Hoe werkt generatieve AI?

Generatieve AI maakt gebruik van geavanceerde technieken voor machine learning om grote datasets te analyseren en nieuwe inhoud te genereren op basis van de context, stijl, structuur en toon van de oorspronkelijke gegevens. Bij het maken van inhoud maakt het AI-model gebruik van patronen in de gegevens om uitvoer te maken die vaak niet te onderscheiden is van door mensen gemaakt materiaal, of het nu gaat om tekst, afbeeldingen, code of zelfs muziek.

De evolutie van generatieve AI kan worden teruggevoerd naar de begindagen van chatbots, die voornamelijk op regels gebaseerde systemen waren met beperkte gespreksmogelijkheden. Dit was de vroege opkomst van conversationele AI, die afwijkt van generatieve AI in dat het zich specifiek richt op machines die betrokken zijn bij een samenhangende dialoog met gebruikers, vaak in een rol van klantondersteuning of virtuele assistent.

Naarmate de rekenkracht en beschikbaarheid van gegevens toeneemt, markeert de introductie van complexere modellen aanzienlijke mijlpalen. De release van ChatGPT van OpenAI betekende een doorbraak in natuurlijke taalverwerking, waarmee de capaciteit werd gedemonstreerd om een natuurlijk, contextueel relevant dialoog te genereren. Dankzij verbeteringen in neurale netwerken is het model nog beter in staat om taalgegevens te begrijpen, waardoor interacties nog naadlozer en menselijker worden.

Generatieve AI is sindsdien toegepast in veel branches, waarbij opnieuw vorm wordt gegeven aan de manier waarop organisaties creativiteit en probleemoplossing benaderen. Generatieve AI helpt bij het schrijven van scripts, het ontwerpen van kunst en het scoren van muziek. Er wordt gepersonaliseerde inhoud gemaakt afgestemd op specifieke doelgroepen, afhankelijk van hun specifieke behoeften. Het kan interacties tussen drugs voorspellen en de bevindingen ervan samenvatten in een rapport. Het kan zelfs ondersteuning bieden wanneer je hulp nodig hebt. Door creativiteit te stimuleren, productiviteit te verhogen en processen te stroomlijnen, blijft generatieve AI de interactie met technologie en elkaar transformeren. 

Generatieve AI is gebaseerd op de basis van neurale netwerken. Dit zijn rekenkundige modellen geïnspireerd door de structuur en functie van het menselijk brein. Deze netwerken bestaan uit meerdere lagen onderling verbonden neuronen die informatie verwerken en verzenden, waarbij elke laag een specifiek doel dient bij het verwerken van informatie.

De eerste laag, de inputlaag, ontvangt onbewerkte gegevens die worden getransformeerd naarmate ze verder reizen van laag naar laag, om uiteindelijk output te produceren in de laatste laag. Dankzij deze hiërarchische structuur kunnen neurale netwerken complexe patronen en representaties in gegevens leren, waarbij diepere lagen vaak abstractere patronen identificeren, net zoals het menselijk brein zintuiglijke informatie verwerkt.

Parameters, of gewichten, binnen deze lagen zijn cruciaal, omdat zij bepalen hoe de invoergegevens worden getransformeerd. GPT-3.5, bijvoorbeeld, toont met zijn 175 miljard parameters een enorme capaciteit om te leren en verfijnde tekst te genereren, omdat elke parameter bijdraagt aan het vermogen van het model om nuances in taal en context te herkennen, wat leidt tot meer coherente en contextueel relevante uitvoer.

Generatieve AI-modellen moeten worden getraind op gegevens. Dit omvat het blootstellen van het neurale netwerk aan grote gegevenssets, waarbij het model leert patronen te herkennen. Het trainingsproces bestaat uit twee soorten leren: leren onder supervisie en zonder supervisie. Bij leren onder supervisie wordt het model voorzien van gelabelde gegevens, zodat het specifieke uitvoer voor bepaalde invoer kan leren. In leren zonder supervisie verkent het model de gegevens zonder expliciete labels, waarbij inherente structuren of groeperingen op zichzelf worden geïdentificeerd.

Tijdens de training leert het model om de voorspellingen iteratief te verbeteren en zo de mogelijkheid te verfijnen om coherente en relevante uitvoer te genereren. Dit wordt bereikt via een proces dat terugkoppeling wordt genoemd, waarbij het model voorspellingen doet op basis van de invoergegevens, de uitvoer vergelijkt met de werkelijke resultaten en vervolgens een fout of verlies berekent. Met deze feedbacklus kan het netwerk de parameters verfijnen, waardoor de mogelijkheid om nauwkeurige en coherente inhoud te genereren geleidelijk wordt verbeterd.

In termen van taalverwerking splitst generatieve AI tekst op in kleinere, beheerbare eenheden, tokens genaamd, die hele woorden, subwoorden of zelfs afzonderlijke tekens kunnen vertegenwoordigen, afhankelijk van het ontwerp van het model. Hierdoor kan het model een breed scala aan vocabulaire en taalkundige variaties effectiever verwerken. Door tokenverwerking kan het model de relaties tussen woorden beter begrijpen en meer genuanceerde uitvoer genereren, waardoor het model beter in staat is om coherente zinnen te maken en context te behouden over langere passages, waardoor de prestaties uiteindelijk worden verbeterd in taken zoals het genereren van tekst en gesprekken.

Generatieve AI heeft een scala aan toepassingen in verschillende velden en branches. Enkele belangrijke voorbeelden zijn:

• Menselijke tekstgeneratie. Generatieve AI-modellen, waaronder de GPT-serie, kunnen artikelen, verhalen en posts op sociale media maken, waardoor het maken van inhoud en marketingactiviteiten worden verbeterd. Ze kunnen chatbots aansturen die natuurlijke conversaties aangaan en klantenondersteuning bieden. Ze kunnen ook helpen bij het samenvatten van lange documenten en het genereren van codefragmenten voor ontwikkelaars, wat op zijn beurt de productiviteit verhoogt.
  
  
• Afbeeldingscreatie. Modellen zoals DALL-E kunnen unieke afbeeldingen genereren op basis van tekstaanwijzingen, zodat gebruikers artwork of ontwerpen kunnen maken die specifieke concepten of stijlen weerspiegelen. Dit is perfect voor art direction, productontwerp en visueel ontwerp in games.
  
  
• Audiogeneratie. Tools zoals MuseNet van OpenAI kunnen originele muziek componeren in verschillende genres en helpen muzikanten bij het maken van nieuwe stukken, soundtracks en soundscapes voor films. Ze kunnen ook realistische voice-overs en spraaksynthese genereren voor gebruik in audioboeken, virtuele assistenten en videogames.
  
  
• Video maken. Generatieve AI kan helpen bij het maken van video's door bewerkingen voor te stellen, overgangen in te voegen of zelfs nieuwe beelden te genereren, waardoor snel inhoud kan worden gemaakt. Modellen zoals Synthesia kunnen synthetische video's maken met realistische avatars die presentaties geven of inhoud vertellen, waardoor educatieve en marketinginspanningen worden gestroomlijnd.

Generatieve AI wordt geconfronteerd met verschillende uitdagingen en beperkingen, waaronder:

• Resourcevereisten. Generatieve AI-modellen vereisen aanzienlijke rekenkracht en energie om te draaien, waardoor ze kostbaar zijn om te trainen en impact op het milieu hebben.
  
  
• Gebrek aan transparantie. Gebrek aan transparantie in de interne processen en besluitvormingsroutes van modellen maakt het moeilijk om te begrijpen hoe output wordt gegenereerd. Dit hindert de mogelijkheid om AI verantwoordelijk te houden.
  
  
• Complexiteit van creativiteit. Omdat door AI-gegenereerde content vaak het resultaat is van aangeleerde patronen in plaats van echte innovatie, kan generatieve AI nog steeds niet de magie en complexiteit van menselijke creativiteit bevatten.
  
  
• Hallucinaties. Generatieve AI-modellen kunnen plausibele maar onware informatie produceren, wat kan leiden tot mogelijke onjuiste informatie. Dit vormt een aanzienlijk risico voor kritieke velden zoals journalistiek, Gezond­heids­zorg en onderwijs.
  
  
• Vooroordelen. Trainingsgegevens kunnen inherente vooroordelen bevatten, wat resulteert in resultaten die stereotypen in stand houden en bepaalde groepen verder marginaliseren.
  
  
• Vragen over intellectueel eigendom. Ethische bezwaren met betrekking tot auteurschap, eigendom en aansprakelijkheid zijn een voortdurend debat in het domein van AI, wat wijst op een behoefte aan verantwoorde AI praktijken en kaders.
  
  
• De kans op misbruik. Vanwege het vermogen om misleidende inhoud en deepfakes te maken, kan generatieve AI worden gebruikt voor kwaadaardige doeleinden, zoals propaganda of oplichting.

Terwijl onderzoekers hun technieken blijven verfijnen, worden generatieve AI-modellen nog geavanceerder en meer verantwoord. Dit zou kunnen leiden tot meer contextueel relevante inhoud met minder gevallen van hallucinaties en onjuiste informatie. Onderzoekers experimenteren ook met verbeterde trainingsmethoden, zoals het leren van menselijke feedback op basis van versterking, wat kan leiden tot genuanceerdere resultaten die de bezorgdheid over vertekeningen wegnemen.

Generatieve AI zal naar verwachting aanzienlijke innovaties stimuleren in veel domeinen. In de Gezond­heids­zorg genereert AI gepersonaliseerde behandelplannen afgestemd op individuele patiëntprofielen, wat resulteert in betere zorg. In het onderwijs gebruiken docenten AI om een aangepast curriculum te maken op basis van de sterke en zwakke punten van leerlingen. En in de creatieve sector is AI al bezig met de manier waarop ontwerpers, ontwikkelaars, copywriters en screenwriters werk creëren. Deze vooruitgang heeft echter ook gevolgen voor de samenleving. Door verschuivingen op de arbeidsmarkt en vragen rond eigendom is er een groeiende vraag naar meer regelgevende kaders rond de rol van AI in het menselijk leven.

Nu het tijdperk van AI steeds nieuwe en spannendere fasen ingaat, is het essentieel dat onderzoekers en uitvoerders ervoor zorgen dat hun vooruitgang het algemeen belang dient en de risico's minimaliseert door middel van een voortdurende dialoog met belanghebbenden. Zolang er een evenwicht is tussen innovatie en ethiek, zal AI zeker een mooiere en productievere toekomst inluiden.