Prädiktive KI im Vergleich zu generativer KI
Generative künstliche Intelligenz (gen KI) nutzt Daten, um etwas Neues zu schaffen. Prädiktive KI verwendet Daten, um eine möglichst genaue Vorhersage darüber zu treffen, was in Zukunft passieren könnte. Aus diesem Grund wollen viele Unternehmen KI zu ihrem Vorteil nutzen.
Sowohl gen KI als auch prädiktive KI weisen erhebliche Unterschiede und Use Cases auf. Im Zuge der Weiterentwicklung von KI hilft die Unterscheidung zwischen diesen beiden Typen dabei, ihre unterschiedlichen Fähigkeiten zu verdeutlichen.
Gemeinsamkeiten von prädiktiver KI und generativer KI
Diese beiden KI-Formen können menschliche Intelligenz simulieren und, was noch wichtiger ist, erweitern. Dabei handelt es sich um ML-Systeme (maschinelles Lernen), die Wissen erwerben und Erkenntnisse anwenden können, um die Problemlösung zu unterstützen.
Ähnlich wie wir im Laufe unseres Lebens unzählige Erinnerungen und Geschichten sammeln, lernen Modelle anhand riesiger Datenmengen, um eine entsprechende Ausgabe zu produzieren. Genau wie beim künstlerischen Schaffen ist es wahrscheinlich, dass unsere Kreationen beim Schreiben einer Geschichte oder beim Entwickeln eines neuen Code-Algorithmus stark von in der Vergangenheit Gesehenem, Gehörtem oder Erlerntem beeinflusst werden. Das Gleiche gilt für KI-Modelle, die Muster erkennen und replizieren, um eine Ausgabe zu erzeugen.
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Worin bestehen die Unterschiede zwischen prädiktiver KI und generativer KI?
Generative KI
Generative KI verwendet vorhandene Daten, wie Texte oder Entwicklercode, um auf Basis der eingegebenen Prompts etwas Neues zu erstellen. Generative KI kann zum Beispiel mit Literatur trainiert werden, um auf Prompts von Nutzenden mit einer originellen Geschichte zu antworten. Sie soll auf der Grundlage der ihr zur Verfügung gestellten Informationen eine Antwort geben, einen Satz vervollständigen oder eine Übersetzung generieren. Es bedarf eventuell mehrerer Prompts und Anpassungen, um das ideale Ergebnis zu erzielen. Hier kommen Methoden wie Fine Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG) ins Spiel.
Gen KI-Modelle verwenden Deep Learning, eine ML-Technik zur Analyse und Interpretation großer Datenmengen. Außerdem verwenden diese Modelle neuronale Netzwerke, eine Art der Informationsverarbeitung, die biologische neuronale Systeme nachahmt, ähnlich den Verbindungen in unseren Gehirnen. Durch neuronale Netzwerke kann die KI Verbindungen zwischen scheinbar nicht zusammenhängenden Informationsmengen herstellen.
Prädiktive KI
Statistische Vorhersagen sind nichts Neues. Man findet sie an bekannten Stellen wie den Empfehlungsmechanismen von Video- und Musik-Streaming-Diensten. Dank der Fortschritte im Bereich des maschinellen Lernens arbeitet diese Technologie jetzt noch besser und schneller.
Mit riesigen Mengen spezifischer Daten (manchmal auch als „Big Data“ bezeichnet) kann Software für maschinelles Lernen Muster, historische Ereignisse und oft auch Echtzeitinformationen miteinander verbinden, um zukünftige Ergebnisse mit extrem hoher Genauigkeit vorherzusagen. Hierzu nutzt prädiktive KI fortschrittliche statistische Methoden, um große Datensätze zu speichern und deren Muster im Laufe der Zeit zu verknüpfen. Anhand dieser umfangreichen, vielfältigen Datenauswahl kann das Modell äußerst genaue Vorhersagen zu zukünftigen Ereignissen treffen. Diese Funktionen unterscheiden das Modell von der typischen menschlichen Intelligenz.
Vorteile generativer KI
Beide KI-Modelle können Unternehmen dabei zu unterstützen, Zeit einzusparen, Kosten zu senken und Ressourcen zu optimieren. Unterschiede bestehen in den Ergebnissen und der Erklärbarkeit dieser Eigenschaften.
Gen KI arbeitet am besten mit großen Datenmengen, um brandneue kreative Inhalte zu liefern. Die Genauigkeit dieser Daten hindert die Maschine nicht zwingend daran, eine Antwort zu geben.
Vorteile prädiktiver KI
Andererseits funktioniert die prädiktive KI am besten mit qualitativ hochwertigen Daten, um genaue Vorhersagen zu treffen. Zur Verbesserung der Genauigkeit der Vorhersagen ist es sinnvoll, die ML-Software mit hochpräzisen Daten zu trainieren.
Während der Prozess der generativen KI es fast unmöglich macht, nachzuvollziehen, wie sie zu ihrer Entscheidung gekommen ist, wird die Ausgabe der prädiktiven KI ausschließlich auf der Grundlage der ihr zur Verfügung stehenden Statistiken und Daten erstellt. In bestimmten Szenarien kann dies Nutzenden helfen, nachzuvollziehen und zu verstehen, wie das Modell zu seiner Antwort kam.
Risiken generativer KI
Ein häufiges Risiko beim Einsatz generativer KI sind mögliche Urheberrechtsverletzungen oder Plagiate. Bei der Erstellung neuer Inhalte – ob Texte, Musik oder Kunstwerke – kann das Modell Ergebnisse erzeugen, die ungewollt bereits vorhandenen Werken ähneln. Dies kann riskant sein, wenn die Ergebnisse Daten ähneln, die sich bereits im Besitz anderer Personen befinden. Ein Open Source-Modell, das die Daten für das Modelltraining bereitstellt, kann dieses Risiko verringern.
Ein weiteres häufiges Risiko sind die sogenannten Halluzinationen. Sind KI-Modelle bei einer Antwort unsicher, verwenden sie die ihnen zur Verfügung stehenden Informationen und geben an, was sie können. Manchmal verfügt das Modell nicht über genügend Informationen, um eine korrekte Antwort zu geben. Ist ein Modell zum Beispiel auf die Vorhersage des nächsten Schrittes in einer Sequenz trainiert, füllt es bei fehlenden Daten die Lücken mit ungenauen Informationen.
Risiken prädiktiver KI
Ein erwähnenswertes Risiko bei prädiktiver KI ist die Möglichkeit von Verzerrungen. Verzerrungen können zwar auch bei der gen KI auftreten, aber ihre Auswirkungen auf die prädiktive KI können zu sehr ungenauen quantitativen Ergebnissen führen. Das Training eines prädiktiven KI-Modells erfordert qualitativ hochwertige Daten und Kennzeichnungen, um genaue Vorhersagen zu ermöglichen. Sind manche der verwendeten Daten veraltet oder verzerrt, kann dies die Genauigkeit beeinträchtigen. So kann beispielsweise ein Algorithmus für prädiktive KI bei seinen Vorhersagen rassistische oder andere soziale Vorurteile wiedergeben, die in seinen Datensätzen enthalten sind. Dies kann zu realen Nachteilen führen, wie Voreingenommenheit bei der Kreditvergabe oder bei Einstellungsverfahren.
Der Mangel an Sicherheit ist ein weiteres allgemeines Risiko, das bei prädiktiver KI in Betracht gezogen werden muss. Denn obwohl diese künstliche Intelligenz korrekte Vorhersagen treffen kann, kann sie dabei nicht sicher sein. Es wird immer ein gewisses Risiko bestehen, wenn man Ergebnisse prädiktiver KI als Tatsachen betrachtet.
Vergessen Sie nicht, dass mehr Daten nicht immer besser sind. Es ist wichtiger, dass die Daten für das Modelltraining von hoher Qualität sind.
Use Cases für generative KI
Generative KI wird immer beliebter, um Code zu generieren, tiefgreifende Analysen zu beschleunigen und sich wiederholende Aufgaben zu optimieren. Zu den bekannten generativen KI-Anwendungen der letzten Jahre gehören ChatGPT und DALL-E von OpenAI, GitHub CoPilot, Bing Chat von Microsoft, Gemini von Google, Midjourney, Stable Diffusion und Adobe Firefly.
Im Folgenden werden einige Use Cases für gen KI aufgeführt.
Codegenerierung und -vervollständigung: Manche gen KI-Tools können einen schriftlichen Prompt entgegennehmen und auf Wunsch Computercode ausgeben, um Softwareentwicklungsteams zu unterstützen. Generative KI kann auch bei der Erklärung des Codes helfen, indem sie jüngere Entwicklerinnen und Entwicklern mit Beispielen und Erläuterungen zu Code auf höherem Niveau unterstützt.
Data Augmentation: Generative KI kann eine große Menge synthetischer Daten erzeugen, wenn die Verwendung echter Daten unmöglich oder nicht wünschenswert ist. Synthetische Daten können nützlich sein, wenn Sie ein Modell trainieren möchten, um Daten aus dem Gesundheitswesen zu interpretieren, ohne dabei personenbezogene Patientendaten zu verwenden. Sie können auch verwendet werden, um einen kleinen oder unvollständigen Datensatz auf eine verhältnismäßige und größere Auswahl zu erweitern.
Schreiben: Gen KI-Systeme sind gut darin, menschliches Schreiben nachzuahmen. Sie können auf Prompts zum Erstellen von Inhalten zu nahezu jedem Thema reagieren. Dazu zählen das Verfassen einer E-Mail an Ihren Chef oder auch des nächsten Kapitels in Ihrem Roman.
Generierung von Sprache und Musik: Mithilfe von geschriebenem Text und Audiobeispielen der Stimme einer Person können Gen KI-Stimmwerkzeuge Erzählungen oder Gesänge erstellen, die den Klang echter Menschen nachahmen. Mit anderen Tools kann künstliche Musik aus Prompts oder Samples erzeugt werden.
Generierung von Videos und Bildern: Gen KI-Bildwerkzeuge können Bilder als Reaktion auf Prompts für unzählige Themen und Stile erstellen. Je detaillierter der Prompt, desto besser wird die Bild- oder Videoqualität. Einige KI-Tools, wie beispielsweise „Generatives Füllen“ in Adobe Photoshop, können neue Elemente zu bestehenden Werken hinzufügen. So kann Winnie Puuh Teil eines berühmten Gemäldes von Van Gogh werden.
Use Cases für prädiktive KI
Prädiktive KI kann schneller ein genaueres Bild davon vermitteln, was das Jahr für Ihre Branche bringen wird, sodass Sie entsprechend planen können. Daher wird prädiktive KI bei Unternehmen immer beliebter, um zu erfahren, wie sie sich auf künftige Ereignisse vorbereiten und damit ihr Wachstum sinnvoll und effizient fördern können.
Im Folgenden werden einige Use Cases für prädiktive KI aufgeführt.
Finanzdienstleistungen: Prädiktive KI kann zur Vorhersage vorteilhafter Möglichkeiten oder potenzieller Risiken eingesetzt werden, wie bei Finanzinvestitionen, im Bankwesen oder bei Versicherungen. Wird die Vorhersage früh genug getroffen, gibt dies Unternehmen mehr Zeit für Änderungen zum Schutz ihrer Vermögenswerte sowie ihrer Kunden.
Einzelhandel: Prädiktive KI kann Ereignisse und sogar menschliches Verhalten vorhersagen. Einzelhandelsunternehmen können dieses ML-Tool zur Vorhersage nutzen, welche (oder wie oder wann) Kunden mit größerer Wahrscheinlichkeit ihre Produkte kaufen werden. So lassen sich Abläufe in Lieferketten, Marketing und Personalplanung optimieren.
Gesundheitswesen: Prädiktive KI kann bei der Früherkennung von Krankheiten helfen, wenn sich ähnliche Muster bei verschiedenen Patienten wiederholen oder basierend auf dem Verlauf der Krankengeschichte eines einzelnen Patienten. Durch Analyse von Patientendaten und historischen Zusammenhängen können Risiken und Wahrscheinlichkeiten ermittelt werden, um Gesundheitsprobleme früher zu erkennen und zu behandeln.
Lieferkette: Prädiktive KI kann Bestandsmuster verfolgen und feststellen, wann die Mengen bestimmter Produkte im Laufe einer Woche, eines Monats oder eines Jahres steigen oder abnehmen. Sie kann auch Transportzeiten vorhersagen, um Waren besser zu schützen, die eine bestimmte Temperatur benötigen, wie Tiefkühlkost oder Arzneimittel.
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