Generativ AI er en gren af kunstig intelligens, der fokuserer på at skabe nyt indhold, såsom tekst, billeder, videoer og endda musik, i stedet for blot at analysere eksisterende data. I modsætning til traditionel AI, som primært er designet til at klassificere, forudsige eller genkende mønstre, kan generativ AI generere helt nyt indhold ved at lære fra store datasæt. Denne evne har ført til udbredt anvendelse i applikationer som tekstfuldførelse (f.eks. ChatGPT), AI-genereret kunst (f.eks. DALL·E) og deepfake-teknologi.

Traditionel AI vs Generativ AI

Traditionel AI: Grundlæggende forståelse

Traditionel AI, også kaldet diskriminerende AI, fokuserer på at identificere mønstre, lave forudsigelser og udføre klassifikationsopgaver. Disse modeller trænes på strukturerede data for at genkende specifikke mønstre og anvende dem på nye input.

Nøgleegenskaber ved traditionel AI:

• Mønstergenkendelse: bruger mærkede data til at identificere og klassificere mønstre;
• Forudsigelse og beslutningstagning: besvarer specifikke spørgsmål (f.eks. "Er denne e-mail spam eller ej?");
• Almindelige anvendelser: bedrageridetektion, anbefalingssystemer og medicinsk diagnose.

Eksempler på traditionelle AI-modeller inkluderer Decision Trees, Random Forests, Support Vector Machines (SVMs) og Convolutional Neural Networks (CNNs) til billedgenkendelse.

Generativ AI: Hvordan det adskiller sig

Generativ AI, i modsætning til traditionel AI, gør mere end blot at analysere data—det skaber nyt indhold, som ikke var til stede i træningsdatasættet. Disse modeller lærer den underliggende struktur i data og bruger den til at generere realistisk tekst, billeder, videoer, musik og endda 3D-objekter.

Nøgleegenskaber ved generativ AI:

• Indholdsgenerering: producerer nye data i stedet for blot at genkende mønstre;
• Selv-superviseret læring: lærer fra store mængder umærkede data;
• Almindelige anvendelser: AI-genereret kunst, tekstgenerering, musikkomposition og deepfake-teknologi.

Typer af generative AI-modeller

Generative AI-modeller er baseret på forskellige dybdelæringsteknikker. Nedenfor ses de mest anvendte modeller:

Generative Adversarial Networks (GANs)

• Bedst til: billedsyntese, videogenerering, deepfake-teknologi;
• Eksempler: StyleGAN, BigGAN, DeepFake-modeller.

Variational Autoencoders (VAEs)

• Bedst til: generering af nye billeder, tale og semi-superviseret læring;
• Eksempler: OpenAI’s VAE-modeller, DeepMind's Beta-VAE.

Transformer-modeller

• Bedst til: tekstgenerering, kodegenerering, maskinoversættelse;
• Eksempler: GPT-4, BERT, T5, Claude.

Rekursive neurale netværk (RNN'er) & Long Short-Term Memory (LSTM'er)

• Bedst til: musikkomposition, talesyntese, tekstgenerering;
• Eksempler: Magenta, DeepJazz, WaveNet.

Diffusionsmodeller

• Bedst til: generering af billeder og videoer i høj kvalitet;
• Eksempler: DALL·E 2, Imagen, Stable Diffusion.

Neurale radiansfelter (NeRF'er)

• Bedst til: 3D-objektrekonstruktion, VR/AR-applikationer;
• Eksempler: NVIDIA Instant NeRF, Googles NeRF-forskning.

Virkelige anvendelser af generativ AI

Generativ AI transformerer industrier på tværs af flere domæner:

• Tekstgenerering: AI-drevne chatbots, indholdsskabelse og oversættelse (f.eks. GPT, BERT);
• Billed- og videosyntese: AI-genereret kunst, deepfake-videoer og realistisk scenegengivelse (f.eks. DALL·E, DeepFaceLab);
• Musik- og lydgenerering: AI-komponeret musik og talesyntese (f.eks. OpenAI's Jukebox, Google’s WaveNet);
• Lægemiddeludvikling og forskning: AI-genererede molekylære strukturer til nye lægemidler;
• 3D-modelgenerering: oprettelse af syntetiske 3D-aktiver til videospil, AR/VR-applikationer.

Udfordringer og begrænsninger

På trods af imponerende kapaciteter står generativ AI over for flere udfordringer:

• Bias og etiske bekymringer: AI-modeller kan forstærke bias, der findes i træningsdata, hvilket fører til etiske problemstillinger;
• Risiko for misinformation: deepfake-teknologi kan bruges ondsindet til at skabe falske nyheder eller vildledende medier;
• Computermæssige omkostninger: træning af storskala generative modeller kræver betydelige computerressourcer og kapacitet;
• Ophavsretlige problemstillinger: ejerskab af AI-genereret indhold er fortsat et juridisk og etisk debatpunkt.

Generativ AI repræsenterer et betydeligt fremskridt inden for kunstig intelligens og muliggør, at maskiner kan generere realistisk tekst, billeder, musik og endda 3D-objekter. I modsætning til traditionel AI, som fokuserer på klassificering og forudsigelse, lærer generative AI-modeller mønstre i data for at skabe helt nyt indhold. Selvom de potentielle anvendelser er omfattende, skal de etiske og beregningsmæssige udfordringer håndteres ansvarligt.