Wat is generatieve AI en hoe kun je deze in 2023 gebruiken?

Generatieve kunstmatige intelligentie (AI) staat klaar om in 2023 veel industrieën te transformeren. Aangedreven door de vooruitgang op het gebied van deep learning en neurale netwerken, stelt generatieve AI computers in staat nieuwe inhoud zoals tekst, afbeeldingen, video en audio te genereren die niet te onderscheiden is van door mensen gemaakte werken . Hoewel generatieve AI veelbelovend is, stelt het ook uitdagende vragen op het gebied van ethiek, legaliteit en maatschappelijke impact waarmee zorgvuldig rekening moet worden gehouden.

Dit artikel biedt een overzicht van de huidige staat van generatieve AI, hoe deze op technisch niveau werkt, voorbeelden van toepassingen in verschillende domeinen, richtlijnen voor een verantwoord gebruik ervan, en een blik vooruit op wat de toekomst als deze technologie in petto heeft. blijft zich snel ontwikkelen.

Of u nu een bedrijfsleider bent die nadenkt over de inzet van generatieve AI, een beleidsmaker die bepaalt hoe deze moet worden bestuurd, of een gewone gebruiker die de mogelijkheden ervan probeert te begrijpen: dit artikel dient als een informatieve gids voor het huidige landschap van generatieve AI in 2023.

Wat is generatieve AI?

Generatieve AI verwijst naar machine learning-modellen die in staat zijn nieuwe, synthetische inhoud als output te genereren. In tegenstelling tot traditionele AI-systemen die zich richten op analyse- of classificatietaken, creëren generatieve AI-modellen geheel nieuwe artefacten zoals tekst, afbeeldingen, audio, video en meer. Het belangrijkste kenmerk van generatieve AI is dat het niet eenvoudigweg bestaande inhoud herschikt of transformeert, maar feitelijk nieuwe, originele inhoud creëert op basis van patronen die zijn geleerd uit trainingsgegevens.

Maak geweldige websites

Met de beste gratis paginabuilder Elementor

Begin nu

Enkele van de meest prominente voorbeelden van generatieve AI vandaag de dag zijn:

• Modellen voor het genereren van tekst, zoals GPT-3, die mensachtige tekst over een bepaalde prompt of onderwerp kunnen schrijven.
• Modellen voor het genereren van afbeeldingen, zoals DALL-E 2, waarmee fotorealistische afbeeldingen kunnen worden gemaakt op basis van tekstbeschrijvingen.
• Modellen voor het genereren van video's die synthetische videoclips kunnen produceren op basis van tekstuele verhalende input.
• Audiogeneratie voor taken zoals tekst-naar-spraak en het genereren van muziek.
• Generatie van 3D-modellen met behulp van deep learning om objecten te ontwerpen.

Het trainingsproces voor generatieve AI omvat het voeden van het model met een enorme dataset die verband houdt met de uit te voeren taak. Een model voor het genereren van afbeeldingen zou bijvoorbeeld worden getraind op miljoenen afbeeldingen. Het model leert vervolgens patronen en relaties tussen de trainingsgegevens te herkennen door middel van technieken als neurale netwerken en deep learning. Hierdoor kan het geheel nieuwe, realistische resultaten genereren die vergelijkbaar zijn met de trainingsgegevens wanneer er tekst of andere invoer wordt gegeven.

Het belangrijkste voordeel van generatieve AI is de veelzijdigheid en het vermogen om de menselijke creativiteit te vergroten. Mogelijke gebruiksscenario's omvatten het maken van inhoud, ontwerp, probleemoplossing en meer. Het brengt echter ook risico's met zich mee op het gebied van gegevensvertekening, misbruik en problemen met de wettigheid. Over het geheel genomen vertegenwoordigt generatieve AI een opwindende nieuwe grens in ML met een enorm potentieel.

Ontwikkeling van generatieve AI

Generatieve AI heeft geleidelijk vooruitgang geboekt, voortbouwend op eerdere ontwikkelingen op het gebied van AI. Al vroeg zorgde machinaal leren ervoor dat systemen konden leren en zichzelf konden verbeteren op basis van ervaringen zonder de noodzaak van expliciete programmering.

Naarmate machine learning-technieken volwassener werden, ontstonden er neurale netwerken. Losjes gemodelleerd naar het menselijk brein, kunnen neurale netten enorme datasets verwerken en krachtige hulpmiddelen worden voor taken als beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking en het creëren van inhoud.

Generatieve AI heeft grote stappen voorwaarts gezet met de uitvinding van Generative Adversarial Networks (GAN’s). Een GAN maakt gebruik van twee concurrerende componenten: een generator en een discriminator. De generator produceert nieuwe synthetische resultaten, terwijl de discriminator deze analyseert aan de hand van echte trainingsgegevens om namaakproducten te identificeren. Door deze vijandige samenwerking kan de generator iteratief verbeteren in het creëren van steeds realistischere en mensachtigere gegevens.

Nu deze en andere innovaties achter de schermen werken, is generatieve AI in verschillende consumenten- en zakelijke toepassingen terechtgekomen. Van gepersonaliseerde aanbevelingssystemen tot creatieve tools voor schrijven, kunst en muziek: de gemiddelde persoon kan nu profiteren van generatieve AI zonder expertise in de onderliggende technologie nodig te hebben.

Samenvattend wordt de vooruitgang op het gebied van generatieve AI aangedreven door belangrijke mijlpalen op het gebied van machinaal leren, neurale netwerken en GAN’s. Naarmate de technologie zich snel blijft ontwikkelen, zal het nieuwe creatieve mogelijkheden ontsluiten en tegelijkertijd een doordacht bestuur vereisen.

Toepassing van generatieve AI

Taalverwerking en schrijven

Generatieve AI verandert het spel echt als het gaat om taalverwerking en schrijven. Tools als ChatGPT (dat gebruik maakt van het GPT-3-model) en Copy.ai worden onmisbaar voor het creëren van content, het stroomlijnen van workflows, het opstellen van e-mails en documenten, het schrijven van artikelen en het beantwoorden van vragen. Deze tools kunnen de productiviteit en creativiteit dramatisch verhogen.

Door ons onderzoek naar het schrijven van kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking (NLP) hebben we enkele van de beste tools gevonden die gebruik maken van deze op tekst gebaseerde AI-modellen. Deze omvatten:

• AI-schrijfassistenten en software die helpen bij het opstellen, bewerken, herschrijven en meer
• AI-tools voor het parafraseren en samenvatten die tekst op een natuurlijkere manier herformuleren
• AI-chatbots voor klantenservice , verkoop en andere gesprekken
• AI-inhoud en plagiaatcontrole die scannen op duplicaten
• AI-coderingsassistenten die code voorstellen en automatisch aanvullen
• AI-websitebouwers die minder handmatig werk vergen
• AI SEO-tools die webpagina's en inhoud optimaliseren
• AI-marketingtools voor het genereren van advertenties, e-mails en sociale berichten

Zoals u kunt zien, worden natuurlijke taalverwerking (NLP) en op taal gebaseerde AI snel door bedrijven toegepast voor allerlei soorten toepassingen. Maar taal is slechts één mogelijkheid van generatieve AI. Naast het werken met tekst kent het nog veel meer huidige en potentiële toepassingen.

Visuele kunst en verbetering

Generatieve AI schudt de boel flink op als het gaat om visuele creativiteit en verbetering. Met basismodellen zoals Stable Diffusion kan AI nu unieke afbeeldingen en kunst genereren door alleen maar tekstprompts te gebruiken. Het maakt verbluffende illustraties, realistische video's en assisteert bij fotobewerking. Tools als Midjourney en Photoshop lopen voorop bij het gebruik van dit soort AI.

We hebben veel geschreven over de beste AI-tools voor visuals. Deze omvatten:

• AI-ontwerptools die logo's, afbeeldingen, illustraties en meer maken
• AI-kunstgeneratoren die originele kunstwerken uit tekst produceren
• AI-videogeneratoren die realistisch ogende videoclips maken
• AI-fotoverbeteringen die de kwaliteit verbeteren, afbeeldingen opschalen en aanpassen
• AI-beeld-upscalers die de resolutie en scherpte verhogen

Zoals je kunt zien, hervormt generatieve AI wat mogelijk is op het gebied van visuele creativiteit en mediaproductie. De toepassingen gaan veel verder dan alleen het werken met tekst en taal. AI ontsluit nieuw potentieel voor het genereren en verbeteren van allerlei soorten digitale media en visuele inhoud.

Audiogeneratie en spraakverwerking

Generatieve AI transformeert ook de wereld van audio. Het kan nu muziek genereren in elke gewenste stijl. Of u kunt het gebruiken als tekst-naar-spraak-tool om geschreven woorden om te zetten in natuurlijk klinkende spraak. Dat maakt inhoud toegankelijker voor visueel gehandicapte gebruikers. Aan de andere kant kunnen spraak-naar-tekst-tools audiobestanden transcriberen, waardoor ze doorzoekbaar en gemakkelijker te analyseren zijn.

Enkele van de beste audiogerichte AI-tools zijn:

• AI-hulpmiddelen voor het genereren van stemmen die realistische stemmen uit tekst creëren
• AI-muziekmakers die originele nummers, beats en meer genereren
• AI-tekst-naar-spraaktools die tekst op natuurlijke wijze voorlezen

Samenvattend: generatieve AI hervormt wat mogelijk is voor het werken met audio, muziek en spraak. Het kan natuurlijk klinkende stemmen en unieke muziek synthetiseren en audio nauwkeurig transcriberen. Dit vergroot de mogelijkheden voor het creëren en consumeren van auditieve inhoud.

Hoe werkt generatieve AI?

Generatieve AI-systemen maken gebruik van een complexe computertechniek, deep learning genaamd, om grote datasets te onderzoeken en gemeenschappelijke patronen en arrangementen te identificeren. Deze kennis wordt vervolgens gebruikt om nieuwe en overtuigende resultaten te creëren. De modellen bereiken dit door de integratie van machine learning-methoden die bekend staan ​​als neurale netwerken. Neurale netwerken bootsen losjes na hoe het menselijk brein in de loop van de tijd informatie absorbeert en ervan leert.

Door bijvoorbeeld grote hoeveelheden fictiemateriaal in te voeren, kan een generatieve AI in de loop van de tijd de kerncomponenten van een verhaal herkennen en opnieuw creëren: plotstructuur, personages, thema's, narratieve hulpmiddelen, enz.

Generatieve AI-modellen worden geavanceerder naarmate ze meer gegevens opnemen en produceren. Deze voortdurende verbetering komt voort uit de fundamentele deep learning- en neurale netwerktechnieken. Naarmate deze modellen meer inhoud genereren, wordt hun output steeds realistischer en menselijker. Door iteratief leren verwerven de systemen een versterkend taalkundig en contextueel bewustzijn.

Samenvattend maakt generatieve AI gebruik van computationele methoden zoals deep learning en neurale netwerken om inzichten uit grote datasets te halen. Vervolgens worden deze inzichten gebruikt om nieuwe, overtuigende inhoud te creëren die in de loop van de tijd in kwaliteit toeneemt. Deze opkomende technologie is veelbelovend voor veel industrieën en toepassingen.

Hoe u generatieve AI op een verantwoorde manier kunt gebruiken

Generatieve AI heeft een verbazingwekkend potentieel met zijn vermogen om mensachtige inhoud te produceren. Maar de kracht van deze technologie brengt ook ethische kwesties en het risico op misbruik met zich mee. Het is van cruciaal belang dat we deze uitdagingen op verantwoorde wijze aanpakken. Dat is de beste manier om het volledige potentieel van generatieve AI te benutten en tegelijkertijd de schade te minimaliseren. Of u nu AI-hulpmiddelen voor consumenten gebruikt, een breder model voortbouwt of uw eigen model creëert, we hebben allemaal een rol te spelen bij het ethisch gebruik van AI.

Naast de sombere voorspellingen over AI zijn er reële, maar moeilijk te definiëren risico’s verbonden aan het gebruik ervan.

De lucht valt niet noodzakelijkerwijs. Maar we moeten weloverwogen overwegen hoe we deze technologie in een richting kunnen sturen die de samenleving ten goede komt en tegelijkertijd bescherming biedt tegen mogelijke nadelen. Als we willen profiteren van de voordelen van generatieve AI, is het aan ons allemaal om deze op een verantwoorde en ethische manier te gebruiken.

Inherente risico's en kritiek

Zoals elke krachtige technologie brengt generatieve AI zijn eigen uitdagingen en potentiële nadelen met zich mee. Een groot probleem is dat deze AI-modellen de informatie die ze genereren niet inherent op feiten controleren. Ze kunnen inhoud produceren op basis van onnauwkeurige of misleidende gegevens, waardoor valse informatie wordt verspreid. Erger nog, als ze een fout maken, is het niet altijd duidelijk dat ze dat hebben gedaan.

Dit is vooral zorgwekkend voor vakgebieden als de journalistiek of de academische wereld, waar nauwkeurigheid cruciaal is. Zelfs bij gewoon schrijven kan AI ‘hallucineren’ of feiten verzinnen, vooral als het moeite heeft om zijn output te voltooien.

Een ander risico betreft de authenticiteit van de inhoud. Naarmate door AI gegenereerde inhoud steeds gebruikelijker wordt, worden er AI-detectietools ontwikkeld om deze te signaleren. Uitgevers of personen die op grote schaal AI gebruiken, kunnen te maken krijgen met grote reputatieschade, vooral als de AI-inhoud niet duidelijk is gelabeld.

De sleutel is het besef dat generatieve AI geen menselijk oordeel heeft. Het kan onbedoeld desinformatie verspreiden of plagiaat plegen. We moeten deze modellen op verantwoorde en transparante wijze gebruiken. Het controleren van feiten en het citeren van bronnen is nog steeds van cruciaal belang, zelfs als AI betrokken is bij het creëren van inhoud.

Voorbeelden van generatieve AI

In 2023 is generatieve AI enorm in populariteit gestegen, grotendeels dankzij doorbraken als Chat GPT en DALL-E van OpenAI. Snelle vooruitgang in onderliggende technologieën zoals natuurlijke taalverwerking heeft generatieve AI ook toegankelijk gemaakt voor consumenten en makers.

Grote technologiebedrijven zijn snel in deze ruimte gesprongen, waarbij Google, Microsoft, Amazon, Meta en meer binnen enkele maanden hun eigen generatieve AI-tools hebben uitgebracht.

Hoewel tekst- en beeldmodellen bekend zijn, zijn er talloze soorten generatieve AI. Meestal geeft een gebruiker een prompt om het model te begeleiden om de gewenste uitvoer te produceren - of het nu gaat om tekst, afbeeldingen, video, muziek of iets anders.

Bekende voorbeelden zijn onder meer:

• ChatGPT - Een AI-taalmodel van OpenAI dat mensachtige tekstreacties op aanwijzingen genereert.
• DALL-E 2 - Ook door OpenAI, dit model creëert afbeeldingen en kunst op basis van tekstbeschrijvingen.
• Google Bard - Een generatieve AI-chatbot die concurreert met ChatGPT, mogelijk gemaakt door het PaLM-taalmodel van Google.
• Midjourney - Ontwikkeld door Midjourney Inc., interpreteert dit aanwijzingen om afbeeldingen en kunst te genereren.
• GitHub Copilot - Een AI-coderingsassistent die codeaanvullingen voorstelt.
• Llama 2 - Meta's open source taalmodel voor conversatie-AI zoals chatbots.
• xAI - Een nieuw generatief AI-bedrijf opgericht door Elon Musk na het verlaten van OpenAI.

Samenvattend: grote vooruitgang op het gebied van generatieve AI maakt nieuwe creatieve tools en ervaringen in alle sectoren mogelijk. Maar doordacht bestuur blijft van cruciaal belang nu de toepassingen zich blijven verspreiden.

Afsluiten

Generatieve AI is meer dan alleen een technologische vooruitgang; het dient als katalysator voor creativiteit, efficiëntie en innovatie. Naarmate we dieper ingaan op het potentieel ervan, wordt één feit duidelijk: generatieve AI geeft niet alleen vorm aan onze toekomst; het is al een integraal onderdeel van onze huidige realiteit.