Vad är generativ AI?

Generativ AI är en form av artificiell intelligens som kan skapa nytt innehåll – som text, bild och video. Det öppnar dörrar till nya sätt att använda teknik för kreativitet och problemlösning. Så vad menas med generativ AI, hur fungerar det och vilka möjligheter och utmaningar finns? Låt oss ta reda på det.

Vad betyder generativ AI? – Definition

Generativ AI är den typen av artificiell intelligens som kan skapa nytt innehåll, som texter, bilder, musik eller videor. Den lär sig från stora mängder data för att sedan använda kunskapen för att skapa något nytt. Tänk dig en konstnär som inspireras av tidigare verk för att skapa egna.

Till exempel kan generativ AI:

• Skriva en berättelse i samma stil som en känd författare.
• Skapa en bild av en person som inte finns på riktigt.
• Komponera musik som låter som om den skapats av en berömd kompositör.
• Göra en kort film baserat på en enkel textbeskrivning.

Kort sagt kan man säga att generativ AI är ett sätt för datorer att producera innehåll som ser ut som att det kommer från en människa. För att förstå generativ AI bättre kan vi jämföra den med andra typer av AI, programmering och maskininlärning.

•  Traditionell AI

Traditionell AI följer fasta regler och instruktioner för att lösa specifika uppgifter, likt en miniräknare som enbart utför beräkningar. Den kan inte lära sig eller bli bättre över tid. Generativ AI däremot lär sig från data och kan skapa nya saker, som texter eller bilder.

•  Maskininlärning

Maskininlärning handlar om att datorer lär sig från data istället för att styras av förutbestämda regler. Generativ AI bygger på maskininlärning för att upptäcka mönster i data och skapa nytt innehåll, som att skriva en text eller skapa musik.

•  Konversationsbaserad AI

Denna AI är specialiserad på att kommunicera med människor, som en kundtjänstrobot. Även om generativ AI kan skapa text som liknar mänskligt språk, har den ett bredare användningsområde och kan även skapa bilder, musik och annat innehåll.

•  Artificiell generell intelligens (AGI)

AGI är en teoretisk form av AI som kan tänka och lösa problem lika bra eller bättre än människor inom alla områden. Generativ AI är inte AGI – den fokuserar på att skapa nytt innehåll och har inte den breda förmågan att förstå och lösa helt olika typer av problem.

Generativ artificiell intelligens: Huvudområden

För att göra det ännu tydligare hur generativ AI fungerar går vi igenom de huvudområden där tekniken används. Vi ger dig även exempel på generativ AI till varje område.

1.  Textgenerering

Textgenerering är en AI-teknik som skapar ny text genom att lära sig mönster från stora mängder text. Genom att förstå hur språk används kan AI skriva texter som känns naturliga och mänskliga. Moderna tekniker gör att AI kan hantera större mängder data och skapa mer sammanhängande texter.

Tekniken används som verktyg för:

• Smarta chattar, som kundtjänstrobotar
• Innehållsskapande, för artiklar eller sociala medieinlägg
• Översättningar och förbättring av text

Exempel: ChatGPT, från OpenAI, använder textgenerering för att ge svar som känns som om en människa skrivit dem.

2.  Bildgenerering

Bildgenerering är en AI-teknik som skapar nya bilder med hjälp av avancerade algoritmer. De lär sig hur verkliga bilder ser ut och skapar sedan nya bilder som är visuellt realistiska.

Tekniken används för att bland annat:

• Skapa konst
• Förstärka träningsdata i maskininlärning
• Skapa visuellt material till artiklar eller sociala medieinlägg

Exempel: Verktyg som MidJourney och DALL-E är populära för att skapa verklighetstrogna bilder baserat på enkla textbeskrivningar.

3.  Video- och röstgenerering

Videogenerering är en AI-teknik som skapar nya videor genom djupinlärning. AI

förutspår hur nästa bildruta ska se ut baserat på tidigare ramar, vilket skapar sammanhängande videoinnehåll.

Videogenerering används inom områden som:

• Underhållning
• Sportanalys
• Utvecklingen av självkörande bilar

Videogenerering kombineras ofta med röstgenerering, där AI skapar realistiska röster som används för text till tal, virtuella assistenter och röstkloning.

Exempel: Plattformar som DeepBrain och Synthesia skapar realistiska videor där det ser ut som att en människa pratar direkt till kameran.

Kanske får det dig att börja fundera över hur AI kommer påverka framtidens arbetsmarknad.

Hur fungerar generativ AI?

Generativ AI bygger på maskininlärning, en teknik där maskiner lär sig mönster från data och använder dessa för olika uppgifter. Till skillnad från traditionell maskininlärning, som gör förutsägelser eller fattar beslut baserade på data, tar generativ AI det ett steg längre. Den kan inte bara analysera data, utan också skapa nytt innehåll som efterliknar egenskaperna i den data den tränats på.

Så här fungerar generativ AI steg för steg:

1.  Datainsamling

Först samlas ett stort dataset in med exempel på den typ av innehåll som ska genereras. Datasetet fungerar som träning för AI och ger den möjlighet att lära sig mönster och strukturer som är specifika för innehållet. Ju mer varierat och högkvalitativt datasetet är, desto bättre blir modellens förmåga att skapa nytt material som känns verklighetstroget och relevant. Datainsamlingen är därför en avgörande del av processen, eftersom det är här grunden läggs för framtida resultat.

2.  Modellträning

Nästa steg är att lära sig hur datan som samlats in är uppbyggd. Generativ AI bygger på något som kallas neurala nätverk, en teknik som gör att AI kan lära sig hur data är uppbyggd. Genom att träna modellen på stora mängder data lär den sig att känna igen detaljer och mönster som gör exempelvis en bild eller text trovärdig och realistisk.

3.  Generering

När modellen har tränats klart kan den börja skapa nytt innehåll baserat på det den har lärt sig. Det gör den genom att använda avancerade tekniker, som att kombinera olika delar av datan på kreativa sätt, beroende på hur modellen är utformad. Resultatet är helt nytt innehåll som efterliknar egenskaperna hos träningsdatan, men som samtidigt är unikt och anpassat till uppgiften.

4.  Precisering

Det innehåll som AI skapar kan förbättras och justeras för att uppnå högre kvalitet eller anpassas efter specifika behov. Till exempel kan detaljer i en bild göras skarpare, eller en text kan justeras för att matcha en viss ton eller stil. Efterbearbetningen gör att resultatet blir mer användbart och skräddarsytt för det aktuella ändamålet.

Implementera generativ AI

Generativ AI kan hjälpa företag i alla branscher att automatisera processer, förbättra kundupplevelser och öka effektiviteten på flera plan. Det är ingen hemlighet att tekniken kommer med en rad fördelar, men det kan vara bra att vara medveten om de utmaningar som generativ AI medför.

Utmaningar du står inför:

1.  Datakrav

Generativ AI behöver stora mängder data för att fungera bra. Det kan vara svårt att få fram sådan data, särskilt inom områden som vård och finans där data ofta är känslig. En lösning kan vara att använda syntetiska data, som skapas artificiellt och liknar verklig data utan att kompromissa med sekretessen.

2.  Komplex AI-träning

Att träna AI-modeller är dyrt, tidskrävande och kräver mycket datorkraft. Detta kan vara svårt för mindre företag. Tekniker som överföringsinlärning, där man justerar redan färdigtränade modeller, kan minska kostnader och resurser.

3.  Styrning av innehåll

Generativ AI kan skapa oönskat eller olämpligt innehåll, som felaktiga eller stötande texter. Bättre träning och kontrollmekanismer behövs för att säkerställa att resultatet är relevant och lämpligt.

4.  Etiska risker

Tekniken kan missbrukas, till exempel för att skapa deepfakes eller falska nyheter. Etiska riktlinjer, som digital märkning och bättre utbildning kring AI, kan hjälpa till att minska riskerna.

CGI som partner inom generativ AI

Vi på CGI erbjuder omfattande tjänster inom generativ AI för att hjälpa ditt företag att utnyttja tekniken för innovation och effektivisering. Genom att kombinera expertis inom AI och branschspecifika lösningar stöttar vi dig i att identifiera möjligheter, utveckla anpassade lösningar och framgångsrikt integrera generativ AI i din verksamhet.

Du är varmt välkommen att kontakta oss för mer information.

Kontakta oss