Hva er generativ AI?
Generativ AI er en undergruppe av kunstig intelligens (AI) som fokuserer på å lage algoritmer og modeller som genererer nytt innhold som tekst, bilder, kode, videoer, 3D-gjengivelser, musikk og mer som etterligner menneskelignende kreative prosesser.
En stor språkmodell (LLM) er en grunnleggende modell, en komponent av generativ AI som er trent på enorme mengder tekstdata og spesialiserer seg på å generere menneskelignende tekst ved å forutsi neste ord i en sekvens. Gen AI bruker LLM til å lage variert, nytt innhold eller utganger, fra å svare på spørsmål til å lage fortellinger eller essays, basert på innspillene som er gitt.
Hva er generativ AI versus AI?
I motsetning til tradisjonelle AI-systemer som er avhengige av regelbasert programmering eller eksplisitte instruksjoner for å forutsi, klassifisere data og automatisere oppgaver, utnytter generativ AI dyplæringsteknikker, spesielt nevrale nettverk, for å gjøre det mulig for maskiner å lære mønstre og strukturer i data og bruke denne kunnskapen til å generere nye og kontekstuelt relevante utganger autonomt; det vil si uten eksplisitt programmering.
Er dyp læring det samme som generativ AI?
Nei. Generativ AI er ikke synonymt med dyp læring. Deep learning er et underfelt av maskinlæring som fokuserer på bruk av kunstige nevrale nettverk med flere lag (dype nevrale nettverk) for å lære og representere data. Gen AI kan bruke dyplæringsteknikker for å lage generative modeller, men dyp læring omfatter et bredere spekter av applikasjoner utover innholdsgenerering. Gen AI er spesialisert på innholdsproduksjon.
Var en generativ AI-teknologi den raskest vedtatte forbrukerteknologien i historien?
Ja. Generativ AI kan svare på spørsmål og generere tekstsvar basert på samtalespråk og gi lesbare svar, og naturlig språkbehandling brukes nå både for input og output. Dette gjør gen AI svært tilgjengelig og responsiv på menneskelig interaksjon.
Dette kan forklare hvorfor generativ AI-teknologi allerede er blitt demokratisert globalt. Da OpenAI ga ut sin chatbot, ChatGPT, på slutten av 2022, brukte 100 millioner mennesker den i løpet av de første månedene. Dette var den raskeste en forbrukerteknologi er blitt tatt i bruk i historien. Nå blir nye gen AI-verktøy distribuert av bedrifter over hele verden.
Hva brukes generativ AI til?
Generativ AI er et betydelig sprang fremover i måten kunstig intelligens (AI) kan brukes på, med potensial til å forstyrre industrier og økonomiske sektorer over hele verden. Ved å bruke gen AI-teknologi får fremtidsklare virksomheter muligheten til å bygge videre på sin bruk av sofistikerte algoritmer og maskinlæring for å oppnå nye nivåer av konkurransefortrinn.
Hva er fordelene med å bruke generativ AI?
Bedrifter som vurderer hvordan man tar i bruk generativ AI på økonomisk levedyktige måter, kan underbygge flere brukstilfeller på tvers av organisasjonen og oppnå konkrete forretningsresultater, inkludert:
- Å levere rikere innsikt i et raskere tempo, for å gi beslutningsgrunnlag til mer effektiv strategisk beslutningstaking
- Å forbedre og akselerere gå-til-markedet-opplevelsen
- Å øke smidighet, kreativitet, kvalitet og produktivitet i programvareutvikling
- Å forbedre ansattengasjement ved å skape en mer personlig, enkel opplevelse innen rekruttering, introduksjon og utvikling – inkludert orientering av ansatte, assistanse med administrasjon og ved å akselerere læring.
- Å akselerere kompleks problemløsning ved å modellere og foreskrive optimale resultater
- Å strømlinjeforme og akselerere tilbudet av ekspertråd, der brukere må samhandle med eksperter for vurdering eller veiledning
- Å transformere kundeopplevelsen og øke markedsføring og salg
Hvilke bransjer bruker allerede generativ AI?
Bransjer som allerede setter generativ AI-teknologi i arbeid inkluderer, men er ikke begrenset til, landbruk; bilindustrien; finansielle tjenester og formueforvaltning; forsikring; helsevesen, biovitenskap og farmasøytiske produkter; produksjon; og markedsføring og salg.
Hvordan kan generativ AI brukes av bedrifter?
Se for deg å legge ut på en storslått ekspedisjon, hvor terrenget hele tiden endrer seg, og kartet du holder i hendene tegner seg selv på nytt for å avsløre nye og spennende destinasjoner.
Dette er hvordan generativ AI utfolder seg, og gir oss et grenseløst potensial, demokratiserer tilgangen til innsikt og ferdigheter og setter scenen for at nye verdikjeder kan dukke opp:
Formålsbyggede partnerskap
Generativ AI vil sannsynligvis ha en betydelig innvirkning på hvordan bedrifter samarbeider. Mens konkurransen om å bringe nye løsninger til markedet vil øke, vil det være overbevisende grunner for selskaper til å slå sammen ressurser og ekspertise for å skape mer robuste AI-løsninger som dekker et spesifikt formål.
En gang-stive-nå-dynamiske prosesser
De fleste automatiseringstiltak for forretningsprosesser i dag bruker klassiske maskinlærings- algoritmer for å automatisere statiske, forhåndsdefinerte prosesser. Mens de muliggjør økt hastighet, forenkling og personalisering av prosesser, er disse modellene sterkt avhengige av merkede data og menneskelig ekspertise.
Generativ AI bringer et seismisk skifte mot dynamisk, datadrevet forretningsdrift, ettersom den kan simulere og generere utallige scenarier i sanntid, ved å utnytte sin evne til å lære og skape.
De nye nivåene av fleksibilitet og hastighet vil gjøre det mulig for bedrifter å optimere arbeidsflyter på tvers av en rekke operasjonelle aspekter, fra forsyningskjedestyring og salgsprognoser til styring av kunderelasjoner.
I tillegg, siden generativ kunstig intelligens skaper nytt innhold, kan den nå brukes til en rekke forretningsfunksjoner i organisasjoner, inkludert klassifisering, redigering, svare på spørsmål, oppsummering og utarbeidelse av nytt innhold. Den produserer output i samme medium som det blir forespurt. Her er noen eksempler :
- Intelligent dokumentbehandling – Lar organisasjoner analysere og trekke ut verdifull innsikt fra ustrukturerte dokumenter, inkludert skjemaer, e-poster, kontrakter og regneark.
- Skrive kode – Generativ AI kan nå hjelpe kodere med å jobbe, i noen tilfeller, med dobbelt så høy hastighet som tidligere. Den automatiserer repeterende oppgaver og foreslår kode ved hjelp av verktøy som GitHubCopilot. Det kan anbefale kodeendringer for å øke ytelsen.
- Komplimentere menneskelig arbeid – Øke produksjonen og produktiviteten til ledere, journalister, PR- og markedsføringsarbeidere eller helsepersonell, i stedet for å erstatte dem.
- Personlig assistent – Den kan fungere som en smart virtuell assistent, og hjelpe kunnskapsarbeidere med å utvide sin kapasitet og analysere arbeidet sitt fra å transkribere møter til å utvikle presentasjoner.
- Spot unøyaktigheter – Generativ AI kan oppdage problemer med tekst, bilder, kode og faktisk alle former for innhold den har blitt trent på. Det kan også peke på sosiale skjevheter og fordommer i menneskeskapt innhold som arbeidere kanskje ikke engang er klar over at de har.
Å prioritere ansvarlig AI
Fra partiske algoritmer til personvernhensyn, står selskaper overfor en ny grense for etiske dilemmaer, fra hvordan sikre at AI-systemer er rettferdige og objektive, til å forhindre at de brukes til skadelige formål, til å sikre at de er transparente og ansvarlige. Å ikke håndtere partiske algoritmer, brudd på personvernet og etiske beslutninger fra autonome systemer kan utløse en strøm av konsekvenser. Å omfavne de etiske dimensjonene til AI er ikke et alternativ – det er et imperativ.
Cognizant mener teknologi, inkludert generativ AI, er laget for å jobbe med mennesker, ikke erstatte dem. Som Cognizant-sjef Ravi Kumar S har skrevet, "Menneskelig fantasi og oppfinnsomhet vil være kilden til menneskelig arbeid på ubestemt tid. ”Vi tar et stort ansvar for etisk oppførsel når det gjelder generativ AI, og vi forsøker å avdekke problemer ved bruk av usecaser – å identifisere tverrfaglige presserende problemer som er best egnet til AI-teknologi.
