Künstliche Intelligenz (KI) umfasst viele komplexe, neue Technologien, für die früher menschliche Eingaben erforderlich waren und die jetzt von einem Computer ausgeführt werden können. Im Allgemeinen ist KI ein nicht menschliches Programm oder Modell, das ein breites Spektrum an Problemlösungen und Kreativität aufweist.
Computer können erweiterte Funktionen ausführen, die bisher dazu verwendet wurden, Informationen zu verstehen und zu empfehlen. Mithilfe von KI können Computer jetzt sogar neue Inhalte generieren.
Das Akronym KI wird oft synonym für verschiedene Arten von Technologien verwendet, die zum Bereich KI gehören.
Gängige KI-Konzepte
Es gibt eine Reihe von Begriffen und Konzepten, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen definieren und die für Sie nützlich sein könnten. Hier sind einige Beispiele, wie Sie im Web mit KI arbeiten können
Generative KI und Large Language Models
Generative KI reagiert auf Eingaben und erstellt Inhalte, die auf dem Kontext und dem Gedächtnis eines Large Language Models basieren.
Ein Large Language Model (LLM) ist ein KI-Modell mit zahlreichen (oft Milliarden) Parametern, mit denen Sie eine Vielzahl von Aufgaben ausführen können, z. B. Text oder Bilder generieren, klassifizieren oder zusammenfassen.
Generative KI geht über Musterabgleich und Vorhersagen hinaus. Zu den gängigsten Tools für generative KI gehören:
Mit diesen Tools können Sie geschriebene Prosa, Codebeispiele und Bilder erstellen. Sie können Ihnen helfen, einen Urlaub zu planen, den Ton einer E-Mail zu mildern oder zu professionalisieren oder verschiedene Informationen in Kategorien zu klassifizieren.
Es gibt unzählige Anwendungsfälle, sowohl für Entwickler als auch für Nicht-Entwickler.
Clientseitige KI
Während die meisten KI-Funktionen im Web auf Servern basieren, wird clientseitige KI im Browser des Nutzers ausgeführt und führt Inferenzen auf dem Gerät des Nutzers durch. Das bietet eine geringere Latenz, reduzierte serverseitige Kosten, keine API-Schlüsselanforderungen mehr, mehr Datenschutz für Nutzer und Offlinezugriff. Sie können clientseitige KI mit JavaScript-Bibliotheken implementieren, die plattformübergreifend funktionieren, darunter Transformers.js, TensorFlow.js und MediaPipe.
Ein kleines, optimiertes clientseitiges Modell kann eine bessere Leistung als ein größeres serverseitiges Modell erzielen, insbesondere wenn es für die Leistung optimiert wurde. Bewerten Sie Ihren Anwendungsfall, um zu ermitteln, welche Lösung für Sie geeignet ist.
Serverseitige KI
Serverseitige KI umfasst cloudbasierte KI-Dienste. Stellen Sie sich Gemini 1.5 Pro in der Cloud vor. Diese Modelle sind in der Regel viel größer und leistungsfähiger. Das gilt insbesondere für Large Language Models.
Hybrid-KI
Hybrid-KI bezieht sich auf jede Lösung, die sowohl eine Client- als auch eine Serverkomponente enthält. Sie können beispielsweise ein clientseitiges Modell verwenden, um eine Aufgabe auszuführen, und auf ein serverseitiges Modell zurückgreifen, wenn die Aufgabe auf dem Gerät nicht abgeschlossen werden kann.
Maschinelles Lernen (ML)
Maschinelles Lernen (ML) ist eine Form der KI, bei der ein Computer ohne explizite Programmierung lernt. Während KI versucht, Intelligenz zu generieren, ermöglicht ML Computern, aus Erfahrung zu lernen. ML besteht aus Algorithmen, mit denen Vorhersagen für Datensätze getroffen werden.
Beim maschinellen Lernen wird ein Modell trainiert, um nützliche Vorhersagen zu treffen oder Inhalte aus Daten zu generieren.
Angenommen, wir möchten eine Website erstellen, auf der das Wetter an einem bestimmten Tag bewertet wird. Traditionell kann dies von einem oder mehreren Meteorologen durchgeführt werden, die eine Darstellung der Atmosphäre und Oberfläche der Erde erstellen, die Wettermuster berechnen und vorhersagen und eine Bewertung vornehmen, indem sie die aktuellen Daten mit dem historischen Kontext vergleichen.
Stattdessen könnten wir einem ML-Modell eine enorme Menge an Wetterdaten zur Verfügung stellen, bis das Modell die mathematische Beziehung zwischen Wettermustern, historischen Daten und Richtlinien dazu lernt, was das Wetter an einem bestimmten Tag gut oder schlecht macht. Wir haben dies im Web entwickelt.
Deep Learning
Deep Learning (DL) ist eine Klasse von ML-Algorithmen. Ein Beispiel sind neuronale Deep-Learning-Netzwerke (DNNs), mit denen versucht wird, die Informationsverarbeitung des menschlichen Gehirns zu modellieren.
Herausforderungen bei der KI
Beim Entwickeln und Verwenden von KI gibt es mehrere Herausforderungen. Im Folgenden finden Sie nur einige Beispiele für Aspekte, die Sie berücksichtigen sollten.
Datenqualität und Aktualität
Große Datensätze, die zum Trainieren verschiedener KI-Modelle verwendet werden, sind oft schon bald nach der Verwendung veraltet. Wenn Sie also nach aktuellen Informationen suchen, können Sie mithilfe von Prompt Engineering die Leistung eines KI-Modells für bestimmte Aufgaben verbessern und bessere Ergebnisse erzielen.
Datasets können unvollständig oder zu klein sein, um einige Anwendungsfälle effektiv zu unterstützen. Es kann hilfreich sein, mit mehreren Tools zu arbeiten oder das Modell an Ihre Anforderungen anzupassen.
Bedenken hinsichtlich Ethik und Voreingenommenheit
KI-Technologie ist spannend und hat viel Potenzial. Letztendlich werden Computer und Algorithmen jedoch von Menschen entwickelt und mit Daten trainiert, die von Menschen erhoben werden können. Daher sind sie verschiedenen Herausforderungen ausgesetzt. So können Modelle beispielsweise menschliche Voreingenommenheit und schädliche Stereotype lernen und verstärken, was sich direkt auf die Ausgabe auswirkt. Bei der Entwicklung von KI-Technologien sollte die Beseitigung von Voreingenommenheit an erster Stelle stehen.
Beim Urheberrecht an KI-generierten Inhalten gibt es zahlreiche ethische Überlegungen: Wem gehört die Ausgabe, insbesondere wenn sie stark von urheberrechtlich geschütztem Material beeinflusst oder direkt daraus kopiert wurde?
Bevor du neue Inhalte und Ideen entwickelst, solltest du dir die bestehenden Richtlinien zur Verwendung der von dir erstellten Inhalte ansehen.
Sicherheit und Datenschutz
Viele Webentwickler haben angegeben, dass Datenschutz und Sicherheit ihre größten Bedenken bei der Verwendung von KI-Tools sind. Das gilt vor allem in Geschäftskontexten mit strengen Datenanforderungen, z. B. bei Behörden und Gesundheitsunternehmen. Die Weitergabe von Nutzerdaten an mehr Drittanbieter über Cloud APIs ist ein Problem. Es ist wichtig, dass jede Datenübertragung sicher ist und kontinuierlich überwacht wird.
Clientseitige KI kann der Schlüssel sein, um diese Anwendungsfälle zu lösen. Es gibt noch viel Forschungs- und Entwicklungsarbeit zu tun.
Erste Schritte mit KI im Web
Nachdem Sie sich mit den vielen Arten von künstlicher Intelligenz vertraut gemacht haben, können Sie überlegen, wie Sie vorhandene Modelle nutzen können, um produktiver zu arbeiten und bessere Websites und Webanwendungen zu erstellen.
Sie können KI für Folgendes verwenden:
- Erstellen Sie eine bessere automatische Vervollständigung für die Suche auf Ihrer Website.
- Mit einer intelligenten Kamera häufige Objekte wie Personen oder Haustiere erkennen
- Mit einem Modell für natürliche Sprache können Sie Kommentarspam bekämpfen.
- Sie können Ihre Produktivität steigern, indem Sie die automatische Vervollständigung für Ihren Code aktivieren.
- Erstellen Sie einen WYSIWYG-Texteditor mit Vorschlägen für das nächste Wort oder den nächsten Satz.
- Geben Sie eine nutzerfreundliche Erklärung zu einem Datensatz an.
- Mehr…
Vortrainierte KI-Modelle können eine gute Möglichkeit sein, Websites, Webanwendungen und Produktivität zu verbessern, ohne dass Sie genau wissen müssen, wie Sie die mathematischen Modelle erstellen und komplexe Datensätze erfassen, die die gängigsten KI-Tools unterstützen.
Möglicherweise erfüllen die meisten Modelle Ihre Anforderungen sofort, ohne dass Sie sie anpassen müssen. Bei der Abstimmung wird ein Modell, das bereits mit einem großen Dataset trainiert wurde, weiter trainiert, um Ihre spezifischen Nutzungsanforderungen zu erfüllen. Es gibt verschiedene Verfahren, ein Modell zu optimieren:
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ist eine Methode, bei der menschliches Feedback verwendet wird, um die Übereinstimmung eines Modells mit den Präferenzen und Absichten von Menschen zu verbessern.
- Low-Rank Adaptation (LoRA) ist eine parametereffiziente Methode für LLMs, mit der die Anzahl der trainierbaren Parameter reduziert wird, während die Modellleistung beibehalten wird.