Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet jede Maschine mit einem "Intelligenzquotienten", der menschliche Intelligenz und Fähigkeiten nachahmt, darunter kreatives Denken und Problemlösen.
Der Begriff KI wurde angeblich von John McCarthy und Marvin Minsky geprägt, die ihn 1956 in einem Workshop am Dartmouth College wie folgt definierten:
Die Konstruktion von Computerprogrammen, die Aufgaben übernehmen, die derzeit noch besser von Menschen ausgeführt werden, weil sie hochentwickelte mentale Prozesse wie Wahrnehmungslernen, Gedächtnisorganisation und kritisches Denken erfordern
Die Konstruktion von Computerprogrammen, die Aufgaben übernehmen, die derzeit noch besser von Menschen ausgeführt werden, weil sie hochgradige mentale Prozesse wie Wahrnehmungslernen, Gedächtnisorganisation und kritisches Denken erfordern
Heute ist künstliche Intelligenz äußerst beliebt, und KI-gestützte Software und Hardware werden für verschiedene private und berufliche Zwecke eingesetzt. Dazu gehören KI-Begleiter (wie Character AI) zur Entwicklung der Soft Skills einer Person, KI-Paarprogrammierer (wie Github Copilot) zum schnelleren Codieren und KI-Systeme zur Bewältigung globaler Probleme wie dem Klimawandel.
In diesem Blogbeitrag werden wir einige der wichtigsten KI-Techniken untersuchen – was sie sind und warum sie wichtig sind.
10 Arten von Techniken der künstlichen Intelligenz
Techniken der künstlichen Intelligenz sind die Tools und Methoden, die zum Aufbau intelligenter Systeme verwendet werden – die Kernformel, die KI menschenähnliche Intelligenzqualitäten verleiht.
Hier sind einige der beliebtesten KI-Techniken:
Maschinelles Lernen (ML)
Sicherlich haben Sie schon viele Stellenanzeigen mit dem Tag "AI/ML" gesehen. Das liegt daran, dass maschinelles Lernen (ML) ein zentraler Bestandteil des KI-Forschungsteams in den meisten Unternehmen ist.
Beim maschinellen Lernen (ML) wird eine KI-Engine mit einer großen Datenmenge gefüttert und erhält spezifische Anweisungen, um die Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Auf diese Weise lassen sich Algorithmen erstellen, die Verhaltensmuster von Menschen vorhersagen.
Typische Anwendungsfälle für KI in Algorithmen für maschinelles Lernen sind Produktempfehlungen, die Sie auf Online-Shopping-Plattformen sehen, und Algorithmen in sozialen Medien, die entscheiden, welche Beiträge die meisten Ansichten erzielen und welche Beiträge Sie am meisten interessieren könnten (basierend auf Ihren Surfgewohnheiten).
Nehmen Sie zum Beispiel die kuratierten Inhalte, die auf Ihrer Instagram Explore-Seite angezeigt werden – sie unterscheiden sich für jedes Instagram-Konto.
Überwachtes und unüberwachtes Lernen
Überwachtes und unüberwachtes Lernen sind beide grundlegende Bestandteile des maschinellen Lernens (ML). Ersteres trainiert KI-Algorithmen anhand von beschrifteten Daten. Ein E-Mail-Anbieter könnte beispielsweise sein Feature zur Spam-Filterung mit Daten trainieren, die als Spam und Nicht-Spam beschriftet sind.
Auf der anderen Seite befasst sich unüberwachtes Lernen mit unbeschrifteten, unorganisierten Daten, und KI übernimmt die mühsame Arbeit der Klassifizierung der Daten und der Suche nach Mustern.
E-Commerce-Shops nutzen dies, um Verbrauchern Produkte auf der Grundlage einer Vielzahl von Signalen aus ihrem Kaufverhalten zu empfehlen, darunter die angesehenen Produkte, die auf Produktseiten verbrachte Zeit, Clickstream-Daten, frühere Käufe, Kaufhäufigkeit, Suchabfragen, demografische Daten und vieles mehr.
Deep Learning
Als Teilgebiet des maschinellen Lernenszielt diese KI-Technik darauf ab, die neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns mithilfe des Konzepts der künstlichen neuronalen Netze (KNN) nachzuahmen.
Deep Learning funktioniert in Schichten:
- Die erste Schicht wird mit Informationen gespeist
- Die nächsten Schichten (die die Neuronen im menschlichen Gehirn nachahmen) analysieren die Informationen auf Muster
- Die letzte Schicht liefert das Ergebnis – eine Vorhersage oder eine mögliche Lösung für Ihr Problem
Social-Media-Unternehmen wie Meta nutzen Deep-Learning-KI innerhalb von Verstärkungslernsystemen, um ausländische Bilder zu identifizieren, indem sie visuelle Informationen in Beiträgen auswerten. Durch das Erkennen von Mustern, die mit bekannten ausländischen Inhalten (z. B. Gewalt und Selbstverletzungsbilder) in Verbindung stehen, kann die KI Beiträge zur weiteren Überprüfung durch menschliche Moderatoren markieren.
Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
Eine weitere beliebte KI-Technik ist die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), ein Teilgebiet des Deep Learning, das sich auf Sprachen konzentriert. NLP hilft KI-Engines dabei, die Grammatik, Syntax und die verschiedenen Semantiken der linguistischen Struktur einer Sprache zu verstehen, um menschliche Sprache zu generieren und Unterhaltungen zwischen Mensch und Maschine menschlicher und weniger roboterhaft zu gestalten.
NLP findet sich in KI-Anwendungen wie Chatbots (ChatGPT), virtuellen Assistenten (Siri) und Sprachübersetzungsdiensten (Google Translate).
Textvorverarbeitung
Die Textvorverarbeitung ist die Grundlage vieler Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP). Sie umfasst die Bereinigung, Umwandlung und Strukturierung von Rohtextdaten, um sie für die Analyse durch NLP-Algorithmen vorzubereiten.
Die Vorverarbeitung hilft dabei, unnötige Daten wie Tippfehler zu entfernen und Großbuchstaben in Kleinbuchstaben umzuwandeln. Dadurch können NLP-Engines ihre Algorithmen effizienter ausführen und genauere Ergebnisse liefern.
Part-of-Speech-Tagging (POS-Tagging)
Ein Kernfeld der KI-Technik der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) ist das Part-of-Speech-Tagging (POS), das sich auf die Beschreibung der grammatikalischen Funktion jedes Wortes in einem Satz – Substantiv, Verb, Adjektiv und mehr – in der menschlichen Sprache konzentriert.
Als solche lässt sie sich gut mit anderen KI-Techniken wie Spracherkennung und Sentimentanalyse kombinieren, um den emotionalen Quotienten von Texten zu ermitteln.
Ein gutes Anwendungsbeispiel für diese KI-Technik sind KI-gestützte Rechtschreibprüfungen wie Grammarly.
Named Entity Recognition (NER)
Die Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER) ist ein weiterer Teilbereich der NLP. Wie die NLP, die sich mit Sprachen befasst, beschäftigt sich die NER mit Namen, Speicherorten und anderen Entitäten.
Dies macht sie zu einem leistungsstarken Tool für die Informationsextraktion. Denken Sie an Rechts- und Ermittlungsdienste – das Auffinden von Finanzinstituten, die Identifizierung von Zeugen oder die Überwachung sozialer Aktivitäten nach bestimmten Schlüsselwörtern.
Ein weiterer professioneller Anwendungsfall für NER sind Chatbots im Kundenservice, die leicht relevante Informationen über Kundenaktivitäten finden können, wie z. B. deren Preisplan und vergangene Unterhaltungen.
Sentimentanalyse
Die Sentimentanalyse ist ein Spezialgebiet der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), das sich auf das Verstehen emotionaler Muster in der Kommunikation konzentriert. Sie versucht zu bestimmen, ob der Text positive, negative oder neutrale Gefühle ausdrückt.
Dies kann zur Analyse von Textdaten wie Social-Media-Beiträgen, Kundenbewertungen, Online-Umfragen, Nachrichtenartikeln und vielem mehr verwendet werden, was für Marketing-Teams von großem Nutzen ist. Es kann ihnen helfen, die Reaktionen der Menschen auf ihre Marke zu verstehen und Marktforschung zu betreiben.
Computersicht
Diese KI-Technik ermöglicht es Computern, die visuelle Welt zu interpretieren und zu verstehen. Medien – über Kameras oder Scanner – werden an den Computer weitergeleitet, der dann eine Kombination aus Deep-Learning-Neuralnetzwerken und Bildverarbeitungsfunktionen nutzt, um das Bild besser zu verstehen
Sie spielt eine Schlüsselrolle in selbstfahrenden Autos, die anhand der Bilder, die über Kameras an die KI-Engine des Autos gesendet werden, auf Straßen navigieren (und Objekte erkennen) können.
Automatisierung und Robotik
Hier werden traditionelle Methoden der Automatisierung und Robotik mit KI kombiniert, um beide Felder effizienter zu machen. KI-Fähigkeiten werden in Roboter und Automatisierungssoftware integriert, damit diese Daten von Sensoren und aus ihrer Umgebung analysieren können
Dadurch können Roboter Objekte wahrnehmen und Faktoren wie Raum, Zeit und Problemlösung verstehen, sodass sie sich leicht an reale Szenarien anpassen können.
Ein einfaches Beispiel ist der Staubsaugerroboter. KI hilft Staubsaugerrobotern dabei, eine Karte Ihres Hauses zu erstellen und Hindernissen wie Möbeln, Spielzeug oder Stromkabeln auszuweichen.
Die Anwendung von KI-Techniken in verschiedenen Branchen
Die in diesem Blogbeitrag vorgestellten KI-Techniken können in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, vom Marketing über das Gesundheitswesen bis hin zur Luft- und Raumfahrt.
- Gesundheitswesen: Überwachtes Lernen kann für die Bilderkennung verwendet werden, beispielsweise zur Analyse von Scans und Berichten. Sie können beispielsweise Ihre Berichte zum AI Planet Medical Report Analyzer hinzufügen, um eine schnelle Diagnose zu erhalten
- Marketing: Unüberwachtes Lernen kann in Marketing-Tools eingesetzt werden, um Anzeigen zu schalten, Social-Media-Feeds zu aktualisieren und Produkte zu empfehlen
- Einzelhandel: Computer Vision kann zur Überwachung von Selbstbedienungskassen eingesetzt werden, und NLP kann für Chatbots verwendet werden
- Finanzen: Deep Learning und überwachtes Lernen können zur Identifizierung von Finanzbetrug und anderen verdächtigen Aktivitäten eingesetzt werden
- Transport: Computer Vision und KI-gestützte Robotik können dazu beitragen, die Reflexe und Anpassungsfähigkeit selbstfahrender Autos zu perfektionieren. Tesla beispielsweise hat jahrelang daran geforscht, seine Autos mit einem Autopiloten auszustatten
- Landwirtschaft: Computer Vision und Deep Learning können eingesetzt werden, um Pflanzen auf Schädlingsbefall zu untersuchen und optimale Anbaupläne zu erstellen. Viele Plattformen wie FarmSense und Go Micro haben damit begonnen – letztere verwandelt sogar die Kamera Ihres Smartphones in ein Mikroskop, mit dem Sie Schädlinge untersuchen können
- Bildung: Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) über interaktive Chatbots kann verwendet werden, um Lernende in Sprachen und anderen Soft Skills zu schulen
- Sicherheit: Deep Learning, NLP und NER können alle dazu verwendet werden, Informationen zu extrahieren, Bilder zu identifizieren, Bedrohungen zu finden und bei der KI-gestützten Governance zu helfen
Häufige Herausforderungen und ethische Überlegungen bei der Implementierung von KI
Wie jede neue Technologie bringt auch KI eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Hier sind einige der wichtigsten.
Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes
KI-Engines und Algorithmen werden anhand öffentlich zugänglicher Daten trainiert, was zu Datenschutz- und Urheberrechtsverletzungen führen kann. Darüber hinaus verwenden viele KI-Tools Kundendaten, um ihre Algorithmen zu trainieren, was zu medizinischen Datenlecks oder der Offenlegung sensibler Unternehmensdaten führen kann.
KI-Bildgeneratoren sind auch dafür bekannt, dass sie tatsächliche Werke digitaler Künstler kopieren (oder stark davon inspiriert sind), was zu einem weit verbreiteten Problem der Verletzung geistigen Eigentums führt.
Fairness und Voreingenommenheit
KI-Systeme können die in den Trainingsdaten vorhandenen Vorurteile perpetuieren, was zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen führen kann.
Als ChatGPT erstmals der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurde, gab es Berichte, dass es bestehende Geschlechterstereotypen verstärke. Auf die Frage nach Ärzten und Krankenschwestern ging es davon aus, dass der Arzt ein "er" und die Krankenschwester eine "sie" sei. Es nahm sogar an, dass die Sätze einen Tippfehler enthielten, anstatt sie mit der Möglichkeit einer Ärztin oder eines Krankenpflegers zu interpretieren.
Halluzinationen in erklärbaren KI-Systemen
Manchmal generiert ein erklärbares KI-System (wie ChatGPT oder Anthropic Claude) sachlich falsche oder völlig erfundene Ergebnisse – im Grunde genommen "halluziniert" es.
Seitenleiste: Bei der erklärbaren KI (XAI) geht es darum, künstliche Intelligenz, insbesondere maschinelles Lernen, für Menschen transparenter und verständlicher zu machen. Indem wir verstehen, wie ein KI-System zu seinen Antworten gelangt, können wir Verzerrungen oder Fehler in seiner Argumentation erkennen und beheben.
Es gibt verschiedene Techniken, um XAI zu erreichen. Einige konzentrieren sich darauf, die internen Abläufe des KI-Modells besser interpretierbar zu machen. Andere konzentrieren sich darauf, einzelne Entscheidungen des Modells zu erklären.
Dies kann entweder daran liegen, dass der KI-Algorithmus nicht mit genügend Daten trainiert wurde oder dass er nur mit einem Datentyp trainiert wurde, wodurch er Lösungen oder Ergebnisse erzeugt, die zu seinem Datensatz passen.
Dies ist ziemlich üblich, wenn Menschen KI für Forschungszwecke einsetzen. Stellen Sie ihr eine Frage – vielleicht nach einer Quelle – und sie erstellt ein imaginäres Szenario – wie im obigen Beispiel, in dem ein Benutzer ChatGPT nach dem einzigen Überlebenden der Titanic fragt und sie einen Incident mit einem Bäcker erfindet.
KI-Ausrichtung
Ein zentraler Aspekt der KI-Forschung ist die KI-Ausrichtung, bei der es darum geht, KI-Systeme zu entwickeln, die dem Menschen zugutekommen. KI-Systeme können unvorhergesehene Folgen haben, wenn ihre Ziele nicht klar definiert und auf das "Gemeinwohl" ausgerichtet sind.
Ein einfaches Beispiel hierfür ist die Art und Weise, wie ChatGPT nicht auf rassistische oder diskriminierende Fragen reagiert. Daher ist es wichtig, KI-Erstellungen an Ziele zu knüpfen, die mit dem allgemeinen Wohl der Menschheit im Einklang stehen.
Rechenschaftspflicht
Das Potenzial von erklärbarer KI ist unbestreitbar. Von Programmierkursen bis hin zu Tutorials für Autoreparaturen kann sie ein leistungsstarkes Tool zum Lernen und zur Erledigung von Aufgaben sein. Allerdings können dieselben Fähigkeiten auch missbraucht werden, um Fehlinformationen zu verbreiten oder sogar Anweisungen für destruktive Zwecke zu geben.
Aber was passiert, wenn KI einen Fehler macht? Wer ist verantwortlich, wenn eine KI-Lösung negative Folgen hat?
Um solche Folgen zu vermeiden, ist es wichtig, transparente Prozesse und klare Verantwortlichkeiten festzulegen. Hier haben wir bereits erste Fortschritte erzielt.
Die US-Regierung hat beispielsweise KI-Unternehmen verpflichtet, alle neuen Entdeckungen zusammen mit den entsprechenden Ergebnissen von Sicherheitstests und Erkenntnissen an die Bundesregierung weiterzugeben.
Aktuelle Trends in der künstlichen Intelligenz
Erst in den letzten Jahren, insbesondere in den 2020er Jahren, hat KI große Fortschritte gemacht. Einige der gängigen Trends, die wir in den Feldern der KI beobachten, sind:
Predictive Analytics
KI-Algorithmen können Daten analysieren, um zukünftige Ereignisse oder Ergebnisse vorherzusagen. Dies findet unter anderem in den Bereichen Finanzen (Cashflow-Prognosen) und Einzelhandel (Bedarfsprognosen) Anwendung.
Tools wie Cash Flow Frog können beispielsweise Ihre Einnahmen in Echtzeit analysieren und Ihnen eine Schätzung der zukünftigen Gewinne liefern.
Mustererkennung
Sie wird in der Bilderkennung (selbstfahrende Autos), der Anomalieerkennung (Betrugsidentifizierung) und der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt.
Tesla beispielsweise nutzt KI, um Verkehrsmuster zu analysieren – mithilfe von Kameras, Radargeräten und Ultraschallsensoren, die die Umgebung des Fahrzeugs überprüfen und auf den Verkehr reagieren.
Generative KI
Generative KI hilft Ihnen dabei, neue Daten wie Bilder, Texte oder Musik auf der Grundlage bestehender Muster zu erstellen – zum Beispiel realistische Porträts von Menschen, die nicht existieren.
Tools wie Midjourney und Dall-E können Ihnen anhand von Textvorgaben ziemlich coole Illustrationen liefern.
Chatbots
Konversations-KI-Programme imitieren menschliche Unterhaltungen und können für den Kundenservice und zum Lernen eingesetzt werden. Beispielsweise können Unternehmen Chatbots zu ihren Websites und Apps hinzufügen, sodass Kunden schnelle Antworten vom KI-Bot erhalten, anstatt auf einen Kundendienstmitarbeiter zu warten.
Virtuelle Assistenten
KI-gestützte Assistenten wie Siri und Alexa können Sprachbefehle verstehen und darauf reagieren und helfen so bei Aufgaben wie der Terminplanung oder der Steuerung von Smart-Home-Geräten
Empfehlungssysteme
KI-Algorithmen schlagen Produkte, Filme und mehr vor, basierend auf dem bisherigen Verhalten und den Vorlieben eines Benutzers.
Beispielsweise nutzen OTT-Plattformen wie Netflix und Hulu Ihre Sehgewohnheiten – welche Genres Sie sich ansehen, wie lange Sie etwas ansehen usw. –, um Ihnen neue Filme oder Serien vorzuschlagen.
Die Zukunft der künstlichen Intelligenz
Eine mögliche Zukunft der KI ist die Entstehung einer Superintelligenz, bei der Maschinen die menschlichen Fähigkeiten in vielen Bereichen übertreffen. Das klingt wie Science-Fiction, oder? Aber die meisten KI-Forschungsunternehmen – darunter auch große Technologieunternehmen wie Google und Microsoft – arbeiten aktiv an dieser Zukunft.
Hier sind einige gängige KI-Trends, die in Zukunft möglich sein könnten:
- Allgemeine künstliche Intelligenz (AGI): Dies ist ein Szenario, in dem KI genauso intelligent ist wie Menschen und Probleme mit originellem Denken kreativ angehen kann. Dazu gehören kreative Tätigkeiten wie das Schreiben eines Romans von Grund auf oder das Verfassen von Gedichten, die genauso emotional sind wie die von Menschen geschriebenen, sowie wissenschaftliche Tätigkeiten wie das Aufstellen neuer Hypothesen und das Entwerfen von Experimenten
- Superintelligenz: Dies geht noch einen Schritt weiter, indem KI intelligenter wird als Menschen – man denke nur an die Bewältigung einiger der größten Herausforderungen der Welt, darunter Klimawandel, Armut und Krankheiten, sowie an die Optimierung von Prozessen, die das menschliche Verständnis übersteigen
- Die KI-Singularität: Stellen Sie sich einen Punkt vor, an dem die Entwicklung der KI so schnell voranschreitet, dass wir sie nicht mehr kontrollieren oder gar verstehen können. Dieses rasante Wachstum der Intelligenz ist es, was die Singularität darstellt. Einige glauben, dass die Erreichung der AGI die Singularität auslösen könnte. Eine AGI mit ihren überlegenen Fähigkeiten zur Problemlösung könnte ihre eigene Intelligenz rasch verbessern, was zu einer "Intelligenzexplosion" führen würde – und sie würde die Welt beherrschen. Klingt dystopisch, oder?
Auch wenn die Singularität noch weit entfernt zu sein scheint, machen sich viele Menschen darüber Sorgen. Sam Altman von OpenAI hat zugegeben, dass er Angst vor den möglichen Folgen der KI-Singularität hat.
All diese "Zukunftsszenarien" sind jedoch hypothetisch und könnten noch Jahre dauern. In naher Zukunft wird KI in den Bereichen Gesundheitswesen, Forschung und Internet der Dinge (IoT) für Furore sorgen – beispielsweise in Form von KI-gestützten Diagnosezentren, statistischen Analysen und selbstfahrenden Autos, um nur einige Beispiele zu nennen.
Beliebte KI-Tools und -Ressourcen
Lassen Sie uns nun einige KI-Ressourcen für den täglichen Gebrauch erkunden und sehen, wie Sie davon profitieren können.
OpenAI
OpenAI ist ein gemeinnütziges Forschungsunternehmen, das sich dafür einsetzt, dass künstliche Intelligenz der gesamten Menschheit zugute kommt. Ihr langfristiges Ziel ist es, "die Vorteile, den Zugang und die Kontrolle über künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) weitreichend und fair freizugeben"
AGI ist eine Art KI, die "menschenähnliche" kognitive Fähigkeiten in den Bereichen Problemlösung, Kreativität und soziale Interaktion besitzt. Während aktuelle KI-Modelle Ihnen helfen können, einen Bericht zu analysieren oder Informationen schnell zu finden, ist es das Ziel von OpenAI mit AGI, dass sie Romane schreiben oder sogar menschliche Emotionen verstehen kann.
Auch wenn diese Anwendungsfälle noch hypothetisch sind, werden die nächsten Jahre spannend, wenn wir beobachten, wie sich dieser Space weiterentwickelt. Derzeit planen sie den Aufbau von KI-Lösungen, die einen langsamen Übergang zur Welt der AGI ermöglichen. Sie glauben, dass dies den politischen Entscheidungsträgern und der Öffentlichkeit helfen wird, KI zu verstehen und zu akzeptieren.
Eine aktuelle Entwicklung aus diesem Bereich sind die GenAI-Tools: ChatGPT (Textgenerierung) und DALL-E (Bildgenerierung).
Insbesondere ChatGPT wurde von KI-Enthusiasten sehr gut aufgenommen, vor allem wegen seiner Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Nicht wenige Chatbots und Features für dialogorientierte KI basieren auf der GPT-Engine.
DALL-E hingegen hat gemischte Reaktionen bei den Menschen (insbesondere bei Designern) hervorgerufen. Sie finden die Bilder vage und unordentlich.
Google DeepMind
DeepMind von Google ist ein KI-Forschungsprogramm, das sich auf künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) konzentriert und KI-Techniken wie NLP und Computer Vision umfasst.
Einige Branchen, auf die sich Google DeepMind konzentriert, sind biologische Intelligenz, virtuelle Assistenten und Gaming. Mit Google Gemini können Sie die GenAI-Funktionen von Google DeepMind selbst ausprobieren.
Eine erstaunliche Entwicklung im Bereich KI ist jedoch AlphaFold, das Proteinstrukturen analysieren kann. Obwohl es sich noch in der Forschungsphase befindet, wurde es von Medizinern positiv aufgenommen, da sie glauben, dass es ihnen helfen kann, Krankheiten schneller und genauer zu diagnostizieren.
Im Gegensatz zu OpenAI konzentriert sich Google auf die Entwicklung "sicherer" KI. Dies hat zur Erstellung des Frontier Safety Framework geführt, das potenzielle Risiken im Zusammenhang mit fortschrittlicher KI analysieren und mindern soll.
Anthropisch
Anthropic ist ein Unternehmen für KI-Sicherheit und -Forschung, das sich zum Ziel gesetzt hat, "hilfreiche, ehrliche und harmlose" KI-Systeme zu trainieren. Wie Google Gemini und ChatGPT von OpenAI verfügt auch Anthropic über einen LLM-Modus – Claude.
Claude kann verschiedene kreative Textformate generieren, darunter Gedichte, Codes, Skripte und E-Mails.
Anthropic ist auch ein großartiges Fallbeispiel für den ethischen Einsatz von KI. Kürzlich machte das Unternehmen Schlagzeilen wegen Urheberrechtsverletzung, als Musikproduzenten es verklagten, weil es Claude mit ihren Songtexten trainiert hatte. Sie behaupten, Claude repliziere illegal Songtexte und fordern Schadenersatz in Millionenhöhe.
Dieser Fall verdeutlicht die Grauzone bei der Nutzung von KI für kreative Zwecke, und das Urteil könnte einen Präzedenzfall für KI-generierte Inhalte in der Zukunft schaffen.
ClickUp Brain – Der KI-Assistent von ClickUp
ClickUp, eine App zur Steigerung der Produktivität am Arbeitsplatz, verfügt über integrierte GenAI-Features namens ClickUp Brain.
ClickUp Brain ist eine Art virtueller Assistent, der in alle Tools der ClickUp-Suite integriert ist, um Benutzern die tägliche Arbeit (und das Leben) zu erleichtern.
So kann ClickUp Brain Fachleuten in verschiedenen Rollen und Branchen helfen:
KI-Wissensmanager
Sind Sie es leid, ein Dokument nach dem anderen zu durchsuchen, um ein wichtiges Detail zu finden? Mit ClickUp Brain finden Sie Informationen aus jedem Wiki, Bericht oder internen Dokument in Sekundenschnelle.
Noch besser: Sie können sie bitten, kurze Zusammenfassungen von Dokumenten oder Meeting-Protokollen zu erstellen, damit Sie immer über die neuesten Unternehmens- oder Client-Details auf dem Laufenden bleiben.
KI-Projektmanager
Ein weiterer Vorteil der Verwendung von ClickUp Brain ist die Automatisierung der Routinearbeiten im Projektmanagement. Sie können ClickUp Brain beispielsweise für folgende Aufgaben verwenden:
- Unteraufgaben für jedes Projekt generieren
- Erhalten Sie kurze Zusammenfassungen über den Fortschritt Ihres Projekts
- Automatisierungen einrichten, um Ihre Aufgaben mit Befehlen in natürlicher Sprache zu verwalten
- Aktionselemente aus Kommentar-Threads herausziehen
KI-Autor für die Arbeit
ClickUp verfügt außerdem über einen soliden Schreibassistenten, der besonders für Marketingfachleute und Personen nützlich sein kann, die sich mit dem Schreiben nicht wohlfühlen. Der AI Writer for Work kann Ihnen bei folgenden Aufgaben helfen:
- Ideen sammeln und Kampagnen-Briefings erstellen
- Erstellen Sie Inhalte in verschiedenen Formaten wie Blog, E-Mail und Social-Media-Beiträgen
- Inhalt in verschiedene Sprachen übersetzen
- Hilfe bei der Bearbeitung und Rechtschreibprüfung
- Erstellen Sie Tabellen und organisieren Sie Daten in einem leicht lesbaren Format
Bei der Arbeit können Teams und Einzelpersonen ClickUp Brain auch nutzen, um ihre gesamte interne und externe Kommunikation von überall in ClickUp zu entwerfen – Aufgabenkommentare, Dokumente und E-Mails. Fügen Sie Ihre Gedanken in Kurzform in das KI-Schreibtool ein, und es wird sie für Sie aufpolieren.
Rollenspezifische Vorlagen für Aufforderungen
Darüber hinaus erhalten Sie Zugriff auf KI-Prompt-Vorlagen für jede Rolle, sodass Sie sofort loslegen können. Einige Beispiele für diese Prompts sind:
- Statusberichte und Vorlagen für Meeting-Agenden für Kundensupport-Teams
- Zeitleiste für Projekte und RACI-Vorlagen für Projektmanager
- Testpläne und Benutzertests für Software-Teams
Verbessern Sie Ihre Arbeit mit KI-Tools
Es wird davon ausgegangen, dass künstliche Intelligenz in den kommenden Jahren einen großen Einfluss auf unser Leben und unsere Arbeit haben wird. Von der Verbesserung der individuellen Produktivität bis hin zur betrieblichen Effizienz großer Organisationen, von der Suche nach Heilmitteln für Krankheiten bis hin zur Analyse von Daten und der Erstellung makroökonomischer Prognosen – KI-Engines sollen die Welt verbessern.
Als Einzelperson können Sie den ersten Schritt machen, indem Sie entweder eine Ausbildung zum KI-Ingenieur absolvieren (wenn Sie daran Zinsen haben) oder KI-Tools wie ClickUp Brain nutzen, um Ihr Leben zu optimieren.
Literaturempfehlung: Wie man Prompt Engineer wird
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