Hva er generativ AI? Eksempler og bruk

Generativ AI er overalt. Den er i innboksen din. I markedsføringen din. I koden du distribuerer.

Hva er generativ AI? I bunn og grunn er det en teknologi som lærer seg mønstre fra data og skaper nye.

Fra begynnelsen av 2025, 75% av organisasjoner sier at de bruker det regelmessig. Det er en økning på 10 prosentpoeng fra i fjor.

I 2024 trakk den inn $33,9 milliarder kroner i private investeringer, noe som er en økning på 18,7%. Og den er ikke i ferd med å avta.

Dette hjelper deg med å utforme e-poster, designe produktprototyper og skrive fullverdige markedsføringskampanjer på få minutter.

Generativ AI endrer hvordan vi tenker, bygger, selger og vokser.

Men det er en annen side av saken.

OpenAIs administrerende direktør Sam Altman advart om at det du sier til ChatGPT en dag kan bli brukt i retten.

Ja, du leste riktig.

I denne bloggen tar vi for oss alt om generativ AI. 

Du vil lære hva generativ AI vs AI er, hvordan det er annerledes og de populære generative AI-modellene fra 2025. Vi går også gjennom hvordan generativ AI fungerer, fordeler, begrensninger, bekymringer og mye mer. 

La oss dykke inn. 

---

Det viktigste å ta med seg

• Hva er generativ AI? AI-systemer som lærer mønstre fra data og skaper nytt, originalt innhold (tekst, bilder, kode, lyd).

• Hva er generativ AI vs. AI? Tradisjonell AI analyserer og forutser ut fra eksisterende data. Generativ AI skaper helt nytt innhold ut fra ledetekster

• Hva er hovedmålet med generativ AI? Å forsterke menneskelig kreativitet ved å generere originalt innhold på tvers av alle medier.

• Gjennomsnittlig gjennomstrømningsgevinst på 66%, ytelsesforbedringer på opptil 40%, potensiell økonomisk verdi på $6-8 billioner.

• Blant de ledende modellene finner vi GPT-4o for generell bruk, Claude 4 for koding, Midjourney for bilder og Sora for video

• AI-hallusinasjoner, skjevheter, miljøpåvirkning og behovet for menneskelig tilsyn er fortsatt viktige bekymringer.

---

Hvorfor alle snakker om generativ AI

ChatGPT ble lansert 30. november 2022. Den fikk 1 million brukere på bare 5 dager og nådde 100 millioner kroner månedlige brukere innen januar 2023.

Etter lanseringen har det dukket opp hundrevis (om ikke tusenvis) av generative AI-verktøy på tvers av flere bransjer.

Det har fundamentalt endret måten vi jobber på, nesten en fullstendig 180-graders endring. La oss se på noen få eksempler:

Sammenligningstabell for bransjen: Før og etter generativ AI

Industri	Før (før november 2022)	Etter (2023-25, med Gen AI-verktøy)
Programvareutvikling	Manuell koding, feilsøking og dokumentasjon for hånd	Verktøy som GitHub Copilot gjorde det mulig å fullføre oppgaver 55,8 % raskere, og utviklere sparte 30 % tid på dagligdagse oppgaver
Markedsføring og kundedrift	Innholdsproduksjon, kampanjeanalyse og kundeservice gjøres manuelt	Generativ AI automatiserer kreativt innhold (e-post, annonser), chatbots; McKinsey anslår at 75 % av Gen AI-verdien ligger i disse funksjonene
Juridisk / Kontrakter (In-house)	Advokater utarbeider og gjennomgår kontrakter manuelt eller spør eksterne rådgivere	Selskaper som Unilever bruker CoCounsel og Copilot til å spare ca. 30 minutter per kontraktsgjennomgang, noe som reduserer eksterne advokatutgifter
Bygg- og anleggsvirksomhet	Design, planlegging, vedlikeholdsprognoser og sikkerhetskontroller gjøres manuelt	Bruk av generative modeller for kontraktsforespørsler (RAG) forbedret kvaliteten med 5-9 % i bygg- og anleggsbransjen, noe som økte produktiviteten og sikkerheten

Hvis vi ser på dette fra et bredere perspektiv:

• Gjennomsnittlig gjennomstrømningsgevinst = omtrent 66%.
• Prestasjonsforbedring opp til 40%
• Økonomisk verdiskaping = $2,6-4,4 billioner årlig
• Totalt potensial = $6-8 trillioner.

Det er derfor alle prøver å forstå hva generativ AI er. Fordi det gir målbare resultater.

Hvordan det skiller seg fra tradisjonell AI

Det er avgjørende for moderne team å forstå hva som er generativ AI kontra AI.

Forskjellen mellom generativ AI og tradisjonell AI er som forskjellen mellom en detektiv og en romanforfatter. 

• Man er opplært til å analysere spor og finne ut hva som har skjedd. 
• Den andre tar en idé og skaper en helt ny verden fra bunnen av.

Tradisjonell AI ble bygget for å gjenkjenne mønstre. 

For eksempel, systemer for oppdagelse av svindel I bankene ser de på tidligere data, som for eksempel forbruksvaner, lokasjoner og transaksjonstyper, og flagger alt som ikke passer inn.

Det er ikke å finne opp noe nytt, det er bare å oppdage uregelmessigheter.

Andre eksempler er:

• Spamfiltre som klassifiserer e-post basert på kjente mønstre.
• Anbefalingsmotorer som Netflix eller Spotify, som foreslår innhold basert på din tidligere atferd.
• Chatboter som følger beslutningstrær for å gi forhåndsdefinerte svar.

Alle disse bruker prediktiv AI, noe som betyr at de tar historiske data, bruker regler eller statistiske modeller og gir et sannsynlig resultat. Målet er effektivitet, ikke kreativitet.

På den annen side.., Generativ AI genererer noe nytt som aldri har eksistert før. 

For eksempel, du gir AI-chat en ledetekst som "Skriv en godnatthistorie om en flygende brødrister", og den skriver en.

Du ber om en logo basert på merkevarens vibe, og den blir designet.

La oss se forskjellen side om side:

Aspekt	Tradisjonell (prediktiv) AI	Generativ AI
Formål	Gjenkjenne, klassifisere, forutsi	Skape, generere, forestille seg
Inndata	Historiske eller strukturerte data	Naturlig språk eller bilder
Produksjon	Poeng, kategorier, spådommer	Tekst, bilder, kode, lyd, video
Eksempel	Svindelvarsler, anbefalingssystemer, spamfiltre	ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot
Prosess	Følger innlærte regler fra eksisterende data	Lærer mønstre for å generere nye resultater

Hvis vi forenkler begge AI-typene, betyr det at:

• Tradisjonell AI hjelper Netflix med å avgjøre hva du kanskje vil se på.
• Generativ AI kan hjelpe Netflix med å skrive en helt ny episode basert på dine preferanser.

Definisjon av generativ AI

Generativ AI refererer til systemer som lærer mønstre fra data og deretter genererer nytt, originalt innhold, enten det er tekst, bilder, lyd, video eller kode. 

For eksempel, Dette bildet er skapt av Sora AI og har aldri blitt generert før. Det er et helt originalt bilde og konsept.

La oss forklare det enkelt...

Disse generative AI-systemene er bygget på probabilistiske modeller.

Det betyr at de forutser hva som kommer til å skje basert på innlærte mønstre, i stedet for å følge et strengt sett med regler. 

Det er dette som gjør det mulig for verktøy som ChatGPT eller Midjourney for å skape helt nytt innhold fra bunnen av. 

Slik fungerer det i prinsippet:

• Trinn 1: Modeller som (ChatGPT eller AI Essay Writer) er trent på massive datasett som lærebøker, kodebaser, lydklipp og kunstverk.
  
• Trinn 2: Den lærer seg mønstre i disse dataene, for eksempel struktur, tone, flyt og hensikt.
  
• Trinn 3: Når du blir bedt om det, bruker den disse mønstrene til å generere nye utdata som føles originale.

Det er den viktigste forskjellen:

• Generativ AI produserer nye resultater.

• Mens diskriminative modeller bare klassifiserer eller merker (f.eks. "dette er spam"), komponerer generative modeller f.eks. nye e-poster, nye bilder, nye kodelinjer, nye stemmer og til og med nye sanger.

Hovedmålet med generativ AI blir tydelig her: å forsterke menneskelig kreativitet ved å generere originalt innhold på tvers av alle medier, enten det er tekst, bilder, kode eller lyd

Populære generative AI-modeller

For å forstå hva generativ ai er, må man kjenne til de ledende verktøyene som vil omforme bransjene i 2025. 

Generativ AI spenner over modaliteter som tekst, bilde, lyd, video og kode.

Hver kategori har nå ledende og nye aktører:

Tekst og kode

• GPT-4o (OpenAI): Rask, intuitiv og universell
• Claude 4 (antropisk): Kjent for sin resonnering og nøyaktighet i kodingen
• Gemini 2.5 Pro (Google): Multimodal styrke på tvers av tale, bilder og video
• LLaMA 3.3 (Meta): Alternativet med åpen kildekode vinner terreng
• Phi-4 (Microsoft): Lett, men effektiv for utdanning og læring
• Grok 4 (xAI): Plassert for uformelle og sosiale interaksjoner
• DeepSeek: Oppmerksomhet for matte- og FoU-applikasjoner

Bilde

• Midtveis i reisen: Stilisert og kunstnerisk bildegenerering
• DALL-E 3 (OpenAI): Integrert med ChatGPT for sømløs oppretting av bilder
• Ideogram AI: Fokus på typografi og designelementer

Lyd

• Suno: Realistisk, AI-generert musikk i flere sjangre
• Udio: Flott for stemmelagte spor og lyd i podcast-stil

Video

• Sora (OpenAI): Frontløperen innen AI-videogenerering, som gjør tekstmeldinger om til filmklipp

Hvordan generativ AI fungerer

I bunn og grunn handler generativ AI om mønsterprediksjon.

Disse modellene "vet" ikke på samme måte som mennesker gjør, de fungerer ved å beregne det mest sannsynlige neste ordet, notatet, pikselet eller kodetegnet basert på hva de har sett før.

• Store språkmodeller (LLM) som GPT

LLM-er som GPT-4.5 fungerer ved å bryte ned menneskelig språk i bittesmå biter som kalles symboler. 

Disse symbolene kan være ord, deler av ord eller til og med tegnsettingstegn. Når de er tokenisert, begynner modellen å gjenkjenne mønstre og relasjoner mellom dem.

LLM-er drives av en bestemt type dyp læringsarkitektur som kalles en Transformator. Dette gjør at de kan "ta hensyn" til konteksten. For eksempel:

• Den forstår at ordet "bank" betyr noe annet i "elvebredd" enn i "penger i banken".

Intelligensen til disse modellene skaleres med størrelsen. 

En modell med milliarder (eller til og med billioner) av parametere kan komme med mer nyanserte spådommer. Parametere er de interne innstillingene som modellen justerer under trening. 

For eksempel:

• GPT-4.5 har betydelig flere parametere og kontekstuell dybde enn eldre modeller som GPT-3, slik at den kan skrive med en tone, struktur og logikk som ofte er umulig å skille fra et menneskes.
  
• Opplæring på store datasett

Så hvor kommer alt dette fra? "kunnskap" kommer fra?

LLM-er og andre generative modeller trenes opp på terabytes med ulike data.

Det betyr at alt fra bøker og artikler til kodelagre, Reddit-tråder, akademiske tidsskrifter og til og med brukerhåndbøker. 

Jo bredere og mer varierte opplæringsdataene er, desto mer allsidig og sammenhengende blir modellen.

Men mer er ikke alltid bedre. Data av dårlig kvalitet fører til dårlig kvalitet på resultatene. Derfor er datakuratering nøkkelen. 

Viktig merknad: Noen modeller blir kritisert for å skrape innhold uten tillatelse. Dette reiser etiske og personvernmessige spørsmål, særlig når opphavsrettsbeskyttede eller sensitive data brukes.

Etter hvert som disse datasettene vokser, ser vi fremveksten av nye evner. Dette er ferdigheter som modellen ikke eksplisitt er trent på, men som ser ut til å utvikle seg, som å løse logiske gåter eller skrive dikt.

• Finjustering og rask prosjektering

Basismodellene er opplært bredt, så de må finjusteres for å bli mer spesifikke.

For å oppnå finjusteringen trener utviklerne modellen på nisjedata, for eksempel juridiske dokumenter eller medisinske notater, slik at den fungerer godt i det aktuelle domenet.

For brukerne er det kraftigste verktøyet rask prosjektering. 

Eksempel på rask prosjektering: 

• Dårlig ledetekst: Skriv om markedsføring.
  
• Optimalisert ledetekst: Skriv et blogginnlegg på tre avsnitt som introduserer influencer-markedsføring for småbedriftseiere, i en uformell tone og med eksempler fra den virkelige verden.

Jo mer spesifikk og omfattende du er med inndataene (instruksjonene), desto mer nøyaktig og ønskelig resultat vil du sannsynligvis få. 

• Utganger: Tekst, bilder, lyd, kode

Det som kalles generativ AI, omfatter nå nesten alle innholdsmedier:

• Tekst → blogginnlegg, annonsetekster, sosiale tekster (GPT-4.5, Claude 4, AI Chat)
• Bilder → reklamer, illustrasjoner (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
• Lyd → musikkspor, lydeffekter (Suno, Udio)
• Kode → hele funksjoner, feilrettinger, logiske trær (GitHub Copilot, GPT-4o)

I 2025, multimodale modeller som OpenAIs o1 og Gemini 2.5 Pro, kan håndtere tale, video, bilde og tekst på én gang. 

Vanlige eksempler på generative AI-verktøy

Her er en oversikt over de mest innflytelsesrike verktøyene i 2025, som viser hva generativ AI er i stand til:

Kategori	Verktøy	Brukssak	Anbefaling
Skriving og innholdsproduksjon	- ChatGPT- Claude- AI Essay Writer– AI SEO-skribent	- Blogginnlegg, annonsetekster, essays - SEO-innhold - Forbedring av tone og flyt	Kombiner AI Essay Writer og AI SEO Writer for en komplett arbeidsflyt for skriving
Generering av bilder	- DALL-E - Midtveisreise - Stabil diffusjon	Visuelt materiale for annonser, redaksjonell design, produktmodeller	Ideell for designere, markedsførere og kreative
Generering av kode	- GitHub Copilot- Markør- Replit	Kodegenerering, feilsøking, full-stack stillasbygging	Anbefales på det sterkeste for utviklere og tekniske team
Lyd og bilde	- Suno- RunwayML- NotebookLM (Google)	Musikk, videoredigering, podkast/manusgenerering	Brukes til kreative produksjonsrørledninger
Spesialiserte verktøy	– AI Humanizer	Foredler robottekst til menneskelignende skrift	Viktig for å forbedre den naturlige tonen i AI-generert innhold

Fordeler med generativ AI

Slik forvandler generativ AI det kreative og produktive landskapet:

1. Det sparer tid på innholdsproduksjon. Markedsførere kan øke produksjonen 10 ganger og samtidig redusere skrivetiden med opptil 70%.

2. Det reduserer de kreative kostnadene. Det kan være dyrt å ansette skribenter, designere eller redaktører. Generativ AI erstatter repetitivt kreativt arbeid med rask og rimelig generering. 

3. Det øker kvaliteten og kvantiteten på produksjonen. Når du har fått det første utkastet, kan du finjustere tonen og formatet slik at det blir av høy kvalitet og høy frekvens.

4. Du trenger ikke lenger å være en profesjonell skribent, designer eller koder. Hvem som helst kan lage polerte, profesjonelle ressurser. 

5. Det øker produktiviteten og den kreative flyten. Generativ AI er en ubarmhjertig idémyldringspartner. Den hjelper deg med å komme ut av fastlåste situasjoner og finne nye retninger.

6. Det gir kreativ assistanse døgnet rundt. Den er klar når som helst du trenger innhold, inspirasjon eller problemløsning.

Begrensninger og bekymringer

1. Problemer med hallusinasjoner

AI "hallusinasjon" betyr at man trygt genererer innhold som er fullstendig usant.

For eksempel: En Reddit-bruker spurte ChatGPT om homocystein og osteoporose, og den siterte en ikke-eksisterende tidsskriftartikkel (PMID: 29033404), som faktisk beskrev flammehemmende kjeledresser.

2. Etiske bekymringer: Partiskhet, plagiat, feilinformasjon

For eksempel: 

• A ansiktsgjenkjenningssystem var betydelig mer nøyaktig på lyshudede menn enn på mørkhudede personer, noe som gjenspeiler underrepresentasjon i treningsdataene. 

• A BBC-revisjon fant at chatboter som ChatGPT, Perplexity, Copilot og Gemini regelmessig feilaktig gjengir politiske fakta, feilsiterer offentlige personer og gir en feilaktig fremstilling av nyhetskonteksten i over halvparten av sine svar om aktuelle saker.

3. Utfordringer med deteksjon

Ettersom AI-innhold blir stadig vanskeligere å skille fra menneskeskapt innhold, blir det stadig viktigere å oppdage det, spesielt i akademiske, juridiske eller journalistiske sammenhenger. Du kan bruke to verktøy i dette tilfellet: 

• Plagiatkontroll med kunstig intelligens identifiserer gjenbrukt eller lånt tekst.

• AI-detektor og humanizer flagger AI-generert innhold og skriver det deretter i en menneskelig tone og stil. 

4. Overdreven tillit og behov for menneskelig dømmekraft

Hvis man utelukkende baserer seg på kunstig intelligens uten redaksjonelt tilsyn, kan det føre til faktafeil, etiske feiltrinn eller en innholdstone som ikke samsvarer med merkevaren.

AI mangler ekte forståelse, og derfor er det fortsatt viktig med menneskelig vurdering. 

5. Inkonsekvent kvalitet og iterasjonstretthet

Kvaliteten på utdataene varierer avhengig av ledetekst, kontekst og modelltype. Selv ekspertbrukere må gjenta instruksjonene flere ganger for å få brukbare resultater, spesielt når nyanser eller nøyaktighet er viktig.

Dette gir skjulte tidskostnader til tross for AI-hastigheten. 

6. Miljøpåvirkning

For eksempel: 

• Trening av en enkelt NLP-modell kan gi over 600 000 pund CO₂ noe som tilsvarer en bils levetid eller hundrevis av transkontinentale flyreiser.
  
• GPT-3 forbrukes angivelig ~700 000 liter vann under opplæring. Hver 10-50 svarforespørsler bruker omtrent 0,5 liter til kjøling av maskinvaren.
  
• Deloitte rapporterer at innen 2030 vil strømforbruket fra AI kan øke 24 gangerog generative modeller kan bruke opptil 4600 ganger mer energi enn tradisjonelle AI-systemer. 

Jobb smartere - analyser og forbedre innholdet ditt med bare ett klikk nedenfor.

Vanlige spørsmål om generativ AI

Avsluttende tanker

Vi står ved et veiskille nå. Generativ kunstig intelligens endrer hvordan vi tenker om selve kreativiteten.

Tenk på det...

For første gang i menneskehetens historie har vi maskiner som ikke bare beregner eller kategoriserer, men som faktisk skaper.

De skriver historier som får oss til å le.
Design logoer som fanger essensen av merkevaren.
Kodeløsninger på problemer vi ikke engang har formulert ennå.

Hva betyr dette for menneskets kreativitet?
Svaret avhenger helt og holdent av hvordan vi velger å bruke disse verktøyene.

Spørsmålet er ikke om generativ AI vil endre bransjen din - for det har den allerede gjort.

Spørsmålet er om du vil være deltaker eller tilskuer i det som kommer.

Bruk verktøy som Undetectable AIs AI Plagiatkontroll, AI-detektor og humanizer, AI Essay Writer, AI SEO-skribent, og AI-chat for å ligge i forkant - på en etisk, intelligent og kreativ måte.

Prøv Ikke påvisbar AI nå og skape innhold som er modig, menneskelig og fremtidsrettet.