Demokratisierung der KI-Technologie
«Generative KI ist so flexibel wie ein 3D-Drucker»
Der Star unter den KI-Technologien ist derzeit zweifellos Generative AI. Daniel Hummel, Associate Partner beim Dienstleister KI Reply, erläutert, warum das so ist und welches Potenzial dieser Ansatz hat.
Computerworld: Herr Hummel, welcher KI-Ansatz und, damit verbunden, welche KI- und Machine-Learning-Modelle haben derzeit das grösste Potenzial?
Daniel Hummel
Associate Partner, KI Reply
Associate Partner, KI Reply
Quelle: KI Reply
CW: Derzeit stehen vor allem generative KI-Lösungen im Mittelpunkt des Interesses. Was ist der Grund dafür?
Hummel: Generative AI ist derzeit im Fokus, weil sie sich von der klassischen KI unterscheidet: Sie zielt nicht darauf ab, Entscheidungen zu treffen oder Aktionen auszuführen, sondern schafft täuschend echt aussehende Daten. Die Technologie kann eine Vielzahl von Inhalten wie Texte, Bilder und sogar Musik generieren, was sie besonders nützlich für kreative und designorientierte Anwendungen macht.
CW: Es gibt eine Fülle von Bereichen, in denen KI zum Einsatz kommen kann. Welche sind aus Ihrer Sicht besonders wichtig?
Hummel: Ein Bereich, in denen Reply generative KI und andere KI-Lösungen einsetzt, ist die Software-Entwicklung. Frameworks wie Kicode Reply ermöglichen es, den gesamten Lebenszyklus bei der Softwareentwicklung automatisiert zu durchlaufen, und das auf der Grundlage einer einzigen Anweisung – von der Idee bis zur Bereitstellung. Ein weiteres Beispiel sind KI-gestützte Tools und Low-Code/No-Code-Plattformen, um die Entwicklung und Leistungsfähigkeit von Software zu verbessern. Ausserdem nutzen wir KI bei «Digital Humans». Es werden Schnittstellen entwickelt, die natürliche und einfühlsame Interaktionen zwischen Menschen und digitalen Ökosystemen ermöglichen, etwa beim personalisierten «Customer Engagement». Auch experimentiert Reply mit generativer KI in der Videoproduktion, um visuelle und Audio-Inhalte zu schaffen.
CW: Im Zusammenhang mit GenAI taucht oft der Begriff Multimodalität auf. Welche Rolle spielt er?
Hummel: Durch die Multimodalität ist Generative AI nicht auf ein bestimmtes Medium wie Musik, Sprache oder Bild beschränkt, sondern verknüpft diese miteinander. Technisch handelt es sich hierbei um einen gleichen «Embedding Space». Bilder, Musik und Text lassen sich nun in neuronalen Netzwerken ähnlich oder gleich repräsentieren. Das erlaubt wiederum die problemlose Umwandlung von Bild zu Text, Text zu Bild sowie Bild und Audio zu Text, was wiederum viele Möglichkeiten eröffnet, die zuvor nur mit viel Mühe mit Hilfe von massgeschneiderten Machine-Learning-Lösungen realisiert werden konnten.
“Die Flexibilität von GenAI lässt sich mit einem 3D-Drucker vergleichen, der Objekte in jeglicher Form drucken kann.„
Daniel Hummel
CW: Welche Vorteile bringt das den Firmen?
Hummel: Im Vergleich mit traditionellen Prozessen, bei denen immer erst ein Datensatz gesammelt, trainiert und validiert werden musste, bietet der Ansatz Nutzern die Chance, sehr schnell Automatisierung und unterstützende Funktionen bereitzustellen. So kann gleichsam unmittelbar eine Produktivitätssteigerung für fast alle Businessprozesse erzielt werden – was wiederum die Investitionen in KI rechtfertigt.
Die Flexibilität von Generative AI lässt sich mit einem 3D-Drucker vergleichen, der Objekte in jeglicher Form drucken kann. Dagegen ähneln traditionelle Modelle, die auf spezifischen Datensätzen beruhen, klassischen Industriemaschinen, die immer nur ein bestimmtes Bauteil produzieren können.
CW: Welches Know-how erfordert der Einsatz von GenAI im Vergleich zu anderen KI-Ansätzen? Ist die Hürde dort vielleicht sogar höher?
Hummel: Nein, Generative AI lässt die «Barrier-to-Entry» sogar sinken. Auch ohne Fachkenntnisse kann man das gleiche Netzwerk zur Lösung einer Vielzahl unterschiedlicher Probleme «out-of-the box» nutzen – und das mit sehr guten Ergebnissen. Generative AI ist damit ein Schritt in Richtung genereller KI-Lösungen, die auch als Artificial General Intelligence, kurz AGI, bezeichnet werden.
