Wij krijgen vaak de vraag: wat is generative AI en wat kan je er precies mee? Generative AI is een vorm van kunstmatige intelligentie die zelfstandig nieuwe content kan creëren. Er zijn verschillende soorten generatieve ai. Van het schrijven van teksten tot het componeren van muziek, generative AI opent de deuren naar een wereld vol creatieve en efficiënte mogelijkheden. In deze blog leggen we uit wat generative AI is, hoe generative AI werkt en hoe je als bedrijf generative AI kan inzetten om efficiënter en toekomstbestendiger te worden. 

Voordat we diep induiken op generative AI, is het goed om eerst te kijken naar een stukje geschiedenis van kunstmatige intelligentie (AI). 

Wat is kunstmatige intelligentie en waar komt het vandaan?

Kunstmatige intelligentie, ook wel bekend als artificial intelligence (AI), is een breed vakgebied binnen de computerwetenschap dat zich richt op het creëren van systemen die taken kunnen uitvoeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen.  

Kunstmatige intelligentie is zeker geen nieuw concept, het bestaat al sinds de jaren 50 en het idee van ‘een machine die denkt’ dateert zelfs uit het oude Griekenland. In 1950 publiceerde Alan Turing “Computing Machinery and Intelligence”. In dit artikel stelde Turing de volgende vraag: ‘Kunnen machines denken?’. De recente ontwikkelingen, aangedreven door bedrijven zoals Google en OpenAI, hebben aangetoond dat dit wel degelijk het geval is.

Met de lancering van ChatGPT in 2022 door OpenAI, werd een nieuw tijdperk in AI aangeduid, namelijk generative AI voor iedereen, ook wel generatieve AI genoemd. ChatGPT, bekend om zijn gebruiksvriendelijke interface, maakte de technologie (gratis) toegankelijk voor een breder publiek. Inmiddels is er een enorme race gaande tussen techbedrijven om het succes van de GPT modellen van OpenAI te evenaren. 

Generative AI vs traditionele AI

Om het concept van generative AI te begrijpen is het goed om eerst uit te zoomen. Het verschil tussen generative en traditionele AI is namelijk behoorlijk fundamenteel. Er zijn verschillende gradaties van AI, zoals je kan zien in onderstaande afbeelding: 

Waar traditionele AI-systemen, zoals schaakcomputers, zich richten op het volgen van strikte regels en algoritmen voor specifieke taken, gaat generative AI een stap verder. Deze vorm van AI, geïllustreerd door modellen zoals GPT-4 (achterliggende model van ChatGPT), leert uit enorme datasets om nieuwe, unieke content te creëren. Het is niet beperkt tot één taak, maar kan breed ingezet worden. 

De betekenis van generative AI is in simpele woorden, een vorm van kunstmatige intelligentie die tekst, afbeeldingen en gevarieerde inhoud kan produceren op basis van de gegevens waarop het wordt getraind.

Hoe werkt Generative AI? 

Stel je voor dat je gebruikmaakt van een generative AI aangestuurde chatbot, zoals ChatGPT, en je vraagt bijvoorbeeld: "bedenk voor mij een pakkende titel voor mijn nieuwe blog over marketing." In een korte tijd neemt de chatbot alle data die hij tot zijn beschikking heeft door en voorspelt het beste antwoord wat hij jou kan teruggeven. 

Deze antwoorden worden dus gebaseerd op een enorme dataset waar de AI op getraind is. Vervolgens zitten er slimme algoritmes (instructie reeksen) en neural networks die samenwerken om het beste antwoord voor jou te genereren op basis van jouw vraag. 

Dit wordt ook wel een large language model genoemd. Een large language model, ook wel taalmodel of LLM genoemd, is een model dat enorme hoeveelheden data heeft geanalyseerd om menselijke taal te begrijpen en te genereren. 

Na het succes van ChatGPT door OpenAI, hebben bedrijven zoals Google, Amazon, Alibaba en nog veel meer grote bedrijven de koers omgegooid en hebben ze de focus gezet op hun eigen modellen. De kwaliteit van deze modellen wordt gebaseerd op de kwaliteit van de data waarop ze getraind zijn. Hierdoor zijn er inmiddels veel verschillende large language models (LLM’s) ontwikkeld met elk hun eigen expertise. 

Zo wordt GPT-4 meer gezien als een denker terwijl Claude meer wordt gezien als een doener. Waarbij Grok juist meer een conversational LLM is doordat het bestaat uit data vanuit het platform X (Twitter). Hoewel veel verschillende bedrijven het proberen blijft ChatGPT de meest gebruiksvriendelijke oplossing. 

Wat is ChatGPT?

In de context van generative AI is een van de meest bekende oplossingen ChatGPT, ontwikkeld door OpenAI. In de volksmond veel verward met "Chat gtp" of "chatten gpt". Deze geavanceerde AI-oplossing heeft de manier waarop we interactie hebben met technologie veranderd door het vermogen om menselijke taal niet alleen te begrijpen, maar ook actief te genereren. ChatGPT is multifunctioneel: het kan gesprekken voeren, teksten schrijven, foto's analyseren en diepgaande data-analyses uitvoeren. Het is een tool die zowel in persoonlijke als zakelijke omgevingen waardevol is.

Op persoonlijk vlak kan het helpen bij alledaagse taken zoals het schrijven van e-mails of het plannen van reizen, terwijl het in een zakelijke context gebruikt kan worden voor het creëren van content, analyseren van data en zelfs programmeren. Dit veelzijdige model heeft productiviteit en creativiteit opnieuw uitgevonden, en biedt gebruikers een breed scala aan mogelijkheden om hun doelen te bereiken.

Wat is prompt engineering? 

Prompt engineering speelt een cruciale rol in het effectief gebruiken van onder andere ChatGPT. Het houdt in dat je specifiek en doelgericht communiceert met het model door middel van goed ontworpen prompts. De prompt kan gezien worden als de vraag die je aan het large language model stelt. Het juist stellen en formuleren van de vraag (prompt) is dus essentieel om een goede output te krijgen. 

Datakwaliteit

De kern van generative AI is data, veel data. Deze modellen leren patronen en kenmerken uit de verzamelde data te herkennen en na te bootsen. De kwaliteit van de data bepaalt dus onder andere de kwaliteit van taalmodellen (LLM’s) zoals GPT-4 of Claude 3. Maar waar deze regel geldt voor large language models geldt dit natuurlijk ook voor onze eigen oplossingen en vragen die we aan ChatGPT stellen. 

Datakwaliteit is essentieel voor het succes van generative AI-projecten. Het verwijst naar de accuraatheid, betrouwbaarheid en relevantie van de gegevens die aan generatieve AI-systemen worden gevoed. Hoge datakwaliteit zorgt ervoor dat de AI betrouwbare en nauwkeurige resultaten kan leveren, terwijl slechte datakwaliteit tot misleidende uitkomsten kan leiden. Ook wel het Garbage-in Garbage-out principe genoemd. Kortom, voor optimale AI-prestaties is het cruciaal om te starten met schone, goed gestructureerde en relevante data. Een veelvoorkomend probleem is de ontwikkeling van oplossingen die gebaseerd zijn op foutieve of incomplete data. Hierom is het belangrijk om een generative AI expert in te schakelen als je zeker wilt zijn van goede output en gaat werken met gevoelige data.

Veiligheid

Data is een waardevol goed, en terecht ‘vaak’ een van de belangrijkste aspecten van het succes van een organisatie. Doordat er jarenlange ervaring, kennis en processen worden vastgelegd in deze data is het zo waardevol. Maar hoe bescherm je de data van je bedrijf en je klanten bij het gebruik van AI? Als je niet oppast met het gebruiken van tools zoals ChatGPT dan kan het zomaar gebeuren dat de AI-modellen van bedrijven zoals OpenAI en Google worden getraind op jouw waardevolle data. Maar hoe waarborg je veilige oplossingen en welke Cloudopslag kan je hiervoor gebruiken?  

Bij MSTR gebruiken we Microsoft Azure en dit zorgt ervoor dat jouw data altijd beschermd is en nooit in de verkeerde handen valt. Niet geheel onbelangrijk met de strenge AVG zoals we die in Nederland hebben. De Azure omgeving biedt dezelfde dataveiligheid die men verwacht van toepassingen zoals Outlook of Word, een standaard in het Nederlandse bedrijfsleven. Dataveiligheid is binnen de muren van Azure topprioriteit. Zo kunnen wij met MSTR waarborgen dat dataveiligheid verzekerd is voor al onze ontwikkelingen. Het biedt niet alleen een veilige haven voor jouw gegevens, maar ook de flexibiliteit om je AI-oplossingen naadloos en op maat te integreren. Bij Azure gaat het zo ver dat je de datastromen binnen Europa kan houden als je dat als bedrijf wenst. Met Azure aan de basis van AI-oplossingen kan je een veiligheidsniveau garanderen. Het gebruik van platformen zoals Microsoft Azure kan overweldigend zijn en daarom raden wij ook aan om een generative AI consultant in de schakelen als je tegen problemen aanloopt.

Generative AI oplossingen

Generative AI biedt ongekende kansen voor bedrijven van alle groottes. Het transformeert niet alleen hoe we werken maar ook hoe we denken over problemen en oplossingen. Van het automatiseren van rapporten en het direct communiceren met bedrijfsdata, tot het verbeteren van klantenservice met slimme chatbots en het inzetten van visuele AI voor beeldanalyse, de mogelijkheden zijn eindeloos.

Generative AI kan complexe processen vereenvoudigen, efficiëntie verhogen en nieuwe manieren van interactie creëren. Stel je een toekomst voor waarin je vragen direct aan je data kunt stellen, of een AI die visuele content interpreteert met precisie die de menselijke waarneming evenaart.

Conclusie

Generative AI is veel meer dan een technologische innovatie; het is een transformerende kracht die de manier waarop we werken, creëren en innoveren verandert. Wat misschien wel het meest interessant is aan generative AI, is het potentieel voor personalisatie en efficiëntie. Het kan ons helpen om sneller, nauwkeuriger en op meer gepersonaliseerde manieren te werken, waardoor we nieuwe manieren van productiviteit en creativiteit kunnen bereiken. 

Terwijl we vooruit kijken, is het duidelijk dat generative AI niet alleen een trend is, maar een integraal onderdeel van onze toekomstige samenleving. De toepassingen die we vandaag zien, zijn slechts het begin. Naarmate de technologie verbeterd, zullen de mogelijkheden alleen maar groeien, waardoor nieuwe manieren ontstaan om te innoveren, te creëren en te ontdekken. Zoals Sam Altman CEO van OpenAI zegt:

“This is the stupidest these models will ever be.”