Naar het overzicht
Met de toegang van OpenAI’s Dall-E2, ChatGPT of Whisper tot het grote publiek, is er een enorme evolutie gaande in de wereld van content creatie en copywriting. Waar je in het verleden jaren aan ervaring in photoshop of illustrator nodig had, maak je nu met de juiste zoekwoorden in een handomdraai de meest unieke visuele statische content. Ben je uren bezig met het transcriberen van je audio? Ook dat is verleden tijd met initiatieven zoals OpenAI’s Whisper. LiveWall’s creative content creator Luuk Wouters vertelt je hoe deze kunstmatige intelligentie werkt en hoe je dit in kunt zetten voor jouw content creatie.
Stel je voor dat je de macht hebt om te creëren wat je maar wilt, zonder enige beperking. Dit is precies wat generative AI ons biedt. Generative AI is de verzamelnaam voor een vorm van kunstmatige intelligentie. Deze AI maakt gebruik van algoritmen en machine-learning om unieke en originele content te produceren; van muziek tot beeldende kunst tot teksten.
OpenAI en waarom dit zo belangrijk is
Een snelle blik op de geschiedenis. waar bedrijven als Google, Meta en Microsoft al jaren bezig zijn met de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie. Omdat de potentiële gevaren van AI niet onderschat moeten worden, is het wellicht niet het beste idee om dit soort onderzoek en ontwikkelingen achter gesloten deuren te laten plaatsvinden. Daarmee was de missie van OpenAI geboren. Deze non-commerciële organisatie is opgericht door een groep investeerders uit Silicon Valley zoals Elon Musk en Peter Thiel. Zij vinden het belangrijk dat er op grote schaal onderzoek gedaan wordt naar kunstmatige intelligentie en publiceren alle informatie openbaar.
Wat is Generative AI?
Generative AI (ook wel generatieve kunstmatige intelligentie) geeft computers de mogelijkheid om abstracte onderliggende data-patronen om te zetten in nieuwe content. Er bestaan momenteel drie veelgebruikte generative AI-modellen: generative pre-trained transformer-based, diffusion en generative adversarial networks.
1. Een generative pre-trained transformer model (GPT) is getraind op een groot dataset met behulp van een transformer-based architectuur. Dit betekent dat het model zelf-aanpassingsmechanismen gebruikt om invoergegevens te verwerken. Het model is getraind om nieuwe gegevens te genereren, die vergelijkbaar zijn met de trainingsgegevens. Bijvoorbeeld, een GPT zou kunnen worden getraind op een dataset van afbeeldingen en vervolgens kunnen worden gebruikt om nieuwe, originele afbeeldingen te genereren die vergelijkbaar zijn met de afbeeldingen in de trainings dataset. Getrainde modellen zijn bestaande modellen die al zijn getraind op een groot dataset, en kunnen worden gebruikt voor een breed scala aan opdrachten, zonder de behoefte aan verdere training. Dit kan tijd en middelen besparen in vergelijking met het trainen van een model vanaf nul.
2. Diffusion models: een ander soort neural network dat goed is in het begrijpen van dingen die over een lange periode gebeuren, zoals de woorden in een verhaal of de veranderingen in het weer. Door de data te “diffuseren’ ofwel te verwerken in het netwerk over tijd, kan het complexe afhankelijkheden tussen de invoergegevens vastleggen.
3. Generative adversarial networks (GAN’s): twee neural networks, ontworpen om nieuwe gegevens te genereren die vergelijkbaar zijn met een gegeven dataset. GAN’s bestaan uit twee netwerken: een generatienetwerk dat nieuwe gegevens genereert en een discriminatienetwerk dat de gegenereerde gegevens evalueert en probeert te onderscheiden van de echte gegevens. De twee netwerken worden tegelijkertijd getraind, met de generator die probeert de discriminator te misleiden en de discriminator die probeert de echte gegevens correct te identificeren. Dit trainingsproces stelt GAN's in staat om hoogwaardige, realistische gegevens te produceren.
Toegankelijkheid
De toepassing van generative AI staat op het punt om een grote sprong voorwaarts te maken. We zien steeds meer initiatieven die het makkelijker en toegankelijker maken om met dergelijke AI’s te werken. Zo heeft Dall-e zijn eigen online platform, gebruikt midjourney een discord server en kun je je eigen AI trainen via services als replicate. Hoewel veel van deze diensten in beginne gratis zijn om te proberen, betaal je uiteindelijk wel voor de rekenkracht die nodig is om je content te genereren. Dit kan gaan om subscription based models of een vast tarief per minuut aan rekenkracht. Vergelijk het met een Amazon server waar je je site op host.
Diverse toepassingen in de toekomst
Met behulp van deze technologie, kunnen we nieuwe en innovatieve manieren vinden om oude problemen op te lossen en om nieuwe kansen te creëren in verschillende sectoren. Van de financiële industrie tot de gezondheidszorg en de kunstwereld.
Eén van de belangrijkste voordelen is dat het ons in staat stelt om complexe patronen en structuren te analyseren en te begrijpen op een manier die menselijke geesten niet kunnen. Dit kan leiden tot betere voorspellingen en beslissingen in verschillende contexten, zoals het beheren van beleggingsportefeuilles of het voorspellen van ziekte-uitbraken.
Daarnaast kan generatieve AI ook worden gebruikt om creatieve processen te versnellen en te verbeteren. Door middel van deze technologie kunnen kunstenaars bijvoorbeeld nieuwe ideeën genereren en unieke afbeeldingen of muziekstukken creëren die anders onmogelijk zouden zijn geweest.
Kort samengevat
5 redenen om generative AI te proberen:
Generative AI kan creativiteit en verbeelding ontgrendelen;
1) Het kan unieke en originele content produceren;
2) Het heeft het potentieel om industrieën te veranderen;
3) Het kan helpen met saaie of repetitieve taken;
Het heeft het potentieel om nieuwe mogelijkheden te openen die we nooit voor mogelijk hadden gehouden;
3 potentiële toepassingen van generative AI:
1) Het genereren van muziek en kunst;
2) Het creëren van persoonlijke content voor marketing en advertising;
3) Het ontwikkelen van nieuwe en innovatieve producten en diensten;
4 manieren waarop generative AI ons leven kan verbeteren:
1) Door saaie of repetitieve taken efficiënter te maken;
2) Door ons te helpen nieuwe ideeën en oplossingen te genereren;
3) Door ons te voorzien van persoonlijke content en ervaringen;
4) Door onze creativiteit en verbeelding te versterken.
Geen vervanger, vooralsnog.
Het is belangrijk om te benadrukken dat generatieve AI geen vervanging is voor menselijke denkers en makers. In plaats daarvan kan het een krachtig hulpmiddel zijn om ons te helpen bij het oplossen van complexe problemen en het verkennen van nieuwe mogelijkheden.
Al met al is de toepassing van generatieve AI in het Nederlands een spannende en veelbelovende ontwikkeling. Laten we deze technologie benutten om nieuwe hoogten te bereiken en om de wereld om ons heen te verbeteren.
Meer blogs lezen? Teksten van LiveWall-experts vind je hier.
