Vad är generativ AI? En tydlig förklaring av typer, fördelar och användningsmetoder

Vad är generativ AI?

Generativ AI är en teknik där AI automatiskt skapar olika typer av innehåll som text, bilder, programkod, videor och ljud baserat på användarens instruktioner (prompter) och förinlärda data.
En framstående exempel är “ChatGPT”, som släpptes av OpenAI i november 2022.
ChatGPT kan generera naturlig text som om den vore skriven av en människa, vilket gör den användbar i olika affärssammanhang och förväntas bidra till betydande effektiviseringar och kostnadsbesparingar.
Utvecklingen av generativ AI har accelererat snabbt de senaste åren, och nya tjänster lanseras dagligen över hela världen, vilket drar stor uppmärksamhet inom många områden.

Varför generativ AI får uppmärksamhet

Precis som datorns uppfinning och spridningen av internet och mobiltelefoner har medfört stora förändringar i människors liv, håller AI på att bli en oumbärlig del av det moderna samhället.
Särskilt generativ AI utvecklas i en sådan takt att den kan ersätta mänskligt arbete, vilket skapar stora sociala bekymmer och gör den omöjlig att ignorera.

Skillnaden mellan generativ AI och traditionell AI

Traditionell AI har huvudsakligen extraherat information som matchar prompter från inlärda data och outputt resultatet, medan generativ AI skapar nytt output baserat på inlärda data.
Denna egenskap gör att generativ AI kan skapa unika uttryck och idéer utan att begränsas av inlärda data, men å andra sidan påverkas outputens kvalitet starkt av användarens promptteknik (färdigheten att mata in optimala prompter för att få önskat output från AI).

Hur generativ AI fungerar

Den teknik som ligger till grund för generativ AI är “maskininlärning”.
Maskininlärning är en serie tekniker som upptäcker och lär sig mönster och regler från stora mängder inmatade data och klassificerar och förutsäger nyinmatade data. Vid utvecklingen av generativ AI används ofta en inlärningsmetod som kallas “djupinlärning”.
Djupinlärning gör det möjligt att extrahera mer flerskiktade egenskaper från inmatade data, vilket möjliggör mer komplex och exakt uppgiftsbehandling.
Generellt sett kallas de basmodeller som genereras genom sådan maskininlärning och anpassas till mer specifika uppgifter för “förinlärda modeller”, och de produkter och tjänster som inkorporerar dessa kallas kollektivt för “generativ AI”.
Med andra ord finns det olika typer av generativ AI beroende på innehållet i de “specifika uppgifterna”.

Typer av Generativ AI

Nedan förklarar vi de huvudsakliga typerna av generativ AI.

Textgenererande AI

Textgenererande AI, representerade av “ChatGPT” och “Bard”, använder stora språkmodeller (LLM: Large Language Model) som “GPT-4” och “PaRM”.
Stora språkmodeller är modeller anpassade för att hantera naturligt språk och har miljarder till hundratals miljarder parametrar, vilket möjliggör mycket naturlig textgenerering.
Detta gör det möjligt att använda dem i en mängd olika situationer, såsom att skapa mötesprotokoll, svara på e-post, skriva reklamtexter och författa romaner.

Bildgenererande AI

Bildgenererande AI, representerade av “Stable Diffusion” och “Midjourney”, kan generera nya bilder från text eller andra bilder. Till exempel kan man mata in en textbeskrivning av den bild man vill ha (t2t: text to image) eller omvandla en inmatad bild till en annan bild (i2i: image to image), beroende på syfte och användning.

Röstgenererande AI

Röstgenererande AI skapar ny röstdata från inmatad röstdata.
Om man till exempel matar in och låter AI:n lära sig en stor mängd röstdata från en viss person eller karaktär, kan AI:n läsa upp olika texter med den rösten.
Eftersom AI:n även kan anpassa tonen efter specifika känslor och läsa upp på flera språk, kan den användas i många olika situationer, såsom berättarröster och automatiska svarssystem i callcenter, när den väl har lärt sig rösten.
Googles “Text-to-Speech AI” är ett känt exempel.

Videogenererande AI

Videogenererande AI är en teknik där AI kombinerar text och bilder för att automatiskt skapa nya videor.
“Sora”, som lanserades av OpenAI i februari 2024, kan generera videor från text. Till skillnad från tidigare videogenererande AI, som bara kunde skapa korta videor på några sekunder, kan “Sora” skapa videor upp till en minut långa. Den kan också bibehålla konsistens i karaktärer och miljöer över flera scener och återskapa naturliga rörelser som korrekt reflekterar fysikens lagar, vilket gör den till en mycket uppmärksammad generativ AI.

3D-modellgenererande AI

3D-modellgenererande AI är en teknik där AI automatiskt skapar 3D-modeller från text eller bilder.
Den förväntas användas inom branscher som spelkaraktärer och objekt, samt produktion av CG-innehåll för anime och filmer, och är en av de mest dynamiska typerna av generativ AI just nu.
“LumaAI”, “Tripo” och “Meshy” är representativa exempel.

Fördelar med att använda generativ AI

Generativ AI dyker upp dagligen och förväntas användas inom olika branscher.

Genom att använda generativ AI kan man inte bara förvänta sig en betydande effektivisering av arbetet och kostnadsbesparingar, utan även få insikter som leder till upptäckten av nya idéer och mönster. Detta innebär stora fördelar jämfört med traditionell AI.

Affärsscenarier för användning av generativ AI

Specifikt kan generativ AI användas i följande affärsscenarier.

Automatisering och assistans i kundsupport

Att svara på e-post och hantera telefonsamtal inom kundsupport är arbetsuppgifter som kräver mycket tid och ansträngning i det dagliga arbetet. Dessa uppgifter anses vara väl lämpade för generativ AI. Med textgenererande AI kan man förstå innehållet i kundförfrågningar och skapa lämpliga svar. Genom att kombinera detta med röstgenererande AI kan man erbjuda tjänster som automatiskt hanterar telefonsamtal dygnet runt, året om. Många företag har redan implementerat generativ AI i dessa arbetsuppgifter.

Idégenerering och utkast för reklamtexter och webbartiklar

Som nämnts tidigare, genom att utnyttja generativ AI:s förmåga att skapa nytt innehåll, kan man effektivt använda det för idégenerering och utkast i skapandet av reklamtexter, webbartiklar och annat innehåll. Genom att specificera produktens egenskaper, målgrupp, antal tecken med mera i en prompt, kan man generera mer passande utkast. Dessutom kan generativ AI snabbt generera många idéer, vilket bidrar till ökad produktivitet.

Stöd för dataanalys och automatisk generering av rapporter

Generativ AI, som kan bearbeta stora mängder data snabbt, kan upptäcka mönster och trender som människor kan missa. Därför kan den användas för dataanalys och prognoser, samt för att skapa rapporter baserade på dessa analyser och prognoser. Genom att specificera utdataformat och andra parametrar kan man anpassa formatet efter behov, vilket är en fördel.

Viktiga punkter vid användning av generativ AI

Som nämnts ovan finns det stora fördelar med att använda generativ AI, men samtidigt finns det många punkter att vara uppmärksam på för att använda den korrekt.

AI-hallucinationer

Generativ AI baserar sina svar på inlärningsdata och ger svar som är “mest sannolika” ur ett probabilistiskt och statistiskt perspektiv, vilket innebär att falsk information ibland kan genereras (detta problem kallas allmänt för “hallucinationer”).
Dessutom kan vissa generativa AI-system ha begränsningar i inlärningsdatans tidsperiod, vilket kan leda till att de inte reflekterar den senaste informationen.
Därför är det nödvändigt att alltid genomföra kvalitetskontroll och verifiering av människor när man använder generativ AI:s output i affärsverksamhet.

Säkerhetsaspekter

En annan viktig aspekt för företag att vara uppmärksamma på vid användning av generativ AI är säkerheten.
Vissa generativa AI-system kan använda inmatade data för maskininlärning, vilket kan leda till oåterkalleliga konsekvenser om personlig information eller företagshemligheter matas in.
Därför är det viktigt att noggrant kontrollera hanteringen av inmatade data genom användarvillkor och liknande.

Juridiska regleringar

Under de senaste åren har det pågått livliga diskussioner om juridiska regleringar kring generativ AI, särskilt med fokus på den japanska upphovsrättslagen och den japanska personuppgiftslagen. Dessutom finns det branscher och sektorer som har etablerat egna AI-etiska riktlinjer. Därför bör företag som en del av sin efterlevnad vara uppmärksamma på både juridiska regleringar och utvecklingen av sådana AI-etiska riktlinjer.

Rekommendation: Använd Azure OpenAI Service med hänsyn till viktiga punkter

Microsoft Azure erbjuder “Azure OpenAI Service”, den enda tjänsten som gör det möjligt att använda OpenAI:s AI-tjänster (generering av text, kod och bilder) på Microsoft Azure. En av de främsta fördelarna är att de inmatade uppgifterna inte används för maskininlärning, och att man kan dra nytta av Microsoft Azures säkerhetsfunktioner, vilket ger hög säkerhet.
Dessutom, medan många av de ledande generativa AI-tjänsterna är utländska, är Azure OpenAI Service särskilt rekommenderad eftersom det är möjligt att ingå avtal som följer japansk lag och har exklusiv jurisdiktion vid Tokyos distriktsdomstol, vilket ökar förutsägbarheten för juridiska risker.

Sammanfattning: Effektivisering genom användning av generativ AI är möjlig, men riskhantering är nödvändig

De generativa AI-tjänster som dagligen dyker upp kan, om de används effektivt, förväntas leda till betydande effektiviseringar och kostnadsbesparingar i verksamheten.
Å andra sidan, för att effektivt använda generativa AI-tjänster är det nödvändigt att korrekt förstå riskerna och noggrant överväga vilka funktioner och specifikationer som kan minska dessa risker i förhållande till de arbetsuppgifter som övervägs för implementering.
Särskilt för företag är det viktigt att utarbeta interna riktlinjer, informera anställda och genomföra utbildningar. När generativa AI-tjänster ska införas i verksamheten är det bra att jämföra och utvärdera varje tjänst ur ett mångsidigt perspektiv.