Wie wird KI-Kompetenz erworben?
05.08.2025 | Die KI-Verordnung (KI-VO) sieht in Artikel 4 vor, dass jeder, der mit künstlicher Intelligenz arbeitet, eine gewisse KI-Kompetenz erwerben muss. Diese Kompetenz geht weit über die bloße Bedienung von KI-Systemen hinaus. Um tatsächlich zu verstehen, was man tut, ist es unerlässlich, auch die technischen Prozesse von generativen KI-Modellen wie der KI-Videogenerierung zu kennen. Nur wer die Funktionsweise, die zugrundeliegenden Trainingsmethoden und potenziellen Schwachstellen versteht, kann die Werkzeuge verantwortungsvoll und effektiv einsetzen. Dieses tiefe Verständnis ist entscheidend, um Risiken zu minimieren und die Vorteile der Technologie optimal zu nutzen.
Die Erstellung von Videos mit KI-Systemen basiert auf einem technischen Prozess, der als Diffusion bekannt ist. Dieser Prozess wandelt zufälliges Rauschen schrittweise in ein realistisches Video um. Dabei wird die Physik der Brownschen Bewegung umgekehrt.
Erklärvideo: Wie funktioniert die KI-Videogenerierung?
Hier ist der technische Ablauf der KI-Videogenerierung im Detail:
Generierung von Rauschen:
Der Prozess der KI-Videogenerierung beginnt mit einem zufällig generierten „Rauschvideo“, bei dem die Pixelintensitäten rein zufällig sind.
Initialer Durchlauf:
Dieses Rauschvideo wird in ein KI-Modell, einen sogenannten Transformator, geleitet. Dies ist derselbe Typ von Modell, der auch in großen Sprachmodellen wie ChatGPT verwendet wird. Anstelle von Text gibt dieser Transformator jedoch ein neues Video aus, das immer noch hauptsächlich aus Rauschen besteht, aber bereits erste Andeutungen von Struktur aufweist.
Iterativer Prozess (Diffusion):
Das neu erzeugte Video wird mit dem ursprünglichen Rauschvideo kombiniert und erneut in das Modell eingespeist. Dieser Vorgang wird wiederholt (typischerweise Dutzende von Malen). Bei jeder Iteration entfernt das Modell schrittweise mehr Rauschen und fügt dem Video weitere Details hinzu.
Führung durch CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training):
Um das Video nach einer bestimmten Aufforderung (Prompt) zu erstellen, wird ein weiteres Modell namens CLIP verwendet. CLIP besteht aus zwei Teilen: einem Textmodell und einem Bildmodell. Es lernt, wie Wörter und Bilder in einem gemeinsamen, hochdimensionalen Raum, dem sogenannten Einbettungsraum, zusammenhängen. Die Textaufforderung wird in einen Vektor in diesem Einbettungsraum umgewandelt. Dieser Vektor dient als „Anleitung“ oder Konditionierung für das Diffusionsmodell und lenkt den Generierungsprozess in die gewünschte Richtung.
„Classifier-Free Guidance“ und negative Prompts:
Ein weiterer wichtiger Schritt ist die sogenannte „classifier-free guidance“. Hierbei wird der Unterschied zwischen einem unkonditionierten Modell (das keine Anweisungen hat) und einem konditionierten Modell (das die Prompt-Anweisungen befolgt) genutzt. Die Differenz dieser beiden Vektorfelder wird verstärkt, um das Modell gezielt in Richtung der gewünschten Prompt zu lenken. Eine Weiterentwicklung davon ist der negative Prompt, bei dem unerwünschte Elemente im Video explizit ausgeschlossen werden, um die Qualität zu verbessern und zu verhindern, dass die generierten Bilder in einem „Durchschnitt“ der Datenverteilung verschwommen aussehen.
Wie aus Text ein Video wird:
Das Ergebnis ist nach einer bestimmten Anzahl von Iterationen ein detailliertes und realistisches Video, das die ursprüngliche Textaufforderung wiedergibt.
Zum Video über KI-Videogenerierung
Grant Sanderson ist der Macher von 3Blue1Brown, einem Kanal, der Mathematik und angrenzende Felder wie Physik und Informatik mit Animationen veranschaulicht. Sein Ziel ist es, komplexe Themen durch Visualisierung zugänglich zu machen und selbst die schwierigsten Probleme durch einen einfachen Perspektivwechsel verständlich zu erklären. Weitere Informationen zu seinen Projekten, häufig gestellten Fragen und Kontaktmöglichkeiten finden Sie auf seiner Website: https://www.3blue1brown.com
Achim Weidner ist zertifizierter Social Media Manager (IHK) und Absolvent des Zertifizierungsprogramms (Certificate of Advanced Studies) „Rechtliche Aspekte der IT- und Internet-Compliance“ an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg. Dieses Programm ist angesiedelt in der Fakultät für Informatik, Wirtschafts- und Rechtswissenschaften und deckt folgende Bereiche ab: Datenschutz, Datensicherheit, Internetrecht sowie Computer- und Internetstrafrecht, ergänzt durch den Aspekt der technischen Datensicherheit. Seite 2017 befasst er sich mit der Thematik der „Künstlichen Intelligenz“.
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