Generativ kunstig intelligens bruker dyp læring – en avansert form for maskinlæring (ML) som håndterer komplekse oppgaver og store datasett – for å opprette nytt innhold som svar på enkle spørsmål om naturlig språk. På samme måte som en kjøkkensjef som lager unike retter, en musiker som skriver sanger eller en forfatter som skriver historier, er generativ kunstig intelligens kreativ og nyskapende.
Generativ kunstig intelligens er et delsett av kunstig intelligens, og det refererer til alle systemer eller maskiner som kan utføre menneskelignende oppgaver ved hjelp av maskinlæringsmodeller for å identifisere og etterligne mønstre i dataene de samler inn. Gjennom kontinuerlige tilbakemeldingsløkker forbedrer systemet eller maskinen gradvis ytelsen.
Fra automatisering av rutineoperasjoner til tilpassing av kundeopplevelser, er organisasjoner i økende grad avhengige av kunstig intelligens for bedrifter for å øke effektiviteten, fremskynde innovasjon og bygge et konkurransefortrinn. Feltet kunstig intelligens omfatter imidlertid et mangfold av teknologier som opererer på forskjellige måter.
Evnen til generativ kunstig intelligens til å generere nye utdata, enten tekst, bilder, musikk eller kode, representerer et betydelig fremskritt innen KI-teknologi. På kort tid har det åpnet uendelige muligheter for organisasjoner på tvers av bransjer.
Hver type kunstig intelligens har et bestemt formål som tjener ulike forretningsbehov. Ved å forstå hva hver type kan og ikke kan gjøre for organisasjonen, kan du maksimere potensialet. Her er noen vanlige typer kunstig intelligens:
Tradisjonell kunstig intelligens automatiserer og optimaliserer bestemte oppgaver. Fordi den er avhengig av maskinlæringsmodeller med forhåndsdefinerte regler og algoritmer, brukes den mest i bransjer for gjentakende oppgaver der effektivitet og presisjon er avgjørende, for eksempel i produksjon eller databehandling. Tradisjonell kunstig intelligens omfatter prediktiv kunstig intelligens og samtalebasert kunstig intelligens.
Prognoseresultater for prediktiv kunstig intelligens er basert på analyse av historiske data. Den kan analysere tidligere atferder, oppdage mønstre og forutsi fremtidige resultater med høy nøyaktighet. Prediktiv kunstig intelligens er grunnleggende innen økonomi, helsevesen, produksjon og markedsføring.
Samtalebasert kunstig intelligens driver chatroboter og virtuelle assistenter som tilrettelegger for naturlige språksamhandlinger mellom mennesker og maskiner gjennom tekst- eller talegrensesnitt. Samtalebasert kunstig intelligens er avhengig av maskinlæringsmodeller og naturlig språkbehandling (NLP) for å forstå naturlig språk og generere menneskelignende svar.
Generativ kunstig intelligens, prediktiv kunstig intelligens og andre typer kunstig intelligens har et bredt spekter av praktiske bruksområder på tvers av ulike bransjer og forretningsfunksjoner. Her er noen eksempler på hvordan ulike typer kunstig intelligens brukes:
Bruksområder for generativ kunstig intelligens omfatter:
Med tanke på den raske veksten til kunstig intelligens for bedrifter, må ledere proaktivt håndtere tilknyttede risikoer. Disse risikoene omfatter potensiell partiskhet i opplæringsdata for kunstig intelligens, mangel på innsyn i hvordan algoritmer tar avgjørelser ved generering av utdata, og bevisst misbruk av kunstig intelligens til ondsinnede formål, for eksempel å spre desinformasjon og skape «deepfakes».
Som en del av sin forpliktelse til å fremme praksiser for ansvarlig kunstig intelligens, har Microsoft opprettet seks prinsipper for ansvarlig kunstig intelligens for å bidra til å veilede utvikling og bruk av generativ kunstig intelligens og andre KI-systemer.
Som en sentral aktør i den neste bølgen av forretningstransformasjon drevet av kunstig intelligens og innovasjon, gir generativ kunstig intelligens forventninger om å fortsette å omforme hvordan organisasjoner fungerer og samhandler med kunder.
Se etter følgende trender:
Pågående forbedringer i maskinlæringsmodeller vil omfatte smartere opplæringsalgoritmer, selvovervåket læring og andre fremskritt innen modellarkitektur og opplæring. Dette vil resultere i utdata av høyere kvalitet og mer intuitive brukeropplevelser.
Komplementær bruk av generativ kunstig intelligens med andre typer kunstig intelligens vil forbedre systemfunksjonene og øke effektiviteten. I produktutvikling kan organisasjoner for eksempel bruke prediktiv kunstig intelligens til å identifisere fremtidige markedskrav, generativ kunstig intelligens for å foreslå nye produkter som tilfredsstiller disse kravene, og samtalebasert kunstig intelligens for å samle inn tilbakemeldinger fra kunder for kontinuerlig å forbedre produktutforminger.
Dypere integrering av generativ kunstig intelligens med andre typer kunstig intelligens vil styrke komplekse beslutnings- og problemløsningsprosesser. Innen kundeservice kan for eksempel chatroboter eller virtuelle assistenter som kombinerer NLP med generativ kunstig intelligens, dynamisk opprette intelligente, tilpassede svar basert på sanntidsanalyse av brukerbehov, sentimenter og kontekst.
Fokuset på ansvarlig kunstig intelligens øker. Bedrifter, myndigheter, akademia og andre organisasjoner vil fortsette å understreke rettferdighet, innsyn, ansvarlighet og andre praksiser innen KI-utvikling og -distribusjon. Mer informasjon om Microsofts forpliktelse til å bruke kunstig intelligens på en ansvarlig måte. Få også tilgang til verktøy og prosesser for å hjelpe organisasjonen med effektiv administrasjon av risikoer for kunstig intelligens.
Å forstå hva som gjør generativ kunstig intelligens og andre typer kunstig intelligens unike, er nøkkelen til å oppnå de største fordelene fra hver av dem, enten det er å arbeide alene eller i harmoni med annen kunstig intelligens.
I motsetning til prediktiv kunstig intelligens forutsier ikke generativ kunstig intelligens resultater basert på historiske data. I motsetning til samtalebasert kunstig intelligens, genererer den ikke menneskelignende dialog. Den skaper nytt arbeid med minimale menneskelige inndata, samtidig som den stadig gjentar og forbedrer utdataene – noe som er avgjørende for å fremskynde innovasjon og opprettholde konkurransekraft i dagens digitale verden.
Fortsett å finne ut mer om generativ kunstig intelligens kontra andre typer kunstig intelligens, og hvordan du best kan bruke generativ kunstig intelligens i organisasjonen
Følg Microsoft