Vad innebär generativ AI?
Med generativ AI avses artificiella intelligenssystem som på ett autonomt sätt kan skapa och generera helt nya data, innehåll eller material, i motsats till AI som endast kan analysera befintliga data.
Generativ AI fungerar genom att hitta djupa mönster och korrelationer 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 den har sett under träningen.
Hur tränas generativ AI?
Den underliggande tekniken bakom höggradigt generativ AI är neurala nätverk och djupinlärning. Dessa neurala nätverk tränas genom att de "matas" 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 nätet statistiska mönster i data och lär sig de underliggande sambanden. På så sätt bygger det upp en intern representation av världen som gör det möjligt att skapa nya saker utifrån denna modell.
Typer av generativ AI
Några exempel på generativ AI är
- Generering av text - Skapa ny sammanhängande text baserad på inlärd språkförståelse.
- Generering av bilder - Generera nya bilder från inlärd kunskap om visuella objekt.
- Video/audio - Generera nya videor eller ljud med hjälp av djupinlärning.
- 3D-modellering - Utforma nya 3D-modeller och objekt.
- Datorseende - Skapa beskrivningar av innehåll i bilder.
Stora språkmodeller stärker generativ AI
Mycket av den generativa AI som för närvarande gör genombrott är baserad på så kallade stora språkmodeller (LLM). Dessa modeller tränas på enorma mängder textdata och uppnår imponerande språkgenereringsförmåga.
Stora språkmodeller som GPT-3 och PaLM kan till exempel 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:
- Automatiserad text- och innehållsproduktion
- Avancerade chatbots och digitala assistenter
- Generering av grafik, 3D-modeller etc. för konstruktion
- Syntetiskt innehåll från media och underhållning (deepfakes)
- Automatisk kodning och programvaruutveckling
- Personliga rekommendationer och förutsägelser
Fördelar och nackdelar
Några av fördelarna med generativ AI är att den kan:
- Automatisera tidskrävande manuella uppgifter
- Producera högkvalitativt innehåll i stor skala
- Anpassa innehåll och tjänster i realtid
- Hjälpa människor på ett kreativt sätt med t.ex. design och konst
Några av nackdelarna och utmaningarna är följande:
- 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
Med andra ord finns det både enorma potentialer men också viktiga överväganden med generativ AI som vi bara har börjat se.
Framtidsutsikter för generativ AI
De flesta experter är överens om att generativ AI kommer att fortsätta att utvecklas och bli allt mer avancerad under de kommande åren. I takt med att tekniken mognar kommer den på allvar att börja störa många branscher.
Stora globala teknikföretag investerar kraftigt i utvecklingen av generativ AI. Samtidigt arbetar man för att minimera problemen med bias och felaktigt innehåll. Potentialen för generativ AI anses därför vara närmast obegränsad på lång sikt.
