Hur fungerar generativ AI?

Generativ AI använder avancerade maskininlärningstekniker för att analysera stora datamängder och generera nytt innehåll baserat på kontext, stil, struktur och ton i ursprungliga data. När du skapar innehåll drar AI-modellen från mönster i data för att skapa utdata som ofta inte kan skiljas från material som skapats av människor, oavsett om det är text, bilder, kod eller till och med musik.

Utvecklingen av generativ AI kan spåras tillbaka till chattrobotarnas tidiga dagar, som främst var regelbaserade system med begränsade konversationsfunktioner. Det här var den tidiga tillkomsten av konversations-AI, som skiljer sig från generativ AI eftersom den fokuserar specifikt på datorer som deltar i en sammanhängande dialog med användare, ofta i en kundsupport eller virtuell assistentroll.

I takt med att beräkningskraften och datatillgängligheten ökade markerade introduktionen av mer komplexa modeller viktiga milstolpar. Lanseringen av OpenAI’s ChatGPT visade på ett banbrytande sätt inom bearbetning av naturligt språk, vilket demonstrerade kapaciteten att generera en naturlig, sammanhangsberoende relevant dialog. Framsteg i neurala nätverk har ytterligare förbättrat modellens förmåga att förstå språkdata, vilket gör interaktioner ännu mer sömlösa och människoliknande.

Generativ AI har sedan dess hittat program i många branscher och omformat hur organisationer närmar sig kreativitet och problemlösning. Generativ AI hjälper till att skriva skript, designa konst och poängsätta musik. Det skapar anpassat innehåll som skräddarsytts för specifika målgrupper beroende på deras specifika behov. Den kan förutsäga interaktioner mellan droger och sammanfatta resultaten i en rapport. Det kan även ge dig support när du behöver hjälp. Genom att utveckla kreativitet, öka produktiviteten och effektivisera processer fortsätter generativ AI att förändra hur vi interagerar med teknik och varandra. 

Generativ AI bygger på grunden av neurala nätverk, som är beräkningsmodeller som inspireras av den mänskliga hjärnans struktur och funktion. Dessa nätverk består av flera lager av sammankopplade neuroner som bearbetar och överför information, där varje lager har ett specifikt syfte vid bearbetning av information.

Det första lagret, indataskiktet, tar emot rådata som transformeras ju mer de överförs från lager till lager, vilket slutligen producerar utdata i det sista lagret. Den här hierarkiska strukturen gör det möjligt för neurala nätverk att lära sig komplexa mönster och representationer i data, med djupare lager som ofta identifierar mer abstrakta mönster precis som hur den mänskliga hjärnan bearbetar sensorisk information.

Parametrar, eller vikter, i dessa lager är avgörande, eftersom de avgör hur indata transformeras. GPT-3.5, med sina 175 miljarder parametrar, visar till exempel en enorm kapacitet för att lära sig och generera avancerad text, eftersom varje parameter bidrar till modellens förmåga att identifiera nyanser i språk och kontext, vilket leder till mer enhetliga och sammanhangsmässigt relevanta utdata.

Generativa AI-modeller måste tränas på data. Detta innebär att exponera det neurala nätverket för stora datamängder, där modellen lär sig att identifiera mönster. Utbildningsprocessen består av två typer av utbildning: övervakad och oövervakad inlärning. Under övervakad inlärning tillhandahålls modellen med märkta data, så att den kan lära sig specifika utdata för angivna indata, medan modellen i oövervakad inlärning utforskar data utan explicita etiketter, identifierar inbyggda strukturer eller grupperingar på egen hand.

Under träningen lär sig modellen att förbättra sina förutsägelser iterativt, vilket förfinar dess förmåga att generera sammanhängande och relevanta utdata. Detta uppnås genom en process som kallas backpropagation, där modellen gör förutsägelser baserat på indata, jämför utdata med de faktiska resultaten och sedan beräknar ett fel eller en förlust. Med den här feedbackloopen kan nätverket finjustera sina parametrar, vilket gradvis förbättrar dess förmåga att generera korrekt och sammanhängande innehåll.

När det gäller språkbearbetning delar generativ AI upp text i mindre, hanterbara enheter som kallas token, som kan representera hela ord, underord eller till och med enskilda tecken, beroende på modellens design. Detta gör att modellen kan hantera en mängd olika ordförråd och språkvariationer mer effektivt. Genom tokenbearbetning kan modellen bättre förstå relationer mellan ord och generera mer nyanserade utdata, vilket förbättrar modellens förmåga att skapa sammanhängande meningar och upprätthålla kontext över längre avsnitt, vilket i slutändan förbättrar dess prestanda i uppgifter som textgenerering och konversation.

Generativ AI har en mängd olika program inom en mängd olika fält och branscher. Några viktiga exempel är:

• Mänsklig textgenerering. Generativa AI-modeller, inklusive GPT-serien, kan skapa artiklar, berättelser och inlägg på sociala medier, vilket förbättrar skapandet av innehåll och marknadsföringsarbetet. De kan driva chattrobotar som deltar i naturliga konversationer och ger kundsupport. De kan också hjälpa till att sammanfatta långa dokument och generera kodfragment för utvecklare, vilket i sin tur ökar produktiviteten.
  
  
• Skapa bilder. Modeller som DALL-E kan generera unika bilder från textuppmaningar, så att användarna kan skapa grafik eller design som återspeglar specifika begrepp eller format som är perfekta för konstriktning, produktdesign och visuell design i spel.
  
  
• Ljudgenerering. Verktyg som OpenAI’s MuseNet kan skriva originalmusik i olika genrer, vilket hjälper till att skapa nya stycken, ljudspår och ljudlandskap för film. De kan också generera realistiska berättarröster och talsyntes för användning i ljudböcker, virtuella assistenter och videospel.
  
  
• Skapa video. Generativ AI kan hjälpa dig att skapa videor genom att föreslå redigeringar, infoga övergångar eller till och med generera nya bilder, vilket möjliggör snabb innehållsproduktion. Modeller som Synthesia kan skapa syntetiska videor med realistiska avatarer som levererar presentationer eller berättar innehåll, vilket effektiviserar utbildnings- och marknadsföringsarbetet.

Generativ AI står inför flera utmaningar och begränsningar, bland annat:

• Resurskrav. Generativa AI-modeller kräver betydande beräkningskraft och energi för att köras, vilket gör dem kostsamma och miljöskaliga att träna.
  
  
• Brist på transparens. Brist på transparens i interna processer och beslutsvägar för modeller gör det svårt att förstå hur utdata genereras. Detta hindrar möjligheten att hålla AI ansvarigt.
  
  
• Kreativitetens komplexitet. Eftersom AI-genererat innehåll ofta är resultatet av inlärda mönster snarare än verklig innovation, räcker generativ AI fortfarande inte för att fånga den mänskliga kreativitetens magi och komplexitet.
  
  
• Avst. Generativa AI-modeller kan generera falsk information, vilket kan leda till felaktig information. Detta utgör en betydande risk för kritiska områden som journalistik, sjukvård och utbildning.
  
  
• Biases. Träningsdata kan innehålla inbyggda bias, vilket resulterar i utdata som vidhåller stereotyper, vilket ytterligare marginaliserar vissa grupper.
  
  
• Frågor om immateriella rättigheter. Etiska frågor om författarskap, ägarskap och ansvarstagande är en pågående diskussion inom AI, vilket signalerar ett behov av metoder och ramverk för ansvarsfull AI.
  
  
• Risken för missbruk. På grund av dess förmåga att skapa missvisande innehåll och deepfakes kan generativ AI användas för skadliga ändamål, tillexempel eller bedrägerier.

När forskare fortsätter att förfina sina tekniker är generativa AI-modeller redo att bli ännu mer sofistikerade och ännu mer ansvarsfulla. Detta kan leda till mer kontextuellt relevant innehåll med färre förekomster av kopior och felaktig information. Forskare experimenterar också med förbättrade träningsmetoder, till exempel förstärkt inlärning från mänsklig feedback, vilket kan leda till mer nyanserade utdata som tar upp frågor om bias.

Generativ AI förväntas driva betydande innovationer i många domäner. Inom hälso- och sjukvården genererar AI personliga behandlingsplaner som är skräddarsydda för enskilda patientprofiler, vilket ger bättre vård. Inom utbildning använder lärare AI för att skapa en anpassad läroplan baserat på elevernas styrkor och svagheter. Och inom kreativa branscher revolutionerar AI redan hur designers, utvecklare, copywriters och manusförfattare skapar arbete. Dessa framsteg kommer dock med sociala konsekvenser. På grund av förändringar på jobbmarknaden och frågor om ägarskap finns det en växande efterfrågan på fler regelverk kring AI:s roll i mänskligt liv.

Allt eftersom AI-perioden fortsätter att gå in i nyare och mer spännande faser är det viktigt att forskare och användare ser till att deras framsteg fungerar för allmänheten samtidigt som riskerna minimeras genom kontinuerlig dialog med intressenter. Så länge det finns en balans mellan innovation och etik är AI säker på att skapa en ljusare och mer produktiv framtid.