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Generative KI (GenAI) ist eine Technologie, die Inhalte wie Texte, Audio- und Videodateien sowie Code erstellen und dabei menschliche Interaktionen nachahmen kann. Sie kann die Produktivität und Kreativität steigern, hat aber auch ihre Nachteile. Erfahren Sie, wie generative KI funktioniert, was Sie damit machen können und wie die Technologie von Avast Sie vor neuen KI-Bedrohungen schützen kann.
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Generative KI ist eine Art von KI-Technologie, die als Reaktion auf Benutzereingaben (sogenannte "Prompts") Inhalte generiert. Dabei greift sie auf Muster in vorhandenen Daten zurück, mit denen sie "trainiert" wurde. Ihre komplexen prädiktiven Algorithmen können zur Erstellung von Texten, Videos, Bildern und mehr verwendet werden oder einfach dazu dienen, auf Plattformen wie ChatGPT auf menschenähnliche Art und Weise mit einem Benutzer zu interagieren.
Obwohl es sich um eine relativ neue KI-Technologie handelt, die 2022 mit der Veröffentlichung von ChatGPT den Durchbruch schaffte, entwickelt sich der Bereich der generativen KI rasant weiter und wird bereits in vielen Branchen in großem Umfang eingesetzt. Heute wird sie häufig für Chatbots, Programmierassistenten, Übersetzungs-Apps, Grafikdesign-Plattformen und mehr verwendet.
Was bedeutet generative KI für die Zukunft der Technologie? Eine ganze Menge. GenAI-Tools können zeitaufwendige menschliche Aufgaben in Sekundenschnelle und zu sehr geringen Kosten erledigen. Sie haben das Potenzial, die menschliche Produktivität und Innovationskraft in vielerlei Hinsicht zu verbessern. So führt die generative KI beispielsweise zu bedeutenden Durchbrüchen in der Krebserkennung, indem sie Bilder von Gewebeproben analysiert.
Sie verändert auch die Art und Weise, wie wir im Internet surfen, da KI-Funktionen nach und nach in die gängigen Webbrowser wie Google Chrome integriert werden. Wahrscheinlich wird sie auch die schnelle Entwicklung des Internets der Dinge (IoT) vorantreiben und neue Möglichkeiten für die Geräte schaffen, über die wir täglich mit dem Internet interagieren (z. B. Smart-Home-Technologie).
Die Funktionsweise von GenAI-Programmen ist zwar extrem komplex, aber vereinfacht ausgedrückt analysieren sie den vom Nutzer eingegebenen Prompt und generieren eine passende Antwort auf der Grundlage von Mustern, die sie aus riesigen Mengen an Trainingsdaten gelernt haben. Solche Daten stammen aus Texten, Bildern und anderen Medien aus dem Internet, aus Büchern und vielem mehr.
Mit anderen Worten: Die generative KI sagt die wahrscheinlichste Abfolge von Wörtern oder Bildern voraus, die eine relevante Antwort auf einen bestimmten Prompt ergeben würde. Dabei stützt sie sich auf ihr Verständnis von statistischen Zusammenhängen, die sie in ihren Trainingsdaten gefunden hat. Auch wenn die generative KI nicht immer richtig liegt, werden ständig neue und verbesserte Modelle veröffentlicht. Dank aktualisierter Trainingsdatensätze werden die Antworten wahrscheinlich immer genauer und relevanter.
Hier ist eine genauere Beschreibung der Funktionsweise von generativer KI:
Ein Benutzer gibt einen Prompt ein: Das kann eine Frage, eine Aufgabe oder die Beschreibung von etwas sein, das erstellt werden soll (z. B. ein Bild). Ein Prompt könnte etwa lauten: "Schreibe eine kurze Horrorgeschichte über einen Roboter und ein verlassenes Haus." Oder: "Erstelle ein Bild von einem Kätzchen, das einem Clown einen Roundhouse-Kick verpasst, im Stil eines Gemäldes von Michelangelo."
Die KI interpretiert den Prompt: Das GenAI-Programm zerlegt den Prompt in Fragmente, sogenannte "Tokens". Es vergleicht die Muster in den Tokens mit ähnlichen Mustern aus seinen Trainingsdaten und nutzt diese Erkenntnisse, um eine Antwort zu generieren, die dem Prompt am besten entspricht.
Die KI generiert eine Antwort: Diese Antwort kann je nach KI-Tool und Prompt als Text, Audio, Video oder in einem anderen Format erscheinen. Da die generative KI jeden Prompt separat analysiert, ist es höchst unwahrscheinlich, dass sie zweimal die gleiche Antwort gibt. Die Antworten sind in der Regel einzigartig und originell, selbst wenn derselbe Prompt mehrfach verwendet wird.
Ein Benutzer gibt den Prompt "Erstelle ein Bild von einem Kätzchen, das einem Clown einen Roundhouse-Kick verpasst, im Stil eines Gemäldes von Michelangelo" ein. Die generative KI interpretiert den Prompt und generiert ein Bild.
Es ist wichtig zu bedenken, dass die KI trotz ihrer menschlich klingenden Antworten nicht wie ein Mensch denkt, schlussfolgert oder fühlt. Tatsächlich ist die generative KI nicht in diesem Sinne intelligent. Jede Illusion von Intelligenz beruht lediglich auf ihrer Fähigkeit, auf der Grundlage riesiger Datenmengen statistische Vorhersagen zu treffen. Ähnlich wie ein Taschenrechner reagiert sie basierend auf ihrer Programmierung auf Eingaben.
Sie haben wahrscheinlich schon von ChatGPT gehört: das beliebteste GenAI-Tool, das laut OpenAI-Gründer Sam Altman von bis zu 800 Millionen Menschen genutzt wird. Aber das ist nur ein Beispiel für eine einzige Art von generativer KI.
Es gibt viele verschiedene Arten von generativen KI-Modellen, darunter:
Large Language Models (LLMs): LLMs wie der "Generative Pre-trained Transformer" (GPT), auf dem ChatGPT basiert, werden speziell mit Textquellen trainiert. Sie sind darauf ausgelegt, die menschliche Sprache nachzubilden und zu "verstehen". LLMs nutzen Deep Learning (eine fortschrittliche Art des maschinellen Lernens), um Antworten auf textbasierte Prompts vorauszusagen.
Diffusionsmodelle: Diese Modelle werden zum Erstellen von Bildern verwendet. Sie funktionieren ein bisschen wie das Malen eines Bildes in umgekehrter Reihenfolge: Zuerst wird ein verschwommenes, chaotisches Bild erstellt, und dann nach und nach verfeinert, bis es dem Prompt des Benutzers entspricht.
Transformermodelle: Auf diesen Modellen sind moderne GenAI-Tools aufgebaut. Sie verwenden eine Methode namens Tokenisierung, um Prompts in kleine Teile (sogenannte Tokens) zu zerlegen, die der Algorithmus verarbeiten kann. Der Algorithmus sucht dann nach Verbindungen zwischen den Tokens und seinem Trainingsmaterial, um nuancierte, beinahe menschliche Antworten und realistische Bilder zu generieren.
Multimodale Modelle: Diese Modelle integrieren viele Datenquellen – darunter Texte, Bilder und Audiodateien –, um die Erstellung verschiedener Arten von Inhalten zu ermöglichen. So kann ein einziges GenAI-Tool eine Vielzahl an Aufgaben ausführen.
Basismodelle: Diese Modelle dienen als Grundlage für viele KI-Funktionen und liefern die Basis für das Erstellen von Texten, Bildern und mehr. Sie werden mit riesigen Datenmengen trainiert und können für bestimmte Aufgaben optimiert und aktualisiert werden. LLMs, Diffusionsmodelle, Transformermodelle und multimodale Modelle können alle als Basismodelle dienen.
Generative Adversarial Networks (GANs): Diese KI-Modelle kombinieren zwei künstliche neuronale Netze, von denen jedes eine eigene Aufgabe hat. Das eine Netz erstellt Inhalte, das andere bewertet diese auf ihre Genauigkeit und optimiert sie bei Bedarf. Solche Modelle werden in der Regel zum Erstellen von Bildern und Videos verwendet und können auch bei Deepfakes zum Einsatz kommen.
Autoencoder: Diese GenAI-Tools komprimieren Daten und rekonstruieren sie, um Muster zu erkennen. Sie können beispielsweise eine menschliche Stimme analysieren und in einzelne Merkmale zerlegen, die der Algorithmus nachbilden kann. Sie werden häufig für die Sprachsynthese, aber auch für Deepfakes verwendet.
Die Erstellung eines generativen KI-Modells erfordert hohe Investitionen und eine enorme Rechenleistung. Obwohl die Kosten mittlerweile sinken, kostet die Entwicklung eines solchen Modells immer noch Millionen. Das wird für die Erstellung eines GenAI-Modells benötigt:
Hochwertige Trainingsdaten: Die Modelle müssen anhand riesiger Datenmengen trainiert werden. All diese Daten müssen genau gekennzeichnet und kategorisiert werden, damit die KI effektiv und ohne Verzerrungen lernen kann.
Fortschrittliche neuronale Netze: Künstliche neuronale Netze sind Systeme für maschinelles Lernen, die die Grundlage für generative KI bilden. Sie bilden den rechnerischen Rahmen, der es KI-Modellen ermöglicht, Vorhersagen zu treffen. GPT ist ein Beispiel dafür, das neuronale Netz, auf dem die Modelle von ChatGPT basieren.
Rechenleistung: Für die Ausführung von GenAI-Prozessen werden riesige Mengen an leistungsstarken Computerchips benötigt, was einen erheblichen Energieaufwand erfordert.
Dies sind nur die grundlegenden Voraussetzungen. Effektive Modelle bedürfen außerdem einer ständigen Moderation und Schulung, um ihre Fähigkeiten zu verbessern und die Generierung von voreingenommenen oder schädlichen Inhalten zu verhindern. Dafür ist ein gewaltiger Aufwand von Mensch und Maschine erforderlich. Berichten zufolge gibt OpenAI allein für das Personal etwa 1,5 Milliarden USD aus.
Generative KI gibt es eigentlich schon seit Jahrzehnten – genau genommen seit den 1960er-Jahren. Seitdem arbeiten Wissenschaftler, Linguisten und sogar Philosophen mit Hochdruck daran, KI-Modelle zu entwerfen und zu testen. Werfen wir einen kurzen Blick darauf, wie die generative KI entstanden ist.
Es gibt viele Möglichkeiten, GenAI-Tools zu nutzen, und unzählige Verwendungszwecke für diese Technologie. Am einfachsten lässt sich generative KI nutzen, indem Sie eine Website mit einem GenAI-Tool (z. B. claude.ai) besuchen oder eine App dafür (z. B. ChatGPT) herunterladen.
Dann müssen Sie nur noch einen Prompt in das Textfeld eintippen. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung am Beispiel von ChatGPT, dem beliebtesten GenAI-Tool.
Besuchen Sie chatgpt.com. Sie müssen kein Konto erstellen, um das Tool zu nutzen. Ein Konto bietet Ihnen jedoch mehr Datenschutzoptionen, falls Sie nicht möchten, dass OpenAI Ihre Daten sammelt.
Geben Sie Ihren Prompt in das Textfeld ein. Sie können eine Frage stellen, der KI eine Aufgabe geben (z. B. "Erstelle ein leckeres Rezept mit Hähnchen, Zwiebeln und Tiefkühlerbsen") oder sie bitten, ein Bild zu generieren. Wenn Sie keine Lust haben zu tippen, können Sie auf das Sprach-Symbol klicken, um mit der KI zu sprechen.
ChatGPT antwortet automatisch auf Ihren Prompt. Die Antwort sollte nur wenige Sekunden dauern.
ChatGPT merkt sich Ihre Prompts und seine Antworten innerhalb derselben Unterhaltung. Sie können sich also weiter über das Thema unterhalten oder den Prompt anpassen, wenn die Antwort nicht Ihren Vorstellungen entspricht.
Die meisten chatbasierten GenAI-Tools funktionieren ähnlich wie ChatGPT; manche mit weiteren Funktionen wie der Möglichkeit, in Echtzeit im Internet nach zusätzlichem Kontext zu suchen. Je nach Bedarf gibt es jedoch auch spezifischere Nutzungsmöglichkeiten von generativer KI.
Entwickler können generative KI in ihre Tools integrieren, indem sie eine API vom Ersteller des Modells anfordern. Dies ermöglicht es ihnen, ihre eigenen Produkte oder Apps mit KI-Funktionen zu erweitern. Sie können generative KI auch bei der Suche über Google Chrome und andere Suchmaschinen wie Bing nutzen. Google Gemini generiert mittlerweile automatisch eine KI-Antwort auf Suchanfragen in Chrome.
Vielleicht ist Ihnen auch aufgefallen, dass KI in Apps auftaucht, die Sie bereits verwenden, wie z. B. Notion oder Snapchat. All diese In-App-KI-Funktionen basieren auf GenAI-Modellen. Wenn Sie generative KI in anderen Apps nutzen, sollten Sie beachten, dass sie dort nicht so vielseitig ist wie bei der direkten Interaktion mit der KI.
Unternehmen, die KI in ihre Produkte integrieren, schränken den Anwendungsbereich der KI ein, um bestimmte von ihnen angebotene Dienste zu verbessern.
ChatGPT ist zwar das bekannteste GenAI-Tool für Verbraucher, aber bei Weitem nicht die einzige Option. Es gibt viele GenAI-Apps, jede mit unterschiedlichen Trainingsmaterialen und Fähigkeiten. Auch wenn einige dieser Tools in ihrer Funktion und ihren Antworten nahezu identisch erscheinen mögen, können die jeweiligen Unterschiede Auswirkungen auf Ihre Erfahrung, Sicherheit und Privatsphäre haben.
Hier sind einige Beispiele für beliebte GenAI-Tools.
ChatGPT: ChatGPT war das erste Mainstream-GenAI-Tool und ist auch heute noch das beliebteste. Es begann als rein textbasiertes LLM. Heute ist es ein multimodales Modell, das Text, Audio, Bilder und Code generieren kann. ChatGPT kann kostenlos unter chatgpt.com oder über die ChatGPT-App genutzt werden.
Claude: Claude ist wie ChatGPT ein Chatbot, entwickelt von Anthropic und mit Schwerpunkt auf der Erstellung von langen Inhalten und mehr Sicherheit. Das Modell verfügt über ein "Constitutional AI"-Framework, das sicherstellen soll, dass die Ergebnisse vorprogrammierten ethischen Richtlinien folgen. Einigen Quellen zufolge ist die Nutzung dadurch sicherer als bei ChatGPT, und Claude eignet sich besonders für Nutzer, die Voreingenommenheit oder potenziell schädliche Antworten vermeiden möchten. Allerdings kann Claude derzeit nur Text und Code generieren.
Gemini: Gemini ist die hauseigene generative KI von Google, die auf seinem LaMDA LLM basiert. Gemini funktioniert ähnlich wie ChatGPT und kann Text, Bilder und Code generieren. Zunehmend wird Gemini auch in andere Google-Dienste wie Chrome und Docs integriert.
Le Chat: Le Chat ist ein GenAI-Assistent, der von Mistral, einem französischen KI-Unternehmen, entwickelt wurde. Wie ChatGPT und Claude ist es ein konversationeller Chatbot, designt für die Erstellung von Text und Code. Le Chat zeichnet sich dadurch aus, dass es auf den Open-Weight-Modellen von Mistral basiert, die Transparenz und eine von der Gemeinschaft getragene Weiterentwicklung ermöglichen.
DeepSeek: DeepSeek ist ein Open-Source-GenAI-Tool, das es mit der Qualität ähnlicher Apps durchaus aufnehmen kann. Die Entwicklung und das Training von DeepSeek waren deutlich günstiger als bei vergleichbaren Modellen, weshalb es als ein Durchbruch für die GenAI-Entwicklung gilt. In der praktischen Anwendung unterscheidet es sich jedoch nicht wesentlich von Tools wie ChatGPT.
Dall-E: Dall-E ist der Bildgenerator von OpenAI. Nutzer beschreiben in einem Text, was sie sehen möchten, und die KI generiert auf Basis dieses Prompts ein Bild. Dall-E basiert auf einem Stable-Diffusion-Modell und ist in ChatGPT verfügbar, um Bilder als Teil einer multimodalen Antwort zu erstellen.
Midjourney: Midjourney ist ein weiterer Text-zu-Bild-Generator, der für das Erstellen hochdetaillierter Bilder bekannt ist. Er hat jedoch keine eigene Website. Stattdessen können Nutzer über die Messaging-App Discord mit dem Tool interagieren.
Sora: Sora ist der Text-zu-Video-Generator von OpenAI. Ähnlich wie bei Dall-E geben Nutzer eine Textbeschreibung ein und Sora generiert auf Basis des Prompts ein 5- bis 20-sekündiges Video. Sora wurde zwar (noch) nicht in ChatGPT integriert, ist aber derzeit für zahlende ChatGPT-Kunden unter sora.com verfügbar.
Da es sich hierbei um einige der beliebtesten Mainstream-GenAI-Tools handelt, die größtenteils von seriösen Unternehmen entwickelt wurden, sind alle Optionen in der obigen Liste im Allgemeinen sicher in der Anwendung.
Es gibt jedoch viele GenAI-Tools, die möglicherweise nicht ganz so sicher sind. Einige Drittanbieter integrieren beispielsweise KI-Modelle von Unternehmen wie OpenAI über API-Schlüssel in ihre eigenen Apps. Die Nutzung der KI innerhalb dieser Drittanbieter-Apps kann jedoch riskanter sein als die Nutzung über die offizielle ChatGPT-App.
Nicht vertrauenswürdige Drittanbieter-Apps haben möglicherweise niedrigere Standards bei der KI-Cybersicherheit, was bedeutet, dass sie nicht sicher sind oder sogar gefährlich sein könnten. Sogenannte "Dark AI"-Technologien werden möglicherweise sogar von Betrügern und Hackern speziell dafür entwickelt, Ihre persönlichen Daten zu stehlen oder Ihre Geräte mit Malware zu infizieren.
Generative KI hat erst vor Kurzem den Mainstream erreicht und befindet sich trotz ihrer Popularität noch in einem frühen Wachstumsstadium. Doch die Technologie entwickelt sich schnell weiter: Laut einer Studie von McKinsey nutzen bereits 78 % der Unternehmen künstliche Intelligenz in mindestens einer Funktion.
Es ist wahrscheinlich, dass sich die generative KI in den nächsten zehn Jahren sowohl in ihren Fähigkeiten als auch in ihrer Verbreitung weiterentwickeln und schnell zu einem wichtigen Bestandteil unseres täglichen Lebens werden wird. Hier sind einige potenzielle Entwicklungen, die wir in Zukunft von der generativen KI erwarten könnten.
KI-Interaktionen werden "menschlicher": Derzeit ist KI gut darin, menschliche Antworten per Text zu imitieren. In Zukunft wird sie auch Sprache, Tonfall, Humor und sogar physische menschliche Merkmale (KI-Avatare) einbeziehen, um echte menschliche Interaktion genau nachzuahmen. GenAI wird auch interaktiver werden und menschliche Sprachmuster besser erkennen, sodass sie natürlichere Gespräche führen kann. Viele dieser Funktionen befinden sich heute bereits in der Entwicklung, wie z. B. der Sprachmodus von ChatGPT.
Die Entscheidungsfindung der KI wird sich verbessern: Derzeit können KI-Tools nur auf Prompts reagieren. Bald könnte die künstliche Intelligenz in der Lage sein, Ihre Bedürfnisse basierend auf gespeicherten Daten vorherzusagen. Die KI kann dann kontextbezogene Vorschläge machen, Aktionen durchführen und Warnmeldungen senden, ohne dazu aufgefordert zu werden.
KI wird kreativer werden: Die Fähigkeit der künstlichen Intelligenz, zu programmieren, Videos zu generieren, Texte zu schreiben und Designs zu entwerfen, wird sich wahrscheinlich weiter verbessern. In naher Zukunft wird sie in der Lage sein, weitaus differenziertere Multimedia-Inhalte zu erstellen und aktiv zu kreativen Prozessen beizutragen, anstatt nur die Anweisungen eines Nutzers zu befolgen.
Obwohl wir das volle Potenzial der generativen KI noch nicht erahnen können, wird sie bereits mit vielen greifbaren Vorteilen in Verbindung gebracht, darunter:
Produktivitätssteigerung: Generative KI kann Nutzern helfen, Aufgaben schneller und oft auch kostengünstiger zu erledigen. Sie kann in Sekundenschnelle Texte in Fremdsprachen übersetzen, professionelle E-Mails und Pressemitteilungen verfassen und datengestützte Empfehlungen aussprechen – all das mit einem hohen Maß an Genauigkeit und Effizienz.
Automatisierung wiederkehrender Aufgaben: GenAI-Tools können so programmiert werden, dass sie zeitaufwendige oder mühsame Aufgaben wie die das Eingeben von Daten, die Bearbeitung von Inhalten oder den Kundensupport übernehmen. Mit der Automatisierung dieser Funktionen können Unternehmen Geld sparen und es einzelnen Mitarbeitenden ermöglichen, ihre Zeit für sinnvollere, kreativere oder strategische Aufgaben zu verwenden.
Fortschrittliche Datenanalyse: KI-Programme sind hervorragend darin, große Mengen an Text oder Daten sofort zu analysieren. Sie können intelligente Schlussfolgerungen aus komplexen Datensätzen in Bereichen wie Recht, Medizin, Finanzen, Ingenieurwesen und Forschung ziehen, und Fachleuten in diesen Sektoren helfen, schneller fundierte Entscheidungen zu treffen.
Zwischenmenschliche Anwendung: LLM-gestützte Chatbots sind so konzipiert, dass sie auf freundliche und einfühlsame Weise mit Menschen interagieren. Sie können Emotionen wie Freundlichkeit und Mitgefühl nachahmen und könnten daher nützliche Tools sein, um Kinder zu unterrichten oder medizinischem Fachpersonal in stressigen Situationen als persönliche Assistenten zu unterstützen. Eine Studie ergab sogar, dass Patienten Neuigkeiten zu ihrem Gesundheitszustand lieber von einer KI als von Ärzten erhielten, da die KI als "einfühlsamer wahrgenommen" wurde.
Die generative KI kommt nicht ohne Nachteile daher. Die Technologie ist nicht perfekt und die Unternehmen, die die KI-Modelle betreiben, sind es auch nicht. Zu den Risiken der generativen KI zählen:
Fehlinformationen und Halluzinationen: GenAI-Tools generiern manchmal Informationen, die falsch, schädlich oder irreführend sind. Dies wird als Halluzination bezeichnet und ist auf Einschränkungen bei der Datenverarbeitung und dem Training der KI zurückzuführen. Da das menschliche Vertrauen in die KI wächst, haben Halluzinationen das Potenzial, Fake News und andere Fehlinformationen zu befeuern.
Voreingenommenheit und Fairness: Generative KI kann in ihren Antworten manchmal voreingenommen und diskriminierend sein. Dies kann aus unvollständigen Daten oder menschlichen Vorurteilen im Trainingsmaterial stammen. Beispielsweise könnte ein Tool zur Einstellung von Personal, das auf der Grundlage früherer Bewerber trainiert wurde, zukünftige Bewerber von bestimmten Schulen oder mit einem bestimmten Hintergrund bevorzugen.
Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: KI-Apps sammeln Ihre persönlichen Daten, wenn Sie sich anmelden, und viele zeichnen die Gespräche auf, die Sie mit der KI führen. Beispielsweise speichert OpenAI Konversationen mit ChatGPTfür mindestens 30 Tage. Dies könnte ein Datenschutzproblem darstellen und das Risiko erhöhen, dass Ihre sensiblen Daten in falsche Hände geraten.
Urheberrechtsfragen: OpenAI sieht sich mit einer von der New York Times angeführten Klage konfrontiert, da das Unternehmen seine KI-Modelle teilweise mit urheberrechtlich geschützten Daten trainiert, ohne die ursprünglichen Eigentümer zu entschädigen. Urheberrechtsfragen könnten für KI-Unternehmen in Zukunft zu einem noch größeren Problem werden, da die Trainingsdatensätze erweitert werden und immer mehr Daten umfassen.
Auswirkungen auf die Umwelt: Das Trainieren und Betreiben von KI-Modellen erfordert eine enorme Rechenleistung, was potenziell zu hohen Kohlenstoffemissionen führt. Jede von ChatGPT generierte Antwort verursacht Berichten zufolge etwa 4,32 Gramm CO2, was sich bei der Größenordnung, in der das Tool betrieben wird, summiert.
Missbrauch der Technologie: GenAI-Tools sind für jeden kostenlos zugänglich, was leider auch bedeutet, dass sie leicht missbraucht werden können. Hacker und Betrüger können diese Tools nutzen, um überzeugende Phishing-Nachrichten zu erstellen und Menschen dazu zu bringen, ihre persönlichen Daten preiszugeben. Sie können KI auch nutzen, um Deepfakes und Stimmimitationen zu erstellen, um Catfishing-Betrugsmaschen durchzuführen.
Die generative KI ist wohl die bedeutendste technologische Entwicklung seit dem Internet, und sie hat weitreichende Auswirkungen auf Privatpersonen und Unternehmen. Einige der Folgen ihrer wachsenden Beliebtheit dürften positiv sein, aber die universelle Verfügbarkeit und Unvorhersehbarkeit von GenAI-Tools können auch Ihre Sicherheit und Privatsphäre gefährden.
Nutzen Sie GenAI-Tools wie ChatGPT nicht, ohne Ihre Daten und Geräte vor unvermeidlichen Sicherheitslücken zu schützen, seien es Datenlecks oder dreiste Betrugsmaschen. Schützen Sie sich mit Avast Free Antivirus vor Betrügern und Malware. Neben einer leistungsstarken, integrierten Betrugserkennung bietet Avast einen Rund-um-die-Uhr-Schutz vor Malware, Datenlecks und vielem mehr. So können Sie die vielen Vorteile der generativen KI sorgenfrei erkunden.
