Was bedeutet Generative AI?

Generative AI bezeichnet KI-Systeme, die neue Inhalte erzeugen: Text, Bild, Ton, Video oder Programmcode. Sie setzen eine Eingabe fort und fügen dabei Schritt für Schritt das jeweils wahrscheinlichste nächste Element an. Von auswertenden Systemen unterscheiden sie sich darin, dass am Ende ein neuer Text oder ein neues Bild steht und nicht die Einordnung einer vorhandenen Vorlage.

Textmodelle zerlegen die Eingabe in Token und berechnen für jedes mögliche nächste Token eine Wahrscheinlichkeit. Über den Temperaturwert lässt sich einstellen, wie weit die Ausgabe von der wahrscheinlichsten Fortsetzung abweichen darf. Bildmodelle gehen einen anderen Weg: Diffusionsverfahren beginnen mit einem Rauschbild und entfernen das Rauschen in vielen Schritten, geführt von der Textbeschreibung.

Generative AI lohnt sich dort, wo ein erster Entwurf schneller entsteht als von Hand und eine Prüfung ohnehin stattfindet. Typische Aufgaben sind Zusammenfassungen langer Dokumente, Übertragungen in einfache Sprache, Serienbriefe und Programmiergerüste. Bei Texten mit festem Wortlaut, etwa einer Rechtsbehelfsbelehrung, bleibt die hinterlegte Vorlage maßgeblich.

Gegenüber dem Schreiben von Hand ändert sich der Schwerpunkt der Arbeit: Wer einen fertigen Entwurf vor sich hat, korrigiert und kürzt, statt selbst zu formulieren. Aus denselben Ausgangsunterlagen lassen sich zudem mehrere Fassungen erzeugen, etwa eine Kurzfassung und eine in einfacher Sprache, ohne den Text neu zu schreiben.

Weil das Modell seine Fortsetzung nach Wahrscheinlichkeit wählt, entsteht auch dann ein flüssiger Text, wenn die nötigen Angaben fehlen. Falsche Zahlen, Namen und Fundstellen sehen dabei genauso aus wie richtige. Jede Ausgabe muss deshalb gegen die Unterlagen geprüft werden, aus denen sie entstanden ist.