 |
| AI-generert innhold forventes å gi betydelig verdi til den globale økonomien . (Kilde: Viettimes) |
Generativ AI er en type kunstig intelligens som skaper nytt innhold, inkludert tekst, bilder, lyd og video , basert på mønstre den har lært fra eksisterende innhold.
Skape noe som aldri har eksistert.
Dagens generative AI-modeller trenes på enorme mengder data ved hjelp av «dyp læring» eller dype nevrale nettverk, og de kan føre samtaler, svare på spørsmål, skrive historier, generere kildekode og lage bilder og videoer av enhver art, alt basert på kort tekstinntasting eller «ledetekster».
KI kalles generativ fordi den skaper noe som ikke eksisterte før. Det er det som skiller den fra diskriminerende KI, som skiller mellom ulike typer input. Med andre ord vil diskriminerende KI prøve å svare på et spørsmål som «Er dette bildet en tegning av en kanin eller en løve?», mens generativ KI vil svare på spørsmål som «Tegn meg et bilde av en løve og en kanin som sitter ved siden av hverandre.»
Opprinnelsen til generativ AI går tilbake til 1970-tallet da ingeniører begynte å utvikle teknikker for automatisk generering av tekst. Fremveksten av generaliserte adversarielle nettverk (GAN-er) tillot AI å lage tekst basert på menneskelige talemønstre. Teknologiske fremskritt innen AI og naturlig språkbehandling gjør det nå mulig for AI å reprodusere menneskelig tale i skriftlig form.
Generering av kunstig intelligens har fått betydelig fremgang med utviklingen av Generating Adversary Networks (GAN-er) de siste årene. GAN-er består av to nevrale nettverk – et genererende nettverk og et diskriminerende nettverk – som er involvert i en konkurransedyktig prosess. Generatoren lager innhold, mens diskriminatoren evaluerer kvaliteten på innholdet. Gjennom utallige iterasjoner finpusser generatoren sine evner, noe som fører til skapelsen av stadig mer autentiske og kreative resultater.
Forskjeller mellom generativ AI og tradisjonell AI
Hovedforskjellen mellom tradisjonell AI og generativ AI ligger i deres muligheter og bruksområder. Tradisjonelle AI-systemer brukes primært til dataanalyse og prediksjon, mens generativ AI tar det et skritt videre ved å generere nye data som ligner på treningsdataene.
Med andre ord, tradisjonell AI utmerker seg på mønstergjenkjenning, mens kreativ AI utmerker seg på mønsterlaging. Tradisjonell AI kan analysere data og fortelle deg hva den ser, men kreativ AI kan bruke de samme dataene til å skape noe helt nytt.
Implikasjonene av AI-generering er brede og tilbyr nye muligheter for kreativitet og innovasjon. Innen design kan AI-generering bidra til å lage utallige prototyper på få minutter, noe som reduserer tiden som kreves for idéprosessen.
I underholdningsbransjen kan AI-generering bidra til å produsere ny musikk, skrive manus eller til og med lage deepfakes. I journalistikk kan det skrive artikler eller rapporter. Kreativ AI har potensial til å revolusjonere ethvert felt der kreativitet og innovasjon er nøkkelen.
På den annen side fortsetter tradisjonell AI å utmerke seg i oppgavespesifikke applikasjoner. Den driver chatboter, anbefalingssystemer, vår prediktive analyse og mer. Det er motoren bak de fleste nåværende AI-applikasjoner som tar sikte på å optimalisere effektiviteten på tvers av bransjer.
 |
| Både generativ AI og tradisjonell AI spiller viktige roller i å forme menneskehetens fremtid. (Kilde: VinBase) |
Selv om tradisjonell AI og generativ AI har forskjellige funksjoner, utelukker de ikke hverandre. Generativ AI kan fungere parallelt med tradisjonell AI for å gi enda kraftigere løsninger. For eksempel kan tradisjonell AI analysere data om brukeratferd, og generativ AI kan bruke denne analysen til å lage personlig tilpasset innhold.
Etter hvert som vi fortsetter å utforske det enorme potensialet til AI, er det avgjørende å forstå disse forskjellene. Både generativ og tradisjonell AI spiller viktige roller i å forme menneskehetens fremtid, og hver av dem åpner for unike muligheter. Å omfavne disse banebrytende teknologiene vil være nøkkelen for bedrifter og enkeltpersoner som ønsker å holde seg i forkant i det raskt utviklende digitale landskapet.
AI spiller en rolle i det sosiale livet.
Risikoene forbundet med generering av kunstig intelligens er betydelige og utvikler seg raskt. En rekke trusselaktører har brukt denne teknologien til å lage «dype forfalskninger», eller kopier av produkter, og generere artefakter for å støtte stadig mer sofistikerte svindeloperasjoner.
ChatGPT og andre lignende verktøy er trent på store mengder offentlig tilgjengelige data. De er ikke utformet for å overholde personvernforordningen (GDPR) og andre lover om opphavsrett. Derfor må brukere utvise nøye overveielse når de bruker bedriftens plattform. Overvåkingsrisikoer å se opp for inkluderer:
Mangel på åpenhet. Innovative AI- og ChatGPT-modeller er uforutsigbare, og selv selskapene bak dem forstår ikke alltid helt hvordan de fungerer.
Nøyaktighet er avgjørende. AI-systemer genererer noen ganger unøyaktige og oppdiktede svar. Det er viktig å evaluere alle resultater for nøyaktighet, relevans og praktisk nytteverdi før man stoler på eller distribuerer informasjon offentlig, ettersom nøyaktig informasjon er avgjørende for høy nytteverdi og interaksjon.
Immaterielle rettigheter (IP) og opphavsrett. For øyeblikket finnes det ingen verifiserbare garantier for datastyring og beskyttelse av konfidensiell forretningsinformasjon. Brukere bør anta at alle data eller spørsmål de legger inn i ChatGPT og konkurrentenes virksomhet vil bli offentlig informasjon, og bedrifter bør implementere kontroller for å unngå utilsiktet avsløring av IP.
Nettsikkerhet og svindel. Bedrifter må forberede seg på ondsinnede aktører som bruker AI-baserte systemer for nettangrep og svindel, for eksempel dype phishing-angrep for å lure personell, og sørge for at det er på plass tiltak for å redusere dette. Snakk med nettsikkerhetsforsikringsleverandøren din for å bekrefte i hvilken grad din nåværende forsikring dekker AI-relaterte brudd.
Bærekraft. AI-generering bruker en betydelig mengde strøm. Derfor er det avgjørende å velge en leverandør med lavt strømforbruk og utnytte fornybar energi av høy kvalitet for å minimere effekten på bærekraftsmål.
Selv om AI-generering medfører mange risikoer, er det umulig å ignorere noen av fordelene den tilbyr.
Kunstig intelligens (KI) har potensial til å transformere jobbstrukturer og forbedre individuelle arbeideres evner ved å automatisere noen av deres personlige oppgaver. Moderne KI og andre teknologier har potensial til å automatisere arbeidsaktiviteter som for tiden opptar 60 til 70 % av de ansattes tid. Tidligere, ifølge en rapport fra McKinsey & Company fra 2017, ble det anslått at teknologien kunne automatisere halvparten av en ansatts arbeidstid.
Akselerasjonen i potensialet for teknisk automatisering skyldes i stor grad den økte forståelsen av naturlig språk ved hjelp av kunstig intelligens, som er essensielt for arbeidsaktiviteter som utgjør 25 % av den totale arbeidstiden. Derfor har generering av kunstig intelligens større innvirkning på kunnskapsbaserte jobber knyttet til yrker med høyere lønn og utdanningskrav sammenlignet med andre typer jobber.
KI-generering kan øke arbeidsproduktiviteten betydelig i hele økonomien, men dette vil kreve investeringer for å støtte arbeidere når de går over mellom arbeidsaktiviteter eller bytter jobb. KI-generering kan muliggjøre en årlig økning i arbeidsproduktiviteten på 0,1 til 0,6 % innen 2040, avhengig av graden av teknologiadopsjon og omfordeling av arbeidernes tid til andre aktiviteter.
Ved å kombinere AI-generering med alle andre teknologier, kan jobbautomatisering øke produktivitetsveksten med 0,2 til 3,3 prosentpoeng årlig. Arbeidstakere vil imidlertid trenge støtte til å lære nye ferdigheter, og noen vil endre karriere. Hvis overganger mellom arbeidstakere og andre risikoer kan håndteres, kan AI gi et betydelig bidrag til økonomisk vekst og støtte en mer inkluderende og bærekraftig verden.
Innovativ AI vil ha en betydelig innvirkning på tvers av alle industrisektorer. Bankvirksomhet, høyteknologi og biovitenskap er blant næringene som kan se den største innvirkningen når det gjelder prosentvis inntekt generert av AI. For eksempel kan denne teknologien i banknæringen levere tilsvarende 200 til 340 milliarder dollar årlig hvis brukstilfellene implementeres fullt ut. Innen detaljhandel og pakkede forbruksvarer er den potensielle innvirkningen også betydelig, på 400 til 660 milliarder dollar årlig.
Vietnams muligheter
Vietnam er for tiden svært interessert i generativ kunstig intelligens. På konferansen «Fremtiden for generativ kunstig intelligens 2023» som ble holdt i Silicon Valley, California i april 2023, understreket Vo Xuan Hoai, visedirektør for det nasjonale innovasjonssenteret: «Det nasjonale innovasjonssenteret styrker samarbeidet med vietnamesiske innovasjonsnettverk over hele verden, for eksempel med nettverket i Silicon Valley, for å fremme innovasjon generelt og kunstig intelligens spesielt, og for å støtte vietnamesiske bedrifter og intellektuelle i utlandet i å utvikle karrierer, utvide virksomhetene sine i hjemlandet og overføre teknologi…».
 |
| Vo Xuan Hoai, assisterende direktør for det nasjonale innovasjonssenteret, taler på konferansen «Fremtiden for kunstig intelligens 2023». (Kilde: Bnews) |
Innen august i år vil VinBigdata (en del av Vingroup) integrere teknologi for å gjøre VinBase (en omfattende multikognitiv kunstig intelligens-plattform) til den første AI-generative plattformen i Vietnam, samtidig som de tilbyr utviklingsløsninger basert på AI-generativ teknologi som generative AI-chatboter, callboter og neste generasjons virtuelle assistent ViVi ...
Selskapet opplyste også at de bare trenger noen få milliarder parametere for å lage en storskala språkmodell (LLM) som ligner på ChatGPT, men som fortsatt er i stand til å generere svært autentiske tekster, spesielt de som vil bli innlemmet i vietnamesiske brukerdata og kunnskap.
Vietnam har et enormt potensial for å utvikle generativ AI. Imidlertid risikerer bruk av generativ AI basert på store, eksisterende språkmodellplattformer over hele verden betydelige utfordringer. Derfor er det avgjørende å mestre generativ AI innenlands, da det kan bidra til å kontrollere innhold, forhindre feilinformasjon, sikre nasjonal datasikkerhet og løfte vietnamesisk teknologi til et globalt nivå. «Vietnam har alle muligheter til å redusere gapet med verden innen generativ AI.»
Denne vurderingen ble delt av VinBigdatas administrerende direktør, Dr. Dao Duc Minh, på AI-toppmøtet som ble holdt i Ho Chi Minh-byen 22. september i år. På samme forum uttalte Pablo Fuentes Nettel, seniorkonsulent hos Oxford Insights, at Vietnam har en lys fremtid hvis de fokuserer på å investere i AI.
Det er tydelig at AI og AI-generering har gjennomsyret alle felt og industrier i landet vårt, som helsevesen, utdanning og dagligliv. Vietnam må utvikle en strategi for denne teknologien fordi det er fremtidens teknologi i årene som kommer.
[annonse_2]
Kilde
Kommentar (0)