Vad innebär generativ AI?
Generativ AI avser system för artificiell intelligens som kan skapa och generera helt nya data, innehåll eller material på ett autonomt sätt, till skillnad från AI som endast kan analysera befintliga data.
Generativ AI fungerar genom att hitta djupa mönster och relationer i stora mängder data som den har tränats på. Utifrån dessa inlärda mönster kan AI:n själv producera nya resultat som den inte direkt har sett tidigare, men som liknar det som den har sett under träningen.
Hur tränas generativ AI?
Den underliggande tekniken bakom höggenerativ AI är neurala nätverk och djupinlärning. Dessa neurala nätverk tränas genom att "mata" dem med enorma mängder data inom en specifik domän. Det kan röra sig om miljontals bilder av föremål, miljarder meningar i text eller tusentals timmar musik.
Under träningen hittar det neurala nätverket statistiska mönster i data och lär sig de underliggande sambanden. På så sätt bygger det upp en intern representation av världen som gör att det kan skapa något nytt utifrån denna modell.
Olika typer av generativ AI
Några exempel på generativ AI är
- Generering av text - Skapa ny sammanhängande text baserad på inlärd språkförståelse.
- Bildgenerering - Generera nya bilder från inlärd kunskap om visuella objekt.
- Video/audio - Generera nya videor eller ljud med hjälp av djupinlärning.
- 3D-modellering - Designa nya 3D-modeller och objekt.
- Datorseende - Skapa beskrivningar av innehållet i bilderna.
Stora språkmodeller ökar generativ AI
Mycket av den generativa AI som för närvarande upplever genombrott är baserad på så kallade stora språkmodeller (LLM). Dessa modeller tränas på enorma mängder textdata och uppnår en imponerande språkgenereringsförmåga.
Stora språkmodeller som GPT-3 och PaLM kan skriva övertygande texter, svara på frågor, skapa kod och mycket mer. Tillsammans med andra generativa tekniker öppnar detta upp för helt nya tillämpningar för AI.
Tillämpningar av generativ AI
Några möjliga tillämpningar av generativ AI:
- Automatisk text- och innehållsproduktion
- Avancerade chatbottar och digitala assistenter
- Generering av grafik, 3D-modeller etc. för design
- Syntetiskt medie- och underhållningsinnehåll (deepfakes)
- Automatisk kodning och programvaruutveckling
- Personliga rekommendationer och förutsägelser
För- och nackdelar
Några av fördelarna med generativ AI är att den kan:
- Automatisera tidskrävande manuella uppgifter
- Producera innehåll av hög kvalitet i stor skala
- Anpassa innehåll och tjänster i realtid
- Hjälpa människor kreativt med saker som design och konst
Några av nackdelarna och utmaningarna är:
- Risk för partiskhet, felaktigheter och felaktig information i innehållet
- Frågor om upphovsrätt och äganderätt
- Missbruk för t.ex. bedrägeri och hackning
- Reglering kan vara en utmaning
Generativ AI har med andra ord en enorm potential, men också viktiga aspekter som vi bara sett början på.
Framtidsutsikter för generativ AI
De flesta experter är överens om att generativ AI kommer att fortsätta att ta fart och bli allt mer avancerad under de kommande åren. I takt med att tekniken mognar kommer den att börja förändra många branscher på allvar.
Stora globala teknikföretag investerar kraftigt i utvecklingen av generativ AI. Samtidigt görs ansträngningar för att minimera problemen med partiskhet och felaktigt innehåll. Potentialen för generativ AI anses därför vara närmast obegränsad på lång sikt.
