Generativ AI er en type kunstig intelligens, som kan hjælpe dig med at skabe indhold. Med denne AI kan du være mere kreativ, få mere fra hånden og lære mere.
I denne artikel kan du bl.a. lære følgende om generativ AI:
- Hvad generativ AI er, og hvordan det fungerer
- Hvordan du bruger generativ AI og evaluerer nøjagtigheden af dens svar
- Hvordan Google udvikler AI
Hvad er generativ AI?
Generativ AI er en type maskinlæringsmodel. Generativ AI er ikke et menneske. Modellen kan ikke tænke selvstændigt, og den har ikke følelser. Den er bare fremragende til at genkende mønstre.
Tidligere er AI blevet brugt til at forstå og anbefale oplysninger. Nu kan generativ AI også hjælpe os med at skabe nyt indhold såsom billeder, musik og kode.
Sådan oplæres maskinlæringsmodellerMaskinlæringsmodeller, herunder generativ AI, lærer via en proces, der består af observation og matchning af mønstre – vi kalder dette oplæring. En model vil under oplæringen se millioner af billeder af f.eks. tennissko for at forstå, hvad en tennissko er. Med tiden indser den, at tennissko er en beklædningsgenstand, som mennesker har på fødderne, med snørebånd, såler og et logo.
Modellen kan bruge oplæringen til at:
- Tage et input som f.eks. "Generér et billede af tennissko med et vedhæng, der forestiller en ged".
- Bruge, hvad den har lært om tennissko, geder og vedhæng.
- Generere et billede, selvom den ikke tidligere har set et lignende billede.
Generativ AI og store sprogmodeller (LLM'er, Large Language Models) er en del af den samme teknologi. Generativ AI kan oplæres i alle typer data, men LLM'er bruger ord som den primære kilde til oplæringsdata.
Oplevelser, som leveres af LLM'er, f.eks. Gemini og generative søgeoplevelser, kan forudsige ord, der kan følge som det næste, på baggrund af din prompt og den tekst, den indtil videre har genereret. De har fleksibilitet til at vælge sandsynlige efterfølgende ord, der matcher de mønstre, de har stødt på under oplæringen. Denne fleksibilitet giver dem mulighed for at generere kreative svar.
Hvis du beder dem om at færdiggøre sætningen "Harry [tom]", vil de muligvis forudsige, at det næste ord er "Styles" eller "Potter".
Sådan bruger du generativ AI
Vigtigt! Googles oplevelser med generativ AI kan hjælpe dig med at kickstarte den kreative proces. De er ikke beregnet til at gøre alt arbejdet for dig eller være skaberen bag indholdet.
Her er 3 måder, du kan bruge generativ AI på:
- Lav en brainstorm over kreative idéer. Du kan f.eks. få hjælp til at skrive en efterfølger til din yndlingsfilm.
- Stil spørgsmål, som du ikke troede kunne besvares. Eksempel: "Hvad kom først, hønen eller ægget?"
- Få ekstra hjælp. Bed den om at foreslå en titel til en historie, du har skrevet, eller få hjælp til at identificere, hvilken dyre- eller insektart der optræder på et billede.
Når du udforsker, skaber og lærer nye ting med generativ AI, er det vigtigt at bruge det på en ansvarlig måde. Få flere oplysninger i vores politik vedrørende forbudt brug af generativ AI.
AI kan og vil lave fejlDa generativ AI er en eksperimentel funktion og stadig er under udvikling, kan og vil modellen lave fejl:
- Den kan opfinde ting. Det kaldes en hallucination, når generativ AI opfinder et svar. Hallucinationer opstår, fordi LLM'er i modsætning til Google Søgning, der henter oplysninger fra nettet, slet ikke indsamler oplysninger. I stedet forudser LLM'er, hvilke ord der følger som det næste, baseret på brugerinput.
- Du kan f.eks. spørge: "Hvem kommer til at vinde i kvindernes gymnastik ved sommer-OL i Brisbane i 2032?" og få et svar, selvom begivenheden endnu ikke er fundet sted.
- Den kan misforstå ting. Nogle gange misforstår generative AI-produkter sproginput, hvilket ændrer betydningen.
- Du kan f.eks. være interesseret i at lære mere om mus, dvs. den lille gnaver. Hvis du beder om oplysninger om mus, kan generativ AI fortælle dig om de mus, der bruges til at navigere på en computer.
Tænk kritisk over de svar, du får fra generative AI-værktøjer. Brug Google og andre ressourcer til at tjekke oplysninger, der præsenteres som fakta.
Hvis du støder på noget, der ikke er rigtigt, kan du rapportere det. Mange af vores generative AI-produkter har rapporteringsværktøjer. Din feedback hjælper os med at justere modellerne, så vi kan forbedre oplevelser med generativ AI for alle.
Vores generative funktioner til kodning er stadig eksperimentelle, og du er selv ansvarlig for din brug af foreslået kode eller forklaringer til kodning. Vær forsigtig, og sørg for at teste og gennemgå al kode grundigt for fejl og sårbarheder inden anvendelse. Det er dit ansvar at overholde eventuelle licenskrav, f.eks. hvis vi henviser til open source-kodebiblioteker. Få flere oplysninger.
Hvordan Google udvikler AI
I 2018 sammensatte vi et sæt AI-principper for at sikre, at vi udvikler værktøjer, der gør verden et bedre sted for alle. Disse principper beskriver vores mål om at udvikle nyttig teknologi, der kan håndtere nogle af samfundets største udfordringer på en ansvarlig måde.
Vi bruger f.eks. AI til at:
- Støtte initiativer, der har til formål at modvirke klimaforandringer, f.eks. ved at reducere mængden af trafik, hvor køretøjer standser meget, med henblik på at sænke udledningen fra køretøjer
- Forudse eller overvåge naturkatastrofer, f.eks. varsler om oversvømmelser i mere end 20 lande og sporing i realtid af omfanget af skovbrande
- Støtte sundhedsrelaterede tiltag, f.eks. ved at gøre screeninger af tuberkulose mere tilgængelige og hjælpe med at opdage brystkræft på et tidligt stadie
Vores principper omfatter også områder, hvor vi ikke vil anvende AI, f.eks. teknologier, der forårsager generel skade eller forbryder sig mod international lovgivning og menneskerettigheder.
Se vores komplette liste over AI-principper.
Google anvender brugernes interaktioner med Søgning og generative AI-oplevelser til at udvikle og forbedre disse oplevelser i Søgning og de maskinlæringsteknologier, de er baseret på. Dette kan omfatte interaktioner såsom det, brugerne søger efter, og den feedback, de giver, f.eks. et like eller dislike. Menneskelig gennemgang er én af vores mange metoder til at evaluere og forbedre kvaliteten af vores resultater og produkter på en ansvarlig måde.
Når oplærte kontrollanter arbejder på at forbedre kvaliteten af Søgnings maskinlæringsmodeller, træffer vi en række foranstaltninger for at beskytte brugernes privatliv.
- Data, som kontrollanter ser og annoterer, anonymiseres.
- Automatiserede værktøjer hjælper med at genkende og fjerne en lang række personhenførbare oplysninger og følsomme personlige oplysninger.