Vad är generativ AI?

Generativ AI, en förkortning av generativ artificiell intelligens, kan generera innehåll som liknar den data den har tränats på – från texter till bilder och musik. Potentialen är imponerande, men generativ AI medför också utmaningar och etiska problem, särskilt när det gäller äktheten och potentiellt missbruk av genererat innehåll.

Definitionen av generativ AI

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 de har tränats på. Detta kan omfatta olika datatyper såsom text, bilder, musik etc. Tekniken bygger idag huvudsakligen på så kallade transformatormodeller. Transformatorer är specialiserade 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. För att skapa bilder används ofta CNN (Convolutional Neural Networks), medan transformers används allt oftare för text.

• Inledningsvis samlas stora mängder träningsdata in och bearbetas för att fungera som underlag för träning av den generativa modellen. Detta kan till exempel omfatta texter, bilder eller videor.
• Det neurala nätverket består av flera lager. Den exakta arkitekturen beror på vilken typ av data som ska genereras. För texter kan en modell med återkommande neurala nätverk (RNN) eller de tidigare nämnda transformatorerna användas, medan CNN används för bilder.
• AI-modellen tillämpas på träningsdata för att lära sig hur man genererar data som liknar träningsdata. Detta görs genom att justera vikterna och parametrarna för dess neuroner för att minimera fel mellan den genererade datan och den faktiska träningsdatan.

När modellen är tränad kan den generera nya data. Processen inleds med att modellen förses med en startsekvens eller ett startvärde, en så kallad prompt, som kan vara i form av text, bilder, videor eller teckningar. Som svar skapar den generativa AI:n nytt innehåll. Det genererade resultatet utvärderas sedan med avseende på kvalitet och relevans. Modellen kan finjusteras ytterligare genom att träna den med nya data för att förbättra dess prestanda.

Vad är skillnaden mellan maskininlärning och artificiell intelligens?

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

Maskininlärning (ML) är ett delområde inom AI som fokuserar på att utveckla algoritmer som kan lära sig av data. Istället för att få specifika instruktioner för en uppgift lär sig en ML-modell av exempeldata och gör sedan förutsägelser eller fattar beslut utan att vara explicit programmerad för uppgiften. Datamängden och komplexiteten har ökat potentialen för maskininlärning.

Vilka generativa AI-modeller finns det?

Generativa AI-modeller använder ett specifikt neuralt nätverk för att skapa nytt innehåll. Beroende på tillämpningen kan dessa inkludera:

• Generativa adversariala nätverk (GAN): GAN består av en generator och en diskriminator och används ofta för att skapa realistiska bilder.
• Recurrent Neural Networks (RNN): RNN är specifikt utformade för att bearbeta sekventiella data som text och används för att generera text eller musik.
• Transformatorbaserade modeller: Modeller som GPT (Generative Pretrained Transformer) från OpenAI är transformatorbaserade modeller som används för textgenerering.
• Flödesbaserade modeller: Används i avancerade applikationer för att generera bilder eller andra data.
• Variational Autoencoders (VAE): VAE används ofta för bild- och textgenerering.
• Diffusionsmodeller: Modeller som DALL-E eller Stable Diffusion är diffusionsmodeller. De genererar data genom att successivt ta bort brus från en slumpmässig inmatning. De används främst för bildgenerering och ger mycket realistiska resultat.

Olika metoder för maskininlärning

Inom maskininlärning finns det olika typer av modeller som väljs utifrån uppgiftstyp och tillgängliga data. En grundläggande skillnad görs mellan övervakad inlärning och icke-övervakad inlärning. System baserade på icke-övervakad inlärning implementeras ofta i neurala nätverk.

Utöver dessa två huvudkategorier finns även halvövervakad inlärning, förstärkt inlärning och aktiv inlärning. Alla tre metoderna faller under övervakad inlärning och skiljer sig åt i typ och omfattning av användarens involvering.

Dessutom används djupinlärning i stor utsträckning idag. Till skillnad från enkel maskininlärning med få lager använder den djupare neurala nätverksarkitekturer för att identifiera mer komplexa egenskaper och mönster i stora datamängder. I grunden är maskininlärning och djupinlärning underområden till 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 populära textgeneratorerna. Denna AI-chatbot drivs av OpenAI:s språkprediktionsmodell GPT-4 och kan ge människoliknande textsvar i chattformat. Liksom andra GPT-modeller är ChatGPT tränad på stora mängder textdata, vilket gör att den kan täcka ett brett spektrum av ämnen och ge detaljerade förklaringar. Genom att ta hänsyn till konversationshistoriken med användaren simulerar ChatGPT en mer naturlig och dynamisk konversation.

DALL-E

DALL-E är en multimodal AI-applikation för att generera bilder baserade på textbeskrivningar. Den generativa artificiella intelligensen utvecklades med hjälp av OpenAI:s GPT-implementering 2021 och tränades, precis som ChatGPT, på en stor dataset med bilder och motsvarande textbeskrivningar. Detta gör det möjligt för bild-AI-webbplatsen att koppla samman ordens betydelse med visuella element. Den senaste och mest kraftfulla versionen är DALL-E 3. Den släpptes i oktober 2023 och gör det möjligt för användare att skapa bilder i olika stilar som styrs av användarens uppmaningar och även att återge text i bilder.

Tvillingarna

Gemini är en generativ AI-chatbot som utvecklats av Google. Den generativa artificiella intelligensen drivs av den stora språkmodellen Gemini 1.5. Precis som ChatGPT kan Gemini svara på frågor, programmera, lösa matematiska problem och hjälpa till med skrivuppgifter. Den använder också tekniker för naturlig språkbehandling (NLP). Även om AI:n fungerar oberoende av Google Sök hämtar den sin information från internet. Användarna kan aktivt bidra till att förbättra data genom sin feedback.

Claude

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

Mistral

Mistral är ett franskt AI-startupföretag som fokuserar på att skapa effektiva, högpresterande open source-modeller. Till skillnad från proprietära modeller som GPT eller Claude betonar Mistral öppenhet och modularitet. De modeller de släpper är lätta men ändå kraftfulla, vilket gör dem populära i open source-projekt och självhostade AI-applikationer. I Europa ses Mistral som en lovande lösning för AI-applikationer som uppfyller sekretesskraven.

LLaMA

LLaMA är den senaste språkmodellen från Meta. Den senaste versionen som finns tillgänglig i Europa, LLaMA 3.1, släpptes 2024 och utmärker sig genom sin höga effektivitet och prestanda i open source-scenarier. Olika versioner är fritt tillgängliga och väl lämpade för anpassade AI-applikationer, chattbottar eller forskning. Modellerna är utformade för att köras på kommersiell hårdvara, vilket gör dem särskilt attraktiva för utvecklare och företag som vill undvika proprietära leverantörer.

Vad kan generativ artificiell intelligens användas till?

Generativ AI kan användas inom en rad olika områden för att skapa praktiskt taget alla typer av innehåll. Tack vare banbrytande utvecklingar som GPT och teknikens användarvänlighet blir den alltmer tillgänglig. Användningsområden för generativ artificiell intelligens inkluderar till exempel:

• Textproduktion: Nyhetsartiklar, kreativt skrivande, e-postmeddelanden, CV, etc.
• Bild- och grafikskapande: Logotyper, design, konstverk etc.
• Musik och ljud: Komposition, ljudeffekter etc.
• Utveckling av videospel: Skapande av spelnivåer, karaktärer, handlingar eller dialoger
• Film och animation: Skapande av CGI-karaktärer eller scener, generering av animationer eller videoinnehåll etc.
• Farmaci och kemi: Upptäckt av nya molekylstrukturer eller läkemedel, optimering av kemiska föreningar
• Chatbots: Kundservice eller teknisk support
• Utbildningsinnehåll: Produktdemonstrationsvideor och handledningar på olika språk
• Arkitektur och stadsplanering: Design av byggnader, interiörer eller stadsplaner, optimering av utrymmes- eller infrastrukturutnyttjande etc.

Vilka är fördelarna med generativ artificiell intelligens?

Tack vare sitt breda användningsområde erbjuder generativ AI en rad fördelar inom olika områden. Förutom att skapa nytt innehåll kan den också underlätta tolkningen och förståelsen av befintligt innehåll. Fördelarna med att implementera generativ artificiell intelligens inkluderar:

✓ Automatisering av manuella processer

✓ Sammanfattning och förberedelse av komplex information

✓ Enklare innehållsskapande

✓ Besvara specifika tekniska frågor

✓ Svara på e-postmeddelanden

Vilka är begränsningarna för generativ AI?

Begränsningarna med generativ artificiell intelligens uppstår ofta på grund av de specifika metoder som används för att implementera vissa användningsfall. Även om det genererade innehållet ofta låter mycket övertygande kan den underliggande informationen vara felaktig och manipulerad. Andra begränsningar i användningen av generativ AI inkluderar:

• Informationskällan är inte alltid identifierbar
• Det är svårt att bedöma hurpartiska de ursprungliga källorna är
• Realistiskt klingande innehåll gör det svårare att upptäcka falsk information
• Genererat innehåll kan innehålla partiskhet och fördomar

Vilka är farhågorna kring generativ AI?

Det finns ett antal problem förknippade med användningen av generativ AI. Dessa omfattar inte bara kvaliteten på det genererade innehållet utan också risken för missbruk.

• Missbruk och desinformation: Generativ AI:s förmåga att skapa realistiskt innehåll kan utnyttjas, t.ex. för deepfakes, falska nyheter, förfalskade dokument och andra former av desinformation.
• Upphovsrätt och immateriell egendom: Genererat innehåll väcker frågor om upphovsrätt och immateriell egendom, eftersom det ofta är oklart vem som äger rättigheterna till det genererade innehållet och hur det får användas.
• Partiskhet och diskriminering: Om generativ artificiell intelligens har tränats på partiska data kan detta återspeglas i det genererade innehållet.
• Etik: Generering av falskt innehåll och manipulerad information kan väcka etiska frågor.
• Juridiska och regleringsmässiga frågor: Den snabba utvecklingen av generativ AI har lett till en oklar rättslig situation; det råder osäkerhet om hur tekniken ska regleras.
• Dataskydd och integritet: Användningen av generativ AI för att generera personuppgifter eller identifiera individer i bilder är tveksam ur dataskydds- och integritetssynpunkt.
• Säkerhet: Generativ AI kan användas för social engineering-attacker som är effektivare än attacker utförda av människor.

Exempel på generativa AI-verktyg

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

• ChatGPT av OpenAI
• Jasper
• Writesonic
• Frase
• CopyAI

Några av de bästa AI-bildgeneratorerna är:

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

Några av de bästa AI-videogeneratorerna är:

• Pictory
• Synthesys
• Synthesia
• HeyGen
• Veed

Generativ AI kontra AI

Skillnaden mellan generativ AI och artificiell intelligens i allmänhet ligger främst i tillämpningen snarare än i den underliggande tekniken. Medan det huvudsakliga målet med artificiell intelligens är att automatisera eller förbättra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens, producerar generativ artificiell intelligens nytt innehåll såsom chattresponser, design, syntetiska data eller deepfakes. Generativ AI kräver en prompt, där användaren matar in en initial fråga eller ett dataset. Traditionell AI fokuserar däremot på mönsterigenkänning, beslutsfattande, förfinad analys, dataklassificering och bedrägeridetektering.

Bästa praxis för användning av generativ artificiell intelligens

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

• Validera resultaten: Kontrollera alltid det genererade innehållet för att säkerställa dess trovärdighet och kvalitet.
• Förstå verktyget: Du bör veta hur det specifika generativa AI-verktyget fungerar och vilka dess styrkor och svagheter är. Nyckelbegreppet här är förklarbar AI (XAI).
• Förhålla dig kritiskt till källor: När du arbetar med innehåll som skapats av generativ AI bör du verifiera källorna.
• Tydlig märkning: Generativt AI-innehåll bör märkas som sådant för andra.
• 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 artificiell intelligens utvecklas snabbt, så du bör hålla dig informerad om nya tekniker, metoder och bästa praxis.