Vad är Generativ AI? - Hur AI skapar texter, bilder och ljud

Generativ AI har blivit en riktigt snackis under den senaste tiden, inte minst på grund av verktyg som ChatGPT och Midjourney. Men vad innebär egentligen generativ AI?

Kort sagt så är generativ AI ett område inom artificiell intelligens som fokuserar på att skapa något nytt. Istället för att bara förstå och reagera på information, tar generativ AI det ett steg längre och skapar helt ny och unik data baserat på den information som modellen har tränats på.

I denna artikel kommer vi att utforska mer detaljerat vad generativ AI är, hur det fungerar, och vilken påverkan det kan ha långt senare på vår framtid.

Hur fungerar Generativ AI?

På ytan så kan generativ AI verka som något väldigt komplext, men i dess kärna finns en enkel princip - att lära från det som vi människor har gjort tidigare för att senare skapa något helt nytt.

Genom att träna modellen på stora mängder data, kan denna typ av AI-modeller inte bara förstå och tolka den data de ser, utan också skapa egna versioner av den.

Det är ungefär som om en författare skulle läsa hundratals böcker och sedan ta till sig informationen för att skriva sin egen unika berättelse.

Inom generativ AI finns det också två typer av modeller som är mest framstående: Generative Adversarial Networks (GANs) och Transformer-baserade modeller som GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Generative Adversarial Networks (GANs) använder två separata neurala nätverk. En genererare och discriminator, som 'tävlar' mot varandra.

Generatorn försöker att skapa bilder som efterliknar den verkliga datan, medan discriminators har uppgiften att avgöra om de skapade bilderna är "verkliga" eller "falska".

Genom att tävla på detta sättet så lär sig generatorn att skapa alltmer övertygande falska bilder med tiden, till den grad att de till slut blir nästan omöjliga att skilja från verkliga bilder.

Transformer-baserade modeller som GPT (Generative Pretrained Transformer) använder sig av en annan strategi.

Dessa modeller kan exempelvis tränas på enorma mängder text och lär sig språkets struktur, grammatik och innebörd. Med denna kunskap kan de sedan generera nya texter som är både meningsfulla och sammanhängande.

Användningsområden för Generativ AI

Generativ AI har flera intressanta användningsområden och det kan användas för att skapa nästan all typ av information såsom text, bild och ljud.

Nedan går vi igenom dessa olika typer av information och hur generativ AI kan användas inom de olika områdena.

Generativ AI för text

Att AI kan generera texter är du säkert redan bekant med genom verktyg såsom ChatGPT. Med denna typen av verktyg kan du göra allt från att skapa en berättelse baserat på en startmening, att svara på frågor om ett specifikt ämne, eller att generera en essä baserat på en rubrik.

Denna typ av språkmodell använder sig enorma mängder textdata - från böcker, artiklar, webbsidor och mer - för att lära sig struktur, syntax, och innebörd i språket.

När den väl har tränats på denna data, kan den generera egen text, ord för ord, baserat på den inlärda kunskapen och några instruktioner eller prompts som den får.

Det som är fascinerande med dessa AI-modeller är också att de kan visa en form av "kreativitet". Genom att kombinera bitar av kunskap och mening på nya sätt, kan de ofta producera unika och kreativa texter.

Generativ AI för textgenerering har också många användningsområden - från att hjälpa författare att övervinna skrivblockering, till att skapa stora mängder innehåll för webbplatser, till att skriva personliga meddelanden i en större skala.

Generativ AI för bilder

Generativ AI för bildgenerering är kanske ännu mer spännande än AI som skapar texter. För du har säkert sett bilder som en AI har skapat som är både realistiska och detaljerade.

Det finns flera olika modeller som kan generera bilder såsom GANs som vi nämnde tidigare, eller Diffusion models, som kombinerar text och bilder genom att ha text som indata, och bild som utdata.

Två exempel på framstående bildgeneringsverktyg är Stable Diffusion och Midjourney, som använder sig av diffusionsmodeller för att skapa bilder.

Genom att skriva en kort prompt kan du genom dessa verktyg generera fantastiska och fotorealistiska bilder.

Dessa verktyg öppnar också upp nya möjligheter för konst, design, underhållning och mycket mer. Något som också står klart är att dessa modeller kommer att påverka konstnärer på något sätt, men hur är det ännu inte riktigt klart.

Det finns också vissa risker med dessa generativa modeller såsom förfalskning av bilder eller skapande av "deep fakes", vilket är något som man behöver vara medveten om.

Generativ AI för ljud och musik

AI kan också användas för att generera ljud och musik, och idag finns det exempelvis flera AI-baserade verktyg som Google's Magenta och OpenAI's MuseNet har visat på otroliga förmågor att skapa musik.

Genom att mata dessa system med enorma mängder musikalisk data, har dessa modeller lärt sig att förstå de underliggande strukturerna, mönstren och reglerna i musik. Därefter kan de skapa egna melodier.

Men generativ AI kan göra mer än bara skapa musik - det kan också skapa otroligt realistiska röster och ljud. Tänk på ett poddavsnitt mellan Steve Jobs och Joe Rogan, som genererades av Podcast.ai.

Även om Steve Jobs avled för flera år sedan, så lyckades denna AI inte bara generera en konversation mellan honom och Rogan, utan den kunde också återskapa Jobs röst på ett sätt som är nästan skrämmande likt.

Detta innebär också att AI kan omvandla text till tal på ett mycket naturligt och mänskligt sätt, vilket har oändliga användningsområden, från att göra digitala assistenter mer personliga till att hjälpa människor med svårigheter att kommunicera.

Generativ AI inom ljud- och musikproduktion är både fascinerande och potentiellt disruptiv.

Precis som med andra former av generativ AI, kommer det nya kreativa möjligheter, men också etiska och juridiska utmaningar. Men en sak är säker: världen av ljud och musik kommer aldrig att vara densamma igen.

Generativ AI och framtiden

Framtiden för generativ AI tycker jag är extremt spännande, men den är också oförutsägbar. Redan idag har sett stora framsteg inom detta område på mycket kort tid, så är det väldigt svårt att se hur det kommer att se ut i framtiden.

Inte minst på grund av att utveckling sker så snabbt i dagens samhälle, vilket nästan gör det svårt att hänga med under utvecklingen.

En sak är dock säker: generativ AI kommer att spela en allt större roll i vår framtid. Precis som datorer, internet och smartphones har revolutionerat hur vi lever och arbetar, verkar det som att även generativ AI kommer att påverka våra liv.

På en övergripande nivå kan vi också förvänta oss att generativ AI kommer att användas alltmer för att effektivisera olika uppgifter, såsom att skriva en dagordning inför ett jobbmöte.

Det finns också en risk att generativ AI kommer ta över uppgifter som tidigare krävde mänsklig arbetskraft.

Samtidigt tror jag alltid att människan kommer att ha en central del i beslutfattandet, och hjälpa till att styra verktygen i rätt riktning, så att de alltid producerar ett önskat resultat.

Generativ AI kommer förmodligen också ha betydande konsekvenser i samhället. För att börja med så kan vissa jobbvara i fara. Men samtidigt, precis som tidigare tekniska genombrott, kommer generativ AI förmodligen skapa nya jobb och möjligheter.

Till exempel kommer behovet av AI-specialister och prompt engineers öka enormt, vilket jag tror kommer vara två nya yrken i framtiden.

Utöver arbetsmarknaden, så finns det även en chans att generativ AI kommer att ha stora effekter på områden som konst, kultur, underhållning och mer. För vad händer om allt mer innehåll skapas av AI?

Vi kan förvänta oss att se mer AI-genererat innehåll, från böcker och musik till konst och film. Samtidigt behöver inte detta heller vara något negativt. Det hade kunnat skapa filmer, böcker och musik mer hade kunnat anpassas till den personliga individen.

Även om det är svårt att säga helt hur generativ AI kommer att påverka vår framtiden, är det ingen tvekan om att det kommer att vara en del av den.