Generative AI ist eine Klasse von KI-Technologien, die darauf abzielt, neue Inhalte zu erzeugen, die den Daten ähneln, auf denen sie trainiert wurden. Diese Inhalte können Text, Bilder, Audio oder Videos umfassen. Der Hauptunterschied zu klassischem maschinellem Lernen (ML) liegt in den Zielen der Modelle: Während diskriminative Modelle im klassischen ML darauf abzielen, Zielausgaben basierend auf Eingabedaten vorherzusagen (z.B. Klassifizierung von Daten), lernen generative Modelle die Verteilung der Daten, um neue und originelle Daten zu erzeugen, die menschlichen Ausgaben ähneln.
Generative AI nutzt tiefes Lernen, um komplexe Beziehungen und Muster in den Trainingsdaten zu erkennen und daraus neue Daten zu generieren. Dies unterscheidet sich von den traditionellen ML-Methoden, die sich auf die Vorhersage und Klassifizierung konzentrieren.