ChatGPT und Dall-E sind Anwendungen des US-Unternehmens OpenAI. Sie gehören zu den aktuell bekanntesten generativen KI-Systemen. Ihre aktuellen Versionen basieren auf dem Large Language Modell GPT-4 (Generative Pre-Trained Transformer).

Maschinelles Lernen (engl. machine learning) ist ein Teilbereich der Informatik, der sich mit der Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, durch die Computer Muster erkennen, Objekte klassifizieren, Vorhersagen treffen und Entscheidungen treffen können.

Algorithmic bias ist eine systematische Verzerrung, die bei KI-Systemen auftreten und zu unfairen Entscheidungen führt. Ursachen können in fehlerhaften Modellen, nicht-repräsentativen Trainingsdaten liegen. Oftmals werden aber auch Verzerrungen aus der „realen Welt“ aufgegriffen und reproduziert.

Mehrschichtiges Lernen (engl. deep learning) ist eine spezialisierte, weiterentwickelte Form des maschinellen Lernens, bei dem die Funktionsweisen des menschlichen Gehirns imitiert werden. Durch Rückgriff auf große Mengen unstrukturierter Daten und den Einsatz von künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN) werden Maschienen dazu befähigt ohne menschliche Hilfe Entscheidungen zu treffen, getroffene Entscheidungen zu hinterfragen und neue Fähigkeiten zu erlernen. Deep Learning wird bereits vielfach eingesetzt bspw. Gesichtserkennung, digitalen Assistenten oder selbstfahrenden Autos. 

Große Sprachmodelle (engl. large language models) sind KI-Systeme, die durch maschinelles Lernen mit großen Datenmengen darauf trainiert werden, menschliche Sprache verstehen und zu generieren. Sie basieren auf Programmen, die von Gehirnstrukturen inspiriert sind und als künstliche neuronale Netzwerke bezeichnet werden.

Als Prompts werden die eingegebenen Texte (Fragen, Aufforderungen) bezeichnet, die zur Konversation mit einem KI-System wie ChatGPT dienen. Je konkreter ein Prompt formuliert ist, desto präziser ist die Antwort des KI-Tools. Klare Fragen, die Angabe von Kontext und konkreten Beispielen helfen dabei, genauere Antworten zu erhalten, die der eigenen Fragestellung entsprechen.