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  • Sebastian Feustle

KI im Alltag - Weißt du wo sich heute schon Künstliche Intelligenz "versteckt"?

Einführung:

Die fortschreitende Digitalisierung und technologische Innovationen haben dazu geführt, dass Künstliche Intelligenz (KI) heute mehr denn je Teil unseres Alltags ist. Vom Smartphone in unserer Tasche bis zum intelligenten Thermostat in unserem Zuhause – KI-Systeme beeinflussen, wie wir leben, arbeiten und uns unterhalten. Oftmals agieren diese Systeme unbemerkt im Hintergrund, optimieren Prozesse oder erleichtern uns Entscheidungen. Doch während einige Anwendungen bereits weit verbreitet und akzeptiert sind, stehen andere Innovationen noch am Anfang. Die Bandbreite und das Potenzial der Einsatzmöglichkeiten von KI im Alltag sind enorm und bieten sowohl Chancen als auch Herausforderungen. Es lohnt sich, einen Blick auf diese vielfältige und sich ständig weiterentwickelnde Technologie zu werfen.

Wir wollen auf drei typische Beispiele aus dem Alltag eingehen, wo KI eingesetzt wird oder wo man ihr begegnen könnte.



ki im alltag


Sprachassistenten


Sprachassistenten, wie Siri von Apple, Google Assistant von Google, Alexa von Amazon oder Cortana von Microsoft, setzen Künstliche Intelligenz (KI) in mehreren Kernbereichen ein:


  1. Spracherkennung: Das erste, was ein Sprachassistent tun muss, ist, die menschliche Stimme zu erkennen und zu verarbeiten. Hier wird KI verwendet, um den gesprochenen Text in geschriebenen Text umzuwandeln. Dieser Prozess, bekannt als Automatische Spracherkennung (ASR), wurde im Laufe der Jahre durch tiefe neuronale Netzwerke erheblich verbessert.

  2. Naturalsprachverarbeitung (NLP): Nachdem der gesprochene Text erkannt wurde, kommt NLP ins Spiel. NLP ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache in einer Art und Weise zu interpretieren, die sinnvolle Antworten oder Aktionen hervorbringt. Es geht darum, den Kontext, die Intention oder die Nuancen in der Sprache zu verstehen.

  3. Fulfillment und Handlungsausführung: Nachdem der Assistent den Benutzer verstanden hat, muss er die entsprechende Aktion durchführen, sei es, eine Frage zu beantworten, Musik abzuspielen oder einen Wecker zu stellen. Hier kann KI dazu beitragen, die richtigen Datenbanken oder Dienste zu finden und die angeforderte Aktion effizient auszuführen.

  4. Personalisierung: Moderne Sprachassistenten lernen über die Zeit hinweg von den Vorlieben und Gewohnheiten des Nutzers. Dies kann dazu beitragen, genauere und relevantere Antworten oder Empfehlungen zu geben. Die dahinterstehenden KI-Modelle analysieren die Historie und das Verhalten, um solche personalisierten Erfahrungen zu ermöglichen.

  5. Sprachsynthese: Wenn ein Sprachassistent eine Antwort gibt, wird diese oft nicht nur als Text angezeigt, sondern auch gesprochen. Hier kommt die Text-zu-Sprache-Technologie (TTS) zum Einsatz. Fortschritte in der KI, insbesondere durch Modelle wie WaveNet, haben die künstlich erzeugte Sprache menschenähnlicher gemacht.

  6. Kontinuierliches Lernen: Einige Sprachassistenten haben die Fähigkeit, durch Feedback und wiederholte Interaktionen zu lernen und ihre Genauigkeit oder Reaktionsfähigkeit zu verbessern.

  7. Geräusch- und Stimmenerkennung: Um in lauten Umgebungen effizient zu funktionieren oder verschiedene Benutzer zu unterscheiden, nutzen Sprachassistenten KI-Modelle zur Erkennung von Hintergrundgeräuschen und zur Unterscheidung zwischen verschiedenen Sprechern.

All diese Komponenten arbeiten nahtlos zusammen, um die Erfahrung eines reaktionsschnellen, intelligenten und hilfreichen Sprachassistenten zu ermöglichen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass trotz der Fortschritte in der KI Sprachassistenten immer noch ihre Grenzen haben und manchmal nicht in der Lage sind, komplexe Anfragen oder nuancierte menschliche Kommunikation zu verstehen.


Musik und Streaming-Dienste


Musik- und Streaming-Dienste setzen Künstliche Intelligenz (KI) in vielfältiger Weise ein, um das Nutzererlebnis zu verbessern, personalisierte Empfehlungen bereitzustellen und Betriebsprozesse zu optimieren. Hier sind einige Hauptanwendungen von KI in diesen Diensten:


  1. Personalisierte Empfehlungen: Einer der bekanntesten Anwendungen von KI in Streaming-Diensten ist die Personalisierung von Musik- und Videoempfehlungen. Algorithmen analysieren das Hören und Sehverhalten von Nutzern, um Vorlieben und Muster zu erkennen. Basierend darauf werden Lieder, Playlists oder Videos empfohlen, die dem Geschmack des Nutzers entsprechen könnten. Dienste wie Spotify und Netflix nutzen solche Systeme.

  2. Musikanalyse: Einige Musikdienste verwenden KI, um Lieder nach bestimmten Merkmalen wie Stimmung, Tempo oder Genre zu analysieren. Diese Analyse kann dann dazu beitragen, Playlists zu erstellen, die bestimmte Stimmungen oder Aktivitäten entsprechen, z.B. eine Lauf- oder Entspannungsplaylist.

  3. Content Discovery: KI kann helfen, neue Inhalte zu entdecken und hervorzuheben, die sonst in der Masse von Songs oder Videos untergehen könnten.

  4. Optimierung von Inhalten: Bei Video-Streaming-Diensten kann KI dazu verwendet werden, die Qualität von gestreamten Videos basierend auf der verfügbaren Bandbreite oder den Präferenzen des Endgeräts zu optimieren.

  5. Spracherkennung und -steuerung: Einige fortschrittliche Streaming-Dienste bieten Sprachsteuerungsfunktionen, bei denen Nutzer Inhalte durch Sprachbefehle suchen oder steuern können. KI wird verwendet, um die Sprachbefehle zu interpretieren und entsprechende Aktionen durchzuführen.

  6. Erstellung von Inhalten: Es gibt Experimente und Anwendungen, bei denen KI zum Erzeugen von Musik oder zum Bearbeiten von Videos eingesetzt wird. Solche Anwendungen sind jedoch noch nicht weit verbreitet und oft experimenteller Natur.

  7. Erkennung von Urheberrechtsverletzungen: KI kann dazu beitragen, urheberrechtlich geschützte Inhalte zu erkennen und sicherzustellen, dass sie nicht ohne entsprechende Lizenzen oder Erlaubnisse gestreamt werden.

Die Verwendung von KI durch Musik- und Streaming-Dienste zielt darauf ab, das Nutzererlebnis zu verbessern, die Effizienz zu steigern und den Nutzern dabei zu helfen, die Inhalte zu entdecken und zu genießen, die für sie am relevantesten sind.


Facebook & Linkedin


Facebook und LinkedIn, zwei führende soziale Netzwerke, setzen Künstliche Intelligenz (KI) in vielfältiger Weise ein, um das Nutzererlebnis zu verbessern, Inhalte zu moderieren und ihre Dienste zu optimieren. Die Anwendungen von KI in diesen Plattformen kann wie folgt zusammengefasst werden:


Facebook:

  1. Content-Empfehlung: KI-Algorithmen bestimmen, welche Beiträge und Anzeigen im News Feed eines Nutzers priorisiert werden, basierend auf dessen Interaktionen, Vorlieben und Verhaltensmustern.

  2. Bild- und Videoanalyse: Mit Hilfe von KI werden Bilder und Videos analysiert, um Inhalte zu erkennen und zu kategorisieren, z.B. für automatisch generierte Bildunterschriften oder um spezifische Inhalte zu identifizieren.

  3. Erkennung von Hassrede und Missbrauch: KI-Systeme werden eingesetzt, um schädliche Inhalte, Hassrede oder gefälschte Nachrichten zu erkennen und entsprechend zu handhaben.

  4. Gesichtserkennung: Obwohl diese Funktion in einigen Regionen aufgrund von Datenschutzbedenken eingeschränkt oder entfernt wurde, nutzte Facebook KI, um Gesichter auf Fotos zu erkennen und Nutzern Tag-Vorschläge zu machen.

  5. Chatbots: Viele Unternehmen nutzen KI-gesteuerte Chatbots auf Facebook Messenger, um Kundenfragen automatisch zu beantworten.

  6. Sprachverarbeitung: KI wird verwendet, um Sprachclips oder Sprachbefehle zu verarbeiten, insbesondere in Verbindung mit Produkten wie dem Facebook Portal.

  7. Übersetzung: Automatische Übersetzungsfunktionen ermöglichen es Nutzern, Beiträge in verschiedenen Sprachen zu sehen.


LinkedIn:

  1. Job- und Personenempfehlungen: LinkedIn nutzt KI, um Stellenangebote, Kontakte oder Inhalte vorzuschlagen, die für einen Nutzer relevant sein könnten, basierend auf dessen Profil, Fähigkeiten, Netzwerk und bisherigen Interaktionen.

  2. Inhaltsmoderation: Ähnlich wie Facebook verwendet auch LinkedIn KI-Systeme, um unangemessene Inhalte oder Spam zu erkennen und zu entfernen.

  3. Bildanalyse: Für Funktionen wie die automatische Bildzuschneidung in Profilfotos.

  4. Verkaufsanalysen: Mit Tools wie LinkedIn Sales Navigator werden KI-gesteuerte Analysen angeboten, die Vertriebsprofis helfen, potenzielle Leads zu identifizieren.

  5. Textanalyse: Zum Beispiel kann LinkedIn Hinweise oder Vorschläge für die Verbesserung von Profilzusammenfassungen geben.

  6. Chatbots: Für automatische Antworten oder Interaktionen in Nachrichten.

  7. Anzeigen-Targeting: KI wird eingesetzt, um sicherzustellen, dass Werbung dem richtigen Publikum gezeigt wird, basierend auf den Profilinformationen und Interaktionen des Nutzers.

Sowohl Facebook als auch LinkedIn verbessern und erweitern ständig ihre KI-Systeme, um bessere und sicherere Plattformen für ihre Nutzer zu schaffen. Dabei müssen sie jedoch stets einen ausgewogenen Ansatz zwischen Personalisierung, Benutzererlebnis und Datenschutz finden.


Fazit

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als wesentliche Komponente in der Funktionsweise und Weiterentwicklung von modernen Technologieplattformen etabliert. Sowohl soziale Netzwerke wie Facebook und LinkedIn als auch Musik- und Streaming-Dienste sowie Sprachassistenten nutzen KI intensiv, um das Nutzererlebnis zu verbessern, personalisierte Inhalte bereitzustellen und Operationen zu optimieren.

Facebook und LinkedIn setzen KI ein, um den Nutzern relevante Inhalte und Kontakte vorzuschlagen, Hassreden und Missbrauch zu erkennen und Anzeigen zielgenau auszuspielen. Musik- und Streaming-Dienste verwenden KI, um personalisierte Wiedergabelisten und Videoempfehlungen zu erstellen, Inhaltsqualität zu optimieren und neue Kreationen hervorzuheben. Sprachassistenten verlassen sich stark auf KI, um menschliche Befehle in Echtzeit zu erkennen und zu interpretieren, komplexe Anfragen zu beantworten und kontinuierlich von Nutzerinteraktionen zu lernen.

Insgesamt zeigt die weit verbreitete Integration von KI in diesen Diensten nicht nur das enorme Potenzial der Technologie, sondern auch ihre unausweichliche Präsenz in unserem täglichen Leben. KI ist im Alltag angekommen. Während KI das Benutzererlebnis bereichert, ist es gleichzeitig wichtig, Fragen zum Datenschutz, zur Ethik und zur Kontrolle solcher Systeme kritisch zu betrachten. In der Zukunft wird die Balance zwischen Personalisierung, Effizienz und Nutzerprivatsphäre entscheidend sein, um das Vertrauen der Nutzer in diese Technologien aufrechtzuerhalten. Schlussendlich lässt sich sagen: KI hat sich in unserem Alltag etabliert und diesen verändert!

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