Vad är Generativ AI?

Publicerad 16 januari 2024

Plötsligt talar alla om AI, och nya verktyg som ChatGPT, MidJourney och DALL-E dyker upp från alla håll. Men hur fungerar egentligen tekniken bakom dessa program, och vilka potentiella konsekvenser kan denna nya utveckling medföra?

Hur fungerar Generativ AI?

Generativ AI avser en gren inom artificiell intelligens som använder system och modeller för att generera nytt innehåll och data. Till skillnad från traditionell AI, som är inriktad på att lösa specifika uppgifter, har Generativ AI kapaciteten att skapa något från grunden baserat på det den har lärt sig från insamlad data. Detta sker med hjälp av maskininlärningstekniker.

Maskininlärning, även känt som Machine Learning, är en del av artificiell intelligens som innebär att man tränar ett system med hjälp av data. I maskininlärning analyseras insamlad data för att identifiera mönster och skapa matematiska modeller. Genom att analysera dessa modeller kan systemet förutsäga olika resultat baserat på tidigare erfarenheter. Till exempel kan en maskininlärningsalgoritm tränas med bilder på giraffer för att sedan kunna förutsäga hur en ny bild på en giraff kan se ut.

Fördelar med Generativ AI

Det finns flera fördelar med generativ AI bland annat:

Effektivisering av arbetsflöden: Genom att automatiera skapandet av innehåll kan Generativ AI snabba upp och effektivisera olika arbetsprocesser
Förbättrad kvalitet på arbete: Generativ AI kan producera högkvalitativt och kreativt material, vilket kan höja standarden på olika typer av arbete
Kostnadseffektivisering: Automatiseringen som Generativ AI möjliggör kan bidra till kostnadsbesparingar genom att minska behovet av manuell arbetskraft.

Finns det några nackdelar med Generativ AI?

Trots de många fördelarna med AI finns det även några betydande nackdelar att beakta. Frågor kring etik, integritet och möjligheten till förvrängning och missbruk av teknologin är några av de utmaningar som uppkommer. För att hantera dessa frågor och förhindra oönskade konsekvenser har EU-kommissionen presenterat den förordning som kommit att kallas för AI Act.

EU-kommissionen introducerade det första förslaget till AI Act redan 2021, och för närvarande pågår förhandlingar om den slutgiltiga utformningen av lagen. Inom AI Act kategoriseras AI-system beroende på den risknivå de antas utgöra för användaren. Denna riskgradering sträcker sig från låg risk till hög risk och inkluderar även kategorin förbjuden risk. Exempel på system med hög risk innefattar användning inom områden som utbildning, brottsbekämpning och infrastruktur.

Sammanfattning:

Framstegen inom generativ AI har betydande potential att förenkla arbetsprocesser och befria oss från påfrestande uppgifter och informationsöverflöd. Genom att använda generativ AI öppnar företag upp en ny värld av möjligheter. Samtidigt är det nödvändigt att vara medveten om och hantera de potentiella utmaningar och risker som kan uppstå i samband med användningen av denna teknologi.

Vill du lära dig mer om Generativ AI?

Spana in kursen Modern AI: tillämpningar, regleringar och tekniken, med Daniel Akenine som föreläsare.

Daniel Akenine är fysiker, föreläsare, författare och tidigare hjärnforskare på Karolinska Institutet. Han fick 2022 DAIR Lifetime Achievement Award i AI och arbetar som teknikchef för Microsoft i Sverige. Daniel har i många år varit en av tio ledamöter i regeringens digitaliseringsråd samt är roman och fackboksförfattare med ett antal utgivna böcker.