Die 30 wichtigsten KI-Begriffe, die Sie 2025 kennen müssen

Die KI-Revolution beschleunigt sich, und mit ihr die Sprache, die sie definiert. Um in den Gesprächen, die unsere Zukunft gestalten, einen Schritt voraus zu sein, ist die Beherrschung dieser grundlegenden Begriffe unerlässlich. Dieser erweiterte Leitfaden behandelt die einflussreichsten Buzzwords, die derzeit die KI-Landschaft dominieren, nach ihrer aktuellen Relevanz geordnet.

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1. Generative KI (GenAI)

Immer noch an der Spitze der Charts steht Generative KI. Dabei geht es um das Erschaffen. Diese Modelle produzieren brandneue Inhalte wie Text, Bilder, Code oder Audio, anstatt nur vorhandene Daten zu analysieren. Es ist die Technologie, die den aktuellen kreativen Boom in der KI antreibt.

2. Large Language Models (LLMs)

Die treibende Kraft hinter einem Großteil der generativen KI sind LLMs – KI-Modelle, die mit riesigen Mengen an Textdaten trainiert wurden. Ihre Hauptfunktion besteht darin, menschliche Sprache zu verstehen, zu generieren und zu verarbeiten, was sie zu den Gehirnen hinter konversationeller KI und anspruchsvollen Schreibwerkzeugen macht.

3. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

GPT ist eine Familie von großen Sprachmodellen, die von OpenAI entwickelt wurden. Diese Modelle werden mit massiven Datensätzen vortrainiert und nutzen die Transformer-Architektur, um menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren. GPT-Modelle wie GPT-3 und GPT-4 haben neue Maßstäbe in der natürlichen Sprachverarbeitung gesetzt und treiben Chatbots, Inhaltserstellungstools und mehr an.

4. KI-Agent

Über einfache Befehle hinausgehend ist ein KI-Agent ein KI-System, das darauf ausgelegt ist, seine Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und autonom Maßnahmen zu ergreifen, um bestimmte Ziele zu erreichen. Man kann sie sich als unabhängige Problemlöser in der KI-Welt vorstellen.

5. Prompt Engineering

Dies ist die Kunst, effektiv mit KI zu kommunizieren. Prompt Engineering ist die Fähigkeit, die perfekte Eingabe (ein “Prompt”) für KI-Modelle, insbesondere LLMs, zu formulieren, um deren Ausgabe zu steuern und genau die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Es ist entscheidend, um das volle Potenzial der KI auszuschöpfen.

6. Halluzination (in KI)

Wenn eine KI “halluziniert”, erzeugt sie Informationen, die völlig plausibel klingen, aber tatsächlich falsch, unsinnig oder erfunden sind. Dies ist eine große Herausforderung, insbesondere bei LLMs, und ein zentraler Fokus für die Verbesserung der KI-Zuverlässigkeit.

7. Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Um KI-Halluzinationen zu bekämpfen, kombiniert RAG ein LLM mit einem Retrieval-System. Bevor die KI eine Antwort generiert, zieht sie relevante, faktenbasierte Informationen aus einer spezifischen Wissensdatenbank, wodurch ihre Antworten genauer und überprüfbarer werden.

8. Multimodale KI

Diese leistungsstarke KI kann Informationen aus mehreren Datentypen gleichzeitig verstehen und verarbeiten – wie Text, Bilder, Audio und Video. Multimodale KI ermöglicht reichhaltigere, menschenähnlichere Interaktionen und vielfältige Anwendungen.

9. Feinabstimmung (Fine-tuning)

Möchten Sie ein KI-Modell für eine bestimmte Aufgabe anpassen? Fine-tuning ermöglicht es Ihnen, ein vortrainiertes KI-Modell (wie ein allgemeines LLM) weiter auf einem kleineren, spezialisierten Datensatz zu trainieren. Dies passt das Modell an Ihre spezifische Aufgabe oder Domäne an und macht es hoch effektiv.

10. Verantwortungsvolle KI

Da KI immer stärker in unser Leben integriert wird, ist es von entscheidender Bedeutung, ihre ethische Entwicklung und Nutzung sicherzustellen. Verantwortungsvolle KI ist ein Oberbegriff, der Fairness, Transparenz, Rechenschaftspflicht und den insgesamt vorteilhaften Einsatz von KI-Systemen umfasst.

11. KI-Sicherheit

Dieses Feld konzentriert sich darauf, potenziell katastrophale Folgen durch fortgeschrittene KI-Systeme zu verhindern. KI-Sicherheitsforschung befasst sich mit kritischen Themen wie unbeabsichtigten Folgen, Missbrauch und der Aufrechterhaltung der Kontrolle über hochleistungsfähige KI.

12. KI-Governance

Wer setzt die Regeln für KI? KI-Governance bezieht sich auf die Rahmenwerke, Richtlinien und Vorschriften, die entwickelt wurden, um die Entwicklung und Nutzung von KI in Einklang mit gesellschaftlichen Werten und rechtlichen Anforderungen zu steuern.

13. Erklärbare KI (XAI)

Haben Sie sich jemals gefragt, warum eine KI eine bestimmte Entscheidung getroffen hat? Explainable AI (XAI) umfasst Techniken, die die Ausgaben und die Logik von KI-Systemen für Menschen verständlich und interpretierbar machen. Es ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen und die Gewährleistung von Verantwortlichkeit.

14. Artificial General Intelligence (AGI)

Der heilige Gral der KI: AGI bezieht sich auf einen hypothetischen Typ von KI, der über menschliche kognitive Fähigkeiten in einer Vielzahl von Aufgaben verfügt, im Gegensatz zu der spezialisierten KI, die wir heute haben. Es ist ein Konzept, das viele Diskussionen über das ultimative Potenzial der KI auslöst.

15. Diffusion Models

Diese sind die Zauberer hinter vielen beeindruckenden KI-generierten Bildern. Diffusion Models erzeugen Daten, indem sie mit zufälligem Rauschen beginnen und es schrittweise “entrauschen”, bis ein klares, hochwertiges Bild oder eine andere Ausgabe entsteht.

16. AI Copilot

Stellen Sie sich einen AI Copilot als Ihren intelligenten Assistenten vor. Es ist ein KI-System, das darauf ausgelegt ist, neben einem Menschen zu arbeiten, dessen Fähigkeiten zu erweitern, Routineaufgaben zu automatisieren, Lösungen vorzuschlagen und die Produktivität in verschiedenen Bereichen wie Programmierung oder Schreiben zu steigern.

17. Tokens

Die grundlegenden Einheiten von Text, die LLMs verarbeiten, werden Tokens genannt. Ein Token kann ein ganzes Wort, ein Teil eines Wortes, ein Satzzeichen oder sogar ein einzelnes Zeichen sein. Das Verständnis von Tokens ist entscheidend für die Verwaltung von Eingabe-/Ausgabegrenzen und Kosten von LLMs.

18. Context Window

Das Context Window ist im Grunde das Kurzzeitgedächtnis eines LLMs. Es definiert die maximale Menge an Text (in Tokens), die die KI zu einem bestimmten Zeitpunkt bei der Generierung einer Antwort “erinnern” oder berücksichtigen kann, was längere, kohärentere Gespräche ermöglicht.

19. Mixture of Experts (MoE)

In einem Mixture of Experts (MoE)-Neuronennetzwerk spezialisieren sich verschiedene “Experten”-Subnetzwerke auf unterschiedliche Aspekte der Daten. Ein “Gate”-Netzwerk entscheidet dann, welcher Experte oder welche Experten eine bestimmte Eingabe verarbeiten sollen, wodurch sehr große KI-Modelle effizienter werden.

20. Synthetic Data

Synthetische Daten sind künstlich generierte Daten, die die statistischen Eigenschaften realer Daten nachahmen, ohne tatsächliche persönliche Informationen zu enthalten. Sie sind unschätzbar wertvoll für das Training von KI-Modellen, wenn echte Daten knapp, sensibel oder zu teuer sind.

21. Reinforcement Learning (RL)

Hier lernt die KI durch Versuch und Irrtum. Beim Reinforcement Learning führt ein KI-Agent Aktionen in einer Umgebung aus und erhält Belohnungen oder Strafen, wodurch er komplexe Verhaltensweisen erlernen und Ziele erreichen kann, wie etwa beim Spielen oder in der Robotik.

22. Machine Learning (ML)

Ein zentraler Bereich der KI, Machine Learning, konzentriert sich auf die Entwicklung von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Es ist die Grundlage für viele KI-Anwendungen.

23. Deep Learning (DL)

Eine Teilmenge des Machine Learning, Deep Learning, verwendet mehrschichtige neuronale Netze (oft als “tiefe” neuronale Netze bezeichnet), um komplexe Muster aus großen Datenmengen zu lernen. Dies ermöglicht fortschrittliche Bilderkennung und natürliche Sprachverarbeitung.

24. Neuronales Netz

Inspiriert vom menschlichen Gehirn, ist ein Neuronales Netz ein Rechensystem, das aus miteinander verbundenen “Knoten” oder “Neuronen” besteht, die Informationen verarbeiten. Sie sind die Bausteine von Deep-Learning-Modellen.

25. Overfitting

Beim Training von KI-Modellen tritt Overfitting auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu gut lernt, einschließlich deren Rauschens und zufälliger Schwankungen. Dies führt dazu, dass das Modell bei neuen, unbekannten Daten schlecht abschneidet, da es Schwierigkeiten hat, zu generalisieren.

26. Transfer Learning

Transfer Learning beinhaltet die Verwendung eines vortrainierten Modells (das bereits für eine allgemeine Aufgabe auf einem großen Datensatz trainiert wurde) und dessen Anpassung für eine andere, aber verwandte Aufgabe. Es spart erhebliche Zeit und Rechenressourcen.

27. Embeddings

Embeddings sind numerische Darstellungen (Vektoren) von Text, Bildern oder anderen Daten, die deren Bedeutung und Beziehungen erfassen. KI-Modelle nutzen diese, um Daten effizient zu verstehen und zu verarbeiten.

28. Vector Database

Eine Vector Database ist für die Speicherung, Verwaltung und Suche von Vektor-Embeddings optimiert. Sie sind entscheidend für Anwendungen wie RAG und Empfehlungssysteme, da sie schnelle Ähnlichkeitssuchen ermöglichen.

29. Data Augmentation

Um die Menge und Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen, beinhaltet Data Augmentation die Erstellung neuer Daten aus bestehenden Daten durch kleine, strategische Modifikationen (z.B. Drehen von Bildern, Synonymersetzung in Texten).

30. Automated Decision-Making (ADM)

Automated Decision-Making bezieht sich auf Systeme, die Entscheidungen mit minimaler menschlicher Intervention auf der Grundlage von Algorithmen und Daten treffen. Dies ist in Bereichen wie Kreditgenehmigungen oder Content-Moderation immer häufiger anzutreffen.

Das sind viele hochmoderne Konzepte! Mit diesem Vokabular sind Sie nun besser gerüstet, um sich in der sich schnell entwickelnden Welt der KI zurechtzufinden. Je vertrauter Sie mit diesen Begriffen sind, desto klarer werden Sie sowohl die unglaublichen Möglichkeiten als auch die kritischen Herausforderungen erkennen, die die KI mit sich bringt.

Für welchen dieser Begriffe interessieren Sie sich am meisten? Lassen Sie es uns in den Kommentaren wissen!