KI-Kompetenz / Glossar

KI-Kompetenz-Glossar

KI-Kompetenz-Begriffe einfach erklärt, jeweils mit einer kurzen visuellen Lektion verknüpft.

Algorithmische Verzerrung (Bias): Algorithmische Verzerrung (Bias) liegt vor, wenn ein KI-System oder ein anderes automatisiertes Werkzeug für manche Gruppen von Menschen unfair bessere oder schlechtere Ergebnisse liefert, oft wegen einseitiger oder fehlender Beispiele in den Daten.
Deepfake: Ein Deepfake ist ein Bild, Video oder eine Tonaufnahme, die mit KI erzeugt oder verändert wurde, sodass eine echte Person scheinbar etwas sagt oder tut, was sie nie gesagt oder getan hat.
Diffusionsmodell: Ein Diffusionsmodell ist eine Art generative KI, die Bilder (manchmal auch Videos oder Töne) erzeugt, indem sie mit zufälligem Rauschen startet und es Schritt für Schritt entfernt, gelenkt von einem Text-Prompt, bis ein Bild entsteht.
Generative KI: Generative KI ist KI, die neue Inhalte erzeugt, etwa Texte, Bilder, Musik, Videos oder Code, auf Grundlage von Mustern, die sie aus riesigen Mengen vorhandener Beispiele gelernt hat.
Großes Sprachmodell (LLM): Ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) ist ein KI-Modell, das mit riesigen Textmengen trainiert wurde, um das nächste kleine Textstück vorherzusagen. Immer wieder wiederholt, entstehen so Antworten, Zusammenfassungen, Code und Gespräche.
KI-Agent: Ein KI-Agent ist ein KI-System, das nicht nur antwortet, sondern für dich handelt, etwa im Web sucht, Formulare ausfüllt, Mails verschickt oder etwas bucht, oft in mehreren Schritten selbstständig.
KI-Halluzination: Eine KI-Halluzination ist eine Antwort eines KI-Tools, die selbstsicher und glaubwürdig klingt, aber falsch oder erfunden ist, etwa ein falscher Fakt, ein Zitat, das nie jemand gesagt hat, oder eine Quelle, die es nicht gibt.
KI-Verordnung (EU AI Act): Die KI-Verordnung (AI Act) ist das KI-Gesetz der Europäischen Union. Sie teilt KI nach Risiko ein, verbietet einige schädliche Praktiken, setzt strenge Regeln für Hochrisiko-KI und verlangt Transparenz bei Chatbots und Deepfakes.
Künstliche Intelligenz (KI): Künstliche Intelligenz (KI) ist Software, die aus Beispielen Muster lernt und damit Vorhersagen, Empfehlungen, Entscheidungen oder neue Inhalte erzeugt, statt nur Regeln zu befolgen, die ein Mensch aufgeschrieben hat.
Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist heute der wichtigste Weg, KI zu bauen: Ein Computer bekommt viele Beispiele, findet die Muster darin und wendet sie auf neue Fälle an, die er noch nie gesehen hat.
Neuronales Netz: Ein neuronales Netz ist ein KI-Modell aus vielen Schichten einfacher, verbundener Einheiten. Jede Verbindung hat eine Stärke (ein Gewicht), die im Training so lange angepasst wird, bis das Netz gute Antworten gibt.
Prompt: Ein Prompt ist die Anweisung, Frage oder das Beispiel, das du einem KI-Tool gibst, damit es weiß, was du willst. Klare Prompts mit Ziel, Kontext und gewünschtem Format bringen meist viel bessere Ergebnisse.
Prompt-Injection: Prompt-Injection ist ein Trick, bei dem versteckte oder hinterhältige Anweisungen in einer Webseite, Mail, einem Dokument oder Bild ein KI-Tool dazu bringen, seine eigentliche Aufgabe zu ignorieren und etwas anderes zu tun, etwa Daten preiszugeben.
Token: Ein Token ist die kleine Texteinheit, die ein Sprachmodell liest und schreibt: ein ganzes Wort, ein Wortteil, ein Satzzeichen oder ein Leerzeichen. Das Modell sagt immer ein Token nach dem anderen vorher.
Trainingsdaten: Trainingsdaten sind die Sammlung von Beispielen, etwa Texte, Bilder, Töne oder alte Datensätze, aus denen ein KI-Modell seine Muster lernt. Was darin steckt und was fehlt, bestimmt, was das Modell kann.