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Technologie, Anwendungen und Herausforderungen
Definition: Was sind KI-basierte Chatbots?
Definition
KI-basierte Chatbots sind Computerprogramme, die mit künstlicher Intelligenz ausgestattet sind und mit Menschen in natürlicher Sprache kommunizieren können.
Sie lernen aus großen Datenmengen und können so immer besser auf verschiedene Fragen und Anweisungen reagieren.
Funktionsweise
KI-Chatbots nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um Sprache zu verarbeiten und zu verstehen.
Sie können auf verschiedene Arten trainiert werden, zum Beispiel durch die Verarbeitung großer Textkorpora oder durch Interaktion mit Menschen.
Unterschiede zwischen ChatGPT, Alexa, Siri und Co.
ChatGPT, Alexa, Siri und andere KI-basierte Chatbots unterscheiden sich in ihrem Funktionsumfang und Einsatzbereich.
Während Alexa und Siri primär als Sprachassistenten für Smartphones und Smart Home-Geräte dienen, ist ChatGPT ein Textgenerator, der komplexe Texte schreiben und auf Fragen antworten kann.
Die Unterschiede liegen in der Art und Weise, wie sie mit Nutzern interagieren, den Anwendungsbereichen und der zugrundeliegenden Technologie.
Einsatzmöglichkeiten in Unternehmen und im Privatleben
Kundenservice
Automatisierung von häufigen Anfragen und schnellen Antworten auf Kundenfragen.
Datenanalyse
Analyse großer Datenmengen und Gewinnung neuer Erkenntnisse für strategische Entscheidungen.
E-Commerce
Verbesserung des Einkaufserlebnisses durch personalisierte Empfehlungen und Chat-Support.
Persönliche Assistenten
Erstellen von To-Do-Listen, Terminvereinbarungen, Recherchen und Übersetzungen.
Die Leistungsfähigkeit von ChatGPT und anderen Systemen
ChatGPT und andere KI-basierte Chatbots haben in den letzten Jahren erhebliche Fortschritte gemacht. Sie können jetzt menschenähnlichen Text generieren, Fragen beantworten, kreative Inhalte erstellen und sogar komplexe Aufgaben lösen.
Diese Systeme lernen ständig dazu und verbessern ihre Fähigkeiten durch den Zugang zu riesigen Datenmengen und leistungsstarken Algorithmen. Die Leistungsfähigkeit dieser Systeme wird in Zukunft noch weiter zunehmen.
Die Grenzen der aktuellen Technologie
Falsche Informationen
KI-Chatbots können manchmal falsche oder irreführende Informationen generieren, da sie auf riesigen Datensätzen trainiert werden.
Mangelnde Kreativität
Chatbots können zwar Texte in verschiedenen Stilen erstellen, sind aber im Vergleich zu Menschen in Bezug auf Originalität und Kreativität eingeschränkt.
Ethische Fragen
Der Einsatz von KI-Systemen wirft ethische Fragen auf, wie zum Beispiel die Verantwortung für Entscheidungen und die Wahrung der Privatsphäre.
Fehlende Emotionen
Chatbots können zwar Emotionen simulieren, aber sie haben keine echten Gefühle und können menschliche Emotionen nicht vollständig verstehen.
Sicherheit und Datenschutz - Chancen und Risiken
Verbesserte Sicherheit
Chatbots können zur Authentifizierung und zum Schutz persönlicher Daten beitragen.
Datenschutzbedenken
Der Umgang mit persönlichen Daten und die Wahrung der Privatsphäre sind wichtige Herausforderungen.
Datenverschlüsselung
Sichere Verschlüsselungstechniken sind unerlässlich, um die Daten vor unberechtigtem Zugriff zu schützen.
Ethische Überlegungen zum Einsatz von KI-Systemen
1
Verantwortungsvoller Einsatz
KI-Systeme sollten zum Wohle der Menschheit eingesetzt werden.
2
Diskriminierung und Bias
Es ist wichtig, dass KI-Systeme frei von Voreingenommenheit und Diskriminierung sind.
3
Datenschutz und Privatsphäre
Der Schutz der persönlichen Daten ist essenziell bei der Nutzung von KI.
4
Transparenz und Nachvollziehbarkeit
Die Entscheidungen von KI-Systemen sollten transparent und nachvollziehbar sein.
Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und Bildung
1
Automatisierte Aufgaben
KI-gestützte Chatbots können einfache Aufgaben automatisieren, was zu Veränderungen in vielen Branchen führt. Bestimmte Jobs könnten ersetzt werden, während neue entstehen.
2
Neue Kompetenzanforderungen
Die Interaktion mit KI-Systemen erfordert neue Fähigkeiten wie kritisches Denken, Problemlösung und kreative Anwendung von Technologie. Bildungseinrichtungen müssen sich anpassen.
3
Chancen für die Bildung
Chatbots können personalisierte Lernmöglichkeiten bieten, individuelle Lernbedürfnisse besser erfüllen und den Zugang zu Bildung verbessern.
Rechtliche Aspekte bei der Nutzung
Datenschutz
Die Verarbeitung personenbezogener Daten durch KI-Systeme muss den Datenschutzbestimmungen entsprechen. Transparente und nachvollziehbare Datenverarbeitung ist entscheidend.
Urheberrecht
Die Frage der urheberrechtlichen Schutzfähigkeit von KI-generierten Inhalten ist umstritten. Es geht um die Frage, ob die KI selbst Urheber sein kann.
Haftung
Die Frage der Haftung bei Fehlern oder Schäden, die durch KI-Systeme verursacht werden, ist komplex. Es gibt verschiedene Ansätze, wie die Haftung geregelt werden soll.
Zukunftsaussichten: Wie wird sich die Technologie weiterentwickeln?
1
Steigende Komplexität
KI-Systeme werden immer ausgefeilter und leistungsstärker, was zu neuen Anwendungsmöglichkeiten führt.
2
Integration in Alltagsbereiche
Chatbots und KI-Assistenten werden immer stärker in den Alltag integriert und unser Leben vereinfachen.
3
Verbesserte Sprachmodelle
Die Fähigkeit von Sprachmodellen, menschenähnlichen Text zu generieren, wird sich weiter verbessern.
4
Individuelle Anpassung
KI-Systeme lernen kontinuierlich und passen sich an die Bedürfnisse und Präferenzen der Nutzer an.
5
Ethische und rechtliche Fragen
Die Entwicklung von KI-Systemen wirft ethische und rechtliche Fragen auf, die es zu lösen gilt.
Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Branchen
ChatGPT und Co. bieten eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen.
Im Kundenservice können Chatbots grundlegende Fragen beantworten und Anliegen bearbeiten.
Im Marketing werden Chatbots für personalisierte Werbung und die Generierung von Inhalten eingesetzt.
In der Medizin helfen Chatbots bei der Diagnose und Behandlung von Krankheiten.
In der Bildung können Chatbots als Lernbegleiter fungieren und individuelles Lernen ermöglichen.
Produkte

ChatGPT (OpenAI)

ChatGPT

Claude (Anthrophic)

Claude

Copliot (Microsoft)

https://copilot.cloud.microsoft/

Gemini (Google)

‎Gemini - chat to supercharge your ideas

Woher weiß ChatGPT das alles?
Wie genau erstellt die KI ihre Antworten?
ChatGPT erstellt Antworten basierend auf den Informationen, die während des Trainingsprozesses aus einer Vielzahl von Quellen erfasst wurden. Das Modell wurde darauf trainiert, große Mengen an Textdaten zu verarbeiten und dabei Muster in der Sprache zu erkennen. Es verwendet maschinelles Lernen, um zu verstehen, wie Wörter, Sätze und Konzepte miteinander in Beziehung stehen. Hier ist eine Übersicht, wie das Modell arbeitet:
  1. Training auf Textdaten: ChatGPT wurde mit einem umfangreichen Korpus von Texten trainiert, der Bücher, Artikel, Webseiten und andere Dokumente umfasst. Diese Trainingsdaten enthalten viele verschiedene Themen und helfen dem Modell, Zusammenhänge in der Sprache zu lernen.
  1. Generieren von Antworten: Wenn du eine Frage stellst, verarbeitet das Modell die Eingabe, analysiert den Kontext und verwendet sein internes Wissen, um die wahrscheinlichste und passendste Antwort zu formulieren. Es arbeitet dabei nicht wie eine Datenbank, die Informationen speichert und abruft, sondern erstellt die Antwort auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, was die sinnvollste Fortsetzung eines Gesprächs wäre.
  1. Kein echtes „Wissen“: Obwohl das Modell sehr gut darin ist, Zusammenhänge zu erkennen und realistische Antworten zu erstellen, hat es kein tatsächliches „Verständnis“ der Welt. Es verwendet Wahrscheinlichkeiten, um zu erraten, welche Antwort am passendsten ist, basierend auf den in den Trainingsdaten erkannten Mustern.
  1. Anpassung an den Kontext: ChatGPT kann den Verlauf eines Gesprächs und bestimmte Informationen, die du ihm gibst, während einer Sitzung berücksichtigen. Diese „Erinnerungen“ werden jedoch nur temporär gespeichert, um den Fluss des Gesprächs zu unterstützen. Nach Abschluss einer Sitzung wird diese Konversation nicht weiter „im Gedächtnis“ des Modells gespeichert, außer spezifische Informationen wurden zur längerfristigen Nutzung festgehalten (wie im Fall der Projekte, an denen du arbeitest).
  1. Keine Echtzeit-Informationen: Das Modell hat eine „Wissensbasis“ bis zu einem bestimmten Zeitpunkt (z.B. mein letzter Wissensstand ist bis 2021, mit einer Aktualisierung im September 2023). Es kann keine Echtzeitinformationen abrufen, es sei denn, ein spezialisierter Echtzeit-Browsing-Modus wird genutzt.
Gruppenarbeit LLM
Gruppenaufgabe: Praxisorientierter Einsatz von LLMs in der Produktentwicklung
Ziel:
Entwickelt ein praxisnahes Konzept, wie Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, Claude oder Perplexity in eurem beruflichen Umfeld zur Verbesserung von Prozessen in der Produktentwicklung eingesetzt werden können.
Aufgabenstellung:
  1. Wählt einen konkreten Anwendungsbereich in der Produktentwicklung aus, z.B.:
  • Ideengenerierung und Innovationsmanagement
  • Unterstützung im Projektmanagement
  • Automatisierung von Berichten und Dokumentation
  • Marktforschung und Wettbewerbsanalyse
  • Optimierung von Kommunikationsprozessen (intern/extern)
  • Qualitätssicherung oder Fehleranalyse
  1. Definiert das Problem oder den Bedarf, den ihr durch den Einsatz von LLMs lösen wollt.
  • Wo treten aktuell Engpässe, Ineffizienzen oder Verbesserungsmöglichkeiten auf?
  • Wer sind die Hauptnutzer?
  1. Erarbeitet ein kurzes Konzept (Stichpunkte reichen):
  • Wie könnte ein LLM (z.B. ChatGPT, Claude, Perplexity) konkret eingesetzt werden?
  • Welche zusätzlichen Tools (z.B. Makros mit Make/Zapier, Chatbots, autonome Agenten) könnten den Nutzen steigern?
  • Was wäre der erwartete Nutzen? (Zeitersparnis, bessere Entscheidungen, höhere Qualität etc.)
  • Gibt es potenzielle Herausforderungen oder Risiken? (z.B. Datenqualität, Akzeptanz im Team, Datenschutz)
Zeit: 30 Minuten
Präsentation: Jede Gruppe stellt ihr Konzept in max. 3 Minuten kurz vor.
Ziel der Übung:
Erkennt, wie vielseitig LLMs in der Produktentwicklung eingesetzt werden können, und entwickelt ein Gespür für deren praktischen Mehrwert in realen Anwendungsfällen.