Generativ AI er en type kunstig intelligens-teknologi, der bredt beskriver maskinlæringssystemer, der kan generere tekst, billeder, kode eller andre typer indhold.
Modellerne af generativ kunstig intelligens bliver i stigende grad indarbejdet i online værktøjer og chatbot som giver brugerne mulighed for at skrive spørgsmål eller instruktioner i et inputfelt, hvorpå AI-modellen vil generere et menneskelignende svar.
Modellerne af generativ kunstig intelligens de bruger en kompleks computerproces kendt som deep learning at analysere almindelige mønstre og arrangementer i store datasæt og derefter bruge denne information til at skabe nye og overbevisende resultater. Modellerne gør dette ved at inkorporere maskinlæringsteknikker kendt som neurale netværk, som er løst inspireret af den måde, den menneskelige hjerne behandler og fortolker information og derefter lærer af den over tid.
For at give et eksempel, fodring af en model af generativ kunstig intelligens med store mængder fortælling ville modellen over tid være i stand til at identificere og gengive elementer af en historie, såsom plotstruktur, karakterer, temaer, fortælleredskaber og så videre.
Modellerne af generativ kunstig intelligens de bliver mere sofistikerede, efterhånden som de data, de modtager og genererer, stiger, igen takket være teknikkerne til deep learning og neurale netværk under. Som et resultat, jo mere indhold genererer en skabelon generativ kunstig intelligens, jo mere overbevisende og menneskelignende bliver resultaterne.
Populariteten afgenerativ kunstig intelligens eksploderede i 2023, hovedsagelig takket være programmer ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Desuden den hurtige udvikling af teknologier kunstig intelligens, ligesom naturlig sprogbehandling, har gjortgenerativ kunstig intelligens tilgængelig for forbrugere og indholdsskabere i stor skala.
Store tech-virksomheder har været hurtige til at hoppe med på vognen, hvor Google, Microsoft, Amazon, Meta og andre alle har stillet deres egne udviklingsværktøjer op. generativ kunstig intelligens inden for et par måneder.
Der er mange værktøjer generativ kunstig intelligens, selvom tekst- og billedgenereringsmodellerne nok er de mest kendte. Modellerne af generativ kunstig intelligens de er typisk afhængige af, at en bruger giver en besked, der guider dem til at producere det ønskede output, det være sig tekst, et billede, en video eller et musikstykke, selvom det ikke altid er tilfældet.
Der er forskellige typer generative AI-modeller, der hver især er designet til specifikke udfordringer og opgaver. Disse kan groft klassificeres i følgende typer.
Transformer-based modelsTransformatorbaserede modeller er trænet i store datasæt for at forstå sammenhænge mellem sekventiel information, såsom ord og sætninger. Støttet af deep learning, disse AI-modeller har en tendens til at være velbevandret i NLP og forstå sprogets struktur og kontekst, hvilket gør dem velegnede til tekstgenereringsopgaver. ChatGPT-3 og Google Bard er eksempler på transformatorbaserede generative AI-modeller.
Generative adversarial networksGAN'er består af to neurale netværk kendt som en generator og diskriminator, som i det væsentlige arbejder mod hinanden for at skabe autentisk udseende data. Som navnet antyder, er generatorens rolle at generere et overbevisende output såsom et billede baseret på et forslag, mens diskriminatoren arbejder på at evaluere ægtheden af det nævnte billede. Med tiden forbedres hver komponent i deres respektive roller, hvilket giver mere overbevisende resultater. Både DALL-E og Midjourney er eksempler på GAN-baserede generative AI-modeller.
Variational autoencodersVAE'er bruger to netværk til at fortolke og generere data: i dette tilfælde er det en koder og en dekoder. Encoderen tager inputdataene og komprimerer dem til et forenklet format. Dekoderen tager derefter denne komprimerede information og rekonstruerer den til noget nyt, der ligner de originale data, men som ikke er helt det samme.
Et eksempel kunne være at lære et computerprogram at generere menneskeansigter ved hjælp af fotos som træningsdata. Med tiden lærer programmet at forenkle billeder af folks ansigter ved at reducere dem til nogle få vigtige funktioner, såsom størrelsen og formen af øjne, næse, mund, ører osv., og derefter bruge dem til at skabe nye ansigter.
Multimodal modelsMultimodale modeller kan forstå og behandle flere typer data på én gang, såsom tekst, billeder og lyd, hvilket giver dem mulighed for at skabe mere sofistikerede output. Et eksempel kunne være en AI-model, der kan generere et billede baseret på en tekstprompt, samt en tekstbeskrivelse af en billedprompt. FRA-E 2 e GPT-4 af OpenAI er eksempler på multimodale modeller.
For virksomheder er effektivitet uden tvivl den mest overbevisende fordel ved generativ kunstig intelligens, fordi den kan sætte virksomheder i stand til at automatisere specifikke opgaver og fokusere tid, energi og ressourcer på vigtigere strategiske mål. Dette kan føre til lavere lønomkostninger, øget driftseffektivitet og ny indsigt i, hvorvidt visse forretningsprocesser fungerer eller ej.
For fagfolk og indholdsskabere kan generative AI-værktøjer hjælpe med idégenerering, indholdsplanlægning og planlægning, søgemaskineoptimering, markedsføring, publikumsengagement, research og redigering og potentielt mere. Igen er den største foreslåede fordel effektivitet, fordi generative AI-værktøjer kan hjælpe brugerne med at reducere den tid, de bruger på bestemte opgaver, så de kan investere deres energi andre steder. Når det er sagt, forbliver manuel overvågning og kontrol af generative AI-modeller ekstremt vigtig.
Generativ AI har fundet fodfæste i adskillige industrisektorer og ekspanderer hurtigt til kommercielle og forbrugermarkeder. McKinsey vurderer at opgaver, der i øjeblikket udgør omkring 2030 % af arbejdstimerne i USA, inden 30 kunne automatiseres, takket være accelerationen af generativ kunstig intelligens.
I kundeservice hjælper AI-drevne chatbots og virtuelle assistenter virksomheder med at reducere svartider og hurtigt håndtere almindelige kundespørgsmål, hvilket reducerer byrden for personalet. Inden for softwareudvikling hjælper generative AI-værktøjer udviklere med at kode mere rent og effektivt ved at gennemgå kode, fremhæve fejl og foreslå potentielle løsninger, før de bliver til større problemer. I mellemtiden kan forfattere bruge generative AI-værktøjer til at planlægge, udarbejde og revidere essays, artikler og andet skriftligt arbejde, dog ofte med blandede resultater.
Brugen af generativ AI varierer fra branche til branche og er mere etableret i nogle end andre. Aktuelle og foreslåede brugssager omfatter følgende:
En stor bekymring ved brugen af generative AI-værktøjer – og især dem, der er tilgængelige for offentligheden – er deres potentiale til at sprede misinformation og skadeligt indhold. Virkningen af dette kan være vidtrækkende og alvorlig, fra videreførelsen af stereotyper, hadefulde ytringer og skadelige ideologier til skade på personlige og professionelle omdømme og truslen om juridiske og økonomiske konsekvenser. Det er endda blevet foreslået, at misbrug eller dårlig forvaltning af generativ kunstig intelligens kunne bringe den nationale sikkerhed i fare.
Disse risici har politikerne ikke undgået. I april 2023 foreslog Den Europæiske Union nye ophavsretsregler for generativ AI hvilket ville kræve, at virksomheder afslører ethvert ophavsretligt beskyttet materiale, der bruges til at udvikle generative værktøjer til kunstig intelligens. Disse regler blev godkendt i det lovudkast, der blev vedtaget af Europa-Parlamentet i juni, og som også omfattede strenge begrænsninger for brugen af kunstig intelligens i EU-medlemslande, herunder et foreslået forbud mod ansigtsgenkendelsesteknologi i realtid i offentlige rum.
Automatisering af opgaver via generativ AI rejser også bekymringer om arbejdsstyrke og jobfortrængning, som fremhævet af McKinsey. Ifølge konsulentgruppen kan automatisering forårsage 12 millioner karriereovergange mellem nu og 2030, med jobtab koncentreret inden for kontorsupport, kundeservice og madservice. Rapporten anslår, at efterspørgslen efter kontormedarbejdere kan "... falde med 1,6 millioner job, ud over tab på 830.000 for detailsælgere, 710.000 for administrative assistenter og 630.000 for kasserere."
Generativ AI og generel AI repræsenterer forskellige sider af samme mønt. Begge vedrører området kunstig intelligens, men førstnævnte er en undertype af sidstnævnte.
Generativ AI bruger forskellige maskinlæringsteknikker, såsom GAN, VAE eller LLM, til at generere nyt indhold fra modeller, der er lært fra træningsdata. Disse output kan være tekst, billeder, musik eller andet, der kan repræsenteres digitalt.
Kunstig generel intelligens, også kendt som kunstig generel intelligens, refererer bredt til begrebet computersystemer og robotteknologi, der besidder menneskelignende intelligens og autonomi. Dette er stadig science fiction-stoffet: tænk på Disney Pixars WALL-E, Sonny fra 2004's I, Robot eller HAL 9000, den ondsindede kunstige intelligens fra Stanley Kubricks 2001: A Space Odyssey. De fleste nuværende AI-systemer er eksempler på "smal AI", da de er designet til meget specifikke opgaver.
Som beskrevet ovenfor er generativ AI et underområde af kunstig intelligens. Generative AI-modeller bruger maskinlæringsteknikker til at behandle og generere data. Generelt refererer kunstig intelligens til begrebet computere, der er i stand til at udføre opgaver, der ellers ville kræve menneskelig intelligens, såsom beslutningstagning og NLP.
Maskinlæring er den grundlæggende komponent i kunstig intelligens og refererer til anvendelsen af computeralgoritmer på data med det formål at lære en computer at udføre en specifik opgave. Maskinlæring er den proces, der tillader kunstige intelligenssystemer at træffe informerede beslutninger eller forudsigelser baseret på indlærte mønstre.
Den eksplosive vækst af generativ AI viser ingen tegn på at aftage, og efterhånden som flere og flere virksomheder omfavner digitalisering og automatisering, ser generativ AI ud til at spille en central rolle i industriens fremtid. Egenskaberne ved generativ AI har allerede vist sig værdifulde i brancher som indholdsskabelse, softwareudvikling og medicin, og i takt med at teknologien fortsætter med at udvikle sig, vil dens applikationer og anvendelsesmuligheder udvides.
Når det er sagt, afhænger effekten af generativ AI på virksomheder, enkeltpersoner og samfundet som helhed af, hvordan vi håndterer de risici, det udgør. Sikre at kunstig intelligens bliver brugt etisk minimere skævhed, forbedre gennemsigtighed og ansvarlighed og støtte regeringsførelse af data vil være afgørende, mens det allerede har vist sig at være en udfordring at sikre, at reguleringen holder trit med den hurtige teknologiske udvikling. Ligeledes vil det være vigtigt at finde en balance mellem automatisering og menneskelig involvering, hvis vi håber at udnytte det fulde potentiale af generativ AI og samtidig afbøde eventuelle negative konsekvenser.
Ercole Palmeri
Coveware by Veeam vil fortsætte med at levere responstjenester til cyberafpresning. Coveware vil tilbyde kriminaltekniske og afhjælpende funktioner...
Forudsigende vedligeholdelse revolutionerer olie- og gassektoren med en innovativ og proaktiv tilgang til anlægsstyring...
Det britiske CMA har udsendt en advarsel om Big Techs adfærd på markedet for kunstig intelligens. Der…
Dekretet om "grønne huse", der er formuleret af Den Europæiske Union for at øge bygningers energieffektivitet, har afsluttet sin lovgivningsproces med...