Generative KI erklärt: Technologie und EU AI Act-Regulierung

Generative KI bezeichnet KI-Systeme, die neue Inhalte erzeugen: Texte, Bilder, Audio, Video, Code, synthetische Daten. Im Unterschied zu diskriminativer KI (die klassifiziert oder vorhersagt) erschafft generative KI etwas Neues. Hauptkategorien: Large Language Models (LLMs): GPT-4, Claude, Gemini, Mistral, Llama. Bild-Generatoren: Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion. Audio/Musik: ElevenLabs, Suno, Udio. Video: Sora, Runway, Pika. Code-Generatoren: GitHub Copilot, Cursor. Multimodale Modelle: können verschiedene Modalitäten kombinieren.

Generative KI fällt unter zwei Regulierungsstränge: GPAI-Regeln (Art. 51–56): Für Anbieter von Basismodellen (LLMs, Diffusion Models), die für viele Zwecke eingesetzt werden können. Systemisches Risiko (Art. 55): Für sehr große Modelle (über 10²⁵ FLOP Training). Transparenzpflichten (Art. 50): Für alle KI-generierten Inhalte (Text, Bild, Audio, Video). Nutzer von generativer KI (Betreiber) müssen KI-generierte Inhalte kennzeichnen.

Eine besondere Herausforderung generativer KI sind Halluzinationen: Das System generiert plausibel klingende, aber faktisch falsche Informationen. Für Compliance-Zwecke: Setzen Sie generative KI nicht für Entscheidungen ein, bei denen Faktentreue kritisch ist (Medizin, Recht, Finanzen), ohne menschliche Überprüfung. Kommunizieren Sie Nutzern klar die Einschränkungen des Systems. Implementieren Sie Ground-Truth-Verifizierungssysteme für kritische Anwendungen.

Generative KI schafft komplexe Urheberrechtsfragen: GPAI-Anbieter müssen nach EU AI Act (Art. 53) eine Zusammenfassung der für das Training verwendeten Daten veröffentlichen. Urheberrechtliche Ausnahmen für KI-Training sind europaweit uneinheitlich. KI-generierte Inhalte selbst können in einigen Ländern keinen Urheberrechtsschutz genießen. Für Unternehmen: Klären Sie mit Ihrem Rechtsberater, welche Urheberrechtsrisiken beim Einsatz generativer KI bestehen.