Generative Künstliche Intelligenz (GAI) hat sich als eine transformative Technologie mit tiefgreifenden Auswirkungen auf verschiedene Branchen etabliert. Diese systematische Übersichtsarbeit untersucht die Anwendungen, Herausforderungen und ethischen Überlegungen generativer KI-Technologien in unterschiedlichen Sektoren, darunter Gesundheitswesen, Bildung, Wirtschaft und kreative Industrien. Nach PRISMA-Richtlinien analysierten wir 10 relevante Studien, die zwischen 2010 und 2025 veröffentlicht wurden, mit Schwerpunkt auf der Implementierung und den Auswirkungen generativer KI-Modelle wie ChatGPT, GANs und Large Language Models (LLMs). Unsere Ergebnisse zeigen, dass generative KI die Effizienz, Personalisierung und Innovation branchenübergreifend deutlich verbessert, gleichzeitig jedoch Bedenken bezüglich Datenschutz, Verzerrungen, Beschäftigungsauswirkungen und ethischen Fragen aufwirft. Im Gesundheitswesen revolutioniert GAI die medizinische Diagnostik, personalisierte Behandlungspläne und die Arzneimittelentdeckung. Im Bildungsbereich unterstützt sie personalisierte Lernerfahrungen und die Entwicklung von Lehrmaterialien. In der Wirtschaft transformiert sie den Kundenservice, betriebliche Arbeitsabläufe und Innovationsprozesse. Herausforderungen im Zusammenhang mit Verzerrungen, Datenschutz, Transparenz und technischen Einschränkungen bestehen jedoch in allen Bereichen fort. Diese Übersicht trägt zum fortlaufenden Dialog über den verantwortungsvollen Einsatz von KI bei und liefert wertvolle Einblicke für Forschende, Praktiker und Politikgestalter, die sich in der sich entwickelnden Landschaft generativer KI-Technologien zurechtfinden. Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit, Innovation mit ethischen Überlegungen und regulatorischen Rahmenbedingungen in Einklang zu bringen, um die Vorteile generativer KI zu maximieren und potenzielle Risiken zu minimieren.
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S. W. Bulus
F. Y. Ayankoya
Oluwabamise J. Adeniyi
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Bulus et al. (Mon,) untersuchten diese Fragestellung.
www.synapsesocial.com/papers/68c1b18b54b1d3bfb60e895c — DOI: https://doi.org/10.52589/ajste-mkvfgajo
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