Klumme: Her er ordbogen til at forstå, hvordan du kan bruge AI

ChatGPT har netop i denne uge lanceret GPT-4, og dermed er hypen om AI og kunstige intelligenser blot blevet endnu større.

Derfor har vi lavet en liste med nøgleord og begreber, som vi mener, at du bør kende, når du arbejder med marketing og gerne vil blive lidt klogere på for kunstig intelligens.

Men først en lille advarsel:

Det er ikke helt nemt at definere mange af disse begreber, da mange af teknologierne og begreberne fletter sig ind i hinanden, og de ledende aktører og meningsdannerne har forskellige holdninger og perspektiver. Samtidig er markedet og teknologierne i rivende udvikling.

Vi har forsøgt at give nogle relativt enkle forklaringer her.

Kunstig intelligens (AI) er et “fluffy” begreb, som defineres forskelligt af mange forskellige mennesker. I bred forstand handler kunstig intelligens om at anvende teknologi til at imitere menneskelig tænkning. I anden halvdel af 1900-tallet arbejdede AI-forskere ofte med logiske tilgange og ekspertsystemer.

De sidste 20 år har maskinlæring gået sin sejrsgang, og stort set al moderne kunstig intelligens baserer sig på statistisk maskinlæring. Særligt har neurale netværk og deep learning-modeller været succesfulde og har åbnet dørene for blandt andet avanceret billedgenkendelse og selvkørende biler.

De seneste år har vi derudover set en eksplosiv udvikling i generativ AI, som er AI, der ikke bare kan genkende mønstre, men skabe helt nye mønstre – for eksempel billeder, tekst, computerkode, industrielt design og så videre.

Udtrykket ”artificial intelligence” stammer fra den amerikanske matematiker John McCarthy og kan i øvrigt dateres tilbage til 1956.

AGI, også kendt som “stærk kunstig intelligens”, er evnen til at lære og forstå enhver intellektuel opgave, som mennesker eller dyr kan udføre. Det kaldes også ”Strong/Wide AI” (dvs. stærk bred kunstig intelligens) og er det modsatte af ”Weak/Narrow AI” (svag, smal kunstig intelligens).

Begrebet er omgærdet af både frygt og fascination – f.eks. robotter, der kunne overgå ethvert menneske til enhver opgave. Alle eksisterende kunstige intelligenser er narrow AI. AGI er stadig en hypotetisk drøm, og ingen AI-forskere er i nærheden af at have udviklet teknologier, der peger i retning af AGI.

“Svag” eller “narrow” kunstig intelligens henviser til systemer, der kun kan udføre specifikke opgaver. Den type AI, der benyttes i en del marketing-software (MarTech) i dag, er svag. AI-koden bag alt fra virtuelle assistenter til anbefalinger på Netflix betragtes som svag.

Kunstig intelligens kan lede efter mønstre i billeder. Rigtig mange billeder. Maskiner kan analysere mange flere billeder end mennesker, og med maskinlæring kan de identificere, hvad der er på billederne og afsløre mønstre, som mennesker aldrig selv ville opdage.

“Computer vision” er et beslægtet udtryk og henviser til computerprogrammer, der analyserer og kategoriserer digitale billeder.

Brands kan for eksempel bruge billedgenkendelse til at finde deres logoer på billeder på internettet, herunder sociale medier.

ChatGPT er et ”tekst-til-tekst”-værktøj, som er udviklet af OpenAI. Det er en stor sprogmodel og en generativ AI-chatbot, som bruger GPT-teknologi (se nedenfor) til, groft sagt, at producere et output baseret på et input – og i et meget naturligt sprog.

Sprogmodellen er blevet trænet i enorme mængder tekst hentet fra hjemmesider, artikler, bøger og andre kilder og bruger en teknik kaldet “Large Language Modeling” (LLM) til at generere et naturligt sprog.

LLM er en teknik, hvor modellen lærer at forudsige det næste ord i en sætning baseret på de foregående ord. Modellen bygger en intern repræsentation af sproget ved at lære de statistiske relationer mellem ordene i en tekst og bruger denne viden til at generere tekst, der ligner naturligt sprog.

Den blev lanceret offentligt som en prototype den 30. november 2022 og eksploderede hurtigt i popularitet på grund af det tilgængelige interface og store udvalg af muligheder for at generere utallige typer af tekster af forskellig karakter – og med varierende hold i virkeligheden.

Den 1. marts 2023 blev ChatGPTs API gjort offentligt tilgængeligt, og dermed kan alle indbygge ChatGPT i deres hjemmesider og apps.

Samtale-baseret kunstig intelligens refererer til teknologier som chatbots eller virtuelle agenter, som brugerne, i bred forstand, skriver eller taler til. ChatGPT er et eksempel på en conversational AI.

En mere avanceret gren af maskinlæring, hvor en computer oplærer sig selv med kun minimale mængder programmering. Med dyb læring kan marketingfolk gøre mest mulig brug af data og anvende dem til at forudsige forbrugeradfærd.

Discord kan minde om Slack og er egentlig mest et kommunikationsværktøj til gamere – men bruges i denne sammenhæng også som brugergrænseflade til det populære, generative tekst-til-billede værktøj Midjourney.

Generativ kunstig intelligens er en form for AI, der, som navnet antyder, giver dets brugere mulighed for at generere nyt og originalt indhold.

Afhængigt af den specifikke platforms muligheder kan indholdet være billeder, videoer, tekst, lyd, samt andre medier. Udviklingen af generative værktøjer er eksploderet og populært sagt kan man sige, at generativ AI på kort tid er ved at gøre kunstig intelligens til folkeeje. I skrivende stund betragtes ChatGPT som det softwareprodukt, der hurtigst har opnået 100 millioner brugere (to måneder).

De platforme, der er blevet populære, kan generere deres indhold fra en brugers input, f.eks. “Producer et billede af X” eller “Hvad er svaret på Y?”. Og utroligt meget andet.

Fra et marketing- og bureausynspunkt kan generativ AI vise sig at være et tveægget sværd. Teknologien giver åbenlyse muligheder for øget produktivitet, kreativ udfoldelse og tekstforfatning af alt fra e-mails til briefinger og rapporter, men kan også betyde enden på en række jobtyper, som vi også har set det med andre teknologiske paradigmeskift.

Et populært citat lyder som følger: “AI will not replace you. A person using AI will.” – det må fremtiden jo vise.

I AI-sammenhæng henviser udtrykket “at hallucinere” til når en kunstig intelligens kommer med et “selvsikkert” svar som er forkert og som ikke kan “retfærdiggøres” ud fra træningsdata.

Grunden til, at det sker i en model som ChatGPT, er, fordi den som sådan er ligeglad med, hvad der er sandt eller falsk.

Dens mål er hele tiden at finde ud af det næste ord i rækkefølgen, der har den højeste statistiske sandsynlighed, uanset om det den siger er sandt eller falsk. Så når den først er gået i gang med noget, der er løgn, digter den bare videre på løgnen, da det er det der er mest “sandsynligt” ud fra det mål den har med hele tiden at finde det næste ord, der giver bedst mening.

At f.eks. ChatGPT ikke henviser til sine kilder, har ikke noget at gøre med ovenstående – men det er medvirkende til, at det bliver svært at tjekke fakta.

Generative Pre-trained Transformers, en generativ AI-model, der trænes på bunker af data for at generere menneskelignende tekst. GPT er udviklet af OpenAI. Der er udviklet flere modeller i GPT arkitekturen, den nyeste er GPT-3 (hvis man ikke medregner ChatGPT).

GPT-4 er en generativ model lanceret af OpenAI den 15. marts 2023. Den er multimodal, hvilket betyder, at den kan modtage flere typer af input end blot tekst, dvs. eksempelvis i form af lyd og billeder. Modellen er dermed mere alsidig end de tidligere GPT-modeller fra OpenAI, og få dage efter lanceringen findes der allerede utallige eksempler på, hvad GPT-4 er i stand til sammenlignet med ChatGPT.

En generativ AI-model udviklet af Google. Det er en LLM ligesom OpenAI’s GPT-model. LaMDA er den underliggende teknolgoi i Bard, Googles ChatGPT-lignende bot, der formodes blive indarbejdet i virksomhedens udvalg af produkter og tjenester.

En AI-model udviklet af Meta og lanceret i februar 2023 – men kun til research og forskning. Iagttagere mener, at Meta går forsigtigt til værks, efter deres tidligere AI-chatbots ”BlenderBot” og ”Galactica” mildest talt ikke var den store succes.

Large Language Model er en klasse af AI-teknologi, hvis primære funktion er at skabe menneskelig klingende tekst. Platformene er trænet i bunker af data og bygget onintricate neurale netværk, der gør det muligt for dem at lave forudsigelser og generere tilsvarende tekst. OpenAI’s GPT-model er en LLM.

Der florerer en joke på Twitter, som lyder som følger: ”OpenAI did what used to be considered impossible. They made people want to use Bing.”

Ja, tjenesten har fået helt nye hestekræfter og, ikke mindst, stor opmærksomhed efter den fik indbygget “en version” af OpenAIs GPT-model i februar 2023.

Microsofts søgemaskine blev lanceret i 2009 under stor fanfare af daværende CEO Steve Ballmer, men har, trods pæne omsætningstal i milliardklassen og knapt 10% af globale internetsøgninger, altid haft svært ved at hamle op med Google. Nu kan det være, at måden, folk søger på nettet, ændrer sig, og Microsoft har været hurtige til at tage kampen op mod Google.

Microsoft har investeret over 10 mia. USD i OpenAI, som står bag ChatGPT, og det forventes, at AI-teknologier kommer til at indgå i hele Microsofts produktkatalog.

Den mest populære og bedste tekst-til-billede model på markedet. Midjourney er pt på version 4 af deres algoritme og udmærker sig ved at generere flotte artistiske og fotorealistiske billeder ud fra selv meget simple prompts.
Midjourney er udviklet af en uafhængig organisation og kan anvendes gennem chatprogrammet Discord.

En underdisciplin af kunstig intelligens, der ved hjælp af statistik og data gør det muligt for computere gradvist at forbedre deres evne til at udføre en bestemt opgave eller et sæt opgaver. Det afgørende er, at en computer, der udnytter maskinlæring, ikke behøver at være eksplicit programmeret til at forbedre sin ydeevne på en bestemt måde – snarere får den adgang til data og er designet til at “undervise” sig selv. Resultaterne er ofte overraskende for deres menneskelige skabere.

Mønstergenkendelse: En automatiseret proces, hvor en computer er i stand til at identificere mønstre inden for et datasæt.

Kunstig intelligens-programmer, som er inspireret af den menneskelige hjerne. Det er en statistisk maskinlæringsmodel, som førte til store gennembrud inden for AI og særligt billedgenkendelse for ca. 10-15 år siden.

En gren af kunstig intelligens, der blander elementer af lingvistik og datalogi,  og sigter mod at gøre det muligt for computere at forstå verbalt og skriftligt sprog på en måde, der efterligner den menneskelige hjernes sprogbehandlingsevne.

Et non-profit AI-forskningslaboratorium grundlagt i 2015 af Sam Altman, Elon Musk og andre. Står bag ChatGPT, DALL-E 2 og Whisper (”tale-til-tekst”). Elon Musk er i øvrigt ikke længere med og arbejder efter sigende på en konkurrent til ChatGPT.

Som navnet antyder, var det oprindelige grundlæggende mål med OpenAI at samarbejde med andre organisationer inden for AI og open source sin forskning. I 2019 lancerede organisationen et datterselskab med “begrænset overskud” kaldet OpenAI Limited Partnership og iagttagere betragter nu OpenAI som overvejende kommerciel. Microsoft har investeret over 10 mia. USD i virksomheden i starten af 2023.

En prompt er det input, f.eks. et spørgsmål eller forespørgsel om at generere noget output, som brugeren i denne kontekst giver til sit AI-værktøj. Denne type forespørgsel kan være særdeles kompliceret (og kreativ), og derfor er udtrykket ”prompt engineering” opstået. Nogen taler sågar om ”AI whispering”.

Processen med at undervise maskinlæringsmodeller i at træffe optimale beslutninger i et dynamisk miljø.

Når du bruger RL, vil en programmør ofte præsentere en maskinlæringsmodel med en spil-lignende situation, hvor ét resultat er at foretrække frem for andre. Maskinen fortsætter derefter med at eksperimentere med forskellige strategier, og programmøren vil “forstærke” den ønskede adfærd med belønninger og afskrække anden adfærd gennem sanktioner.

RL anvendes blandt andet til at få computere til at spille skak og computerspil, men det er også en vigtig teknologi under motorhjelmen på selvkørende biler.

En tekst-til-billede-model, der som den eneste på markedet er blevet gjort open source. Det vil sige ,at du kan downloade og køre modellen fra din egen computer og ikke behøver være afhængig af ekstern serverkraft for at generere billeder (den kræver dog stadig en rimelig kraftig GPU).

Stable Diffusion har enorm stor variation i, hvad den kan generere af billeder og fotos. Til gengæld kræver den mere forståelse for parametre og prompting-teknikker, før man begynder at se gode resultater fra den.

Disse modeller har været med til at gøre generativ AI utroligt populært. De mest kendte er Midjourney, Dall-E og Stable Diffusion.