Hvad betyder generativ AI?
Generativ AI refererer til kunstige intelligenssystemer, der kan skabe og generere helt ny data, indhold eller materiale på en selvstændig måde, i modsætning til AI der kun kan analysere eksisterende data.
Den generative AI fungerer ved at finde dybe mønstre og sammenhænge i store datamængder, som den er blevet trænet på. Ud fra disse indlærte mønstre kan AI’en selv producere nyt output, som den ikke direkte har set før, men som ligner det den har set under træningen.
Hvordan trænes generativ AI?
Den underliggende teknologi bag meget generativ AI er neurale netværk og deep learning. Disse neurale net trænes ved at “fodre” dem med enorme mængder af data indenfor et bestemt domæne. Det kan f.eks. være millioner af billeder af objekter, milliarder af sætninger af tekst eller tusindvis af timer musik.
Under træningen finder neuralnettet statistiske mønstre i dataene og indlærer de underliggende sammenhænge. På den måde opbygger det en intern repræsentation af verden, som gør det i stand til at skabe nyt fra denne model.
Typer af generativ AI
Nogle eksempler på generativ AI inkluderer:
- Tekstgenerering – Skabe ny sammenhængende tekst baseret på indlært sprogforståelse.
- Billedgenerering – Generere nye billeder ud fra indlært viden om visuelle objekter.
- Video/lyd – Generere nye videoer eller lyd vha. deep learning.
- 3D modellering – Designe nye 3D modeller og objekter.
- Computer vision – Generere beskrivelser af indhold i billeder.
Store sprogmodeller booster generativ AI
Meget af den generative AI, der oplever gennembrud lige nu, er baseret på såkaldte store sprogmodeller (LLM’er). Disse modeller trænes på enorme mængder tekstdata og opnår derigennem imponerende evner til at generere sprog.
Store sprogmodeller som GPT-3 og PaLM kan f.eks. skrive overbevisende tekster, besvare spørgsmål, skabe kode og meget mere. Sammen med andre generative teknikker åbner det op for helt nye anvendelsesmuligheder for AI.
Anvendelser af generativ AI
Nogle mulige anvendelser af generativ AI:
- Automatisk tekst- og indholdsproduktion
- Avancerede chatbots og digitale assistenter
- Generering af grafik, 3D-modeller mv. til design
- Syntetiske medie- og underholdningsindhold (deepfakes)
- Automatisk kodning og softwareudvikling
- Personaliserede anbefalinger og prædiktioner
Fordele og ulemper
Nogle af fordelene ved generativ AI er, at den kan:
- Automatisere tidkrævende manuelle opgaver
- Producere højkvalitets indhold på stort skala
- Personalisere indhold og ydelser i realtid
- Assistere mennesker kreativt med f.eks. design og kunst
Nogle af ulemperne og udfordringerne er:
- Risiko for bias, fejl og misinformation i indhold
- Spørgsmål om ophavsret og ejerskab
- Misbrug til f.eks. svindel og hacking
- Regulering kan være en udfordring
Der er med andre ord både enorme potentialer, men også vigtige overvejelser ved generativ AI, som vi kun lige har set begyndelsen på.
Fremtidsudsigter for generativ AI
De fleste eksperter er enige om, at generativ AI vil fortsætte med at vinde frem og blive mere og mere avanceret i de kommende år. Efterhånden som teknologien modnes, vil den for alvor begynde at disrupte mange brancher.
Store globale tech-virksomheder investerer massivt i udviklingen af generativ AI. Samtidig arbejdes der på at minimere problemerne med bias og fejlagtigt indhold. Så potentialet for generativ AI anses for at være næsten ubegrænset på længere sigt.
