Was wir mit generativer KI meinen
Was wir mit KI meinen · 4 Min.
Die meiste KI in der Welt (Spamfilter, Empfehlungen, Betrugserkennung) ist nicht generativ. In diesem Kurs geht es um die Art, die es ist: transformerbasierte Textmodelle, die neue Inhalte Token für Token erzeugen.
Ein mentales Modell der Maschine aufbauen
Wichtigste Erkenntnisse
- Generative KI erzeugt neue Inhalte, anstatt bestehende Inhalte zu klassifizieren.
- KI ist nicht gleichmäßig fähig oder gleichmäßig unzuverlässig. Sie ist entlang vier vorhersehbarer Achsen stark und schwach: Next Token Prediction, Wissen, Arbeitsgedächtnis und Steuerbarkeit.
- Jede Eigenschaft ist ein Kontinuum. Derselbe Mechanismus verschafft dir sowohl die Fähigkeit als auch die Einschränkung.
- Kalibriertes Vertrauen bedeutet, deine Aufgabe auf dem Kontinuum zu verorten, statt Vertrauen pauschal zu gewähren oder zu verweigern.
Übungen
Generativ oder nicht?
Warum? Du hast gerade gelernt, dass generative KI sich grundlegend von der KI unterscheidet, die deinen Spam filtert und dein nächstes Video empfiehlt. Jetzt wirst du diese Unterscheidung auf deine eigene Erfahrung anwenden.
- Liste fünf KI-gestützte Funktionen auf, mit denen du diese Woche interagiert hast. Wirf ein weites Netz aus: Autovervollständigung, Fototagging, Spamfilterung, Chatbot-Antworten, Übersetzung, Produktempfehlungen, Sprachassistenten.
- Notiere für jede deine Einschätzung: Erzeugt sie neue Inhalte, oder sortiert, bewertet und klassifiziert sie bestehende Inhalte?
- Teile deine Liste mit einer KI und bitte sie, deine Einschätzungen zu überprüfen. Bei allen, die du falsch eingeschätzt hast (oder bei denen du unsicher warst), lass sie den Unterschied in einem Satz erklären. Frage dann: „Welche dieser fünf hat am wahrscheinlichsten einen Fehlermodus, den mir dieser Kurs verstehen helfen wird?"
- Geh zurück zu deiner Aufgabenliste aus Lektion 1. Markiere jede Aufgabe mit der Eigenschaftsfrage, die sich gerade am relevantesten anfühlt:
- Woher kommen die Antworten? (Next Token Prediction)
- Was weiß sie? (Wissen)
- Worauf achtet sie? (Arbeitsgedächtnis)
- Wie viel Kontrolle habe ich? (Steuerbarkeit)
Es wird nicht erwartet, dass du das richtig machst. Du erstellst Vorhersagen, die du in den nächsten vier Lektionen testen wirst.
Reflexion zur Lektion
- Hat die Unterscheidung zwischen generativ und klassifizierend bei KI verändert, wie du über ein Tool denkst, das du nutzt?
- Schau dir an, wie du deine Aufgabenliste markiert hast. Fühlte sich eine Aufgabe so an, als könnte sie zu mehr als einer Eigenschaft gehören?
Was kommt als Nächstes
Bevor wir uns mit den vier Eigenschaften befassen, widmen wir eine Lektion der Frage, wie ein KI-System überhaupt zu einer Persönlichkeit kommt. Warum sie höflich, hilfsbereit, ehrlich ist, warum sie manchmal zu leicht zustimmt, warum sie bestimmte Dinge ablehnt. Dieser Formungsprozess hinterlässt Fingerabdrücke auf allem, was folgt.