Gå tillbaka

Generativ AI (GenAI)

Vad är generativ AI?

Generativ AI (GenAI) är en gren inom artificiell intelligens som fokuserar på att skapa nytt och originellt innehåll, snarare än att bara analysera eller klassificera befintlig data. Dessa AI-system tränas på enorma mängder data (text, bilder, ljud, kod etc.) och lär sig mönster och strukturer för att sedan kunna generera nytt material som liknar träningsdatan men som är unikt. Exempel inkluderar att skapa texter, bilder, musik, videor eller till och med datorkod.

Möjligheterna med generativ AI

Potentialen hos generativ AI är enorm och sträcker sig över en mängd olika tillämpningsområden:

Kreativt skapande: Generera konst, musik, manus, och designförslag.
Innehållsproduktion: Automatisera skapandet av blogginlägg, marknadsföringstexter, produktbeskrivningar.
Programmering: Assistera utvecklare med att skriva kod, hitta buggar och skapa dokumentation.
Personalisering: Skapa skräddarsydda upplevelser, rekommendationer och innehåll för enskilda användare.
Syntetisk data: Generera realistisk men artificiell data för att träna andra AI-modeller, särskilt när verklig data är knapp eller känslig.
Läkemedelsutveckling och forskning: Simulera molekylära strukturer och påskynda upptäckten av nya läkemedel.

Modeller och tekniker bakom generativ AI

Flera olika AI-modeller och tekniker driver utvecklingen inom Generativ AI. Några av de mest framträdande är:

Generative Adversarial Networks (GANs): Består av två neurala nätverk – en generator som skapar data och en diskriminator som försöker avgöra om datan är äkta eller falsk. Dessa "tävlar" mot varandra för att förbättra kvaliteten på det genererade innehållet.
Transformers: En typ av neural nätverksarkitektur som är särskilt framgångsrik för att hantera sekventiell data som text. Modeller som GPT (Generative Pre-trained Transformer) från OpenAI är baserade på denna arkitektur och ligger bakom många av dagens avancerade textgenererande AI-system som ChatGPT.
Variational Autoencoders (VAEs): En annan typ av generativ modell som lär sig en komprimerad representation av data och sedan kan generera ny data från denna representation.

Generativ AI:s påverkan och etiska överväganden

Den snabba utvecklingen inom generativ AI medför inte bara stora möjligheter utan också betydande utmaningar och etiska frågeställningar. Dessa inkluderar:

Upphovsrätt och ägande: Vem äger innehållet som skapas av en AI?
Desinformation och "Deepfakes": Risken för att skapa övertygande falska nyheter, bilder och videor.
Bias i Data: Om träningsdatan innehåller fördomar kan AI:n reproducera och förstärka dessa.
Jobbautomatisering: Potentiell påverkan på yrken som involverar innehållsskapande.

Generativ AI har potentialen att fundamentalt förändra hur vi skapar, interagerar med information och löser problem. Medan tekniken fortfarande är under utveckling, är dess förmåga att utöka mänsklig kreativitet och automatisera komplexa uppgifter redan tydlig, vilket pekar mot en framtid där AI är en integrerad partner i många aspekter av våra liv och arbeten.

Vanliga frågor om Generativ AI

Hur fungerar Generativ AI?

Generativ AI bygger på stora språkmodeller (Large Language Models, LLM) eller andra grundmodeller som har tränats på enorma mängder data från internet. Genom denna träning lär sig modellen mönster, strukturer och samband i datan, vilket gör att den kan förutsäga nästa logiska ord i en mening eller nästa pixel i en bild för att på så sätt skapa helt nytt innehåll.

Vilka är de mest kända exemplen på Generativ AI?

De mest kända exemplen idag är textbaserade chattbotar som ChatGPT från OpenAI och bildgeneratorer som Midjourney eller DALL-E. Dessa verktyg har gjort tekniken tillgänglig för en bred allmänhet och visat på den enorma potential som finns i att kunna skapa högkvalitativt innehåll med hjälp av AI.