This is the Trace Id: 3319b0b737cea365ebb7a966f6648938

Hva er generativ kunstig intelligens?

Oppdag hvordan generativ kunstig intelligens skaper nytt innhold ved å lære mønstre fra eksisterende data.
Mer informasjon
En kvinne med grått hår som holder et nettbrett.

Hvordan fungerer kunstig intelligens?

Kunstig intelligens startet med enkle regler som datamaskiner måtte følge presist. Det utviklet seg til maskinlæring, som lot systemer lære av data. I dag automatiserer kunstig intelligens oppgaver, analyserer data og løser komplekse problemer i mange ulike bransjer.

Hva gjør generativ kunstig intelligens?

Mens konvensjonell kunstig intelligens vanligvis analyserer data for å finne mønstre fungerer generativ kunstig intelligens annerledes – den skaper nye data. Ved å få en bredere forståelse av generativ kunstig intelligens kan organisasjoner enklere ta i bruk teknologien.

I stedet for å følge faste regler studerer generativ kunstig intelligens den grunnleggende strukturen i opplæringsdata, og bruker avansert maskinlæring til å skape nytt innhold. Dette gjør at den kan generere nye resultater som samsvarer med det den har lært.

Dette gjør generativ kunstig intelligens:
  • Den skaper nytt innhold som tekst, bilder og videoer basert på mønstre i eksisterende data.
  • Den lærer komplekse strukturer ved å analysere store datasett for å forstå relasjoner i dataene.
  • Den tilpasser seg og blir bedre over tid ved å kontinuerlig lære fra nye data, som gjør resultatene mer raffinerte.

Utforsk tre typer generativ kunstig intelligens

Generative motstandernettverk (GAN)

GANs består av to nettverk – en generator og en diskriminator – som konkurrerer mot hverandre. Generatoren skaper falske data, mens diskriminatoren evaluerer dem mot ekte data. Målet er at generatoren skal produsere data som ikke kan skilles fra ekte data.
  • Generator: Skaper syntetiske data basert på opplæring.
  • Diskriminator: Evaluerer dataene og gir tilbakemelding til generatoren.
 
Eksempler på GAN
  • Deepfake-teknologi: GAN-er kan skape ekte videoer eller bilder ved å lære seg ansiktsbevegelser og -uttrykk. Disse programmene løfter imidlertid etiske utfordringer.
  • Bildesyntetesering: I bransjer som mote eller spill skaper GAN-er bilder av høy kvalitet for produktdesign eller karakterskaping.
  • Verktøy for samarbeidende kunst: På noen plattformer kan folk skape ny kunst eller realistiske portretter ved å kombinere eksisterende bilder ved hjelp av GAN-teknologi. 

Varierende autoenkodere (VAE)

VAE-er er modeller som reduserer størrelsen på data, samtidig som de viktige delene beholdes. Deretter lager de nye data basert på denne reduserte representasjonen. VAE-er brukes ofte for oppgaver som:
  • Datakomprimering: Komprimerer effektivt store datasett for enklere lagring og behandling.
  • Fjerning av støy fra bilder: Forbedrer kvaliteten på bilder i lav oppløsning eller med mye støy ved å generere skarpere versjoner.
  • Medisinsk avbildning: Forbedre MRI- og CT-skannbilder for å gi skarpere bilder for diagnose. 

Transformere

Transformere er en populær arkitektur innen naturlig språkbehandling, og er grunnleggende for språkmodeller som GPT-3. Disse modellene genererer tekst ved å forutsi neste ord i en setning basert på tidligere kontekst. De fungerer ved hjelp av følgende metoder:
  • Oppmerksomhetsmekanismer: Transformere bruker egenoppmerksomhet for å vekte viktigheten av hvert ord i en setning.
  • Språkforståelse: Transformere forstår kontekst og relasjoner mellom ord for å generere presise tekster.
 
Bruksområder for transformere
  • Innholdsgenerering: Skriv artikler, rapporter og andre typer kreativt innhold med modeller som GPT-3.
  • Språkoversetting: Oversett språk fra ett språk til et annet med høy nøyaktighet.
  • Chatroboter: Gi menneskelige svar i sanntid for bruksområder som kundestøtte.  
Bilde av beslutningskort for kunstig intelligens
AI Decision Brief

Skaff deg 2025 AI Decision Brief

Les ekspertperspektiver fra Microsoft og ledende aktører innen kunstig intelligens for å få en dypere forståelse av hvordan du navigerer i skiftet til KI-plattformen.
Skaff deg rapporten

Hva kan generativ kunstig intelligens gjøre?

Helsetjenester

Generativ kunstig intelligens forvandler helsevesenet ved å revolusjonere måten nye medisiner utvikles på, og hvordan behandlinger kan personaliseres for enkeltpasienter.
   
  • Medisinoppdagelse: KI-modeller kan foreslå potensielle legemiddelsammensetninger ved å analysere millioner av datapunkter fra biologisk forskning. Denne KI-drevne tilnærmingen reduserer tiden som kreves for å identifisere lovende legemidler dramatisk, og bidrar til at selskaper kan gå raskere fra konseptfasen til klinisk utprøvning. 
 
  • Tilpasset medisin: Modeller for generativ kunstig intelligens analyserer pasientdata – inkludert genetisk informasjon, livsstils- og medisinsk historikk – for å utforme tilpassede behandlingsplaner. Med KI kan leger ta mer informerte beslutninger, som passer pasientens spesifikke behov. KI-drevne løsninger som Dragon Ambient eXperience (DAX) Copilot kan hjelpe klinikere med å være mer effektive og produktive med KI-basert journalføring.

Økonomi

I finansbransjen brukes generativ kunstig intelligens til å håndtere risiko og avdekke svindel. Dette hjelper banker og finansinstitusjoner med å jobbe tryggere og mer effektivt.
   
  • Risikovurdering: KI-modeller simulerer ulike markedsscenarier for å forutsi potensielle utfall. Ved å simulere tusenvis av markedsforhold hjelper KI banken med å forutsi mulig finansiell risiko, og justere strategien i henhold til disse.
  • Svindeloppdagelse: Modeller for generativ kunstig intelligens kan identifisere falske transaksjoner ved å avdekke uvanlige mønstre i finansielle data. Banker kan bruke KI til å overvåke og analysere milliarder av transaksjoner i sanntid, flagge mistenkelige aktiviteter og generere varsler når det avdekkes uvanlige mønstre. Kunstig intelligens bidrar til å forhindre svindel før den eskalerer, slik at man sparer betydelige kostnader og beskytter kundenes kontoer.
  • Optimaliserte finansielle prosesser: Verktøy som Microsoft 365 Copilot for økonomi kan bidra til å øke effektiviteten ved å ta i bruk KI i arbeidsintensive prosesser som innkreving, samt innhenting av kontrakter og fakturaer. 

Produksjon

Generativ kunstig intelligens revolusjonerer produksjonsprosesser og kvalitetskontroll i produksjonsindustrien. Dette fører til mer effektiv drift og høyere kvalitet på produktene.
   
  • Prediktivt vedlikehold: KI-modeller analyserer data fra maskiner for å forutsi når det er behov for vedlikehold. Ved å identifisere potensielle problemer før de fører til avbrudd, bidrar KI til å redusere nedetid og forlenge levetiden på utstyret.
  • Kvalitetskontroll: Systemer basert på generativ kunstig intelligens inspiserer produkter for defekter ved å analysere bilder og sensordata. Dette sikrer at bare produkter av høy kvalitet kommer ut på markedet, reduserer avfall og øker kundetilfredsheten.

Detaljhandel

I detaljhandelen øker generativ kunstig intelligens kundeopplevelsen og bidrar til å optimalisere lagerstyring, slik at forhandlere kan møte etterspørselen på en mer effektiv måte.
   
  • Personlige anbefalinger: KI-modeller analyserer kundedata for å gi personlige produktanbefalinger. Ved å forstå individuelle preferanser bidrar KI til at forhandlere kan tilby mer relevante produkter, og dermed øke både salg og kundelojalitet.
  • Optimalisering av lagerbeholdning: Generativ kunstig intelligens forutser etterspørselen etter produkter, og hjelper forhandlere med å administrere lagerbeholdningen på en mer effektiv måte. Ved å sikre at populære varer alltid er på lager, og redusere for stor lagerbeholdning av mindre populære varer, bidrar KI til at forhandlere kan redusere kostnadene og øke fortjenesten.

Utdanning

Generativ kunstig intelligens kan bidra til å forvandle læringsmetoder og gi skreddersydde opplæringsopplevelser for elevene.
 
  • Personlig tilpasset læring: KI-modeller analyserer elevenes resultater for å skape tilpassede læringsplaner. Ved å identifisere områdene der elevene trenger forbedring bidrar KI til at lærere kan gi skreddersydd støtte, og forbedrer resultatene for elevene.
  • Automatisert karaktersetting: Systemer basert på generativ kunstig intelligens kan sette karakterer på prøver og eksamener ved å analysere elevenes svar. Dette reduserer arbeidsbelastningen for lærere og gir elevene raskere tilbakemeldinger, slik at de kan lære og forbedre seg raskere.

Innholdsskaping

Generativ kunstig intelligens byr på et utall nye verktøy og muligheter for kunstnere på mange ulike kreative felt. 
  • Skriving: Innholdsprodusenter kan lage utkast til artikler, blogginnlegg eller til og med noveller med KI-baserte verktøy. Innholdsprodusenter kan automatisere kjedelige oppgaver som oppsummering av informasjon eller utarbeidelse av disposisjoner. Dermed kan de fokusere på de mer detaljerte og kreative sidene ved skrivingen.
  • Musikk: Musikere kan legge til bestemte innstillinger eller sjangre for å skape nye sanger. De kan deretter bruke KI-genererte melodier som inspirasjon, eller som et grunnlag for mer musikk.
  • Fotografi: Fotografer kan forbedre og redigere bilder med verktøy basert på generativ kunstig intelligens som skaper nye bilder. De kan endre lyssetting og farger, eller til og med skape nye bilder basert på eksisterende.
  • Videografi: Videofotografer kan skape spesialeffekter, produsere realistiske animasjoner og utarbeide hele videosekvenser fra bunnen av, slik at produksjonsprosessen blir både mer effektiv og kreativ.
  • Kunst: Kunstnere kan samarbeide med generativ kunstig intelligens for å skape helt unike kunstverk som strekker grensene for tradisjonell kreativitet. Kunstig intelligens kan skape nye stiler og konsepter, som gir kunstnere nye perspektiver og innovative ideer.
     
  Fordeler for kreative bransjer
  • Økt eksperimentering: Kunstnere kan raskt lage variasjoner av arbeidet sitt for å utforske ulike stiler eller tilnærminger.
  • Samarbeidende skaping: Skapere jobber sammen med kunstig intelligens som et samarbeidsverktøy, og får hjelp med idémyldring og andre grunnleggende oppgaver.
  • Hastighet: Skapere kan bruke kunstig intelligens til å effektivisere prosesser som komponering av musikk eller skriving av utkast, noe som reduserer produksjonstiden betraktelig.
  • Tilgjengelighet: Ved å automatisere komplekse sider av innholdsproduksjonen kan skapere med begrensede ressurser eller tekniske ferdigheter produsere arbeid av høy kvalitet.
  • Eksperimentering: Kunstnere kan eksperimentere med nye ideer og stiler, uten begrensningene ved tradisjonelle metoder.
  • Samarbeid: Kunstig intelligens kan fungere som en kreativ partner, og gi forslag og generere innhold som kan videreutvikles av menneskelige skapere.
  • Effektivitet: Skapere kan effektivisere produksjonsprosessen, slik at de kan fokusere på å videreutvikle og perfeksjonere arbeidet, i stedet for å starte fra bunnen av. 

Innovasjon og kreativitet

Generativ kunstig intelligens gir nye løsninger og muligheter for mange typer kreative oppgaver.
  • Effektive kreative prosesser: Generativ kunstig intelligens gjør det enklere for skapere å automatisere repetetive oppgaver, slik at man får mer tid til innovasjon. Kunstnere, innholdsprodusenter og musikere kan fokusere på å videreutvikle arbeidet, mens kunstig intelligens håndterer grunnarbeidet.

Eksempel: En forfatter som jobber med en ny bok bruker generativ kunstig intelligens til å skrive utkast til de innledende kapitlene, basert på forfatterens stil, slik at hun kan bruke tiden på å videreutvikle plottet og karakterene.

  • Nye løsninger: Ved å analysere store datasett kan generativ kunstig intelligens finne nye løsninger på problemer. Dette inkluderer utforming av nye produkter, utkast til markedsføringstekster eller utvikling av løsninger innen vitenskap og utvikling.
     

Eksempel: En produktdesigner har som oppgave å utvikle en ny serie miljøvennlig emballasje, og bruker generativ kunstig intelligens til å analysere store datasett med materialer og forbrukerpreferanser før hun foreslår bærekraftige og innovative design.

 

Effektivitet og produktivitet

Fordelene ved generativ kunstig intelligens inkluderer store forbedringer i produktivitetsmål.
  • Automatisert innholdsskaping: Virksomheter kan automatisere produksjonen av tekst, bilder eller kode, og redusere tiden som kreves for produksjon av innhold dramatisk. Dette gjør at teamene kan fokusere på oppgaver på høyere nivåer og mer strategisk planlegging.
     
Eksempel: Et markedsføringsbyrå bruker generativ kunstig intelligens til å utforme innlegg til sosiale medier, bloggartikler og kampanjebilder. Kunstig intelligens analyserer trender og målgruppepreferanser for å skape innhold som resonnerer med målgruppen.
 
  • Besparelser i tid og kostnader: Ved å bruke kunstig intelligens til å automatisere kreative og tekniske oppgaver kan virksomheter spare kostnader og effektivisere arbeidsflyter. Dette reduserer behovet for betydelig menneskelig arbeidskraft på noen områder, som fører til en mer effektiv drift.
     
Eksempel: En bedrift innen programvareutvikling bruker generativ kunstig intelligens til å skrive og feilsøke kode. Under arbeid med et nytt program kan kunstig intelligens bidra med å opprette den innledende kodestrukturen, slik at utviklerne kan fokusere på mer komplekse og kreative deler av prosjektet.

Personalisering

Virksomheter bruker kunstig intelligens til å forbedre kundeopplevelsen.

Skreddersy opplevelser og produkter: Kunstig intelligens kan bidra til å utforme personalisert innhold, fra produktanbefalinger til skreddersydd markedsføring på e-post, som øker kundeopplevelsen. Dette nivået av personalisering bidrar til at virksomheter kan skape dypere relasjoner med målgruppen, som skaper lojalitet og engasjement.

Eksempel: Et selskap innen detaljhandel bruker generativ kunstig intelligens til å utforme personlige handleopplevelser for kundene sine. Kunstig intelligens analyserer hvilke produkter hver kunde har sett på, sammen med kjøpsmønstre og preferanser, for å utforme skreddersydde produktanbefalinger slik at handleopplevelsen blir mer engasjerende og relevant.

Finn flere ressurser

En mann og en kvinne som ser på en bærbar datamaskin.

Forstå KIs innvirkning på virksomheten

Få tilgang til omfattende veiledning og ressurser for å informere om en vellykket innføring og implementering av kunstig intelligens.
Mer informasjon
En persons hånd berører en bærbar datamaskin.

Generativ kunstig intelligens kontra andre typer kunstig intelligens

Oppdag hvordan generativ kunstig intelligens er forskjellig fra andre typer kunstig intelligens – og hvorfor den skiller seg ut.
Mer informasjon
En kvinne som sitter ved et bord og bruker en bærbar datamaskin.

Hvordan fungerer generativ kunstig intelligens?

Få en oversikt over generativ kunstig intelligens, hvordan den fungerer og hvordan den er klar til å forme fremtiden.
Mer informasjon

Vanlige spørsmål

  • Det er flere hovedtyper av modeller for generativ kunstig intelligens. GANs består av to nettverk – en generator og en diskriminator – som konkurrerer mot hverandre. Generatoren skaper falske data, mens diskriminatoren evaluerer dem mot ekte data. VAE-er komprimerer data i et fast lagringsområde, og genererer deretter nye data basert på den komprimerte representasjonen. De brukes vanligvis til oppgaver som datakomprimering og fjerning av støy. Transformere er populære innen behandling av naturlig språk, og genererer tekst ved å forutsi neste ord i en setning basert på tidligere kontekst.
  • Generativ kunstig intelligens skaper ny data, mens tradisjonelle KI-modeller, som diskriminativ KI, fokuserer på klassifisering og prediksjon. Generativ kunstig intelligens lærer mønstre fra eksisterende data for å produsere nytt innhold, mens diskriminativ KI skiller mellom ulike kategorier av data. For mer informasjon kan du se vår artikkel om generativ kunstig intelligens kontra andre typer KI.
  • Generativ kunstig intelligens egner seg best for data som har tydelige mønstre og strukturer, som for eksempel tekst, bilder og lyd. Den er overlegen i utforming av nytt innhold basert på disse mønsterne, og dermed ideell for bruksområder innen kreative bransjer, helse og finans.
  • Generativ kunstig intelligens brukes i ulike bransjer:
    • Underholdning: Utvikle ny musikk, kunst og videoinnhold.
    • Helsetjenester: Legemiddeloppdagelse og personalisert medisin.
    • Finans: Risikovurderinger og svindeloppdagelse. 
    Se virkelige kundehistorier for eksempler på flere bruksområder. 
  • Generativ kunstig intelligens er god til å utforme nytt og originalt innhold. Den kan generere tekst, bilder, musikk, videoer og til og med kode. Denne muligheten gjør det til et kraftig verktøy for innovasjon og kreativitet på mange ulike felt.

Følg Microsoft