Hvordan fungerer generativ AI?

Generativ AI bruger avancerede teknikker til maskinel indlæring til at analysere store datasæt og generere nyt indhold baseret på de oprindelige datas kontekst, stil, struktur og tone. Når du opretter indhold, trækker AI-modellen på mønstre i dataene for at oprette output, der ofte ikke kan skelnes fra materiale, der er skabt mennesker, uanset om det er tekst, billeder, kode eller endda musik.

Udviklingen af generativ AI kan spores tilbage til chatbotternes barndom. Det var primært var regelbaserede systemer med begrænsede samtaleevner. Dette var den tidlige introduktion af kunstig intelligens til samtaler, hvilket adskiller sig fra genererende, idet det fokuserer specifikt på maskiner, der fører en sammenhængende dialog med brugerne, ofte i forbindelse med kundesupport eller i rollen som virtuel assistent.

I takt med at beregningskapaciteten og datatilgængeligheden øges, udgjorde introduktionen af mere komplekse modeller betydelige milepæle. Udgivelsen af OpenAI’s ChatGPT viste et gennembrud inden for behandling af naturligt sprog, hvilket demonstrerer kapaciteten til at generere en naturlig og relevant dialog ud fra konteksten. Fremskridt i neurale netværk har forbedret modellens evne til at forstå sprogdata yderligere. Dette gør interaktioner endnu mere problemfrie og menneskelignende.

Generativ AI har siden fundet anvendelse i mange brancher og har omformet den måde, organisationer håndterer kreativitet og problemløsning på. Generativ AI hjælper med at skrive manuskripter, designe kunst og underlægningsmusik. Det opretter tilpasset indhold, der er skræddersyet til bestemte målgrupper, afhængigt af deres specifikke behov. Det kan forudsige interaktioner mellem mediciner og opsummere resultaterne i en rapport. Det kan endda give dig support, når du har brug for hjælp. Ved at udvikle kreativitet, booste produktiviteten og strømline processer fortsætter generativ AI med at transformere den måde, vi interagerer med teknologien og med hinanden på. 

Generativ AI er bygget på grundlaget for neurale netværk, hvilket er beregningsmodeller, der er inspireret af den menneskelige hjernes struktur og funktion. Disse netværk består af flere lag af, processorer, der er forbundet med hinanden, som behandler og overfører oplysninger, hvor hvert lag tjener et bestemt formål i forbindelse med behandling af oplysningerne.

Det første lag, inputlaget, modtager rådata, der transformeres, jo mere de bevæger sig fra lag til lag, hvilket i sidste ende producerer output i det sidste lag. Denne hierarkiske struktur gør det muligt for neurale netværk at lære komplekse mønstre og repræsentationer i data, hvor dybere lag ofte identificerer mere abstrakte mønstre – ligesom den menneskelige hjerne behandler sensoriske oplysninger.

Parametre eller vægtninger i disse lag er afgørende, da de bestemmer, hvordan inputdataene transformeres. GPT-3.5 udviser f.eks. med sine 175 milliarder parametre en enorm kapacitet til at lære og generere avanceret tekst, da hver parameter bidrager til modellens evne til at genkende nuancer i sprog og kontekst, hvilket fører til et mere sammenhængende og kontekstafhængigt relevante output.

Generativ AI-modeller skal trænes med data. Dette omfatter at eksponere det neurale netværk for store datasæt, hvor modellen lærer at genkende mønstre. Træningsprocessen består af to typer læring: overvåget og uovervåget læring. Under overvåget læring leveres modellen med mærkede data, så den kan lære specifikke output fra et givent input, mens modellen i forbindelse med uovervåget læring udforsker dataene uden eksplicitte mærkater og identificerer selv indbyggede strukturer eller grupperinger.

Under træning lærer modellen at forbedre sine forudsigelser iterativt og finjusterer sin evne til at generere sammenhængende og relevante output. Dette opnås via en proces, der kaldes backpropagation, hvor modellen laver forudsigelser baseret på inputdataene, sammenligner outputtet med de faktiske resultater og derefter beregner en fejl eller et tab. Denne feedbackløkke gør det muligt for netværket at finjustere parametrene og gradvist forbedre evnen til at generere nøjagtigt og sammenhængende indhold.

Med hensyn til sprogbehandling opdeler generativ AI teksten i mindre, håndterbare enheder, der kaldes tokens, som kan repræsentere hele ord, underord eller endda individuelle tegn, afhængigt af modellens design. Dette gør det muligt for modellen at håndtere en lang række ordforråd og sproglige variationer mere effektivt. Ved hjælp af tokenbehandling kan modellen bedre forstå relationer mellem ord og generere et mere nuanceret output, hvilket forbedrer modellens evne til at oprette sammenhængende sætninger og bevare kontekst over længere passager, hvilket i sidste ende gør den mere effektiv i opgaver med f.eks. generering af tekst og samtale.

Generativ AI har en række anvendelser på tværs af en række felter og brancher. Nogle bemærkelsesværdige eksempler omfatter:

• Menneskelignende tekstgenerering. Generativ AI-modeller, herunder GPT-serien, kan oprette artikler, historier og indlæg på sociale medier, så oprettelse af indhold og marketingarbejde kan forbedres. De kan drive chatbots, der deltager i naturlige samtaler, og yde kundesupport. De kan også hjælpe med at opsummere lange dokumenter og generere kodestykker til udviklere og dermed øge produktiviteten.
  
  
• Billedoprettelse. Modeller som DALL-E kan generere unikke billeder fra tekstprompter, så brugerne kan producere illustrationer eller design, der afspejler bestemte begreber eller typografier – perfekt til kunstnerisk ledelse, produktdesign og visuelt design i spil.
  
  
• Lydgenerering. Værktøjer som OpenAI's MuseNet kan skrive original musik i forskellige genrer, hvilket hjælper med at skabe nye stykker, soundtracks og underlægningsmusik til film. De kan også generere realistiske fortællestemmer og talesyntese til brug i lydbøger, virtuelle assistenter og videospil.
  
  
• Videooprettelse. Generativ AI kan hjælpe med at oprette videoer ved at foreslå redigeringer, indsætte overgange eller endda generere nye optagelser, så man kan producere indhold hurtigt. Modeller som Synthesia kan oprette syntetiske videoer med realistiske avatarer, der leverer præsentationer eller oplæser indhold og strømliner uddannelses- og marketingindsatsen.

Generativ AI står over for flere udfordringer og begrænsninger, herunder:

• Ressourcekrav. Generativ AI-modeller kræver betydelig beregningskraft og energi for at kunne køre, hvilket gør det dyrt og miljøbelastende at træne dem.
  
  
• Manglende gennemsigtighed. Manglende gennemsigtighed i de interne processer og for modellernes beslutninger gør det svært at forstå, hvordan output genereres. Dette forhindrer muligheden for at holde AI ansvarlig.
  
  
• Kreativitetens kompleksitet. Da indhold, der er genereret af kunstig intelligens, ofte er resultatet af lærte mønstre i stedet for ægte innovation, kan generativ AI stadig ikke indfange det magiske og komplekse ved den menneskelige kreativitet.
  
  
• Hallucinationer. Generativ AI-modeller kan producere plausible, men falske oplysninger, hvilket fører til potentielle forkerte oplysninger. Dette udgør en betydelig risiko for kritiske områder som f.eks. journalisering, sundhedspleje og uddannelse.
  
  
• Bias. Oplæringsdata kan indeholde indbyggede biasser, hvilket resulterer i output, der fastholder stereotyper og yderligere gør visse grupper mere utilgængelige.
  
  
• Spørgsmål om immaterielle rettigheder. Etiske bekymringer om forfatterskab, ejerskab og ansvarlighed er en løbende diskussion inden for kunstig intelligens, der viser, at der er et behov for praksisser og strukturer for ansvarlig AI,
  
  
• Risikoen for misbrug. På grund af muligheden for at oprette vildledende indhold og deepfakes kan generativ AI bruges til skadelige formål, f.eks. propaganda eller svindel.

Efterhånden som forskere fortsætter med at finjustere deres teknikker, er generativ AI-modeller klar til at blive endnu mere avancerede – og endnu mere ansvarlige. Dette kan føre til mere kontekstafhængigt relevant indhold med færre forekomster af hallucinationer og forkerte oplysninger. Forskere eksperimenterer også med forbedrede træningsmetoder, f.eks. forstærket læring fra menneskelig feedback, hvilket kan føre til mere nuancerede output, for at håndtere bekymringer om bias.

Generativ AI forventes at skabe betydelige innovationer inden for mange områder. Inden for Sundheds­sektoren genererer kunstig intelligens tilpassede behandlingsplaner, der er skræddersyet til individuelle patientprofiler, hvilket skaber bedre pleje. Inden for uddannelse bruger lærere kunstig intelligens til at oprette tilpasset pensum, der er baseret på elevernes styrker og svagheder. Og i kreative brancher revolutionerer kunstig intelligens allerede den måde, designere, udviklere, tekstforfattere og filmforfattere skaber deres værker. Disse fremskridt har dog store konsekvenser. På grund af ændringer på jobmarkedet og spørgsmål om ejerskab er der et stigende behov for flere lovgivningsmæssige rammer for den kunstige intelligens' betydning i vores tilværelser.

Efterhånden som den kunstig intelligens' æra bevæger sig til nye og mere spændende faser, er det vigtigt, at forskere og læger sikrer, at deres fremskridt tjener offentlighedens bedste, samtidig med at risikoen minimeres via løbende dialog med interessenter. Så længe der er balance mellem innovation og etik, vil kunstig intelligens helt sikkert skabe en lysere og mere produktiv fremtid.