ChatGPT und die Integration in andere Tools

Es vergeht kaum ein Tag, an dem nicht neue Integrationen der KI-Software an existierende Softwareprogramme gemeldet werden. Als KI-Modell ist ChatGPT zunächst einmal selbst keine Anbindung, sondern eine Implementierung, die in verschiedene Anwendungen integriert werden kann. Es gibt jedoch verschiedene APIs und Plattformen, die die Verwendung von ChatGPT erleichtern und unterstützen. 

Nachfolgend einige der wichtigen Anbindungen:

1. OpenAI API: Die offizielle API von OpenAI ermöglicht es Entwicklern, ChatGPT einfach in ihre Anwendungen zu integrieren. Es bietet auch Tools und Ressourcen für die Entwicklung und den Einsatz von ChatGPT-Modellen.

2. Hugging Face: Hugging Face ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die eine Reihe von ChatGPT-Modellen und -Tools enthält. Es ist auch ein beliebter Ort, um vortrainierte ChatGPT-Modelle herunterzuladen und zu verwenden.

3. Dialogflow: Dialogflow ist eine Entwicklungsplattform von Google, die es Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte Chatbots und Sprachassistenten zu erstellen. Es enthält auch eine Integration mit ChatGPT, die es Entwicklern ermöglicht, Dialoge mit natürlicher Sprache zu erstellen.

4. Botpress: Botpress ist eine Open-Source-Plattform für die Erstellung von Chatbots. Es enthält eine Integration mit ChatGPT, die es Entwicklern ermöglicht, Chatbots zu erstellen, die natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren können.

5. Amazon Lex: Amazon Lex ist ein Service von Amazon Web Services (AWS), mit dem Entwickler Chatbots und Sprachassistenten erstellen können. Es enthält auch eine Integration mit ChatGPT, die es Entwicklern ermöglicht, benutzerdefinierte Modelle zu trainieren und in ihre Anwendungen zu integrieren.

ChatGPT hat in den letzten Monaten zweifellos für Aufsehen gesorgt und die Diskussion über künstliche Intelligenz (KI) und deren Einsatz in allen Bereichen unserer Welt angeheizt. Aber es gibt immer noch Fragen dazu, was KI und maschinelles Lernen (ML) wirklich sind und wie sie funktionieren und dann natürlich in welchen Anwendungsgebieten sie praktisch einsetzbar sind.

Die Unterschiede von KI und ML

Was unterscheidet also KI und maschinelles Lernen (ML) und wie funktionieren sie? Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind eng miteinander verwandt, aber es gibt einen Unterschied zwischen den beiden Begriffen.

KI ist ein Oberbegriff für die Simulation menschlicher Intelligenz in Computerprogrammen. Es ist ein Feld der Informatik, das sich mit der Schaffung von Maschinen und Programmen befasst, die in der Lage sind, intelligentes Verhalten zu zeigen, zu lernen und Entscheidungen zu treffen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. KI umfasst eine Vielzahl von Technologien und Ansätzen, einschließlich maschinelles Lernen, neuronale Netze, Expertensysteme, logisches Schließen und mehr.

Maschinelles Lernen (ML) hingegen ist ein Teilbereich der KI, der sich auf das Lernen aus Daten konzentriert. Es bezieht sich auf die Verwendung von Algorithmen und statistischen Modellen, um Muster in Daten zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen oder Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Computerprogrammen, die auf festen Regeln und Anweisungen basieren, lernt ein ML-Modell, indem es mit großen Mengen von Daten trainiert wird und Muster in diesen Daten erkennt.

Das Training eines ML-Modells erfolgt durch Eingabe von Beispieldaten, die als Trainingsdatensatz bezeichnet werden. Das Modell lernt dann aus diesen Daten, indem es Muster identifiziert und die Beziehung zwischen Eingabe und Ausgabe erkennt. Sobald das Modell trainiert ist, kann es verwendet werden, um Vorhersagen oder Entscheidungen für neue Daten zu treffen, die es noch nicht gesehen hat.

Ein Beispiel für ein ML-Modell ist ein Bilderkennungsmodell, das darauf trainiert ist, Objekte in Bildern zu erkennen. Das Modell wird mit einem Trainingsdatensatz von Bildern trainiert, bei denen jedes Bild mit einem Label versehen ist, das das Objekt identifiziert, das im Bild zu sehen ist. Nach dem Training kann das Modell dann Vorhersagen darüber treffen, welche Objekte in neuen Bildern zu sehen sind.

Anwendungsgebiete

Suchmaschinen haben bereits massiv unsere Arbeitsweise verändert, wie wir auf Wissen zugreifen können. ChatGPT & seine Kollegen revolutionieren hier in vielen Bereichen, wie digitale Daten noch besser konsumierbar und einsetzbar für uns gemacht werden können, um noch schneller und effizienter ans Ziel zu gelangen. In unserem Artikel über wichtige ChatGPT-Anwendungen am Arbeitsplatz haben wir die Verbesserung der Kundenbetreuung, die Qualität der Sprachübersetzung, eine effektivere Erstellung der Zusammenfassungen, die Erstellung neuer Inhalte und die Verbesserung der Codequalität bereits genannt.

Immer neue Themenfelder

Je mehr man sich mit dem Thema beschäftigt, um so mehr erkennt man wie tiefgreifend die Veränderungen sind. 

So habe ich mich gefragt wie KI/ML beispielsweise im IAM-Bereich dazu beitragen, die Prozesse und Anwendungen zu vereinfachen, die Administratoren bei ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen und Endbenutzern zu helfen, sich auf ihre Kernaufgaben zu konzentrieren und so und die Bedrohungslandschaft eines Unternehmens zu reduzieren.

Hier sind einige Beispiele, wie KI/ML in der Identitätssicherheit eingesetzt werden kann:

• Passwort-Management: KI/ML kann verwendet werden, um Passwortrichtlinien zu optimieren und umfassendere Passwortrichtlinien einzuführen. Dies kann dazu beitragen, das Risiko von Passwort-basierten Angriffen wie Phishing und Brute-Force-Attacken zu reduzieren. KI/ML-Systeme können auch genutzt werden, um Benutzeraktivitäten zu überwachen und ungewöhnliche Verhaltensmuster zu erkennen, die auf eine mögliche Sicherheitsverletzung hindeuten.

• Identitätsmanagement: KI/ML kann bei der Erkennung und Verwaltung von Identitäten helfen, indem es Prozesse automatisiert und personalisiert. Zum Beispiel kann es genutzt werden, um automatisch Zugriffsberechtigungen und Rollen zuzuweisen und um die Identität von Benutzern zu überprüfen und zu validieren. 

• Bedrohungserkennung: KI/ML kann verwendet werden, um Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren. Es kann dazu beitragen, Anomalien zu identifizieren, die auf mögliche Sicherheitsverletzungen hinweisen, und um schnell zu reagieren, um die Auswirkungen von Angriffen zu minimieren. Zum Beispiel kann es genutzt werden, um das Verhalten von Benutzern und Anwendungen zu überwachen und um potenzielle Bedrohungen zu erkennen.

• Benutzererfahrung: KI/ML kann auch dazu beitragen, die Benutzererfahrung zu verbessern, indem es personalisierte Empfehlungen und Vorschläge macht. Es kann genutzt werden, um die Verwendung von Anwendungen und Systemen zu optimieren und um den Bedarf an manueller Eingabe von Benutzern zu reduzieren. Dies kann dazu beitragen, die Produktivität der Benutzer zu steigern und gleichzeitig das Risiko von menschlichen Fehlern und Sicherheitsverletzungen zu reduzieren.