Hvad er generativ AI? En introduktion til teknologien bag chatbots og indholdsgenerering

Written by John Cooley

Af John Cooley, Ejer og Applied AI konsulent hos reDawn AI

Generativ AI er en type kunstig intelligens, der kan generere nyttigt indhold såsom tekst, billeder og kode baseret på den data, den er trænet på. Teknologien bag de såkaldte generative AI-modeller gør det muligt at automatisere opgaver som chatbots, indholdsgenerering og oversættelse.

I denne artikel giver vi en grundig introduktion til, hvad generativ AI er, hvordan det fungerer, eksempler på anvendelse samt fordele og ulemper ved teknologien.

Key Takeaways:

  • Generativ AI kan automatisk generere nyt indhold som tekst, billeder og kode. Den trænes på enorme datasæt for at producere menneskelignende output til opgaver som chatbots, tekstskrivning og oversættelse.
  • Førende generative AI-modeller bruger store sprogmodeller (LLM’er) med milliarder af tekstparametre. Populære eksempler er ChatGPT, DALL-E 2 og Google Translate. LLM’er forudsiger ordsekvenser baseret på mønstre i træningsdata.
  • Fordelene ved generativ AI inkluderer øget produktivitet, tidsbesparelse på repetitive opgaver og skalerbar indholdsproduktion. Virksomheder bruger det til chatbots, automatisk tekstskrivning og mediedesign.
  • Generativ AI har dog begrænsninger. Indhold kan indeholde fejl eller bias og kræver menneskelig validering. Der er også etiske bekymringer om plagiat og skadeligt indhold.
  • Når det bruges ansvarligt med menneskelig kontrol, kan generativ AI øge effektivitet og innovation i virksomheder. Men mennesker bør involveres til at styre og redigere det endelige output. Alt i alt har generativ AI et spændende potentiale hvis det implementeres omhyggeligt.

Hvad er generativ AI?

Generativ AI refererer til kunstig intelligens, der kan skabe ny data og indhold, i modsætning til AI der kun kan analysere eksisterende data.

Populære eksempler på generativ AI er:

  • Chatbots til kundeservice og support
  • Tekstgeneratorer der kan skrive artikler og produktbeskrivelser
  • Billedgeneratorer der kan designe grafik og illustrationer
  • AI til oversættelse af tekst til andre sprog
  • Autocomplete-værktøjer der foreslår søgeord eller afslutter sætninger

Generativ AI trænes ved hjælp af store mængder data, f.eks. tekst, billeder eller taleoptagelser, så den kan lære at generere nyttigt og meningsfuldt indhold på egen hånd.

Jo mere data en generativ AI model trænes på, og jo højere kvalitet af data, desto bedre bliver modellens evne til at skabe indhold der ligner noget, mennesker selv ville producere.

Nogle af de mest avancerede generative AI-modeller i dag er baseret på teknologien “store sproglige modeller” (LLM’er). En LLM er en kunstig intelligens, der er trænet på enormt store tekstdatasæt, hvilket gør den i stand til at forstå og generere naturligt sprog.

Populære LLM-baserede generative AI-modeller:

  • GPT-3 og ChatGPT
  • DALL-E 2 fra OpenAI
  • Google’s LaMDA
  • DeepL til oversættelse

Hvordan virker generativ AI?

LLM-baserede generative AI modeller virker ved hjælp af neuralt netværk og deep learning. Modellerne har et komplekst netværk af lag og forbindelser, der kan finde mønstre og sammenhænge i de enorme mængder af data de trænes på.

Mere specifikt virker modellerne ved at forudsige det næste ord i en tekstsekvens, givet alle de foregående ord i sekvensen. Under træningen lærer modellen de statistiske og sproglige mønstre i træningsdataen.

Når modellen så fodres med en starttekst eller et spørgsmål, kan den bruge sit “sprogforståelse” til at forudsige de mest sandsynlige næste ord, indtil den har genereret en sammenhængende tekst.

For eksempel kan en chatbot trænet på dialogdata besvare spørgsmål og føre naturlige samtaler. En billedgenerator kan vælge de visuelle elementer, der bedst passer til en tekstbeskrivelse og sammensætte dem til et billede.

Selvom generativ AI bliver bedre og bedre, er den stadig begrænset af kvaliteten og mængden af træningsdata. Den har ikke virkelig forståelse af verden og kan derfor komme med falske eller skadelige svar.

Det er vigtigt at validere indhold fra generativ AI, før det publiseres. Mennesker bør altid være involveret i at kontrollere og redigere indhold.

Anvendelser af generativ AI

Her er nogle eksempler på anvendelser af generativ AI i virksomheder:

Chatbots til kundeservice
Generativ AI kan bruges til at automatisere kundesupport og besvare hyppige spørgsmål 24/7 via chatbots. En analyse fra Juniper Research anslår at chatbots vil spare virksomheder op til $8 mia. årligt i supportomkostninger.

Automatisk indholdsgenerering
Produktbeskrivelser, nyhedsartikler, blogindlæg og andet content kan automatisk genereres med generativ AI. The Washington Post bruger f.eks. en AI-writer til at producere udkast til artikler. Dette kan øge produktiviteten markant.

Oversættelse
Overførsel af indhold til flere sprog effektiviseres ved at bruge generativ AI til oversættelse. Modeller som Google Translate og DeepL producerer oversættelser på sekunder, hvilket tidligere tog timer for mennesker.

Kodegenerering
Generativ AI kan autofærdiggøre kode, foreslå syntaks eller skrive kommentarer for at gøre softwareudvikling hurtigere. GitHub Copilot er et eksempel på en AI-assistent til programmører.

Mediedesign
Virksomheder bruger generativ AI til at designe grafik, logos, produktrendering mv. Wombo, DALL-E 2 og Stability AI er eksempler på værktøjer indenfor generativt mediedesign.

Fordele og ulemper ved generativ AI

Fordele:

  • Øget produktivitet og effektivitet
  • Tidsbesparelse på repetitive opgaver
  • Muliggør skalering af indholdsproduktion
  • Hurtigere time-to-market
  • Kosteffektivitet ift. menneskelige ressourcer

Ulemper:

  • Indhold kan indeholde fejl eller bias
  • Manglende forståelse af genereret indhold
  • Risiko for plagiat og brud på copyright
  • Etiske problemstillinger
  • Krav om menneskelig kontrol og redigering

Sådan kommer du i gang med generativ AI

Vil du selv prøve kræfter med generativ AI? Her er 3 tips til at komme godt i gang:

  • Start med open source værktøjer som GPT-3 og DALL-E 2.
  • Begræns anvendelsesområdet i starten, f.eks. kun chatbots.
  • Sørg for at have kontrolprocesser til at verificere indhold.

Selvom generativ AI har begrænsninger, er der store potentialer for virksomheder. Med den rette tilgang kan generativ AI øge innovation og effektivitet markant ved at frigøre tid til mere værdiskabende opgaver.

Er du ikke sikker på, hvordan du bedst udnytter kraften i generativ AI?

Hvis du ønsker, at din virksomhed skal få succes i nutidens voksende digitale verden, skal du følge med i den nyeste digitale teknologi. Da generativ AI spiller en fremtrædende rolle i marketing og andre forretningsaspekter, er det på tide at begynde at investere i denne teknologi.

Men hvis du ikke er sikker på, hvor du skal starte, kan reDawn AI hjælpe. Vi har et team med teknisk kyndige eksperter, der kan hjælpe dig med at udnytte kraften i AI til at booste din digitale marketingindsats.

Hvis du er klar til at begynde at integrere AI i din forretningsstrategi, så skriv eller ring til os i dag på 9380 0503 for at tale med en AI-Rådgiver om vores AI-løsninger!

Referencer:

  1. https://arxiv.org/abs/2206.07682
  2. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922

Om John Cooley

John er ekspert i at bruge AI til at forbedre virksomheders markedsføringsindsatser.

John har næsten 10 års erfaring med AI i markedsføring og har arbejdet med AI Chatbots siden GPT-2. Han er optaget af at finde innovative måder at anvende teknologi på for at skabe værdi for kunderne. Med en faglige baggrund inden for både markedsføring og kunstig intelligens, er John i stand til at se nye muligheder i skæringsfeltet mellem de to områder.


Read More Articles:

Sådan maksimerer du din online tilstedeværelse med 10Webs AI

A simple step by step guide to achieve [main benefit]

  • Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore
  • Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate
  • Excepteur sint occaecat cupidatat non proident, sunt in culpa qui officia
Enroll in the free email course now!
You will get one short email per week. You can unsubscribe anytime.