Vad är generativ AI?

Generativ AI, en förkortning för Generative Artificial Intelligence, kan generera innehåll som liknar de data som den har tränats med - från text till bilder och musik. Potentialen är imponerande, men generativ AI för också med sig utmaningar och etiska problem, särskilt när det gäller äktheten och eventuell felaktig användning av det genererade innehållet.

Generativ AI: Definition

Generativ AI står för Generativ Artificiell Intelligens. Termen avser AI-modeller och algoritmer, som ChatGPT, som kan generera nytt innehåll eller data som liknar det som de har tränats med. Detta kan vara en mängd olika datatyper såsom text, bilder, musik etc. Idag baseras tekniken mestadels på så kallade transformatormodeller. Transformers är speciella neurala nätverk som har utvecklats för att hantera stora mängder textdata. Detta är en form av maskininlärning.

Hur fungerar generativ AI?

Generativ artificiell intelligens fungerar vanligtvis genom användning av neurala nätverk. CNN (Convolutional Neural Networks) används ofta för att skapa bilder, medan transformatormodeller i allt högre grad används för texter.

• Först samlas och bearbetas stora mängder träningsdata som ligger till grund för träningen av den generativa modellen. Det kan t.ex. vara text, bilder eller videor.
• Det neurala nätverket består av flera lager. Den exakta arkitekturen beror på vilken typ av data som ska genereras. För text kan en modell med recurrent neural networks (RNNs) eller de tidigare nämnda transformatorerna användas, medan CNNs används för bilder.
• AI-modellen appliceras på träningsdata för att lära sig att generera data som liknar träningsdata. Detta görs genom att justera neuronernas vikter och parametrar för att minimera felen mellan den genererade datan och den faktiska träningsdatan.

När modellen har tränats kan den användas för att generera nya data. För att göra detta måste modellen ges en startsekvens eller ett startvärde. Detta görs med hjälp av en prompt, den så kallade prompten, som kan vara i form av text, bilder, videor eller teckningar. Generativ Artificiell Intelligens levererar sedan nytt innehåll som svar på prompten. Den genererade datan utvärderas för att säkerställa att den är av hög kvalitet och meningsfull. Modellen kan kontinuerligt anpassas och förfinas genom att den tränas med nya data.

Vad är skillnaden mellan maskininlärning och artificiell intelligens?

Artificiell intelligens (AI) är ett brett forskningsområde som syftar till att utveckla maskiner som kan utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens. Chattbottar och röstassistenter som Google Home eller Amazon Echo, till exempel, är baserade på artificiell intelligens.

Maskininlärning (ML) är en gren av AI som fokuserar på utvecklingen av algoritmer som kan lära sig av data. I stället för att få specifika instruktioner för en uppgift lär sig en ML-modell från exempeldata och gör sedan förutsägelser eller fattar beslut utan att uttryckligen behöva programmeras för denna uppgift. Volymen och komplexiteten i data har ökat potentialen för maskininlärning.

Vilka generativa AI-modeller finns det?

Generativa AI-modeller använder ett specifikt neuralt nätverk för att generera nytt innehåll. Beroende på tillämpning inkluderar dessa

• Generative Adversarial Networks (GANs): GANs består av en generator och en diskriminator och används ofta för att generera realistiska bilder.
• Recurrent neural networks (RNNs): RNNs är speciellt utformade för att bearbeta sekventiella data som text och används för att generera text eller musik.
• Transformeringsbaserade modeller: Modeller som GPT (Generative Pretrained Transformer) från OpenAI är transformeringsbaserade modeller som används för att generera text.
• Flödesbaserade modeller: Används i avancerade applikationer för att generera bilder eller annan data.
• Variational Autoencoders (VAEs): VAEs används ofta vid bild- och textgenerering.
• Diffusionsmodeller: Modeller som DALL-E eller Stabil Diffusion är diffusionsmodeller. De genererar data genom att gradvis ta bort brus från en slumpmässig inmatning. De används främst i bildgenerering och uppnår mycket realistiska resultat.

Varierade metoder för maskininlärning

Inom maskininlärning finns det olika typer av modeller som väljs beroende på typ av uppgift och tillgängliga data. En grundläggande distinktion görs mellan supervised learning och unsupervised learning. System som bygger på oövervakad inlärning implementeras bland annat i neurala nätverk.

Utöver dessa två huvudkategorier finns även semi-övervakad inlärning, förstärkt inlärning och aktiv inlärning. Alla tre metoderna tillhör supervised learning och skiljer sig åt i typ och omfattning av användarinvolvering.

Dessutom används djupinlärning ofta idag. Till skillnad från enkel maskininlärning med bara några få lager använder den djupare neurala nätverksarkitekturer för att känna igen mer komplexa funktioner och mönster i stora mängder data. I grund och botten är maskininlärning och djupinlärning delområden inom artificiell intelligens.

Vad är ChatGPT, DALL-E, Gemini och co

Lösningar som ChatGPT, DALL-E och Gemini är AI-gränssnitt som gör det möjligt för användare att skapa nytt innehåll med hjälp av generativ artificiell intelligens.

ChatGPT

ChatGPT är en av de mest välkända textgeneratorerna. AI-chatboten är baserad på språkprediktionsmodellen GPT-4o från OpenAI och erbjuder möjligheten att ge människoliknande textsvar i ett chattformat. Liksom andra GPT-modeller har ChatGPT tränats på stora mängder textdata och kan täcka ett brett spektrum av ämnen och kunskapsområden genom att använda denna träning för sina svar och förklaringar. ChatGPT inkluderar förloppet av konversationen med en användare i sina resultat och simulerar därmed en konversation.

DALL-E

DALL-E är en multimodal AI-applikation för att generera bilder utifrån textbeskrivningar. Den generativa artificiella intelligensen utvecklades med hjälp av GPT-implementeringen av OpenAI 2021 och, precis som ChatGPT, tränades den med ett stort dataset av bilder och tillhörande textbeskrivningar. Detta gör det möjligt för image AI-webbplatsen att associera betydelsen av ord med visuella element. Den senaste och mest kraftfulla versionen är DALL-E 3, som släpptes i oktober 2023. Den gör det möjligt att skapa bilder i olika stilar, som styrs av användaranrop, och gör det också möjligt att visa text i bilder.

Gemini

Gemini är en generativ chatbot med artificiell intelligens som utvecklats av Google. Den generativa artificiella intelligensen drivs av den stora språkmodellen Gemini 1.5 med samma namn. Precis som ChatGPT kan Gemini svara på frågor, programmera, lösa matematiska problem och hjälpa till med att skriva. Verktyget använder också Natural Language Processing (NLP)-tekniker. Även om AI fungerar separat från Google Sök, hämtar den sin information från internet. Användare kan aktivt bidra till att förbättra data genom sin feedback.

Claude

Claude är en AI-chatbot från det amerikanska företaget Anthropic, som grundades av tidigare OpenAI-forskare. Den nuvarande versionen Claude 4, som släpptes i maj 2025, består av flera modeller som skiljer sig åt när det gäller datorkraft och prestanda. Claude är känd för sin särskilt säkra, dialogorienterade design och används ofta inom känsliga områden som utbildning eller företag. Fokus ligger här på transparens, begriplighet och ansvarsfull AI-användning. Claude-modellerna kan användas via API-åtkomst och i den ChatGPT-liknande appen “Claude.ai”.

Mistral

Mistral är ett franskt AI-startup som specialiserar sig på utveckling av effektiva, högpresterande modeller med öppen källkod. I motsats till proprietära modeller som GPT eller Claude fokuserar Mistral på öppenhet och modularitet. De publicerade modellerna är lätta men kraftfulla och används ofta i open source-projekt och AI-applikationer som drivs på egen hand. I synnerhet i Europa ses Mistral som en ljusglimt för AI-applikationer som uppfyller kraven på dataskydd.

LLaMA

LLaMA är den senaste språkmodellen från Meta. Den senaste versionen, LLaMA 3.1, som är tillgänglig i Europa, publicerades 2024 och kännetecknas av hög effektivitet och prestanda i open source-scenarier. Det finns olika versioner som är fritt tillgängliga och som lämpar sig väl för dina egna AI-applikationer, chatbots eller forskning. Modellerna är utformade för att köras på kommersiellt tillgänglig hårdvara, vilket gör dem särskilt intressanta för utvecklare och företag som vill klara sig utan proprietära leverantörer.

Vad kan generativ artificiell intelligens användas till?

Generativ AI kan användas inom en mängd olika områden för att generera praktiskt taget alla typer av innehåll. Tack vare banbrytande utveckling som GPT och teknikens användarvänlighet blir den också alltmer lättillgänglig. Användningsområden för generativ artificiell intelligens är t.ex:

• Textskapande: nyhetsartiklar, kreativa texter, e-post, CV etc.
• Bild- och grafikskapande: logotyper, design, konstverk etc.
• Musik och ljud: komposition, ljudeffekter m.m.
• Videospelsutveckling: skapande av spelnivåer, karaktärer, storylines eller dialoger
• Film och animation: Skapande av CGI-karaktärer eller scener, generering av animationer eller videoinnehåll etc.
• Farmaci och kemi: Upptäckt av nya molekylära strukturer eller läkemedel, optimering av kemiska föreningar
• Chatbots: Kundtjänst eller teknisk support
• Utbildningsinnehåll: Produktdemonstrationsvideor och handledning på olika språk
• Arkitektur och stadsplanering: Utformning av byggnader, interiörer eller stadsplaner, optimering av användningen av utrymme eller infrastruktur etc.

Vilka är fördelarna med generativ artificiell intelligens?

Tack vare de många möjliga tillämpningarna erbjuder generativ AI en rad fördelar inom en rad olika områden. Förutom att skapa nytt innehåll kan det också underlätta tolkningen och förståelsen av befintligt innehåll. Fördelarna med att implementera generativ artificiell intelligens är bland annat

✓ automatisering av manuella processer

✓ Sammanfattning och bearbetning av komplex information

✓ Ett enklare skapande av innehåll &check

✓ Besvara specifika tekniska frågor &check

✓ Svara på e-postmeddelanden &check

Vilka är gränserna för generativ AI?

Begränsningarna med generativ artificiell intelligens beror ofta på de specifika metoder som används för att genomföra vissa användningsfall. Till exempel kan den underliggande informationen vara felaktig och manipulerad, även om det genererade innehållet vanligtvis låter mycket övertygande. Andra begränsningar i användningen av generativ AI är bland annat

• Informationskällan är inte alltid identifierbar
• ** Originalkällans partiskhet** är svår att bedöma
• Realistiskt klingande innehåll gör det svårt att känna igen falsk information
• Genererat innehåll kan innehålla fördomar och förutfattade meningar

Vilka är farhågorna med generativ AI?

Det finns ett antal farhågor förknippade med användningen av generativ AI. Förutom kvaliteten på det genererade innehållet handlar det också om risken för missbruk.

• Missbruk och desinformation: Generativ AI:s förmåga att generera realistiskt innehåll kan missbrukas, t.ex. för deepfakes, falska nyheter, fabricerade dokument och andra former av desinformation.
• Upphovsrätt och immateriella rättigheter: Genererat innehåll väcker frågor om upphovsrätt och immateriella rättigheter, eftersom det ofta är oklart vem som äger rättigheterna till det genererade innehållet och hur det får användas.
• Bias och diskriminering: Om generativ artificiell intelligens har tränats på partisk data kan detta återspeglas i det genererade innehållet.
• Etik: Generering av falskt innehåll och manipulerad information kan ge upphov till etiska frågor.
• Lagstiftning och regleringsfrågor: Den snabba utvecklingen av generativ AI har lett till en oklar juridisk situation; det råder osäkerhet om hur tekniken ska regleras.
• Dataskydd och integritet: Användningen av generativ AI för att generera personuppgifter eller för att identifiera personer i bilder är tveksam ur ett dataskydds- och integritetsperspektiv.
• Säkerhet: Generativ AI kan användas för social engineering-attacker som är mer effektiva än mänskliga attacker.

Exempel på generativa AI-verktyg

Beroende på vilken typ av innehåll som ska genereras finns det olika generativa AI-verktyg. De bästa AI-textgeneratorerna inkluderar:

• ChatGPT från OpenAI
• Jasper
• Writesonic
• Frase
• CopyAI - CopyAI

De bästa AI-bildgeneratorerna inkluderar:

• Midjourney
• DALL-E 3
• Neuroflash
• Jasper Art
• Craiyon - Craiyon

De bästa AI-videogeneratorerna inkluderar:

• Pictory
• Synthesys
• Synthesia - Synthesys
• HeyGen
• Veed

Generativ AI vs. AI

Skillnaden mellan generativ AI och artificiell intelligens i allmänhet ligger främst i tillämpningen och inte nödvändigtvis i den underliggande tekniken. Medan huvudmålet med artificiell intelligens är att automatisera eller förbättra uppgifter som normalt kräver mänsklig intelligens, genererar generativ artificiell intelligens nytt innehåll som chatt-svar, design, syntetisk data eller deepfakes. För att göra detta kräver generativ AI en prompt där användaren anger en initial fråga eller datauppsättning. Konventionell AI, å andra sidan, fokuserar på mönsterigenkänning, beslutsfattande, förfinade analyser, klassificering av data och upptäckt av bedrägerier.

Bästa praxis för användning av generativ artificiell intelligens

Användningen av generativ AI innebär både möjligheter och risker. För användare som använder generativa AI-modeller eller arbetar med deras resultat finns det några bästa metoder för att uppnå bättre resultat och samtidigt undvika potentiella risker:

• Validera resultat: Kontrollera alltid att det genererade innehållet är rimligt och av god kvalitet.
• Förstå verktyget: Du bör veta hur respektive Generative AI-verktyg fungerar och vilka dess styrkor och svagheter är. Nyckelordet här är Explainable AI (XAI)
• Kritiskt hantera källor: Om du arbetar med innehåll som skapats av generativ AI som källor bör du kontrollera dem.
• Tydlig märkning: Innehåll som skapats av generativ AI bör märkas som sådant för andra personer.
• Etik: Använd generativ AI på ett ansvarsfullt sätt, vilket innebär att du inte ska skapa eller distribuera vilseledande, felaktigt eller manipulativt innehåll.
• Kontinuerligt lärande: Generativ AI utvecklas snabbt, så håll dig uppdaterad om ny teknik, nya tekniker och bästa praxis.