generativ-aiGenerativ AI bruger dyb læring – en avanceret form for maskinel indlæring, der håndterer komplekse opgaver og store datasæt – til at oprette nyt indhold som svar på enkle anmodninger om naturligt sprog. Som en kok, der laver unikke retter, en musiker, der skriver sange, eller en forfatter, der skriver historier, er generativ AI kreativ og innovativ.
Generativ AI er et undersæt af kunstig intelligens, som refererer til ethvert system eller enhver maskine, der kan udføre menneskelige opgaver ved hjælp af ML-modeller til at identificere og efterligne mønstre i de data, den indsamler. Systemet eller maskinen forbedrer gradvist ydeevnen via kontinuerlige feedbackløkker.
Lige fra automatisering af rutinehandlinger til tilpasning af kundeoplevelser sætter organisationer i stigende grad deres lid til AI til virksomheder for at øge effektiviteten, fremme innovationen og skabe en konkurrencefordel. AI-området omfatter dog en række forskellige teknologier, der fungerer på forskellige måder.
Generativ AI’s funktionalitet til at generere nyt output, uanset om det er tekst, billeder, musik eller kode, repræsenterer et betydeligt fremskridt inden for AI-teknologi. På kort tid har den åbnet uendelige muligheder for organisationer på tværs af brancher.
Alle typer af AI har et bestemt formål, der opfylder forskellige forretningsbehov. Ved at forstå, hvad hver type kan og ikke kan gøre for din organisation, kan du maksimere dens potentiale. Her er nogle almindelige typer af AI:
Traditionel AI automatiserer og optimerer bestemte opgaver. Da den er afhængig af ML-modeller med foruddefinerede regler og algoritmer, bruges den mest i brancher til gentagne opgaver, hvor effektivitet og præcision er afgørende, f.eks. i produktion eller databehandling. Traditionel AI omfatter prædiktiv AI og samtalebaseret AI.
Prædiktiv AI forudsiger resultater baseret på analyse af historiske data. Den kan analysere tidligere funktionsmåder, registrere mønstre og forudsige fremtidige resultater med høj nøjagtighed. Prædiktiv AI er grundlæggende inden for økonomi, sundhedspleje, produktion og marketing.
Samtalebaseret AI driver chatbotter og virtuelle assistenter, der faciliterer naturligt sprog-interaktioner mellem mennesker og maskiner via tekst- eller stemmegrænseflader. Samtalebaseret AI er afhængig af ML-modeller og NLP (Natural Language Processing) for at forstå naturligt sprog og generere menneskelignende svar.
Generativ AI, prædiktiv AI og andre typer af AI har en lang række praktiske programmer på tværs af forskellige brancher og forretningsfunktioner. Her er nogle eksempler på, hvordan forskellige typer af AI bruges:
Anvendelser af generativ AI omfatter:
På grund af den hurtige vækst i AI til virksomheder skal ledere proaktivt håndtere tilknyttede risici. Disse risici omfatter potentiel bias i AI-træningsdata, manglende gennemsigtighed i, hvordan algoritmer træffer beslutninger, når de genererer output, og bevidst misbrug af AI til skadelige formål, f.eks. at sprede desinformation og oprette deepfakes.
Som en del af sin forpligtelse til at fremme ansvarlige praksisser for kunstig intelligens oprettede Microsoft seks principper for ansvarlig AI som en hjælp til udvikling og brug af generativ AI og andre AI-systemer.
Som en vigtig spiller i den næste bølge af AI-drevet virksomhedstransformation og -innovation lover generativ AI fortsat at omforme, hvordan organisationer fungerer og interagerer med kunder.
Se efter følgende tendenser:
Løbende forbedringer i ML-modeller omfatter smartere oplæringsalgoritmer, selvovervåget læring og andre fremskridt inden for modelarkitektur og -træning. Dette resulterer i output i højere kvalitet og mere intuitive brugeroplevelser.
Komplementær brug af generativ AI med andre typer AI forbedrer systemfunktionerne og øger effektiviteten. I forbindelse med produktudvikling kan organisationer f.eks. bruge prædiktiv AI til at identificere fremtidige markedsbehov, generativ AI til at foreslå nye produkter, der opfylder disse krav, og samtalebaseret AI til at indsamle kundefeedback for løbende at finjustere produktdesign.
En dybere integration af generativ AI med andre typer af AI vil styrke komplekse beslutningstagnings- og problemløsningsprocesser. I kundeservice kan chatbotter eller virtuelle assistenter, der kombinerer NLP med generativ AI, f.eks. dynamisk oprette intelligente, tilpassede svar baseret på analyse af brugerbehov, synspunkter og kontekst i realtid.
Fokus på ansvarlig AI øges. Virksomheder, offentlige myndigheder, akademiske organisationer og andre organisationer vil fortsat betone retfærdighed, gennemsigtighed, ansvarlighed og andre fremgangsmåder i forbindelse med AI-udvikling og -udrulning. Få mere at vide om Microsofts forpligtelse til at bruge kunstig intelligens på en ansvarlig måde. Du kan også få adgang til værktøjer og processer, der hjælper din organisation med effektivt atadministrere risici med kunstig intelligens.
Det er vigtigt at forstå, hvad der gør generativ typer af AI og andre typer af AI unikke, for at få de største fordele ved hver enkelt, uanset om det drejer sig om at arbejde alene eller sammen med andre AI-typer.
I modsætning til prædiktiv AI forudsiger generativ AI ikke resultater baseret på historiske data. I modsætning til samtalebaseret AI genererer den ikke en menneskelignende dialog. Det skaber nyt arbejde med minimalt menneskeligt input, samtidig med at det hele tiden gentager og forbedrer outputtet – hvilket er vigtigt for at fremme innovation og opretholde konkurrence i nutidens digitale verden.
Fortsæt med at få mere at vide om generativ AI i forhold til andre typer af AI, og hvordan du bedst kan anvende generativ AI i din organisation
Følg Microsoft