Generative AI
Generative AI revolutioniert die Art und Weise, wie wir Inhalte erstellen, Probleme lösen und mit Technologie interagieren. Diese fortschrittliche Form der künstlichen Intelligenz ist in der Lage, völlig neue Inhalte zu erschaffen – von Texten über Bilder bis hin zu Musik und Code. In diesem umfassenden Glossar-Artikel erfahren Sie alles Wissenswerte über Generative AI, ihre Funktionsweise, Anwendungsbereiche und die Technologien, die dahinterstehen.
Was ist Generative AI?
Generative AI (Generative Künstliche Intelligenz) bezeichnet eine Klasse von KI-Systemen, die in der Lage sind, neue, originelle Inhalte zu erstellen, anstatt lediglich bestehende Daten zu analysieren oder zu klassifizieren. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Systemen, die auf Mustererkennung und Vorhersage spezialisiert sind, kann Generative AI völlig neue Texte, Bilder, Audio, Video, Code und andere Datentypen generieren, die den Trainingsbeispielen ähneln, aber nicht identisch sind.
Kernmerkmal von Generative AI
Das Besondere an Generative AI ist ihre Fähigkeit, aus erlernten Mustern neue Variationen zu schaffen. Diese Systeme lernen die zugrunde liegenden Strukturen und Eigenschaften ihrer Trainingsdaten und können dann eigenständig neue Beispiele generieren, die diese Charakteristiken widerspiegeln, ohne die Originaldaten zu kopieren.
Technologische Grundlagen
Wichtigste Architekturen und Modelle
Generative AI basiert auf verschiedenen hochentwickelten Machine-Learning-Architekturen, die in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht haben. Die wichtigsten technologischen Grundlagen umfassen:
Transformer-Modelle
Seit 2017 dominieren Transformer die Landschaft der Generative AI. Sie nutzen Aufmerksamkeitsmechanismen (Attention Mechanisms), um Beziehungen zwischen verschiedenen Teilen der Eingabedaten zu verstehen. GPT (Generative Pre-trained Transformer) und BERT sind prominente Beispiele.
Generative Adversarial Networks (GANs)
GANs bestehen aus zwei neuronalen Netzen – einem Generator und einem Diskriminator – die gegeneinander trainiert werden. Der Generator erstellt neue Daten, während der Diskriminator versucht, echte von generierten Daten zu unterscheiden. Besonders erfolgreich bei Bilderzeugung.
Variational Autoencoders (VAEs)
VAEs komprimieren Eingabedaten in einen latenten Raum und können dann aus diesem Raum neue Variationen generieren. Sie sind besonders nützlich für kontinuierliche Datenrepräsentationen und werden häufig in Kombination mit anderen Techniken eingesetzt.
Diffusion Models
Diese relativ neue Klasse von Modellen, wie DALL-E 2, Midjourney und Stable Diffusion, lernt, Rauschen schrittweise zu entfernen, um hochqualitative Bilder zu generieren. Sie haben 2022-2023 die Bildgenerierung revolutioniert.
Large Language Models (LLMs)
Large Language Models sind die Grundlage für viele moderne Generative-AI-Anwendungen im Textbereich. Diese Modelle werden auf riesigen Textkorpora trainiert und enthalten Milliarden bis Billionen von Parametern:
GPT-3 (2020)
Mit 175 Milliarden Parametern setzte OpenAI neue Maßstäbe für Textgenerierung und zeigte beeindruckende Few-Shot-Learning-Fähigkeiten.
GPT-4 (2023)
Die multimodale Weiterentwicklung mit deutlich verbesserten Reasoning-Fähigkeiten und der Möglichkeit, Bilder zu verarbeiten. Genaue Parameterzahl wurde nicht veröffentlicht, wird aber auf über 1 Billion geschätzt.
Claude 3 (2024)
Anthropics neueste Generation mit verbesserter Kontextverarbeitung (bis zu 200.000 Tokens) und besonderem Fokus auf Sicherheit und Alignment.
Gemini (2023-2024)
Googles multimodales Modell, das von Grund auf für Text, Bild, Audio und Video trainiert wurde und nahtlose Integration verschiedener Modalitäten ermöglicht.
Anwendungsbereiche von Generative AI
Textgenerierung und Content Creation
Der Bereich der Textgenerierung ist einer der ausgereiftesten Anwendungsbereiche von Generative AI. Die Möglichkeiten reichen von einfachen Textergänzungen bis hin zu komplexen, kontextbewussten Dokumenten:
Kreatives Schreiben
Erstellung von Geschichten, Gedichten, Drehbüchern und literarischen Texten. KI-Systeme können verschiedene Schreibstile imitieren und originelle narrative Strukturen entwickeln.
Marketing-Content
Automatisierte Erstellung von Produktbeschreibungen, Social-Media-Posts, E-Mail-Kampagnen und Werbetexten. Unternehmen sparen damit bis zu 60% Zeit in der Content-Produktion.
Code-Generierung
Tools wie GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer und ChatGPT können Programmcode in verschiedenen Sprachen generieren, debuggen und optimieren. Produktivitätssteigerungen von 30-50% sind dokumentiert.
Dokumentation & Zusammenfassungen
Automatische Erstellung technischer Dokumentationen, Zusammenfassungen langer Texte und Übersetzungen in verschiedene Sprachen mit hoher Qualität.
Bild- und Videogenerierung
Die Generierung visueller Inhalte hat seit 2022 einen enormen Sprung gemacht. Moderne Systeme können fotorealistische Bilder aus Textbeschreibungen erstellen:
| Technologie | Hauptanwendung | Besonderheiten |
|---|---|---|
| DALL-E 3 | Bildgenerierung aus Text | Exzellente Textverständnis, Integration in ChatGPT, hohe Detailtreue |
| Midjourney | Künstlerische Bildkreation | Besonders stark bei künstlerischen Stilen, aktive Community, V6 mit Photorealismus |
| Stable Diffusion | Open-Source Bildgenerierung | Lokale Ausführung möglich, anpassbar, große Entwickler-Community |
| Adobe Firefly | Professionelle Bildbearbeitung | Integration in Adobe-Suite, kommerzielle Nutzungsrechte, ethisches Training |
| Runway Gen-2 | Video-Generierung | Text-to-Video und Image-to-Video, bis zu 18 Sekunden Clips |
Audio und Musik
Generative AI revolutioniert auch die Audioproduktion mit Anwendungen in verschiedenen Bereichen:
Erfolgreiche Audio-AI-Anwendungen
- Sprachsynthese: ElevenLabs und andere Systeme erzeugen menschenähnliche Stimmen in verschiedenen Sprachen und Emotionen
- Musikkomposition: Tools wie Suno, Udio und AIVA komponieren komplette Musikstücke in verschiedenen Genres
- Sound-Design: Automatische Generierung von Soundeffekten und Ambiente für Filme und Spiele
- Podcast-Produktion: KI-gestützte Bearbeitung, Transkription und sogar synthetische Podcast-Hosts
Wirtschaftliche Bedeutung und Marktentwicklung
Marktvolumen und Wachstumsprognosen
Der Markt für Generative AI erlebt ein explosionsartiges Wachstum, das die Erwartungen vieler Analysten übertrifft:
Investitionen und Unternehmenslandschaft
Die Investitionen in Generative AI haben 2023 neue Rekorde erreicht. Allein in den ersten drei Quartalen 2023 flossen über 25 Milliarden US-Dollar in GenAI-Startups. Die wichtigsten Player und ihre Schwerpunkte:
OpenAI
Marktführer mit ChatGPT und GPT-4. Bewertung von 86 Milliarden US-Dollar (2024). Über 100 Millionen wöchentliche aktive Nutzer für ChatGPT.
Anthropic
Entwickler von Claude, fokussiert auf sichere und interpretierbare KI. 7,3 Milliarden US-Dollar Finanzierung, unter anderem von Google und Amazon.
Google DeepMind
Vereinigung von Google Brain und DeepMind. Entwicklung von Gemini, AlphaCode und anderen fortschrittlichen Modellen mit Fokus auf multimodale Fähigkeiten.
Microsoft
Strategische Partnerschaft mit OpenAI (13 Milliarden US-Dollar Investment). Integration von GenAI in Microsoft 365, Azure und Bing.
Training und Funktionsweise
Der Trainingsprozess
Das Training von Generative-AI-Modellen ist ein komplexer, ressourcenintensiver Prozess, der mehrere Phasen umfasst:
Phase 1: Pre-Training
Das Modell wird auf riesigen Datensätzen trainiert (oft Hunderte Milliarden bis Billionen Tokens). Es lernt allgemeine Muster, Sprachstrukturen und Weltwissen. Diese Phase kann Monate dauern und Millionen US-Dollar kosten.
Phase 2: Supervised Fine-Tuning
Das Modell wird auf spezifischeren, kuratierten Datensätzen weiter trainiert, um bestimmte Fähigkeiten zu verbessern und gewünschtes Verhalten zu fördern.
Phase 3: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Menschen bewerten die Ausgaben des Modells, und diese Bewertungen werden verwendet, um das Modell weiter zu optimieren. Dies verbessert die Qualität, Hilfsbereitschaft und Sicherheit der Ausgaben.
Phase 4: Continuous Learning & Updates
Regelmäßige Updates mit neuen Daten und Feedback-Schleifen zur kontinuierlichen Verbesserung und Anpassung an neue Anforderungen.
Ressourcenanforderungen
Das Training moderner Large Language Models erfordert erhebliche Rechenressourcen:
Beispielhafte Trainingskosten für GPT-4-Klasse-Modelle
- Hardware: Tausende von High-End-GPUs (z.B. NVIDIA A100 oder H100) über mehrere Monate
- Energieverbrauch: Geschätzt 50-100 Megawattstunden für ein vollständiges Training
- Kosten: Schätzungen reichen von 50 bis über 100 Millionen US-Dollar für das Training eines Modells der GPT-4-Klasse
- CO2-Fußabdruck: Training eines großen Modells kann 500+ Tonnen CO2 verursachen
Herausforderungen und Limitationen
Technische Herausforderungen
Trotz beeindruckender Fortschritte stehen Generative-AI-Systeme vor mehreren technischen Herausforderungen:
Halluzinationen
KI-Modelle können überzeugende, aber faktisch falsche Informationen generieren. Dies ist besonders problematisch bei kritischen Anwendungen. Aktuelle Forschung arbeitet an Verbesserungen durch besseres Grounding und Fact-Checking.
Kontextlänge
Obwohl sich die Kontextfenster erweitert haben (Claude 3: 200.000 Tokens, GPT-4 Turbo: 128.000 Tokens), gibt es weiterhin Einschränkungen bei sehr langen Dokumenten und komplexen Projekten.
Konsistenz
Die Aufrechterhaltung von Konsistenz über lange Texte oder mehrere Interaktionen hinweg bleibt herausfordernd. Charaktere, Fakten und Stil können variieren.
Reasoning-Fähigkeiten
Während Modelle bei vielen Aufgaben beeindruckend sind, zeigen sie Schwächen bei komplexem logischem Denken, mathematischen Beweisen und mehrstufigen Problemlösungen.
Ethische und gesellschaftliche Herausforderungen
Die rasante Entwicklung von Generative AI wirft wichtige ethische Fragen auf:
Urheberrecht und geistiges Eigentum
Ungeklärte Rechtsfragen bezüglich der Verwendung urheberrechtlich geschützter Trainingsdaten und der Eigentümerschaft an generierten Inhalten. Mehrere Klagen gegen KI-Unternehmen sind anhängig (2024).
Bias und Fairness
Modelle können Vorurteile aus Trainingsdaten übernehmen und verstärken. Dies betrifft Geschlecht, Ethnizität, Kultur und andere Dimensionen. Intensive Forschung zu Bias-Mitigation läuft.
Desinformation und Deepfakes
Die Fähigkeit, überzeugende, aber falsche Inhalte zu erstellen, birgt Risiken für Desinformation, Betrug und Manipulation. Besonders kritisch vor Wahlen und in politischen Kontexten.
Arbeitsmarktauswirkungen
Sorgen um Jobverluste in kreativen Berufen, Content-Creation und anderen Bereichen. Gleichzeitig entstehen neue Berufsfelder wie Prompt Engineering und AI-Training.
Regulierung und Governance
Aktuelle Regulierungsansätze
Regierungen weltweit entwickeln Rahmenwerke zur Regulierung von KI, insbesondere Generative AI:
EU AI Act (2024)
Die weltweit erste umfassende KI-Regulierung. Klassifiziert KI-Systeme nach Risiko und stellt strenge Anforderungen an Hochrisiko-Anwendungen. Stufenweise Implementierung bis 2026. Bußgelder bis zu 7% des weltweiten Jahresumsatzes möglich.
US Executive Order on AI (Oktober 2023)
Präsident Biden’s umfassende Anordnung etabliert Standards für KI-Sicherheit, Datenschutz und Transparenz. Verpflichtet Unternehmen, Sicherheitstests vor Veröffentlichung durchzuführen.
UK AI Safety Summit (2023)
Internationale Zusammenarbeit zur KI-Sicherheit. Die Bletchley Declaration wurde von 28 Ländern unterzeichnet und etabliert gemeinsame Prinzipien für sichere KI-Entwicklung.
China’s Generative AI Regulations (2023)
Spezifische Vorschriften für Generative AI, die Inhaltskontrollen, Registrierungspflichten und Transparenzanforderungen umfassen.
Best Practices für die Nutzung von Generative AI
Effektive Prompt-Strategien
Die Qualität der Ausgaben von Generative AI hängt stark von der Qualität der Eingaben (Prompts) ab:
Bewährte Prompt-Techniken
- Spezifität: Je detaillierter und präziser der Prompt, desto besser die Ergebnisse
- Kontext bereitstellen: Geben Sie relevante Hintergrundinformationen und Rahmenbedingungen
- Rollenspiele: Weisen Sie der KI eine spezifische Rolle zu („Agiere als erfahrener Marketingexperte…“)
- Strukturierte Formate: Verwenden Sie klare Formatierungen, Aufzählungen und Abschnitte
- Iteratives Verfeinern: Verbessern Sie Prompts basierend auf den erhaltenen Ergebnissen
- Few-Shot Learning: Geben Sie Beispiele für gewünschte Ausgaben an
Qualitätssicherung und Verifikation
Wichtige Schritte zur Sicherstellung hochwertiger Ergebnisse:
Fact-Checking
Überprüfen Sie alle faktischen Aussagen, insbesondere Zahlen, Daten und Zitate. Verwenden Sie verlässliche Quellen zur Verifikation.
Menschliche Überprüfung
Setzen Sie KI als Werkzeug ein, nicht als Ersatz. Menschliche Expertise bleibt für kritische Entscheidungen und kreative Richtung unverzichtbar.
Mehrfache Generierungen
Erzeugen Sie mehrere Varianten und wählen Sie die beste aus oder kombinieren Sie Elemente verschiedener Ausgaben.
Transparenz
Kennzeichnen Sie KI-generierte Inhalte entsprechend, besonders in professionellen und öffentlichen Kontexten.
Zukunftsperspektiven
Emerging Trends und Entwicklungen
Die Entwicklung von Generative AI schreitet mit atemberaubender Geschwindigkeit voran. Mehrere Trends zeichnen sich für die kommenden Jahre ab:
Multimodale Integration
Nahtlose Verarbeitung und Generierung über verschiedene Modalitäten hinweg (Text, Bild, Audio, Video) in einem einzigen Modell. Gemini und GPT-4V zeigen bereits diese Richtung.
Personalisierung
Modelle, die sich an individuelle Nutzer, Unternehmen und Anwendungsfälle anpassen. Custom GPTs und Fine-Tuning werden zugänglicher.
Edge AI
Kleinere, effizientere Modelle, die auf lokalen Geräten laufen (Smartphones, IoT-Devices). Microsoft’s Phi-3 und Google’s Gemini Nano sind Vorreiter.
Agentic AI
KI-Systeme, die autonom komplexe Aufgaben über mehrere Schritte hinweg ausführen können, mit Zugriff auf Tools und APIs. AutoGPT und GPT-4 mit Function Calling zeigen diese Fähigkeiten.
Langfristige Visionen
Die nächsten 5-10 Jahre
Experten erwarten bis 2030 mehrere bahnbrechende Entwicklungen: Modelle mit noch größeren Kontextfenstern (Millionen Tokens), die ganze Codebases oder Bücher verarbeiten können; deutlich verbesserte Reasoning-Fähigkeiten, die menschliche Experten in vielen Domänen erreichen oder übertreffen; multimodale Modelle, die natürlich zwischen verschiedenen Medientypen wechseln; sowie signifikant reduzierte Trainings- und Inferenzkosten durch effizientere Architekturen. Die Integration in praktisch alle digitalen Produkte und Dienstleistungen wird zur Norm.
Implementierung in Unternehmen
Strategische Überlegungen
Unternehmen, die Generative AI erfolgreich implementieren möchten, sollten einen strukturierten Ansatz verfolgen:
Schritt 1: Use Case Identifikation
Identifizieren Sie konkrete Anwendungsfälle mit messbarem Business Value. Priorisieren Sie nach ROI, Machbarkeit und strategischer Bedeutung. Typische Bereiche: Kundenservice, Content-Erstellung, Code-Entwicklung, Datenanalyse.
Schritt 2: Infrastruktur und Tools
Wählen Sie die passende Technologie-Stack: Cloud-basierte APIs (OpenAI, Anthropic), eigene Modelle (Open Source), oder Hybrid-Ansätze. Berücksichtigen Sie Datenschutz, Kosten und Kontrolle.
Schritt 3: Pilot-Projekte
Starten Sie mit begrenzten Pilot-Projekten, um Erfahrungen zu sammeln und Prozesse zu testen. Messen Sie klar definierte KPIs und iterieren Sie basierend auf Feedback.
Schritt 4: Skalierung und Integration
Nach erfolgreichen Pilots: Skalierung auf weitere Bereiche, Integration in bestehende Systeme, Etablierung von Governance-Strukturen und kontinuierliches Training der Mitarbeiter.
Kosten und ROI
Die Kostenstruktur für Generative AI variiert stark je nach Anwendungsfall:
| Kostentyp | Beschreibung | Größenordnung |
|---|---|---|
| API-Kosten | Pay-per-use für Cloud-basierte Modelle | $0.002-0.12 pro 1000 Tokens je nach Modell |
| Infrastruktur | Server, Speicher, Netzwerk für eigene Modelle | $10.000-$500.000+ monatlich für größere Deployments |
| Personal | ML Engineers, Prompt Engineers, Data Scientists | $80.000-$250.000 pro Jahr pro Spezialist |
| Training & Change Management | Mitarbeiterschulungen und Prozessanpassungen | $50.000-$500.000 je nach Unternehmensgröße |
| Governance & Compliance | Rechtliche Prüfung, Datenschutz, Audits | $25.000-$200.000 jährlich |
Typische ROI-Beispiele
- Kundenservice: 30-50% Reduktion der Bearbeitungszeit, 24/7 Verfügbarkeit, ROI oft innerhalb von 6-12 Monaten
- Content-Erstellung: 40-70% Zeitersparnis bei Marketing-Content, Amortisation in 3-6 Monaten
- Software-Entwicklung: 25-45% Produktivitätssteigerung, schnellere Time-to-Market
- Dokumentenverarbeitung: 60-80% Zeitersparnis bei Analyse und Zusammenfassung
Tools und Plattformen
Führende Generative-AI-Plattformen 2024
ChatGPT (OpenAI)
Marktführer für Konversations-AI. Plus-Abo ($20/Monat) bietet GPT-4 Zugang, DALL-E 3, Code Interpreter und Custom GPTs. Team ($25/Nutzer) und Enterprise-Pläne verfügbar.
Claude (Anthropic)
Bekannt für längere Kontexte und nuancierte Konversationen. Pro-Plan ($20/Monat) bietet Claude 3 Opus. Besonders stark bei Analyse und kreativem Schreiben.
Microsoft Copilot
Integration in Microsoft 365 ($30/Nutzer/Monat). Nahtlose Arbeit mit Word, Excel, PowerPoint, Teams. Besonders wertvoll für Unternehmensumgebungen.
Google Gemini
Multimodales Modell mit starker Google-Integration. Gemini Advanced ($19.99/Monat) bietet Zugang zu Ultra-Modell und erweiterte Features.
Midjourney
Führend in künstlerischer Bildgenerierung. Abos ab $10/Monat. Version 6 bietet beeindruckenden Photorealismus und Texterstellung in Bildern.
Stable Diffusion
Open-Source-Alternative für Bildgenerierung. Kostenlos nutzbar, erfordert aber technisches Know-how. Verschiedene kommerzielle Plattformen verfügbar (Stability AI, DreamStudio).
Spezialisierte Tools
Fazit und Ausblick
Generative AI steht an einem Wendepunkt der technologischen Entwicklung. Was vor wenigen Jahren noch Science-Fiction war, ist heute Realität und verändert fundamental, wie wir arbeiten, kreieren und mit Technologie interagieren. Die Geschwindigkeit der Entwicklung ist beispiellos – von GPT-3 (2020) bis zu den multimodalen, hochleistungsfähigen Modellen von 2024 hat sich die Technologie exponentiell verbessert.
Die wirtschaftliche Bedeutung kann kaum überschätzt werden. Mit einem prognostizierten Marktwert von 280 Milliarden US-Dollar bis 2030 wird Generative AI zu einem zentralen Wirtschaftsfaktor. Unternehmen, die diese Technologie früh und strategisch einsetzen, verschaffen sich signifikante Wettbewerbsvorteile in Effizienz, Innovation und Kundenservice.
Gleichzeitig bleiben wichtige Herausforderungen bestehen. Technische Limitationen wie Halluzinationen und eingeschränkte Reasoning-Fähigkeiten erfordern weiterhin menschliche Aufsicht. Ethische Fragen zu Urheberrecht, Bias und gesellschaftlichen Auswirkungen müssen adressiert werden. Die regulatorische Landschaft entwickelt sich, wobei ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Schutz gefunden werden muss.
Für Unternehmen und Einzelpersonen gilt: Generative AI ist kein Hype, sondern eine fundamentale Technologie-Verschiebung. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einem ausgewogenen Ansatz – enthusiastische Adoption kombiniert mit kritischer Reflexion, menschlicher Aufsicht und ethischer Verantwortung. Die Zukunft gehört denen, die diese mächtigen Werkzeuge verstehen, beherrschen und weise einsetzen.
Was ist der Unterschied zwischen Generative AI und traditioneller KI?
Traditionelle KI-Systeme analysieren Daten, erkennen Muster und treffen Vorhersagen basierend auf bestehenden Informationen. Generative AI hingegen erstellt völlig neue Inhalte wie Texte, Bilder, Audio oder Code, die den Trainingsbeispielen ähneln, aber originell sind. Während klassische KI klassifiziert und vorhersagt, erschafft Generative AI aktiv neue Outputs.
Wie funktioniert das Training von Large Language Models?
Das Training erfolgt in mehreren Phasen: Zunächst wird das Modell auf riesigen Textmengen vortrainiert (Pre-Training), wobei es Sprachmuster und Weltwissen lernt. Danach folgt Supervised Fine-Tuning mit kuratierten Daten und Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), bei dem menschliche Bewertungen das Modell weiter optimieren. Dieser Prozess kann Monate dauern und Millionen Dollar kosten.
Welche Hauptanwendungsbereiche hat Generative AI?
Die wichtigsten Anwendungsbereiche umfassen Textgenerierung (Content-Erstellung, Marketing, Code), Bildgenerierung (Design, Kunst, Produktvisualisierung), Audio-Produktion (Sprachsynthese, Musik, Podcasts), Video-Erstellung und Kundenservice (Chatbots, virtuelle Assistenten). Besonders erfolgreich ist der Einsatz in Marketing, Software-Entwicklung und kreativen Industrien, wo Produktivitätssteigerungen von 30-70% dokumentiert sind.
Was sind die größten Herausforderungen bei der Nutzung von Generative AI?
Die Hauptherausforderungen sind technischer und ethischer Natur. Technisch kämpfen Modelle mit Halluzinationen (erfundenen Fakten), begrenzten Reasoning-Fähigkeiten und Konsistenzproblemen. Ethisch gibt es Bedenken bezüglich Urheberrecht, Bias in den Ausgaben, Potenzial für Desinformation und Deepfakes sowie Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt. Zudem sind die hohen Kosten und der Energieverbrauch für Training und Betrieb bedeutende Faktoren.
Wie wird Generative AI reguliert?
Die Regulierung entwickelt sich weltweit unterschiedlich. Die EU hat mit dem AI Act 2024 die erste umfassende KI-Regulierung verabschiedet, die KI-Systeme nach Risiko klassifiziert. Die USA setzen auf eine Executive Order mit Standards für Sicherheit und Transparenz. China hat spezifische Vorschriften für Generative AI erlassen. International gibt es Bemühungen um Koordination, wie die Bletchley Declaration von 28 Ländern zur KI-Sicherheit.
Letzte Bearbeitung am Freitag, 7. November 2025 – 16:13 Uhr von Alex, Experte bei SEO NW für künstliche Intelligenz.
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