Generativ AI Defineret: Hvad det betyder, og hvordan det virker

Generativ AI er en type AI-teknologi, der genererer indhold som svar på prompter, der er indtastet af brugere, og trækker fra mønstre i eksisterende data, som den blev "trænet" på. Dens komplekse forudsigende algoritmer kan bruges til at skabe tekst, videoer, billeder og mere, eller blot til at interagere med en bruger i overbevisende menneskelige samtaler på platforme som ChatGPT.

På trods af at det er en relativt ny AI-teknologi, der rammer mainstream i 2022 med ChatGPT's offentlige udgivelse, udvikler GenAI-feltet sig hurtigt, med en omfattende adoption allerede en realitet på tværs af mange industrier. I dag bruges det almindeligvis til at drive chatbots, kodningsassistentværktøjer, oversættelsesapps, grafiske designplatforme og mere.

Hvad betyder generativ AI for fremtidens teknologi? Det er en ret stor sag. GenAI-værktøjer kan udføre tidskrævende menneskelige opgaver på få sekunder og til meget lave omkostninger. Det har potentialet til at forbedre menneskelig produktivitet og innovation på utallige måder. For eksempel fører GenAI tilstore gennembrudi kræftdetektion ved at analysere billeder af væv.

Det ændrer også, hvordan vi surfer på nettet, hvor AI-kapaciteter gradvist bliver integreret i store webbrowseresom Google Chrome, og det vil sandsynligvis muliggøre hurtig udvikling af Internet of Things (IoT) feltet ved at tilbyde nye til de fysiske enheder, vi bruger hver dag (f.eks. smart home-teknologi) til at kommunikere med internettet.

Sådan fungerer generativ AI

Mens den indre funktion af GenAI-programmer er ekstremt komplekse, er den simple version, at de analyserer en brugers prompt og genererer et passende output baseret på mønstre lært fra enorme mængder træningsdata - inklusive tekst, billeder og andre medier hentet fra internettet, bøger og mere.

Med andre ord forudsiger GenAI den mest sandsynlige sekvens af ord eller billeder, der ville danne et relevant svar på en given prompt, ved at trække på dens forståelse af statistiske sammenhænge fundet i de data, den blev trænet på. Selvom GenAI måske ikke altid får det rigtigt, frigives der konstant nye og forbedrede modeller, med opdaterede træningsdatasæt, hvilket betyder, at svar sandsynligvis løbende forbedres i nøjagtighed og relevans.

Her er en mere detaljeret oversigt over, hvordan generativ AI fungerer:

En bruger giver en prompt:Dette kan være et spørgsmål, en opgave eller en beskrivelse af noget, der skal skabes (som et billede). En prompt kunne lyde: "Skriv en kort skrækhistorie om en robot og et forladt hus." Eller "Lav et billede af en killing, der sparker en klovn i stil med et Michelangelo-maleri."
AI fortolker prompten:GenAI-programmet opdeler prompten i fragmenter, kaldet "tokens". Den sammenligner mønstre i de tokens, der udgør prompten, med lignende mønstre fra dens træningsdata og bruger, hvad den finder, til at forudsige et svar, der bedst opfylder prompten.
AI genererer et output:Dette output kan være tekst, lyd, video eller en anden form, afhængigt af AI-værktøjet og prompten. Fordi GenAI analyserer hver prompt separat, er det højst usandsynligt at give det samme svar to gange. Output er generelt unikke og originale, selvom den samme prompt bruges flere gange.

En bruger indtaster prompten: "Opret et billede af en killing, der sparker en klovn i stil med et Michelangelo-maleri", og den generative AI fortolker det og genererer et billede.

Det er vigtigt at huske, at på trods af AI's human-lydende output, tænker, ræsonnerer eller føler den ikke, som et menneske gør. Faktisk er GenAI slet ikke intelligent. Enhver illusion om intelligens er kun baseret på dens evne til at lave statistiske forudsigelser baseret på massive datasæt. Ligesom en lommeregner reagerer den på input baseret på dens programmering.

Generative AI-modeller

Du har sikkert hørt om ChatGPT, det mest populære GenAI-værktøj, som Sam Altman, grundlæggeren af OpenAI, hævder bliver brugt afop til 800 millioner mennesker. Men dette er blot et eksempel på en enkelt type generativ AI.

Der er mange forskellige typer generative AI-modeller, herunder:

Store sprogmodeller (LLM'er):LLM'er som "Generative Pre-trained Transformer" eller GPT, der driver ChatGPT, trænes specifikt på tekstkilder. Deres formål er at genskabe og "forstå" menneskeligt sprog. LLM'er bruger deep learning (en avanceret type maskinlæring) til at forudsige svar på tekstbaserede prompter.
Diffusionsmodeller:Disse modeller bruges til at generere billeder. De fungerer lidt som at skabe et maleri omvendt, først at skabe et støjende, kaotisk billede og derefter gradvist forfine det, indtil det anses for at tilfredsstille brugerens prompt.
Transformer modeller:Disse modeller er rygraden i moderne GenAI-værktøjer. De bruger en metode kaldet tokenization til at opdele prompter i små dele (kaldet tokens), som algoritmen kan forstå. Algoritmen leder derefter efter forbindelser mellem tokens og dets træning for at generere nuanceret, menneskeligt output og realistiske billeder.
Multimodale modeller:Disse modeller integrerer mange datakilder - ofte inklusive tekst, billeder og lyd - for at lette genereringen af flere typer indhold. Dette gør det muligt for et enkelt GenAI-værktøj at udføre en række opgaver.
Grundlæggende modeller:Disse modeller tjener som grundlaget for mange AI-funktioner, der giver kerneintelligensen til generering af tekst, billeder og mere. De er trænet i enorme mængder data og kan finjusteres og opdateres til specifikke opgaver. LLM'er, diffusionsmodeller, transformermodeller og multimodale modeller kan alle være grundlæggende modeller.
Generative adversarielle netværk (GAN'er):Disse AI-modeller kombinerer to neurale netværk, hver med en separat opgave. Det første netværk skaber indhold, og det andet vurderer indholdet for nøjagtighed og forfiner det, hvis det er nødvendigt. De bruges typisk til at generere billeder og videoer og kan også bruges til at skabe deepfakes.
Autoencodere:Disse GenAI-værktøjer komprimerer data og rekonstruerer dem for at identificere mønstre. For eksempel kan de analysere en menneskelig stemme og opdele den i funktioner, som algoritmen kan genskabe. De bruges ofte til stemmesyntese og deepfakes.

Grundlæggende om en generativ AI-model

At skabe en generativ AI-model kræver en stor investering og computerkraft. Selvom omkostningerne falder, er det stadigkoster millioner at bygge en. Her er, hvad der skal til for at skabe en GenAI-model:

Kvalitetstræningsdata:Modeller skal trænes på enorme mængder data. Alle disse data skal mærkes og kategoriseres nøjagtigt, for at AI kan lære effektivt og uden forudindtagethed.
Avancerede neurale netværk:Neurale netværk er maskinlæringssystemer, der driver generativ AI. De giver den beregningsmæssige ramme, der gør det muligt for AI-modeller at lave forudsigelser. GPT er et eksempel (det neurale netværk, der driver ChatGPTs modeller).
Regnekraft:Et stort antal kraftige computerchips er nødvendige for at køre GenAI-processer, hvilket kræver betydelig energiinput.
Anbefalet læsning:LLM vs Generativ AI: Hvad er den virkelige forskel?

Disse er blot de basale fornødenheder. Effektive modeller kræver også konstant moderation og træning for at forbedre deres evner og forhindre bias eller generering af skadeligt indhold. Det er nødvendigt med en massiv indsats fra mennesker og maskiner. Det er rapporteret, at OpenAI bruger ca1,5 milliarder dollarsalene på bemanding.

Hvor generativ AI har udviklet sig

Generativ AI har eksisteret i en eller anden form i årtier - siden 1960'erne, faktisk. Siden da har videnskabsmænd, lingvister og endda filosoffer arbejdet hårdt med at designe og teste AI-modeller. Her er et hurtigt kig på, hvordan GenAI blev til.

1966

Den første chatbot, ved navn Eliza, blev opfundet af MIT-professor Joseph Weizenbaum. Eliza var programmeret til at identificere nøgleord i prompter og svare med scriptede svar.

1980

Udviklerne Michael Toy og Glenn Wichman skaber det første proceduremæssigt genererede spil med titlen Rogue. Spillet genererede miljøer tilfældigt, hvilket gør hver gennemspilning unik.

1986-2000

Gennembrud i neurale netværk lagde grundlaget for computersyn (f.eks. ansigtsgenkendelse) og dyb læring.

2010-2015

Apple frigiver den første mainstream AI-drevne chatbot, Siri, og Amazon følger trop med Alexa et par år senere. Nøgle GenAI-modeller blev udviklet, såsom generative adversarial networks (GAN'er) og diffusionsmodeller, hvilket gjorde store fremskridt inden for realistisk tekst- og billedgenerering.

2016-2020

Google udvikler transformator-AI-modellen, som bliver grundlaget for nutidens generative AI-værktøjer. OpenAI frigiver Generative Pre-trained Transformer (GPT), dets banebrydende LLM.

2022

OpenAI udgiver ChatGPT, en brugervenlig chatbot, der genererer originalt tekstbaseret indhold og interaktioner. Det vinder over100 millioner brugereinden for to måneder efter udgivelsen.

2023

OpenAI frigiver GPT-4, en multimodal AI, der genererer tekst og billeder. Google og Bing inkorporerer AI i deres søgemaskiner, og nye GenAI-værktøjer dukker op, såsom Claude, Gemini, LLaMA og Grok.

2024-nu

GenAI bliver mainstream. AI er integreret i utallige forbrugerprodukter, herunder sociale medier, fotoredigeringsapps og projektstyringssoftware.Over 80 % af virksomhedernebruger eller udforsker anvendelser af kunstig intelligens, ogover 50 % af amerikanerneinteragere med AI dagligt.

Sådan bruger du generativ AI

Der er mange måder at bruge generative AI-værktøjer på og utallige use cases for teknologien. Den enkleste måde at bruge generativ AI på er at besøge et GenAI-værktøjswebsted (som fclaude.ai) eller download en GenAI-app (f.eks. ChatGPT).

Derfra er det så enkelt som at skrive en prompt i tekstboksen. Her er et trin-for-trin eksempel ved hjælp af ChatGPT, det mest populære GenAI-værktøj.

Besøgchatgpt.com. Der er ingen grund til at oprette en konto for at bruge værktøjet. Men at oprette en konto giver dig flere muligheder for beskyttelse af personlige oplysninger, hvis du ikke ønsker, at OpenAI skal indsamle dine data.
Indtast din prompt i tekstboksen. Du kan stille et spørgsmål, give AI'en en opgave (f.eks. lav en velsmagende opskrift ved at bruge rester af kylling, løg og frosne ærter), eller bede den om at generere et billede. Hvis du ikke har lyst til at skrive, kan du klikke påStemmeikon for at tale med AI'en.
ChatGPT vil automatisk svare på din prompt. Dens svar bør ikke tage mere end et par sekunder.
ChatGPT vil huske dine prompter og dets svar inden for den samme samtale. Så du kan fortsætte med at chatte om emnet eller ændre opgaven, hvis du ikke fik det, du håbede på.

De fleste chat-baserede GenAI-værktøjer fungerer på samme måde som ChatGPT, plus eller minus forskellige funktioner som muligheden for at søge på internettet i realtid for yderligere kontekst. Der er dog også mere specifikke måder at bruge generativ AI på, afhængigt af dine behov.

Udviklere kan integrere GenAI i deres værktøjer ved at anmode om en API fra modellens skaber. Dette giver dem mulighed for at tilføje AI-egenskaber til deres egne produkter eller apps. Du kan også bruge GenAI, når du udfører en søgning via Google Chrome og andre søgemaskiner som Bing. Google Gemini genererer nu automatisk et AI-svar på søgninger i Chrome.

Du kan også bemærke, at AI dukker op i apps, som du har brugt før, såsom Notion eller Snapchat. Alle disse AI-funktioner i appen er drevet af GenAI-modeller. Hvis du bruger GenAI på denne måde, skal du bare vide, at det ikke vil være så alsidigt som at interagere med AI direkte.

Virksomheder, der integrerer AI i deres produkter, begrænser omfanget af AI for at forbedre specifikke tjenester, de leverer.

Eksempler på generative AI-værktøjer

Mens ChatGPT er det mest kendte forbruger-vendte generative AI-værktøj, er det langt fra den eneste mulighed. Der er mange GenAI apps, hver med forskellig træning og egenskaber. Selvom det kan se ud til, at nogle af disse værktøjer er næsten identiske i deres funktion og output, kan deres forskelle have konsekvenser for din oplevelse, sikkerhed og privatliv.

Her er nogle eksempler på populære generative AI-værktøjer.

ChatGPT:ChatGPT var det første almindelige GenAI-værktøj, og det er stadig det mest populære. Det begyndte som en rent tekstbaseret LLM. I dag er det en multimodal model, der kan generere tekst, lyd, billeder og kode. ChatGPT er gratis at bruge påchatgpt.comeller via ChatGPT-appen.
Claude:Claude er en chatbot, ligesom ChatGPT, bygget af Anthropic med fokus på generering af langformigt indhold og AI-sikkerhed. Den har en "Constitutional AI"-ramme, designet til at sikre, at output følger forudprogrammerede etiske retningslinjer. Nogle kilder hævder, at dette gør detsikrere at bruge end ChatGPTfor brugere, der håber at undgå bias eller potentielt skadelige svar. Claude kan dog i øjeblikket kun generere tekst og kode.
Gemini:Gemini er Googles proprietære GenAI, drevet af densLLM i LA. Gemini fungerer meget som ChatGPT, og det kan generere tekst, billeder og kode. Gemini bliver også i stigende grad integreret i Googles andre værktøjer, såsom Chrome og Docs.
Katten: Le Chat er en GenAI-assistent bygget af Mistral, et fransk AI-firma. Ligesom ChatGPT og Claude er det en samtale-chatbot designet til at generere tekst og kode. Le Chat skiller sig ud ved at være baseret på Mistrals åbne vægtmodeller, som giver mulighed for gennemsigtighed og fællesskabsdrevet udvikling.
DeepSeek:DeepSeek er et open source GenAI-værktøj, der konkurrerer med kvaliteten af lignende apps. DeepSeek var betydeligt billigere at bygge og træne end sine modparter, så det ses som et gennembrud for GenAI-udvikling. Men til praktiske formål er det ikke meget anderledes end værktøjer som ChatGPT.
Fra-E:Dall-E er OpenAIs billedgenerator. Brugere beskriver, hvad de vil se via tekst, og AI genererer et billede baseret på prompten. Dall-E er bygget på en stabil diffusionsmodel og er tilgængelig i ChatGPT til at skabe billeder som en del af en multimodal oplevelse.
Midjourney:Midjourney er en anden tekst-til-billede generator kendt for at skabe meget detaljerede billeder. Det har dog ikke en hjemmeside. I stedet kan brugere interagere med værktøjet via besked-appen Discord.
Sora:Sora er OpenAIs tekst-til-video-generator. Ligesom Dall-E skriver brugere en tekstbeskrivelse, og Sora genererer en 5-20 sekunders video baseret på prompten. Selvom Sora ikke er blevet indlemmet i ChatGPT (endnu), er den i øjeblikket tilgængelig for betalende ChatGPT-kunder påsora.com.

Som nogle af de mest populære almindelige GenAI-værktøjer, stort set udviklet af velrenommerede virksomheder, er alle mulighederne på ovenstående liste generelt sikre at bruge.

Der er dog mange GenAI-værktøjer, der måske ikke er helt så sikre. Nogle tredjeparts app-udviklere integrerer AI-modeller fra virksomheder som OpenAI i deres egne apps ved hjælp af for eksempel API-nøgler. Men at bruge modellen fra denne tredjepartsapp kan være mere risikabelt end at bruge den gennem den officielle ChatGPT-app.

Upålidelige tredjepartsapps kan have lavere standarder for AI-cybersikkerhed, hvilket betyder, at de kan være usikre eller farlige. Nogle, kendt som mørk AI, kan endda være skabt af ondsindede svindlere og hackere specifikt for at stjæle dine personlige oplysninger eller inficere dine enheder med malware.

Fremtiden for generativ AI

Generativ AI ramte først for nylig mainstream, så på trods af dens popularitet er den stadig kun i de tidlige vækststadier. Alligevel går teknologien hurtigt frem, idet 78% af virksomhederne bruger den i mindst én funktion iflgMcKinsey-forskning.

Det er sandsynligt, at GenAI vil fortsætte med at udvikle sig i både kapaciteter og adoption i løbet af det næste årti og hurtigt blive en mere betydningsfuld del af alles daglige liv. Her er et par potentielle udviklinger, vi kan se i fremtiden for generativ AI.

AI-interaktioner bliver mere "menneskelige":AI er i øjeblikket god til at replikere menneskelige svar via tekst. I fremtiden vil det inkorporere vokallyd, tone, humor og endda menneskelige fysiske træk (AI-avatarer) for tæt at efterligne ægte menneskelig interaktion. GenAI vil også blive mere interaktiv og bevidst om menneskelige talemønstre, hvilket gør det muligt at føre mere naturlige samtaler. Mange af disse funktioner er allerede i deres tidlige stadier i dag, som i ChatGPTs stemmetilstand.
AI-beslutningstagning vil forbedre:I øjeblikket kan AI-værktøjer reagere på prompter. Snart vil AI muligvis være i stand til at forudsige og forudse dine behov baseret på data fra dens hukommelse. AI vil være i stand til at komme med kontekstbaserede forslag, foretage handlinger og sende advarsler uden at blive bedt om det.
AI bliver mere kreativ:AI's evne til at kode, generere video, skrive og designe vil sandsynligvis fortsætte med at blive bedre. I den nærmeste fremtid vil det formentlig være i stand til at generere meget mere nuanceret multimedieoutput, aktivt bidrage til kreative processer i stedet for blot at følge en sufflørs instruktioner.

Fordelene ved at bruge generativ AI

Selvom vi sandsynligvis endnu ikke fuldt ud kan forstå det fulde potentiale af generativ AI, er det allerede forbundet med en masse håndgribelige fordele, herunder:

Produktivitet booster:GenAI kan hjælpe brugere med at udføre opgaver hurtigere, og ofte til en lavere pris, end de kunne klare alene. Den kan oversætte tekst til fremmedsprog på få sekunder, skrive professionelle e-mails og pressemeddelelser og komme med datadrevne anbefalinger - alt sammen med en høj grad af nøjagtighed og effektivitet.
Automatisering af gentagne opgaver:GenAI-værktøjer kan programmeres til at håndtere tidskrævende eller kedelige opgaver som dataindtastning, indholdsredigering og kundesupport. Automatisering af disse funktioner kan spare virksomheder penge og give individuelle brugere mulighed for at bruge deres tid på mere meningsfuldt, kreativt eller strategisk arbejde.
Avanceret dataanalyse:AI-programmer udmærker sig ved at analysere store mængder tekst eller data med det samme. De kan drage intelligente konklusioner fra komplekse datasæt inden for områder som jura, medicin, finans, teknik og forskning og hjælpe fagfolk i disse sektorer med at træffe hurtigere og mere informerede beslutninger.
Interpersonelle applikationer:LLM-drevne chatbots er designet til at interagere med mennesker på en venlig og empatisk måde. De kan efterligne følelser som venlighed og medfølelse, hvilket betyder, at de kan være nyttige værktøjer til at undervise børn eller fungere som en personlig assistent for læger i stressede medicinske omgivelser.Ét studiefandt faktisk ud af, at medicinske patienter foretrak at få medicinske nyheder fra AI i modsætning til læger, fordi AI blev "opfattet som mere empatisk."

Begrænsninger og bekymringer omkring generativ AI

Generativ AI er ikke uden ulemper. Teknologien er ikke perfekt, og det er de virksomheder, der kører AI-modellerne heller ikke. Et par af risiciene ved generativ AI inkluderer:

Misinformation og hallucinationer:GenAI genererer nogle gange oplysninger, der er falske, skadelige eller vildledende. Dette kaldes en hallucination, og det skyldes begrænsninger i AI's bearbejdning og træning. Efterhånden som menneskers tillid til kunstig intelligens vokser, har hallucinationer potentialet til at give næring til falske nyheder og anden misinformation.
Bias og retfærdighed:GenAI-output kan nogle gange være partisk og diskriminerende i sine svar. Dette kan skyldes at blive trænet på ufuldstændige data eller menneskelige skævheder, der findes i træningsmaterialet. For eksempel kan et ansættelsesværktøj, der er trænet på tidligere ansøgere, favorisere fremtidige ansøgere fra bestemte skoler eller baggrunde.
Bekymringer om beskyttelse af personlige oplysninger:AI-apps indsamler dine personlige oplysninger, når du tilmelder dig, og mange optager de samtaler, du har med AI. f.eks.OpenAI gemmer ChatGPT-chats i mindst 30 dage. Dette kan udgøre et privatlivsproblem, hvilket øger risikoen for, at dine følsomme data ender i de forkerte hænder.
Ophavsretsproblemer:OpenAI erstår over for en retssagledet af The New York Times, der kredser om, at virksomheden delvist træner sine modeller ved hjælp af ophavsretligt beskyttede data uden at kompensere de oprindelige ejere. Ophavsretsproblemer kan blive en endnu større bekymring for AI-virksomheder i fremtiden, efterhånden som træningssæt udvides til at omfatte flere data.
Miljøpåvirkning:Træning og kørsel af AI-modeller kræver massiv computerkraft, hvilket potentielt kan resultere i høje kulstofemissioner. Hvert svar genereret af ChatGPT producerer efter sigende ca4,32 gram CO2, hvilket summerer til den skala, som værktøjet arbejder på.
Misbrug af teknologien:GenAI er let tilgængeligt for alle gratis, hvilket betyder, at det også er nemt at misbruge. Hackere og svindlere kan bruge disse værktøjer til at skabe overbevisende phishing-beskeder for at narre folk til at udlevere deres personlige oplysninger. De kan også bruge AI til at skabe deepfakes og stemmekloner for at efterligne andre eller køre catfishing-skemaer.

Administrer risiciene ved AI med Avast

Generativ AI er uden tvivl den mest betydningsfulde teknologiske udvikling siden internettet, og det har store konsekvenser for både enkeltpersoner og virksomheder. Nogle af konsekvenserne af dens vækst i popularitet vil sandsynligvis være positive, men GenAIs universelle tilgængelighed og uforudsigelighed kan også sætte din sikkerhed og privatliv på spil.

Brug ikke GenAI-værktøjer såsom ChatGPT uden at beskytte dine data og enheder mod uundgåelige fejl i sikkerheden, uanset om det er datalæk eller direkte svindel. Beskyt dig selv mod svindlere og malware med Avast Free Antivirus. Sammen med en kraftfuld, indbygget svindeldetektionsmotor giver Avast 24/7 beskyttelse mod malware, datalæk og meget mere, så du mere sikkert kan udforske de mange fordele ved generativ AI.