5 wichtige KI-Begriffe, die jeder kennen sollte
Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten, lernen und kommunizieren, in rasantem Tempo. Das trifft auch auf den Versicherungssektor zu. Um in dieser dynamischen Welt der Technologie den Überblick zu behalten, ist es hilfreich, einige zentrale Begriffe zu verstehen. In diesem Beitrag erklären wir fünf wichtige Begriffe, die Ihnen dabei helfen, die Welt der KI besser zu verstehen.
Generative KI bezeichnet Systeme, die in der Lage sind, neue Inhalte zu erschaffen und nicht nur Informationen über Bestehendes wiederzugeben – seien es Texte, Bilder, Musik oder Videos. Diese KI-Modelle lernen aus bestehenden Daten und generieren darauf basierend neue, kreative Ergebnisse. Generative KI kann zum Beispiel dazu verwendet werden, Kunst zu schaffen, eine Kurzgeschichte zu schreiben, Produkte zu entwerfen oder einen Videoclip zu erstellen.
Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLM)
Große Sprachmodelle sind spezialisierte KI-Systeme, die auf die Verarbeitung und Generierung von Texten ausgerichtet sind. Sie werden mit enormen Datenmengen trainiert und nutzen komplexe Algorithmen, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Beispiele hierfür ist GPT von OpenAI. Die Modelle können genutzt werden, um Sprache zu übersetzen, Fragen per Chatbot zu beantworten, Texte zusammenzufassen und sogar Computercode zu schreiben. Viele Prozesse lassen sich so automatisieren.
KI-Halluzinationen treten auf, wenn ein KI-Modell falsche oder erfundene Informationen generiert. Diese Fehler können durch unvollständige oder fehlerhafte Trainingsdaten, ungenaue Modelle oder unzureichendes Verständnis des Kontexts entstehen. Obwohl die Ergebnisse oft überzeugend wirken, entsprechen sie nicht der Realität. Entwickler versuchen, diese Probleme durch „Erdung“ (engl. „grounding“) zu lösen, was bedeutet, dass sie ein KI-System mit zusätzlichen Informationen aus einer vertrauenswürdigen Quelle versorgen.
Ein multimodales Modell ist ein KI-System, das verschiedene Arten von Daten – wie Text, Bilder, Audio oder Video – gleichzeitig verarbeitet und miteinander kombiniert. Dies ermöglicht eine umfassendere Analyse und ein besseres Verständnis komplexer Informationen. Ein Beispiel hierfür ist Googles Modell Gemini, das sowohl Bilder als auch Texte verstehen und generieren kann.
Ein Prompt ist die Eingabe, die ein Nutzer an ein KI-Modell gibt, um eine bestimmte Antwort oder Aktion zu erhalten. Die Qualität und Präzision des Prompts beeinflussen maßgeblich das Ergebnis. Ein gut formulierter Prompt kann dazu beitragen, dass die KI relevante und nützliche Informationen liefert.
