Generative Künstliche Intelligenz
ChatGPT und Co für Bildung, Wirtschaft und Gesellschaft
- Generative KI: Funktionsweise, Stärken und Schwächen
- Chancen und Risiken von KI für Wirtschaft und Gesellschaft
- Mit konkreten Anwendungsfällen aus dem Bildungsbereich
Das Buch vermittelt ein Grundverständnis für generative KI, beleuchtet das Management von Innovationen, Auswirkungen auf Wirtschaft, Bildung und Gesellschaft und zeigt konkrete Anwendungsbeispiele auf.
Mehr Produktinformationen| Herausgeber: | Sabine Seufert/Siegfried Handschuh |
|---|---|
| Bestell-Nr.: | E10997APDF |
| ISSN: | |
| ISBN: | 978-3-7910-6222-8 |
| Auflage: | 1. Auflage 2024 |
| Umfang: | 264 Seiten |
| Einband: | |
| Produktart: |
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Generative Künstliche Intelligenz beschreibt eine Klasse von KI-Systemen, die in der Lage sind, aus großen Datenmengen zu lernen und auf dieser Grundlage neue, bisher nicht gesehene Inhalte zu generieren, wie beispielsweise Texte, Bilder, Musik oder Videos. Dabei wird die Generierungskapazität der KI mit dem Ziel eingesetzt, kreative Prozesse zu unterstützen, neue Ideen zu generieren und innovative Lösungsansätze zu liefern. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten haben generative KI-Systeme auch ihre Herausforderungen, wie die Kontrolle über den generierten Inhalt, das Verständnis von Kontext und Bedeutung sowie ethische Fragen im Zusammenhang mit der Nutzung von generativer KI. Der Band gibt einen Überblick über generative KI-Systeme und beleuchtet die Auswirkungen auf das Management von Innovationen, Wirtschaft, Bildung und Gesellschaft.
Generative Künstliche Intelligenz beschreibt eine Klasse von KI-Systemen, die in der Lage sind, aus großen Datenmengen zu lernen und auf dieser Grundlage neue, bisher nicht gesehene Inhalte zu generieren, wie beispielsweise Texte, Bilder, Musik oder Videos. Dabei wird die Generierungskapazität der KI mit dem Ziel eingesetzt, kreative Prozesse zu unterstützen, neue Ideen zu generieren und innovative Lösungsansätze zu liefern. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten haben generative KI-Systeme auch ihre Herausforderungen, wie die Kontrolle über den generierten Inhalt, das Verständnis von Kontext und Bedeutung sowie ethische Fragen im Zusammenhang mit der Nutzung von generativer KI. Der Band gibt einen Überblick über generative KI-Systeme und beleuchtet die Auswirkungen auf das Management von Innovationen, Wirtschaft, Bildung und Gesellschaft.
Generative Künstliche Intelligenz beschreibt eine Klasse von KI-Systemen, die in der Lage sind, aus großen Datenmengen zu lernen und auf dieser Grundlage neue, bisher nicht gesehene Inhalte zu generieren, wie beispielsweise Texte, Bilder, Musik oder Videos. Dabei wird die Generierungskapazität der KI mit dem Ziel eingesetzt, kreative Prozesse zu unterstützen, neue Ideen zu generieren und innovative Lösungsansätze zu liefern. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten haben generative KI-Systeme auch ihre Herausforderungen, wie die Kontrolle über den generierten Inhalt, das Verständnis von Kontext und Bedeutung sowie ethische Fragen im Zusammenhang mit der Nutzung von generativer KI. Der Band gibt einen Überblick über generative KI-Systeme und beleuchtet die Auswirkungen auf das Management von Innovationen, Wirtschaft, Bildung und Gesellschaft.
| Bestell-Nr.: | E10997APDF | |
|---|---|---|
| ISSN: | ||
| ISBN: | 978-3-7910-6222-8 | |
| Auflage: | Auflage/Version: | 1. Auflage 2024 |
| Umfang: | 264 | |
| Einband: | ||
| Produktart: |
Prof. Dr. Sabine Seufert ist Professorin für Wirtschaftspädagogik und Direktorin des Instituts für Bildungsmanagement und Bildungstechnologien an der Universität St. Gallen.
Prof. Dr. Siegfried Handschuh ist Professor für Data Science & NLP und Direktor des Institute for Computer Science an der Universität St. Gallen.
I. Orientierung und Grundverständnis
1. Generative KI: Mensch-Maschine-Augmentation Sabine Seufert und Siegfried Handschuh
Einleitung
Industrielle Revolutionen
Entwicklungslinien von Mensch-Maschine-Interaktionen
Augmentation: Zusammenarbeit Mensch-Maschine
Struktur und Aufbau des Buches
2. Große Sprachmodelle Siegfried Handschuh
Einleitung
Architektur großer Sprachmodelle
Die Vorhersage des nächsten Wortes
Emergente Fähigkeiten
Prompt Engineering
Schwächen und Herausforderungen
Aktuelle Entwicklungen
Zusammenfassung
3. Kreativität der generativen KI Gerhard Paass und Dirk Hecker
Generative künstliche Intelligenz
Der kreative Prozess
GAI-Kreativität im sprachlichen Bereich
Erzeugung von Bildern aus Text
Automatische Musikgenerierung
Zusammenfassung
4. Hybride Intelligenz: Zusammenwirken von menschlicher und maschineller Intelligenz Sabine Seufert und Christoph Meier
Einleitung
Hybride Intelligenz als Basis für gelingende Zusammenarbeit von Menschen und smarten Maschinen
Zusammenarbeit mit intelligenten Assistenzsystemen: Formen, Intensitäten, Rollen, Aufgabenteilung
Spezifische menschliche Kompetenzen für die gelingende Zusammenarbeit mit generativer KI
Akzeptanzfaktoren für die Zusammenarbeit mit generativer KI
Zusammenfassung und Ausblick auf Managementaufgaben
II. Management von Innovationen mit generativer KI
5. Chancen und Risiken der generativen KI im strategischen Management Siegfried Handschuh und Christoph Lechner
Was ist generative KI?
Generative KI und strategisches Management
Auswirkungen auf einzelne Bereiche des strategischen Managements
Prompts für das strategische Management
Risiken und Herausforderungen beim Einsatz von generativer KI
Schlussfolgerung
6. Personal- und Kompetenzentwicklung für generative KI in Organisationen Sabine Seufert, Judith Spirgi und Christoph Meier
Einleitung
Neue Ausgangspunkte für die Personal- und Kompetenzentwicklung
Kompetenzentwicklung für den Aufbau und die Nutzung generativer KI in Organisationen
Strategien für die Kompetenzentwicklung im KI-Zeitalter
Zusammenfassung und Ausblick
7. Hybride Innovationsteams – Augmentation menschlicher Innovationsteams mit KI Sebastian G. Bouschery, Vera Blazevic und Frank T. Piller
Einleitung
Von künstlicher Intelligenz zu hybrider Intelligenz
Generative KI und große Sprachmodelle
Hybride Intelligenz und Innovationsteams
Zusammenfassung und Ausblick
III. Auswirkungen auf Wirtschaft, Bildung und Gesellschaft
8. Zukunft Arbeit: Auswirkungen generativer KI auf den Arbeitsmarkt Patrick Zenhäusern, Stephan Vaterlaus und Katharina Degen
Einleitung
Theoretische Überlegungen zum KI-induzierten Arbeitsmarktwandel
Einfluss von KI in verschiedenen Berufen – Erkenntnisse aus der Schweiz
Regulatorische Handlungsfelder
Ausblick
9. Zukunft Bildung: Auswirkungen generativer KI auf Bildungssysteme Sabine Seufert
Einleitung: KI in der Bildung
Aufbau von Ökosystemen in der Bildung
Ziele: Kompetenzen im Zeitalter der generativen KI
Inhalte: »Flipped Curriculum« – umgedrehtes Curriculum
Organisation und Lernräume: ein Paradigmenwechsel
Assessment: ein doppelspuriges System
Bildungsprozesse mit generativer KI gestalten: Neue Assistenz-, Trainings- und Assessmentsysteme
Zusammenfassung und Ausblick
10. Generative KI aus ethischer Sicht Oliver Bendel
Einführung
Grundlagen generativer KI
Eine ethische Diskussion generativer KI
Ethische Leitlinien
Zusammenfassung und Ausblick
11. Die Regulierung von generativer KI im AI-Act Sebastian Straub
Definition, Grundlagen und Funktionsweise von generativer KI
Zielrichtung und Regelungssystematik des AI-Acts
Regulierungsansätze für generative KI und Basismodelle
Fazit und Ausblick
IV. Anwendungsbeispiele aus der Praxis
12. Hochschulbildung: KI-basiertes Forschen und Schreiben Sabine Seufert, Michael Burkhard, Reto Gubelmann, Christina Niklaus und Siegfried Handschuh
Einleitung
Neue Ausgangspunkte für den Forschungsprozess mit generativer KI
Kompetenzentwicklung mit generativer KI
Anwendungsbeispiele
Zusammenfassung
13. Generative KI in der Lehrerbildung: »Teacher Copilot« als Assistenz- und Trainingssystem für Lehrkräfte Sabine Seufert und Stefan Sonderegger
Einleitung
Neue Ausgangspunkte für die Lehrerbildung
Digitale Kompetenzen von Lehrpersonen im Zeitalter der generativen KI
Teacher Copilot: Assistenz-/Trainingssystem für Lehrpersonen
Erste Pilotversuche und Erfahrungen
Zusammenfassung
14. Fallbeispiel SquirroGPT: Einfach mit Unternehmensdaten »chatten« Dorian Selz
Ausgangslage: Warum es mehr braucht als ChatGPT, um Unternehmensdaten sicher für KI zu verwenden
Retrieval-Augmented Generation
SquirroGPT: Die Unternehmenslösung für GPT
Fazit: Informationsinteraktion neu gedacht
Ausblick
15. Fallbeispiel Legal OS – Nutzung generativer KI für Rechtsfragen im Unternehmen Charlotte Kufus und Stéphanie Aubry
Ausgangssituation: Die Ursprünge von Legal OS
Die Zielsetzung und Funktionsweise von Legal OS
Implementierung und Qualitätsentwicklung von Legal OS in Organisationen
Bisherige Erfahrungen und Ausblick
16. The Introduction of the Generative AI Co-Creator Maarten K. Pieters
Introduction
The co-creative process and the role of participants
The Generative AI Co-Creator
Nine rules for GAICC development
