Glossar

API-Keys
API steht für „Application Programming Interface“, also eine Programmierschnittstelle. Ein „API-Key“ ist so etwas wie ein digitaler Zugangsschlüssel, mit dem man als Nutzer*in bestimmte KI-Dienste in andere Programme oder Webseiten einbinden und steuern kann, oft ohne viel technisches Wissen direkt nötig zu haben.

Black Boxes (im Rahmen von KI)

Als Black Box wird ein KI-System bezeichnet, dessen innere Funktionsweise für Anwender*innen nicht nachvollziehbar ist. Zwar ist erkennbar, welche Eingaben gemacht werden und welche Ergebnisse ausgegeben werden, wie die KI zu ihren Entscheidungen kommt, bleibt jedoch undurchsichtig. Das kann dazu führen, dass KI-Ergebnisse nicht immer erklärbar oder überprüfbar sind, was insbesondere in sensiblen Bereichen wie der Suchthilfe kritisch sein kann. Das Gegenteil sind sogenannte „White-Box“- oder „erklärbare KIs“, bei denen der Entscheidungsweg transparent ist.

Bundesdatenschutzgesetz (BDSG)

Das BDSG ist das deutsche Gesetz zum Schutz personenbezogener Daten. Es regelt, wie Behörden und Unternehmen in Deutschland mit diesen Daten umgehen dürfen, und ergänzt die europäischen Datenschutzvorgaben aus der DSGVO. Ziel ist es, dass persönliche Daten nur dann gesammelt oder verarbeitet werden, wenn dies ausdrücklich erlaubt ist oder eine eindeutige Einwilligung vorliegt.

Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)

Die DSGVO ist eine europaweit geltende Verordnung, die den Umgang mit personenbezogenen Daten in allen EU-Ländern einheitlich regelt. Sie schreibt vor, dass Daten nur für festgelegte Zwecke und mit klarer Erlaubnis verarbeitet werden dürfen. Die DSGVO stärkt die Rechte der Bürger*innen auf Selbstbestimmung über ihre Daten, beispielsweise das Recht auf Auskunft, Berichtigung oder Löschung. Unternehmen und Behörden müssen nachweisen, dass sie diese Regeln einhalten.

Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA)

Bei der Datenschutz-Folgenabschätzung wird vorab geprüft, ob die geplante Verarbeitung personenbezogener Daten ein hohes Risiko für die Rechte und Freiheiten betroffener Personen birgt. Sie ist immer dann Pflicht, wenn besondere Risiken bestehen, etwa beim Umgang mit sensiblen Daten oder neuen Technologien. Das Ziel besteht darin, mögliche Gefahren systematisch zu erkennen, zu bewerten und Maßnahmen zu entwickeln, um diese zu minimieren oder zu verhindern. Die DSFA ist in der Datenschutzgrundverordnung (Art. 35) geregelt und soll den Datenschutz und die Datensicherheit stärken.

Deep Learning (DL)

Deep Learning ist eine spezielle Methode des maschinellen Lernens. Hierbei kommen besonders komplexe, mehrschichtige künstliche neuronale Netze zum Einsatz. Deep Learning eignet sich vor allem für sehr große Datenmengen und komplexe Aufgaben wie Bilderkennung oder das Verstehen natürlicher Sprache. Der Lernprozess läuft weitgehend automatisiert und ohne viele Voreinstellungen durch Menschen ab.

EU-AI-Act

Der EU-AI-Act ist ein Gesetz der Europäischen Union zur Regulierung von Künstlicher Intelligenz. Ziel ist ein sicherer und transparenter Einsatz von KI-Systemen, insbesondere im Gesundheits- und Sozialwesen, beispielsweise in der Suchthilfe. Er legt fest, dass Anwendungen mit hohem Risiko (wie viele KI-Systeme in der Suchthilfe) besonders strengen Regeln unterliegen. Dazu gehören Datenschutz, menschliche Kontrolle und klare Informationen für Nutzende. Der Act sorgt somit für mehr Sicherheit und Orientierung beim verantwortungsvollen Einsatz von KI.

Generative KI

Generative KI bezeichnet KI-Systeme, die eigenständig neue Inhalte erzeugen können, beispielsweise Texte, Bilder, Musik oder Videos. Solche Systeme lernen anhand großer Datenmengen, wie typische Inhalte aufgebaut sind, und nutzen dieses Wissen, um beispielsweise auf Knopfdruck neue Texte oder Bilder zu erstellen.

Halluzinationen
Im Kontext von KI meint das, dass eine KI scheinbar überzeugende, aber tatsächlich falsche oder frei erfundene Informationen ausgibt. Oft ist auf den ersten Blick nicht zu erkennen, dass diese Aussagen nicht stimmen. Deshalb sollten KI-generierte Inhalte immer sorgfältig geprüft werden.

KI/AI
Kurz für „Künstliche Intelligenz“ (KI, englisch: Artificial Intelligence, AI). Gemeint sind Computerprogramme, die Aufgaben bearbeiten oder lösen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz nötig wäre, zum Beispiel Texte verstehen, analysieren oder neue Inhalte erstellen.

LLM
Abkürzung für „Large Language Model“ (deutsch: großes Sprachmodell). Das sind spezielle KI-Programme, die mit riesigen Mengen an Text trainiert wurden und so menschenähnliche Sprache verstehen und produzieren können. Viele moderne Chatbots basieren darauf.

Maschinelles Lernen (Machine Learning, ML)

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz. Dabei werden Computerprogramme so entwickelt, dass sie aus Beispielen und Daten selbstständig Muster erkennen und daraus lernen, anstatt nach starren Vorgaben zu arbeiten. So können sie eigenständig Vorhersagen treffen oder Entscheidungen unterstützen, beispielsweise beim Erkennen von Mustern oder bei automatisierten Empfehlungen.

„Mixture-of-Experts-Architektur“ (MoE)

Bei einer „Mixture-of-Experts-Architektur“ (MoE) arbeiten in der Künstlichen Intelligenz mehrere spezialisierte Teilmodelle („Expert*innen“) zusammen. Für jede Aufgabe entscheidet das System, welche dieser Expert*innen am besten geeignet sind, und schaltet nur sie ein. So wird Rechenleistung gespart und das KI-Modell kann klüger und schneller arbeiten.

Multimodale KI

Multimodale KI bezeichnet die Fähigkeit einer Künstlichen Intelligenz, mehrere Arten von Informationen – wie Text, Bilder, Audio, Video oder Code – gleichzeitig zu verarbeiten und miteinander zu kombinieren. Sie ist nicht auf eine einzelne Datenquelle beschränkt, sondern versteht und nutzt verschiedene „Modalitäten” parallel.

Natural Language Processing (NLP)

NLP bezeichnet eine Technik, mit der Computer menschliche Sprache verstehen, verarbeiten und darauf reagieren können. Beispiele hierfür sind Chatbots, automatische Übersetzungen oder Sprachassistenten. NLP ermöglicht die Analyse von Texten und die Generierung verständlicher Antworten.

„Open-weight“-Modell
Bezeichnet eine bestimmte Art von KI-Modell, bei dem die “Gewichte”, also die trainierten Einstellungen im Inneren des Modells, öffentlich gemacht werden. Das ermöglicht es Fachleuten, das Modell nach eigenen Bedürfnissen einzusetzen, zu verändern oder weiterzuentwickeln. Dies steht im Gegensatz zu geschlossenen, firmeninternen Modellen.

Predictive Analytics

Dies ist ein Verfahren, bei dem mithilfe von Daten und oft Künstlicher Intelligenz zukünftige Entwicklungen oder Ereignisse vorhergesagt werden. So können beispielsweise Trends oder Risiken frühzeitig erkannt werden.

Prompting
So nennt man das „Befehlen geben“ an eine KI. Wer eine KI nutzt, schreibt eine Anweisung, Frage oder Aufgabe in ein Textfeld, damit die KI darauf reagiert. Diese Eingabe nennt man „Prompt“. Je klarer und konkreter der Prompt, desto hilfreicher ist meist die KI-Antwort.