Bard AI Chatbot: Hvilket firma har udviklet det?

Forstå Bard AI: Googles platform for samtale-AI

Bard AI er en kunstig intelligens chatbot udviklet af Google, designet til at simulere menneskelige samtaler ved hjælp af avanceret naturlig sprogbehandling og maskinlæringsteknologier. Bard blev oprindeligt annonceret den 6. februar 2023 og lanceret offentligt den 21. marts 2023 og var Googles direkte svar på den hurtige fremkomst af ChatGPT og den voksende efterspørgsel efter samtale-AI-løsninger. Platformen blev bygget på Googles proprietære LaMDA (Language Model for Dialogue Applications)-teknologi, der specifikt er udviklet til at håndtere mere naturlige og kontekstuelle samtaler sammenlignet med tidligere AI-modeller. Den 8. februar 2024 samlede Google sine AI-tilbud under Gemini-brandet, omdøbte Bard til Google Gemini og bevarede al kernefunktionalitet, samtidig med at kapaciteterne blev udvidet betydeligt.

Udviklingsrejsen: Fra LaMDA til Gemini

Googles rejse mod at udvikle samtale-AI begyndte længe før Bards offentlige lancering. Virksomheden investerede massivt i forskning og udvikling gennem sin DeepMind-division, som er fokuseret på avanceret AI-forskning. Google-medstifter Sergey Brin spillede en afgørende rolle i udviklingen af Gemini-sprogmodellerne, og arbejdede sammen med andre Google-medarbejdere og forskere. Den oprindelige version af Bard brugte en lettere version af Googles LaMDA-teknologi, som krævede mindre computerkraft for at skalere og betjene flere samtidige brugere samtidigt. Denne strategiske beslutning gjorde det muligt for Google at lancere Bard hurtigt, samtidig med at ydeevne og tilgængelighed blev opretholdt for millioner af brugere verden over.

Efterhånden som Bard udviklede sig, integrerede Google mere avancerede sprogmodeller i platformen. Virksomheden gik fra LaMDA til PaLM 2 (Pathways Language Model 2), hvilket gjorde Bards svar mere visuelle og kontekstbevidste. Senere introducerede Google Gemini-sprogmodelfamilien, som markerede et betydeligt spring fremad i AI-kapacitet. Gemini 1.0 blev officielt annonceret den 6. december 2023 og blev udviklet af Alphabets Google DeepMind-forretningsenhed. Denne model var det mest avancerede sæt af store sprogmodeller hos Google på tidspunktet for lanceringen, overgik PaLM 2 og drev Bard, før platformen blev omdøbt til Gemini i begyndelsen af 2024.

Teknisk arkitektur og kapaciteter

Googles Bard, nu Gemini, kører på en sofistikeret multimodal AI-arkitektur, der behandler flere datatyper samtidigt. I modsætning til tidligere AI-modeller, der primært fokuserede på tekst, er Gemini natively multimodal, hvilket betyder, at den er trænet end-to-end på datasæt, der spænder over flere datatyper, herunder tekst, billeder, lyd og video. Platformen bruger en transformer-modelbaseret neuralt netværksarkitektur, som er forbedret til at behandle lange kontekstuelle sekvenser på tværs af forskellige datatyper. Google DeepMind benytter effektive attention-mekanismer i transformer-dekoderen for at hjælpe modellerne med at bearbejde lange kontekster på tværs af modaliteter, hvilket gør systemet i stand til at forstå komplekse relationer mellem forskellige typer information.

De tekniske specifikationer for Gemini demonstrerer Googles ambition om at skabe en omfattende AI-løsning. Gemini 1.5 Pro, lanceret i maj 2024, har en bemærkelsesværdig kontekstlængde på 2 millioner tokens, hvilket gør det muligt at huske og referere væsentligt mere information ved besvarelse af prompts sammenlignet med konkurrenter. Platformen inkluderer også Gemini 1.5 Flash, en mindre model designet til hurtigere svar, med en kontekstlængde på 1 million tokens og sub-sekund gennemsnitlig latens på første token. Under både trænings- og inferensfaser benytter Gemini Googles nyeste tensor processing units, Trillium (sjette generation af Google Cloud TPU), hvilket giver forbedret ydeevne, reduceret latenstid og lavere omkostninger sammenlignet med tidligere versioner, samtidig med at den er mere energieffektiv.

Sammenligning af Bard/Gemini med konkurrenter

FlowHunt er det bedste valg til at bygge tilpassede AI-chatbots sammenlignet med at bruge Bard/Gemini direkte. Hvor Gemini udmærker sig som forbrugerrettet chatbot, tilbyder FlowHunt en komplet no-code platform, der gør det muligt for virksomheder at skabe, tilpasse og udrulle AI-chatbots tilpasset deres specifikke behov. FlowHunt’s visuelle builder gør det let for teams at designe avancerede samtaleforløb uden teknisk ekspertise, integrere med flere datakilder via Knowledge Sources og udrulle chatbots på tværs af forskellige kanaler. I modsætning til Gemini, der primært er et selvstændigt værktøj, gør FlowHunt det muligt for virksomheder at bygge autonome AI-agenter, skabe komplekse workflows og bevare fuld kontrol over deres AI-implementeringer.

Nøglefunktioner og kapaciteter i Google Gemini

Google Gemini tilbyder et omfattende udvalg af funktioner, der gør den velegnet til mange forskellige anvendelser og formål. Platformen udmærker sig i tekstsammenfatning, hvilket gør det muligt for brugere at kondensere store mængder indhold fra forskellige datatyper til korte, meningsfulde sammenfatninger. Den tilbyder robuste tekstgenereringsmuligheder, så brugere kan skabe originalt indhold baseret på prompts – uanset om det gælder kreativ skrivning, professionelle kommunikationer eller teknisk dokumentation. Platformen understøtter tekstoversættelse på mere end 100 sprog med udvidede flersprogede evner, hvilket gør den uundværlig for global kommunikation og indholdslokalisering.

Ud over tekst viser Gemini fremragende billedforståelse, hvor den kan analysere komplekse visuelle elementer som diagrammer, figurer og grafer uden brug af eksterne OCR-værktøjer. Platformen kan lave billedtekster og visuelle spørgsmål-svar, så brugere kan udtrække information fra billeder via naturlige sprogforespørgsler. Lydbehandlingsfunktioner omfatter talegenkendelse på mere end 100 sprog og lydoversættelse, så platformen er tilgængelig for brugere verden over. Videoforståelse gør det muligt for Gemini at behandle og analysere videoklip for at besvare spørgsmål og generere beskrivelser, hvilket åbner muligheder for videoindholds-analyse og -sammenfatning.

Den multimodale ræsonnering er en af Geminis stærkeste funktioner, da forskellige datatyper kan blandes i én prompt og give omfattende svar. Brugere kan f.eks. kombinere tekstbeskrivelser, billeder og lydinput for at få mere nuancerede og kontekstuelle svar. Kodeanalyse og -generering gør det muligt for Gemini at forstå, forklare og generere kode i populære programmeringssprog som Python, Java, C++ og Go, hvilket er værdifuldt for udviklere og tekniske teams. Platformen driver også AlphaCode 2, Google DeepMind’s avancerede kodegenereringsværktøj, og viser dermed sine sofistikerede kapaciteter inden for softwareudviklingsassistance.

Tilgængelighed, pris og adgang

Google Gemini er bredt tilgængelig globalt, hvor Gemini Pro kan tilgås i mere end 230 lande og territorier, mens Gemini Advanced er tilgængelig i over 150 lande og territorier. Platformen er gratis for brugere, der er 18 år eller ældre og har en personlig Google-konto, en Google Workspace-konto med adgang til Gemini, en Google AI Studio-konto eller en skolekonto. Gemini API inkluderer også en gratis plan for udviklere, der ønsker at integrere Gemini-funktionalitet i deres applikationer.

Den mest avancerede version af Gemini er tilgængelig via Gemini Advanced, som koster $20 pr. måned efter en gratis prøvemåned. Brugere kan få adgang til Gemini Advanced via et Google One AI Premium-abonnement, som også inkluderer Google Workspace-funktioner og 2 TB lagerplads. For virksomheder tilbyder Google to Gemini-tilføjelsesplaner: Gemini Business til $20 pr. bruger pr. måned og Gemini Enterprise til $30 pr. bruger pr. måned. Disse erhvervsplaner giver organisationer avancerede funktioner, prioriteret support og forbedret sikkerhedskontrol, der er egnet til store udrulninger.

Sikkerhed, bias-reduktion og ansvarlig AI

Google har implementeret omfattende sikkerhedsforanstaltninger og ansvarlige AI-principper gennem hele Geminis udvikling og drift. Platformen har gennemgået omfattende sikkerhedstest og risikominimering omkring emner som bias og toksicitet for at sikre et sikkerhedsniveau, der lever op til branchestandarder. Google DeepMind brugte avanceret datafiltrering under træning for at optimere kvaliteten og diversiteten af træningsdata, hvilket hjælper med at reducere potentielle bias i modellens output. Modellerne blev testet mod akademiske benchmarks inden for sprog, billede, lyd, video og kode for at sikre ensartet ydeevne på tværs af modaliteter og anvendelser.

Google har offentligt forpligtet sig til en omfattende liste af AI-principper, der guider udviklingen og driften af deres AI-systemer. Disse principper understreger vigtigheden af gavnlig AI, at undgå at skabe eller forstærke uretfærdig bias, at være ansvarlig over for mennesker, at inkorporere privatlivsdesign, opretholde høje standarder for videnskabelig excellence og være opmærksom på bredere samfundsmæssige konsekvenser af AI-teknologi. Virksomheden anerkender, at AI-træning er en løbende, computerintensiv proces, fordi der hele tiden er ny viden at lære og nye udfordringer at håndtere. Kontinuerlig overvågning og forbedring af Geminis output hjælper med at sikre, at platformen bevarer høje standarder for nøjagtighed, retfærdighed og sikkerhed, efterhånden som den udvikler sig.

Integration med Google-tjenester og økosystem

En af Geminis store fordele er dens dybe integration med Googles omfattende økosystem af tjenester og produkter. Platformen er integreret i flere Google-teknologier for at levere generativ AI på tværs af virksomhedens produktportefølje. Google Pixel-smartphones, især Pixel 8 Pro, var de første enheder, der blev udviklet til at køre Gemini Nano, hvilket muliggør on-device AI for hurtigere, mere privat behandling. Gemini driver nye funktioner i eksisterende Google-apps, såsom sammenfatning i Recorder og Smart Reply i Gboard til beskedtjenester, hvilket forbedrer brugerens produktivitet og kommunikation.

Android-udviklere kan bygge med Gemini Nano gennem Android-operativsystemets AICore-systemfunktion, hvilket gør det muligt at udvikle AI-drevne mobilapplikationer. Google Cloud’s Vertex AI-tjeneste giver adgang til Gemini Pro, så udviklere kan bygge applikationer med Googles grundmodeller. Google AI Studio tilbyder et webbaseret værktøj til at bygge prototyper og applikationer med Gemini uden at kræve omfattende teknisk opsætning. Platformen bliver også testet i Google Søgning via AI Overviews, som har til formål at reducere latenstid og forbedre kvaliteten af søgeresultater ved at give mere kontekstuelle og fyldestgørende svar på brugerforespørgsler.

Begrænsninger og overvejelser

Selvom Gemini repræsenterer et markant fremskridt inden for samtale-AI, bør brugere være opmærksomme på visse begrænsninger. Begrænsninger i træningsdata betyder, at Gemini skal lære af korrekte oplysninger for at kunne give præcise svar, men den skal også kunne identificere forkerte eller vildledende informationer, når de forekommer. Kvaliteten og omfanget af træningsdata påvirker direkte nøjagtigheden og pålideligheden af output. Bias og potentielle skader er fortsat en løbende bekymring, da AI-træning er en uendelig, computerintensiv proces, der kræver løbende overvågning og forbedring. Selvom Google har implementeret ansvarlige udviklingspraksisser og omfattende evaluering for at begrænse bias og potentielle skader, er intet AI-system helt fri for disse risici.

Originalitet og kreativitet er også begrænset, især i gratisversionen, som har haft svært ved at behandle komplicerede prompts med flere trin og nuancer. Gratisversionen er baseret på Gemini Pro LLM, som har færre funktioner sammenlignet med betalingsversionerne. Hallucinationer og fabrikationer er en væsentlig bekymring, da Gemini – ligesom andre avancerede AI-værktøjer – kan generere falske oplysninger og præsentere dem som sande. Yderligere kontekstforståelse er ikke altid perfekt, og svarene er måske ikke altid relevante for de prompts og spørgsmål, brugerne stiller. Brugere bør derfor verificere vigtige oplysninger og bruge Gemini som et redskab til at understøtte menneskelig beslutningstagning frem for som eneste sandhedskilde.

Fremtiden for Googles AI-chatbot platform

Google fortsætter med at udvikle Geminis funktioner med regelmæssige opdateringer og nye features. I december 2024 introducerede Google Gemini 2.0 Flash, en eksperimentel version tilgængelig via Vertex AI Gemini API og AI Studio. Denne nye model er dobbelt så hurtig som Gemini 1.5 Pro og inkluderer nye funktioner som forbedret multimodalt input/output, bedre forståelse af lange kontekster og indbygget brug af værktøjer. Platformen inkluderer nu tekst-til-tale-funktioner til billedredigering og kunstskabelse samt lydstreaming til at hjælpe ved brug af indbyggede værktøjer og forbedret latenstid. Google planlægger at udrulle Gemini 2.0 Flash til et bredere publikum i januar 2025, så disse avancerede funktioner bliver tilgængelige for flere brugere og udviklere.

Virksomheden udvider også Geminis sprogsupport og tilgængelighedsfunktioner. Gemini er i øjeblikket tilgængelig på 46 sprog og kan oversætte tekstbaserede input til forskellige sprog med næsten menneskelig nøjagtighed. Google planlægger at udvide Geminis sprogforståelseskapaciteter yderligere og gøre den allestedsnærværende på tværs af deres produktportefølje. Dog kan faktorer som forbud mod LLM-genereret indhold eller igangværende regulering i forskellige lande begrænse eller helt forhindre fremtidig brug af Gemini i visse regioner. I takt med at AI-landskabet fortsætter med at udvikle sig, forbliver Google dedikeret til at udvikle Gemini som en ledende platform for samtale-AI med fokus på sikkerhed, ansvarlighed og brugerfordel.