generativ aiGenerative AI- använder djupinlärning, en sofistikerad form av maskininlärning (ML) som hanterar komplexa uppgifter och stora datauppsättningar, för att skapa nytt innehåll som svar på enkla uppmaningar på naturligt språk. Precis som en kock som lagar unika rätter, en musiker som komponerar låtar eller en författare som skriver berättelser är generativ AI kreativ och innovativ.
Generativ AI är en delmängd av AI, som refererar till alla system eller datorer som kan utföra människoliknande uppgifter genom att använda ML-modeller för att identifiera och efterlikna mönster i de data som samlas in. Genom kontinuerliga feedbackloopar förbättrar systemet eller datorn gradvis sina prestanda.
Från att automatisera rutinåtgärder till att anpassa kundupplevelser förlitar sig organisationer i allt högre grad på AI för företag för att öka effektiviteten, driva innovation och skapa en konkurrensfördel. AI-området omfattar dock en mängd olika tekniker som fungerar på olika sätt.
Generativ AI:s förmåga att generera nya utdata, oavsett om det är text, bilder, musik eller kod, utgör ett betydande framsteg inom AI-tekniken. På kort tid har det öppnat oändliga möjligheter för organisationer i olika branscher.
Varje typ av AI har ett specifikt syfte som passar olika företagsbehov. Genom att förstå vad varje typ kan och inte kan göra för din organisation kan du maximera dess potential. Här är några vanliga AI-typer:
Traditionell AI- automatiserar och optimerar specifika uppgifter. Eftersom den förlitar sig på ML-modeller med fördefinierade regler och algoritmer används den oftast i branscher för repetitiva uppgifter där effektivitet och precision är avgörande, till exempel inom tillverkning eller databearbetning. Traditionell AI omfattar prediktiv AI och konversations-AI.
Prediktiv AI prognostiserar resultat baserat på analys av historiska data. Den kan analysera tidigare beteenden, identifiera mönster och förutsäga framtida resultat med hög noggrannhet. Prediktiv AI är grundläggande inom ekonomi, sjukvård, tillverkning och marknadsföring.
Konversations-AI driver chattrobotar och virtuella assistenter som underlättar interaktion med naturligt språk mellan människor och datorer via text eller röstgränssnitt. Konversations-AI förlitar sig på ML-modeller och bearbetning av naturligt språk (NLP) för att förstå naturligt språk och generera människoliknande svar.
Generativ AI, prediktiv AI och andra typer av AI har en mängd olika praktiska program inom olika branscher och affärsfunktioner. Här är några exempel på hur olika typer av AI används:
Program för generativ AI är:
Med tanke på den snabba tillväxten av AI för företag måste ledare proaktivt hantera associerade risker. Dessa risker omfattar potentiell bias i AI-träningsdata, brist på transparens i hur algoritmer fattar beslut när de genererar utdata och avsiktligt missbruk av AI i skadligt syfte, till exempel för att sprida desinformation och skapa deepfake-teknik.
Som en del av sitt åtagande att främja ansvarsfulla AI-metoder skapade Microsoft sex principer för ansvarsfull AI för att hjälpa till att vägleda utveckling och användning av generativ AI och andra AI-system.
Som en nyckelspelare i nästa våg av AI-driven affärstransformation och innovation lovar generativ AI att fortsätta att omforma hur organisationer fungerar och interagerar med kunder.
Leta efter följande trender:
Pågående förbättringar i ML-modeller omfattar smartare träningsalgoritmer, själv övervakad inlärning och andra framsteg inom modellarkitektur och träning. Detta resulterar i utdata av högre kvalitet och mer intuitiva användarupplevelser.
Kompletterande användning av generativ AI med andra typer av AI förbättrar systemfunktionerna och ökar effektiviteten. Inom produktutveckling kan organisationer till exempel använda prediktiv AI för att identifiera framtida marknadskrav, generativ AI för att föreslå nya produkter som uppfyller dessa krav och konversations-AI för att samla in kundfeedback för att kontinuerligt förfina produktdesignen.
Djupare integrering av generativ AI med andra typer av AI stärker komplexa processer för beslutsfattande och problemlösning. I kundtjänst kan till exempel chattrobotar eller virtuella assistenter som kombinerar NLP med generativ AI dynamiskt skapa intelligenta, personliga svar baserat på realtidsanalys av användarbehov, sentiment och kontext.
Betoningen på ansvarsfull AI- ökar. Företag, myndigheter, den akademiska världen och andra organisationer kommer att fortsätta att betona rättvisa, transparens, ansvar och andra metoder inom utveckling och distribution av AI. Mer information om Microsofts åtaganden när det gäller ansvarsfull användning av AI. Få även åtkomst till verktyg och processer som hjälper din organisation att effektivthantera AI-risker.
Att förstå vad som gör generativ AI och andra unika typer av AI-är nyckeln till att få de största fördelarna från var och en, oavsett om den arbetar ensam eller i samarbete med annan AI.
Till skillnad från prediktiv AI prognostiseras inte generativ AI resultat baserat på historiska data. Till skillnad från konversations-AI genererar den inte människoliknande dialog. Den skapar nytt arbete med minimal mänsklig insats samtidigt som den ständigt itererar och förbättrar sin produktion - något som är avgörande för att driva innovation och upprätthålla konkurrenskraften i dagens digitala värld.
Fortsätt att lära dig mer om generativ AI jämfört med andra typer av AI och hur du bäst kan använda generativ AI i din organisation
Följ Microsoft