KI Lexikon

AI Act: 
Englischer Name für das Gesetz der EU zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz. Mehr Informationen dazu finden Sie im Lexikon unter KI-Verordnung.

Arbeitserleichterung: 
Ein wesentlicher Vorteil von KI-Anwendungen besteht in ihrem Potential zur Arbeitserleichterung. Wiederholende Prozesse können automatisiert werden, wodurch sich Mitarbeitende auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. KI-Anwendungen können bei Aufgaben unterstützen und ermöglichen durch ihre hohe Abstraktionsebene auch Nicht-Expert*innen professionell wirkende Ausgaben zu erstellen.

Arbeitsgruppe Generative KI: 
Die Arbeitsgruppe Generative KI der Universität besteht aus einer interdisziplinären Gruppe von Universitätsangehörigen mit unterschiedlichem Expertenwissen. Die Arbeitsgruppe berät das Rektorat zu allen Fragen bezüglich Künstlicher Intelligenz an der Universität.

Ausbeutung von Menschen: 
KI-Anwendungen brauchen viele Ressourcen, sei es Strom zum Serverbetrieb oder menschliche Überwachung für ihr Training. Um KI-Anwendungen zu verbessern, werden sogenannte “Klickarbeiter” oft unter prekären Bedingungen ohne festen Arbeitsvertrag beschäftigt. Klickarbeiter annotieren Bilder oder müssen Texte klassifizieren. Dabei bestehen ihre Aufgaben aus sogenannten “Microtasks”, welche sie unter enormen Zeitdruck für ein paar Cent abarbeiten müssen.

Bias in KI: 
Bias bedeutet zu deutsch so viel wie “Verzerrung”. Durch fehlerhafte, unvollständige oder nicht repräsentative Daten kann es beim Training von KI-Modellen zu einem Bias kommen, den das Modell aus den Trainingsdaten gelernt hat. Ein solcher Bias verzerrt die Ergebnisses und kann zu unerwünschten Folgen wie diskriminierenden oder unfairen Entscheidungen des KI-Models führen. Bias ist ein bekanntes Problem, dem aktiv entgegengewirkt werden muss.

Bot: 
ist ein automatisiertes Programm, das Aufgaben ausführt ohne menschliche Eingriffe. Bots können sehr nützlich sein, aber auch für schädliche Zwecke eingesetzt werden. Auf Social Media Plattformen posten Bots häufig automatisiert Kommentare, um fragwürdige Angebote zu bewerben. Dadurch tragen Bots unter anderem zur Informationellen Umweltverschmutzung bei. Eine bekannte Untervariante des Bots ist der Chatbot. Chatbots stellen dem Benutzenden eine Chat-Oberfläche bereit, wodurch mit dem Chatbot interagiert werden kann. So lässt sich z.B. der Kundenservice automatisieren und FAQs beantworten. 

bwGPT: 
ist ein vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg gefördertes Projekt zur Förderung der Digitalisierung an Hochschulen. Es ermöglicht 15 Pilothochschulen den Zugang zu einem datenschutzkonformen GPT4-basierten Chatbot, mit dem Lehrende und Studierende den Einsatz von KI in Lehrveranstaltungen erproben können.

ChatGPT: 
ist ein KI-Modell mit zahlreichen dazugehörigen KI-Anwendungen, welche von der Firma OpenAI vertrieben wird. Es kann die natürliche Sprache imitieren und so menschenähnliche Konversationen führen. Es wird häufig verwendet für kreatives Schreiben, Programmieren, Recherche und Brainstorming. Bei ChatGPT handelt es sich um ein Large Language Model. Es speichert die eingegebenen Benutzerdaten auf Servern in den USA.

Data Mining:
bezeichnet den Prozess der Analyse großer Datenmengen, um Muster, Zusammenhänge und Trends zu erkennen. Durch KI-Anwendungen und leistungsfähige Computer können ganze Datenlandschaften schnell und einfach analysiert werden. Data Mining wird häufig in Bereichen wie Marketing, Medizin und Finanzwesen eingesetzt, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Science:
kombiniert statistische Methoden, Programmierung und Fachwissen, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Durch Werkzeuge wie Datenanalyse, Modellierung und Visualisierung sollen fundierte Erkenntnisse abgeleitet werden. 

Datensammlung:
Prozess des Erfassens, Sammelns und Speicherns von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Umfragen, Online-Plattformen oder Metadaten. Datensammlungen bilden die Grundlage für Analysen und Entscheidungen und sind wichtig für Data Mining oder Data Science.

Datenschutz: 
Umfasst alle Gesetzte zum Schutz personenbezogener Daten vor unbefugtem Zugriff oder Missbrauch, um die Privatsphäre von Individuen zu wahren. Das bekannteste Gesetz zum Datenschutz ist die DSGVO.

Datensicherheit: 
Maßnahmen und Verfahren um digitale Daten zu schützen. Diese sollen vor Verlust, Diebstahl oder Manipulation gesichert werden. Daten sollen nicht manipuliert werden können, ohne dass dies bemerkt wird. Hierzu gibt es unterschiedliche Schutzmaßnahmen auf Hardware- und Softwareebene.

Deep Learning: 
Teilbereich des maschinellen Lernens, welche viele (hierarchische) Schichten von neuronalen Netzen nutzt. Deep Learning kann effizient komplexe Informationen verarbeiten und so präzise Vorhersagen treffen.

Deepfakes: 
bezeichnen durch KI manipulierte Medieninhalte, wie Videos oder Bilder, die täuschend echt wirken können. Deepfakes können Stimmen, Mimik und Aussehen von Personen imitieren und manipulieren. Sie könne für kreative und komödiantische Zwecke genutzt werden, bergen jedoch Risiken wie Betrug oder Fehlinformation.

DeepL: 
ist ein bekannter Onlinedienst für maschinelle Übersetzung, der von dem gleichnamigen Unternehmen DeepL angeboten wird. Er wird häufig für Übersetzungen in verschiedenen Sprachen verwendet.

Echtzeit: 
Werden Daten oder Prozesse ohne Verzögerung verarbeitet und Ergebnisse sofort bereitgestellt, spricht man von Echtzeit-Anwendungen. Diese sind entscheidend in Bereichen wie Kommunikation (z.B. Telefonie), Verkehr und Finanzwesen, wo schnelle Entscheidungen getroffen werden müssen. 

Fehlinformationen: 
Absichtlich oder unabsichtlich falsche Informationen, die oft öffentlich z.B. über das Internet zugänglich sind. Fehlinformationen können (un-)gewollt verbreitet werden und Irreführend wirken sowie zu Manipulation führen. Sie sind besonders problematisch, wenn sie durch KI-Systeme generiert und als wahr dargestellt werden. Fehlinformationen können besonders schnell über Soziale Medien und Messenger Dienste verbreitet werden.

Generative KI: 
ist eine Unterkategorie von Künstlicher Intelligenz. Diese wird auch oft als GenAI bezeichnet. GenAI kann neuartige Inhalte generieren wie Texte, Bilder oder Musik. Sie wird für kreative Anwendungen genutzt, birgt jedoch Risiken wie Fehlinformationen und Urheberrechtsverletzungen.

Große Sprachmodelle (LLM): 
Large Language Models (LLM) werden mit riesigen Datensätzen trainiert. So können diese menschenähnliche Sprache verstehen und generieren. Bekannte Beispiele sind ChatGPT von OpenAI oder Gemini von Google. LLMs sind vielseitig einsetzbar, aber anfällig für Halluzinationen und Fehlinformationen.

Halluzinationen:
bezeichnet bei KI-Anwendungen Antworten bzw. Ausgaben, welche zwar plausibel erscheinen, aber nicht auf Fakten basieren und falsch sind. Eine KI-Anwendung generiert den wahrscheinlichsten Output, basierend auf ihren Trainingsdaten. Dabei achtet diese nicht auf Fakten oder Logik, sondern arbeitet eben mit Wahrscheinlichkeiten. Dies erzeugt zwar oft ein zuverlässiges Ergebnis, jedoch nicht immer.

Internet der Dinge (IoT): 
Das Internet der Dinge beschreibt ein Netzwerk von physischen Geräten, welche durch das Internet miteinander verbunden sind und so Daten austauschen können. Diese Technologie ermöglicht intelligente Anwendungen, wie smarte Haushaltsgeräte oder vernetzte Industrieanlagen.

Informationelle Umweltverschmutzung: 
bezeichnet die massenhafte Verbreitung von irrelevanten oder falschen Informationen, die die Informationsqualität beeinträchtigen. Sie kann durch Spam, Fake News oder übermäßige Werbung entstehen und als Folge das Vertrauen in seriöse Quellen mindern.

Input: 
kommt aus dem Englischen und bedeutet auf Deutsch so viel wie “Eingabe”. Input bezeichnet die Daten oder Informationen, die in ein System, wie etwa eine KI, eingegeben werden. Anschließend wird der Input verarbeitet und gegebenenfalls ein Output (Ausgabe) generiert.

KI-Kompetenz:
wird definiert in der KI-Verordnung der EU. Es beschreibt die Fähigkeit, künstliche Intelligenz zu verstehen, zu nutzen oder zu entwickeln, einschließlich technischer und ethischer Aspekte. Sie ist entscheidend, um KI-Systeme verantwortungsvoll einzusetzen und sich ihre Potenziale und Risiken bewusst zu sein.

KI-Modell: Ein mathematisches oder algorithmisches Konstrukt, das auf Daten trainiert wird, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Es bildet den Kern einer KI-Anwendung und entspricht seiner “Denkzentrale”. Hinweis: Ein KI-Modell kann nicht denken, dieser Begriff dient lediglich der Veranschaulichung.

KI-System: Eine Kombination aus Hardware und Software, die ein KI-Modell enthält. Das KI-System umgibt das KI-Modell und bildet seine Schnittstelle nach außen. Es kann beispielsweise Input von Nutzenden entgegen nehmen und so aufbereiten, dass es an das KI-Modell weitergegeben werden kann. 

KI-Verordnung:
ist ein Gesetz der EU, welches die Entwicklung, Nutzung und den Vertrieb von KI regelt. Es soll Sicherheit, Transparenz und ethische Standards gewährleisten. Ziel ist es, Risiken zu minimieren und vertrauenswürdige KI-Systeme zu fördern.

Kreativität:
die menscheneigene Fähigkeit, aus bekannten Dingen etwas Neues zu erschaffen. KI kann bereits sehr gut die menschliche Kommunikation nachahmen, ist jedoch nicht wirklich kreativ. Sie hat keine eigene Vorstellungskraft, Intuition oder emotionale Erfahrungen und kann daher ausschließlich mit bestehenden Informationen und Algorithmen arbeiten.

Künstliche Intelligenz: 
ist ein Bereich der Informatik, der darauf abzielt, Maschinen zu entwickeln, die menschenähnliche Intelligenz zeigen, wie z. B. Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung. Künstliche Intelligenz wird dabei im deutschen oft mit KI, im Englischen mit AI abgekürzt. Der Begriff dient ebenfalls als Oberbegriff um verschiedene Technologien und Algorithmen unter sich zu vereinen.

Künstliche Neuronale Netze: 
sind Rechenmodelle, welche auf dem menschlichen Gehirnen basieren. Diese bestehen aus miteinander verbundenen Knoten. Diese Knotenverbindungen werden je nach verarbeiteter Information unterschiedlich gewichtet. Neuronale Netzte können gut Muster in Daten erkennen und komplexe Probleme wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Vorhersagen lösen.

Manipulation:
Social Mediaplattformen benutzen Algorithmen, um den Nutzenden Inhalte auszuspielen, welche diese gerne und lange anschauen. Manipulation im Zusammenhang mit KI geht über eine solche Anwendung von Algorithmen hinaus. Einen gezielten Einsatz von Algorithmen, um menschliches Verhalten oder Entscheidungen zu beeinflussen, oft ohne dass die Betroffenen es bewusst merken, bezeichnen wir als Manipulation. Dies kann etwa durch personalisierte Inhalte, Fake News oder manipulative Social-Media-Strategien erfolgen, die gezielt Emotionen oder Meinungen steuern. Ein prominentes Beispiel dafür wäre der Versuch die öffentlichen Meinung vor Wahlen zu manipulieren.

Maschinelles Lernen: 
bezeichnet ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz. Algorithmen lernen hierbei aus Daten und lernen Muster zu erkennen, ohne explizit dafür programmiert zu werden. Es ist das Ziel Systeme zu entwickeln, welche sich kontinuierlich selbst verbessern und auf neue Daten reagieren können.

Meta AI:
Meta AI bezeichnet sowohl die Forschungseinheit von Meta Platforms, als auch eine Funktion welche im Messangerdienst WhatsApp verfügbar ist. Zum amerikanischen Konzern Meta Platforms gehören bekannte Dienste wie Facebook, Instagram und WhatsApp. Mit Meta AI forscht Meta Platforms an der Entwicklung künstlicher Intelligenz. Die Funktion Meta AI in WhatsApp kann intelligente Antworten und automatische Übersetzungen bereitstellen. Meta AI in Whatsapp wirft verschiedene Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes der Nutzer auf.

Mircosoft Copilot: 
Ein KI-gestützter Assistent von der Firma Microsoft, welcher bereits in Microsoftanwendungen, wie z.B. dem Edge Browser, integriert ist. Dieser kann Bilder generieren, Fragen beantworten und PDFs zusammenfassen. Es ist ein gutes Beispiel, wie KI-Anwendungen bereits in vielen “alltäglichen” Programmen integriert sind. Für Nutzende ist es nicht immer offensichtlich, wann Sie eine KI-Anwendung nutzen.

Natürliche Sprachverarbeitung:
Natürliche Sprachverarbeitung ("Natural Language Processing, NLP") beschäftigt sich mit der Verarbeitung und dem Verständnis menschlicher Sprache durch Algorithmen und KI.

Neuronale Netze:
Neuronale Netze bezeichnet eine spezielle Art von KI-Modellen. Diese Modelle sind nach Vorbild des menschlichen Gehirns aufgebaut und verarbeiten Daten in Schichten. Neuronale Netzte sind besonders für komplexe Aufgaben wie z.B. Bilderkennung oder Sprachverarbeitung geeignet.

Output:
Als Output versteht man die Ausgabe eines Systems oder Programms. Im Zusammenhang mit KI ist hierbei oft die gegebene Antwort oder das erzeugte Produkt (z.B. ein erstelltes Bild) gemeint.

Prompting:
Prompting kommt aus dem Englischen und bezeichnet die Technik mit der Nutzer eine KI bewusst durch gewählte Eingaben steuern. “To prompt somebody to do something” bedeutet auf deutsch so viel wie “jemanden dazu veranlassen etwas zu tun”. Durch gezieltes Prompting können präzisere und relevantere Antworten von KIs erzeugt werden.

Realitätsverlust:
Wenn Menschen KI als überlegen, unfehlbar oder als ein Wesen mit Bewusstsein wahrnehmen, kann dies ihre Wahrnehmung beeinflussen. Bei übermäßigen Vertrauen in KI generierte Inhalte oder Deepfakes, ohne dass diese als solche erkennbar sind, kann die Wahrnehmung der Realität verzerrt werden.

Roboter:
Sind programmierbare Maschinen, welche dazu eingesetzt werden, um Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu erhöhen. Sie kommen auch bei extremen Bedingungen zum Einsatz, wie z.B. zur Weltraumerforschung. Roboter können gesteuert werden oder aber auch autonom arbeiten.

Schlüsselkompetenz:
Fundamentale Fähigkeiten, welche für beruflichen und persönlichen Erfolg entscheidend sein können. Neben Lesen, Rechnen und Schreiben gewinnt die Fähigkeit digitale Anwendungen nutzen zu können an Bedeutung.

Spionage:
Schädlicher Einsatz von KI, bei welchem unbefugt Daten und sensible Informationen gesammelt werden. KI Systeme müssen mit ausreichend Schutzmaßnahmen versehen werden, um das  Ausnutzen von Schwachstellen zu vermeiden.
Schädliche KI z.B. zum Ausführen automatischer Cyber Angriffe sind in der EU verboten.

Suchmaschine:
Suchmaschinen durchsuchen Websites oder Informationen anhand von Schlüsselbegriffen und präsentieren dem Nutzenden die relevantesten Ergebnisse. Suchmaschinen können mit und ohne KI arbeiten. 

Übersetzung:
Prozess eine gesprochene oder geschriebene Sprache in eine andere zu übersetzten. Hierbei sind der Kontext, sowie sprachliche und kulturelle Nuancen von entscheidender Wichtigkeit, um die Bedeutung korrekt wiederzugeben. Übersetzter, welche auf KI basieren, fehlt es oft an der Fähigkeit den richtigen Kontext zu erkennen.

Urheberrecht:
Das deutsche Urheberrecht schützt das geistige Eigentum des Autors/Autorin. Dazu zählen auch kreative Werke wie Texte, Bilder, Videos. Es regelt, wie Werke genutzt, verbreitet oder verändert werden dürfen.

Verantwortungsvolle KI:
KI Anwendungen, welche ethische Richtlinien beachten und verlässlich, transparent, fair und sicher arbeiten. Sie sind Datenschutzkonform und sollen den Menschen unterstützen, ohne Schaden zu verursachen oder Diskriminierung zu fördern.