Mit dem Gemini-KI-Modell konkurriert Google als beliebtester KI-Chatbot. Als multimodales Sprachmodell sollte Google Gemini vielseitiger und leistungsfähiger sein als die Konkurrenz.

Wir stellen Gemini und die Varianten Ultra, Pro und Nano vor und ziehen einen Vergleich zu ChatGPT — 4.

Große Technologieunternehmen, die im Bereich KI konkurrieren

Seit OpenAI am 21. November 2022 den KI-Chatbot ChatGPT – 3 vorgestellt hat, herrscht unter den großen Technologieunternehmen ein echter Wettbewerb. Es geht um nichts weniger als die Dominanz im KI-Sektor oder die Position des beliebtesten KI-Chatbots.

Während Microsoft auf ChatGPT setzt und seit dem 21. Dezember 2023 die in Microsoft Edge integrierte ChatGPT-4-Version für den in Microsoft Edge integrierten Bing Chat verwendet, veröffentlichte Google seinen eigenen Chatbot Bard als Beta-Version. Seitdem testen sich auch deutsche Nutzer durch die Angebote und machen sich ein Bild davon, wie ChatGPT — 3.5 oder ChatGPT — 4, Bing Chat und Google Bard sie im Arbeitsalltag unterstützen können. Unser Tipp: Oft ist es hilfreich, allen Chatbots die gleiche Aufgabe zu geben (im Fachjargon: prompt) und aus den einzelnen Ergebnissen eine ganz eigene Version zu bauen. Denn: Bisher hat kein Chatbot (uns) auf ganzer Linie überzeugt.

Das könnte sich aber bald ändern: Anfang Dezember 2023 stellte Google das Gemini-KI-Modell vor. Es hat sich zum Ziel gesetzt, den Wettbewerb der Chatbots zu gewinnen und so für klare Bedingungen zu sorgen.

Was ist Google Gemini?

Google Gemini ist ein fortschrittliches, multimodales Sprachmodell. Es unterscheidet sich von herkömmlichen Modellen durch seine Fähigkeit, verschiedene Arten von Informationen — einschließlich Text, Audio, Bilder und Video — nahtlos zu verallgemeinern, zu verstehen, zu verarbeiten und zu kombinieren. Diese Multimodalität macht es zu einem vielseitigeren und leistungsfähigeren Werkzeug in der Welt der künstlichen Intelligenz.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Sprachmodellen, die sich häufig auf einen einzigen Informationstyp konzentrieren, kann Google Gemini komplexe Aufgaben bewältigen, für die mehrere Informationsquellen erforderlich sind. Gemini ist beispielsweise in der Lage, sowohl Bilder als auch Texte zu analysieren und daraus verwandte Informationen zu extrahieren. Es kann auch gesprochene Anweisungen in Videos verstehen und darauf reagieren, was in zahlreichen Anwendungen nützlich sein kann, von der automatisierten Videoanalyse bis hin zur Verbesserung der Benutzerinteraktionen.

Google Gemini basiert auf der neuesten KI-Technologie, die eine tiefere und umfassendere Verarbeitung verschiedener Datentypen ermöglicht. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen und adaptiver Netzwerke erreicht Gemini ein hohes Maß an Genauigkeit und Vielseitigkeit.

Gemini Ultra, Gemini Pro und Gemini Nano

Gemini 1.0, die erste Version von Googles neuem KI-Modell, ist in drei verschiedenen Versionen erhältlich: Gemini Ultra, Gemini Pro und Gemini Nano. Sie bieten jeweils unterschiedliche Leistungsstufen und eignen sich für unterschiedliche Anwendungsbereiche. Hier ein kurzer Überblick:

• Gemini Ultra ist das fortschrittlichste Modell der Reihe. Es ist mit höchster Rechenleistung und umfangreichen Datenverarbeitungsmöglichkeiten ausgestattet und eignet sich daher besonders für komplexe Aufgaben wie die Analyse großer Datensätze oder die Entwicklung anspruchsvoller KI-Anwendungen.
• Gemini Pro ist eine etwas weniger leistungsstarke, aber immer noch sehr effektive Version. Es bietet ein ausgewogenes Verhältnis von Leistung und Effizienz und ist ideal für mittlere Unternehmen und fortgeschrittene Anwendungen, die weniger Rechenleistung benötigen.
• Gemini Nano ist das Einstiegsmodell der Serie. Es richtet sich an kleinere Unternehmen und einzelne Entwickler, die mit grundlegenden KI-Funktionen arbeiten möchten. Trotz begrenzter Kapazitäten bietet Gemini Nano eine solide Grundlage für einfache KI-Anwendungen und automatisierte Prozesse.

Die Gemini-Serie deckt somit ein breites Spektrum an Anforderungen ab — von High-End-Anforderungen bis hin zu einfachen, kostengünstigen Lösungen, je nach den spezifischen Anforderungen und Ressourcen der Benutzer.

Google Gemini gegen ChatGPT

Sowohl Google Gemini als auch ChatGPT sind fortschrittliche KI-Modelle. Der größte Unterschied liegt in ihren Fähigkeiten und Anwendungsbereichen. Google Gemini zeichnet sich einerseits durch seine multimodale Fähigkeit aus und eignet sich daher besonders für Aufgaben, die eine umfassende Analyse und Integration verschiedener Informationsquellen erfordern. Gemini kann beispielsweise komplexe Daten aus verschiedenen Medien kombinieren und analysieren.

ChatGPT hingegen ist ein textbasiertes Modell, das sich auf die Verarbeitung und Generierung von Sprache spezialisiert hat. Das KI-Tool beeindruckt durch die Interaktion mit Benutzern, das Verstehen und Beantworten von Fragen, das Schreiben von Texten und das Simulieren von Gesprächen. Es fehlt jedoch die Fähigkeit, andere Datenformen wie Bilder oder Videos direkt zu verarbeiten.

Auf der Präsentationsseite seines eigenen Gemini-KI-Modells führt Google selbst einen Vergleich durch und betrachtet dabei insbesondere die Versionen Gemini Ultra und GPT – 4 im Hinblick auf verschiedene Benchmarks. Das Ergebnis ist nicht überraschend: In den meisten Benchmark-Märkten übertrifft Gemini Ultra seinen Konkurrenten.

Wie kann man Google Gemini verwenden?

An dieser Stelle fragen Sie sich vielleicht, wie Unternehmen Google Gemini für sich selbst nutzen können. Wir haben einige Anwendungsfälle zusammengestellt, die für kleine und mittlere Unternehmen relevant sein könnten:

• Optimierung von Dienstleistungen und Produkten:
  Es wäre denkbar, Google Gemini zu verwenden, um Kundenanfragen automatisch zu beantworten. Google könnte Gemini auch dabei helfen, Kundenfeedback aus verschiedenen Quellen zu analysieren, darunter E-Mails, soziale Medien oder Bewertungsplattformen. Dienstleistungen, aber auch Produkte, könnten dann auf dieser Grundlage verbessert werden.
• Marketing:
  Es wäre möglich, vorhandenes Marketingmaterial analysieren und anpassen zu lassen oder sogar völlig neues Material zu erstellen. Es ist auch möglich, Markentrends in sozialen Medien durch kombinierte Bild- und Texterkennung zu analysieren und zu überwachen.
• Automatisierte Dokumentenverarbeitung:
  Um Daten nicht manuell verarbeiten zu müssen, könnte Google Gemini verwendet werden, um Informationen aus verschiedenen Dokumenttypen (Textdokumente, PDFs, Bilder) zu erkennen und zu extrahieren. Rechnungen, Bestellungen und andere Geschäftsdokumente könnten ebenfalls automatisch verarbeitet werden.
• Sprachgesteuerte Anwendungen:
  Mit Hilfe von Google Gemini könnten Unternehmen sprachgesteuerte Systeme für interne Prozesse oder Kundeninteraktionen entwickeln. Sprach- und Bilderkennung könnten auch die Zugänglichkeit von Diensten verbessern, insbesondere für Menschen, die nichts sehen können.
• Überwachung und Sicherheit:
  Gemini könnte auch verwendet werden, um Video- und Audiodaten in Sicherheitssystemen zu analysieren und so ungewöhnliche Aktivitäten zu identifizieren. Eine automatisierte Überwachung von Operationssälen oder Inventaren wäre ebenfalls möglich.
• Personalisierte Kundenerlebnisse:
  Auf E-Commerce-Plattformen könnte Gemini Produkte empfehlen, die auf Kundeninteraktionen mit verschiedenen Arten von Medien basieren. Das Nutzerverhalten auf Websites könnte auch durch die Kombination von Text- und Bildanalysen besser untersucht werden.

Diese Beispiele sind nur erste Ideen, die zum jetzigen Zeitpunkt noch nicht in der Praxis getestet wurden. Sie zeigen jedoch bereits, wie die multimodalen Funktionen von Google Gemini in verschiedenen Geschäftsbereichen genutzt werden können. Den Experimentiermöglichkeiten sind keine Grenzen gesetzt — zumindest solange die geltenden Datenschutzanforderungen erfüllt werden.

Sind Daten bei Google Gemini sicher?

Wie so oft ist die Frage des Datenschutzes nicht so einfach zu beantworten. Google selbst gibt an, dass Kundendaten nicht zum Trainieren der eigenen KI-Modelle verwendet werden. Dies wird sowohl in der Hauptankündigung zu Google Gemini als auch in den häufig gestellten Fragen betont. Vor allem steht jedoch die allgemeine Datenschutzrichtlinie von Google — und sie besagt, dass die gesammelten Informationen zur Verbesserung der Dienste verwendet werden können. Demnach könnten Kundendaten zumindest indirekt zur Verbesserung des Modells verwendet werden.

Gemini bietet Benutzern derzeit auch keine Kontrollmöglichkeiten, um Daten in einer einzigen Region zu speichern. Dies könnte unter Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO besonders problematisch sein. Google bietet zumindest verschiedene Tools zur Überwachung und Protokollierung der API-Nutzung an, was sicherlich ein gewisses Maß an Kontrolle über die Datensicherheit ermöglicht

Wenn es um Datensicherheitspraktiken geht, überträgt Google die Verantwortung weitgehend auf den Nutzer. Grundsätzlich kann jedoch davon ausgegangen werden, dass Google als riesiges Technologieunternehmen hohe Sicherheitsstandards anwendet.

Gemini-Ära — das sind Googles weitere Pläne

Google hat ehrgeizige Pläne, sein fortschrittliches KI-Modell Gemini in seine Produktpalette zu integrieren. Ein Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung bestehender Dienste und der Entwicklung neuer Anwendungen. Gemini wird bereits in einigen Kernprodukten verwendet, beispielsweise verwendet Google Bard eine weiterentwickelte Version von Gemini Pro, um die Verständnisfähigkeit und die Planungsfähigkeiten zu verbessern. Google möchte Gemini Ultra jedoch auch zeitnah in ein erweitertes Bard-Erlebnis integrieren.

Mit dem Pixel 8 Pro hat Google bereits ein erstes Smartphone entwickelt, das speziell für die Nutzung von Gemini Nano konzipiert ist. Funktionen wie das Zusammenfassen in der Rekorder-App und intelligente Antworten in Gboard sind bereits darin integriert.

Darüber hinaus wird Gemini in den kommenden Monaten Funktionen in anderen Produkten und Diensten wie Google Ads und Chrome unterstützen. Diese Integrationen deuten darauf hin, dass Google mit Gemini ein umfassenderes und nahtloseres KI-Erlebnis für die gesamte Produktpalette anstrebt. Dies könnte sowohl für Endnutzer als auch für Unternehmen einige Vorteile bieten.

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Weitere Informationen:
Google, Google, Google, reference.legal, Search Enginge Journal
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