Wat is generatieve AI?

Artificial intelligence (AI) bestaat als idee al duizenden jaren. We vinden mechanische wezens, levende standbeelden en andere kunstmatige levensvormen terug in mythologie uit de oudheid, en al bijna zolang er filosofen zijn geweest, zijn er filosofische gedachten geweest over de mogelijkheid om menselijke cognitieve processen na te bootsen met mechanische (of digitale) middelen.

Vandaag de dag hebben deze gedachten een grotere betekenis gekregen. Moderne AI is niet langer beperkt tot speculatie; automatisering en AI, die algemeen beschikbaar en steeds krachtiger zijn, veranderen de manier waarop mensen uit alle lagen van de bevolking taken benaderen, informatie verkrijgen en ideeën delen. De koploper van deze revolutie is generatieve AI.

Generatieve AI is een soort kunstmatig intelligent computersysteem of algoritme dat in staat is om snel, effectief, realistisch en met enige menselijke supervisie (om onnauwkeurigheden te identificeren en te elimineren) originele content te maken. Dit kan alles omvatten, van diepgaande en zeer nauwkeurige geschreven artikels tot unieke muziek en originele afbeeldingen. Het kan zelfs de inhoud van digitale videoclips uitgebreid wijzigen.

Hoe baanbrekend generatieve AI ook is, het is geen geheel nieuw concept. Het heeft een aanzienlijke geschiedenis, gebaseerd op vele van de fundamentele ontwikkelingen op het gebied van automatiseringstechnologie die in de 20e en vroege 21e eeuw een pioniersrol kregen.

Aangezien de opkomst van generatieve AI zeer nauw is verbonden aan de langzame opmars van de digitale voortgang in de afgelopen anderhalve eeuw, is het moeilijk om één 'maker' te identificeren die verantwoordelijk is voor de introductie van echte generatieve AI in de wereld. Er zijn wel een paar belangrijke namen waaraan wie generatieve AI zijn bestaan te danken heeft.

Naast de Russische wiskundige Andrey Andreyevich Markov (het brein achter de eerder genoemde Markov Chain), is Joseph Weizenbaum, de computerwetenschapper die ELIZA heeft ontwikkeld, een van de eerste grote bijdragers aan de hedendaagse generatieve AI. ELIZA, een van de eerste computersystemen ooit dat natuurlijke taal verwerkt, is in de jaren '60 ontwikkeld. Dit systeem, en de generaties chatbots die erop volgden, hadden duidelijke beperkingen, maar het vooruitzicht van generatieve AI was er al; het was gewoon wachten op de inhaalslag van de technologie.

De daadwerkelijke start van generatieve AI kan op vele manieren worden toegeschreven aan Ian Goodfellow en anderen die in 2014 het concept van de Generative Adversarial Networks (GAN’s) introduceerden. GAN's ontketenden een revolutie in het veld door de introductie van een framework waarin een generatornetwerk en een discriminatornetwerk met elkaar communiceren en concurreren. Het generatornetwerk probeert content te produceren die het discriminatornetwerk als echt classificeert, terwijl het discriminatornetwerk ernaar streeft de gegenereerde content correct te identificeren als fake. Deze confronterende relatie tussen de twee netwerken stimuleert hen om te leren, zich aan te passen en te verbeteren.

Nu organisaties zoals OpenAI een cruciale rol spelen bij het bevorderen van generatieve AI, zien we nog grotere doorbraken in het genereren van reacties die zowel coherent als contextueel relevant zijn. Deze vooruitgang neemt alleen maar toe omdat steeds meer gebruikers de mogelijkheden van AI-gegenereerde content, zowel persoonlijk als professioneel, omarmen.

Nogmaals, generatieve AI werkt op basis van het principe van machine learning door de toepassing van neurale netwerken waarmee de AI nieuwe content kan genereren op basis van de verstrekte prompts. Maar voordat er ook maar een prompt wordt geïntroduceerd, moet de AI eerst goed worden getraind via gedetailleerde, uitgebreide gegevenssets.

Er worden enorme hoeveelheden relevante gegevens ingevoerd in de algoritmen van de AI, en diverse AI-engineers en machine learning-specialisten helpen de AI om de gegevens correct te begrijpen en te classificeren. Deze gegevens kunnen bestaan uit geschreven tekst, afbeeldingen, code of andere relevante content, en vormen de basis voor de capaciteit van AI om patronen te lokaliseren en origineel werk te genereren. De generatieve AI analyseert deze informatie, extrapoleert de onderliggende regels die de content beheren en blijft de parameters nauwkeurig afstellen wanneer nieuwe gegevens worden toegevoegd.

De eerste versies van generatieve AI maakten gebruik van complexe processen voor het indienen van gegevens met gespecialiseerde tools, API's (Application Programming Interfaces), coderingstalen en uitgebreide training in computerwetenschappen. Maar dit is allemaal aan het veranderen; recente ontwikkelingen richten zich op het verbeteren van de gebruikerservaring. In plaats van binnen de beperkingen van specifieke systemen te werken, kunnen mensen die met de hedendaagse generatieve Ai-belevingen werken hun verzoeken eenvoudig beschrijven in gewone taal. Deze benadering zorgt voor een meer conversationele reeks interacties met de AI en stelt gebruikers zelfs in staat feedback te geven aan de AI over zaken zoals stijl, toon en andere elementen, die daarna kan worden toegepast in volgende content-iteraties.

Zoals bij alle vormen van AI is generatieve AI nauw gekoppeld aan machine learning. Algoritmen voor machine learning dienen als basis voor generatieve trainingsmodellen in generatieve AI.

Deze modellen leren patronen en functies van grote gegevensreeksen, waardoor ze nieuwe content kunnen genereren die lijkt op (maar verschilt van) de gegevens waarmee ze zijn getraind. Met algoritmen voor machine learning kunnen generatieve systemen de onderliggende patronen, stijlen en distributies binnen de trainingsgegevens leren. Deze geleerde kennis wordt vervolgens gebruikt om nieuwe content te genereren die vergelijkbare kenmerken vertoont als de oorspronkelijk verstrekte parameters. Met andere woorden: hiermee kan iets worden gemaakt dat volledig kunstmatig is, maar dat eruit ziet, klinkt en aanvoelt alsof het door een mens is gemaakt.

Generatieve AI-modellen zijn geavanceerde algoritmen die zijn getraind met grote hoeveelheden gegevens en die zijn ontworpen om patronen in de gegevens te leren, opdat ze nieuwe content kunnen genereren. Drie opmerkelijke generatieve AI-modellen die onlangs de aandacht van het publiek hebben gekregen vanwege hun unieke mogelijkheden zijn:

Zonder een te simpel beeld te willen schetsen, kunnen we stellen dat generatieve AI het aantal functies en verantwoordelijkheden in het bedrijf ernstig zou kunnen verstoren of zelfs overbodig maken, of zelfs grote gevolgen zou kunnen hebben voor volledige branches. Het kan innovatie stimuleren, processen stroomlijnen en bedrijfsactiviteiten transformeren, maar mogelijk ook bepaalde organisaties dwingen zich aan te passen aan de veranderende verwachtingen.

Maar de meeste experts zijn van mening dat de positieve gevolgen van generatieve AI zwaarder wegen dan de gevaren. En hoewel we nog niet genoeg gegevens hebben om nauwkeurig te voorspellen welke bedrijven de grootste veranderingen zullen ervaren, zullen de volgende sectoren waarschijnlijk het meeste verbetering ondervinden van generatieve AI:

• Lucht- en ruimtevaart
  Met generatieve AI kan de effectiviteit van vluchtsimulaties worden verbeterd, de aerodynamica en het brandstofverbruik worden geoptimaliseerd en kunnen de ontwerpen van vliegtuigen worden verbeterd.

• Architectuur
  Generatieve AI biedt architecten de mogelijkheid om gedetailleerde structurele analyses te maken en tegelijkertijd innovatieve ontwerpopties te genereren om aan specifieke criteria te voldoen. Hierdoor kan technologie mogelijk op een andere manier in architectuur worden gebruikt.

• Automobielindustrie
  Voertuigcomponenten vereisen een uitgebreid ontwerp en tests om betere prestaties te garanderen en tegelijkertijd het gewicht te verlagen (om het brandstofverbruik te verbeteren). Generatieve AI helpt bij beide processen, verhoogt de veiligheid en verlaagt de kosten.

• Consumentenmarketing
  Generatieve AI kan klantgedrag analyseren en gepersonaliseerde marketingactiviteiten en aanbevelingen genereren op basis van voorgaand gedrag, voorkeuren en andere relevante gegevens. Dit maakt doelgerichte reclame mogelijk en bevordert de klantbetrokkenheid.

• Defensie
  Net als in de lucht- en ruimtevaart- en automobielindustrie kan generatieve AI een belangrijke rol spelen bij het ontwerpen en testen van componenten voor nieuwe defensietechnologieën.

• Onderwijs
  Elke leerling is anders; generatieve AI kan docenten helpen persoonlijke leerbelevingen te creëren die inspelen op deze verschillen, de betrokkenheid van leerlingen verbeteren en ervoor zorgen dat iedere leerling toegang heeft tot een leerplan dat aan zijn/haar behoeften voldoet.

• Elektronica
  Generatieve AI kan worden toegepast op circuitontwerp binnen de elektronica-industrie. Generatieve AI kan nieuwe geavanceerde systemen ontwikkelen en tegelijkertijd de efficiëntie verbeteren door de kennis van eerdere ontwerpen te benutten.

• Energie
  Door de wereldwijd toenemende vraag naar energie is de energie-industrie zeer geïnteresseerd in generatieve AI om het netbeheer en de prognoses voor energieverbruik te verbeteren.

• Engineering
  De mogelijkheid om ontwerpen te genereren en te testen, waardoor materiaalverspilling wordt verminderd, de energie-efficiëntie wordt verbeterd en de kwaliteit van zowel fysieke als digitale producten wordt verbeterd, kan de tijdlijnen voor engineering sterk verkorten en engineers helpen bij het produceren van betere ontwerpen.

• Entertainment
  Generatieve AI kan de entertainmentindustrie volledig veranderen, van het verbeteren van visuele effecten in film en televisie tot het creëren van interactieve verhalen in videogames.

• Financiën
  Generatieve AI heeft het potentieel om de financiële sector aan beide kanten van de balie te verbeteren, risicoanalyse te informeren, fraudedetectie te verbeteren en gepersonaliseerde beleggingsaanbevelingen te genereren. Zo wordt de financiële modellering geoptimaliseerd en wordt tegelijkertijd de focus verlegd op het verbeteren van de klantbelevingen.

• Gezondheidszorg
  De toenemende behoefte aan speciale zorgdiensten overtreft het aantal medisch opgeleide personeelsleden. Met generatieve AI kunnen artsen meer doen en een groter aantal mensen helpen, door hulp te bieden bij het personaliseren van behandelingsplannen en het stellen van een juiste diagnose. Bovendien kan generatieve AI andere gebieden zoals medische beeldanalyse verbeteren.

• Maakindustrie
  De productieindustrie is altijd op zoek naar mogelijkheden om kosten en energievraag te verlagen zonder de productkwaliteit of -output te schaden. Generatieve AI kan helpen bij het herontwerpen en optimaliseren van processen voor optimale kosten per geproduceerde eenheid, terwijl de nadruk op kwaliteitscontrole wordt gehandhaafd. Generatieve AI kan niet alleen worden gebruikt voor het ondersteunen van de ontwikkeling van geavanceerde productietechnieken, maar ook voor het creëren van effectievere veiligheidseducatieprogramma's.

• Farmaceutisch
  Generatieve AI is effectief bij het ontdekken van geneesmiddelen en het virtueel screenen van bestanddelen. Zo wordt het mogelijk om het onderzoek, de ontwikkeling, het testen en de implementatie van farmaceutische oplossingen te versnellen.

Generatieve AI kan intelligente, nauwkeurige, originele content creëren zonder dat menselijke operators er iets aan hoeven te doen. Dit biedt bedrijven in allerlei sectoren talloze voordelen. Door de creatieve kracht van AI te benutten, kunnen generatieve modellen innovatie stimuleren, processen stroomlijnen en nieuwe kansen creëren. De belangrijkste zakelijke voordelen van generatieve AI zijn:

Met generatieve AI kunnen processen worden geoptimaliseerd, taken worden geautomatiseerd en operationele kosten worden verlaagd. Zo kan de efficiëntie worden verbeterd op gebieden zoals het maken van content, ontwerpoptimalisatie of voorspellend onderhoud. Door repetitieve of tijdrovende taken te automatiseren waarvoor ooit creatieve input was vereist, kunnen bedrijven resources besparen, de productiviteit verhogen en waardevolle professionals toewijzen aan meer strategische activiteiten.

Van oudsher vertrouwden klantenservice en ondersteuning op een directe 1:1-interactie, waarbij servicemedewerkers hun volledige aandacht moesten besteden aan het oplossen van individuele problemen van klanten. Met generatieve AI kunnen bedrijven door AI aangestuurde chatbots en virtual assistenten implementeren, die op grote schaal ondersteuning op menselijk niveau kunnen bieden. Deze door AI aangestuurde servicemedewerkers kunnen helpen met vragen, kunnen oplossingen aanbieden en kunnen zelfs aankoopopties bespreken, waardoor de klanttevredenheid en klantenbinding toenemen. Door de klantenservice te automatiseren, kunnen bedrijven de kosten verlagen, de algehele klantbelevingen verbeteren en ervoor zorgen dat hun getrainde menselijke servicemedewerkers meer kunnen bereiken in minder tijd.

AI biedt aanzienlijke voordelen in marketing: gepersonaliseerde content genereren, gerichte reclamecampagnes creëren en geoptimaliseerde productaanbevelingen op basis van klantvoorkeuren en -gedrag delen. Door marketingstrategieën te leveren die zijn afgestemd op individuele kopers, profiteren organisaties van meer klantbetrokkenheid, verbeterde conversiepercentages en een sterkere merkloyaliteit.

Elk van de hierboven genoemde voordelen kan worden teruggeleid naar één voordeel: hogere bedrijfsinkomsten. Generatieve AI biedt nieuwe mogelijkheden, stelt bedrijven in staat om tegen lagere kosten geavanceerde producten en services te ontwikkelen, zorgt voor een uitbreiding van de klantenondersteuning en servicemogelijkheden en geeft organisaties een beter inzicht in de risico's die hun bedrijf bedreigen. Dit alles draagt bij aan een groter financieel succes.

Generatieve AI biedt natuurlijk enorm veel mogelijkheden voor het optimaliseren en stroomlijnen van bedrijfsprocessen en het personaliseren van klantinteracties. Het moet echter gezegd worden generatieve AI ook risico's en beperkingen inhoudt. Hier volgen enkele mogelijke problemen die gekoppeld zijn aan generatieve AI, waarvan organisaties zich bewust moeten zijn:

• Moeite met aanpassing aan nieuwe omstandigheden
  Generatieve AI-modellen kunnen moeite hebben om hun resultaten aan te passen aan nieuwe omstandigheden, waardoor een voortdurende afstemming en aanpassing nodig zijn om relevantie en nauwkeurigheid te garanderen.

• Schadelijke vooroordelen
  Omdat generatieve AI-modellen zijn gebaseerd op basis van gegevens, kunnen ze bepaalde vooroordelen van die trainingsgegevens overbrengen naar de resultaten. Organisaties moeten een beleid of controles hebben om content met vooroordelen te detecteren en aan te pakken, zodat er niet onbedoeld schadelijke vooroordelen worden verspreid.

• Intellectuele eigendomsrechten
  Hoe geavanceerd de huidige generatieve AI's ook zijn, ze hebben nog steeds training over beschikbare gegevens nodig om content te produceren. Hierdoor ontstaan vertroebeling als het gaat om auteursrechtelijk beschermde materialen. Deze technologie-AI's gebruiken mogelijk intellectuele eigendom dat niet tot hun moederorganisatie behoort. Gebruikers die vertrouwelijke informatie delen met AI's, kunnen ook merken dat deze informatie niet langer vertrouwelijk is, maar nu deel uitmaakt van de AI-gegevensreeks.

• Gebrek aan transparantie
  De recente focus op gebruiksgemak en conversatie-input/-output heeft geleid tot een omgeving waarin het moeilijk kan zijn om echt te begrijpen hoe de generatieve AI werkt en waar de oorspronkelijke gegevens vandaan komen. Vele organisaties willen misschien niet ten volle gebruik maken van generatieve AI zonder dat ze een duidelijker beeld hebben van de interne werking.

• Nieuwe gevaren op het gebied van cyberbeveiliging
  Cybercriminelen over de hele wereld maken al gebruik van generatieve AI-programma's om hun slachtoffers te benaderen en beveiligingslagen effectiever te omzeilen. Aanvallers kunnen zelfs bedrijfsgebaseerde AI's gebruiken als systeemingangspunten, om zo te profiteren van kwetsbaarheden in het programma om toegang te krijgen tot gevoelige gegevens. De enige manier om deze groeiende bedreigingen het hoofd te bieden is wellicht door op de hoogte te blijven van alle ontwikkelingen op het gebied van cyberbeveiliging en alle kwetsbaarheidspatches.
  

• Mogelijke problemen met nauwkeurigheid en geschiktheid
  Generatieve AI-systemen kunnen onnauwkeurige of niet-bewezen antwoorden genereren. Generatieve AI 'hallucinaties', waarbij de AI de antwoorden gewoonweg ‘uitvindt’, leiden tot ernstige problemen, met name in scenario's die een volledige nauwkeurigheid en geldigheid vereisen. Het is van cruciaal belang om de resultaten zorgvuldig te beoordelen op nauwkeurigheid, geschiktheid en werkelijke bruikbaarheid voordat je vertrouwt op enige informatie die wordt geproduceerd door een generatieve AI, of deze openbaar verdeelt.

Bij het opnemen van generatieve AI in bedrijfsactiviteiten is het van essentieel belang om best practices te implementeren die een verantwoordelijk en effectief gebruik garanderen. Door deze richtlijnen te volgen, kunnen organisaties de voordelen van generatieve AI maximaliseren en tegelijkertijd risico's en problemen beperken:

• Maak je vertrouwd met de meest voorkomende storingsmodi en tijdelijke oplossingen
  Generatieve AI-modellen kunnen storingsmodi vertonen waarbij de output fouten kan introduceren of op een andere manier niet aan de verwachtingen voldoet. Bestudeer de veelvoorkomende storingsmodi die horen bij de door jou gekozen generatieve AI-tool en ontwikkel strategieën om deze problemen te vermijden. Dit kan het verfijnen van inputprompts, het aanpassen van parameters of het toepassen van nabewerkingstechnieken inhouden, om de kwaliteit van de gegenereerde content te verbeteren.

• Wees ethisch en voldoe aan de wettelijke vereisten
  Als je twijfelt, moet je de ethiek en wettigheid respecteren. Houd je aan alle regelgeving, privacywetten of intellectuele eigendomsrechten die relevant zijn voor jouw situatie. Implementeer maatregelen om gevoelige gegevens en de privacy van gebruikers te beschermen en beoordeel regelmatig de ethische implicaties van de gegenereerde inhoud.

• Wees transparant over inhoud die door AI is gegenereerd
  Om de transparantie te behouden en ervoor te zorgen dat gebruikers zich bewust zijn van de interactie met AI-gegenereerde content, label je duidelijk alle output die door generatieve AI-systemen is gecreëerd. Dit helpt bij het beheren van de verwachtingen en bevordert het vertrouwen bij gebruikers en consumenten.

• Controleer nogmaals op nauwkeurigheid
  Wanneer de nauwkeurigheid van de informatie van cruciaal belang is, moet je de output van generatieve AI-modellen controleren en vergelijken met primaire bronnen. Dit draagt bij aan de betrouwbaarheid en integriteit van de gegenereerde content, met name in branches waar nauwkeurigheid essentieel is (zoals wetgeving of de gezondheidszorg).

• Blijf op de hoogte
  De generatieve AI-technologie is voortdurend in ontwikkeling. Blijf op de hoogte van ontwikkelingen, onderzoek en best practices op locatie en controleer continu de prestaties en outputs van de generatieve AI-modellen. Herhaal deze modellen en processen indien nodig om de effectiviteit ervan te verbeteren en eventuele opduikende problemen aan te pakken.

• Pas op voor vooroordelen
  Zoals eerder al vermeld, kunnen generatieve AI-modellen onbedoeld vooroordelen uit de trainingsgegevens overnemen. Wees alert bij het identificeren en aanpakken van vooroordelen die kunnen opduiken in de gegenereerde content; evalueer regelmatig de output op mogelijke vooroordelen en implementeer maatregelen om de impact ervan te beperken.

Hoewel generatieve AI al tientallen jaren bestaat, is de recente toename van de capaciteit en beschikbaarheid aanzienlijk. Naarmate deze technologie zich blijft ontwikkelen, kunnen we in vrijwel elke branche anticiperen op verbeterde creativiteit en innovatie, waardoor we geavanceerdere en realistischere outputs kunnen leveren op het gebied van contentgeneratie, ontwerp, muziekcompositie, visuele kunst en nog meer. Generatieve AI blijft ook de personalisatie en aanpassing stimuleren voor trefzekere aanbevelingen, gepersonaliseerde belevingen en unieke producten die zijn ontworpen om te voldoen aan de individuele behoeften van de klant.

In de komende tien jaar kunnen we multimodale mogelijkheden verwachten. Deze integratie van modellen uit verschillende domeinen leidt tot meer immersieve en interactieve outputs, waarbij gebieden zoals virtual reality, augmented reality en mixed reality belevingen, om er maar een paar te noemen, worden getransformeerd. Maar deze uitbreiding zal niet zonder voorzichtigheid worden uitgevoerd; ethische overwegingen zullen een centrale plaats innemen, waarbij de nadruk ligt op het aanpakken van vooroordelen, het verbeteren van de transparantie en het verantwoord gebruik van generatieve AI.

Bovendien worden de processen die de generatieve AI zelf ondersteunen gestroomlijnder, waardoor deze AI's uiteindelijk continu kunnen bijleren, zich in realtime kunnen aanpassen en echt 'intelligent' kunnen worden. Dit aanpassingsvermogen maakt generatieve AI waardevoller in dynamische omgevingen en bevordert samenwerking tussen mens en machine. Hoewel uitdagingen zoals detectie van vooroordelen en ethische overwegingen moeten worden aangepakt, is de toekomst van generatieve AI veelbelovend.

Generatieve AI biedt enorme kracht en mogelijkheden, waardoor organisaties hun productiviteit kunnen verhogen, workflows kunnen stroomlijnen en uitzonderlijke klantbelevingen kunnen creëren. Het is echter van essentieel belang om AI-gegenereerde content op een verantwoorde wijze te gebruiken, rekening houdend met de risico's en uitdagingen die eraan verbonden zijn. Om organisaties te helpen de voordelen van generatieve AI effectief te benutten, heeft ServiceNow de Generatieve AI-controller en Now Assist for Search geïntroduceerd. Met deze tools worden generatieve AI-mogelijkheden naadloos in het Now Platform^® geïntegreerd, waardoor gebruikers de kracht van AI kunnen benutten zonder dat er platformwijzigingen of complexe integraties nodig zijn.

Met de Generative AI-controller kunnen organisaties het Now Platform koppelen aan toonaangevende large language modellen (LLM's) zoals OpenAI, Azure en het bedrijfseigen LLM van ServiceNow. Dankzij deze integraties kunnen generatieve AI-mogelijkheden naadloos worden benut in bestaande workflows, waardoor verbeterde zoekfuncties, gepersonaliseerde conversaties en verbeterde gebruikerservaringen mogelijk zijn. Now Assist for Search (aangestuurd door generatieve AI) verbetert de zoekmogelijkheden verder door specifiekere en directe antwoorden op vragen te bieden, zodat gebruikers snel en nauwkeurig de informatie ontvangen die ze nodig hebben, hiaten in de klantbeleving worden opgevuld en soepelere interacties worden geboden.

Daarnaast is ServiceNow onlangs een samenwerking aangegaan met Nvidia om uitgebreidere generatieve AI-mogelijkheden voor ondernemingen te ontwikkelen, de AI-functionaliteit van ServiceNow uit te breiden en nieuwe toepassingen voor generatieve AI aan te bieden voor IT-afdelingen, klantenserviceteams, werknemers, ontwikkelaars en meer.

Generatieve AI biedt grote mogelijkheden voor ondernemingen, maar brengt ook risico's met zich mee. Klik hier om meer te weten te komen over hoe de generatieve AI-mogelijkheden van ServiceNow je organisatie kunnen transformeren en er tegelijkertijd voor kunnen zorgen dat je niet ten prooi valt aan de potentiële gevaren. Zet generatieve AI in voor jouw bedrijf, op jouw voorwaarden, en til je organisatie naar een hoger niveau dan ooit tevoren.