Überblick
Diese Präsentation behandelt die grundlegenden Konzepte der Künstlichen Intelligenz, mit besonderem Fokus auf Generative KI und Large Language Models (LLMs), sowie deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Gesellschaft.
Grundlagen der KI
Definition, historische Entwicklung und Kernkonzepte der Künstlichen Intelligenz
Generative KI & LLMs
Funktionsweise von Large Language Models und deren praktische Anwendungen
Implikationen
Auswirkungen von KI auf Wirtschaft und Gesellschaft sowie Integration in bestehende Prozesse
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Definition KI
"Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren."
KI ermöglicht es technischen Systemen:
- ihre Umwelt wahrzunehmen
- mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme zu lösen
- ihr Handeln anzupassen und autonom zu arbeiten
Historische Entwicklung von KI
1940 – 1950er: Grundlagen der KI
Erstes künstliches Neuron, Turing Test
1960 – 1990er: Frühe Entwicklungen bis KI-Winter
Chatbot ELIZA, Expert Systems, Machine Learning
2000er: Deep Learning & Generative KI
Neue Deep Learning Methoden, Weiterentwicklung von Gen-KI
Heute: KI-Hype im vollen Gange
Die Transformer Architektur (2017), große KI-Modelle durch immense Datenmengen, LLMs übernehmen Aufgaben
Generative KI & Large Language Models
Was ist Generative KI?
Generative KI-Modelle können neue Inhalte wie Text, Bilder, Audio oder Videos erzeugen, basierend auf enormen Massen von Trainingsdaten.
Large Language Models
- Kickoff durch ChatGPT: OpenAI zeigte 2022 das Potenzial von LLMs für menschenähnliche Dialoge
- Grundlagen: LLMs sind auf Billionen von Textdaten trainiert
- Anwendungen: Textgenerierung, Übersetzungen, Konversationsagenten, Codegenerierung
Reasoning & Deep Research
Reasoning-Modelle könnten die Zukunft sein, da sie:
- Komplexe Aufgaben in klare, sequenzielle Schritte zerlegen
- Eingebaute Selbstkorrektur für weniger Halluzinationen bieten
- Verbessertes Fine-Tuning und Anpassungsfähigkeit ermöglichen
Herausforderungen & Limitierungen
Halluzinationen
Falsche oder unlogische Informationen als Fakten
Datenabhängigkeit
Verzerrungen in Trainingsdaten führen zu Bias
Transparenz
"Black Box"-Problem erschwert Erklärbarkeit
Ressourcen
Hoher Energie- und Rechenleistungsbedarf
Implikationen in Wirtschaft und Gesellschaft
Wirtschaftliche Chancen
Effizienzsteigerung & Automatisierung
Optimierung von Prozessen, Reduktion von Fehlern, Kosteneinsparungen
Neue Geschäftsmodelle
Personalisierte Produkte und Dienstleistungen, datengetriebene Innovation
Innovationskraft
Einsatz von KI zur Produktentwicklung und Entscheidungsunterstützung
Gesellschaftliche Auswirkungen
Arbeitsmarkt
Schaffung neuer Berufsbilder vs. Wegfall traditioneller Tätigkeiten
Soziale Teilhabe
Digitale Kluft und unterschiedliche Zugänge zu KI-Technologien
Datenschutz & Sicherheit
Anforderungen der DSGVO, Risiken bei Datenmissbrauch
Praxisbeispiele aus der Wirtschaft
DB Smile
Chatbot mit KI und DB-Hintergrundwissen für Stellensuche und Bewerberassistenz
AI Fraud Detection
KI-gestützte Systeme zur Echtzeit-Analyse von Transaktionen zur Betrugserkennung
General Electric
Vorausschauende Wartung mittels KI zur Vorhersage von Geräteproblemen
Zusammenfassung & Download
Generative KI als Chance?
Effizienzsteigerung
Automatisierung spart Zeit und Ressourcen
Kreative Möglichkeiten
Neue Formen von Kunst, Musik und Design
Innovationen
Domänenspezifische KI-Modelle für spezifische Branchen
Verantwortung
Ethische Leitlinien und Regulierungen erforderlich
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Präsentation "Prompten, Agents, Innovators oder einfach KI"PDF-Datei (35 Seiten, März 2025)