Lektion 5 · Vertiefung 3 von 6

Generative KI

Wie KIs neue Inhalte erschaffen — Texte, Bilder, Musik und Code.

Generative KI erschafft neue Inhalte aus Mustern. KI-generiert

In einem Satz

Generative KI erzeugt neue Inhalte — Text, Bild, Audio oder Code — auf Basis dessen, was sie aus riesigen Datenmengen gelernt hat.

Was du auf diesen Seiten findest

Der Unterschied zwischen analysierender und generierender KI
Pretraining, Feintuning und Prompting in drei Phasen
Vier reale Anwendungsfelder im Alltag
Diskussionsfragen + Quellen für die Oberstufe

Was ist das?

Vom Analysieren zum Erschaffen

Generative KI verlässt das passive Beobachten — sie produziert neue Inhalte.

Klassische KI ordnet ein. Generative KI erschafft Neues. KI-generiert

Zwei KI-Modi

Klassisch · Analysieren

Ordnet ein, was schon da ist

Klassifikation, Detektion, Vorhersage. Output: Label oder Wahrscheinlichkeit.

Generativ · Erschaffen

Erzeugt Neues aus Mustern

Aus einem Prompt entsteht ein neuer Output. Text, Bild, Audio, Code.

Vier Inhaltstypen

Text — Antworten, Zusammenfassungen, kreative Texte
Bild — Illustrationen, Fotos, Designs aus Worten
Audio — Musik, Stimmen, Sprache
Code — Programmcode aus natürlicher Sprache

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Wie funktioniert es?

Pretraining · Feintuning · Prompt

Drei Phasen vom Daten-Berg zur konkreten Antwort.

Drei Phasen: Pretraining · Feintuning · Prompt-Inference. KI-generiert

Phase 1 · Pretraining

Das Modell lernt aus Terabytes an Text, Bildern oder Audio. Es lernt Muster — keine Fakten, sondern Wahrscheinlichkeiten dafür, was als Nächstes kommt.

Phase 2 · Feintuning

Menschen geben Feedback (Daumen hoch / runter). So lernt das Modell hilfreiche, sichere und ehrliche Antworten zu bevorzugen. Stichwort RLHF.

Phase 3 · Prompt & Inference

Du gibst einen Prompt — das Modell generiert Wort für Wort (oder Pixel für Pixel) eine plausible Antwort. Jeder Output ist neu erzeugt, nicht aus einer Datenbank kopiert.

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Wo wird es eingesetzt?

Generative KI im Alltag

Vier Bereiche — viele davon nutzt du wahrscheinlich schon.

Generative KI steckt in vielen Apps — meist als Assistenz. KI-generiert

Beispiele aus dem Alltag

Sprachmodelle

ChatGPT oder Gemini schreiben Texte und beantworten Fragen.

Bild-Generatoren

DALL-E oder Midjourney erstellen Bilder aus einer Beschreibung.

Audio-Tools

Suno oder ElevenLabs komponieren Musik oder erzeugen Stimmen.

Code-Assistenten

GitHub Copilot oder Claude Code helfen Programmiererinnen.

Wichtiger Hinweis

Generative KI kann auch halluzinieren — plausibel klingende, aber falsche Aussagen erzeugen. Außerdem schreibt der EU AI Act eine Kennzeichnung KI-generierter Inhalte vor (EU AI Act 2024/1689, Art. 50).

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Reflexion

Fragen zur Diskussion

Vier Fragen zum Nachdenken — in der Klasse oder im Stillen.

Urheberrecht & Trainingsdaten

1. Generative Modelle wurden mit Milliarden urheberrechtlich geschützter Texte und Bilder trainiert. Wer profitiert? Wer wird vergütet? Wie würdest du das regeln?

Kennzeichnung & Vertrauen

2. Der EU AI Act verlangt, dass KI-generierte Inhalte als solche markiert werden (Art. 50). Wie könnten Schulen, Medien und Plattformen das praktisch umsetzen?

Halluzination

3. Eine KI kann erfundene Quellen, Daten und Zitate liefern — überzeugend formuliert. Welche Strategien helfen dir, KI-Antworten zu prüfen, bevor du sie verwendest?

Lernen mit GenKI

4. Wo macht Generative KI dein Lernen besser, wo schwächer? Wo solltest du sie bewusst NICHT verwenden — und warum? (UNESCO 2024)

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Quellen

Weiterführende Quellen

Aktuelle Referenzen (alle 2024 und jünger) für Recherche und Unterricht.

EU AI Act · Verordnung (EU) 2024/1689. Artikel 50 verpflichtet Anbieter von Generativen KI-Systemen, deren Outputs maschinenlesbar als KI-generiert zu kennzeichnen (z. B. via Wasserzeichen oder Metadaten). Artikel 53–55 enthalten besondere Pflichten für Anbieter von General-Purpose-AI-Modellen mit systemischem Risiko, inklusive Risiko-Assessments und Reporting.

UNESCO (2024) · AI Competency Framework for Students. Vier Kompetenz-Dimensionen für Lernende: ethisch denken, KI-Konzepte verstehen, KI-Techniken anwenden, KI-Systeme gestalten. Besonders relevant für GenKI sind die Dimensionen „kritisch hinterfragen" und „verantwortungsvoll erschaffen".

DigComp 2.3 (2025) · Europäischer Referenzrahmen für digitale Kompetenzen. Aktualisierte Fassung mit AI- und Daten-Fokus. Fünf Kompetenzbereiche — Generative KI berührt insbesondere Bereich 3 (Inhaltserstellung, inkl. Urheberrechte und KI-Kennzeichnung) und Bereich 5 (Problemlösen, kritisches Hinterfragen von Outputs).

Stanford AI Index Report (2025). Jährlicher umfassender Report des Stanford Institute for Human-Centered AI. Kapitel zu Foundation Models, Multimodalität, Adoption und Responsible AI. Aktuelle Benchmarks zu Halluzinations-Raten und Sicherheits-Aspekten.

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