KI-ekspertens kræsjkurs: – 5 ting du må vite
Generativ kunstig intelligens spås å utgjøre enorme verdier for norsk næringsliv. Her er fem leksjoner for å komme i gang:
– Mange er nysgjerrige på kunstig intelligens, men opplever teknologien som forvirrende når de faktisk skal ta den i bruk, sier Dragana Trifunovic, fagansvarlig for kunstig intelligens i Digital Norway.
I skrivende stund reiser hun rundt i landet på det som sannsynligvis er Norges første KI-turné. Der gir hun bedrifter grunnleggende kunnskap om kunstig intelligens.
Hva er egentlig maskinlæring? Hvordan påvirker kunstig intelligens oss i hverdagen? Hvilke fallgruver finnes – og hvorfor bør vi være varsomme med å stole for mye på et kunstig intelligent system?
– Dette er kunnskap man trenger for å utnytte potensialet teknologien representerer, sier hun.
– Handler om mer enn bare genererte bilder og tekstroboter
Ifølge NHO og Samfunnsøkonomisk analyse kan generativ kunstig intelligens, altså den typen KI som produserer ny tekst, bilde, video og mer – stå for verdier for opp mot 2000 milliarder kroner frem mot 2040.
– Da er det viktig å lære om det grunnleggende og vite litt om hva generativ KI er – og ikke er. Teknologien handler nemlig om mye mer enn bare artige bilder og tekstroboter, sier Trifunovic og legger til:
– Derfor er det nyttig å ha en oversikt over mulighetsrommet, og så velge teknologi basert på den anvendelsen som gir mest verdi i virksomheten.
Her er fem leksjoner om kunstig intelligens fra Trifunovics omreisende KI-foredrag:
1. Det er forskjell på generativ KI og «annen» kunstig intelligens
Kunstig intelligens betyr ikke nødvendigvis én spesifikk ting. Se på det heller som en sekkebetegnelse som rommer en rekke ulike former for teknologier og teknikker.
For å gjøre landskapet litt enklere, deler Trifunovic den formen for kunstig intelligens vi vanligvis møter i arbeidslivet i to kategorier: Analytisk KI og generativ KI.
🔍 Analytisk KI
Dette handler om systemer som analyserer store mengder data for å komme med anbefalinger og beslutningsstøtte:
Hvordan bør temperaturen styres i et kontorbygg? Hvor ofte bør vi gjøre vedlikehold på kraftnettet? Har laksen lus? Hvordan kommer renteendringer til å påvirke markedet?
Et godt eksempel på «analytisk KI» er hvordan sykehusene i Vestre Viken bruker kunstig intelligens for å spare pasienter for røntgenkøer.
🛠️ Generativ KI
Generativ kunstig intelligens er et begrep som tar for seg systemer som genererer nytt innhold, som ikke finnes i verden fra før.
Det kan være snakk om en unik tekst, en illustrasjon, video, bilde og lyd – men også en koderemse eller svaret på et komplisert mattestykke.
Generative KI-systemer er trent på enorme mengder data som finnes tilgjengelig på nett.
– Det er heller ikke uvanlig at man kombinerer verktøy innen både analytisk og generativ KI, sier hun.
Slik brukes generativ KI i praksis:
I dag bruker journalister i aviser som VG og Aftenposten generativ kunstig intelligens til å generere utkast til nyhetsartikler, og banker som DNB tester ut hvordan slike verktøy kan hjelpe ansatte med å bli mer produktive.
Samtidig automatiseres over halvparten av all kode som skrives i dag ved hjelp av generativ kunstig intelligens: Nærmere bestemt Github Copilot.
Det finnes mange ulike generative KI-verktøy, som ChatGPT, Googles Gemini og Microsofts Copilot. Du har også Middjourney for bildegenerering, eller VGs egenutviklede Jojo – basert på modellen Whipser fra Open AI – som automatisk transkriberer tale til tekst.
I løpet av året er det dessuten ventet flere verktøy for generering av video. Særlig store forventinger er det knyttet til modellen Sora fra Open AI.
2. Kommuniser med teknologien
For å få noe fornuftig ut av generative KI-verktøy må du lære deg å kommunisere med dem. Du må altså være en god «bestiller» av hva slags respons du ønsker deg.
– På fagspråket kalles kunsten å utforme effektive instruksjoner for «prompting», sier Trifunovic.
På mange måter kan dette sammenlignes med hvordan du best mulig kommuniserer med et menneske: Du må være tydelig og sette klare rammer for hva du forventer av den du kommuniserer med.
3. Generative KI-verktøy er ikke kunnskapsmaskiner
Det er fort gjort å akseptere resultatene generative KI-verktøy genererer som sanne. Enten det er tekst, bilder, lyd eller noe annet.
Det er ikke så rart: De er laget for å være overbevisende. Selve algoritmene er finjustert for at resultatet du får skal være til å stole på. Ikke nødvendigvis fordi det er sant, men fordi det er sannsynlig.
I bunn ligger avanserte statistiske modeller som regner seg frem til de mest sannsynlige sammensetningene av ord, basert på kontekst og treningsdata.
Det betyr at små (og større) løgner kan skjule seg bak overbevisende argumenter. Dessuten kan biaser og skjevheter i dataene føre til feilaktige eller diskriminerende resultater.
– Nettopp derfor må man være ekstra obs og etterrettelig når man tar i bruk generativ kunstig intelligens. Ikke bruk det som en kunnskapsbank eller søkemotor. Og bruk det gjerne på områder du kan noe om. Da blir det enklere å verifisere svaret, oppfordrer hun.
Fordommene som eksisterer i samfunnet, finnes dessverre også i treningsdataene til generative KI-modeller. Til venstre ser du et eksempel på hva Middjourney genererer om man spør om en gruppe med sykepleiere. Til høyre har vi spurt hvordan et foredrag på en konferanse kan se ut.
4. Kan teknologien gjøre arbeidsoppgavene dine?
Når det er snakk om generativ kunstig intelligens, får innhold som bilder, lyd, video og tekst mye oppmerksomhet.
Men det er ikke nødvendigvis dette som gjør at verdens teknologigiganter kriger om å utvikle de beste produktene. Så verdifullt er dessverre verken vakre malerier eller fengende popsanger.
– Det mange snakker om nå, er hvordan generativ kunstig intelligens kan integreres i daglige gjøremål og automatisere arbeidsoppgaver. Som et bindeledd mellom menneske og maskin. At du kan snakke med programvarer – og be dem om å løse oppgaver for deg, sier Trifunovic.
Som supersmarte assistenter, om du vil.
Her er det likevel viktig å være varsom: Selv om det finnes noen tjenester som gjør slikt arbeid i dag, er dette fortsatt en måte å bruke kunstig intelligens man er helt i startfasen av.
– KI kan til en viss grad hjelpe deg å planlegge møtene dine og sortere regnearkene dine – men slike verktøy er ikke perfekte, og krever i stor grad involvering av mennesker, legger hun til.
5. De som lykkes bruker KI som beslutningsstøtte
Akkurat nå trenger du med andre ord ikke være redd for at kunstig intelligens kommer til å erstatte deg. Det er dog en større risiko for at mennesker som er gode på kunstig intelligens kan gjøre jobben din bedre enn deg.
– Felles for disse er ikke at de automatiserer alle arbeidsoppgavene sine. De bruker snarere heller KI til hjelp fra sidelinjen og til beslutningsstøtte, sier hun.
De slipper å bruke tid på å tegne opp grafer, analysere tall og scrolle gjennom hundrevis av sider i en rapport for å finne frem til et nøkkelpunkt. De tar ikke avgjørelser basert på magefølelse, men på grunnlag av data.
Mye av dette kan enkelt tilgjengelige kunstig intelligente verktøy hjelpe deg med.
Eksempel: Visualisering av data
La oss si at du ønsker å finne sammenhenger i innsamlet data om tid ungdommer bruker på sosiale medier, selvrapportert lykkenivå, søvnkvalitet og fysisk aktivitet.
Vi plottet disse (fiktive) dataene inn i et KI-verktøy og fikk denne grafen tilbake:
Her var det en hel del kryss, og en trendlinje som ikke er helt intuitiv ved første øyekast. Derfor spurte vi om å få oppsummert funnene på en enkel måte. Dette er det vi fikk tilbake:
Denne grafen viser hvordan ulike faktorer som tid brukt på sosiale medier, fysisk aktivitet, og søvnkvalitet påvirker lykkenivået til ungdom.
Kort fortalt, mens mer tid på sosiale medier generelt sett ser ut til å redusere lykkenivået, kan mer fysisk aktivitet og bedre søvnkvalitet forbedre det. Trendlinjen i grafen illustrerer denne generelle nedgangen i lykke med økt bruk av sosiale medier.
Eksempelet er ikke perfekt, men illustrerer hvordan kunstig intelligens kan fungere som en sparringspartner og en forenkler i arbeidshverdagen.
Kommer med konkrete anbefalinger
I løpet av foredraget til Trifunovic er hun også innom alt fra datakvalitet, algoritmer, forskjellen på spesialiserte KI-verktøy og hyllevare – til hva man bør tenke på når man utformer retningslinjer.
Hun kommer også med konkrete anbefalinger til hva virksomheter kan gjøre for å komme i gang, hvem de kan ta kontakt med – og hva som skal til for å knytte kunstig intelligens til forretningsprosesser.
– Virksomheter som klarer å knekke noen koder for hvordan kunstig intelligens kan brukes for å skape verdi, er bedre rustet for en fremtid som uansett kommer til å preges av denne teknologien, avslutter hun.
Hva med et KI-kurs?
Introkurs
Kom i gang med Copilot for Microsoft 365
I dette kurset lærer du hva Copilot for Microsoft 365 er og hva du som leder bør tenke på før, underveis og etter implementering.
Introkurs
Hva er og hvordan bruke ChatGPT?
Lær det viktigste om ChatGPT – hva er det, hvordan fungerer det og hvilke konsekvenser kan chatboten få.
