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.