Generativ AI förändrar hur vi skapar, jobbar och tänker

Generativ AI är ett av de hetaste begreppen just nu inom teknik och internet. Det handlar om artificiell intelligens som inte bara analyserar eller förutsäger – den skapar. Allt från texter, bilder och musik till kod, affärsidéer och spelvärldar formas idag av generativa modeller som ChatGPT, Midjourney och GitHub Copilot. För dig som är nyfiken på teknik, kreativitet och framtidens digitala möjligheter är generativ AI ett område du inte vill missa.

Vad är generativ AI och hur skiljer den sig från annan AI?

Generativ AI är en typ av maskininlärning där AI-modellen tränas på enorma mängder data för att själv kunna skapa nytt innehåll. Till skillnad från traditionell AI, som oftast används för att känna igen mönster eller fatta beslut, kan generativ AI exempelvis skriva en artikel, måla ett porträtt eller komponera musik. Det är alltså inte bara ett verktyg för att förstå världen – det är ett verktyg för att skapa den.

För att förstå skillnaden kan du tänka på hur Google översätter text (en prediktiv funktion) jämfört med hur ChatGPT skriver en hel uppsats utifrån en instruktion (en generativ funktion). De mest kända generativa modellerna idag bygger på så kallade neurala nätverk och språkmodeller, där stora språkmodeller (LLMs) som GPT-4 är bland de mest avancerade.

Exempel på hur generativ AI används i vardagen

Du kanske använder generativ AI oftare än du tror, även utan att tänka på det. Här är några vanliga exempel på hur tekniken redan är en del av din digitala vardag:

• Skapa texter med verktyg som ChatGPT, Claude eller Copy.ai
• Generera bilder med hjälp av Midjourney eller DALL·E
• Automatisera e-postsvar eller kundtjänstdialoger
• Skapa musik eller ljudeffekter till videoklipp
• Bygga prototyper till appar eller webbsidor med AI-assistans

Dessa verktyg finns idag lättillgängliga direkt i webbläsaren, ofta som gratisversioner eller med låg tröskel för att börja experimentera.

Hur påverkar generativ AI arbetslivet?

Generativ AI förändrar inte bara hur vi arbetar – den förändrar vilka jobb vi gör och hur snabbt vi kan utföra dem. Många yrken där text, bild, data eller idéer produceras har redan påverkats kraftigt. Innehållsskapare, marknadsförare, programmerare, journalister, jurister och till och med lärare använder generativ AI som ett produktivitetsverktyg.

Samtidigt uppstår nya roller, som prompt engineers – personer som är specialiserade på att formulera rätt instruktioner till AI-modeller. I vissa fall har hela arbetsuppgifter kunnat automatiseras, vilket sparar tid men också väcker frågor om ersättning och kontroll.

Det här öppnar även upp för nya möjligheter inom entreprenörskap, där en person med hjälp av generativ AI kan skapa innehåll, skriva affärsplan, bygga hemsida och göra reklam – helt själv.

Så funkar generativ AI rent tekniskt

För att förstå hur generativ AI fungerar under huven behöver vi titta på neurala nätverk, språkmodeller och träning med stora datamängder.

Neurala nätverk

Modellen består av tusentals eller miljontals ”noder” som liknar hjärnans neuroner. Dessa justeras under träning så att AI:n lär sig komplexa samband i datan den får.

Träning med stora datamängder

Generativ AI tränas genom att matas med enorma mängder data – text från böcker, webbsidor, kod, bilder med beskrivningar. Ju mer data, desto bättre blir modellen på att förutsäga vad som borde komma härnäst.

Transformers och språkmodeller

De flesta moderna generativa AI-modeller bygger på något som kallas transformerarkitektur, vilket gör att de kan hantera och generera långa och sammanhängande texter. GPT-modellerna är ett känt exempel, där GPT står för ”Generative Pre-trained Transformer”.

Vilka risker finns med generativ AI?

Även om tekniken är kraftfull och användbar, finns det också en baksida som är viktig att förstå. Generativ AI kan användas för att sprida desinformation, skapa falska bilder eller texter och förfalska identiteter. Deepfakes är ett tydligt exempel där videoklipp manipuleras för att få en person att säga eller göra något som aldrig hänt.

Dessutom finns risker kopplade till upphovsrätt, eftersom generativ AI ofta tränas på material utan att upphovsmännen gett sitt medgivande. Det skapar en juridisk gråzon för både användare och utvecklare.

Andra frågor rör transparens, bias i modellerna och brist på kontroll över vad AI:n faktiskt genererar. Därför är det viktigt att använda tekniken medvetet och inte blint lita på allt AI skapar.

Hur kan generativ AI användas i skolan?

Skolan är en miljö där generativ AI både väcker oro och nyfikenhet. Många elever använder ChatGPT för att skriva uppsatser eller lösa matteproblem, vilket lett till diskussioner om fusk. Samtidigt finns stora pedagogiska möjligheter.

Lärare kan använda AI för att skapa personligt anpassat material, simulera historiska händelser eller generera provfrågor. Elever kan få hjälp att förbättra skrivande eller förstå komplexa texter. Det gäller bara att använda verktygen som ett komplement – inte en ersättning.

Vissa skolor börjar till och med utbilda elever i hur generativ AI fungerar, för att skapa ett sunt och kreativt förhållningssätt redan tidigt.

Vad är framtiden för generativ AI?

Tekniken utvecklas i rasande takt. Nästa steg är modeller som kan förstå flera typer av data samtidigt – text, bild, ljud och video – och kombinera dessa på ett intelligent sätt. Dessa multimodala AI-system är redan på gång, där GPT-4V och Gemini är exempel på modeller som kan läsa bilder och förstå både text och ljud.

Samtidigt blir AI-modellerna mer effektiva, mer tillgängliga och enklare att använda för vanliga användare. I framtiden kommer vi troligtvis att se AI-assistenter som är mer integrerade i våra operativsystem, våra webbläsare och våra digitala liv.

Det är också troligt att reglering och lagstiftning kommer bli en större del av AI-landskapet, för att säkerställa att generativ AI används på ett ansvarsfullt och etiskt sätt.

Möjligheterna är enorma, men det gäller att vi lär oss förstå både potentialen och begränsningarna hos generativ AI.