisieren und beschleunigen, mit Unmengen von Daten rechnen und neue Erkenntnisse liefern – was sie für Unternehmen sehr wertvoll macht. Dennoch ist künstliche Intelligenz heute noch meilenweit davon entfernt, ein denkendes Wesen zu sein. Sie kann menschliche Fähigkeiten imitieren, muss aber von Menschen entwickelt, trainiert und gesteuert werden.

Der verantwortungsvolle Umgang mit KI entscheidet darüber, ob sie zum Vorteil oder zum Problem wird. Wenn Sie künstliche Intelligenz in Zukunft als Werkzeug für Ihre Arbeit einsetzen, sollten Sie klug, transparent und regelkonform vorgehen. So können Sie langfristig von Effizienzsteigerungen und Produktivitätsgewinnen profitieren.

Wie weit ist die künstliche Intelligenz heute schon fortgeschritten?

Die ursprüngliche Vision von KI war eine starke Intelligenz, die wie ein Mensch denken, selbstständig lernen und zielgerichtet handeln kann. Davon sind wir noch sehr weit entfernt. Aktuelle KI-Systeme sind auf bestimmte Aufgaben spezialisiert, abhängig von Trainingsdaten und besitzen kein Bewusstsein oder echtes Verständnis. Kurz gesagt: KI kann bereits einige menschliche Fähigkeiten überzeugend imitieren, ist aber nicht intelligent im menschlichen Sinne.

Wie funktioniert künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz hat eine Funktionsweise, die auf Algorithmen basiert, also eindeutigen Anweisungen zur Lösung bestimmter Probleme. Sie wird mit vielen Daten trainiert, um Muster zu erkennen und Regeln abzuleiten. So lernt sie, was in einer bestimmten Situation statistisch am wahrscheinlichsten ist.

Was ist generative KI?

Generative künstliche Intelligenz kann neue Inhalte erzeugen, indem sie die erlernten Regeln befolgt, Wahrscheinlichkeiten aus den Trainingsdaten errechnet und schrittweise für jedes weitere Element die Option auswählt, die statistisch am besten zum Prompt passt.

Wo wird künstliche Intelligenz eingesetzt?

Die Anwendungsbereiche für künstliche Intelligenz sind vielfältig. Sie reichen von der medizinischen Forschung und Klimamodellen über die künstliche Intelligenz im Alltag bis hin zu KI-Systemen in Unternehmen. Dort findet die künstliche Intelligenz Anwendung in der Produktion, der Verwaltung, der Personalabteilung , im Marketing , im Kundensupport und anderen Bereichen.

Welche Probleme kann künstliche Intelligenz mit sich bringen?

Neben zahlreichen Chancen kann uns die künstliche Intelligenz in Zukunft auch Schwierigkeiten bereiten. Dazu zählen Probleme der KI Technologie wie das Erfinden von Fakten (Halluzination) oder fehlerhafte und veraltete Daten, aber auch gesellschaftliche und rechtliche Probleme wie Deepfakes, betrügerische Aktivitäten, die Verstärkung von Diskriminierung, der hohe Energieverbrauch, Datenschutzrisiken und die Abhängigkeit von wenigen großen Technologieanbietern.

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