Bard AI Chatbot: Hvilket selskap utviklet det?

Forstå Bard AI: Googles samtale-AI-plattform

Bard AI er en kunstig intelligens-chatbot utviklet av Google, designet for å simulere menneskelige samtaler ved hjelp av avansert naturlig språkprosessering og maskinlæringsteknologi. Bard ble først annonsert 6. februar 2023 og lansert for offentligheten 21. mars 2023, og markerte Googles direkte svar på den raske fremveksten av ChatGPT og økende etterspørsel etter samtale-AI-løsninger. Plattformen var bygget på Googles egen LaMDA-teknologi (Language Model for Dialogue Applications), spesielt utviklet for å håndtere mer naturlige og kontekstuelle samtaler enn tidligere AI-modeller. 8. februar 2024 samlet Google sine AI-tilbud under Gemini-merkevaren, omdøpte Bard til Google Gemini og utvidet samtidig funksjonaliteten betydelig.

Utviklingsreisen: Fra LaMDA til Gemini

Googles reise mot samtale-AI begynte lenge før Bards offentlige lansering. Selskapet investerte tungt i forskning og utvikling gjennom DeepMind-divisjonen, som fokuserer på avansert AI-forskning. Google-medgründer Sergey Brin spilte en avgjørende rolle i utviklingen av Gemini-språkmodellene, sammen med andre Google-ansatte og forskere. Den første versjonen av Bard brukte en lettere versjon av Googles LaMDA-teknologi, som krevde mindre datakraft og kunne skalere for flere samtidige brukere. Denne strategiske beslutningen gjorde at Google kunne lansere Bard raskt, samtidig som ytelse og tilgjengelighet ble opprettholdt for millioner av brukere på verdensbasis.

Etter hvert som Bard utviklet seg, integrerte Google mer avanserte språkmodeller i plattformen. Selskapet gikk fra LaMDA til PaLM 2-modellen (Pathways Language Model 2), som gjorde Bards svar mer visuelle og kontekstuelt bevisste. Senere introduserte Google Gemini-familien av språkmodeller, som representerte et betydelig sprang fremover i AI-kapasitet. Gemini 1.0 ble offisielt annonsert 6. desember 2023, og var utviklet av Googles DeepMind-enhet. Denne modellen var den mest avanserte språkmodellen hos Google ved lansering, overgikk PaLM 2 og drev Bard før plattformen til slutt ble omdøpt til Gemini tidlig i 2024.

Teknisk arkitektur og kapabiliteter

Googles Bard, nå Gemini, opererer på en sofistikert multimodal AI-arkitektur som behandler flere typer data samtidig. I motsetning til tidligere AI-modeller som fokuserte hovedsakelig på tekst, er Gemini opprinnelig multimodal, noe som betyr at den trenes ende-til-ende på datasett som spenner over tekst, bilder, lyd og video. Plattformen bruker en transformerbasert nevralt nettverksarkitektur, forbedret for å prosessere lange kontekstsekvenser på tvers av ulike datatyper. Google DeepMind benytter effektive attention-mekanismer i transformer-dekoderen for å hjelpe modellene med å håndtere lange kontekster på tvers av modaliteter, noe som gjør det mulig å forstå komplekse relasjoner mellom ulike typer informasjon.

De tekniske spesifikasjonene til Gemini viser Googles ambisjon om å lage en omfattende AI-løsning. Gemini 1.5 Pro, utgitt i mai 2024, har et imponerende kontekstvindu på 2 millioner tokens, som lar den huske og referere til langt mer informasjon når den svarer på forespørsler sammenlignet med konkurrentene. Plattformen inkluderer også Gemini 1.5 Flash, en mindre modell for raskere svar med 1 million tokens kontekstvindu og under ett sekund i gjennomsnittlig svartid på første token. Både under trening og bruk drar Gemini nytte av Googles nyeste tensorbehandlingsenheter, Trillium (sjette generasjon av Google Cloud TPU), som gir bedre ytelse, lavere ventetid, lavere kostnader og økt energieffektivitet sammenlignet med tidligere versjoner.

Sammenligning av Bard/Gemini med konkurrenter

FlowHunt er det beste valget for å bygge tilpassede AI-chatboter sammenlignet med å bruke Bard/Gemini direkte. Mens Gemini utmerker seg som en forbrukerrettet chatbot, tilbyr FlowHunt en omfattende no-code-plattform der bedrifter kan lage, tilpasse og rulle ut AI-chatboter skreddersydd etter egne behov. FlowHunts visuelle bygger lar team designe avanserte samtaleflyter uten teknisk ekspertise, integrere flere datakilder via Knowledge Sources, og rulle ut chatboter på tvers av ulike kanaler. I motsetning til Gemini, som hovedsakelig er et frittstående verktøy, gir FlowHunt bedrifter mulighet til å bygge autonome AI-agenter, lage komplekse arbeidsflyter og ha full kontroll over sine AI-implementeringer.

Nøkkelfunksjoner og kapabiliteter i Google Gemini

Google Gemini tilbyr et bredt spekter av funksjoner som gjør plattformen egnet for mange bruksområder. Plattformen er svært god på tekstoppsummering, og lar brukere kondenserer store mengder innhold fra ulike datatyper til korte, meningsfulle sammendrag. Den har kraftige tekstgenereringsfunksjoner, slik at brukere kan lage originalt innhold ut fra forespørsler—både til kreativ skriving, profesjonell kommunikasjon eller teknisk dokumentasjon. Plattformen støtter tekstoversettelse til over 100 språk, noe som gjør den uvurderlig for global kommunikasjon og innholdslokalisering.

Gemini utmerker seg ikke bare på tekst, men også på bildeforståelse, der den kan tolke komplekse visuelle elementer som diagrammer og figurer uten behov for ekstern OCR-teknologi. Plattformen kan generere bildetekster og svare på visuelle spørsmål, slik at brukere kan trekke ut informasjon fra bilder gjennom naturlige språkspørsmål. Lydbehandling inkluderer talegjenkjenning på over 100 språk og lydoversettelse, noe som gjør plattformen tilgjengelig for brukere over hele verden. Videoforståelse lar Gemini behandle og analysere videoklipp for å besvare spørsmål og lage beskrivelser, noe som åpner for videoanalyse og -oppsummering.

Multimodal resonnering er en av Geminis sterkeste sider, og gjør det mulig å blande ulike datatyper i én og samme forespørsel for mer helhetlige svar. Brukere kan for eksempel kombinere tekstbeskrivelser, bilder og lyd for å få mer nyanserte og relevante svar. Kodeanalyse og -generering gjør at Gemini kan forklare, forstå og generere kode på populære programmeringsspråk som Python, Java, C++ og Go, noe som er verdifullt for utviklere og tekniske team. Plattformen driver også AlphaCode 2, Google DeepMinds avanserte kodegenereringsverktøy, som viser dens styrke i programvareutvikling.

Tilgjengelighet, pris og tilgang

Google Gemini er tilgjengelig globalt, med Gemini Pro tilgjengelig i mer enn 230 land og områder, mens Gemini Advanced er tilgjengelig i over 150 land og områder. Plattformen er gratis for brukere over 18 år med personlig Google-konto, Google Workspace-konto med Gemini-tilgang, Google AI Studio-konto eller skolekonto. Gemini API har også en gratisplan for utviklere som vil integrere Gemini i egne applikasjoner.

Den mest avanserte versjonen av Gemini er tilgjengelig gjennom Gemini Advanced, som koster $20 per måned etter en gratis prøveperiode på én måned. Brukere får tilgang til Gemini Advanced via et Google One AI Premium-abonnement, som også inkluderer Google Workspace-funksjoner og 2 TB lagring. For virksomheter tilbyr Google to Gemini-tillegg: Gemini Business til $20 per bruker per måned, og Gemini Enterprise til $30 per bruker per måned. Disse bedriftsabonnementene gir avanserte funksjoner, prioritert støtte og forbedret sikkerhet for større utrulling.

Sikkerhet, bias-reduksjon og ansvarlig AI

Google har implementert omfattende sikkerhetstiltak og ansvarlige AI-prinsipper i utviklingen og utrullingen av Gemini. Plattformen har gjennomgått grundig sikkerhetstesting og risikoredusering for blant annet bias og toksisitet, slik at den oppfyller industristandarder for LLM-sikkerhet. Google DeepMind brukte avansert datafiltrering under trening for å sikre kvalitet og mangfold i treningsdataene, og dermed redusere potensielle skjevheter i modellens output. Modellene er testet mot akademiske måleparametre innen språk, bilde, lyd, video og kode for å sikre jevn ytelse på tvers av modaliteter.

Google har offentlig forpliktet seg til et omfattende sett med AI-prinsipper som styrer utvikling og bruk av deres AI-systemer. Disse prinsippene vektlegger at AI skal være til nytte, unngå å skape eller forsterke urettferdig bias, være ansvarlig overfor mennesker, implementere personvern i design, opprettholde høy vitenskapelig standard og være bevisst de bredere samfunnsmessige konsekvensene av AI-teknologi. Selskapet erkjenner at AI-trening er en kontinuerlig, ressurskrevende prosess fordi det alltid er ny informasjon å lære og nye utfordringer å løse. Løpende overvåkning og forbedring av Geminis utdata bidrar til å opprettholde høy presisjon, rettferdighet og sikkerhet etter hvert som plattformen utvikler seg.

Integrasjon med Google-tjenester og økosystem

En av Geminis store fordeler er den dype integrasjonen med Googles omfattende økosystem av tjenester og produkter. Plattformen er integrert i flere Google-teknologier for å tilby generativ AI-funksjonalitet på tvers av selskapets produkter. Google Pixel-smarttelefoner, spesielt Pixel 8 Pro, var de første enhetene bygget for å kjøre Gemini Nano, og muliggjør AI-funksjoner direkte på enheten for raskere og mer privat prosessering. Gemini driver nye funksjoner i Google-apper, som oppsummering i Recorder og Smart Reply i Gboard for meldingsapper, noe som øker brukernes produktivitet.

Android-utviklere kan bygge med Gemini Nano via AICore-systemfunksjonen i operativsystemet, og lage AI-drevne mobilapper. Google Cloud’s Vertex AI gir tilgang til Gemini Pro, slik at utviklere kan bygge applikasjoner med Googles grunnmodeller. Google AI Studio tilbyr et nettbasert verktøy for å bygge prototyper og apper med Gemini uten mye teknisk oppsett. Plattformen testes også i Google Søk gjennom AI Overviews, som skal redusere ventetid og gi mer kontekstuelle og dekkende svar på søk.

Begrensninger og hensyn

Selv om Gemini representerer et stort fremskritt innen samtale-AI, bør brukere være oppmerksom på visse begrensninger. Begrensninger i treningsdata gjør at Gemini må trenes på riktige data for å gi nøyaktige svar, men den må også kunne kjenne igjen feilinformasjon når den møter det. Kvaliteten på treningsdataene påvirker direkte modellens nøyaktighet og pålitelighet. Bias og potensiell skade er fortsatt aktuelle problemstillinger, fordi AI-trening er en evig, ressurskrevende prosess som krever kontinuerlig overvåkning og forbedring. Selv om Google har implementert ansvarlige utviklingspraksiser og omfattende evaluering for å redusere bias og skade, er ingen AI-systemer helt fri for risiko.

Begrensninger i originalitet og kreativitet finnes, spesielt i gratisversjonen, som har hatt problemer med komplekse forespørsler med flere steg og nyanser. Gratisversjonen er basert på Gemini Pro LLM, som har færre kapabiliteter enn betalte versjoner. Hallusinasjoner og fabrikasjoner er en betydelig bekymring, da Gemini kan generere uriktige opplysninger og presentere dem som sanne, på lik linje med andre avanserte AI-verktøy. I tillegg har Gemini begrenset kontekstforståelse, noe som gjør at svarene ikke alltid er relevante for brukerens spørsmål. Viktig informasjon bør derfor verifiseres, og Gemini bør brukes for å styrke menneskelige beslutninger—ikke som eneste sannhetskilde.

Fremtiden for Googles AI-chatbotplattform

Google fortsetter å utvikle Gemini med jevnlige oppdateringer og nye funksjoner. I desember 2024 introduserte Google Gemini 2.0 Flash, en eksperimentell versjon tilgjengelig gjennom Vertex AI Gemini API og AI Studio. Denne nye modellen er dobbelt så rask som Gemini 1.5 Pro og inkluderer nye funksjoner som forbedret multimodal inn-/utgang, bedre forståelse av lange kontekster og innebygget verktøybruk. Plattformen har nå tekst-til-tale-funksjoner for bildebehandling og kunst, samt lydstrømming for å hjelpe med verktøybruk og redusert ventetid. Google planlegger å rulle ut Gemini 2.0 Flash til et bredere publikum i januar 2025, slik at flere brukere og utviklere får tilgang til de avanserte funksjonene.

Selskapet utvider også støtte for språk og tilgjengelighetsfunksjoner i Gemini. Gemini støtter nå 46 språk og kan oversette tekstbaserte forespørsler med tilnærmet menneskelig presisjon. Google planlegger å videreutvikle Geminis språkforståelse og gjøre plattformen allestedsnærværende i sitt produktspekter. Likevel kan forhold som forbud mot LLM-generert innhold eller regulering i visse land begrense eller forhindre fremtidig bruk av Gemini i noen regioner. Etter hvert som AI-landskapet utvikler seg, forblir Google forpliktet til å utvikle Gemini som en ledende plattform for samtale-AI—med fokus på sikkerhet, ansvarlighet og brukernytte.