Hvad er generativ AI?
Generativ AI er en form for kunstig intelligens, der kan producere tekst, billeder og varieret indhold baseret på de data, den er uddannet på.
Forklaring af generativ AI
Generativ AI refererer til modeller med kunstig intelligens, der er designet til at generere nyt indhold i form af skrevet tekst, lyd, billeder eller videoer. Applikationer og anvendelseseksempler er vidt og bredt. Generativ AI kan bruges til at skabe en kort historie baseret på en bestemt forfatters stil, generere et realistisk billede af en person, der ikke eksisterer, komponere en symfoni i stil med en berømt komponist eller skabe et videoklip fra en simpel tekstbeskrivelse.
For bedre at forstå det unikke ved generativ AI, er det nyttigt at forstå, hvordan det adskiller sig fra andre typer af AI, programmering og machine learning:
Traditionel AI refererer til AI-systemer, der kan udføre specifikke opgaver ved at følge forudbestemte regler eller algoritmer. Det er primært regelbaserede systemer, der ikke kan lære af data eller forbedre sig over tid. Generativ AI kan derimod lære af data og generere nye datainstanser.
Maskinindlæring gør det muligt for et system at lære af data i stedet for gennem eksplicit programmering. Med andre ord er machine learning den proces, hvor et computerprogram kan tilpasse sig og lære af nye data selvstændigt, hvilket resulterer i opdagelsen af tendenser og indsigt. Generativ AI gør brug af maskinindlæringsteknikker til at lære af og skabe nye data.
Samtalebaseret AI gør det muligt for maskiner at forstå og reagere på det menneskelige sprog på en menneskelignende måde. Mens generativ AI og samtalebaseret AI kan virke ens – især når generativ AI bruges til at generere menneskelignende tekst – ligger deres primære forskel i deres formål. Samtalebaseret AI bruges til at skabe interaktive systemer, der kan indgå i menneskelignende dialog, mens generativ AI er bredere og omfatter oprettelse af forskellige datatyper, ikke kun tekst.
Kunstig generel intelligens (AGI) henviser til meget autonome systemer – i øjeblikket hypotetiske – der kan overgå mennesker på det mest økonomisk værdifulde arbejde. Hvis det blev realiseret, ville AGI være i stand til at forstå, lære, tilpasse og implementere viden på tværs af en bred vifte af opgaver. Generativ AI kan være en komponent i sådanne systemer, men det svarer ikke til AGI. Generativ AI fokuserer på at skabe nye datainstanser, hvorimod AGI betegner et bredere niveau af autonomi og kapacitet.
Hvad adskiller generativ AI fra hinanden?
Generativ AI har evnen til at generere nye datainstanser i forskellige typer, ikke kun tekst. Dette gør generativ AI nyttig til at designe virtuelle assistenter, der genererer menneskelignende svar, udvikle videospil med dynamisk og udviklende indhold og endda generere syntetiske data til træning af andre AI-modeller, især i scenarier, hvor indsamling af data fra den virkelige verden kan være udfordrende eller upraktisk.
Generativ AI har allerede en dybtgående indvirkning på forretningsapplikationer. Det kan drive innovation, automatisere kreative opgaver og give personlige kundeoplevelser. Mange virksomheder ser generativ AI som et kraftfuldt nyt værktøj til at skabe indhold, løse komplekse problemer og transformere den måde, som kunder og medarbejdere interagerer med teknologi.
Sådan fungerer generativ AI
Generativ AI arbejder på principperne for maskinindlæring, en gren af kunstig intelligens, der gør det muligt for maskiner at lære af data. Men i modsætning til traditionelle maskinindlæringsmodeller, der lærer mønstre og træffer forudsigelser eller beslutninger baseret på disse mønstre, tager generativ AI et skridt videre — den lærer ikke kun af data, men skaber også nye datainstanser, der efterligner egenskaberne af inputdataene.
På tværs af de store generative AI-modeller – nærmere beskrevet nedenfor – er det generelle workflow for at sætte generativ AI i arbejde som følger:
Dataindsamling: Der indsamles et stort datasæt med eksempler på, hvilken type indhold der skal genereres. For eksempel et datasæt af billeder til generering af realistiske billeder eller et datasæt af tekst til generering af sammenhængende sætninger.
Modeltræning: Den generative AI-model er konstrueret ved hjælp af neurale netværk. Modellen trænes på det indsamlede datasæt for at lære de underliggende mønstre og strukturer i dataene.
Generering: Når modellen er trænet, kan den generere nyt indhold ved prøvetagning fra det latente rum eller gennem et generatornetværk afhængigt af den anvendte model. Det genererede indhold er en syntese af, hvad modellen har lært af træningsdataene.
Præcisering: Afhængigt af opgaven og applikationen kan det genererede indhold blive yderligere præciseret eller efterbehandlet for at forbedre dets kvalitet eller opfylde specifikke krav.
Hjørnestenen i generativ AI er dyb læring, en type maskinlæring , der efterligner den menneskelige hjerne i behandlingen af data og skaber mønstre for beslutningstagning. Dybe læringsmodeller bruger komplekse arkitekturer kendt som kunstige neurale netværk. Sådanne netværk består af mange indbyrdes forbundne lag, der behandler og overfører information, der efterligner neuroner i den menneskelige hjerne.
Typer af generativ AI
Typer af generativ AI er forskellige, hver med unikke egenskaber og egnet til forskellige applikationer. Disse modeller falder primært ind under følgende tre kategorier:
- Transformer-baserede modeller: For tekstgenerering har transformerbaserede modeller som GPT-3 og GPT-4 været instrumentale. De anvender en arkitektur, der gør det muligt for dem at overveje hele konteksten af inputteksten, så de kan generere meget sammenhængende og kontekstuelt passende tekst.
- Generative fjendtlige netværk (GANs): GANs består af to dele, en generator og en diskriminator. Generatoren opretter nye datainstanser, mens diskriminatoren evaluerer disse forekomster for ægthed. Dybest set, de to dele engagerer sig i et spil, hvor generatoren stræber efter at skabe data, som diskriminatoren ikke kan skelne fra de reelle data, og diskriminatoren forsøger at blive bedre til at spotte de falske data. Med tiden bliver generatoren dygtig til at skabe meget realistiske dataforekomster.
- Variationelle autoencodere (VAE'er): VAE'er repræsenterer en anden type generativ model, der udnytter principperne for statistisk inferens. De arbejder ved at kode inputdata ind i et latent rum (en komprimeret repræsentation af dataene) og derefter afkode denne latente repræsentation for at generere nye data. Indførelsen af en tilfældighedsfaktor i kodningsprocessen gør det muligt for VAE'er at generere forskellige, men lignende datainstanser.
Mens transformerbaserede modeller, VAEs og GANs repræsenterer nogle af de mest almindelige typer af generative AI-modeller, der i øjeblikket anvendes, findes der også andre modeller. To modeller er værd at overveje, herunder autoregressive modeller, som forudsiger fremtidige datapunkter baseret på tidligere modeller og normalisering af flowmodeller, som bruger en række transformationer til at modellere komplekse datadistributioner
Udforsk det seneste om generativ AI
Indholdsskabere og virksomhedsledere har et væld af nye muligheder lige ved hånden. Find ud af, hvordan du bruger generativ AI til at skabe mere end bare tekst.
Udforsk det nyeste om generativ AI
Indholdsskabere og virksomhedsledere har et væld af nye muligheder lige ved hånden. Find ud af, hvordan du bruger generativ AI til at skabe mere end bare tekst.
Eksempler på og brug af generativ AI
Eksempler og anvendelseseksempler på generativ AI vokser i antal. Med sin unikke evne til at skabe nye datainstanser fører generativ AI til forskellige og interessante applikationer på tværs af følgende sektorer:
Kunst og underholdning: Generativ AI er blevet brugt til at skabe unikke kunstværker, komponere musik og endda generere scripts til film. Specialiserede platforme er blevet oprettet, der bruger generative algoritmer til at forvandle brugerindsendte billeder til kunstværker i stil med berømte malere. Andre platforme bruger convolutional neurale netværk til at generere drømme-lignende, meget indviklede billeder. Dybe læringsmodeller kan generere musikalske kompositioner med flere instrumenter, der spænder over en bred vifte af stilarter og genrer. Og med de rigtige prompter kan generativ AI bruges til at generere filmmanuskripter, romaner, digte og stort set enhver form for litteratur tænkelig.
Teknologi og kommunikation: Inden for teknologi og kommunikation bruges generativ AI til at producere menneskelignende tekstsvar, hvilket gør chatbotten mere engagerende og i stand til at opretholde mere naturlige og udvidede samtaler. Det er også blevet brugt til at skabe mere interaktive og engagerende virtuelle assistenter. Modellens evne til at generere menneskelignende tekst gør disse virtuelle assistenter langt mere sofistikerede og hjælpsomme end tidligere generationer af virtuel assistentteknologi.
Design og arkitektur: Generativ AI bruges til at generere designmuligheder og ideer til at hjælpe grafiske designere med at skabe unikke designs på kortere tid. Generativ AI er også blevet brugt af arkitekter til at generere unikke og effektive plantegninger baseret på relevante træningsdata.
Videnskab og medicin: Inden for biovidenskab bruges generativ AI til at designe nye stofkandidater, hvilket reducerer opdagelsesfaserne til et spørgsmål om dage i stedet for år. Til medicinsk billeddannelse bruges GANs nu til at generere syntetiske hjerne-MRI-billeder til træning af AI. Dette er især nyttigt i scenarier, hvor data er sparsomme på grund af bekymringer om privatlivets fred.
E-handel: Virksomheder bruger GANs til at skabe hyperrealistiske 3D-modeller til annoncering. Disse AI-genererede modeller kan tilpasses til den ønskede demografi og æstetik. Generative algoritmer bruges også til at producere personaliseret marketingindhold, hvilket hjælper virksomheder med at kommunikere mere effektivt med deres kunder.
Udfordringer i forbindelse med implementering af generativ AI
Udfordringerne i forbindelse med implementeringen af generativ kunstig intelligens spænder over en række tekniske og etiske problemer, der skal tages op, efterhånden som teknologien bliver mere udbredt. Her udforsker vi nogle af de primære udfordringer, som organisationer står over for i dag.
Datakrav: Generative AI-modeller kræver en betydelig mængde relevante data af høj kvalitet for at kunne træne effektivt. Det kan være en udfordring at erhverve sådanne data, især på områder, hvor data er sparsomme, følsomme eller beskyttede, f.eks. inden for sundhedsvæsenet eller finanssektoren. Desuden kan det være en kompleks opgave at sikre mangfoldigheden og repræsentativiteten af dataene for at undgå skævheder i det genererede output. En løsning på denne udfordring kunne være brugen af syntetiske data – kunstigt skabte data, der efterligner egenskaberne ved reelle data. I stigende grad har nichevirksomheder specialiseret sig i at generere syntetiske data, der kan bruges til AI-træning, samtidig med at privatlivets fred og fortrolighed bevares.
Træningskompleksitet: Træning af generative AI-modeller, især de mere komplekse modeller som GANs eller transformerbaserede modeller, er beregningsmæssigt intensive, tidskrævende og dyre. Det kræver betydelige ressourcer og ekspertise, som kan være en barriere for mindre organisationer eller dem nye til AI. Distribueret træning, hvor træningsprocessen er opdelt på flere maskiner eller GPU'er, kan hjælpe med at fremskynde processen. Også overførsel læring, en teknik, hvor en forududdannet model er finjusteret på en bestemt opgave, kan reducere træningens kompleksitet og ressourcekrav.
Styring af output: Styring af output af generativ AI kan være udfordrende. Generative modeller kan generere indhold, der er uønsket eller irrelevant. For eksempel kunne AI-modeller skabe tekst, der er imaginær, forkert, stødende eller partisk. Forbedring af modellens træning ved at levere mere forskelligartede og repræsentative data kan hjælpe med at håndtere dette problem. Desuden kan implementeringsmekanismer til filtrering eller kontrol af det genererede indhold sikre dets relevans og hensigtsmæssighed.
Etiske bekymringer: Generativ AI giver anledning til flere etiske bekymringer, især med hensyn til ægtheden og integriteten af det genererede indhold. Deepfakes, skabt af GANs, kan misbruges til at sprede misinformation eller til svigagtige aktiviteter. Generative tekstmodeller kan anvendes til at skabe vildledende nyhedsartikler eller falske anmeldelser. Etablering af robuste etiske retningslinjer for brugen af generativ AI er afgørende. Teknologier som digital vandmærkning eller blockchain kan hjælpe med at spore og autentificere AI-genereret indhold. Udvikling af kunstig intelligens blandt offentligheden kan også mindske risikoen for misinformation eller svig.
Lovgivningsmæssige hindringer: Der mangler klare lovgivningsmæssige retningslinjer for brugen af generativ AI. Efterhånden som AI fortsætter med at udvikle sig hurtigt, har love og regler svært ved at følge med, hvilket fører til usikkerheder og potentielle retstvister.
Der er behov for løbende dialog og samarbejde mellem teknologer, politiske beslutningstagere, juridiske eksperter og samfundet som helhed for at udforme omfattende og effektive lovgivningsmæssige rammer. Disse bør sigte mod at fremme ansvarlig brug af AI, samtidig med at risiciene mindskes.
Historik for generativ AI
Historien om generativ AI har været præget af flere centrale udviklinger og milepæle. I 1980'erne begyndte dataforskere at bevæge sig ud over de foruddefinerede regler og algoritmer af traditionel AI, begyndte at plante frøene til en generativ tilgang med udvikling af enkle generative modeller som Naive Bayes klassifikator.
Senere i 1980'erne og 1990'erne kom introduktionen af modeller som Hopfield Networks og Boltzmann maskiner med det formål at skabe neurale netværk, der kan generere nye data. Men skalering op til store datasæt var vanskeligt, og spørgsmål som den forsvindende gradient problem gjorde det vanskeligt at træne dybe netværk.
I 2006 løste Restricted Boltzmann Machine (RBM) det forsvindende graenseproblem, hvilket gjorde det muligt at fortraenge lag i et dybt neuralt net. Denne tilgang førte til udviklingen af dybe trosnetværk, en af de tidligste dybe generative modeller.
I 2014 blev det generative modstandernetværk (GAN) introduceret, hvilket demonstrerede en imponerende evne til at generere realistiske data, især billeder. Omkring samme tid blev den variationelle autoencoder (VAE) introduceret, hvilket tilbød en probabilistisk tilgang til autoencodere, der understøttede en mere principfast ramme for generering af data.
I slutningen af 2010'erne steg de transformerbaserede modeller, især inden for natural language processing (NLP). Modeller som generative præ-træning transformere (GPT) og Bidirectional Encoder Repræsentationer fra Transformers (BERT) revolutionerede NLP med en evne til at forstå og generere menneske-lignende tekst.
I dag er generativ AI et levende felt med aktiv forskning og forskellige applikationer. Teknologien fortsætter med at udvikle sig, med nyere modeller som GPT-4, og DALL-E skubber grænserne for, hvad AI kan generere. Der er også et stigende fokus på at gøre generativ AI mere kontrollerbar og etisk ansvarlig.
Historien om generativ AI er et vidnesbyrd om de enorme fremskridt i AI i de seneste årtier. Det demonstrerer kraften ved at kombinere robuste teoretiske fundamenter med innovative praktiske anvendelser. Fremadrettet vil lektierne fra denne historie tjene som en guide til at udnytte potentialet i generativ AI ansvarligt og effektivt og forme en fremtid, hvor AI forbedrer den menneskelige kreativitet og produktivitet på hidtil usete måder.
Konklusion
Allerede nu er generativ AI – et udtryk, der engang kan have virket som et koncept trukket lige ud af science fiction – blevet en integreret del af vores hverdag. Det er fremkomsten inden for det større område af AI repræsenterer et betydeligt spring fremad. Til mulighederne i traditionel AI – som kan lære af data, træffe beslutninger og automatisere processer – det tilføjer styrken i skabelsen. Denne innovation baner vejen for applikationer, der tidligere var utænkelige.
For virksomheder på tværs af alle brancher fører generativ AI vejen til fremkomsten af ægte "business AI", der er i stand til at hjælpe organisationen med at automatisere processer, forbedre kundernes interaktioner og øge effektiviteten på utallige måder. Fra at generere realistiske billeder og animationer til spilindustrien til at skabe virtuelle assistenter, der kan udarbejde e-mails eller skrive kode til at skabe syntetiske data til forsknings- og uddannelsesformål, kan business AI hjælpe virksomheder med at forbedre ydeevnen på tværs af forretningsområder og drive vækst godt ind i fremtiden.