Einstieg
Eine Frage. Dein erster Schritt.
Neugierig bleiben. Selbst ausprobieren.
Von der Frage zum eigenen Urteil.
Erzeugen oder suchen? Vergleiche drei Aufgaben am selben Alltagsbeispiel. Das Prinzip verstehen: Unterscheide Modelltraining und Gesprächskontext. Zwei Varianten prüfen: Verändere den Ton und kontrolliere die festen Angaben.
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Für deinen Einstieg Etwa 20 Minuten mit Übungen Kein Vorwissen nötig
An einem Beispiel verstehenZum ersten KI-Dialog
Was du danach kannst
- Du unterscheidest Erzeugen, Suchen und Sortieren an einem Beispiel.
- Du erklärst den Unterschied zwischen Training und Gesprächskontext in eigenen Worten.
- Du vergleichst zwei Textvarianten und erkennst Ergänzungen, die nicht belegt sind.
Die Übungen dieser Seite verwenden vorbereitete Beispiele. Für eigene KI-Ergebnisse öffnest du das jeweilige Werkzeug separat.
Die KI erzeugt einen Vorschlag für deine Aufgabe.
Stell dir einen offenen Büchertausch im Viertel vor. Du hast einen Ort, einen Termin und drei Hinweise. Wenn du eine KI bittest, daraus eine Einladung zu schreiben, muss sie Sätze bilden, Informationen ordnen und einen Ton treffen. Der neue Text ist das generierte Ergebnis.
Generative KI bezeichnet KI, die Inhalte erzeugt, etwa Texte, Bilder, Ton oder Code. Das bloße Zuordnen einer Nachricht zu einer Kategorie beschreibt dagegen eine Klassifikationsaufgabe. Auch ein generatives Modell kann diese Aufgabe lösen. Eine Anwendung kann beides verbinden: erst das Anliegen erkennen, dann eine Antwort formulieren. Begriffsgrundlage: IBM.
Dieselben Angaben, drei verschiedene Aufgaben
Wähle einen Auftrag. Du siehst ein vorbereitetes Beispiel, keinen echten Modellaufruf.
Auftrag: Ordne „Büchertausch, Samstag, 14 Uhr“ einer Kategorie zu. Vorbereitetes Ergebnis: Veranstaltung.
Auftrag: Suche die Öffnungszeiten des genannten Veranstaltungsortes. Benötigtes Ergebnis: Eine überprüfbare, aktuelle Fundstelle. Aus dem Termin allein lassen sich Öffnungszeiten nicht ableiten.
Auftrag: Schreibe eine Einladung zum Büchertausch am Samstag um 14 Uhr im Nachbarschaftsraum. Vorbereiteter Entwurf: Dein Bücherregal braucht Platz? Bring am Samstag um 14 Uhr Bücher in den Nachbarschaftsraum und entdecke neue Geschichten.
Die Nachricht wird einer vorhandenen Kategorie zugeordnet.
Ein KI-Chat kann eine Suche als zusätzliches Werkzeug verwenden. Die erzeugte Antwort und die gefundenen Belege bleiben trotzdem zwei verschiedene Dinge. Für den Veranstaltungstermin bist du die Quelle. Für fremde Öffnungszeiten brauchst du eine aktuelle, überprüfbare Angabe.
Ich kann Erzeugen, Suchen und Sortieren an einem Beispiel unterscheiden.
Training und dein Gespräch sind zwei verschiedene Schritte.
Im Training werden Muster aus Daten in den Parametern eines Modells gelernt. Bei der Nutzung verarbeitet das trainierte Modell deinen Auftrag samt verfügbarem Kontext und erzeugt eine Ausgabe. Bei Sprachmodellen geschieht die Texterzeugung häufig schrittweise über Tokens, also Textbausteine. Ein Token ist nicht zwingend ein ganzes Wort. Das Modell verarbeitet eine begrenzte Menge an Kontext; aus einer langen Unterhaltung kann nicht unbegrenzt jedes Detail berücksichtigt werden.
Schritt 1
Dein Auftrag: Du nennst Aufgabe, Kontext und gewünschte Form.
Schritt 2
Das Modell: Gelernte Muster helfen bei der Erzeugung einer Ausgabe.
Schritt 3
Der Entwurf: Ein möglicher Text oder ein anderes Ergebnis entsteht.
Schritt 4
Deine Prüfung: Du vergleichst mit den Angaben und dem tatsächlichen Zweck.
Transformer sind eine wichtige Architektur für Sprachmodelle. Bei der Bilderzeugung werden unter anderem Diffusionsverfahren verwendet. Es gibt mehrere Modellarten; Text-, Bild- und Tonerzeugung funktionieren nicht alle auf dieselbe Weise. Die Grafik zeigt deshalb einen vereinfachten Arbeitsablauf, keine technische Schaltung. Hintergrund zu Modellarten bei IBM.
Für deinen ersten Versuch hilft eine praktische Unterscheidung: Eine Folgemeldung ergänzt den aktuellen Gesprächskontext. Du trainierst damit nicht automatisch ein neues Modell für dich. Wenn du „Schreibe kürzer“ ergänzt, soll die nächste Antwort diese Vorgabe berücksichtigen. Ob ein Anbieter Gespräche später zur Verbesserung seiner Modelle verwendet, hängt von Dienst und Einstellungen ab.
Verständnischeck: Trainiere ich die KI mit jeder Nachricht?
Erkläre den Unterschied zuerst in deinen eigenen Worten. Zum Vergleichen: Eine Folgemeldung liefert Kontext für die Antwort. Das ist nicht dasselbe wie das Training, bei dem Modellparameter angepasst werden. Eine spätere Nutzung von Gesprächen für Modellverbesserung ist eine separate Frage des Dienstes und seiner Einstellungen.
Aus demselben Auftrag können unterschiedliche Formulierungen entstehen. Deshalb prüfst du die Qualität am Zweck und an deinen festen Angaben. Eine einzige schön klingende Antwort zeigt noch nicht, dass ein Vorgehen bei der nächsten Aufgabe ebenso gut funktioniert.
Text: aus Stichpunkten einen verständlichen Entwurf machen
Ein KI-Chat kann eine Einladung formulieren, eine Erklärung vereinfachen oder Varianten einer Überschrift vorschlagen. Für unseren Büchertausch wäre ein brauchbares Ergebnis eine kurze Nachricht mit Termin, Ort und Mitbringhinweis. Ein überzeugender Ton ersetzt dabei keine richtigen Angaben.
Bild: eine Vorstellung sichtbar machen
Du beschreibst ein Motiv und erhältst einen Bildentwurf. Zum Büchertausch könnte eine Illustration mit einem Stapel gebrauchter Bücher passen. Beschreibe auch Ausschnitt, Licht und Darstellungsart. Prüfe Details, bevor du das Bild verwendest. Ein generiertes Bild belegt keine tatsächliche Veranstaltung.
Ton und Musik: eine hörbare Fassung entwickeln
Generative Audiosysteme können Sprache, Geräusche oder Musik erzeugen. Für eine kleine Veranstaltungsankündigung könntest du zunächst einen gut sprechbaren Text entwerfen. Die Aufnahme eines echten Raumes, eine synthetische Stimme und ein komponiertes Musikstück sind unterschiedliche Ergebnisse mit unterschiedlichen Prüfaufgaben.
Code: eine Funktion beschreiben und umsetzen lassen
Du kannst beispielsweise eine kleine Webseite für die Veranstaltung entwerfen lassen. Die KI erzeugt dafür Quelltext. Dass eine Seite im Browser erscheint, sagt noch nichts über ihre Zuverlässigkeit aus. Ein sichtbares Formular beweist noch nicht, dass eine Anmeldung gespeichert oder verschickt wird. Das musst du ausdrücklich testen.
Video: einen kurzen Ablauf in Bewegung übersetzen
Ein Videomodell kann aus einer Beschreibung oder einem Bild eine bewegte Szene erzeugen. Denk für den ersten Versuch an eine ruhige Einstellung: eine Kamera fährt langsam an einem Bücherstapel vorbei. Prüfe neben dem einzelnen Bild auch den Verlauf. Gegenstände können sich zwischen den Bildern unerwartet verändern.
Diese Einteilung beschreibt Ergebnisse, keine fünf sauber getrennten Produktwelten. Manche Anwendungen verbinden mehrere Formen. Dafür begegnet dir der Begriff multimodal: Ein System verarbeitet oder erzeugt mehr als eine Art von Inhalt.
Wähle ein Werkzeug nach deinem Ergebnis.
Du brauchst für diese Erklärung keine Sammlung von Konten. Beginne mit der Textübung in einem verfügbaren KI-Chat. Für einen Bildversuch prüfst du anschließend, ob dein Zugang Bilder erzeugen kann. Namen von Anbietern, Anwendungen und Modellen werden oft vermischt. Für dich zählt zuerst, welche Funktion in deinem konkreten Zugang verfügbar ist.
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Ein Einstieg für den Textversuch unten. Die offizielle Hilfe beschreibt Zugang, Funktionen und Nutzungslimits. Ein bestimmtes Modell oder ein Bezahlabo ist für unsere einfache Textaufgabe nicht vorausgesetzt.
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Eine weitere Möglichkeit für Texte, Analysen und Code. Du kannst denselben kurzen Auftrag verwenden und die Antworten anhand derselben Kriterien vergleichen. Daraus entsteht dein eigener Vergleich für diese Aufgabe, keine allgemeine Rangliste.
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Google dokumentiert die Bilderzeugung und anschließende Bearbeitung in Gemini. Verfügbarkeit und Grenzen hängen unter anderem vom Konto ab. Wenn dir die Funktion fehlt, kannst du zunächst die Bildbeschreibung ausarbeiten und später ausprobieren.
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Adobe bietet darin Funktionen für Bild, Video und Audio sowie eigene und fremde Modelle an. Prüfe die Funktion, das verwendete Modell und die Bedingungen deines Zugangs. Der Produktname allein beantwortet keine Frage zu vertraulichen Daten oder Nutzungsrechten.
Passende Einstiege: ChatGPT kennenlernen, mit Claude lernen und mit Gemini lernen. Für weitere Aufgaben findest du Anleitungen zu Bildern, Audio, Programmieren und Video.
Meine Empfehlung für diesen Lernschritt: Bleibe bei einer Textaufgabe und höchstens einem zusätzlichen Bildversuch. Die Unterschiede der Ergebnisse sind lehrreicher als das Sammeln möglichst vieler Produktnamen.
Was du am Ergebnis selbst prüfen solltest
Bevor du einen Entwurf weitergibst, liest du ihn mit einer konkreten Frage: Was davon weiß ich bereits, und was hat das System hinzugefügt? In unserer erfundenen Einladung ist zum Beispiel keine Rede von Kaffee, kostenlosem Eintritt oder einer Anmeldung. Taucht das trotzdem auf, hast du eine Ergänzung entdeckt, die du klären oder entfernen musst.
- Angaben: Stimmen Termin, Ort und Bedingungen mit deinen Notizen überein? Vergleiche Satz für Satz.
- Aktualität: Wurde tatsächlich eine aktuelle Quelle verwendet? Ein flüssiger Text mit einem Datum ist dafür kein Beleg.
- Perspektive: Passen Ton und Beispiele zu den Menschen, die du erreichen willst? Lass ungeeignete Annahmen und Klischees überarbeiten.
- Material: Verwende für deine ersten Versuche erfundene Angaben oder eigene unverfängliche Inhalte. Prüfe den vorgesehenen Dienst, bevor du interne Unterlagen eingibst.
- Verwendung: Prüfe vor der Weitergabe die Bedingungen des verwendeten Werkzeugs und die Herkunft hinzugefügter Materialien. Eine KI-Ausgabe ist keine automatische Rechteklärung.
// Kurz prüfen
Welche Ergänzung musst du klären?
Wähle eine Antwort.
Nicht ganz. Schau dir die andere Antwort noch einmal an.
Richtig.
Ich habe eine unbelegte Ergänzung erkannt und weiß, wie ich damit weiterarbeite.
Ein Auftrag, zwei Varianten, deine Entscheidung
Öffne einen neuen Chat, etwa in ChatGPT. Kopiere den folgenden Auftrag. Für den Versuch haben wir alle Veranstaltungsangaben erfunden. Lies beide Varianten anschließend nebeneinander.
Schreibe zwei kurze Einladungen für einen erfundenen Büchertausch. Fakten: Samstag, 14 Uhr, Nachbarschaftsraum. Jede Person darf bis zu fünf gut erhaltene Bücher mitbringen. Variante A soll sachlich und knapp sein. Variante B soll persönlich und neugierig klingen. Jeweils höchstens 45 Wörter. Verwende nur die genannten Fakten, erfinde keine Verpflegung, Preise oder Anmelderegeln.Markiere die gemeinsamen Angaben.
Samstag, 14 Uhr, Nachbarschaftsraum und höchstens fünf gut erhaltene Bücher müssen in beiden Texten stimmen.
Beschreibe den Unterschied.
Welche Wörter machen Variante B persönlicher? Passt das zu den Menschen, die du erreichen möchtest?
Gib eine Folgemeldung.
Nimm die stärkere Fassung und fordere eine überprüfbare Änderung. Zum Beispiel: „Kürze auf zwei Sätze. Behalte alle vier Angaben bei.“
Optional: dieselbe Idee als Bild ausprobieren
Öffne ein Bildwerkzeug in deinem vorhandenen Zugang, beispielsweise die Bilderzeugung in Gemini. Melde dich in Gemini an und öffne in der Seitenleiste „Bilder“. Gib dort den Bildauftrag ein. Für Änderungen öffnest du das erzeugte Bild und nutzt „Chat“. Bezeichnungen können sich unterscheiden; die Google-Anleitung beschreibt den aktuellen Weg. Zugang und Bearbeitung hängen unter anderem von Alter, Konto, Land und Nutzungslimits ab. Verwende keine echten Personen oder fremden Logos für diese Übung.
Erzeuge ein ruhiges fotografisches Symbolbild für einen Büchertausch: fünf gebrauchte Bücher auf einem hellen Holztisch, weiches Tageslicht, ein Buch aufgeklappt. Keine lesbaren Buchtitel, keine Marken, keine Personen, keine Veranstaltungsdaten. Querformat. Die Szene soll einladend und alltäglich wirken.Zähle die Bücher und prüfe, ob das Motiv zur Beschreibung passt. Falls dir ein zweiter Versuch zur Verfügung steht, ändere nur die Darstellungsart zu „schlichte farbige Papiercollage“. Vergleiche, welche Darstellung besser zu deinem Zweck passt. Beide Bilder bleiben erfundene Motive.
Notiere zum Schluss drei Dinge: deinen Auftrag, eine hilfreiche Änderung und einen Punkt, den du selbst prüfen musstest. Damit hältst du eine Arbeitsweise fest, die du auf andere kleine Aufgaben übertragen kannst.
Ich habe zwei Textvarianten ausprobiert und anhand fester Angaben verglichen.
Dein Lernstand
Quellen und Einordnung
Beispiele und Übungen sind für cooexistenz erstellt. Fach- und Produktangaben geprüft am 13. Oktober 2026. Zugänge und Funktionen können sich ändern.
- IBM: What is generative AI? Definition und Modellgrundlagen. Veröffentlicht am 22. März 2024, aktualisiert am 2. Oktober 2026. Vereinfachte Einordnung, keine Leistungszusage.
- OpenAI: What is ChatGPT? Zugang, Funktionen und Nutzungslimits.
- Anthropic: What can I use Claude for? Mögliche Aufgaben mit Text, Analyse und Code.
- Google: Bilder mit Gemini erstellen und bearbeiten Bildauftrag und Bearbeitung, abhängig von Zugang und Verfügbarkeit.
- Adobe: Firefly Funktionsübersicht. Bedingungen können sich je nach Modell und Tarif unterscheiden.
Generative KI verstehen
Verstehen, vergleichen und selbst ausprobieren.
Von Kevin Coo · Mit KI-Unterstützung erstellt · Beispiele und Übungen bitte im jeweiligen Werkzeug prüfen.