Hvad er generativ AI?

Generativ AI, en for­kor­tel­se for generativ kunstig in­tel­li­gens, er i stand til at generere indhold, der ligner de data, den er trænet på – fra tekster til billeder til musik. Po­ten­ti­a­let er im­po­ne­ren­de, men generativ AI medfører også ud­for­drin­ger og etiske be­kym­rin­ger, især med hensyn til ægtheden og potentiel misbrug af genereret indhold.

De­fi­ni­tio­nen af generativ AI

Generativ AI står for generativ kunstig in­tel­li­gens. Udtrykket henviser til AI-modeller og al­go­rit­mer som ChatGPT, der kan generere nyt indhold eller data, der ligner det, de er trænet på. Dette kan omfatte for­skel­li­ge datatyper såsom tekst, billeder, musik osv. Tek­no­lo­gi­en er i dag ho­ved­sa­ge­ligt baseret på såkaldte trans­for­mer­model­ler. Trans­for­me­re er spe­ci­a­li­se­re­de neurale netværk, der er udviklet til at håndtere store mængder tekstdata. Dette er en form for ma­skin­læ­ring.

Hvordan fungerer generativ AI?

Generativ kunstig in­tel­li­gens fungerer typisk ved hjælp af neurale netværk. Til at skabe billeder bruges ofte CNN’er (Con­vo­lu­tio­nal Neural Networks), mens trans­for­me­re i stigende grad bruges til tekst.

• I første omgang indsamles og behandles store mængder træ­nings­da­ta, som danner grundlag for træningen af den ge­ne­ra­ti­ve model. Dette kan f.eks. omfatte tekster, billeder eller videoer.
• Det neurale netværk består af flere lag. Den nøjagtige ar­ki­tek­tur afhænger af den type data, der skal genereres. Til tekster kan der bruges en model med til­ba­ge­ven­den­de neurale netværk (RNN’er) eller de tidligere nævnte trans­for­me­re, mens CNN’er bruges til billeder.
• AI-modellen anvendes på træ­nings­da­ta­e­ne for at lære at generere data, der ligner træ­nings­da­ta­e­ne. Dette gøres ved at justere vægtene og pa­ra­me­tre­ne for dens neuroner for at minimere fejl mellem de ge­ne­re­re­de data og de faktiske træ­nings­da­ta.

Når modellen er trænet, kan den generere nye data. Denne proces begynder med at give modellen en start­se­kvens eller -værdi, kaldet en prompt, som kan være i form af tekst, billeder, videoer eller tegninger. Som svar herpå skaber den ge­ne­ra­ti­ve AI nyt indhold. Det ge­ne­re­re­de output evalueres derefter med hensyn til kvalitet og relevans. Modellen kan finju­ste­res yder­li­ge­re ved at træne den med nye data for at forbedre dens ydeevne.

Hvad er for­skel­len mellem ma­skin­læ­ring og kunstig in­tel­li­gens?

Som et bredt forsk­nings­om­rå­de har kunstig in­tel­li­gens (AI) til formål at udvikle maskiner, der kan udføre opgaver, der typisk kræver men­ne­ske­lig in­tel­li­gens. Chatbots og stem­meas­si­sten­ter som Google Home eller Amazon Echo er eksempler baseret på kunstig in­tel­li­gens.

Ma­skin­læ­ring (ML) er et underfelt af AI, der fokuserer på at udvikle al­go­rit­mer, der kan lære af data. I stedet for at modtage spe­ci­fik­ke in­struk­tio­ner til en opgave lærer en ML-model af ek­sem­pel­da­ta og foretager derefter for­ud­si­gel­ser eller træffer be­slut­nin­ger uden at være eksplicit pro­gram­me­ret til opgaven. Da­ta­mæng­den og kom­plek­si­te­ten har øget po­ten­ti­a­let for ma­skin­læ­ring.

Hvilke ge­ne­ra­ti­ve AI-modeller findes der?

Ge­ne­ra­ti­ve AI-modeller bruger et specifikt neuralt netværk til at skabe nyt indhold. Afhængigt af ap­pli­ka­tio­nen omfatter disse:

• Ge­ne­ra­ti­ve Ad­ver­s­a­ri­al Networks (GAN’er): GAN’er består af en generator og en diskri­mi­na­tor og bruges ofte til at skabe re­a­li­sti­ske billeder.
• Recurrent Neural Networks (RNNs): RNN’er er specielt designet til at behandle se­kven­ti­el­le data som tekst og bruges til at generere tekst eller musik.
• Trans­for­mer-baserede modeller: Modeller som GPT (Ge­ne­ra­ti­ve Pre­trai­ned Trans­for­mer) fra OpenAI er trans­for­mer-baserede modeller, der bruges til tekst­ge­ne­re­ring.
• Flow-baserede modeller: Bruges i avan­ce­re­de ap­pli­ka­tio­ner til at generere billeder eller andre data.
• Va­ri­a­tio­nal Au­to­en­co­ders (VAE’er): VAE’er bruges ofte til billed- og tekst­ge­ne­re­ring.
• Dif­fu­sions­mo­del­ler: Modeller som DALL-E eller Stable Diffusion er dif­fu­sions­mo­del­ler. De genererer data ved gradvist at fjerne støj fra en tilfældig indgang. De bruges ho­ved­sa­ge­ligt til bil­led­ge­ne­re­ring og opnår meget re­a­li­sti­ske re­sul­ta­ter.

For­skel­li­ge metoder til ma­skin­læ­ring

I ma­skin­læ­ring vælges for­skel­li­ge typer modeller baseret på op­ga­ve­ty­pen og de til­gæn­ge­li­ge data. Der skelnes grund­læg­gen­de mellem overvåget læring og uover­vå­get læring. Systemer baseret på uover­vå­get læring im­ple­men­te­res ofte i neurale netværk.

Ud over disse to ho­ved­ka­te­go­ri­er findes der også semi-overvåget læring, for­stær­ket læring og aktiv læring. Alle tre metoder falder ind under overvåget læring og adskiller sig i type og omfang af bru­ger­ind­dra­gel­se.

Derudover er deep learning i dag meget udbredt. I mod­sæt­ning til simpel ma­skin­læ­ring med få lag bruger deep learning dybere neurale net­værks­ar­ki­tek­tu­rer til at iden­ti­fi­ce­re mere komplekse træk og mønstre i store datasæt. Grund­læg­gen­de er ma­skin­læ­ring og deep learning un­der­om­rå­der af kunstig in­tel­li­gens.

Hvad er ChatGPT, DALL-E, Gemini og Co.?

Løsninger som ChatGPT, DALL-E og Gemini er AI-græn­se­fla­der, der giver brugerne mulighed for at skabe nyt indhold ved hjælp af generativ kunstig in­tel­li­gens.

ChatGPT

ChatGPT er en af de mest populære tekst­ge­ne­ra­to­rer. Denne AI-chatbot er baseret på OpenAI’s GPT-4-sprog­for­ud­si­gel­ses­mo­del og kan levere men­ne­ske­lig­nen­de tekstsvar i chat­for­mat. Ligesom andre GPT-modeller er ChatGPT trænet på store mængder tekstdata, hvilket gør det muligt at dække en bred vifte af emner og give de­tal­je­re­de for­kla­rin­ger. Ved at tage højde for sam­ta­le­hi­sto­rik­ken med brugeren simulerer ChatGPT en mere naturlig og dynamisk samtale.

DALL-E

DALL-E er en mul­ti­modal AI-ap­pli­ka­tion til ge­ne­re­ring af billeder baseret på tekst­be­skri­vel­ser. Den ge­ne­ra­ti­ve kunstige in­tel­li­gens blev udviklet ved hjælp af OpenAI’s GPT-im­ple­men­te­ring i 2021 og blev, ligesom ChatGPT, trænet på et stort datasæt af billeder og til­hø­ren­de tekst­be­skri­vel­ser. Dette gør det muligt for billed-AI-webstedet at forbinde be­tyd­nin­gen af ord med visuelle elementer. Den nyeste og mest kraft­ful­de version er DALL-E 3. Den blev udgivet i oktober 2023 og giver brugerne mulighed for at oprette billeder i for­skel­li­ge stilarter, der styres af bru­ger­promp­ter, og også at gengive tekst i billeder.

Tvil­lin­ger­ne

Gemini er en generativ AI-chatbot udviklet af Google. Den ge­ne­ra­ti­ve kunstige in­tel­li­gens er drevet af Large Language Model Gemini 1.5. Ligesom ChatGPT kan Gemini besvare spørgsmål, pro­gram­me­re, løse ma­te­ma­ti­ske problemer og hjælpe med skri­ve­op­ga­ver. Den bruger også teknikker fra Natural Language Pro­ces­sing (NLP). Selvom AI’en fungerer uaf­hæn­gigt af Google Search, henter den sine op­lys­nin­ger fra in­ter­net­tet. Brugere kan aktivt bidrage til at forbedre dataene gennem deres feedback.

Claude

Claude er en AI-chatbot fra det ame­ri­kan­ske firma Anthropic, der er grundlagt af tidligere OpenAI-forskere. Den aktuelle version, Claude 4, der blev udgivet i maj 2025, består af flere modeller, der adskiller sig i reg­ne­kraft og kapacitet. Claude er kendt for sit særligt sikre, di­a­log­o­ri­en­te­re­de design og bruges ofte i følsomme områder som ud­dan­nel­se eller virk­som­he­der. Fokus er på gen­nem­sig­tig­hed, klarhed og ansvarlig brug af AI. Claude-mo­del­ler­ne er til­gæn­ge­li­ge via API-for­bin­del­ser og i den ChatGPT-lignende app ‘Claude.ai’.

Mistral

Mistral er en fransk AI-startup, der fokuserer på at skabe effektive open source-modeller med høj ydeevne. I mod­sæt­ning til pro­p­ri­e­tæ­re modeller som GPT eller Claude lægger Mistral vægt på åbenhed og mo­du­la­ri­tet. De modeller, de udgiver, er lette, men alligevel kraft­ful­de, hvilket gør dem populære i open source-projekter og selv­ho­ste­de AI-ap­pli­ka­tio­ner. I Europa ses Mistral som en lovende løsning til AI-ap­pli­ka­tio­ner, der over­hol­der pri­vat­livs­reg­ler­ne.

LLaMA

LLaMA er den nyeste sprog­mo­del fra Meta. Den seneste version, der er til­gæn­ge­lig i Europa, LLaMA 3.1, blev udgivet i 2024 og udmærker sig ved sin høje ef­fek­ti­vi­tet og ydeevne i open source-scenarier. For­skel­li­ge versioner er frit til­gæn­ge­li­ge og velegnede til bru­ger­de­fi­ne­re­de AI-ap­pli­ka­tio­ner, chatbots eller forskning. Mo­del­ler­ne er designet til at køre på kom­merci­el hardware, hvilket gør dem særligt at­trak­ti­ve for udviklere og virk­som­he­der, der ønsker at undgå pro­p­ri­e­tæ­re udbydere.

Hvad kan generativ kunstig in­tel­li­gens bruges til?

Generativ AI kan bruges inden for en lang række områder til at skabe stort set alle typer indhold. Takket være ba­ne­bry­den­de ud­vik­lin­ger som GPT og tek­no­lo­gi­ens bru­ger­ven­lig­hed bliver den stadig mere til­gæn­ge­lig. An­ven­del­ses­om­rå­der for generativ kunstig in­tel­li­gens omfatter for eksempel:

• Tekst­ska­bel­se: Nyheds­ar­tik­ler, kreativt skrivning, e-mails, CV’er osv.
• Billed- og gra­fi­kop­ret­tel­se: Logoer, designs, kunst­vær­ker osv.
• Musik og lyd: Kom­po­si­tion, ly­d­ef­fek­ter osv.
• Udvikling af videospil: Ge­ne­re­ring af spel­ni­veau­er, ka­rak­te­rer, historier eller dialoger
• Film og animation: Op­ret­tel­se af CGI-ka­rak­te­rer eller -scener, ge­ne­re­ring af ani­ma­tio­ner eller vi­deo­ind­hold osv.
• Farmaci og kemi: Opdagelse af nye mo­le­kylæ­re struk­tu­rer eller læ­ge­mid­ler, op­ti­me­ring af kemiske for­bin­del­ser
• Chatbots: Kun­de­ser­vi­ce eller teknisk support
• Ud­dan­nel­ses­ind­hold: Pro­duk­t­de­mon­stra­tions­vi­deo­er og tutorials på for­skel­li­ge sprog
• Ar­ki­tek­tur og by­plan­læg­ning: Design af bygninger, interiør eller byplaner, op­ti­me­ring af plads- eller in­fra­struk­tur­ud­nyt­tel­se osv.

Hvad er fordelene ved generativ kunstig in­tel­li­gens?

På grund af dets brede an­ven­del­ses­om­rå­de tilbyder generativ AI en række fordele inden for for­skel­li­ge områder. Udover at skabe nyt indhold kan det også lette for­tolk­nin­gen og for­stå­el­sen af ek­si­ste­ren­de indhold. Fordelene ved at im­ple­men­te­re generativ kunstig in­tel­li­gens omfatter:

✓ Au­to­ma­ti­se­ring af manuelle processer

✓ Sam­men­fat­ning og for­be­re­del­se af komplekse op­lys­nin­ger

✓ Nemmere op­ret­tel­se af indhold

✓ Be­sva­rel­se af spe­ci­fik­ke tekniske spørgsmål

✓ Besvare e-mails

Hvad er be­græns­nin­ger­ne ved generativ AI?

Be­græns­nin­ger­ne ved generativ kunstig in­tel­li­gens skyldes ofte de spe­ci­fik­ke tilgange, der anvendes til at im­ple­men­te­re bestemte an­ven­del­ses­til­fæl­de. Selvom det ge­ne­re­re­de indhold ofte lyder meget over­be­vi­sen­de, kan de un­der­lig­gen­de op­lys­nin­ger være forkerte og ma­ni­p­u­le­re­de. Andre be­græns­nin­ger i brugen af generativ AI omfatter:

• In­for­ma­tions­kil­den er ikke altid iden­ti­fi­cer­bar
• Det er svært at vurdere,hvorvidt de op­rin­de­li­ge kilder er partiske
• Re­a­li­stisk lydende indhold gør det sværere at opdage falske op­lys­nin­ger
• Genereret indhold kan indeholde bias og fordomme

Hvad er be­kym­rin­ger­ne ved­rø­ren­de generativ AI?

Der er en række be­kym­rin­ger forbundet med brugen af generativ AI. Disse omfatter ikke kun kva­li­te­ten af det ge­ne­re­re­de indhold, men også po­ten­ti­a­let for misbrug.

• Misbrug og des­in­for­ma­tion: Generativ AI’s evne til at skabe re­a­li­stisk indhold kan udnyttes, f.eks. til deepfakes, falske nyheder, for­fal­ske­de do­ku­men­ter og andre former for mi­s­in­for­ma­tion.
• Ophavsret og in­tel­lek­tu­el ejen­doms­ret: Genereret indhold rejser spørgsmål om ophavsret og in­tel­lek­tu­el ejen­doms­ret, da det ofte er uklart, hvem der har ret­tig­he­der­ne til det ge­ne­re­re­de indhold, og hvordan det må bruges.
• Par­tisk­hed og diskri­mi­na­tion: Hvis generativ kunstig in­tel­li­gens er blevet trænet på partiske data, kan dette afspejles i det ge­ne­re­re­de indhold.
• Etik: Ge­ne­re­ring af falsk indhold og ma­ni­p­u­le­ret in­for­ma­tion kan rejse etiske spørgsmål.
• Juridiske og lov­giv­nings­mæs­si­ge spørgsmål: Den hurtige udvikling af generativ AI har ført til en uklar juridisk situation; der er usik­ker­hed om, hvordan tek­no­lo­gi­en skal reguleres.
• Da­ta­be­skyt­tel­se og privatliv: Brugen af generativ AI til at generere per­so­nop­lys­nin­ger eller iden­ti­fi­ce­re personer på billeder er tvivlsom med hensyn til da­ta­be­skyt­tel­se og privatliv.
• Sikkerhed: Generativ AI kan bruges til social en­gi­ne­e­ring-angreb, der er mere effektive end men­ne­ske­ligt styrede angreb.

Eksempler på ge­ne­ra­ti­ve AI-værktøjer

Afhængigt af den type indhold, der skal genereres, findes der for­skel­li­ge ge­ne­ra­ti­ve AI-værktøjer. Blandt de bedste AI-tekst­ge­ne­ra­to­rer er:

• ChatGPT fra OpenAI
• Jasper
• Wri­te­so­nic
• Frase
• CopyAI

Nogle af de bedste AI-bil­led­ge­ne­ra­to­rer omfatter:

• Mid­jour­ney
• DALL-E 3
• Neu­ro­flash
• Jasper Art
• Craiyon

Nogle af de bedste AI-vi­deo­ge­ne­ra­to­rer omfatter:

• Pictory
• Synthesys
• Synthesia
• HeyGen
• Veed

Generativ AI vs. AI

For­skel­len mellem generativ AI og kunstig in­tel­li­gens generelt ligger ho­ved­sa­ge­ligt i an­ven­del­sen snarere end i den un­der­lig­gen­de teknologi. Mens det primære mål med kunstig in­tel­li­gens er at au­to­ma­ti­se­re eller forbedre opgaver, der typisk kræver men­ne­ske­lig in­tel­li­gens, pro­du­ce­rer generativ kunstig in­tel­li­gens nyt indhold, såsom chat-svar, designs, syn­te­ti­ske data eller deepfakes. Generativ AI kræver en prompt, hvor brugeren indtaster en ind­le­den­de fo­re­spørgsel eller et datasæt. Tra­di­tio­nel AI fokuserer derimod på møn­ster­gen­ken­del­se, be­slut­nings­tag­ning, raf­fi­ne­ret analyse, da­ta­klas­si­fi­ce­ring og svin­de­l­op­da­gel­se.

Bedste praksis for brug af generativ kunstig in­tel­li­gens

Brugen af generativ AI medfører både mu­lig­he­der og risici. For brugere, der anvender ge­ne­ra­ti­ve AI-modeller eller arbejder med deres output, findes der nogle bedste praksis for at opnå bedre re­sul­ta­ter og samtidig undgå po­ten­ti­el­le risici:

• Valider re­sul­ta­ter­ne: Kon­trol­ler altid det ge­ne­re­re­de indhold for plau­si­bi­li­tet og kvalitet.
• Forstå værktøjet: Du bør vide, hvordan det på­gæl­den­de ge­ne­ra­ti­ve AI-værktøj fungerer, og hvad dets styrker og svagheder er. Nøg­le­or­det her er Ex­plai­nab­le AI (XAI).
• Forhold dig kritisk til kilder: Når du arbejder med indhold som kilder skabt af generativ AI, bør du ve­ri­fi­ce­re dem.
• Tydelig mærkning: Ge­ne­ra­tivt AI-indhold skal mærkes som sådan for andre.
• Etik: Brug generativ AI an­svar­ligt, hvilket betyder, at du ikke bør oprette eller di­stri­bu­e­re vild­le­den­de, unøj­ag­tigt eller ma­ni­p­u­le­ren­de indhold.
• Kon­ti­nu­er­lig læring: Generativ kunstig in­tel­li­gens udvikler sig hurtigt, så du bør holde dig opdateret om nye tek­no­lo­gi­er, teknikker og bedste praksis.