Google besitzt mit Bard bereits einen KI-basierten Chatbot. Nun hat der Suchmaschinen-Konzern seinen Nachfolger, das KI-System Gemini, um eine neue Funktion erweitert, die die Interaktion mit generierten Inhalten verbessert. Die neue Funktion namens „Canvas“ ermöglicht es Nutzerinnen und Nutzern, KI-generierte Inhalte direkt zu bearbeiten und zu optimieren. Die Einführung erfolgt zunächst auf Englisch, weitere Sprachen wie Deutsch sollen zeitnah folgen.
Mit der Weiterentwicklung von Gemini stellt sich Google dem intensiven Wettbewerb im Bereich Künstliche Intelligenz. Neben OpenAI und Microsoft sieht sich das Unternehmen auch neuen Herausforderern aus China wie DeepSeek gegenüber.
KI-Chatbot Gemini: Mehr als nur „Prompts“
Bisher wurden KI-Modelle wie Gemini oder ChatGPT hauptsächlich über sogenannte „Prompts“ gesteuert – Texteingaben, mit denen man der KI eine Frage stellt oder eine Anweisung gibt. Die Qualität der generierten Antworten hängt dabei maßgeblich von der Klarheit und Präzision der Eingabe ab.
Mit „Canvas“ wird dieses Prinzip nun erweitert: Während weiterhin ein Prompt als Ausgangspunkt dient, entfällt die Notwendigkeit, für Änderungen an der KI-Antwort einen neuen Prompt einzugeben. Stattdessen können Anpassungen direkt in der erzeugten Antwort vorgenommen werden.
Debugging und Programmcode-Optimierung
Änderungen lassen sich direkt im ersten Entwurf vornehmen. Beispielsweise kann die Überschrift „Plan zum Erlernen des Periodensystems der chemischen Elemente“ um die Ergänzung „für meine 12-jährige Tochter“ erweitert werden. „Canvas“ erkennt diese Anpassung in Echtzeit und passt den nachfolgenden Text entsprechend kindgerecht an. Darüber hinaus können Nutzer die Tonalität oder Länge einzelner Abschnitte ändern – etwa durch eine Aufforderung, einen markierten Absatz kürzer, professioneller oder informeller zu gestalten.
Doch „Canvas“ geht über die reine Textbearbeitung hinaus: Die Funktion kann auch für das Erstellen und Optimieren von Programmcode genutzt werden. Neben der Generierung von Code unterstützt das System Entwicklerinnen und Entwickler auch bei der Fehlersuche (Debugging) und der Erklärung bestehender Code-Strukturen.
