KI-Glossar

Wichtige KI-Begriffe einfach erklärt

Automatisierung

Der Einsatz von Technologie, um Aufgaben ohne menschliches Eingreifen zu erledigen. KI macht Automatisierung intelligenter – statt nur stupide Regeln zu befolgen, kann sie sich an neue Situationen anpassen und Entscheidungen treffen.

Bias / Vorurteile

Unfaire Verzerrungen in KI-Systemen, die bestimmte Gruppen benachteiligen können. Entstehen, wenn die Trainingsdaten einseitig sind – wie ein Spiegel, der die Vorurteile der Gesellschaft widerspiegelt. Deshalb ist diverse und faire Datenauswahl so wichtig.

CustomGPT

Personalisierte Form von ChatGPT, die durch einen Systemprompt und individuellen Daten auf bestimmte Aufgaben vorbereitet wurde.

Deep Learning

Eine fortgeschrittene Form des maschinellen Lernens mit besonders „tiefen“ neuronalen Netzen. Diese können sehr komplexe Muster erkennen – wie das Verstehen von Sprache oder das Erkennen von Objekten in Bildern. „Deep“ bezieht sich auf die vielen Schichten des Netzwerks.

Erklärbare KI (XAI)

KI-Systeme, die ihre Entscheidungen nachvollziehbar machen können. Statt einer „Black Box“ haben Sie einen transparenten Partner, der erklären kann, warum er zu einem bestimmten Schluss gekommen ist – wichtig für Vertrauen und Compliance.

EU AI Act / KI-Verordnung

Das weltweit erste umfassende Gesetz zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz. Klassifiziert KI-Systeme nach Risikolevels und setzt Standards für Sicherheit und Transparenz – wie Verkehrsregeln für den digitalen Raum, um KI sicher und ethisch zu nutzen.

Feinabstimmung (Fine-Tuning)

Der Prozess, ein bereits trainiertes KI-Modell für spezielle Aufgaben zu optimieren. Wie einem erfahrenen Koch beibringen, Ihre Lieblingsküche zu kochen – die Grundlagen sind da, aber Sie passen es an Ihre speziellen Bedürfnisse an.

Few-Shot-Prompting

Prompting-Technik, bei der man der KI ein paar Beispiele gibt, um gewünsche Ergebnisse zu demonstrieren.

Generative KI

Eine spezielle Art von KI, die neue Inhalte erstellen kann – Texte, Bilder, Videos oder sogar Musik. Stellen Sie es sich wie einen kreativen Assistenten vor, der auf Knopfdruck Artikel schreibt, Designs entwirft oder Ideen entwickelt, basierend auf dem, was er gelernt hat.

Große Sprachmodelle (LLM)

KI-Systeme, die mit riesigen Mengen an Texten trainiert wurden und dadurch sehr gut verstehen und generieren können, was Menschen schreiben. ChatGPT ist ein bekanntes Beispiel – wie ein sehr belesener Gesprächspartner, der zu fast jedem Thema etwas sagen kann.

Halluzination

Wenn KI-Systeme selbstsicher falsche oder erfundene Informationen präsentieren. Wie ein überzeugender Geschichtenerzähler, der manchmal Fakten und Fiktion vermischt – deshalb ist es wichtig, KI-Antworten zu überprüfen, besonders bei wichtigen Entscheidungen.

Human-in-the-loop

Wichtiger Teil des Arbeitsprozesses mit KI, bei dem menschliche Erfahrung und Urteilsfähigkeit gezielt in den Prozess integriert werden, z.B. zur Prüfung, Korrektur und Freigabe von KI-Outputs. Erhöht die Qualität der Ergebnisse, Sicherheit und stellt die Einhaltung ethischer Standards sicher.

Künstliche Intelligenz (KI)

KI ist die Fähigkeit von Computern, Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören Lernen, Verstehen, Problemlösen und Entscheidungen treffen. Wie ein sehr schlauer Assistent, der aus Erfahrungen lernt und dabei immer besser wird.

Maschinelles Lernen

Ein Verfahren, bei dem Computer aus Daten lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Wie ein Kind, das durch Wiederholung und Beispiele lernt – je mehr Daten die Maschine sieht, desto besser wird sie bei der jeweiligen Aufgabe.

Neuronales Netz

Ein Computersystem, das dem menschlichen Gehirn nachempfunden ist. Es besteht aus vielen miteinander verbundenen „Neuronen“, die Information weiterleiten und verarbeiten. Je mehr Verbindungen, desto komplexere Probleme kann es lösen.

Prompt

Textanweisung an ein KI-System. Der Begriff stammt aus der Informatik.

Prompt Engineering

Die Kunst, KI-Systemen die richtigen Fragen und Anweisungen zu geben, um die besten Ergebnisse zu erhalten. Wie das Führen eines sehr fähigen, aber wörtlich nehmenden Assistenten – je präziser die Anweisungen, desto besser das Ergebnis.

RAG

Eine Methode, um KI-generierte Ergebnisse mit spezifischen Dokumenten und Wissen anzureichern. Steht für „Retrieval Augmented Generation“.

Reinforcement Learning

Ein Lernverfahren, bei dem KI durch Belohnung und Bestrafung lernt – wie das Training eines Haustiers. Die KI probiert verschiedene Aktionen aus und bekommt Feedback, wodurch sie lernt, was funktioniert und was nicht.

Token

Grundeinheit der Textverarbeitung in KI-Systemen (z.B. ein Wort oder ein Teil davon).

Transferlernen

Eine Methode, bei der eine KI ihr Wissen von einer Aufgabe auf eine ähnliche neue Aufgabe überträgt. Wie jemand, der Auto fahren kann und dadurch schneller lernt, einen LKW zu fahren – die Grundprinzipien sind übertragbar.

Workflow

Standardisierter Arbeitsprozess mit festgelegten Schritten.