I løpet av det siste året har generativ kunstig intelligens fanget verdens fantasi. Denne effektive typen kunstig intelligens (AI) kan skape nytt innhold basert på mønstre den lærer av eksisterende data. Disse dataene varierer, men kan omfatte bilder, sanger, skriving og annet innhold. Generativ AI kan lage fantastiske bilder, skrive poesi eller kode og til og med produsere et rapspor som høres ut som ekte vare.
Generativ AI kommer snart til å være like sentralt i livene våre som smarttelefonen. Likevel er generativ AI et mysterium for mange. La oss se på hva generativ AI er, hva det ikke er, og hvordan det kan endre livene våre på jobb og hjemme.
Forstå generativ AI.
Selv om generativ AI kan virke som ren magi, ligger det store mengder kompleks og nyansert teknologi bak. Men hvis du bryter det ned bit for bit, kan du begynne å forstå mekanismene som gjør "magien" mulig.
Definere generativ AI.
Nøkkelen til å forstå hvorfor generativ AI er en stor sak, ligger i navnet. Det er kunstig intelligens som kan generere nytt innhold som ikke eksisterte før.
Generativ AI analyserer ikke bare eksisterende data – det skaper nytt innhold. Tenk deg at du ber en generativ AI-drevet chatbot, for eksempel ChatGPT, om å foreslå et slagord for den nye kaffevirksomheten din. I løpet av et par sekunder gjennomgår chatboten flere tiår med kaffeslagord og brygger opp (unnskyld ordspillet) et nytt slagord: "Lys opp dagen din, én slurk av gangen." Ingen dårlig start på slagordundersøkelsen din.
Mulighetene ved generativ AI strekker seg utover mer enn bare ordspill. Det kan analysere millioner av linjer med DNA-data og bygge nye proteiner fra bunnen av. Leger bruker også generativ AI for å forbedre kreftbehandlingen, blant annet ved å skissere svulstmål for stråling på en nøyaktig måte. Kunstnere bruker generativ AI-applikasjoner som for eksempel Adobe Firefly for å uttrykke seg selv og skape kommersielt arbeid.
Tekstmelding: svært detaljert liten fugl på en brosteinsbelagt gate med palmetrær
AI og generativ AI.
Kunstig intelligens er akkurat hva det høres ut som – maskiner som etterligner menneskelig intelligens for å utføre oppgaver. Vanlige eksempler er taleassistenter, blant annet Siri og Alexa, og kundeservice-chatboter som dukker opp, for eksempel når du spør Amazon om en manglende pakke.
Kunstig intelligens som ikke er generativ, er fremdeles nyttig, men generativ AI er omveltende. Vi har bare så vidt begynt å erfare hvordan og hvor det vil hjelpe oss å oppnå resultater som enten ville ha tatt mye lengre tid, eller som ikke hadde vært mulig i det hele tatt.
Hvorfor generativ intelligens er så intelligent.
Tidligere kunne ikke dataapplikasjoner utføre en oppgave med mindre mennesker først gav eksplisitte instruksjoner om hvordan de skulle utføre oppgaven. Disse instruksjonene kalles "programmering". Selv om sofistikert programmering kan gi imponerende resultater, kan ikke en tradisjonell dataapplikasjon gjøre noe som mennesker ikke inkluderte i programmeringen.
Generativ AI-systemer er mer fleksible fordi de benytter maskinlæring, noe som ikke krever eksplisitt programmering. I stedet gir mennesker datamaskiner tilgang til store mengder data. Maskinene lærer opp seg selv for å gjenkjenne mønstre i disse dataene og, viktigst av alt, trekke konklusjoner fra det de har lært. (Det er her læringsdelen av "maskinlæring" kommer inn.) Størrelsen og kvaliteten på datasettet er viktig. En AI-modell er ikke bedre enn dataene den er opplært av.
Svaret på spørsmålet "Hvordan fungerer generativ AI?" er komplekst, og det krever innsats å få en dyp forståelse av det. Det fine med generativ AI er imidlertid at du ikke trenger å forstå alt om det for å dra nytte av det. Du kan ganske enkelt finne en applikasjon, for eksempel Firefly, skrive inn det du vil se – "tre labradoodle-valper løper på gresset" – og så er du en generativ AI-bruker. Det kreves ingen grad i programmering.
Tekstmelding: tre labradoodle-valper løper på gresset
Bruksområder for generativ AI.
AI gav oss virtuelle assistenter. Generativ AI gir oss virtuelle eksperter (med noen begrensninger som vi skal presentere senere).
Bedrifter og generativ AI.
Generativ AI kan tilføre verdi ved å optimalisere hvordan organisasjoner håndterer intern kunnskap. Generativ AI har potensialet til å la for eksempel kleskjedestrateger søke i selskapets lageroppføringer ved å stille spørsmål som for eksempel følgende: "Solgte vi mest shorts eller langbukser i fjor sommer?" Denne typen innsikt vil kunne fremskynde beslutningstakingen og strategiutviklingen.
Enkeltpersoner og generativ AI.
Enkeltpersoner bruker allerede generativ AI for å svare på generelle spørsmål og utføre forskning. (Vær oppmerksom på at svarene og forskningen krever menneskelig faktasjekking – mer om disse og andre ulemper i delen Begrensninger og utfordringer ved generativ AI nedenfor.)
Det er også populært blant enkeltpersoner å lage kunst med generativ AI. Du kan raskt teste konsepter, lage "mood boards" og tenke ut ekstraordinære scener ved hjelp av hverdagsspråk. Det kan også være problemer her, fordi mange AI-kunstgeneratorer er opplært av opphavsrettsbeskyttet bildemateriale.
Det kan imidlertid også være problemer knyttet til opphavsrett. Adobe bidro til å løse disse problemene ved å lære opp Firefly med lisensierte bilder fra Adobe Stock i tillegg til åpen lisens-basert innhold og offentlig eid innhold med utløpt opphavsrett. Siden Firefly er designet for å brukes kommersielt, kan verktøyet åpne dører til mange andre områder, blant annet kommersiell kunst, design, spill og virtuelle miljøer.
Tekstmelding: interiørdesign, et perspektiv på en stue og et kjøkken med en øy, store vinduer med naturlig lys, lyse farger, vegetasjon, moderne møbler, takvindu, moderne minimalistisk design
Fordeler ved generativ AI.
Generativ AI kan forstå store mengder intrikate data mye raskere enn mennesker kan. Dette faktum ligger bak to viktige potensielle fordeler ved generativ AI:
1. økt produktivitet
2. økt effektivitet
Tenk deg at du jobber i en bedrift som lagrer den bedriftsinterne informasjonen i skriftlige rapporter, regneark, relasjonsdatabaser og grafiske diagrammer. Du kan bruke generativ AI til å analysere alle disse kildene, knytte forbindelser mellom dem og få svar på spørsmålene dine. AI-modellen kan til og med gi deg anbefalinger basert på syntesen.
Økninger i produktivitet og effektivitet er sannsynlig i mange bransjer. Hvis du er markedssjef i en liten bedrift, kan generativ AI raskt hjelpe deg med å endre størrelsen på en nettannonse slik at den samsvarer med spesifikasjonene til de mange stedene den vil vises. Deretter kan du arbeide med generativ AI for å rapportere om ressursytelsen og oppdage trender og muligheter som du kan implementere i den neste markedsføringsbølgen.
Det er en tredje viktig potensiell fordel ved generativ AI:
3. økt kreativitet
Mennesker har selvsagt potensial for stor kreativitet. Men selv de beste av oss kan bli sittende fast i et spor. Grafiske designere kan for eksempel bruke AI som idédugnadspartner. Generativ AI kan produsere nye ideer som sender deg i ulike retninger, som et kaleidoskop som gjør et velkjent syn til noe helt nytt. I disse tilfellene er AI mer en kreativ medspiller enn en virtuell ekspert.
Begrensninger og utfordringer ved generativ AI.
Mulighetene ved generativ AI er så forbløffende at det kan være lett å miste begrensningene av syne. Her er flere utfordringer som må overvinnes.
AI-verktøyet har ikke alltid rett.
Som vi snakket om i delen Bruksområder for generativ AI, så er ikke generativ AI-verktøy som ChatGPT alltid nøyaktige rent faktisk. Det kan komme en tid hvor finjusterte datasett og algoritmer reduserer risikoen, men i mellomtiden må vi mennesker være skeptiske til det vi leser som forbrukere. Valider informasjonen ved å sammenligne den med en pålitelig kilde.
Skjevheter kan du finne overalt.
Faktasjekking er relativt enkelt. Det er vanskeligere å blokkere samfunnsmessige skjevheter/fordommer, for eksempel knyttet til kjønn eller rase, fra generativ AI-resultater. Likevel er det også nødvendig. For å forhindre at samfunnsmessige skjevheter forekommer i generativ AI-resultater, må personene som er ansvarlige for AI-verktøyet identifisere og forhindre skjevheter helt fra design og utvikling til distribusjon, og de må være forpliktet til kontinuerlig tilsyn.
Vi som brukere kan også bidra til å utrydde skjevheter. La oss si at du skriver inn tekstmeldingen "forsker i laboratoriefrakk som holder et reagensrør" i en AI-kunstgenerator. Viser resultatene kun én type person, uansett hvor mange ganger du klikker på "generer"-knappen? Du kan sende en melding til produsentene av generatoren angående "blindsonen" og deretter finjustere tekstmeldingen for å få mer varierte resultater.
Tekstmelding: forsker i laboratoriefrakk som holder et reagensrør
Generativ AI kan bruke mye energi.
Bedrifter som utvikler generativ AI-verktøy, bør også være klar over energien som er nødvendig for å lære opp og vedlikeholde disse verktøyene. Bransjen begynner å innse behovet for å redusere karbonavtrykket, men det er fortsatt en lang vei å gå.
Åndsverksrettigheter er et problem.
Profesjonelle innholdsskapere er med rette bekymret for brudd på opphavsretten. Disse bekymringene blir for tiden behandlet av domstolene. Adobe er ett eksempel på et selskap som arbeider for å hjelpe innholdsskapere. I tillegg til å utvikle Fireflys generativ AI på en ansvarlig måte, hjelper Adobe også med å skape bransjestandarder via Content Authenticity Initiative (CAI) og jobber mot et universelt "Do Not Train"-merke som lar innholdsskapere styre om AI-modeller kan læres av opp av arbeidet deres.
Integrere generativ AI i arbeidsflyten.
Generativ AI er effektivt. Du er også effektiv. Som enkeltperson er det å informere deg selv førsteprioritet. Les personvernerklæringen før du bruker et generativ AI-verktøy. Hvis du ikke liker personvernerklæringen, bør du unngå det verktøyet. Tenk deg om to ganger før du laster opp personlig informasjon til et generativ AI-verktøy når du er forbi registreringsstadiet. Hvis du vil at noe skal forbli konfidensielt, må du holde det utenfor verktøyet. Hvis du har tenkt å bruke resultater kommersielt, må du sørge for at verktøyet er konfigurert for å unngå brudd på opphavsretten. Bedrifter som tar i bruk generativ AI, bør alltid se gjennom genererte resultater med tanke på nøyaktighet, skjevhet og brudd på opphavsrett.
Ved siden av å følge med på utviklingen av lover og forskrifter er det den beste måten å beskytte bedriften mot omdømmerisikoer og juridiske risikoer på. Konsepter og strategier bør drives frem av mennesker. Husk at AI bare er følgesvennen din. Du er sjefen.
Omfavne fremtidens design med Adobe Fireflys generativ AI-funksjon.
Generativ AI endrer allerede livene våre. Som virtuell ekspert kan generativ AI øke effektiviteten og produktiviteten i mange bransjer. Som idédugnadspartner kan generativ AI øke kreativiteten vår.
Teknologien utvikler seg så raskt at morgendagens generativ AI kan se veldig annerledes ut enn dagens. Hvis vi utforsker verktøyene med nysgjerrighet og forsiktighet, kan vi nyte fordelene deres – og unngå eventuelle fallgruver.
Tekstmelding: en japansk tehage
Spørsmål? Vi har svarene.
Generativ kunstig intelligens er en gren av AI som fokuserer på å produsere nytt innhold, blant annet bilder, musikk og tekst, via algoritmer og maskinlæringsmodeller. Generativ AI krever vanligvis brukerinndata, for eksempel en tekstmelding, for å generere tilsvarende utdata, for eksempel tekst, bilde, musikk eller video.
Det finnes mange praktiske bruksområder for generativ AI, blant annet skriving av datakode, oppretting av bildemateriale og videoer, oppsummering av rapporter, analysering av salgsdata og betjening av kunder.
Kunstig intelligens defineres bredt som maskiner som etterligner menneskelig intelligens for å utføre oppgaver. Generativ AI fokuserer på å produsere nytt innhold, blant annet bilder, musikk og tekst, via algoritmer og maskinlæringsmodeller. Generativ AI krever vanligvis brukerinndata for å generere tilsvarende utdata.
Potensielle viktige fordeler ved kunstig intelligens omfatter blant annet økt effektivitet, produktivitet og kreativitet. Blant begrensningene finner du unøyaktig informasjon, skjev markedsføring, brudd på opphavsrett og energiforbruk.
Bedrifter og enkeltpersoner kan se etter steder i arbeidsflyten der de kan dra nytte av ekstra effektivitet, produktivitet eller kreativitet. Bedrifter med integrert generativ AI bør gjennomgå genererte resultater med tanke på nøyaktighet, skjevheter og brudd på opphavsrett, samtidig med at konsepter og strategier drives frem av de ansatte. Enkeltpersoner kan bruke generativ AI-verktøy til arbeid og lek, men må samtidig være forsiktige med personlige opplysninger.
Del denne artikkelen
Drøm større med Adobe Firefly.
Forestill deg, eksperimenter og skap innhold med generativ AI i Firefly-webapplikasjonen. Nytt i Creative Cloud, nå tilgjengelig for kommersiell bruk.
