Generativ AI

Hvorfor oss?

Hva er generativ AI?

Generativ AI (genAI) er en bred betegnelse på alle typer kunstig intelligens (KI) som kan produsere nye tekst-, bilde-, video- eller lydklipp. Teknisk sett lærer denne typen AI mønstre fra treningsdata og genererer nye, unike resultater med de samme statistiske egenskapene.

Generative AI-modeller bruker instruksjoner for å veilede innholdsgenerering og bruker overføringslæring for å bli dyktigere. Tidlige genAI-modeller ble utviklet med tanke på spesifikke datatyper og bruksområder. Googles DeepDream ble for eksempel utviklet for å manipulere og forbedre bilder. Den kan produsere engasjerende, nye visuelle effekter, men modellens utvikling var primært fokusert på bildebehandling, og dens evner kan ikke brukes på andre typer data.

Utviklingen innen generativ AI går imidlertid raskt, og stadig flere generative AI-modeller er nå multimodale. Denne utviklingen betyr at samme modell kan håndtere ulike datainformasjoner og generere ulike datatyper. 

Den samme genAI-modellen kan for eksempel brukes til å:

  • generere kreativ tekst
  • generere informasjonstekst
  • svare på alle typer spørsmål på en omfattende og informativ måte
  • Beskrive et bilde
  • Generere et unikt bilde basert på et tekstspørsmål
  • Oversette tekst fra ett språk til et annet
  • Inkludere kilden til modellens informasjon i et svar

Utvikling av generative AI-modeller er ofte et samarbeidsprosjekt som krever ekspertise innen ulike forskningstyper, programmering, brukeropplevelse (UX) og maskinlæringsoperasjoner (MLOps). En tverrfaglig tilnærming bidrar til å sikre at generative AI-modeller utformes, trenes, distribueres og vedlikeholdes på en etisk og ansvarlig måte.

Generativ AI vs. tradisjonell AI

I bunn og grunn er forholdet mellom kunstig intelligens og generativ AI hierarkisk. 

  • Kunstig intelligens refererer til utviklingen av datasystemer som kan utføre oppgaver som tidligere krevde menneskelig intelligens. Slike oppgaver omfatter typisk persepsjon, logisk resonnering, beslutningstaking og forståelse av naturlig språk (NLU).  
  • Maskinlæring er en undergruppe av KI som fokuserer på diskriminative oppgaver. Det innebærer utvikling av algoritmer som gjør det mulig for datamaskiner å forutsi eller ta beslutninger basert på data uten å være eksplisitt programmert til å gjøre det. 
  •  Generativ KI er en undergruppe av maskinlæring (ML) som fokuserer på å skape nye dataprøver som ligner data fra den virkelige verden.

 

AI vs. Traditional Machine Learnins, Generative AI

Tradisjonell AI innebærer regelbaserte maskinlæringsalgoritmer som er trent på én enkelt datatype for å utføre én enkelt oppgave. Mange tradisjonelle ML-algoritmer er opplært til å generere ett enkelt, korrekt resultat.

I motsetning til dette bruker generativ AI strategier for dyp læring (DL) som er i stand til å lære fra ulike datasett og produsere resultater som ligger innenfor et akseptabelt område. Denne fleksibiliteten gjør det mulig å bruke den samme grunnmodellen til ulike oppgaver. ChatGPT kan nå for eksempel behandle bilder og tekstmeldinger. 

Teknologien, som er en del av ML, brukes allerede til å produsere fantasifull digital kunst, designe nye virtuelle miljøer, lage musikalske komposisjoner, formulere skriftlig innhold, bistå i legemiddelforskning ved å forutsi molekylære strukturer, skrive programvarekode og generere realistiske video- og lydklipp. 

Hvordan fungerer generativ AI?

Generative AI-modeller bruker nevrale nettverk til å lære seg mønstre i data og generere nytt innhold. Når det er trent, kan det nevrale nettverket generere innhold som ligner på dataene det ble trent på. Et nevralt nettverk som er trent opp på et datasett med tekst, kan for eksempel brukes til å generere ny tekst, og avhengig av modellens input kan tekstoutputen ta form av et dikt, en historie, en kompleks matematisk beregning eller til og med programmeringskode for programvare.

Nytteverdien av genAI-resultatene avhenger i stor grad av kvaliteten og omfanget av treningsdataene, modellens arkitektur, prosessene som brukes til å trene modellen, og instruksjonene som brukeren gir modellen.

Datakvalitet er avgjørende fordi det er det genAI-modellene bruker for å lære seg å generere resultater av høy kvalitet. Jo mer mangfoldig og omfattende opplæringsdataene er, desto flere mønstre og nyanser vil modellen potensielt kunne forstå og gjenskape. Når en modell trenes på inkonsekvente, partiske eller støyende data, vil den sannsynligvis produsere resultater som gjenspeiler disse feilene. 

Opplæringsmetoder og evalueringsstrategier er også avgjørende. Under treningen bruker modellen tilbakemeldinger til å justere verdiene i modellens arkitektur (interne parametere).

Kompleksiteten i modellens arkitektur kan også spille en viktig rolle for nytten av resultatene, fordi modellens arkitektur avgjør hvordan genAI-en behandler og lærer av treningsdata. 

Hvis arkitekturen er for enkel, kan modellen på den ene siden ha problemer med å fange opp viktige kontekstuelle nyanser i treningsdataene.

På den andre siden kan en for kompleks arkitektur føre til at modellen overtilpasser seg og prioriterer irrelevante detaljer på bekostning av viktige, underliggende mønstre.   

Når modellen er opplært, kan den få instruksjoner for å skape nye data. Prompter er hvordan mennesker samhandler med AI-modeller og styrer resultatene. Fokuset i en prompt avhenger av ønsket resultat, modellens formål og konteksten der modellen brukes. Hvis det ønskede resultatet for eksempel er et søknadsbrev, kan ledeteksten inneholde instruksjoner om skrivestil og ordlengde. Men hvis det ønskede resultatet er et lydklipp, kan ledeteksten inneholde instruksjoner om musikksjanger og tempo. 

Beste praksis for skriving av GenAI-ledetekster

En ledetekst er en input-setning eller et signal som styrer en GenAI-modells output. GenAI-modeller bruker ledetekster til å generere nytt, originalt innhold som er statistisk tilpasset konteksten og kravene som er spesifisert i ledeteksten.

Selv om de spesifikke detaljene i en ledetekst gjenspeiler hvilken type resultat som ønskes, er de beste metodene for å skrive tekst-, bilde-, lyd- og videoledetekster basert på de samme grunnleggende prinsippene.

Vær presis: Jo mer spesifikk og detaljert ledeteksten er, desto mer skreddersydd vil svaret sannsynligvis bli.

Gi kontekst: Kontekst reduserer tvetydighet og hjelper modellen med å generere svar som er i tråd med det som er ledetekstens intensjon. 

Unngå ledende spørsmål: Det er viktig å utforme spørsmål som er objektive og uten ledende informasjon. 

Omformuler og repeter spørsmål: Hvis modellen ikke gir et nyttig svar første gang, kan du prøve å omformulere ledeteksten (eller endre multimedieutvalget) og prøve på nytt. 

Juster temperaturinnstillingene: Noen AI-plattformer lar brukerne justere temperaturinnstillingene. Høyere temperaturer gir mer tilfeldige resultater, mens lavere temperaturer gir mer deterministiske resultater.

Begrens lengden på svarene: Når du ønsker kortfattede svar, bør du lage instruksjoner som spesifiserer begrensninger, for eksempel antall ord eller tegn for tekst eller varighetsbegrensninger for lyd.

Eksperimenter med flere spørsmål: Hvis du deler opp et spørsmål eller en instruksjon i flere mindre spørsmål eller prøver ut ulike bilder, lydklipp og videoeksempler, vil det ofte gi mer nyttige resultater.

Gjennomgå og revider resultatene: Generative AI-resultater bør alltid gjennomgås fordi de fleste genAI-svarene må redigeres før de kan brukes. Vær forberedt på å bruke tid på dette viktige trinnet!

Typer av generativ AI 

Generativ AI kan brukes på et bredt spekter av oppgaver, og hver type oppgave kan kreve en annen dyp læringsarkitektur for å fange opp de spesifikke mønstrene og funksjonene i treningsdataene. Generative Adversarial Networks (GAN), Variational Autoencoders (VAE) og Transformer-arkitekturer er viktige for å bygge generative AI-modeller. 

Hver type arkitektur har som mål å få AI-modellen til et punkt der den kan produsere prøver som ikke kan skilles fra dataene den trenes på.

Generative Adversarial Networks (GAN) består av to nevrale nettverk: en generator og en diskriminator. De to nettverkene spiller en gjettelek der generatoren gir diskriminatoren et dataprøve, og diskriminatoren forutser om prøven er ekte eller noe generatoren har funnet på. Prosessen gjentas helt til generatoren kan lure diskriminatoren med en akseptabel grad av nøyaktighet. 

Variational Autoencoders (VAE) består av to hovedkomponenter: en koder og en dekoder. Enkoderen tar inndata og komprimerer dem til en latent romrepresentasjon som bevarer de viktigste egenskapene. Dekoderen tar deretter den latente romrepresentasjonen og genererer nye data som fanger opp de viktigste egenskapene i treningsdataene.

Transformatorarkitekturer består av flere stablede lag som hver inneholder en egen selvoppmerksomhetsmekanisme og et feed-forward-nettverk. Selvoppmerksomhetsmekanismen gjør det mulig for hvert element i en sekvens å vurdere og veie forholdet til alle andre elementer, og feedforward-nettverket behandler resultatet av selvoppmerksomhetsmekanismen og utfører ytterligere transformasjoner av dataene. Etter hvert som modellen behandler en inndatasekvens gjennom de stablede lagene, lærer den å generere nye sekvenser som fanger opp den viktigste informasjonen for oppgaven.

Generative forhåndsopplærte transformatorer (GPT) er en spesifikk implementering av transformatorarkitekturen. Denne typen modell er først forhåndstrenet på store mengder tekstdata for å fange opp språklige mønstre og nyanser. Når grunntreningen er fullført, finjusteres modellen for et spesifikt bruksområde. 

Hybride varianter av generative AI-arkitekturer blir stadig vanligere ettersom forskere kontinuerlig søker å forbedre modellens ytelse, stabilitet og effektivitet.

GPT var for eksempel ikke i utgangspunktet designet for multimodal AI. OpenAI har likevel klart å utvide den store språkmodellens infrastruktur ved å integrere en generativ AI-arkitektur som er i stand til å forstå bilder.

GAN, VAE, Transformer, Hybrid Generative AI

Hvordan trenes generative AI-modeller opp?

Når arkitekturen for en generativ AI-modell er etablert, gjennomgår modellen trening. I løpet av denne fasen lærer modellen hvordan den skal justere sine interne parametere for å minimere statistiske avvik mellom modellens resultater og dataene den ble trent på. Målet er å minimere tapsfunksjonen, den statistiske forskjellen mellom modellens resultater og dataene den ble trent på. 

Generative Adversarial Networks trenes opp gjennom en totrinnsprosess. Generatornettverket lærer seg å lage falske data fra tilfeldig støy. Samtidig lærer diskriminatornettverket forskjellen mellom ekte og falske data. Resultatet er et generatornettverk som er i stand til å skape realistiske dataeksempler av høy kvalitet.

Variational Autoencoders (VAE) trenes også opp gjennom en todelt prosess. Kodingsnettverket tilordner inngangsdata til et latent rom, der de representeres som en sannsynlighetsfordeling. Dekodernettverket tar deretter prøver fra denne fordelingen for å rekonstruere inngangsdataene. Under treningen forsøker VAE å minimere en tapsfunksjon som består av to komponenter: rekonstruksjon og regularisering. Balansen mellom rekonstruksjon og regularisering gjør det mulig for VAE-er å generere nye dataprøver ved å ta prøver fra det innlærte latente rommet.

Transformatormodeller trenes også opp i en totrinnsprosess. Først forhåndstrenes de på et stort datasett. Deretter finjusteres de med et mindre, oppgavespesifikt datasett. Kombinasjonen av forhåndstrening og finjustering gjør at transformatormodellene kan bruke veiledet, ikke-veiledet og semi-veiledet læring, avhengig av tilgjengelige data og den spesifikke oppgaven. Denne fleksibiliteten gjør det mulig å bruke samme transformatormodell for ulike typer innhold.

Hybride generative AI-modeller trenes opp med en kombinasjon av teknikker. De nøyaktige detaljene for opplæring av en hybrid generativ AI-modell vil variere avhengig av den spesifikke arkitekturen, målene og datatypen som er involvert. 

Hvordan evalueres generative AI-modeller?

GenAI-resultater må vurderes objektivt og subjektivt med hensyn til relevans og kvalitet. Avhengig av hva evalueringen viser, kan det hende at modellen må finjusteres for å forbedre ytelsen eller trenes på nytt med ytterligere data. Om nødvendig kan det også være nødvendig å se på modellens arkitektur på nytt.

Evalueringen gjøres vanligvis ved hjelp av et separat datasett, et såkalt validerings- eller testsett, som inneholder data som modellen ikke har sett under opplæringen. Målet er å finne ut hvor godt modellen fungerer med nye, tidligere usette data. 

En god evalueringsscore indikerer at modellen har lært seg meningsfulle mønstre fra treningsdataene og kan bruke denne kunnskapen til å generere nyttige resultater når den får en ny input.

Populære målemetoder for å vurdere ytelsen til generative AI-modeller inkluderer kvantitative og/eller kvalitative poengsummer for følgende kriterier:

Inception (IS) Score vurderer kvaliteten og mangfoldet av genererte bilder.

Fréchet Inception Distance (FID)-poengsum vurderer likheten mellom funksjonsrepresentasjonene av reelle og genererte data.

Precision og Recall Score vurderer hvor godt de genererte dataeksemplene stemmer overens med den virkelige datafordelingen.

Kernel Density Estimation (KDE) estimerer fordelingen av genererte data og sammenligner den med fordelingen av reelle data.

Structural Similarity Index (SSIM) beregner funksjonsbaserte avstander mellom virkelige og genererte bilder.

BLEU-poeng (Bilingual Evaluation Understudy) kvantifiserer likheten mellom den maskingenererte oversettelsen og en eller flere referanseoversettelser levert av menneskelige oversettere.

ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) måler likheten mellom et maskingenerert sammendrag og ett eller flere referansesammendrag fra menneskelige kommentatorer.

Perplexity Scores måler hvor godt modellen predikerer en gitt sekvens av ord.

Intrinsic Evaluation vurderer modellens ytelse på mellomliggende deloppgaver innenfor en større applikasjon.

Ekstern evaluering vurderer modellens ytelse på den overordnede oppgaven den er utviklet for.

Few-Shot- eller Zero-Shot Learning vurderer modellens evne til å utføre oppgaver med svært begrensede eller ingen treningseksempler.

Out-of-Distribution Detection vurderer modellens evne til å oppdage datapunkter som ikke er fordelt eller som er unormale.

Rekonstruksjonstapspoeng måler hvor godt modellen kan rekonstruere inngangsdata fra det innlærte latente rommet.

 Det er ofte nødvendig å bruke en kombinasjon av beregninger for å få et fullstendig bilde av en modells styrker og svakheter, og valget av evalueringsmetode avhenger av den spesifikke modellens arkitektur og formål. Inception Score og FID brukes for eksempel ofte til å evaluere ytelsen til modeller for bildegenerering. BLEU og ROUGE brukes derimot ofte til å vurdere ytelsen til tekstgenereringsmodeller.

GenAI og Turing-testen

Turing-testen kan også brukes til å vurdere ytelsen til en generativ AI-modell. Dr. Alan Turing introduserte denne testen i artikkelen “Computing Machinery and Intelligence” fra 1950, og den ble opprinnelig utviklet for å teste en maskins evne til å vise intelligent atferd som ikke kan skilles fra et menneskes.

I testens tradisjonelle form deltar en menneskelig dommer i en tekstbasert samtale med både et menneske og en maskin og forsøker å avgjøre hvilke svar som er generert av mennesket og hvilke som er generert av maskinen. 

Hvis den menneskelige dommeren ikke kan avgjøre nøyaktig hvilke svar som kom fra maskinen, sies det at maskinen har bestått Turing-testen.

Selv om Turing-testen er historisk viktig og lett å forstå, kan den ikke brukes som eneste vurdering fordi den kun fokuserer på naturlig språkbehandling (NLP) og ikke dekker hele spekteret av oppgaver som generative AI-modeller kan utføre. 

Et annet problem med å bruke Turing-testen til å vurdere genAI er at generativ AI bare i noen tilfeller tar sikte på å gjenskape menneskelig atferd. DALL-E, for eksempel, ble bygget for å skape nye, fantasifulle bilder ut fra tekstmeldinger. Den var aldri designet for å gjenskape menneskelige responser. 

Populære bruksområder for generativ AI i den virkelige verden

Når generativ AI brukes som et produktivitetsverktøy, kan det kategoriseres som en type utvidet kunstig intelligens. 

Populære bruksområder for denne typen utvidet intelligens i den virkelige verden er blant annet: 

  • Generering av bilder: Du kan raskt generere og/eller manipulere en serie bilder for å utforske nye kreative muligheter. 
  • Tekstgenerering: Generere nyhetsartikler og andre typer tekstformater i ulike stilarter. 
  • Utvidelse av data: Generer syntetiske data for å trene opp maskinlæringsmodeller når reelle data er begrenset eller dyre.  
  • Oppdagelse av legemidler: Generer virtuelle molekylstrukturer og kjemiske forbindelser for å fremskynde oppdagelsen av nye legemidler.
  • Musikkomposisjon: Hjelp komponister med å utforske nye musikalske ideer ved å generere originale musikkstykker.
  • Stiloverføring: Bruk ulike kunstneriske stiler på samme innhold. 
  • VR/AR-utvikling: Skap virtuelle avatarer og miljøer for videospill, augmented reality-plattformer og metaverse-spill. 
  • Medisinske bilder: Analysere medisinske bilder og utstede analyserapporter. 
  • Anbefaling av innhold: Lag personlige anbefalinger for e-handel og underholdningsplattformer.
  • Språkoversettelse: Oversett tekst fra ett språk til et annet.  
  • Produktdesign: Generer nye produktdesign og -konsepter virtuelt for å spare tid og penger.
  •  Deteksjon av avvik: Lag virtuelle modeller av normale datamønstre som gjør det enklere for andre AI-programmer å identifisere feil i produserte produkter eller oppdage uvanlige mønstre innen økonomi og cybersikkerhet.
  • Håndtering av kundeopplevelser: Bruk generative chatboter til å besvare kundespørsmål og svare på tilbakemeldinger fra kunder.
  • Helsevesenet: Generer personlige behandlingsplaner basert på multimodale pasientdata. 

Fordeler og utfordringer ved bruk av generativ AI

Den transformative effekten av generativ AI skaper allerede nye muligheter innen utdanning, næringsliv og forskning. Samtidig vekker den også noen viktige bekymringer.

På den positive siden brukes generativ AI-teknologi allerede til å øke produktiviteten og forhåpentligvis gjøre det mulig for mennesker å bruke tid og energi på mer verdifulle oppgaver. På forskningsområder der data enten er begrenset eller kostbare å skaffe til veie, kan generativ AI simulere eller supplere data og bidra til raskere forskningsresultater. 

I industrien brukes generative modeller til å generere virtuelle prototyper, og i næringslivet brukes genAI til å tilpasse markedsføringsbudskap basert på individuelle preferanser.

På den negative siden har ondsinnede aktører misbrukt teknologien til å klone stemmer og drive phishing. Misbruk av teknologien er problematisk fordi det har potensial til å svekke tilliten og potensielt omvelte økonomiske, sosiale og politiske institusjoner.

I etterkant av utrullingen er det viktig å overvåke modellen for misbruk og iverksette sikkerhetstiltak for å balansere behovet for fremgang med ansvarlig AI. 

Det er forventet at mange av de mest populære genAI-modellene vil kreve hyppige oppdateringer for å unngå begrepsglidning og beholde evnen til å produsere relevante resultater av høy kvalitet. 

Vil generativ AI erstatte mennesker på arbeidsplassen?

Generativ AI har allerede vist at den har potensial til å endre måten mennesker jobber på. 

Tilhengerne av teknologien hevder at generativ AI vil erstatte mennesker i noen jobber, men at den også vil skape nye jobber. Det vil fortsatt være behov for mennesker til å velge de riktige treningsdataene og den mest hensiktsmessige arkitekturen for den aktuelle generative oppgaven – og mennesker vil alltid spille en viktig rolle i evalueringen av modellens resultater.

Mange kritikere frykter at fordi generativ AI kan etterligne ulike skrive- og visuelle stiler, vil teknologien på sikt redusere den økonomiske verdien av innhold skapt av mennesker. 

Faktisk spilte generativ AI en viktig rolle i den nylige forfatterstreiken i USA. Streiken varte i nesten fem måneder og var den lengste forfatterstreiken i Hollywoods historie.

Et av de kritiske punktene i streiken var bruken av kunstig intelligens i forfatterrommene. Etter hvert som AI-drevne skriveverktøy ble stadig enklere å bruke, begynte noen studioer å bruke dem til å generere og omskrive eksisterende manus. 

Forfatterne var bekymret for at bruken av kunstig intelligens ville føre til tap av arbeidsplasser og dårligere kvalitet på innholdet. 

Spørsmål om eierskap til AI-generert innhold var også en del av streiken. Forfatterne mente at de burde krediteres og kompenseres for alt AI-generert innhold som ble brukt i redigeringen av deres arbeid. Studioene hevdet at AI-generert innhold bare er et verktøy, og at forfatterne ikke skal krediteres eller betales for bruken av verktøyet.

Til slutt inngikk forfatterne og studioene et forlik som inkluderte bestemmelser om akseptabel bruk av genAI. Selv om forliket ikke imøtekom alle forfatternes bekymringer, slo det fast prinsippet om at forfattere bør ha kontroll over bruken av kunstig intelligens i arbeidet sitt. Forliket bidro også til å øke allmennhetens bevissthet om de potensielle ulempene med kunstig intelligens for den kreative bransjen.

Etiske betenkeligheter ved generativ AI

Spredningen av generativ AI reiser også spørsmål om etisk bruk av teknologien i andre bransjer.  

Et av de mest urovekkende aspektene ved generativ AI er dens tendens til å hallusinere og generere irrelevante eller feilaktige svar. 

Et annet problem er teknologiens rolle i utviklingen og spredningen av deepfakes. Denne typen hyperrealistisk – men fullstendig fabrikkert – innhold brukes allerede som våpen for å spre feilinformasjon. 

Mens noen virksomheter ser positivt på de potensielle bruksområdene for generativ AI, begrenser andre bruken av teknologien på arbeidsplassen for å forhindre tilsiktet og utilsiktet datalekkasje. 

Selv om integrering av GenAI-applikasjonsprogrammeringsgrensesnitt (API-er) i tredjepartsapper har gjort teknologien mer brukervennlig, har det også gjort det enklere for ondsinnede aktører å jailbreake generative AI-apper og lage villedende innhold som inneholder enkeltpersoner uten deres viten eller samtykke. Denne typen brudd på personvernet er spesielt alvorlig fordi det kan skade omdømmet.

Etikken rundt generativ AI har også en miljødimensjon, fordi det krever mye prosessorkraft å trene opp generative modeller. Store generative modeller kan kreve uker (eller måneder) med trening. Det innebærer bruk av flere GPU-er og/eller TPU-er, noe som igjen krever mye energi. 

Selv om generering av utdata i inferensmodus bruker mindre energi, blir miljøpåvirkningen likevel stor fordi genAI allerede har skalert til millioner av brukere hvert minutt hver dag.

Sist, men ikke minst, har bruk av nettskraping for å samle inn data til opplæring av generative AI-modeller gitt opphav til en helt ny dimensjon av etiske bekymringer, spesielt blant nettutgivere. 

Nettutgivere investerer tid, krefter og ressurser i å skape og kuratere innhold. Når nettinnhold og bøker skrapes uten tillatelse eller økonomisk kompensasjon, er det i realiteten snakk om uautorisert bruk eller tyveri av åndsverk. 

Forlagenes bekymringer understreker behovet for en åpen, samtykkende og ansvarlig praksis for datainnsamling. Å balansere den teknologiske utviklingen med regler for etisk og juridisk bruk av genAI-teknologi forventes å bli en kontinuerlig utfordring som myndigheter, bransjer og enkeltpersoner må løse i fellesskap.     

Populære generative AI-programvareapper og nettleserutvidelser 

Til tross for bekymringer rundt etisk utvikling, distribusjon og bruk av generativ AI-teknologi, har genAI-apper og nettleserutvidelser fått stor oppmerksomhet på grunn av sin allsidighet og anvendelighet i ulike applikasjoner. 

Populære verktøy for generering av innhold

ChatGPT: Denne generative AI-modellen med åpen kildekode utviklet av OpenAI er kjent for sin evne til å generere realistisk og sammenhengende tekst. ChatGPT er tilgjengelig i både gratis- og betalingsversjoner. 

ChatGPT for Google: ChatGPT for Google er en gratis Chrome-utvidelse som lar brukerne generere tekst direkte fra Google Søk. 

Jasper: Jasper er en betalt generativ AI-skriveassistent for bedrifter som er kjent for å hjelpe markedsførere med å skape innhold av høy kvalitet raskt og enkelt. 

Grammarly: Grammarly er en skriveassistent med generative AI-funksjoner som er utviklet for å hjelpe brukere med å komponere, idégenerere, omskrive og svare kontekstuelt innenfor eksisterende arbeidsflyter. 

Quillbot: Quillbot er en integrert pakke med skriveassistentverktøy som du får tilgang til via et enkelt dashbord. 

Compose AI: Compose AI er en nettleserutvidelse for Chrome som er kjent for sine AI-drevne funksjoner for autofullføring og tekstgenerering.

Populære generative AI-apper for kunst

AI-generatorer for kunst gir sluttbrukerne en morsom måte å eksperimentere med kunstig intelligens på. Populære og gratis AI-generatorer for kunst inkluderer:

DeepDream Generator: DeepDream Generator bruker dyplæringsalgoritmer til å skape surrealistiske, drømmelignende bilder.

Stable Diffusion: Stable Diffusion kan brukes til å redigere bilder og generere nye bilder fra tekstbeskrivelser.

Pikazo: Pikazo bruker AI-filtre til å forvandle digitale bilder til malerier i ulike stiler.

Artbreeder: Artbreeder bruker genetiske algoritmer og dyp læring til å lage bilder av imaginære avkom.

Populære generative AI-apper for forfattere

Følgende plattformer gir sluttbrukerne et godt utgangspunkt for å eksperimentere med bruk av kunstig intelligens til kreative skrive- og forskningsformål:

Write With Transformer: Write With Transformer lar sluttbrukere bruke Hugging Faces transformator-ML-modeller til å generere tekst, svare på spørsmål og fullføre setninger.

AI Dungeon: AI Dungeon bruker en generativ språkmodell til å skape unike historier basert på spillerens valg.

Writesonic: Writesonic har funksjoner for søkemotoroptimalisering (SEO) og er et populært valg for produktbeskrivelser i netthandel.

Populære generative AI-apper for musikk

Her er noen av de beste generative AI-musikkappene som kan brukes med gratis prøvelisenser:

Amper Music: Amper Music lager musikkspor fra forhåndsinnspilte samples.

AIVA: AIVA bruker AI-algoritmer til å komponere originalmusikk i ulike sjangre og stiler.

Ecrette Music: Ecrette Music bruker kunstig intelligens til å lage royaltyfri musikk for både personlige og kommersielle prosjekter.

Musenet: Musenet kan produsere sanger med opptil ti ulike instrumenter og musikk i opptil 15 ulike stiler.

Populære generative AI-apper for video

Generativ AI kan brukes til å lage videoklipp gjennom en prosess som kalles videosyntese. Populære eksempler på generative AI-apper for video er:

Synthesia: Synthesia lar brukerne bruke tekstmeldinger til å lage korte videoer som ser ut til å bli lest opp av AI-avatarer.

Pictory: Pictory gjør det mulig for innholdsmarkedsførere å generere korte videoer fra manus, artikler eller eksisterende videomateriale.

Descript: Descript bruker genAI til automatisk transkripsjon, tekst-til-tale og videosammendrag.

Runway: Runway lar brukerne eksperimentere med en rekke generative AI-verktøy som tar imot tekst-, bilde- og/eller videomeldinger. 

 

Relaterte begreper

Margaret Rouse
Teknologiekspert

Margaret Rouse er en prisbelønt teknisk skribent og lærer som er kjent for sin evne til å forklare kompliserte tekniske emner for et ikke-teknisk, forretningsmessig publikum. I løpet av de siste tjue årene har forklaringene hennes blitt publisert på TechTarget-nettsteder, og hun har blitt sitert som en autoritet i artikler i New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine og Discovery Magazine. Margarets idé om en morsom dag er å hjelpe IT- og forretningsfolk med å lære å snakke hverandres høyt spesialiserte språk. Hvis du har forslag til en ny definisjon eller ønsker å forbedre en teknisk forklaring,…