Generativ AI – fra teori til praksis

Håvard Tegelsrud

Publisert 02.04.2024

Oppdatert 05.04.2024

11 min lesetid

Bruker du generative AI-modeller i bedriften din, kan du effektivisere utviklingsprosesser, skape dynamisk innhold og tilpasse brukeropplevelser på en måte som tidligere var utenkelig. Dette gir en strategisk fordel i et konkurransedyktig marked, hvor det å skru ned kostnader og skru opp innovasjon står sentralt.

Generativ AI utfordrer ikke bare vår forståelse av kunstig intelligens, men åpner også døren for nye muligheter og etiske vurderinger.

Generativ kunstig intelligens (AI) representerer en revolusjonerende gren av maskinlæring som fokuserer på å skape nye data som ligner på de den er trent på. Denne teknologien har åpnet for utallige muligheter innenfor generering av tekst, bilder, musikk og mye mer, og står sentralt i den moderne AI-forskningen og -utviklingen.

• Deep learning-modeller: Grunnlaget for generativ AI. Disse modellene simulerer menneskelig nevralaktivitet, for å lære og generere komplekst innhold. De har vært avgjørende for utviklingen innen språkbehandling, bildegjenkjenning og mer.
• Variational Autoencoders (VAEs): Disse er designet for å komprimere data, og deretter generere data som er lik – men ikke identisk med – det de ble trent på. VAEs er spesielt nyttige for oppgaver som krever en høy grad av nøyaktighet og detaljer, som bilde- og lydgenerering.
• Generative Adversarial Networks (GANs): Består av to konkurrerende nettverk, en generator og en diskriminator, som sammen forbedrer evnen til å generere svært realistisk innhold. GANs har hatt stor suksess i generering av bilder, forbedring av bildekvalitet, og skaping av kunstig innhold som er vanskelig å skille fra ekte.
• Transformer-modeller: Har revolusjonert feltet med sin evne til å håndtere store mengder data og sin effektivitet i å forstå sammenheng i tekst. De er kjernen i noen av de mest avanserte språkmodellene i dag, som OpenAIs GPT-serie, og brukes til å generere tekst som er kohesiv, relevant og ofte overraskende menneskelig.

Disse komponentene fungerer som hjørnesteinene i generativ AI. Dette lager grunnlaget for utviklingen av teknologier som former hvordan vi interagerer med digitale systemer, skaper kunstig innhold og utforsker de grenseløse mulighetene innen kunstig intelligens.

At AI har åpnet dørene til nye måter å skape og interagere med digitalt innhold på, er opplest og vedtatt. På sikt kan det gi nærmest revolusjonerende tilnærminger til tekst, bilder og kodegenerering.

• Generering av realistisk innhold: Generativ AI kan skape bilder, tekst og musikk som kan gjøre det vanskelig for oss å skille det fra menneskeskapt innhold.
• Vitenskapelige oppdagelser og datasyntese: Ved å bruke generativ AI kan forskere utforske nye hypoteser, oppdage kjemiske forbindelser og syntetisere data for å støtte sine eksperimenter.
• Forbedring av chatbots og kundeservice: Generativ AI kan hjelpe til med å forbedre kundeservice ved å gi mer naturlige og relevante svar i chatbots.
• Kreativ design og kunst: Enkelte kunstnere og designere bruker potensialet i generativ AI for å utforske nye estetiske uttrykk og skape unike kunstverk.
• Automatisering av kode: Generativ AI kan hjelpe programmerere med å automatisere kodegenerering, som kan effektivisere utviklingsprosesser og redusere feil.

Gjennom en blanding av avanserte algoritmer og nevrale nettverk, gjør denne teknologien det mulig å skape nytt, originalt innhold, fra tekst til bilder og utover. I kjernen av denne evolusjonen ligger transformer-teknologi, utviklingen av store språkmodeller og innovative tilnærminger til læring og tilpasning.

Disse fundamentene har forbedret nøyaktigheten og relevansen av det genererte innholdet. I tillegg har det åpnet opp for nye måter å bruke AI på, og forbedringer i AI-drevne systemer.

• Forbedret språkforståelse med transformer-teknologi: Transformer-modeller har revolusjonert feltet ved å gi en fleksibel og kraftig arkitektur for å behandle sekvensiell data. Dette har ført til betydelige forbedringer i språkforståelse og generering.
• Utviklingen av store språkmodeller og deres evne til å utføre generative oppgaver: Store språkmodeller, som GPT (Generative Pre-trained Transformer), har demonstrert enestående kapasitet til å generere kohorent og overbevisende tekst. I tillegg utfører denne teknologien flere andre oppgaver ved å forstå kontekst på en dypere måte.
• Overvåket læring og instruksjonstuning i generativ AI: Ved å bruke overvåket læring og instruksjonstuning, har forskere vært i stand til å finjustere generative modeller for spesifikke oppgaver. Dette forbedrer deres effektivitet og tilpasningsevne til spesifikke bruksområder.

Disse innovasjonene representerer bare toppen av isfjellet. De vitner om et felt i rask utvikling, hvor fremtidige teknologiske fremskritt vil fortsette å utvide grensene for hva som er mulig med generativ AI.

Når en tar store steg her i livet, kommer det aldri uten en risiko. Med bruk av AI følger også betydelige utfordringer og etiske problemstillinger. Disse aspektene krever grundig overveielse for å sikre at teknologien brukes på en måte som er både ansvarlig og til samfunnets beste.

• Feilinformasjon og "hallusinasjoner": Generativ AI kan produsere innhold som er feilaktig eller villedende, kjent som "hallusinasjoner". Det er viktig å utvikle metoder for å redusere slike feil og sikre at informasjonen som genereres, er nøyaktig og pålitelig.
• Personvern: Når generativ AI trenes på store datamengder, inkludert personlige data, blir spørsmålet om personvern sentralt. Å utvikle teknikker som beskytter brukernes data uten å kompromittere modellens effektivitet, er en stor utfordring.
• Opphavsrett og intellektuell eiendom: AI kan generere innhold som ligner på eksisterende verk, noe som reiser spørsmål om opphavsrett og intellektuell eiendom. Det er nødvendig med klare retningslinjer og lover for å navigere i dette komplekse landskapet.
• Etiske dilemmaer: Bruken av generativ AI kan føre til etiske dilemmaer, spesielt når den brukes til å skape realistiske simuleringer av mennesker eller til å påvirke opinionen. Å utvikle etiske retningslinjer for bruk av generativ AI er avgjørende.
• Bias og rettferdighet: AI-systemer kan inneholde bias, som viderefører eller forsterker eksisterende sosiale ulikheter. Arbeidet med å identifisere og korrigere bias i AI-modeller er en kontinuerlig prosess som krever oppmerksomhet.

Datatilsynet har utviklet en egen verktøykasse for virksomheter som bruker AI.

Disse utfordringene og etiske betraktningene understreker behovet for en balansert tilnærming når du utvikler og bruker generativ AI. Dette kan også en AI-utvikler hjelpe deg med å oppnå. Det er viktig å legge vekt på ansvarlighet, transparens og etisk overveielse for å sikre at fremtidens generative AI-teknologier bidrar positivt til samfunnet.

Generativ AI står ved et spennende veiskille, med potensial til å omforme teknologiens fremtid på måter vi bare kan begynne å forestille oss. Denne teknologien, som allerede har vist sin evne til å skape alt fra realistiske bilder til overbevisende tekst, er i ferd med å utvide sine horisonter enda mer. Mens vi utforsker hva fremtiden kan bringe, blir det klart at veien videre innebærer både enorme muligheter og utfordringer som må navigeres med omhu.

• Skalering versus spesialisering: Debatten mellom å utvikle store, allsidige modeller kontra mindre, domenespesifikke modeller er i full blomst i tech-bransjen. Store modeller tilbyr bred kompetanse, men kan mangle dybdekunnskap innen spesifikke felt. Domenespesifikke modeller, derimot, tilbyr skreddersydd ekspertise, men med begrenset anvendelighet utenfor sitt spesifikke område.
• Potensialet for teknologisk gjennombrudd: Med stadige fremskritt innen datavitenskap og maskinlæring, er generativ AI klar for å lede an i utviklingen av innovative løsninger. Dette inkluderer alt fra medisinsk forskning, der AI kan generere nye hypoteser for behandlinger, til miljøvitenskap, hvor den kan simulere komplekse økosystemer.
• Ansvarlig innovasjon: Mens vi beveger oss inn i denne nye teknologiske revolusjonen, blir det viktig med å ansvarliggjøre utviklingen og bruken av AI. Dette handler om utvikling av retningslinjer for etisk AI-bruk, sikring av datasikkerhet og personvern og fremme teknologier som er inkluderende og tilgjengelige for alle.
• Tilpasning til fremtidige utfordringer: Generativ AI vil også spille en nøkkelrolle i å finne globale utfordringer, fra klimaendringer til sosial ulikhet. AIs evne til å analysere store datamengder og generere innsiktsfulle løsninger, kan være avgjørende for å finne bærekraftige veier fremover.

Mens vi utforsker mulighetene med generativ AI, må vi også være bevisste på utfordringene som følger med utviklingen av den. Balansen mellom innovasjon og etisk ansvar vil være avgjørende, for å sikre at fremtiden formes på en måte som gagner oss alle.

Generativ AI representerer et betydelig skritt fremover i vår forståelse og bruk av teknologi. Evnen til å skape, innovere og transformere ulike sektorer understreker den transformative kraften AI besitter. Som vi ser fremover, er det helt avgjørende å få på plass ansvarlig bruk og videre forskning for å sikre at fordelene kan nytes bredt, samtidig som potensielle risikoer minimeres. Generativ AI er ikke bare et vitnesbyrd om hvor langt teknologien har kommet, men også en påminnelse om det kontinuerlige behovet for etisk refleksjon og innovasjon.