Portal:Künstliche Intelligenz: Unterschied zwischen den Versionen

Künstliche Intelligenz in Studium und Lehre an der Martin-Luther-Universität
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K (Image AI bei FAQ zur Bildgenerierung ergänzt)
 
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Was ist "Generative KI"?
Was ist „Generative KI“?
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Für Einsteiger
Häufige Fragen
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In Studium und Lehre
Links
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https://wiki.llz.uni-halle.de/images/2/28/App.png
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[[Datei:YT-Preview_KI-Reihe.png|rahmenlos|alternativtext=Videoserie KI aus Studierendensicht|rahmenlos|verweis=Portal:Künstliche Intelligenz/KI aus Studierendensicht|zentriert]]
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<div class="text">[[Portal:Künstliche Intelligenz/KI aus Studierendensicht|Videoreihe zu KI aus Studierendensicht]]</div>
Generative KI-Anwendungen können Text, Bilder, Musik, Programmcode und andere Inhalte auf Basis zuvor gelernter Muster erzeugen. Dies geschieht durch die Analyse umfangreicher Trainingsdaten, die aus Textdokumenten, Bildern, Videos oder anderen Quellen stammen. Die KI erkennt dabei vorhandene Strukturen und Wahrscheinlichkeiten – etwa, wie Sätze aufgebaut sind oder welche Merkmale einen bestimmten künstlerischen Malduktus auszeichnen. Im Hochschulalltag haben wir es zumeist mit textgenerierender KI zu tun. Typische Anwendungen sind beispielsweise ChatGPT (Open-AI), Claude (Anthropic), Co-Pilot (Microsoft) oder Gemini (Google).
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Der Begriff "Künstliche Intelligenz" (KI) beschreibt eine Vielzahl unterschiedlicher Softwaresysteme mit teils ganz unterschiedlichen Einsatzzwecken, Fähigkeiten, Technologien und Methoden. Vieles davon begegnet uns bereits im Alltag, etwa in Navigationssystemen, bei der Spracherkennung oder bei der Suche im Internet. Wir beschränken uns in diesem Portal auf generierende KI, die Texte, Bilder, Musik, Programmcode und andere Inhalte auf Basis zuvor gelernter Muster erzeugen. Die Kommunikation mit dem KI-System erfolgt über Text- oder Spracheingabe zumeist im Chatformat. Derartige KI-Systeme verarbeiten die Ein- und Ausgaben auf Basis von großen Sprachmodellen, die mit sehr umfangreichen Trainingsdaten aus Textdokumenten, Bildern, Videos oder anderen Quellen trainiert wurden. Die KI erkennt dabei vorhandene Strukturen und Wahrscheinlichkeiten innerhalb eines Deutungsrahmens – wie z.B. Sätze aufgebaut sind oder welche Merkmale einen bestimmten künstlerischen Malduktus auszeichnen. Im Hochschulalltag haben wir es zumeist mit textgenerierender KI zu tun. <span class="plainlinks">[https://www.tha.de/Alternativen-zu-ChatGPT.html Typische Anwendungen]</span> sind beispielsweise ChatGPT (Open-AI), Claude (Anthropic), Co-Pilot (Microsoft) oder Gemini (Google).
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Die meisten externen KI-Anwendungen verlangen eine Registrierung, teils mit Telefonnummer. Zudem kann nicht wirklich sichergestellt werden, was mit den Eingabedaten (Prompts) passiert. Eine verpflichtende Nutzung z.B. in der Lehre ist daher bei den externen Anwendungen ausgeschlossen.
Die meisten externen KI-Anwendungen verlangen eine individuelle Registrierung, zudem kann nicht wirklich sichergestellt werden, was mit den Eingabedaten (Prompts) passiert. Manche Dienste sind kostenpflichtig, was sich viele schlicht nicht leisten können. Eine verpflichtende Nutzung z.B. zum Lernen und Lehren mit und über KI ist daher bei den externen Anwendungen mit Registrierungszwang ausgeschlossen.  
 
[[Portal:Künstliche Intelligenz/MLU-KI|MLU-KI]] bietet in Kooperation mit dem IT-Dienstleister der Uni Göttingen (GWDG) eine datenschutzkonforme Lösung an, die mit vorhandenen MLU-Nutzerdaten funktioniert. Eingesetzt wird die bundesweit genutzte Schnittstelle HAWKI.  {{Mehr|Portal:Künstliche_Intelligenz/MLU-KI}}
 
Die GWDG bietet inzwischen auch die Nutzung kostenfreier RAG-Modelle an. Ein [[Portal:Künstliche Intelligenz/RAG|RAG]] erlaubt den einfachen Aufbau eines Chatbots mit definierten Dokumenten.
{{Mehr|Portal:Künstliche_Intelligenz/RAG}}


MLU-KI bietet in Kooperation mit einer deutschen Forschungseinrichtung eine datenschutzkonforme Lösung an, die mit vorhandenen MLU-Nutzerdaten funktioniert. '''[MEHR]'''
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Links
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[https://wcms.itz.uni-halle.de/download.php?down=65628&elem=3500121 Leitlinien der Martin-Luther-Universität]
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[https://chat.uni-halle.de/channel/KI_in_Studium_und_Lehre Chatkanal des Arbeitskreises]
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Textgenerierende KIs basieren auf sogenannten Large Language Models (LLMs) – leistungsfähigen Algorithmen, die sprachliche Zusammenhänge anhand statistischer Muster berechnen. Ein häufiges Missverständnis besteht darin, dass diese Modelle auf gespeicherte Trainingsdaten wie eine klassische Datenbank zugreifen. Tatsächlich generiert die KI ihre Antworten nicht durch das Abrufen bestehender Texte, sondern durch die Wahrscheinlichkeitsberechnung möglicher Wortfolgen auf Basis des eingegebenen Prompts und des bisherigen Dialogkontextes.


Obwohl die KI oft beeindruckende Ergebnisse liefert, besitzt sie kein tiefgehendes, logisches Verständnis der Inhalte. Sie verarbeitet Texte nicht im Sinne menschlicher Kognition, sondern erstellt Vorhersagen auf Grundlage statistischer Wahrscheinlichkeiten. Dies führt zu mehreren Einschränkungen:
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{{Häufige Fragen
Halluzinationen: Die KI kann falsche, aber plausibel klingende Informationen erzeugen, da sie nicht über eine externe Verifikationsmöglichkeit oder ein tatsächliches Faktenverständnis verfügt.
| id = ki-netz
 
| frage = Wenn ich MLU-KI aufrufe, lädt es ewig, aber ich komme nicht weiter.
Bias (Verzerrungen): Da die KI aus Trainingsdaten lernt, kann sie bestehende Stereotype oder unausgewogene Perspektiven verstärken. Dies betrifft insbesondere gesellschaftliche, politische oder kulturelle Themen.
| antwort = MLU-KI ist aktuell nur aus dem Uninetz nutzbar. Bitte nutzen Sie bei Zugriff von außerhalb eine [https://www.itz.uni-halle.de/dienstleistungen/virtual_private_network/?lang=de VPN-Verbindung].
 
}}
Eingeschränkte Lernfähigkeit: Aktuelle generative KI-Systeme zählen zur Kategorie der „schwachen KI“, da sie nicht autonom dazulernen, sondern auf bereits antrainierte Muster angewiesen sind.
{{Häufige Fragen
 
| id = ki-fakten
Umfangreiche Einführungen zu generativer KI finden Sie auf den Seiten des
| frage = Warum gibt die KI teilweise falsche Informationen aus?
<div class="feld plainlinks">[https://ki-campus.org/overview/video KI-Campus]</div> oder auch im bundesweiten OER-Repository <div class="feld plainlinks">[https://www.twillo.de/oer/web/ twillo]</div>.
| antwort = Das liegt in der Natur der Sprachmodelle: Faktenausgabe ist nicht deren Verwendungszweck. Es handelt sich bei der MLU-KI '''NICHT''' um eine Suchmaschine. Anders als bei diversen kommerziellen KI-Systemen ist hier auch keine Online-Suche integriert und es werden keine Quellen ausgegeben. '''Nutzen Sie die MLU-KI bitte nicht zur Faktensuche und auch nicht zur wissenschaftlichen Quellenrecherche.''' Verwenden Sie dazu spezialisierte Tools.
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}}
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{{Häufige Fragen
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| id = ki-upload
FAQ
| frage = Wo kann ich Dokumente hochladen, um sie mit der KI auszuwerten?
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| antwort = Aktuell gibt es bei der MLU-KI diese Option noch nicht. Der Dateiupload wird in einer späteren Versionen der Schnittstelle enthalten sein. Sie können bis dahin das System [[Chat_AI|ChatAI]] von der GWDG direkt nutzen (über die „Föderierte Anmeldung“ trotzdem mit Ihren MLU-Logindaten möglich). Dort ist eine Uploadfunktion integriert und die Modelle haben auch entsprechende Kennzeichnungen, wenn sie Texte oder Bilder einlesen können.
</div>
}}
<div style="padding: 10px 0 10px" aria-labelledby="news">
{{Häufige Fragen
| id = ki-bilder
| frage = Wie kann ich mit der MLU-KI Bilder generieren?
| antwort = Aktuell ist das leider mit der MLU-KI noch nicht möglich. Alternativ kann [[Image AI]] von der GWDG verwendet werden.
}}
{{Häufige Fragen
| id = ki-3
| frage = Wo finde ich die MLU-KI?
| antwort = https://ki.uni-halle.de
}}
{{Häufige Fragen
{{Häufige Fragen
| id = eigeneKI
| id = ki-1
| frage = Ist MLU-KI tatsächlich eine MLU-Eigenentwicklung?
| frage = Ist MLU-KI tatsächlich eine MLU-Eigenentwicklung?
| antwort = Nein, die MLU nutzt einen sicheren, verschlüsselten Zugang zu einem bundesweiten Angebot der GWDG. Der Zugang selbst wurde vom IT-Zentrum der ULB installiert. Über den Zugang stehen verschiedene KI-Anwendungen zur Verfügung, u.a. ChatGPT. Die entstehenden Kosten trägt die MLU.  
| antwort = Nein, die MLU nutzt einen sicheren, verschlüsselten Zugang zu einem bundesweiten Angebot der GWDG und zu einem privaten Anbieter. Der Zugang (HAWKI) wurde extern entwickelt und vom IT-Zentrum der ULB installiert. Über den Zugang stehen verschiedene KI-Anwendungen zur Verfügung, u.a. ChatGPT. Die entstehenden Kosten trägt die MLU. Perspektivisch ist allerdings auch die Implementierung lokal gekapselter, selbst gehosteter KI-Modelle geplant, z.B. für die Forschung.   
}}
}}
{{Häufige Fragen
{{Häufige Fragen
| id = KI-Varianten
| id = ki-2
| frage = Warum gibt es verschiedene KI-Sprachmodelle bei MLU-KI?
| frage = Warum gibt es verschiedene KI-Sprachmodelle bei MLU-KI?
| antwort = Es stehen private und Open-Source-Modelle zur Verfügung. Sie unterscheiden sich hinsichtlich Kosten, Leistungsfähigkeit und Einsatzzwecken. Außer ChatGPT sind die anderen Anwendungen kostenfrei, daher ist der Zugriff auf ChatGPT auch pro Nutzer begrenzt. Die Open-Source-Modelle sind dafür flexibler konfigurierbar und haben unterschiedliche Trainingssätze.         
| antwort = Es stehen private und Open-Source-Modelle zur Verfügung. Sie unterscheiden sich hinsichtlich Kosten, Leistungsfähigkeit und Einsatzzwecken. Außer ChatGPT sind die anderen Anwendungen kostenfrei, daher ist der Zugriff auf ChatGPT auch pro Nutzer begrenzt. Die Open-Source-Modelle sind teilweise spezialisiert und haben unterschiedliche Trainingssätze.         
}}
}}
{{Häufige Fragen
{{Häufige Fragen
| id = MLU-KI
| id = ki-3
| frage = Wo finde ich die MLU-KI?
| frage = Wo finde ich die Anleitung zu MLU-KI?
| antwort = LINK
| antwort = [[Portal:Künstliche_Intelligenz/MLU-KI]]
}}
}}
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Für Fortgeschrittene: Prompting
Für Einsteiger
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Die Eingabe in den Chat (Prompt) ist ein Schlüsselfaktor für die Qualität des Outputs. Geschickter Input führt zu einem genaueren und damit qualitativ besseren Output. Hier eröffnet sich ein neues Kompetenzfeld, das Prompt-Design (auch Prompt-Engineering).
Textgenerierende KIs basieren auf sogenannten Large Language Models (LLMs) – leistungsfähigen Algorithmen, die sprachliche Zusammenhänge anhand statistischer Muster berechnen. Ein häufiges Missverständnis besteht darin, dass diese Modelle auf gespeicherte Trainingsdaten wie eine klassische Datenbank zugreifen. Tatsächlich generiert die KI ihre Antworten nicht durch das Abrufen bestehender Texte, sondern durch die Wahrscheinlichkeitsberechnung möglicher Wortfolgen auf Basis des eingegebenen Prompts und des bisherigen Dialogkontextes innerhalb eines semantischen Bedeutungshorizontes.
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Obwohl die KI oft beeindruckende Ergebnisse liefert besitzt sie kein tiefgehendes, logisches Verständnis der Inhalte. Sie verarbeitet Texte nicht im Sinne menschlicher Kognition, sondern erstellt Vorhersagen auf Grundlage statistischer Wahrscheinlichkeiten. Dies führt zu mehreren Einschränkungen:
 
'''Halluzinationen:''' Die KI kann falsche, aber sehr plausibel klingende Informationen erzeugen, da sie nicht über eine externe Verifikationsmöglichkeit oder ein tatsächliches Faktenverständnis verfügt.
 
'''Bias''' (Verzerrungen): Da die KI aus Trainingsdaten lernt, kann sie bestehende Stereotype oder unausgewogene Perspektiven verstärken. Dies betrifft insbesondere gesellschaftliche, politische oder kulturelle Themen.
 
'''Eingeschränkte Lernfähigkeit''': Aktuelle generative KI-Systeme zählen zur Kategorie der „schwachen KI“, da sie nicht autonom dazulernen, sondern auf bereits antrainierte Muster angewiesen sind.
 
Umfangreiche Einführungen zu generativer KI finden Sie auf den Seiten des <span class="plainlinks">[https://ki-campus.org/overview/video KI-Campus]</span> oder auch im bundesweiten OER-Repository <span class="plainlinks">[https://www.twillo.de/oer/web/ twillo]</span>.
 
Selbstlernkurse stehen bereit für <span class="plainlinks">[https://ilias.uni-halle.de/goto.php?target=pg_209368_361600&client_id=unihalle Studierende]</span>, <span class="plainlinks">[https://ilias.uni-halle.de/goto.php?target=cat_364587&client_id=unihalle Lehrende]</span> und <span class="plainlinks">[https://ki-campus.org/ki-hochschulverwaltung Mitarbeitende der Verwaltung]</span>. Für Lehrende bietet das LLZ auch zwei <span class="plainlinks">[https://weiterbildung.llz.uni-halle.de/ Präsenz-Weiterbildungen]</span> an.
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[[Vorschau:Prompting|Prompting]]  
MLU-KI: [https://ki.uni-halle.de ki.uni-halle.de] (nur aus dem Uninetzt / VPN)
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[https://ilias.uni-halle.de/goto.php?target=pg_209368_361600&client_id=unihalle Selbstlernkurs für Studierende]
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                    <div class="feld plainlinks">
[https://ilias.uni-halle.de/goto.php?target=cat_364587&client_id=unihalle Selbstlernkurs für Lehrende]
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                     <div class="feld plainlinks">
[https://ki-campus.org/ki-hochschulverwaltung Selbstlernkurs für Verwaltungsmitarbeitende]
</div>
                    <div class="feld plainlinks">
[https://wcms.itz.uni-halle.de/download.php?down=65628&elem=3500121 Leitlinien der Martin-Luther-Universität]  
</div>
                    <div class="feld plainlinks letztezeile">
[https://chat.uni-halle.de/channel/KI_in_Studium_und_Lehre KI-Infokanal für Lehrende]  
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In Studium und Lehre
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Trotz vieler Limitationen kann Generative Künstliche Intelligenz Unterstützung in Studium und Lehre bieten. Für '''Studierende''' hilft Generative Künstliche Intelligenz bei der Erstellung und Verbesserung von Texten, bietet Erklärungen zu komplexen Themen oder gibt strukturiertes Feedback zu Aufgaben. Sie kann zudem Inhalte zusammenfassen oder umformulieren, um das Verständnis zu erleichtern.
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[[Vorschau:Künstliche_Intelligenz_für_Lehrende|Künstliche Intelligenz für Lehrende]]
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Für '''Lehrende''' kann Generative Künstliche Intelligenz Anregungen für die didaktische Aufbereitung von Lehrinhalten, die Erstellung von Prüfungsfragen oder die Entwicklung neuer Unterrichtsmaterialien liefern. Sie ermöglicht zudem eine schnellere Korrekturarbeit durch ergänzende Analysen. Generative KI ist damit ein leistungsstarkes, aber kein fehlerfreies Werkzeug. Ihr Potenzial entfaltet sich besonders dann, wenn sie bewusst, kritisch und ergänzend zu menschlichem Denken eingesetzt wird.
Textgenerative KI ist ein leistungsstarkes, aber kein fehlerfreies Werkzeug. Ihr Potenzial entfaltet sich besonders dann, wenn sie bewusst, kritisch und ergänzend zu menschlichem Denken eingesetzt wird.
 
Trotz vieler Limitationen kann Generative Künstliche Intelligenz Unterstützung in Studium und Lehre bieten. Für '''Studierende''' hilft sie bei der Erstellung, Übersetzung und Verbesserung von Texten, bietet Erklärungen zu komplexen Themen oder gibt strukturiertes Feedback zu Aufgaben. Sie kann zudem Inhalte zusammenfassen oder umformulieren, um das Verständnis zu erleichtern. {{Mehr|Portal:Künstliche_Intelligenz/Künstliche_Intelligenz_für_Studierende}}
 
Für '''Lehrende''' liefert Generative Künstliche Intelligenz Anregungen für die didaktische Aufbereitung von Lehrinhalten, unterstützt bei der Formulierung ergänzender Prüfungsfragen oder der Entwicklung neuer Lehrmaterialien. {{Mehr|Portal:Künstliche_Intelligenz/Künstliche_Intelligenz_für_Lehrende}}
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[[Vorschau:Künstliche_Intelligenz_für_Studierende|Künstliche Intelligenz für Studierende]]  
[[Portal:Künstliche_Intelligenz/Künstliche_Intelligenz_für_Studierende|Künstliche Intelligenz (Studierende]])
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[[Portal:Künstliche_Intelligenz/Künstliche_Intelligenz_für_Lehrende|Künstliche Intelligenz (Lehrende)]]  
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<div class="text">
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Die Nutzung generativer KI-Anwendungen bringt rechtliche Herausforderungen mit sich, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Urheberrecht und Persönlichkeitsrecht. Diese Aspekte sind für Hochschullehrende und Studierende gleichermaßen relevant.
Die Nutzung generativer KI-Anwendungen bringt rechtliche Herausforderungen mit sich, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz, Urheberrecht und Persönlichkeitsrecht. Diese Aspekte sind für Hochschullehrende und Studierende gleichermaßen relevant. Daher hat die MLU auch entsprechende Richtlinien festgelegt. {{Mehr|Portal:Künstliche_Intelligenz/Rechtliche_Fragen}}
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                <div class="linie zwischenzeile">
                <div class="überschrift">
KI richtig nutzen: Prompting
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Die Eingabe in den Chat (Prompt) ist ein Schlüsselfaktor für die Qualität des Outputs. Geschickter Input führt zu einem genaueren und damit qualitativ besseren Output. Hier eröffnet sich ein neues Kompetenzfeld, das Prompt-Design (auch Prompt-Engineering). {{Mehr|Portal:Künstliche_Intelligenz/Prompting}}
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<div class="zurücksetzen"></div>
<div class="zurücksetzen"></div>
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{{Kurztitel|Generative Künstliche Intelligenz in Studium und Lehre}}
{{Kurzbeschreibung|Künstliche Intelligenz in Studium und Lehre an der Martin-Luther-Universität}}
[[Kategorie:Künstliche Intelligenz]]
[[Kategorie:Künstliche Intelligenz]]

Aktuelle Version vom 10. Juli 2025, 10:03 Uhr

Was ist „Generative KI“?

Häufige Fragen

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