Generative KI einfach erklärt: Definition, Funktionsweise und Grenzen ohne Fachchinesisch
Von Thierry Gustin
Veröffentlicht am
5 Min. Lesezeit
Inhalt
Generative KI ist eine Form künstlicher Intelligenz, die auf eine einfache Anweisung hin neue Inhalte erzeugt: Text, Bild, Ton oder Video. ChatGPT, Claude, Gemini und Le Chat sind die bekanntesten Beispiele. Wer versteht, wie sie funktioniert, nutzt sie besser: Du weißt, was sie gut kann, warum sie sich irrt und wann du nachprüfen solltest. Hier das Wichtigste ohne Fachchinesisch.
Ich möchte deine Hilfe bei folgender Aufgabe: [Aufgabe beschreiben, z. B. eine Zusammenfassung zu den Regeln für Ferienwohnungen in meiner Stadt erstellen].
Bevor du anfängst, antworte in 3 kurzen Teilen:
1. Was du bei dieser Aufgabe zuverlässig leisten kannst.
2. Was für dich riskant ist (aktuelle Informationen, Zahlen, Quellen, Berechnungen, örtliche Regeln) und warum.
3. Was ich selbst überprüfen muss und wo (welche Art offizieller Quellen).
Stell mir danach bis zu 3 Fragen, um meine Anfrage zu präzisieren. Beginne erst mit der Aufgabe, wenn ich geantwortet habe.Was ist generative KI, in einem Satz?
Es ist ein Programm, das mit sehr großen Mengen an Beispielen trainiert wurde, die Muster in diesen Daten gelernt hat und damit neue Inhalte erzeugt, die ihnen ähneln. Eine „klassische“ KI ordnet ein oder sagt etwas voraus: Sie sortiert deine E-Mails in den Spam-Ordner oder schätzt eine Lieferzeit. Eine generative KI erschafft etwas: Sie schreibt einen Brief, zeichnet eine Illustration, fasst einen Bericht zusammen. Das Ergebnis wird nicht aus einer Datenbank kopiert, sondern bei jeder Anfrage neu zusammengesetzt.
Der Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit (BfDI) informiert darüber, was diese Systeme für den Schutz personenbezogener Daten bedeuten. Auch die Datenschutzbehörden der Länder stellen Material dazu bereit.
Wie funktioniert ein großes Sprachmodell?
Chat-Assistenten beruhen auf großen Sprachmodellen (englisch large language models, kurz LLM). Ihr Prinzip lässt sich auf eine Idee bringen: die Fortsetzung eines Textes vorhersagen. Hier die Schritte, vereinfacht.
- Zerlegen: Der Text wird in kleine Stücke namens Tokens aufgeteilt (ein Wort, ein Wortteil, ein Zeichen).
- Vortraining: Das Modell liest riesige Textmengen und lernt durch Versuch und Korrektur, das nächste Token zu erraten. Mit der Zeit erfasst es Grammatik, Fakten, Stile und Denkweisen.
- Feinabstimmung: Danach wird es darauf trainiert, Anweisungen zu befolgen und Dialoge zu führen, unter anderem mithilfe menschlicher Bewertungen seiner Antworten.
- Erzeugen: Wenn du einen Prompt schreibst, berechnet es wahrscheinliche Fortsetzungen und wählt Token für Token, mit einem gewissen Zufallsanteil. Deshalb liefert dieselbe Frage unterschiedliche Antworten.
- Zusätzliche Werkzeuge: Je nach Assistent und Tarif kann es im Web suchen, deine Dateien lesen oder Code ausführen und so sein Wissen ergänzen.
Ein LLM mit einer „riesigen Autovervollständigung“ zu vergleichen, ist hilfreich, aber verkürzt: Um die Fortsetzung eines komplexen Textes gut vorherzusagen, musste das Modell viel Struktur lernen. Trotzdem schlägt es nicht in einem Lexikon nach und weiß nicht von sich aus, ob stimmt, was es schreibt. Begriffe wie Token, Kontext oder Temperatur erklären wir in unserem Glossar der wichtigsten KI-Begriffe.
Text, Bild, Ton: die Arten generativer KI
| Art | Was sie erzeugt | Beispiele für die Nutzung |
|---|---|---|
| Sprachmodelle | Texte, Code, Tabellen | Schreiben, zusammenfassen, übersetzen, erklären |
| Bildgeneratoren | Illustrationen, realistische Fotos | Grafiken, Entwürfe, Einrichtungsideen |
| Audiomodelle | Stimmen, Musik, Transkription | Text vorlesen, Besprechung abschreiben |
| Videogeneratoren | Kurze animierte Sequenzen | Prototypen, Inhalte für soziale Netzwerke |
| Multimodale Modelle | Mehrere Formate zugleich | Ein Foto analysieren, laut antworten |
Assistenten für Privatnutzer werden immer multimodaler: Ein und dasselbe Tool kann ein Foto lesen, deine Stimme verstehen und eine Tabelle erstellen. Welche Funktionen verfügbar sind, hängt vom Tool und deinem Tarif ab. Bei der Auswahl hilft dir unser Vergleich von ChatGPT, Claude, Gemini und Le Chat.
Was generative KI gut kann und was weniger
| Aufgabe | Verlässlichkeit | Tipp |
|---|---|---|
| Umformulieren, korrigieren, Tonfall ändern | Hoch | Gegenlesen, damit dein Stil erhalten bleibt |
| Ein Dokument zusammenfassen, das du bereitstellst | Gut | Wichtige Passagen prüfen |
| Ideen finden, eine Gliederung aufbauen | Hoch | Nach mehreren Varianten fragen |
| Genaue Fakten, Zahlen, Daten nennen | Schwankend | In einer offiziellen Quelle prüfen |
| Quellen oder Belege zitieren | Gering ohne Websuche | Jeden genannten Link öffnen |
| Komplexe Berechnungen | Schwankend | Neu rechnen lassen oder Tabellenkalkulation nutzen |
| Medizinischer, rechtlicher, finanzieller Rat | Mit Vorsicht genießen | Fachleute fragen |
Warum irrt sich generative KI so selbstbewusst?
Weil sie erzeugt, was plausibel ist, nicht was überprüft ist. Fehlt eine Information in ihren Daten oder kommt sie selten vor, kann sie eine gut formulierte Antwort erfinden: eine nicht existierende Quelle, ein falsches Datum, einen ausgedachten Paragrafen. Man spricht von Halluzination. Mehr dazu liest du in unserem Artikel über KI-Halluzinationen.
Wie nutzt du generative KI im Alltag richtig?
- Gib Kontext: wer du bist, für wen, wofür. Die Methode für den perfekten Prompt in 5 Zutaten leitet dich an.
- Liefere deine Quellen mit: Ein eingefügtes oder angehängtes Dokument bringt eine verlässlichere Antwort als eine Frage „ins Blaue“.
- Arbeite in Runden: Die erste Antwort ist ein Entwurf, fordere gezielte Korrekturen an.
- Prüf, was zählt: Zahlen, Namen, Daten, Zitate, bevor du veröffentlichst oder entscheidest.
- Behalte die Kontrolle: Die KI schlägt vor, du entscheidest und stehst mit deinem Namen dafür.
Für den Einstieg such dir eine wiederkehrende Aufgabe aus deiner Woche aus, etwa eine Standard-E-Mail oder ein Protokoll, und teste den Prompt des Tages, bevor du sie deinem Assistenten überlässt.
Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen KI und generativer KI?
Künstliche Intelligenz ist ein weites Feld, zu dem Bilderkennung, Empfehlungssysteme oder Betrugserkennung gehören. Generative KI ist ein Teilbereich davon, der auf das Erzeugen neuer Inhalte spezialisiert ist. ChatGPT ist generative KI, ein Spamfilter nicht.
Versteht generative KI wirklich, was sie schreibt?
Darüber streiten Forschende. In der Praxis geht sie oft beeindruckend mit Sprache um, hat aber kein eigenes Mittel, um zu wissen, ob eine Aussage stimmt. Behandle ihre Antworten wie die eines brillanten, aber fehlbaren Assistenten.
Woher hat ein Sprachmodell sein Wissen?
Aus dem Training mit großen Textmengen, deren genaue Zusammensetzung je nach Anbieter variiert und nicht immer offengelegt wird. Je nach Tool kommen eine Websuche oder die Dokumente hinzu, die du bereitstellst. Das interne Wissen hat einen Stichtag.
Kopiert generative KI bestehende Texte?
Grundsätzlich setzt sie bei jeder Anfrage eine neue Antwort zusammen. Es kommt aber vor, dass sie Passagen wiedergibt, die bekannten Texten sehr nahe kommen. Deshalb lohnt sich eine Prüfung vor jeder kommerziellen Veröffentlichung.
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