Künstliche Intelligenz:
Chancen, Risiken und Anwendungen

Beim maschinellen Lernen versucht die KI, in riesigen Datenmengen bestimmte Muster zu erfassen. Indem sie diese Daten analysiert, lernt sie, stets die wahrscheinlichste Antwort auf eine bestimmte Frage oder Aufgabe zu finden. Die wahrscheinlichste Lösung bedeutet aber nicht zwingend die richtige. Es kann immer sein, dass eine generische KI einen Antwort erfindet, also halluziniert. Darum ist es wichtig, wichtige Informationen mit anderen Quellen gegenzuprüfen.  

Wie im menschlichen Gehirn, senden sich beim Deep Learning einer KI viele künstliche Gehirnzellen (sogenannte neuronale Netze) Signale zu. Durch die Verknüpfung dieser künstlichen Gehirnzellen baut die KI ihr Wissen auf. Auch wir Menschen lernen, indem wir unsere Gehirnzellen miteinander verknüpfen. 

Ein bereits früh verbreiteter Ansatz der KI war die natürliche Sprachverarbeitung. Dabei analysiert und verarbeitet die KI (zum Beispiel in Sprachassistenten oder Chatbots) die menschliche Sprache und lernt, intelligent auf Fragen zu reagieren.  

Bild-KIs funktionieren grundsätzlich anders als Sprachmodelle. Lange Zeit dominierten sogenannte Diffusionsmodelle: Sie starten mit einem zufälligen Bildrauschen. Stell dir eine graue, körnige Fläche vor. Diese wird schrittweise verfeinert, bis ein Bild entsteht, das zum Prompt passt. Modelle wie Midjourney oder Stable Diffusion arbeiten nach diesem Prinzip und sind besonders stark bei stimmungsvollen, künstlerisch gestalteten Bildern. 

Neuere Modelle wie GPT Image oder Nano Banana Pro hingegen sind autoregressive Modelle: Sie generieren ein Bild nicht durch Verfeinerung von Rauschen, sondern bauen es (ähnlich wie ein Sprachmodell einen Text) Schritt für Schritt auf. Da diese Modelle Text und Bild gemeinsam verstehen, folgen sie Anweisungen präziser und lassen sich im Gespräch einfacher anpassen: «Mach den Hintergrund dunkler» oder «Füge eine Person hinzu». Ein autoregressives Modell versteht das direkt.

Moderne Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini oder Claude basieren auf der sogenannten Transformer-Architektur, einem Durchbruch aus dem Jahr 2017, der die KI-Entwicklung grundlegend verändert hat. Ein Transformer versteht nicht einfach einzelne Wörter, sondern deren Bedeutung im Zusammenhang. Er erkennt, dass «Bank» im Satz «Ich sitze auf der Bank» etwas anderes bedeutet als in «Ich gehe zur Bank». Dieses Verständnis von Kontext macht moderne Sprachmodelle so leistungsfähig. 

Auf dieser Architektur aufbauend entstanden die sogenannten Large Language Models (LLMs). Das sind Modelle, die mit enormen Mengen an Texten trainiert wurden und dadurch gelernt haben, sprachliche Muster zu erkennen und vorherzusagen. Vereinfacht gesagt: Ein LLM berechnet bei jeder Antwort, welches Wort als nächstes am wahrscheinlichsten passt und tut das Schritt für Schritt, bis ein vollständiger Text entstanden ist.

Meta AI(öffnet ein neues Fenster) ist Metas KI-Assistent und ist integriert in Facebook, Instagram, WhatsApp und Messenger. Seit März 2025 ist der Assistent auch in der Schweiz verfügbar. 

Der Assistent basiert auf Llama und hilft dir bei Fragen, Textverbesserungen und Recherchen direkt im Chat. Aktivieren kannst du die KI via blaues Kreis-Symbol oder indem du @MetaAI in die Nachricht schreibst. 

Die EU-Version von Meta AI ist aus Datenschutzgründen (DSGVO) nur als Text-Chat ohne Bildgenerierung und ohne Memory-Funktion verfügbar. Anders als in den USA wurden die Modelle auch nicht mit europäischen Nutzerdaten trainiert. Der KI-Assistent ist für alle Meta-Nutzer*innen kostenlos nutzbar.

Grok(öffnet ein neues Fenster) ist der KI-Assistent von Elon Musks Unternehmen xAI, das in X (ehemals Twitter) integriert ist. Damit hat der KI-Assistent Echtzeitzugriff auf die Daten des sozialen Netzwerks. Seit November 2025 ist Grok 4.1 in den Varianten Thinking und Non-Thinking im Einsatz. 

Neben Text kann Grok auch meme-artige Videoclips generieren. Markiere Grok hierfür einfach in Beiträgen, um Antworten zu erhalten. Du kannst Grok auch über die Chatbox im linken Menü deines Profils direkt anschreiben. Grok antwortet in einem humorvollen, direkten Ton, der sich deutlich vom neutralen Stil anderer Sprachmodelle abgrenzt. 

Grok geriet Ende 2025 in die Kritik, da die Bildbearbeitungsfunktion für nicht-einvernehmliche sexualisierte Bildmanipulationen missbraucht wurde – insbesondere von Frauen und Minderjährigen. Dies führte zu rechtlichen Schritten und verschärften Sicherheitsmassnahmen.

Generative KI übernimmt zeitraubende Routineaufgaben und schenkt dir wertvolle Zeit. Wenn du als Lehrperson beispielsweise einen Elternbrief zum Semesterende verfassen musst, generierst du mit wenigen Eingaben eine erste Struktur und kannst dich gleich auf die inhaltliche Ausformulierung konzentrieren. 

Die KI kann auch als Ideengenerator dienen und dir helfen, kreative Blockaden zu überwinden. Lass dir von der KI zum Beispiel verschiedene Konzepte für ein Projekt bei der Arbeit oder in der Freizeit vorschlagen und nutze diese als Ausgangspunkt, um deine eigenen Ideen weiterzuentwickeln. (Bitte denk daran, den Datenschutz zu beachten und keine sensiblen Informationen zu prompten.) 

Mit Hilfe von generativer KI können Inhalte individuell auf deine persönlichen Bedürfnisse zugeschnitten werden. Ja, das geschieht dank der Algorithmen mit der Werbung, die dir auf sozialen Netzwerken angezeigt wird. Aber denk beispielsweise auch an einen Sprachkurs, der dank generativer KI genau deinem Niveau entspricht und dir massgeschneiderte Übungen anbietet, damit du bestmöglich vom Kurs profitierst.

Die generative KI demokratisiert auch den Zugang zu kreativen Tools und Wissen. Du möchtest vielleicht ein Familienalbum mit schönen Bildunterschriften oder ein Bild, das du in deinem Wohnzimmer über dein Sofa hängen kannst, gestalten? Mit generativer KI gestaltest du wie ein Profi, ohne ein*e begnadete*r Gestalter*in sein zu müssen.

Generative KI kann dir auch helfen, neue Interessen zu entwickeln und zu vertiefen. Vielleicht möchtest du für deinen persönlichen Ausgleich im Garten arbeiten, kennst dich aber nicht aus und weisst nicht, wo du beginnen sollst? Die KI kann dir nicht nur Pflanzvorschläge für deinen Standort machen, sondern dir zum Beispiel auch erklären, wie du deinen Garten gestalten kannst, damit übers Jahr verteilt immer etwas blüht.

Generative KI tut sich schwer damit, «Ich weiss es nicht» zu sagen. Stattdessen erfindet sie lieber eine wahrscheinliche Lösung (eine sogenannte Halluzination) – die aber nicht zwingend korrekt sein muss. Wenn du also Informationen mit einem Sprachmodell recherchierst, bei denen du dich auf ihre Richtigkeit der Angaben verlassen können musst, gilt grundsätzlich: Prüfe wichtige Informationen immer über mehrere zuverlässige Quellen. 

Wenn mit wenig Aufwand täuschend echte Bilder, Videos oder Audiodateien generiert werden können – wie soll man da noch echt von gefälscht unterscheiden können? Das ist tatsächlich eine wichtige Frage, die mit der wachsenden Qualität der generativen KI immer schwieriger zu beantworten wird. Entscheiden ist, dass du dir dieser Tatsache bewusst bist und den gesunden Menschenverstand nutzt. Hier ein paar Hilfen, wie du Deepfakes in Videos erkennen kannst.  
 
Ein Blick auf die aktuellen technischen Entwicklungen: Die Unternehmen Adobe, Arm, Intel, Microsoft und Truepic haben eine Allianz gegründet, um die Herkunft von Medieninhalten mittels Wasserzeichen zu zertifizieren. Diese Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA)(öffnet ein neues Fenster) hat bereits erste technische Standards entwickelt und implementiert, mit denen die Herkunft und Geschichte eines Medieninhaltes (z.B. Bild oder Video) nachverfolgt werden kann. Diese Massnahme soll helfen, Fake News oder Deepfakes zu entlarven.  

Auch wenn die Unternehmen hinter den generativen KIs in der Regel versuchen, ihre Modelle wertfrei zu trainieren, können durch einseitige Trainingsdaten bestimmte Meinungen Überhand nehmen. Problematisch kann es auch werden, wenn die KI selbst keine Werte verfolgt und so programmiert wurde, dass sie jegliche Meinungen der Nutzer*innen (und damit auch moralisch fragliche, rassistisch oder diskriminierende Aussagen) lobend bestätigt. Da die Relativierung und Diskussion der Meinungen fehlt, können diese immer radikaler und extremistischer werden.

Grundsätzlich kann eine generative KI die Informationen, die du mit ihr teilst, für weitere Zwecke (wie z.B. das Training) weiterverwenden. Eine KI ist immer nur so gut, wie ihre Trainingsdaten es auch sind. Darum sind Unternehmen wie OpenAI daran interessiert, viele Daten zur Optimierung der KI-Modelle zur Verfügung zu haben. Die gute Nachricht: Du kannst in den Datenschutzeinstellungen der verwendeten KI in der Regel Widerspruch zur Verwendung deiner Daten einlegen. Der beste Schutz ist und bleibt aber immer noch, dass du gar nicht erst persönliche Daten mit einer generativen KI teilst. 

Oft wird vergessen, dass das Training und der Betrieb einer generativen KI enorme Mengen von Energie verbrauchen. Stellst du einer KI eine Fragen wie zum Beispiel «Was soll ich heute zum Znacht kochen?» laufen im Hintergrund energiehungrige Rechenzentren auf Hochtouren. Die Konversation mit einer KI verbraucht in der Regel deutlich mehr Energie als eine herkömmliche Internetsuche.  
 
Mehr zum Thema? Watson schreibt Anfang Mai 2025 über: «Dieses Tool zeigt, wie viel Strom deine KI-Anfragen verbrauchen»(öffnet ein neues Fenster). Und auch SRF hat bereits 2023 einen Artikel zum Thema «Künstliche Intelligenz ist ein riesiger Stromfresser»(öffnet ein neues Fenster) veröffentlicht.  

Um Energie zu sparen, trainiert und behält unser Gehirn nur die Fähigkeiten, die wir regelmässig nutzen. Wenn wir (Haus-)Aufgaben komplett von einer KI erledigen lassen, ist das zwar bequem. Es besteht aber die Gefahr, dass wir verlernen, diese Aufgaben selbst zu erfüllen. Möglicherweise versäumen wir es auch, unsere Fähigkeiten weiterzuentwickeln. Besonders Kinder sind gefährdet, die Entwicklung eigener Denkfähigkeit zu verpassen – die Fähigkeit, Probleme durch eigenes Nachdenken zu lösen.  

Macht euch gemeinsam mit der Technologie vertraut. Probiert verschiedene KI-Modelle aus und tauscht euch aus, wie sie funktionieren. Stellt dieselbe Frage beispielsweise mehreren Modellen und vergleicht die Antworten. Oder testet, mit welchen Formulierungen sich Suchresultate optimieren lassen. Wie verändert sich eine Antwort, wenn ihr die Frage ändert?  

Ermuntere dein Kind, die Resultate einer generativen KI zu hinterfragen. Spielt beispielsweise ein Faktencheck-Spiel, bei dem ihr Resultate einer KI mit anderen Quellen aus der Google Suche, in Büchern oder mit dem eigenen Wissen abgleicht. Frage dein Kind «Woher weisst du, ob das stimmt?» und fördere damit ein gesundes Misstrauen gegenüber den KI-Antworten. 

Ist es okay, ein generiertes Bild als eigenes Werk auszugeben? Diskutiere auch solche Fragen mit deinem Kind. Ihr könnt zum Beispiel besprechen, warum und ab wann es problematisch sein könnte, wenn Hausaufgaben – oder um fair zu bleiben auch Aufgaben aus deinem Arbeitsalltag – mit KI erledigt werden. 

Klare Richtlinien, an die sich die ganze Familie hält, können bei einer verantwortungsvollen Nutzung generativer KI helfen. Legt am besten gemeinsam fest, wofür die KI genutzt werden darf und wofür nicht. Und warum. Ein Beispiel? KI darf bei Recherchen helfen, aber nicht die kompletten Hausaufgaben lösen. Weil ich selbst etwas lernen will. 

Um deinem Kind KI-Systeme näherzubringen, finde erklärende Medien, die für seine Altersgruppe geeignet sind. Es gibt fachlich korrekte Lernmedien, die extra für Kinder aufbereitet wurden. Zum Beispiel ZDFtivi: «Künstliche Intelligenz einfach erklärt»(öffnet ein neues Fenster) oder «Digitale Sprachassistenten»(öffnet ein neues Fenster).  

Wir Menschen (und Kinder ganz besonders) lernen bewusst und unbewusst durch Abschauen. Lebe deinem Kind also vor, wie du KI als Werkzeug nutzt, aber nicht total abhängig davon bist. Zeige beispielsweise, wie du dir Informationen von einer KI praktisch zusammenfassen lässt. Mache aber auch deutlich, dass du bei bestimmten Aufgaben bewusst auf die KI verzichtest und erkläre, warum.  

Und ja, auch über Privatsphäre und Datenschutz gilt es zu sprechen. Arbeite am besten mit anschaulichen Beispielen oder Analogien. Etwa: «Du schreibst einen Brief an eine*n liebe*n Freund*in. Doch er gerät an die falsche Adresse und wird stattdessen mit vielen fremden Menschen geteilt. Welche Informationen möchtest du nicht, dass sie darin enthalten sind?» Besprecht daraufhin gemeinsam, welche Informationen man beim Prompten am besten für sich behält.