Vad är generativ AI?
Generativ AI är en del av artificiell intelligens (AI) som fokuserar på att skapa algoritmer och modeller, som genererar nytt innehåll, såsom text, foton, kod, videor, 3D-renderingar och musik, med mera, som efterliknar mänskliga kreativa processer.
En stor språkmodell (LLM - large language model) är en grundläggande modell, en komponent inom generativ AI, som har övats upp på stora mängder textdata och specialiserat sig på att generera människoliknande text genom att förutsäga nästa ord i en sekvens. Generativ AI använder LLM för att skapa mångsidigt, nytt innehåll eller utdata, från att svara på frågor till att skapa berättelser eller uppsatser, baserat på den tillhandahållna inmatningen.
Vad är skillnaden mellan generativ AI och AI?
Till skillnad från traditionella AI-system som förlitar sig på regelbaserad programmering eller tydliga instruktioner för att förutsäga, klassificera data och automatisera uppgifter, så utnyttjar generativ AI djupa inlärningstekniker, speciellt neurala nätverk, för att göra det möjligt för maskiner att lära sig mönster och strukturer inom data och använda den kunskapen för att generera nya och kontextuellt relevanta utdata autonomt (självstyrt): det vill säga utan uttrycklig programmering.
Är djup maskininlärning detsamma som generativ AI?
Nej. Generativ AI är inte synonymt med djup maskininlärning. Djup maskininlärning är ett del av maskininlärning, som fokuserar på användningen av artificiella neuronät med flera lager (djupa neurala nätverk) för att lära sig och representera data. Generativ AI kan använda djupa maskininlärningstekniker för att skapa generativa modeller, men djup maskininlärning omfattar ett bredare utbud av applikationer utöver generering av innehåll. Generativ AI är specialiserat på innehållsskapande.
Var generativ AI-tekniken den snabbast implementerade konsumenttekniken i historien?
Ja. Generativ AI kan svara på frågor och generera textsvar baserat på samtalsspråk och ge läsbara svar, och språkteknik används nu för både in- och utmatning. Detta gör generativ AI mycket tillgänglig och lyhörd för mänskliga interaktioner.
Detta kan förklara varför generativ AI-teknik redan har demokratiserats globalt. När OpenAI släppte sin chatbot, ChatGPT, i slutet av 2022, så använde 100 miljoner människor den under de första månaderna. Detta var den snabbaste implementeringen av konsumentteknik i historien. Nu driftsätts nya generativa AI-verktyg av företag runt om i världen.
Vad används generativ AI till?
Generativ AI är ett stort steg framåt i hur artificiell intelligens (AI) kan användas med potential att omvälva branscher och ekonomier runt om i världen. Med hjälp av generativ AI-teknik får framtidsanpassade företag möjligheten att bygga vidare på sin användning av sofistikerade algoritmer och maskininlärning, för att uppnå en ny nivå av konkurrensfördelar.
Vad är nyttan med generativ AI?
Företag som utvärderar hur man använder generativ AI på ekonomiskt lönsamma sätt, kan stödja flera användningsfall i hela verksamhet och uppnå konkreta affärsresultat, däribland:
- Leverera inhållsrikare insikter i snabbare takt för att informera effektivare inom strategiskt beslutsfattande
- Förbättra och påskynda upplevelsen för marknadslanseringar
- Öka snabbrörligheten, kreativiteten, kvaliteten och produktiviteten inom mjukvaruutveckling
- Förbättra medarbetarnas engagemang genom att skapa en mer personaliserad och enkel upplevelse av rekrytering, introduktion (onboarding) och utveckling — inklusive att vägleda personal, hjälpa till med administration och påskynda inlärning
- Påskynda komplex problemlösning genom modellering och förskrivning av optimala resultat
- Effektivisera och påskynda tillhandahållandet av expertråd, där användarna behöver interagera med experter för bedömning eller vägledning
- Transformera kundupplevelsen och förstärk marknadsföringen och försäljningen
Vilka branscher använder redan generativ AI?
Branscher som redan använder tekniken inom generativ AI i arbetet omfattas av bland annat: jordbruk, fordon, finansiella tjänster och förmögenhetsförvaltning, försäkring, hälso- och sjukvård, biovetenskap och läkemedel, tillverkning, samt marknadsföring och försäljning.
Hur kan generativ AI användas av företag?
Föreställ dig att du ger dig ut på en storslagen expedition, där terrängen ständigt skiftar, och kartan du håller i dina händer ritar om sig själv, för att avslöja nya och spännande destinationer.
Det är så generativ AI utvecklas, ger oss gränslös potential inom räckhåll, demokratiserar tillgången till insikter och färdigheter, och lägger grunden för nya värdekedjor att utvecklas.
Specialkomponerade partnersamarbeten
Generativ AI kommer sannolikt att ha en avgörande inverkan på hur företag samarbetar. Konkurrensen om att få ut nya lösningar på marknaden kommer att öka, dock kommer det att finnas starka skäl för företag att samla resurser och expertis, för att skapa mer stabila AI-lösningar, som tillgodoser ett specifikt ändamål.
En gång i tiden osmidiga, men numer dynamiska processer
De flesta insatser för processautomatiseringen av affärsverksamheter använder idag klassiska maskininlärningsalgoritmer, för att automatisera statiska, fördefinierade processer. Samtidigt som de möjliggör snabbhet, förenkling och personalisering av processer, så är dessa modeller starkt beroende av märkta data och mänsklig expertis.
Generativ AI ger en seismisk förändring mot dynamisk, datadriven affärsverksamhet, eftersom den kan simulera och generera otaliga scenarier i realtid, med hjälp av dess förmåga att lära och skapa.
De nya nivåerna av flexibilitet och hastighet gör det möjligt för företag att optimera arbetsflöden över en mängd operativa aspekter – från hantering av försörjningskedjan och säljprognoser till kundvård.
Dessutom, eftersom generativ AI skapar nytt innehåll, kan det nu användas för en mängd olika affärsfunktioner inom verksamheter, däribland klassificering, redigering, sammanfattning och svara på frågor, samt utarbeta nytt innehåll. Den producerar i samma medium som den uppmanas till. Här är några exempel:
- Intelligent dokumentbehandling — Gör det möjligt för företag att analysera och extrahera värdefulla insikter från ostrukturerade dokument, däribland formulär, e-postmeddelanden, kontrakt och kalkylblad.
- Skriva kod — Generativ AI kan nu hjälpa kodare att arbeta, i vissa fall, med dubbelt så hög hastighet som tidigare. Det automatiserar repetitiva uppgifter och föreslår kod med hjälp av verktyg, såsom GitHubCopilot. Det kan rekommendera kodändringar för att öka prestanda.
- Uppskatta mänskligt arbete — Öka produktiviteten hos ledare, journalister, PR- och marknadsansvariga, samt vårdpersonal, istället för att ersätta dem.
- Personlig assistent — Den kan fungera som en smart virtuell assistent, som hjälper kunskapsarbetare att utöka sin kapacitet och analysera sitt arbete, vilket täcker allt från att transkribera möten till att utveckla presentationer.
- Hitta felaktigheter— Generativ AI kan upptäcka problem med text, bilder, kod, och faktiskt alla former av innehåll, som den har övats in på. Det kan också påpeka sociala fördomar i mänskligt genererat innehåll, som medarbetare kanske inte ens är medvetna om att de har.
Prioritera ansvarsfull AI
Den omfattar allt från partiska algoritmer till integritetsproblem, där företag nu står inför ett nytt gränsområde för etiska dilemman, som sträcker sig från hur man säkerställer att AI-system är rättvisa och opartiska till att förhindra att de används för skadliga ändamål, och därifrån se till att de är transparenta och ansvarsfulla. Underlåtenhet att ta itu med partiska algoritmer, integritetsintrång och etiskt beslutsfattande av autonoma system kan orsaka en rad konsekvenser. Att anamma de etiska dimensionerna av AI är inte ett alternativ - det är ett måste.
Cognizant tror att teknik, inklusive generativ AI, är gjord för att arbeta med människor, inte att ersätta dem. Som Cognizants CEO Ravi Kumar S beskrev det: ”Mänsklig fantasi och uppfinningsrikedom kommer att vara källan till mänskligt arbete på obestämd tid." Vi tar ett stort ansvar för etik inom generativ AI, och vi problemsöker med hjälp av use case discovery (upptäckt av användningsfall) — identifiering av tvärvetenskapliga, brådskande problem, som är bäst lämpade för AI-teknik.
