Hvordan fungerer generativ kunstig intelligens?

Generativ kunstig intelligens bruker avanserte maskinlæringsteknikker til å analysere store datasett og generere nytt innhold basert på konteksten, stilen, strukturen og tonen til de opprinnelige dataene. Når du oppretter innhold, trekker KI-modellen fra mønstre i dataene for å opprette utdata som ofte ikke kan skilles fra menneskeopprettet materiale, enten det er tekst, bilder, kode eller musikk.

Utviklingen av generativ kunstig intelligens kan spores tilbake til chatrobotenes tidlige dager, som hovedsakelig var regelbaserte systemer med begrensede samtaleevner. Dette var den tidlige innføringen av samtalebasert kunstig intelligens, som skiller seg fra generativ kunstig intelligens ved at den fokuserer spesielt på maskiner som er engasjert i sammenhengende dialog med brukere, ofte i en kundestøtte- eller virtuell assistentrolle.

Etter hvert som databehandlingskraften og datatilgjengeligheten økte, markerte innføringen av mer komplekse modeller betydelige milepæler. Utgivelsen av OpenAIs ChatGPT viste et gjennombrudd i naturlig språkbehandling, som demonstrerer kapasiteten til å generere naturlig, kontekstuelt relevant dialog. Fremskritt i nevrale nettverk forbedret modellens evne til å forstå språkdata, noe som gjorde samhandlinger enda mer sømløse og menneskelignende.

Generativ kunstig intelligens har siden funnet bruksområder på tvers av mange bransjer, og har endret formen på hvordan organisasjoner tilnærmer seg kreativitet og problemløsning. Generativ kunstig intelligens bidrar til å skrive skript, utforme grafikk og gi lage musikk. Den oppretter tilpasset innhold som er skreddersydd for bestemte målgrupper, avhengig av deres spesifikke behov. Den kan forutsi interaksjoner mellom medikamenter og oppsummere resultatene i en rapport. Den kan til og med gi deg støtte når du trenger hjelp. Ved å dyrke kreativitet, øke produktiviteten og effektivisere prosesser, fortsetter generativ kunstig intelligens å transformere hvordan vi samhandler med teknologi – og hverandre. 

Generativ kunstig intelligens bygger på nevrale nettverk, som er beregningsmodeller inspirert av den menneskelige hjernens struktur og funksjon. Disse nettverkene består av flere lag med sammenkoblede nevroner som behandler og overfører informasjon, der hvert lag har et spesifikt formål i behandlingen av informasjon.

Det første laget, inndatalaget, mottar rådata som blir transformert jo mer de beveger seg fra lag til lag, for til slutt å produsere utdata i det siste laget. Denne hierarkiske strukturen gjør det mulig for nevrale nettverk å lære seg komplekse mønstre og representasjoner i data, der dypere lag ofte identifiserer mer abstrakte mønstre – akkurat som hvordan den menneskelige hjerne behandler sensorisk informasjon.

Parametere, eller vekter, i disse lagene er avgjørende, da de bestemmer hvordan inndata transformeres. GPT-3.5, med sine 175 milliarder parametere, viser for eksempel en enorm kapasitet til å lære og generere sofistikert tekst, ettersom hver parameter bidrar til modellens evne til å gjenkjenne nyanser i språk og kontekst, noe som fører til mer sammenhengende og kontekstuelt relevante resultater.

Generative AI-modeller må læres opp på data. Dette innebærer å eksponere det nevrale nettverket for store datasett, der modellen lærer å gjenkjenne mønstre. Opplæringsprosessen består av to typer læring: overvåket og uovervåket læring. Under overvåket læring leveres modellen med merkede data, slik at den kan lære spesifikke utdata for gitte inndata, mens modellen er uten tilsyn og utforsker dataene uten eksplisitte etiketter, og identifiserer innebygde strukturer eller grupperinger på egen hånd.

Under opplæringen lærer modellen å forbedre prognosene iterativt, noe som forbedrer dens evne til å generere sammenhengende og relevante utdata. Dette oppnås gjennom en prosess som kalles tilbakepropagering, der modellen gjør prediksjoner basert på inndataene, sammenligner utdataene med de faktiske resultatene og deretter beregner en feil eller et tap. Denne tilbakemeldingssløyfen gjør det mulig for nettverket å finjustere parameterne sine, og gradvis forbedre evnen til å generere nøyaktig og sammenhengende innhold.

Når det gjelder språkbehandling, bryter generativ kunstig intelligens ned tekst i mindre, håndterbare enheter kalt tokener, som kan representere hele ord, underord eller til og med individuelle tegn, avhengig av hvordan modellen er utformet. Dette gjør at modellen kan håndtere et bredt spekter av ordforråd og språklige variasjoner på en mer effektiv måte. Gjennom tokenbehandling kan modellen bedre forstå relasjoner mellom ord og generere mer nyanserte utdata, noe som forbedrer modellens evne til å opprette sammenhengende setninger og opprettholde kontekst over lengre avsnitt, noe som til slutt forbedrer ytelsen i oppgaver som tekstgenerering og samtale.

Generativ kunstig intelligens har en rekke bruksområder på tvers av en rekke felt og bransjer. Noen viktige eksempler inkluderer:

• Menneskelignende tekstgenerering. Generative kunstig intelligens-modeller, inkludert GPT-serien, kan opprette artikler, historier og innlegg på sosiale medier, noe som forbedrer innholdsopprettelse og markedsføringstiltak. De kan drive chatroboter som deltar i naturlige samtaler og gir kundestøtte. De kan også hjelpe deg med å oppsummere lange dokumenter og generere kodesnutter for utviklere, noe som igjen øker produktiviteten.
  
  
• Bildeoppretting. Modeller som DALL-E kan generere unike bilder fra tekstmeldinger, slik at brukere kan produsere grafikk eller design som gjenspeiler spesifikke konsepter eller stiler – som er perfekte for kunsveiledning, produktdesign og visuell utforming i spill.
  
  
• Lydgenerering. Verktøy som OpenAIs MuseNet kan komponere originalmusikk i ulike sjangre og hjelpe musikere med å skape nye musikkstykker, lydspor og lydlandskaper for film. De kan også generere realistiske voiceovers og talesyntese for bruk i lydbøker, virtuelle assistenter og videospill.
  
  
• Oppretting av video. Generativ kunstig intelligens kan hjelpe deg med å opprette videoer ved å foreslå endringer, sette inn overganger eller til og med generere nye opptak, noe som muliggjør rask innholdsproduksjon. Modeller som Synthesia kan lage syntetiske videoer med realistiske avatarer som holder presentasjoner eller forteller innhold, noe som effektiviserer opplærings- og markedsføringstiltak.

Generativ kunstig intelligens står overfor flere utfordringer og begrensninger, inkludert:

• Ressurskrav. Generative AI-modeller krever betydelig datakraft og energi for å kjøre, noe som gjør dem kostbare og miljøbelastende å trene opp.
  
  
• Mangel på gjennomsiktighet. Mangel på gjennomsiktighet i interne prosesser og beslutningsbaner for modeller gjør det vanskelig å forstå hvordan utdata genereres. Dette hindrer muligheten til å holde kunstig intelligens ansvarlig.
  
  
• Kompleksiteten til kreativitet. Fordi kunstig intelligens-generert innhold ofte er et resultat av innlærte mønstre snarere enn ekte innovasjon, er generativ kunstig intelligens fortsatt ikke i stand til å fange opp magien og kompleksiteten i menneskelig kreativitet.
  
  
• Hallusinasjoner. Generative kunstig intelligens-modeller kan produsere plausibel, men falsk informasjon, noe som kan føre til feilinformasjon. Dette utgjør en betydelig risiko for kritiske områder som journalistikk, helsevesen og utdanning.
  
  
• Fordommer. Opplæringsdata kan inneholde innebygde fordommer, noe som resulterer i resultater som opprettholder stereotyper og marginaliserer visse grupper ytterligere.
  
  
• Spørsmål om immaterielle rettigheter. Etiske bekymringer knyttet til forfatterskap, eierskap og ansvarlighet er en pågående debatt innen kunstig intelligens, noe som signaliserer et behov for ansvarlig kunstig intelligens praksiser og rammeverk.
  
  
• Potensialet for misbruk. På grunn av sin evne til å skape villedende innhold og deepfakes kan generativ kunstig intelligens brukes til ondsinnede formål, for eksempel propaganda eller svindel.

Etter hvert som forskere fortsetter å finjustere teknikkene sine, kommer generative kunstig intelligens-modeller til å bli enda mer sofistikerte – og enda mer ansvarlige. Dette kan føre til mer kontekstuelt relevant innhold med færre forekomster av hallusinasjoner og feilinformasjon. Forskere eksperimenterer også med forbedrede opplæringsmetoder, for eksempel forsterkende læring fra menneskelig tilbakemelding, noe som kan føre til mer nyanserte utdata, og adresserer bekymringer om fordommer.

Generativ kunstig intelligens forventes å drive frem betydelige innovasjoner på tvers av mange områder. I helsesektoren genererer kunstig intelligens tilpassede behandlingsplaner som er skreddersydd for individuelle pasientprofiler, noe som resulterer i bedre pleie. I utdanning bruker lærere kunstig intelligens til å opprette tilpasset pensum basert på elevenes styrker og svakheter. Og i kreative bransjer er kunstig intelligens allerede i ferd med å revolusjonere måten designere, utviklere, tekstforfattere og manusforfattere skaper arbeid på. Disse fremskrittene kommer imidlertid med samfunnsmessige implikasjoner. På grunn av endringer i jobbmarkedet og spørsmål rundt eierskap, er det en økende etterspørsel etter mer forskriftsmessige rammeverk rundt rollen til kunstig intelligens i menneskenes liv.

Etter hvert som tiden med kunstig intelligens fortsetter å gå inn i nyere og mer spennende faser, er det viktig at forskere og brukere sikrer at deres fremskritt tjener det offentlige, samtidig som risikoen minimeres gjennom kontinuerlig dialog med interessenter. Så lenge innovasjon og etikk balanseres, vil kunstig intelligens helt sikkert føre til en lysere og mer produktiv fremtid.