Wenn KI neue Inhalte erstellt
Bessere Auswertung von Röntgenbildern und optimierten Prothesen
Im Gesundheitswesen kann generative KI beispielsweise zur Früherkennung bösartiger Tumore eingesetzt werden, indem das Generative Adversarial Networks Modeling (GAN) verschiedene Winkel einer Röntgenaufnahme berechnet, um das mögliche Ausmaß des Tumors zu visualisieren. Mediziner können mit Hilfe von maschinellem Lernen das Verhalten und die Bewegungsmuster von Patienten beobachten, bevor sie mit Hilfe generativer KI eine Prothese entwickeln.
Mehr als nur Anzeigentexte
Die Technologie spielt auch bei der Texterstellung eine Rolle. Es gibt Tools, deren Fähigkeiten über das Generieren von Anzeigenzeilen, Produktbeschreibungen und Betreffzeilen für Outreach-Kampagnen hinausgehen. Sie können aus einer Reihe von Schlüsselwörtern einen kompletten Text erstellen. Diese Tools können auch ermitteln, welche Texte am erfolgreichsten sind und dementsprechend neue, ähnlich konzipierte, aber bessere Texte verfassen. Die britische Zeitung ‘The Guardian’ hat bereits versuchsweise generative KI benutzt, um einen Aufsatz von Grund auf zu schreiben.
Maschinenbasierte Kunstwerke
Ein weiterer Anwendungsbereich sind Nicht-fungible Tokens (NFTs). In diesem Zusammenhang könnten mit generativer KI und menschlicher Vorstellungskraft neue digitale kunstwerke entstehen. Sogenannte KI-Kunstgeneratoren können etwa Text in Kunst verwandeln oder Bilder zu einem neuen Foto kombinieren.
Vielversprechende Aussichten
Mit generativer KI können Muster in einem bestimmten Inhalt erkannt werden, um neue, Objekte und Gegenstände durch Selbstlernen aus Datensätzen zu erschaffen. Unterschiedliche Ausprägungen der generativen KI haben sich bereits in verschiedenen Anwendungsbereichen als nützlich erwiesen, z.B. in der Bildproduktion, der Filmrestaurierung und der Erstellung von 3D-Umgebungen. Angesichts ihrer Fähigkeiten, synthetische Daten zu erzeugen, um ihre eigenen Modelle zu trainieren, gilt generative KI als vielversprechende Entwicklung der KI-Welt. Während die bisher verwendeten KI-Modelle Aufgaben ausführen, die auf ein bestimmtes Ergebnis hin trainiert wurden, bringt die generative KI eine neue Dynamik ins Spiel: Ihre Algorithmen können eine neuartige Version dessen erstellen, wofür sie trainiert wurden.
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