Generatieve AI Trends: Welke veranderingen komen eraan?!

De technologische wereld is constant in beweging, en de verschuiving van traditionele Kunstmatige Intelligentie (AI) naar generatieve AI is een ware revolutie. Generatieve AI, een subcategorie van AI, is niet langer een toekomstdroom, maar een realiteit die onze manier van leven en werken transformeert. Deze overgang brengt een golf van nieuwe trends en veranderingen met zich mee die we de komende jaren zullen moeten navigeren. Laten we dieper duiken in deze trends en hun impact op diverse sectoren en beroepen analyseren, inclusief praktische voorbeelden.

Trend 1: Van ML Engineering naar AI Engineering

Nog geen vijf jaar geleden bouwden we applicaties met behulp van machine learning-modellen (ML engineering). Dit complexe proces omvatte dataverzameling, feature engineering, modeltraining en evaluatie, en vereiste expertise in statistiek, wiskunde en programmeren. Projecten waren iteratief, met continue aanpassingen voor optimale modelnauwkeurigheid. Bedrijven investeerden in teams van data scientists en machine learning engineers.

Nu bouwen we in rap tempo applicaties met grote taalmodellen (AI engineering). Deze verschuiving van handmatige feature engineering naar het gebruik van vooraf getrainde modellen en promptoptimalisatie verandert de manier waarop we AI ontwikkelen. LLM’s zoals GPT-3 kunnen diverse taken uitvoeren met minimale training, zoals tekst genereren, vertalen en vragen beantwoorden. Dit opent deuren voor applicaties die verder gaan dan traditionele machine learning.

De mogelijkheden van generatieve AI zijn enorm, van geavanceerde chatbots tot tools voor contentcreatie. Het gaat verder dan automatisering; het stimuleert creativiteit en innovatie. Hoewel het even kan duren voordat we de volledige potentie van generatieve AI benutten, belooft de toekomst baanbrekende toepassingen die onze wereld zullen veranderen.

Trend 2: Van Prompt Engineering naar LLM’s die Prompts Genereren

De interactie tussen mens en LLM vereiste prompt engineering, het ontwerpen en optimaliseren van input prompts voor de gewenste output. Dit vereiste diepgaande kennis van het model en de vaardigheid om duidelijke instructies te formuleren. De kwaliteit van de prompt bepaalde de kwaliteit van de antwoorden. Goede prompts leidden tot accurate antwoorden, terwijl slechte prompts onsamenhangende output opleverden.

Nu LLM’s zelf prompts genereren op basis van gebruikersintenties, neemt de behoefte aan gespecialiseerde prompt engineering af. Deze automatisering maakt AI-interactie steeds toegankelijker. De snelle ontwikkeling van deze technologie suggereert een toekomst waarin AI-interactie nog verder geautomatiseerd wordt.

Trend 3: Van CPU naar CPU + GPU

Vroeger keken we bij de aankoop van een computer niet naar GPU en VRAM. De GPU (Graphics Processing Unit) verwerkt visuele informatie, en VRAM (Video Random Access Memory) slaat data op die de GPU nodig heeft. De CPU (Central Processing Unit) was de belangrijkste processor voor algemene taken.

Tegenwoordig is een systeem met minder dan 8GB VRAM ondenkbaar, vooral met de opkomst van AI en deep learning. GPU’s zijn essentieel voor de parallelle verwerking van grote datasets die nodig zijn voor deep learning-modellen. VRAM is cruciaal voor het opslaan van modelparameters en berekeningen. De mogelijkheid om deep learning-modellen lokaal te draaien (deepseeks) is belangrijk voor snelle experimenten en ontwikkeling, en biedt voordelen op het gebied van privacy en veiligheid.

Trend 4: Van Zoeken naar Zoeken met LLM’s

Traditionele zoekmachines indexeren en ranken websites op relevantie. Algoritmes analyseren webpagina’s om de meest relevante resultaten te tonen. LLM’s bieden een andere aanpak: ze begrijpen de context van een vraag en genereren specifieke antwoorden, vaak in de vorm van een samenvatting gebaseerd op diverse bronnen, in plaats van een lijst met links.

AI-gedreven zoekmachines zoals Perplexity gebruiken LLM’s voor een meer conversationele en informatieve zoekervaring. Deze verschuiving naar LLM-gestuurde zoekmachines heeft het potentieel om de manier waarop we informatie zoeken en gebruiken te revolutioneren.

Trend 5: Van Banen naar Banen met Generatieve AI

Generatieve AI transformeert de arbeidsmarkt. Bedrijven zoeken professionals met expertise in generatieve AI-technologieën. Vacatures vereisen vaardigheden in AI engineering, data science, prompt engineering en machine learning. Deze vraag stijgt door het potentieel van generatieve AI om taken te automatiseren, workflows te verbeteren en innovatie te stimuleren. Bedrijven die generatieve AI omarmen, verkrijgen een concurrentievoordeel.

Trend 6: Van Traditionele ML Modellen naar LLM’s

LLM’s overtreffen traditionele machine learning-modellen in veel toepassingen. Ze leren van grote hoeveelheden ongestructureerde data, zijn flexibel in taakuitvoering en begrijpen en genereren menselijke taal. Deze voordelen leiden tot een verschuiving naar LLM’s in sectoren zoals natuurlijke taalverwerking, contentcreatie en klantenservice. Hoewel traditionele modellen nog steeds relevant zijn, bieden LLM’s een krachtig alternatief.

Trend 7: Van RNN naar Transformers met Aandacht

Recurrent Neural Networks (RNN’s) waren de standaard voor natuurlijke taalverwerking. RNN’s verwerken sequentiële data door een interne staat bij te houden met informatie over eerdere inputs. Transformers met aandachtsmechanismen presteren echter beter. Aandacht laat het model focussen op relevante delen van de input, waardoor langere afhankelijkheden worden vastgelegd en parallelle training mogelijk is.

Trend 8: Van Developer naar Citizen Developer

LLM’s hebben geleid tot AI-pair programming tools die niet-technische gebruikers (citizen developers) in staat stellen te coderen. Low-code/no-code platforms met visuele interfaces en kant-en-klare componenten stellen zakelijke gebruikers in staat applicaties te bouwen zonder codeerkennis. AI-pair programming tools versterken dit door real-time code suggesties, automatische code voltooiing en foutdetectie te bieden.

Trend 9: Van Coderen naar Coderen met LLM’s

LLM’s vormen het brein achter AI-pair programming tools. Ze integreren met code-editors en bieden real-time ondersteuning. Door code te analyseren, geven ze suggesties voor code voltooiing, foutdetectie en het genereren van code snippets. LLM’s begrijpen en genereren menselijke taal, waardoor ze code kunnen genereren op basis van natuurlijke taalbeschrijvingen, wat coderen vereenvoudigt.

Trend 10: Van Manager naar Tech Manager

AI vereist technisch onderlegde managers die AI-technologieën begrijpen en hun teams kunnen leiden in het gebruik ervan. LLM’s bieden toegang tot informatie en training over AI, en geven real-time feedback en suggesties voor AI-projecten.

Trend 11: Van Dom naar Intelligent (of omgekeerd?)

AI is een hulpmiddel om ons slimmer en productiever te maken, niet om ons te vervangen. We moeten AI omarmen en leren hoe we het effectief kunnen gebruiken.

Trend 12: Van Trainingsdata naar Gebrek aan Trainingsdata

Trainingsdata is essentieel voor AI-modellen. De kwaliteit en kwantiteit ervan beïnvloeden de prestaties en betrouwbaarheid. Generatieve AI verhoogt de vraag naar trainingsdata exponentieel. Beperkingen van contenteigenaren maken het echter lastiger om aan hoogwaardige trainingsdata te komen, wat de ontwikkeling van toekomstige LLM’s kan belemmeren.

Overige Trends (zonder verdere uitleg):

• Trend 13: T naar V naar Kam-vormige Skillset.
• Trend 14: Salaris naar Overdreven Salaris.
• Trend 15: India in AI Engineering naar India in Foundation Models.
• Trend 16: Regelgevende Behoeften naar Dringende Regelgevende Behoeften.
• Trend 17: Elektriciteitsverbruik naar Zwaar Elektriciteitsverbruik.
• Trend 18: Kern naar AI Cursussen in Academics.
• Trend 19: Gebrek aan AI Talent naar Ernstig Gebrek aan Gen AI Talent.
• Trend 20: Door Mensen gegenereerde Content Online naar LLM-gegenereerde Content Online.
• Trend 21: Python als een Programmeertaal naar Engels als een Programmeertaal.

De overgang naar generatieve AI is een transformatieve ontwikkeling die de industrie, de arbeidsmarkt en onze interactie met technologie verandert. Door deze trends te begrijpen en te omarmen, kunnen we ons voorbereiden op succes in dit nieuwe AI-tijdperk.