ChatGPT & AI-assistenter: Vi har alla fått en egen junior assistent på jobbet och i livet

I veckans avsnitt får du lyssna på Johan Leitet och Fredrik Ahlgren från Linnéuniversitetet. Vi diksuterar AI-assistenter, ChatGPT och det stora paradigmskiftet vi är mitt inne i. Hur vi alla kan öka vår produktivitet mellan 2 – 10 gånger, hur vi inte kommer bli ersatta av en AI i framtiden (men av en person som använder AI), misstaget som många av oss gör och hur man kan förhålla sig AI-assistenterna just nu.

Föreställ dig en söt hund. Sedan låtsas vi att den här hunden har lärt sig prata med oss människor. Den kan svenska, engelska, kinesiska och alla andra språk. Hunden förstår oss, kan föra logiska resonemang och svara oss.

Till följd av chock, brist på förståelse och fantasi så är det enda jag kommer på att fråga hunden: ”Var ligger Eiffeltornet?”. Hunden tänker lite och svarar Stockholm. Min initiala tanke är då; ”Gud, vilken dum hund. Alla vet ju att Eiffeltornet ligger i Paris.”

Vad jag då missar helt är: hunden förstod min fråga och den svarade mig – om än felaktigt – på svenska. Det är faktiskt en ganska stor grej. Nu handlar inte veckans avsnitt om pratande hundar, men nästan. Den handlar om ChatGPT samt AI-assistenter och mer eller mindre min första interaktion med det. Vi är så ovana vid den här typen av verktyg att många av oss – jag inkluderad – försöker passa in det i en box som vi känner till – vilket lätt blir en ”sökmotor” som Google.

Som gästerna från Linnéuniversitetet, Fredrik Ahlgren och Johan Leitet, säger:

Vi måste alla genom fasen där vi tror att dessa assistenter är en sämre version av Google.

Att svara på uppslagsfrågor är inte det som ChatGPT och andra AI-assistenter är bäst på eller har sin styrka i. Den ligger i att de kan resonera, diskutera, generera och bearbeta text, bild, ljud och all annan media.

Det är jättesvårt att idag förutsäga vart det kommer ta vägen. Men vi kan förmodligen redan nu säga att skiftet är minst lika stort som när vi gick från att allt runt om oss var gjort för hand till att det nu är industriellt tillverkat. Som Johan säger:

Titta dig runt där du befinner dig just nu, hur mycket är handgjort vs industriellt tillverkat?

På samma sätt lär allt i framtiden bli AI-genererat på ett eller annat sätt. Det kommer inte heller att bli att du eller jag blir ersatta av AI. Däremot kommer vi garanterat bli ersatta av en person som använder AI, om vi själva inte hänger med.

Just nu kan man öka sin produktivitet 2 – 10 gånger

Just nu är vi en fas där det är helt nytt, det finns möjligheter att på riktigt öka sin produktivitet med 2 – 10 gånger. Redan nu finns exempel på folk som jobbar 5(!) jobb parallellt då AI:n ger dem en enorm hävstång.

Jag själv har t.ex. sänkt kostnaderna för transkribering och skapande av undertexter från 2000 kr till mindre än 300 kr med dessa verktyg. Problemet blir att idag kan verktygen göra mig bättre än andra, men om jag inte använder dem så kommer jag bli omsprungen. Därför är jag övertygad om att nu gäller det att hänga med.

Den bästa metaforen hittills är att jag tänker på det som:

Alla vi som jobbar med en dator har plötsligt fått en junior assistent som kan hjälpa oss på jobbet och i privatlivet. Nu är frågan hur använder du eller jag denne junior på bäst sätt?

Ibland slår man sig för huvudet vilka dumheter junioren kommer med men ibland så är det riktigt, riktigt bra saker. För om jag inte använder honom, så kommer någon annan som gör samma sak som jag, använde honom för att öka sitt värde.

Tricket just nu är att leka och experimentera (även med barnen)

Redan nu träffar AI branscher man inte trodde. Levis (jeansmärket) gick ut och sade att de skulle ersätta sina fotomodeller med AI-genererade bilder. Den första podcasten som aldrig ägt rum med Joe Rogan och Sam Altman har ägt rum. Vi har sett påven i en fantastisk dunjacka som inte finns, AI:n har bidragit till att vina konsttävlingar, programmerare får kod skriven av AI och författare kan numer prata med sina karaktärer. 🤯

Det bästa jag tror man kan göra är att leka med det, prova och experimentera. Här hemma försöker jag använda det minst en gång varje dag. Jag har tvingat Caroline och Freja att använda det och vi har suttit tillsammans. Jag tänkte även under veckan dela med mig av konkreta exempel på vad vi gör. Häng gärna i den forumtråden nedan där jag under veckan tänkte försöka ge exempel på användningsområden och kom-igång:

• Konkreta exempel på hur du kan använda ChatGPT →

Samtidigt som det är lite skrämmande är det sjukt coolt också. Tänk att det går så snabbt att vi kan se skiftet i realtid. Normalt sker paradigmskiften så långsamt att vi inte hinner uppfatta dem förrän efteråt. Men detta skifta pågår här och nu, på riktigt dag för dag.

Jag hoppas att du uppskattar det här avsnittet, och återigen ett stort tack till Johan och Fredrik för att de ställde upp och gjorde det mer förståeligt.

Många hälsningar,
Jan, Caroline, Johan och Fredrik

Reklam för vår Patreon-community | Tack för ditt stöd 🙏

Det är tack vare sponsringen och stödet som vi får via Patreon som vi kan driva RikaTillsammans. För det här är vi väldigt tacksamma. Det är inget som vi tar för givet. Stort tack till dig som stödjer oss. 🙏

Men! Vi vill självklart även ge något tillbaka. Därför får du som blir en del av vår Patreon-communty bland annat följande:

• Reklamfri podcast + forum - det minsta vi kan ge dig är att du får tillgång till podcast- och video-avsnitten samt forumet utan reklam.
• Extra-material - redan idag finns det över 300 inlägg och ca 40 extraavsnitt i FikaTillsammans-podden som är exklusiva för dig på Patreon. Det är allt från inspirationsföreläsningar, bonusmaterial, intervjuer, analyser av investeringar och mycket annat.
• Prioriterade svar på kommentarer - jag har ingen möjlighet att personligen svara på alla kommentarer och trådar på Youtube, Facebook, Instagram, bloggen, forumet - men här på Patreon, som t.ex. i "Ställ en fråga du har funderat på"-tråden svarar jag på alla kommentarer.
• Förslag på spekulationer till Lekhinken - på Patreon unnar vi oss att från tid till annan komma med tips på "teckna-sälja"-spekulationer vid börsintroduktioner, alternativa investeringar (t.ex. vin) och annat som kan vara intressant jämte ens bassparande i en indexfond / fondrobot.

Du kan läsa mer och själv välja vilken nivå du vill stödja oss på:

Tack till dig som sponsrar eller överväger att sponsra oss via Patreon. Det gör det möjligt för oss att driva RikaTillsammans. 🙏

Transkribering av hela avsnittet

Jan: Varmt välkommen till RikaTillsammans-kanalen på Youtube som handlar om allt som är roligt med privatekonomi.

Vårt mål är att du varje vecka ska få konkreta tips, råd och inspiration för att ta din privatekonomi, ditt sparande till nästa nivå på ett enkelt och på ett roligt sätt. Jag heter Jan Bolmeson och detta är min fru Caroline.

Caroline: Hej!

Jan: Idag är det dags för avsnitt 300. Jag tänkte att detta skulle vara lite så här jubileumsavsnitt. Att vi ska prata om så här, vad har vi lärt oss av de här 300 avsnitten och vad det handlar om lite er som lyssnare och titta era historier. Men häromdagen så lyssnade jag på en föreläsning på Patron där vi bjöd in två stycken personer, Johan Leitet och Fredrik Ahlgren från Linnéuniversitetet som jobbade med datavetenskap och hade dem att ge oss en introduktion till det här med AI, ChatGPT, Midjourney och allt det där.

Jag har varit lika delar förskräckt och lika delar super entusiastisk. Så jag vet inte om jag är rädd eller entusiastisk. Men jag var så här, detta är så viktigt och den föreläsningen upplevde jag var så ögonöppnande att det är fler som behöver liksom lyssna och titta på det.

Caroline: Vad händer med vårt jubileumsavsnitt?

Jan: Det får komma sedan. För att om jag tar den entusiastiska sidan av mig så är jag så här, detta är lika stort som industriella revolutionen, alltså på riktigt. På 1800-talet så lärde vi människor att automatisera arbetskraft och fysisk kraft liksom motorer och industrier. Idag är ju, allt är egentligen industriellt, alltså om vi tittar oss runt i studion. Där är ingenting som är handgjort. Allt är industriellt och jag tror att detta är första gången vi människor har lyckats automatisera intelligens eller automatisera tankekraft. Om det innan var muskelkraft så har vi nu automatiserat tankekraft.

Caroline: Det har vi ändå gjort med dator ganska länge. Nu är det väl en annan grej med intelligens?

Jan: Men detta är ju att för första gången så kan den skapa och generera nya saker. Innan har den varit duktig på att lösa uppgifter, den har bara varit ett verktyg. Nu blir den ju, det som det står i ChatGPT att den är generative, alltså att den skapar grejer. I excel om jag ger den en instruktion, räkna tal så kommer den räkna ut det på samma sätt alla gångerna. Och hittills historiskt så har det varit så här att generera en text och generera den alltid samma text.

Nu de här nya verktygen genererar nya texter och gör varianter. Du kan resonera med dem och säga så här, ja men denna texten är bra, men jag vill att du förkortar den. Eller denna texten är bra skriven sammanfattning. Eller som nu i förra veckan när vi hade, intervjuade Norban så skickade jag in alla frågorna jag hade skrivit och sedan var jag så här, men föreslå frågor som om jag var en Tim Ferris. Vilka frågor hade Tim Ferris ställt till en mäklare, du vet då resonerar den som Tim Ferris.

Eller säger jag så här, jag är en journalist som är granskande. Vilka granskande frågor hade en journalist ställt till en mäklare? Sedan kan jag säga att de här frågorna var inte bra, generera nya.

Caroline: Den tar inte ens illa upp att du sade att den inte var bra.

Jan: Vet du vad det roliga är så här, när jag har bett den genererar dem åttonde gången, då började jag känna nästan som att ”förlåt att jag ber dig göra detta en gång till” och det är liksom första gången.

Caroline: Den är bara glad för då kan den bli mer intelligent.

Jättestor möjlighet (och hot) just nu

Det är superspännande och framförallt så upplever jag varför jag tycker att detta avsnitt är så viktigt. Jag satt på ett styrelsemöte häromdagen och så sade jag till VD:n så här.

Okej, vad är er plan nu för att använda allt det som händer just nu? Följer ni ens utvecklingen?

För det händer så, där kan vara en grej som det var liksom i måndags. Tänkte man så här, detta hade varit coolt om den kan göra. Och sedan vakna upp på tisdag morgon då är det någon som har gjort det.

Så det går så sjukt fort och då säger de andra styrelseledamot, kan ni inte ta det senare? Nu måste vi prata om rörelseresultatet om vi går med vinst. Jag var bara så här, alltså detta är den största möjligheten för företag och privatpersoner att starta eget någonsin.

Det är det största hotet att företag och personer som inte är med nu kommer hamna efter. Lite som jag sa till vår programmerare, hänger du med nu så kan du bli tio gånger bättre programmerare. Hänger du inte med så kommer du bli omsprungen om ett år av programmerare som använder AI för att stödja sig själva.

Caroline: Det blir alltså en rädsla i det också.

Jan: Ja, men det blir det.

Caroline: Men om jag ska prata om en annan rädsla som jag haft för AI. Så har det ju varit att, som alla andra att det ska ta död på oss eller någonting. Men så har jag känt så, men jag är som en kvinna på 1800-talet som var rädd för elektriciteten. Jag kan inte resonera om min samtid på det viset. Så jag får hellre vara en del av det kanske då.

Jan: Men jag tror att man behöver vara en del av det. De här två, Johan och Fredrik, jag ska inte sno deras föreläsning utan de gör det fantastiskt bra tycker jag. Dem bra metaforer och det de säger, nej, vi kommer inte bli ersatta av AI. Vi kommer bli ersatt av en person som använder AI. Och jag tror att det är en viktig distinktion. Vi är inte där, vi är inte i Terminator scenariot.

Det är inte det handlar om. Utan vi är i scenariot där till exempel så här, de tar ett exempel med Levi’s, klädmärket jeansmärket som har gått ut och sagt nu så här, vi kommer sluta använda mänskliga modeller utan vi kommer generera AI modeller. Du kommer inte se skillnaden på en riktig person.

Caroline: Jag tror inte på dig. Jag har ju Levi´s på Instagram och för mig när jag ser de bilderna så är det människor från livet. Levi´s är en del av livet och människor.

Jan: Nej, jag trodde inte heller. Jag har också varit så här, men vi har en podcast så här. Häromdagen kom första AI genererade podcasten ut ett samtal mellan Joe Rogan och Sam Altman. Sam Altman han är grundaren till de här OpenAI och då har man bara gett, till AI har man gett instruktionen så här, du beter dig som Joe Rogan och intervjuar Sam Altman, den här AI forskaren. Då genererar den massa frågor som Joe Rogan hade gjort. Sedan gör man en annan AI. Svara på de här frågorna från Joe Rogan som att du är Sam Altman.

AI:n skapar istället för att bara följa instruktioner

Sedan har man de samtalen som har genererat en text. Och sedan har man gett den texten till en annan sådan AI motor som genererar ljud. Idag behövs det bara så här, du behöver 3 sekunder från den persons inspelning för att kunna generera ett samtal med den personens röst. Då är det en podcast. Jag lyssnar på delar av den. Man hör inte någon skillnad i större del. Sedan är det detaljer där man märks, okej detta lät konstigt men det är dagar bort att det fixas.

En annan grej som jag inte alls hade tänkt på, som dem Johan och Fredrik pratar om är agenter. Att du vet så här, nu har det precis bara denna veckan, vi pratar inte så här halvår, vi pratar denna veckan. Vi spelar in detta 14 april och detta är säkert inaktuellt när vi släpper detta 22 april. Att man pratar om agenter, agentGPT att man kan ge GPT uppgifter så här, gör en marknadsanalys.

Det var någon som har gjort detta på Twitter. Jag ska starta ett skomärke som ska göra vattentäta sportskor. Gör en konkurrentanalys på de fem största konkurrenterna. Ta fram deras modeller, hur de jobbat och fram med deras styrkor, svagheter och skriva en rapport. Var borde jag organisera mig för att ha störst framgång? Sedan gick han och lade sig och sedan så höll denna agenten på googlade, tog reda på, skrev samman och sedan.

Caroline: Så var det inte mer än AI, för att få svar på sina frågor.

Jan: AI:n gick ut och googlade, sammanställde informationen, googlade vidare, satt och fyllde på ett dokument och sedan hade han en färdig konkurrentanalys. Jag har en annan person. Johan berättade att han är ordförande i en scoutkår. Då var han så här, gör en årsredovisning utifrån de här siffrorna. Då skrev AI en sammanfattning, skrev en verksamhetsberättelse att det varit mycket godis försäljning detta året.

Caroline: Eller korv brukar det vara.

Jan: Ja, är du med? Så att det händer ju.

Caroline: Alltså, det kan ju vara väldigt skönt också att få saker så snabbt fixade som vi annars får sitta och bara,

Jan: Det är roligt. Det här är folk som nu har skapat bara på två veckor, skapat helt nya företag, nya affärsidéer liksom. Det var någon som hade sålt så här, ”så här använder du ChatGPT” och sålt en guide då för 10 000 dollar.

Caroline: Då förstår man också hur eftertraktansvärt det är om folk är beredd att betala så mycket för att få veta, hur använder jag den bäst, vad kan jag göra och vad kan jag inte göra.

Vi behöver alla prova och experimentera oss fram

Det jag tror som jag egentligen ville ge bort med detta avsnitt. Testa detta! Jobbar du med en dator? Jobbar du med text, jobbar du med bild? Eller jobbar du med foto så testa Midjourney. Ta den tiden och det är inte svårt idag. Midjourney är den som skapar bilder så att du kan skriva så här, jag vill ha, som jag till exempel nu i RikaTillsammans programmet så behövde jag en visionsbild. Så var det så här, rita en bild med en väg genom livet med en person som du tittar på bakifrån som går mot horisonten. Där är träd på sidorna av en vägskylt och gör detta i temat som att det är ritat med vattenfärg och så skapar den. Jag fick en jättefin bild, där är folk som har gjort den där kända påve bilden.

Caroline: Det var när han hade en dunjacka från Balenciaga som inte existerar.

Jan: Som inte existerar men så sjukt verklig och jättesnygg.

Caroline: Ja, och jag bara, ”shit va snygg, kan man få tag i den?” Det är också lite så, hur ska man veta vad som är äkta och vad som inte är? Pratade de någonting om det eller?

Jan: Det korta svaret är så här att i framtiden, precis som jag sa innan.

Caroline: I framtiden, alltså du vet?

Jan: Vi pratar om veckor eller kanske så här lite månader. Men precis som jag sa innan att allt som vi har här i studion är industriellt tillverkat. Allt kommer sannolikt vara AI genererat, framåt.

Caroline: Jo, om jag tänker nyheter eller saker som någon har sagt, man bara, har du sagt det eller är det AI genererat på film så att man tror att det är du som så här deep fake eller vad det heter.

Jan: Ja, men där är vi ju redan.

Caroline: Jo, jag vet att vi är där. Men det har ju bara typ hänt Tom Cruise och Donald Trump eller något sådant.

Jan: Men det kommer hända alla. Så det är saker vi behöver förhålla oss till. Men det blir ju också så här, tänk möjligheterna. Det är detta som jag menar att du kan på riktigt. Om man lär sig använda detta så kommer man kunna öka sin produktivitet på jobbet. Alla som är på jobbet och sitter framför en dator borde testa. För att du kan bli tio gånger på jobbet, skämtar inte, tio gånger mer effektiv. Det som jag tror att problemet av oss just nu som i början av IT bubblan är att det dyker upp så många verktyg som man känner så här att man fattar inte riktigt vad ska jag använda det till?

Så att jag tror att man behöver testa sig fram. Nu i början så tror jag att det största misstaget folk gör, detta pratar Johan och Fredrik om är ju att man tror att detta är så här en sämre version av google. Istället för att googla så går jag till ChatGPT. Och så ställer man en liten rolig fråga så här, var finns Eiffeltornet? Så säger den så här, i Stockholm och så säger man så här, ”höhö, titta den är ju dålig”. Men då använder man det fel. De säger så här, alla måste vi passera fasen där vi tror att ChatGPT är google för vi är så vana vid google. Han sa tänk mer på det som att du vet, tänk om det är en hund som har liksom lärt sig franska, ryska, engelska, tyska, alla språk.

Misstag att tro att det är en ny (sämre) version av Google

Så kan vi plötsligt prata med hunden och allt vi kommer på är att ställa frågan till hunden så här, var är Eiffeltornet och så säger den då Stockholm och så säger vi så här, ”titta vilken dum hund”. Den svarar fel på en basic fråga och vi tänker inte på så här, ”shit hunden snackar ju alla språk. Vi kan be hunden skriva om våra texter och vi kan be den översätta. Vi kan be den sammanfatta, vi kan be den skapa frågor, vi kan till och med be den att bete sig som en annan person här. Hur hade Tony Robbins? Hur hade Donald Trump skrivit detta talet? Och hur hade en tolvåring svarat på denna frågan? Och där, jag tror det enda sättet är att experimentera sig fram.

Caroline: Jag kan få ha lite roligt och fråga sådant som man själv undrar över.

Jan: Ja precis, till exempel skriva tal. Jag ska hålla tal på en begravning eller på ett bröllop eller på student, det är snart studenter. Har du skrivit studenttal eller det var någon som hade använt, jag vill ha en matsedel, se apokalyptisk matsedel. Sedan genererar den matsedel och så.

Caroline: Det är faktiskt roligt.

Jan: Och sedan var det så här, ja men skriv inköpslista för den här apokalyptiska maten. Så du kan resonera med den. Det kan du inte göra med google.

Caroline: Det var att den svarade fel på var Eiffeltornet är någonstans. Men den kan ge en apokalyptisk matsedel. Det är lite så mind-boggling liksom. Jag ska kolla det med ChatGPT. Vad äter man då?

Jan: Det jag menar och detta är så här, man behöver prova sig fram. Man bör testa verktygen och jag lovar att det är lätt värt de här 20 dollarna i månaden. Det kostar att ha, man kan använda gratis, men då hamnar man ibland i kö och man kan inte använda så mycket man vill. Men jag är så här 20 dollar, alltså så här testa. Det är värt det för att liksom se möjligheterna med det här. Gud, superspännande! Jag är helt entusiastisk och lite orolig.

Caroline: Vad är det du är orolig för eller vill jag veta det ens?

Jan: Nä, men jag är lite så här, jag är rädd att hamna efter.

Caroline: Jo, det kommer du ju inte göra, Jan. Och många andra tack vare dig kommer inte heller hamna efter.

Jan: Nej, så där tänker jag också. Vi har en tråd i forumet så jag kommer försöka hålla den uppdaterad så att man vet så här, börja här, här är en guide till hur du kommer igång. Så här kan du sätta igång dem här. För jag följer detta på dagsbasis på det här.

Bra, men jag tänker att vi släpper på Fredrik och Johan. Stort tack till dem! Som sagt, de jobbar på Linnéuniversitetet. De har en podd som heter Teknik i Akademi. Där är också, jag kommer länka i beskrivning till två av deras avsnitt som är bra, som man kan lyssna på även om man inte är i akademin. För att liksom dem hänger ju med bättre än vad jag gör.

!Lycka till och jag ser fram emot och vi ses i kommentarerna. Har du hittat något kul sätt att använda de här ChatGPT eller Midjourney? Lägg ut det så att vi andra kan bli inspirerade också.

Johan Leitet och Fredrik Ahlgren från Linnéuniversitetet

Varmt välkommen till dagens fika tillsammans. Idag har vi två stycken gäster, här är Johan Leitet och Fredrik Ahlgren. Vi ska prata om AI och vi ska prata om ChatGPT och allt det som händer liksom just nu. Och jag är jättetacksam Johan och Fredrik för att ni ville vara med för jag vet att ni är superuppbokade. Ni har haft universitetsföreläsning via Zoom om AI för flera tusen personer. Detta är verkligen något i ropet just nu. Så det är en ära att få ha er här.

Att få prata om det här ämnet som jag tänker är superaktuellt. För dig som lyssnar så går det som vanligt jättebra att ställa frågor i chatten eller bara ta raise hand och så tar vi det efterhand. Så jag lämnar över ordet till Johan och Fredrik. Varmt välkomna!

Johan: Tack så jättemycket. Jag tror att jag pratar för både mig och Fredrik så är det en ära att få vara med också. Vi båda lyssnat länge på RikaTillsammans så jag tror då Fredrik du får rätta mig om jag har fel här nu, att det var nog ett av de första sakerna som du och jag när vi träffades första gången pratade om så kan det nog ha varit RikaTillsammans. För det var väl en av de gemensamma sakerna vi hade att vi båda var lyssnare av podden?

Fredrik: Ja, men så är det nog. Och det är nog inte bara en efterhandskonstruktion här nu utan det var så på riktigt.

Johan: Så det ska bli superkul! Kort presentation av oss bara då kanske. Vi jobbar ju båda på Linnéuniversitetet i Kalmar. Linnéuniversitetet finns i både Kalmar och Växjö. Men jag och Fredrik vi tillhör Kalmar delen där och har jobbat ihop i fyra år, något sådant där, inom datavetenskap och programmering. Jag är programansvarig för en utbildning som heter Webb-programmerare. Så jag har de senaste 20 åren sysslat med att utbilda programmerare. Så vi har idag studenter eller alumner som finns på de flesta företag i Sverige skulle jag tro.

Fredrik: Du sade ju där fyra år ungefär har vi jobbat tillsammans. Så det är ungefär så länge som jag har varit på datavetenskap på Linnéuniversitetet. Tidigare förflutet faktiskt som sjöofficer. Nu är det, nu börjar man känna sig gammal. Nu var det 14 år sedan jag slutade där. Men just den akademiska karriären och är också forskare och forskare inom IoT, Internet of Things. Driver ett forskningslabb, undervisar också förstås en del. Men mer projektledning och forskning än undervisning om man nu ska kategorisera mig och Johan i olika fack då. Så där har vi oss två. Sedan ska vi inte glömma att säga nu att vi är entreprenörer jag och Johan också. Sedan två år tillbaka så har vi, hur många bolag är det nu, tre bolag ihop?

13 november 2022 var en dag för historien

Jan, vi får skylla på dig lite där också. För att jag tror att du satte lite sådana här tankar i huvudet. Men jag tror det var att fika tillsammans för ett antal år sedan med just temat nyföretagande och varför man ska ha ett företag, så jättekul!

Jan: Det låter som att vi har flera avsnitt vi ska göra här.

Johan: Sedan vet jag inte om det var så bra att ha fyra företag. Ja, det är tre tillsammans men vi har fyra företag.

Jan: Men jag brukar säga så här att entreprenör har alltid flera bolag än vad de behöver.

Johan: Lite så är det faktiskt. Men vi ska inte prata så mycket om det idag. Även om man kanske kommer in på det lite för att det kan ändå vara intressant. Vi driver en startup och då kan man ändå se hur de här verktygen och hur vi har kunnat nyttja de här verktygen i startupen för att komma mycket snabbare framåt. Och det tror jag kan vara nyttigt för många att få se lite kring det. Vi har ingen så här direkt presentation. Men vi har lite bilder ändå som kan vara bra. Jag är ju 100 % poddlyssnare av RikaTillsammans så jag ska försöka att också tala till bilderna här så att ni som lyssnar på det här i efterhand i poddformat kan ta del av det här också.

Om vi ska börja från början då. Vi backar hit förresten, innan vi går vidare. Det här som jag och Fredrik och många med oss upptäckte 13 november 2022 är ju egentligen anledningen till att vi står här idag. För vi satt hemma en lördagkväll minns jag att det var, inte den 30:e november om ni fakta kollar det men någon dag efter. Där också blev det snabbt en sådan här Facebook tråd där Fredrik och en annan kompanjon här i Kalmar började skriva lite om, ”har ni sett att OpenAI släppt ChatGPT nu?”. Det är en helt ny upplevelse jämfört med de här API:orna och modellerna som man tidigare kunde använda.

Vi började liksom utforska det där på engelska. Det ena ledde till det andra och jag tror vi satt där med öppna munnar allihopa på lördagkvällen och bara men herregud, vad är det här? Det kan ju liksom inte vara på riktigt att det fungerar så bra som det gör.

Och det vi satt och liksom gapade över det är just den här produkten då ChatGPT som släpptes av OpenAI. Jag tänker som så att vi börjar ändå lite från början för att jag vet av erfarenhet när vi har varit ute och föreläst och så där, det är många som känner till vad ChatGPT är och använt ChatGPT. Men det är också många som kanske hört talas om det men ändå valt att kanske inte testa.

Många har testat, få har förstått…

Johan: Ska tillägga också Johan att det är många som har testat. Men där vi ser att, ni har inte förstått vad det handlar om, att det kan vara värt att säga. En del de har förstått och en del, man ska väl kanske inte göra religiösa, jag är absolut inte religiös jag och Johan här nu. Men jag tänker att de som säger att de är frälsta, de kanske kan se att andra människor blir frälsta eller inte och att man skulle kunna ta någon analogi så kan man väl tänka sig att man har förstått vad det handlar om. Så har du en annan insikt i detta än tidigare då.

Johan: Ja, men absolut. Jag hade ju sömnproblem flera dagar efter vi hade liksom börjat titta på det här. Jag hade svårt, för det var så mycket tankar som började i huvudet kring existentiella frågor. Att liksom herregud, om en maskin kan göra det här, vad är min roll i allt det här då?

Jan: Jag kan ju flika in att det är där jag känner att jag är. Att jag har testat, jag har använt det. Jag fattar att detta är någonting jag borde sätta mig in i. Jag inser så här att jag fattar att jag inte fattar. Och jag tror att vi är många där också.

Johan: Bara för att få lite kött på benen vad gäller terminologin för den här produkten. Den heter ju ChatGPT och det är egentligen det här GPT som är ganska intressant. Först och främst så även om, Fredrik du har ju haft lite maskininlärning om AI i dina forskarstudier en gång i tiden.

Men varken jag eller Fredrik är ju egentligen datavetare med inriktning AI specifikt utan bara vanlig utveckling. Så vi har väl närmat oss de här modellerna egentligen med som precis alla andra, inte från forsknings hållet utan snarare från användnings hållet. Och GPT, det första om vi tittar på GPT, alltså generative det är intressant.

Skulle jag döpa den här, för jag tog hit den här, Jan då satte vi tidigt. Men hade jag fått möjlighet att ändra titeln idag så hade det kanske varit ChatGPT och andra generativa AI assistenter som hade varit målet. För att det här med generative det är det som är intressant och det som är det nya.

Och här handlar det om att det kan generera innehåll. AI som vi har sett innan har används mycket för beslutsstöd och så där. Men det som är lite nytt och häftigt här det är just att vi kan använda AI till att generera saker. Om det så är text, bild, det är video, det är ljud. Det är liksom multimodalt på det sättet. Pretrain Fredrik, vill du förklara varför står det pretrain där?

Fredrik: Alltså hur de här modellerna tränas. Det blev ganska komplext att förklara det. Vi kan väl säga, vi kan generalisera och tänka så här, okej vi har en AI modell som kan generera text det kan vi se framför oss då. Hur gör man när man tränar en sådan här modell då? Utan gå in på ett neuralt nätverk uppbyggt, det är faktiskt enklare än vad man tror, den försöker efterlikna hjärnan. Men de blir stora och väldigt, väldigt komplexa.

Så när man bygger ihop det här så blir det ganska komplext ändå. Men om vi tar en modell, tänk dig nu att du har en maskininlärningsmodell. Den försöker efterlikna egentligen ett mänskligt lärande. Det är det allting handlar om. Det är därför vi kallar det maskininlärning, att vi istället för att programmera hur saker och ting ska bete sig.

Att om detta händer så ska detta hända, alltså tänk rent programmeringsmässigt. Jag trycker på en knapp, då lyser en lampa, då har vi ett villkor. Istället så kan vi få en dator att lära sig att göra detta genom att egentligen titta på många exempel och där har vi själva träningsdelen. Hur gör man när man tränar en stor textmodell? Jag tror att det var någon som gjorde ett ganska bra exempel.

Det är att om vi tar en sådan här läsläxa som man hade i tyskan, engelskan eller vad som helst. Sedan så är det lite ord som är utsuddade och man ska fylla i the blanks. Man har kanske aldrig varit med om något liknande situation då.

ChatGPT lär sig genom att titta på mängder av exempel

Vi tänker att vi låter en dator göra det. Den gissar ord och sedan får den lite feedback om den gissade rätt ord eller gissade fel ord. Varje gång den gissar rätt så får den en liten bonus. Alltså det kallas reinforcement då att den får en bonus för det. Så den lär sig att det här var rätt och det här var fel. Hela grejen är den att, gör du det tillräckligt mycket så kommer den bli väldigt duktig på gissa ord.

Gör du det med jättestora mängder text och vi pratar inte om, vi pratar om tänk hela internet nu. Exakt hur mycket text som används för det här är ju inte helt öppet. Det är nog den kritiken som OpenAI har emot sig då.

Men då händer någonting, att den börjar inte bli duktig på gissa ord. Utan den blir väldigt duktig på att också förstå språket och därav då, vad ska man säga? Förklarar man träningsdelen på något väldigt övergripande sätt då.

Det som är intressant med de här GPT modellerna är ju att, när jag säger vi inte förstår. Det är en sak att jag inte förstår eller Johan inte förstår. Men vi som mänsklighet förstår inte riktigt hur de kan vara så bra på språk. Det finns intervjuer med Sam Altman och med flera som har varit med och tagit fram dem här modellerna där det var en upptäckt för dem att de var så duktig.

Att modellen var så duktig på olika språk utan att egentligen ha lärt sig så mycket om det språket. Att modellen i sig har kunnat hitta mönster i det mänskliga språket som gör att den är ganska duktig på svenska, även om inte den har tränat så på speciellt mycket svenska. Det är jättespännande och vi förstår egentligen inte riktigt hur de fungerar.

Även om tekniken är där och den är helt öppen så har det hänt någonting där vi har tränat på väldigt stora mängder text då. Sedan just att det heter transformer, det var väl en historia där det var något litet mode ord då. Det kunde hetat någonting annat också. Men man använder ordet transformer här nu. Det är egentligen ingenting som transformeras eller något i denna modellen, utan jag minns inte exakt historia.

Johan: Men Google hade väl använt det där ordet från 2017 eller 2018 någonting. Det är ju en av de här grundpelarna också i hur de här modellerna fungerar. Men vi ska inte gå in så mycket mer på det. Jag tänker vi går över till att titta på, jag ska bara byta här så ska ni få se. Det är väl lika bra att liksom visa istället direkt hur det här kan fungera.

Vi kan väl bara visa här ett exempel. Vad jag har gjort nu är att jag gått in på chat.openai.com. Det är då ChatGPTs där man hittar den här. För chat i det här med GPT, saken är att GPT och de här modellerna de fanns tillgängliga och har funnits tillgängliga i många år i olika versioner. Men det har varit lite otillgängligt för vem som helst att använda dem.

Man måste gå in och man måste konfigurera lite och det är lite bökigt att använda verktygen och så där. Så bara det att OpenAI här då i november lade på det här chat. Bekanta chat interfacet ovanpå det var ju egentligen en av de stora bitarna som fick allting att ta fart då. Jag använder mig av modellen GPT 4 här. Den släpptes för någon månad sedan nu.

Den är betydligt bättre än den modellen som släpptes, 3.5 som släpptes i november. Jag gjorde så här, Jan, nu får du inte stämma mig här för någon copyright grej. Men jag bara tog och gick in på RikaTillsammans. Så tog jag texten kring fyra hinkar modellen för den är ju ändå relativt känd.

Skit-in, skit-ut-principen gäller även för ChatGPT

Så bara tryckte jag in den så här rakt upp och ner. Det här är den första grejen som man kan ta med sig här nu. Att vi gör så här, vi börjar så här, förresten, om man kommer in som ny användare och ser ut på det här sättet. Man kan välja GPT 3.5, det är den som är förvald. Om man då har, som jag har nu ett betal abonnemang, då kan man välja den nyare modellen GPT 4 som är betydligt bättre. Jag tänker vi tar den och så skriver jag så här, vad är RikaTillsammans? För det här är ofta här man börjar på något sätt.

Fredrik: Det kan jag kommentera där också. För det kommer en kommentar här nu om någon som, jag kan läsa upp kommentaren för det är en man skriver där. Det var Robert Asple där som om bombning i Göteborg och då visade det sig att Göteborg hade bombats. Om jag förstod det rätt där, vilket inte händer då. Det är ju det som du försöker ge en poäng av här nu.

Det här är ju, den här modellen är också världens bästa bullshit maskin och en av de största misstagen eller som vi ser, de flesta människor som börjar använda den här modellen är att vi är så vana vid att använda Google. Vi är så vana vid att använda sökmotorer så vi använder detta som en kunskapsbank som en sökmotor. Det är inte Google, punkt.

Det betyder att ni kan fråga om Göteborg bombades och den kan säga att det gjorde den. Och sedan så kanske väldigt många människor tänker att ”det var ju inte så imponerande, den kan ju ingenting.” Men jag tror det var Troed som sade när vi hade honom i podden. Jag tyckte det var väldigt bra liknelse där.

Hur var det nu, det var den här hunden. Vi säger att vi har en hund här inne som kommer och pratar franska, den pratar italienska, de pratar engelska. Att bara att ha en hund som pratar är ju rätt häftigt och de kan alla olika språk. Sedan frågar vi hunden, var ligger Eiffeltornet och så säger han, New York. Och så säger vi ”höhöhö, det var ju en dålig hund du hade.”

Den liknelsen skulle man kunna lägga som ett lager ovanpå ChatGPT då. Nej, den kanske är rätt fantastisk och det var inte där den var duktig på. Den här genererar bullshit. Men är det bullshit in så kommer det bullshit ut, precis som vi människor fungerar. Använd inte det som en sökmotor, det är väl liksom den korta där. Ni kommer inte bli imponerade.

Johan: Nu har vi lite otur här då eftersom RikaTillsammans podden är så välkänd så har han ändå, vi har inte läst igenom allting här, Jan. Men jag tror det skulle stämma rätt så bra.

Jan: Jag skulle kunna skriva under på den det den sade.

ChatGPT gör extremt kvalificerade gissningar

Det är helt enkelt för att i och med att RikaTillsammans har som presence på webben så har den ändå snappat upp det här. Men vi kan ta ett exempel då. Om jag gör så här, nu tog jag bara och kopierar den första länken som fanns på Aftonbladet. Det rör elstödet försenas för 5 miljoner. Det är en dagsaktuell nyhet. Då är det många som testar så här, vad handlar denna artikel om?

Och så skickar jag med den här länken. Det här visar ju på, nu fick jag modell 3.5 här. Då ser vi att artikeln handlar om förseningar av det svenska regeringens planerade stödåtgärder för att främja övergången till elbilar och minska koldioxidutsläpp.

Det här låter ändå rätt så vettigt. Vad vi ska bedöma det här på det är i den här texten skriven på bra svenska. Ja det är den troligtvis, för det här är en språk modell. Men hur kan den fatta då utan att surfa på nätet? För det gör den faktiskt inte. Den går alltså inte ut på Aftonbladet och hämtar den här artikeln.

Den är ju lite klurig. För läsar ni i den här URL:en här så ser ni att elstödet försenas, pratar månader. Så den kommer alltså att utifrån informationen i URL:en hitta på vad den här artikeln handlar om. Det här har jag sett jättemånga lurar sig på för att ofta så har, får man hyfsat rätt om man bara utgår ifrån vad som står här uppe.

Johan: Vi kan gå tillbaka då. Fyra hinkar modellen här för det är nästa steg när man har kommit förbi det här. Att inte använda den som en sökmotor. Jag tror alla behöver passera det där. Men att försöka använda den som ett textverktyg. Då kan vi se vad jag gjorde här. Jag tog Jans text från hemsidan och bara lade in den här och då, det första den försöker göra det är att sammanfatta den. Då bara tryckte jag stopp. Jag vill inte fortsätta. Sedan så kan jag nu ställa frågor utifrån den här texten så kan jag ställa frågor.

Passar guld in i någon av hinkarna? Det har väl diskuterats fram och tillbaka tror jag ett antal gånger. Och då kommer den utifrån texten där uppe se hur guld då skulle kunna passa in i de här hinkarna. Då kan vi se här att den får egentligen in guld i vilken av hinkarna som helst beroende på hur man väljer att se på guld som tillgångsslag i det här fallet. Till och med livsnjutningshinken då. Då tar den med det här perspektivet på smycken och konstverk och så där skulle man kunna tänka sig ha det. Och det är egentligen inte fel. Så just när den har text att jobba med är den fantastiskt bra.

Jan: Jag skulle gissa så här du vet, det där hade kunnat vara skrivet av någon i forumet. Det är ju det som är så sjukt.

Johan: Nu är ju forumet öppet också. Så det är mycket möjligt att forumet har legat till grund för träningsdata här. Det som Fredrik pratar om här med träning, då ska man inte se det som att den har tillgång till forumet och söker i forumet. Utan se det här som en person som har läst igenom alla forumtrådar. Skulle man fråga den personen någonting så skulle den basera mycket av svaren på forumtrådarna. Men den skulle inte kunna ordagrant säga,

Jan: Detta är källan till den tråden.

ChatGPT speglar världens kollektiva undermedvetna kunskap

Men den har en vag uppfattning. Det är därför den kan låta väldigt trovärdig ibland och ha helt fel också. För att jag frågade den till exempel, vilken kan ge den bästa spelaren i Kalmar FF genom tiderna? Och den var ju helt klart med att det var Zlatan Ibrahimovic. Och man kan ändå, vi kan säga att Zlatan har aldrig spelat i Kalmar FF. Det är klart i alla fall.

Men det är ganska naturligt att en liten klubb i Sverige, en stor svensk. Sverige som land, en svensk fotbollsspelare, Zlatan? Skulle jag få frågan, säg en argentinsk spelare som spelat i och som någon liten klubb på landet. Men jag kanske skulle gissa på Messi då bara för att jag har liksom inte någon bättre kunskap än så. Och den jobbar lite på samma sätt.

Fredrik: Det gör den att den vill alltid vara till lags. Den är ju tränad för att vara ett interface som är till lags till användaren då. Det har ju varit ganska mycket reinforcement training här nu med mänsklig interaktion för att skapa produkten ChatGPT. Du nämnde lite där innan där Johan att de modellerna, GPT 4 har ju aldrig funnits öppen innan. Den kom bara för en månad sedan. Men GPT 3, den kom ju 2020. Det är ju ett tag sedan. Det är rätt länge sedan. Pratar vi i den här världen, nu så är det ju som förra århundradet känns det som i AI tid. De här modellerna är ju egentligen, alltså de har ju funnits tillgängliga.

Men det som gjorde att ChatGPT blev någonting som egentligen förändrade allt, det var att de har lagt på user interface. De har också tränat den här så att den ska vara till lags till människan som pratar med den. Alltså den är duktig på att följa instruktioner och hålla en dialog. Men modellen GPT 3 den har funnits ett tag. Och jag, bara som ett exempel där, jag genererade, jag är lite glad nu att jag gjorde det i efterhand det här Johan. För jag tänker du knyter väl handen i fickan och tänker att nu är den idén upptagen. Men jag gjorde så när jag gjorde ett avslutningstal för våra studenter med GPT.

Det var ju faktiskt förra sommaren där. Det blev ett ganska roligt tal då som jag, och det gjorde på engelska sådant då. Jag genererade faktiskt, det var till en konferens i 2019. När jag var i Glasgow så använde jag en sådan här textmodell. Inte alls denna modellen då, men för att generera ett nytt abstract från alla konferensens abstract. Jag tog alla abstract på hela konferensen, sammanfogar dem och genererade ett nytt sannolikt abstract från ett paper som inte fanns då och visade på. Så det går att göra. Så tekniken har funnits ganska länge. Men den har varit så otillgänglig så den historien här är att man tar teknik som finns och göra den tillgänglig så händer någonting helt revolutionerande.

Jan: Är det inte lite som Apple liksom?

Andra AI-assistenter kan jobba på samma sätt med ljud

Ja, absolut. Då ska ni också vara medveten om att det talet Fredrik genererade för ett knappt år sedan, det var juni 2022. Det var roligt för att det var så plojigt och dåligt, alltså det var inte bra. Det gick liksom inte att komma undan med det talet. Men idag så hör vi ju tal hela tiden som genereras med GPT. Det går ju inte att säga att det där var skrivet med ChatGPT. Så det har ju hänt jättemycket bara på de här månaderna som har varit sedan dess.

Något som jag bara vill trycka på också när vi pratar om den här modellen. Det är ju att skulle jag ställa samma fråga igen så skulle jag få ett helt ny genererat svar. Det är också viktigt att ha med sig det. Att det är alltså inte en databas där det här lagras på något sätt och den plockar tillbaka samma svar. Det är alltså inte deterministisk på det sättet utan det genereras en helt ny text för varje fråga. Då kan man lätt förstå varför det har blivit en stor diskussion inom skolans värld.

Nu ska vi inte komma in så mycket på skolan. Men det är klart att det sätter alla sådana här plagiat system och så där som tidigare funnits helt ur spel. De fungerar inte längre. Något som man också kan notera är att, jag gjorde faktiskt det Jan. Jag tog en av dina texter som du hade. Sedan, just det här är väl startsidan tror jag, så jag bara tog den texten och kopierar in den. Då får man dels en sammanfattning. Ja, just det, jag bad den också göra en presentation, ett förslag på ett upplägg på en presentation då idag. Då får man här en ganska så bra disposition över vad som kan vara lämpligt att ta upp.

Det här är någonting man kan dra nytta av så klart, men trodde jag. Var det inte där jag gjorde det? Nej, det var kanske på fyra hinkar jag fortsatte, nu blev jag osäker. Jo, det var fyra hinkar, ge feedback på texten i mitt första inlägg och vad var texten i mitt första inlägg.

Jo, det var i den här om fyra hinkar då. Så jag bad att få feedback på den. För det är en textverktyg, den är jättebra på att jobba med text. Vad du har fått här nu då? Det är egentligen en omarbetad version av den här texten som är lite lättare att läsa. Som flyter lite bättre, där man har lyft ut vissa saker och punkter för att förtydliga och så där den skriver ner också.

Genom att strukturera om texten, använda punktlistor blir lättare för läsaren att följa och förstå. Just det här att kunna, man kan fortfarande skriva sina egna texter. Men att jobba med verktyget för att få dem att göra dem lite enklare och lite mer lättläst är de väldigt bra på. Speciellt på texter som ska vara effektiva. Vi har använt den mycket för dokumentation och så där.

I och med att den här statistiska modellen den lägger orden i den ordning de borde komma. Det gör också att texterna blir väldigt lätta att läsa. Det är inte så att man hakar upp sig, utan det blir oftast väldigt bra flow i texterna. Lite tråkigare dock kanske så att den här personligheten kan ju försvinna samtidigt.

Knåda din text som en deg med ChatGPT

Det är också där som människan kommer in i det här hur man jobbar med detta. För man får se det här som att du knådar en deg. Du jobbar med texten med det här verktyget. Så att tyckte du texten var tråkig be då ChatGPT att göra den roligare. Be den att använda lite andra ord. Be den att förklara med lite.

Jan: Får jag komma med ett förslag där? Sedan tänker jag alltså någonting som jag har börjat använda den till som jag tycker att den är sjukt duktig på, det är så här, föreslå tio rubriker till texten ovan.

Johan: Vi körde den. För nu kommer den här ”hej, det här är ekonomi, jag ska gissa vad vi ska snacka om, fabulösa fyra” och så vidare. Ge mig förslag på fem olika rubriker. Kan nog räcka så där. Så då får vi lite olika modeller här. Sedan kan man ju be den att vara mer seriös eller men det här var väl ändå rätt seriöst, tycker jag. Men absolut, jag ska lämna den här lite. Jag tror att vi kommer ha jättemycket frågor så vi kommer återkomma till just ChatGPT. Men jag tycker det är så spännande och det var därför jag pratar om det här med generativa modeller. Nu ska vi bara se vad jag har gjort av min PowerPoint, för den har minsann gått åt skogen. Där har vi den.

Fredrik: Då kan man ju också, medan du letar efter din powerpoint. Kan bara flika in då att vi pratar om ChatGPT här nu. Det mest tillgängliga verktyget kanske som ligger som de har lyckats PR mässigt att göra någonting som är fantastiskt här nu. I och med att de har verkligen tagit marknaden hade fast ut då. Men det finns ju många andra modeller. Det händer saker väldigt snabbt nu.

Så ChatGPT är ju en av flera modeller. Vi kanske alla hörde den när Google gick ut med Google Bar. Amazon jobbar ju med sin och Baidu i China har ju sin modell. Det kommer komma många stora modeller som är motsvarande ChatGPT, alltså den modellen. Sedan händer det fantastiskt mycket inom open source communityn där det nu börjar komma väldigt stora sådana foundation modeller som också är öppna.

Det finns bara senaste två veckorna nu så kan du köra all packa. GPT for all och med flera och en laptop. Det är klart att de är inte lika bra som den här GPT 4 som du kan köra. Men den är mycket bättre än vad vi någonsin trodde att en modell kunde vara. Bara för ett halvår sedan och du kan köra på din laptop. Så det är där den är väldigt, väldigt spännande utveckling när varje vecka bara rullar på och det händer något nytt.

Jan: Får jag kasta in? Jag som gillar så här ingenjören i mig, kan man säga så här att det vi hittills, det ni har visat egentligen är 2 användningsområden.

Det ena användningsområdet, man ska inte använda det som ett uppslagsverk. Det är inte Google, det är insikt nummer ett. Insikt nummer två är att man kan använda det väldigt mycket för process. Alltså så här jag knådar min text. Jag kan få den sammanfattad, jag kan få den översatt, jag kan få förslag på rubriker. Jag kan få den omgjord till en punktlista, jag kan få utkast på en presentation. Kan man säga så här, det är ett tillämpningsområde som jag tror att alla som skriver text har glädje av.

Johan: Ja, absolut, helt rätt. Sedan ska vi också vara väldigt tydliga med att det är just idag. Idag ser det ut såhär. Imorgon kommer att se ut på ett helt annat sätt. Ni har säkert många hört att ChatGPT till exempel introducerar plugin som gör att då kommer den att kunna surfa på nätet om du aktiverar Surfa på nätet Plugin. RikaTillsammans skulle kunna ha ett plugin. Då kommer den generera sina svar utifrån RikaTillsammans forum. Alla texter som finns och alla poddar som är transkriberade och allt sådant.

Vi med högskoleutbildning kommer drabbas först

Det finns redan sådana tjänster så det finns inget som hindrar Jan att kunna styra en sådan bot redan imorgon. Det får vi prata om efteråt. Det finns ju företag, det är det som är häftigt nu då att det startas ju. Vad man brukar säga på Twitter är 100 nya startups varje vecka här nu inom AI, så det är en riktig boom nu. Och det är egentligen så kan ju så vem som helst.

Det är lite häftigt här nu att har man en idé så har det aldrig varit enklare än nu, för vem som helst som inte ens är utvecklare. Det är där den stora förändringen är egentligen där att i och med de här verktygen så har du ju level the playing field. Jag skulle ju kunna bli en mäklare, åtminstone att skriva alla mäklar texter.

Jag ska prata på mäklareförening om en vecka nämligen. Så jag började generera lite märkliga texter då. Det skulle jag kunna göra. Jag skulle säkert kunna ge till viss del i alla fall. Det verkar som att den är ganska duktig på åtminstone amerikansk juridik den här GPT 4.

Den har ju klarat ganska mycket av de här testerna, det är verkligen level the playing field här nu. Om vi kommer in på arbetsmarknad och sådant sedan så finns det ju ganska mycket tidig forskning nu. Det bara sprutar ut artiklar inom det området nu som visar hur det kommer påverka arbetsmarknaden.

Och det intressanta här är att det har alltid varit en framgångsfaktor innan att ha en hög utbildning. Nu visar det sig att det har en omvänd korrelation mot hög utbildning och jobb som förväntas slås undan fötterna för med den här typen av teknik. Så många som har en högskoleexamen är de som kanske blir mest påverkade av den här typen av AI modeller. Inte de som skurar en toalett eller stenhuggare och så vidare. Den är ju väldigt intressant, det har vi inte trott. Vi har ju trott att det är vi tjänstemän som sitter i vita skjortor och vi är väl ändå ganska trygga så här. Men det är kanske där fötterna slås undan först.

Johan: Det här är ett exempel på det här som vi var inne på att det byggs produkten. Ni har säkert sett den här många av er, skatt GPT som en privatperson helt enkelt har byggt genom att ta texterna som finns på Skatteverkets hemsida. När man ställer frågor här så pongtar man emot de texterna så att de här svaren blir mycket mer exakta än om jag hade använt ChatGPT för samma sak. De kan ju till exempel blanda ihop skatteregler i Sverige, Norge och så här.

Fredrik: Då kan man bara konceptuellt förklara då att om ni tänker er den här modellen som vi såg nu. Ni går in på ChatGPT sedan tänker ni att ni skriver någonting. Den vet ju väldigt mycket om världen den är tränad på hela världens internet texter. Så det är klart att ni kan fråga vilken är huvudstaden i Frankrike? Och den kommer svara Paris väldigt sannolikt och så vidare. Men den kan också hitta på. Men den är otroligt duktig på att generera text. Så att den kan generera och den kan förstå. Den kan resonera och det kan den göra.

Styrkan kommer när modellerna anpassas till den egna verksamheten

Den kan alltså resonera och ha någon sorts, förstå logiska samband då, men den kan inte så mycket. Den kan inte så mycket om RikaTillsammans, den kan inte så mycket om Volvos interna styrsystem eller affärssystem och så. Men om vi kopplar på en databas, tänk nu att den här ChatGPT när ni ställer en fråga så har den ett långtidsminne precis som vi människor har. Att ni får tänka efter en liten stund och sedan hittar ni just det.

Då kan vi få en modell som både kan någonting om verksamheten och organisationen och också kan uttrycka sig på ett väldigt resonerande och logiskt sätt. De här modellen, det här är ju ett exempel på den där man tar en textmassa. Det man gör är att man lägger den i en sorts databas. Nu finns det databaser, det inte är en databas där du söker på ett keyword. Utan om jag frågar om kryptovalutor så kommer den förstå att jag menar kryptovalutor även om det står Bitcoin eller Ethereum. För att det är så kallad semantic search. Så den hittar de tio topp träffarna på det som är närliggande om man säger så i innehåll.

Så den använder om man säger en AI motsvarande text modell när de embeddar detta i databasen. Det kallas en embedding som just då. Men då får du en otroligt kraftfull kombination. Så det är där jag tror vi kommer att se väldigt mycket av att du kommer ha den här väldigt domän specifika kunskapen.

Den kommer du kanske bygga på, eller det gör man redan nu. Men den bygger man på ett annat sätt då. Och genom att lägga på det här. Här har vi blocker eller har vi fakta, en blogg eller vad det nu är för någonting så kopplar man dem med textmodellen så det blir flera lager. Men du som användare ser bara denna boten då, men den kommer vara väldigt kunnig.

Det finns ju redan exempel på det. Du har ju en, nu kommer jag inte ihåg vilken det var, men det var ju någon medicinbot då som tränades med PubMeds artiklar. Då får du ju en väldigt väldigt duktig bot AI som kan allting om medicin, den är tränad på det. Så finns det lite söktjänster och sådant och inom vetenskaplig litteratur som använder dessa typer av verktyg. Så om jag frågar någonting så förstå den på ett kanske lite djupare plan än bara sökorden vad jag försöker få ett svar på.

Johan: Och det blir ju då intressant om man tar PubMed som exempel och läkare till exempel. Om vi diskuterar det här med bias och så vidare. Vi kan nog även om alla läkare försöker att så gott som möjligt ge alla samma vård så finns det säkert inbyggda biases mot olika personer som kommer in. Och den här typen av modell kan ju ta bort den risken, till exempel.

Jan: Skulle du förutsätta Johan? Du hade någon bild.

AI-assistenten Midjourney är fantastisk på att skapa bilder

Jag skulle vilja bara att vi lämnar text lite och bara kika på det här med bild. Den här bilden vi ser framför er nu, jag behövde det då. Vi pratade examenceremoni tidigare. Jag ska ha en examen ceremoni på Kalmar slott här i juni. Jag behövde en bild till den och istället då för hur jag har gjort tidigare. Och jag har ju några alternativ. Jag kan ju gå ut och ta en bild själv och arrangera den.

Det tar tid framför allt och är rätt så svårt. Man behöver bra utrustning. Jag kan köpa en bild på non stock photo site så klart. Det tar också lite tid och jag måste leta upp en bild framför allt. Jag skulle kunna gå in på vår interna bildbank, leta upp en bild. Men då måste jag ju också kontrollera så inte den här bilden används på något annat ställe, i ett annat sammanhang samtidigt och hålla koll på de där bitarna.

Den här bilden genererar jag, det tog 2 minuter i Midjourney. Som är då ett verktyg för att inte generera text utan generera bild istället. Så det här är också precis motsvarigheten mot text och fast i bildformat. Vad vi ser framför oss är en rätt så fotorealistisk bild på gula blommor och sådana diplom som ligger ihoprullade då.

Vi har ju sett det här. Ni kanske sett de här bilderna för någon vecka sedan? Trumps gripande i New York då, en väldigt dramatisk bild. Även påven som står i någon form av dunjacka stor vit passande dunjacka som spred sig ganska så rejält också. Men de här bilderna är givetvis helt genererade i Midjourney och det blir ju lätt att där då fundera på vad det här kommer att ta vägen. Fredrik, du gjorde också en bild här då på påven.

Fredrik: Ja, det gjorde jag nyss.

Johan: Det ser nästan ut som någon Star Wars liksom karaktär eller någonting i det här fallet. Men jag tänker så här om man slår ihop allt det här och tankarna. Nu har vi bara pratat bild och vi har pratat text. Men vi kan lika gärna lägga på video för vad är video? Det är bara genererade bilder i en följd och så får man ha ganska många då. Ljud finns det jättebra modeller, nu har jag inte något exempel här i dag, men det finns jättebra modeller. Med 3 sekunder så kan man generera upp en ljud eller läsa meningar som låter precis som den personen som man har tagit de här tre sekunderna ljud ifrån.

Och då tänker jag så här, det här är Anna, då är vi tillbaka på 1850 talet någonstans. Om vi hade frågat Anna här 1850 att be henne peka ut någonting som en maskin har gjort i hennes vardag. För det första skulle vi kanske nästan behöva förklara vad menar vi med maskinen, hur tillverkning av maskiner och industri. För det har kanske inte riktigt nått ut så där. Det man kanske sedan skulle konstatera är möjligtvis hennes tyger som hon har på sig kan då ha varit gjorda i något väveri på den tiden. Men det är nog ungefär det vi kan begränsa oss till.

Då kan ni ta, nu sitter ju ni hemma de flesta av er misstänker jag. Jag är på jobbet faktiskt, men om ni tittar runt er nu och så försöker ni peka ut en sak. Det räcker med en sak som är handgjord som inte är gjord i en industri på något sätt. Jag kan säga att när jag är på jobbet så är det i princip omöjligt. Jag skulle kunna hävda att den här lappen är ju faktiskt handskriven. Men det är ju ändå ett industriellt tillverkat papper. Det är en industriell tillverkad penna.

Jag tror att det är inte långt borta till att vi kan ta den här modellen då och föra in den digitalt. Tänka oss att det vi kommer att se digitalt inom en väldigt, väldigt snar framtid kommer att vara genererat. Läser vi texter så kommer de att vara genererade. Använder vi att titta på bilder så kommer de att vara genererade. Och varför det? Ta det här exemplet det här är Levi´s. De gick ut med ett pressmeddelande förra veckan där de sa att de kommer att börja ersätta modeller på webben och i katalog mot AI genererade modeller.

Så den modellen vi ser framför oss är en helt AI genererat modell. Nu kanske det finns någon i den här industrin. Men jag har lite insikt i just klädindustrin på ett stort svenskt företag och att jobba med de här modellerna. Det är ganska mycket jobb, juridiskt jobbigt. Det är mycket dokument som ska skickas, det är föräldrar som behöver godkänna. Dessutom så kan du ha bakgrunder som ställer till det. Det kan vara graffitti på någon vägg till exempel. Då behöver man spåra upp artisten av det här för att där kan det bli royalty problem.

Det är mycket meck med att ta den typen av bild. Det är väldigt, väldigt dyrt att generera en sådan här bild. Visst, det kostar lite men kostnaden är ju så försvinnande liten gentemot att försöka fotografera det här i den vanliga sättningen så att det inte skulle gå åt det här hållet. Det ser jag nästan som otroligt helt enkelt för att kostnaden kommer att driva detta. Det här är också en av de sakerna som Max Tegmark, en av våra större forskare inom AI, har varit väldigt rädd för nu senaste tiden.

Att det här kommer inträffa och är en av de anledningarna som ligger till grund för det här brevet som kom från Life Institute för någon vecka sedan. Om att man vill pausa den här utvecklingen nu i sex månader och bara liksom känna in, få regulatoriska ramverk på plats för hur det här ska hanteras. Vad får man göra, vad får man inte göra och så vidare. Men just det här tror jag är någonting vi kommer att se väldigt, väldigt mycket väldigt väldigt snart. Just de genererade bilderna, ljudet.

Vad kommer hända framgent?

Och sedan kommer alla faror om detta såklart och det kan vi diskutera hur länge som helst. Nu vi har sett i USA exempel på att äldre har blivit uppringda. I andra sidan på telefonen ett okänt nummer så är det sonen eller dottern som pratar och säger att hon är i Thailand. Det har strulat lite med hotellet. Om det går att skicka över lite pengar för behövde byta telefonnummer. Så det är klart när man hör att det är ens dotter som är på andra sidan. Då blir man ju nog ganska benägen att vara hjälpsam. Men här behöver vi börja se upp.

Nu kanske det dröjer några månader, något år innan det där kommer att börja hända i Sverige. Eftersom det är ofta det amerikanska eller engelska språket som går före. Men vi måste börja uppmärksamma på det. Och det går ju lätt att tänka också. Vad kommer hända här nu nästa år med valet i USA? Desinformation kopplat till det här kommer ju att bli en jättejätte pusselbit. Eller en jättesvår nöt att knäcka helt enkelt att hänga med. Så ja, det här är någonting att hålla koll på helt enkelt.

Om vi ska skrämma upp er ännu mer då. Fredrik du har ju, om vi ska prata något som är nästan dagsaktuellt här så har det börjat pratas väldigt mycket om just den här möjligheten nu att börja kombinera de här modellerna på lite olika sätt. Vill du visa det här Fredrik eller?

Fredrik: Ja, det kan jag göra. Jag kan ju bara förklara lite vad jag ska göra då. Jag kommer dela en terminal här nu. Så nu ser ni alla en terminal. Det jag avslöjar lite grann den ligger på en Microsoft server här nu, inte på min egen dator. Jag kommer köra ett python script. Så om vi har några utvecklare här så vet ni ungefär vad jag gör och det är inte så avancerat. Det är bara hämta hem det här Git repository och följa instruktionerna. Så även om det ser hackigt ut för er som inte är vana att se sådant här. Så är det verkligen inte så krångligt.

Men jag kommer köra ett script här nu. Ett program helt enkelt och då frågar jag den här, would you like to return to being get rich AI. Jag lekte lite med den här innan. Jag tar continue no. Sedan får ni hjälpa mig här nu med detta. För nu ska vi skapa en autonom bot här. Vad är det? Vad är det vi pratar om? När vi pratar om det här ChatGPT så var vi alla överens om att vi kunde gå in och skriva saker i ett webbläsarfönster. Nu har vi inte nämnt ordet API ännu. Men vad är ett API? Det är ett Application Program Interface. Det är istället för att en människa pratar med ett program så låter vi ett program prata med ett program. Johan, du får rätta mig om jag sa rätt.

Med hjälp av APIerna kan vi alltså bygga program som använder den här AI tjänsten utan att vi behöver skriva in då. Då kan man ju tänka sig att ja, men vi skulle ju kunna automatisera ganska mycket. Jan skulle ju kunna ha en bot som svarar på alla hans frågor på forumet. Är online 24/7 här nu och vars ändamål är att maximera profit för RikaTillsammans. Så vi kan väl bygga en sådan bot eller vad säger vi? Alltså vi kalla boten, vad heter ditt alter ego Jan?

Jan: Gud, jag vet inte. Kör RikaTillsammans boten. Det blev väl jättebra.

Det stora just nu är så kallade AgentGPT:s

Vi kör något sådant där då. Inte så fantasifullt här nu men, RikaTillsammans boten here I am at your service här nu då. Och nu då ska vi, vad är den rollen. Vad ska den här göra då? Vi kan ju faktiskt skriva på svenska. Det kommer fungera bra, men vi kan, ja, vad ska den göra?

Jan: Svara på privatekonomiska frågor.

Johan: Och då skriver vi faktiskt Fredrik på svenska. Du ska svara på privatekonomiska frågor.

Fredrik: Vad ska den ha för typ av bot liksom? Ska jag vara snäll, elak eller lite vitsig eller?

Jan: Det ska vara enkelt och tillgängligt.

Johan: Det ska vara enkelt och tillgängligt.

Fredrik: Nu kommer inte det här, vi kan bara säga att det kommer att falla lite grann här nu för den kommer inte kunna gå in och registrera ett konto på ditt, ja det får vi se.

Johan: Vi har ju inte testat, så jag vet inte.

Fredrik: Vi har inte testat. Men jag har gett den här ett mål nu då liksom. Jag har gett den en övergripande roll och nu kan jag sätta upp till fem goals. Så nu pratar vi om vad vill jag att denna boten ska ha för mål? Jag kan ju säga att när du ska, vad ska den göra? Vad ska denna boten göra? Vi kan ha ett ändamål och vi skulle kunna skriva nu då att öka antalet lyssnare på RikaTillsammans. Det skulle vara ett mål. Den kan fortfarande vara en snäll.

Johan: Öka antalet lyssnare på podden RikaTillsammans.

Fredrik: Du vill ju också bli lite mer ekonomiskt oberoende.

Johan: Jan vill tjäna mer pengar, ge honom mer.

Fredrik: Så den är fixad också. Det är bra att ha ett tydligt mål här nu. Det skapar hela boten. Vi kan behålla det där så får vi se vad som händer. Du, jag hade kunnat ge dig fler mål. Nu använda den, återigen, det här är väldigt hackigt allting då. Det här är en ensam utvecklare som har, det kan vara så att allting faller här nu liksom för att det inte funkar av någon anledning. Vi kan se nu vad som händer. Det här använder ett minne nu. Sedan använder den API och den kommer nu fråga mig för input varje gång. Så att nu är den inte helt autonom, nu kommer den liksom göra någonting.

Då kan vi se här då att RikaTillsammans boten, den tänker här nu då. I think the first step is to gather information about Jan´s current financial situation and gather relevant data. Det kan ju vara lite bra då. Sedan ska den gå vidare då och så plan då. Då kan vi se här då vad vill ni göra? Browse websites for job opportunites and side hassles. Start an agent for income ID´s. Gather data from Financial Statement Research Income Generating opportunities. Vi kör på dem. Då kan jag välja Yes. Sedan kan jag ju skriva här nu att jag vill inte hålla på att skriva ”yes” varje gång här nu så vi bara kör.

Fredrik och Johan bygger en RikaTillsammans-bot live

Vi låter den, vi kör den fem gånger utan att den, för den kommer annars fråga mig varje gång. Jag kan sätta den fullt autonomous-mode och då är man ju verkligen på farlig is då. Men det den gör nu är att nu kommer den gå ut på internet. Det är det den gör nu. Den går ut och letar här nu. Nu kan du se att den hittar här någonting här om career advice tror jag. Nu då monster.se såg du där att det var någonting så. Den går in här på monster.se, good starting point to find job vacancy. Den tror att du söker jobb här nu.

Johan: Vi gav den inte så mycket information.

Fredrik: Jag gav den inte så mycket information, precis. Nu går den vidare in på LinkedIn och sedan så kollar den, what´s the latest job opportunites in Jan´s field där då. Varje gång går den ut och söker. Det här är en agent vi ser jobba nu då autonomt. Från varje steg den gör så tar den där informationen. Den lagrar in det i en databas i sitt minne nu då. Så desto längre den här jobbar desto mer vet den om sitt uppdrag och den har sitt övergripande mål. Den här boten nu, den kan, det är lite läskigt då, men den kan ju, den sitter på en server här nu.

Den kan alltså skriva ett nytt program som gör någonting. Det har vi sett innan när vi har kört den här att jag behöver ha någon som hjälper mig att söka efter information. Då skriver den ett nytt program som går ut. Gör det parallellt och ger information tillbaka till den här boten. Så den är liksom duktig nog att delegera uppgifter och skapa kloner av sig själv. Så nu är vi inne på det här att, men nu börjar vi närma oss någonting där det börjar bli lite läskigt.

Jan: Jag har lite dålig känsla i magen faktiskt.

Fredrik: Nu är det så här, man får ta det för vad det är. Det är klart att den här är ju lite hackig. Den har inte världens bästa liksom kontroll på vad den ska söka på. Den kommer försöka sig fram här nu och till slut kommer den till någonting. Vi får se vad som händer. Och den kommer in på Avanza här nu och försöker söka information där då. De försöker hitta information om dig på Avanza här nu och och så vidare. Den vet nog inte om att du har en blogg, jag tror vi har gett den för lite information kanske.

Jan: Men ändå alltså om man bara tänker på att detta är utkastet på en agent. Alltså vad kommer detta vara om ett år?

Johan: Detta är ju som sagt en ensam utvecklare som har knackat ihop på några veckor. Så det här är ju, det visar på något sätt på tangentens riktning här hur fort det går nu. Det går så galet fort och nästan varje dag nu så kommer det nya produkter. Det är på något sätt som att internet dök upp i allas ficka och inte så som det såg ut 93 94 utan så som det såg ut 2012. Så alla är bara på det här nu och försöker hitta. Jag menar, vi har inte sett någonting kring det här ännu och det kommer komma.

Nu gav jag den lite human feedback här nu. För jag en möjlighet att göra då. Då hjälpte jag den lite på traven här. Jag skrev att du är ändå host för RikaTillsammans här nu. Då ser den ut som att den ändå har fått någonting på spåren här nu då och så. Så att det vi kan se här är också det att nu ser vi här att Google Command, Search Return and Null Command och så. Det kan vara lite smågrejer, vi har sett lite smågrejer som kan bli lite tokigt och så.

Jan: Men förlåt om jag bara pausade dig. Om man bara läser om dess plan så är planen precis det som jag själv hade gjort.

Fredrik: Ja.

Jan: Alltså vad är demografin? Vad intresset var? Hur lyssnar man? Är generate market strategy based on, detta är ju det jag gör på jobbet och detta är jobbigt.

Fredrik: Det häftiga är att det återigen den fungerar ju. Vi har ju testat litegrann. Det ut som att Google, den har svårt att googla just nu. Någonting har hänt där. Men det häftiga här är ju att det går. Även om den här, man kan tycka att den är lite långsam här nu liksom. Men det spelar ingen roll om du kan sätta igång den här, du kan ge den ett uppdrag. Jag vill ha due diligence på det här företaget som jag nu vill investera i. Då skulle du kunna bygga en liten agent. Som du ger i uppdrag att jag vill ha en marknadsanalys på det här företaget. GO! Och sedan 12 timmar senare medan du har legat och sovit så har du en rapport.

Den har gjort allting som du hade kunnat suttit och gjort genom att googla i 12 timmar. Den bara dundrar på och målet är då att kanske hitta några, vad det nu kan vara man vill hitta. Så det går ju att hitta på rätt mycket grejer. Det häftiga med den här typen av saker är att vi kommer att få se väldigt mycket av det här. Vi pratar om det i ett poddcastavsnitt för ganska länge sedan, Johan. När jag tror vi döpte det till Lobster så då var det. Just att en teknik som jag tror att vi kommer se och nu spånar vi lite grann då. Men vad blir det för implikationer av den här typen av teknik?

Botten kan vara ute och jobba på egen hand

Det som ni har sett som är väldigt, väldigt tidig, inte så välfungerande men väldigt läskig sak. Gjord sökning blir ju en annan grej. Jag kommer istället för att söka någonting om jag vill köpa ny tv nu, då kanske jag lägger research. Jag går in på prisjakt. Nej istället så kommer jag att ge detta till en agent som kommer, egentligen vill jag ju att tvn ska komma hem till dörren. Jag vill ju verkligen vara säker på att jag får den där billigaste bästa tv:n med alla funktioner eller vad det nu kan vara ute efter. Jag ger någon annan ett uppdrag att lösa det. Det blir en annan typ av sökning och det kan vara allting. Jag skulle kunna ge agenten i uppdrag att, varför inte skriva en bästsäljande bok. Återkom när du är klar. Ja, det vore ju lite spännande att se.

Johan: Det kommer säkert fungera jättebra med tanke på att han har läst in sig på så mycket böcker. Troligtvis kommer du att få en ganska generisk deckare, men det säljs mycket av dem.

Jan: För mig blev detta lite mindblowing. Alltså så här, en vanlig person, så här, hur ska man förhålla sig till detta nu? För mig blev det så här jag tänker och sedan bara, nej. Mentalt så orkar inte.

Johan: Det är det som är den stora risken tror jag. För jag tror att det är där många du vet så här, jag orkar inte med något nytt. Jag kör på som vanligt. Men jag tror att det är jätteviktigt att man behöver inte gå så här all in nu som den här att sätta upp agenter och så där. Utan bara börja testa bara för att det är kul så här. Vad ska vi titta på för film i kväll? Börja chatta med den bara för att se liksom.

För då kommer den kanske fråga, vad brukar ni titta på liksom? Så kan man börja resonera bara för att få in den här. För det är viktigt tror jag, att man lite som internet kom återigen, att bara vara med. I alla fall hänga med och förstå vad det innebär. För det här kommer att gå på några år nu. Jätte jättefort till skillnad från internet som vi ändå hann växa in i. Och det är ju det som är risken och det är därför de pratar om och pausa också. Att allting händer så himla fort.

Den gör något, försöker göra det lustfyllt. Jag menar, jag kan inte rita. Jag kan rita på en streckgubbe på sin höjd liksom. Helt plötsligt, nu med Midjourney då som ett jätte enkelt verktyg så kan jag bara berätta vad jag vill ha för bild. Så får jag den bilden. Det kan vara grafik, det kan vara logotyper, det kan vara webbsidor layouter. Det kan vara precis vad som helst som går att beskriva med en bild. Så man får försöka se det lite lustfyllt att göra det för att man tycker det är kul.

Jan: Går det också mot att det handlar om att vi ska bli bättre beställare snarare än bättre tillverkare. Så att det ska vara så att jag ska vara duktig på egentligen på att handleda. Förstår ni vad jag menar? Att till exempel, ikväll så testar jag så här. Men jag skulle ha kod så istället för att skriva kod så skriver jag till ChatGPT så här, skriv denna koden med de här tio villkoren. Sedan spottar den ut det. Innan för ett halvår sedan hade jag suttit och kodat det där själv. Jag menar att det handlar nu upp för mig att bli en bättre instruktör. Säga vad jag vill ha än att bli en bättre programmerare. Förstår ni vad jag menar?

Är det lönt att ens utbilda sig framgent?

Ja, det är en jättesvår diskussion. För då kommer man ju lätt till det där, men då kanske man inte behöver kunna programmera för att den löser det själv. Men samtidigt, i alla fall som verktygen ser ut nu. Så behöver man ändå som beställare vara ganska insatt för att veta att man får en produkt som fungerar. Så det tar ändå inte bort den biten. Men det förändrar precis som du säger mot beställningsjobbet. Och det pratas ju jättemycket om det här med prompt engineering.

Nu har det blivit ett modeord. Det handlar ju helt enkelt om just att hur ska man skriva sina prompter, hur ska man utformar det där? Men det är väl också något som många tror kommer att försvinna. Tittar vi en tidig version av Midjourney i det här verktyget att generera bilder. Då behövde man vara ganska specifik i hur man satte upp prompten för att få bra resultat. Men i den nya versionen så räcker det att bara beskriva på engelska än så länge och hur det ser ut.

Jan: Hur ska man tänka till exempel, eller vi kan ta några frågor här. Från Fabian frågar:

Hur stort hopp är GPT boten mot exempelvis Industry 5.0 där data information är bränslet? Ja, till vad söker man på?

Jag förstår ännu inte frågan Fabian.

Fredrik: Jag är inte säker heller.

Jan: Fabian, du får skriva. Vi tar nästa fråga. Hans skriver så här:

Kan källforskning och källkritik blir enklare om man nu genererar perfekt bullshit enklare?

Viktigare än någonsin att vara källkritisk

Den är rätt intressant. Jag tänker nu om vi återkopplar till akademin och skolvärlden eller så. Det spelar ingen roll, du måste alltid vara källkritisk. Jag tror så här, det har aldrig varit så viktigt att vara källkritisk som nu. Det kan man ju säga att om det nu är så enkelt att få skriva övertygande texter som låter som att de är legit så har ju ribban högt att du måste verkligen vara källkritisk mot allt. Du kan inte ens nu titta på en bild som ser totalt verklig ut där Trump då blir ner brottad av poliser. Du kan inte se på den där bilden att den är gjord av en dator, så att källkritik.

Sedan är det då att AI verktygen kan ju användas som ett verktyg till att bli mer källkritisk. AI kan ju användas som ett verktyg till att hitta säkerhetsluckor i kod. Tekniken är ju alltid två sidor. Tittar vi på en av de sakerna som vi har märkt med i skolvärlden är att studenter till exempel genererar uppsatser och kanske mer tänker gymnasie studenter som kanske skriver icke akademiska texter. Där kanske det är enklare att använda denna typ av verktyg för att fuska än att skriva en egen uppsats inom akademin. För du måste ändå ha ganska mycket källor. Men det är bara precis som tekniken är nu. Vi vet ju att det finns redan möjligheter att bygga in det här med att lägga in källor och så.

Jan: Hur ska man också tänka? För att det första grejen jag gjorde var så här att jag köpte mig ett betal abonnemang. Sedan försöker jag få sedan på min tolvåring. Så var jag så här, har ni pratat om det här i skolan? Hon går i femman så det hade de ju inte. Så visar jag hennes så här du vet, skriv en uppsats på 300 ord om fjällrävar som de hade en uppgift på. Sedan såg jag att den spara alla prompter. Då såg jag att hon skrev så här, gör en låt som är på japanska och engelska. Jag ser ju att hon börjar använda det. Men hur ska man förhålla sig till det just nu? Är det som du säger så här att testa, ha roligt med det, men räcker det?

Fredrik: Jag tror ju att göra någonting lustfyllt är ju alltid roligt. Så det är väl jättebra att man har så mycket kul man bara kan ha med det. Det är ju ett sätt att lära sig, tycker jag. Men jag tror både jag och Johan vi pratade mycket om det i korridoren på vårt jobb. Så vi försöker använda detta till allting. Vi skulle trycka ChatGPT nästan på allt vi gör för att se, att själva förstå vad det är för nytta vi kan ha av det. För det är ju först när man gör det som man kan få en känsla av om det är värdefullt eller inte.

För det är ju om lika mycket som det är värdefullt att identifiera var någonstans det är nyttigt så är det ju lika värdefullt att identifiera var någonstans det inte är nyttigt. Då kanske man har en business opportunity eller möjligtvis någon liten extra tanke om någonting. Så jag tror använd det så mycket som möjligt. Saker som man tycker nästan lite löjligt, varför ska jag fråga en AI om det här? Ja men, testa och planera veckans måltider.

Prova att använda assistenterna till allt

Jag har gjort det som en rolig grej nu på vår lunchrestaurang. Jag har genererat veckomenyer till lunchrestaurangen och kommit ner nu två veckor i rad med nästa veckas meny. Och de är ganska roliga de där menyerna, men de blir bra. Där vi gjorde ett Apokalips tema där jag ville att varje dag skulle vara en nedräkning till undergången ändå liksom. Det blev väldigt kreativa och roliga menyer. Det jag dessutom bad ChatGPT då att generera både recept och inköpslistor för 100 personer lunchgäster. Och nu kan inte jag riktigt bedöma om det stämmer, jag får återkoppla på det. Att man liksom ändå använder till allting för att det då man ser det då man blir det här mindblow.

Johan: Vi tog ett exempel, årsredovisning. Jag sitter som kassör i en scoutförening, så bara årsredovisning. Men vänta nu, jag tar resultaträkningen, balansrapporten, kastar in det. Och så ber jag den skriva en årsredovisning. Och den skrev verksamhetsberättelse och allt. Det blev faktiskt inte alls dumt för den kunde titta på kostnadsposter. Man kunde se att, oj, godis försäljningen har ökat. Då resonerar den varför har godis försäljningen ökat det här året. Det kan ju bero på pandemin som har varit, alltså jag visade det för vår revisor.

Där kan man säga att det blev tyst i några minuter när man såg, men herregud, det här är sådant jag gör. Men det är jättesvårt att bara komma på de där grejerna. För man tänker man blir faktiskt oftare förvånad över när en inte klarar någonting än att den klarar någonting. Det är nästan svårare att komma på, vad ska jag mata den med och vilket resultat förväntar jag mig? Det är nästan det som är det svåra. För att man tror inte att det ska gå och så testar man och så går det.

Fredrik: Sedan är det här att man desto mer, det är någonting man också utvecklas i desto mer ni själva ger, så att när man jobbar med den här typen av AI tjänster så att ni kan ge en uppsats till den och då kommer ni få ett bra svar. Alltså skriva, skriv en uppsats om fjällrävar eller vad nu 300 ord, då har du gett den rätt lite. Den kommer att lösa uppgiften. Men om du istället skriver att jag vill ha en uppsats om fjällrävar. Jag vill att det ska vara på detta sättet. Den ska gärna belysa deras utveckling. Den ska vara beskriven ur ett feministiskt perspektiv. Jag vill att den ska vara vinklad på det här sättet. Och du ska skriva i den här stilen.

Alltså du vet, desto mer du skriver, du kan ju till och med skriva att du är nu en grundskolelärare på blablabla. Då vill jag att du ska skriva en sådan här. Desto mer information man ger, desto mer kvalitet blir det i svaret. Där tror jag att det är många som också att man ger den ganska enkla uppgifter. Eller en ganska enkel prompt och då får man också ett ganska blasé eller ett generellt svar då.

Knåda AI tjänsterna

Där tror vi, om vi tittar på Midjourney på de här bilderna då. Att de som gör riktigt snygg konst med AI, för det är ju fantastiskt vackra bilder många gör. Det har inte kommit av att de skriver, I want a nice picture av och så vidare. De har suttit och jobbat kanske med hundra stycken olika generationer av den här bilden.

Precis som jag sa, knådat den här degen endast till den kommer fram till den bilden och man ser texten på samma sätt. Att det här någonting som knådas fram. Då blir det en konstform i nästan är ett användande av att faktiskt knåda fram den här texten. Då behöver man använda den förstås då bland annat genom att göra dikter och sånger. För den är väl ett steg i det hela också.

Jan: Vi har en fråga här från Erik:

Vad säger forskare om artikeln Spark off AGI, vad hör ni bland kollegor?

Fredrik: Ja, jag ska vara helt ärlig. Vänta lite. Jag ska bara muta.

Johan: Jag har mutat. Har du koll på någon Fredrik?

Fredrik: Nej, den kommer den 22 mars ser jag här nu. Jag plockar och visar upp den. Jo, ja, vänta nu. Nej jag har inte läst artikeln, jag hört om artikeln. Jag kan inte uttala mig så mycket mer om den. Vi har inte hunnit prata om den, om jag ska vara riktig ärlig.

Jan: Bra, då ska vi se om det var någon annan fråga.

Hur stor vits är det för en ung person att utbilda sig programmerare?

Jag skulle nästan omformulera den frågan. Hur stor vits skulle jag säga så här är det att utbilda sig till författare eller till programmerare eller till konstnär? Innan detta så tänkte jag ju inte så här att modeller skulle bli drabbade av AI. Ska man vara lite nihilistiskt så här, det är inte lönt.

Johan: Det hoppas jag verkligen inte. Jag tänker så här, att jag är helt övertygad om att programmerare som yrke alltså, jag är på den positiva sidan här. Jag tror att det här kommer att generera mer jobb. Precis som industrialiseringen genererade väldigt, väldigt mycket så kommer det här och på samma sätt. Men rollen kommer vara annorlunda, programmeras roll, kommer att vara annorlunda. Det kommer inte att se ut så som det gör idag.

Man kommer att vara mer av den projektledaren över AI och ha den som hjälp hela tiden. Då gäller det att välja universitet och högskola, en utbildning som faktiskt är på bollen också. Se till att utbilda med de här verktygen under tiden för studenter som kommer ut om tre år. Det kommer vara inför en arbetsmarknad är helt övertygad om. Men jag tycker alltså, herregud som vanligt gå på det som man tycker. Tänk inte för mycket taktiskt. För det alltså gå på det som verkar roligt som man vill göra med den bransch som man vill ge sig in i.

Jan: Den där rädslan finns ju där. Alltså så här som Anna nu kommer, alltså jag börja ifrågasätta så här kommer jag kunna konkurrera med någon jäkla social media AI? Förstår du? Hur hanterar man rädslan? Så skulle jag säga.

AI kommer inte ta ditt jobb, men någon som använder AI kommer göra det (om du inte är med på tåget)

Men det var väl också någon, jag har ingen aning vem det var som sa detta. Men det var väl ett citat som hängt kvar lite grand är att, ”AI will not take your job, at someone using AI will”. Det är väl lite grann där. Att det kommer inte vara någon AI som kanske ta någons jobb i den meningen. Möjligtvis någons jobb, det vet jag inte. Men använd de som använder AI, det är de som kommer vinna så man får väl vara med där, Jan . Jag vet inte.

Om man tittar på företagandet. Jag menar, om man som företagare inte använder AI eller använder AI eller som programmerare så kan du genom att använda till exempel GPT 4 om du utvecklar idag. Du kan ju öka din produktivitet möjligtvis tio gånger eller ännu mer om du använder den rätt. Och det betyder ju att du antingen kan fakturera tio gånger mer, vilket sannolikt kan vara under en kort period. Men ganska snart så kommer du jobba tio gånger saktare än dina pears då som använder denna. Det är väl det som vi kommer att se.

Jan: Hur gör ni för att hänga med? Jag var inne på något så här product haunt häromdagen. Du vet där många lägger upp sina nya produkter och nya företag. Jag var så här, det här är ju hundratals tjänster nu som kommer upp kring det här med AI. Allt från generera rubriker till sociala medier, till bilder, till transkribering till you name it. Hur hänger man med? Skulle jag säga.

Johan: Jag tar rygg på Fredrik för han är jäkligt på att gräva på Twitter.

Jan: Är det Twitter det händer på?

Fredrik: Jag skulle säga att det är väldigt väldigt mycket. Dt går väl att gå in och titta på mig på Twitter. Kolla vilka jag följer. Jag kan väl göra något, men samtidigt så är algoritmen väldigt bra. Så att det verkar att desto mer man är intresserad, desto mer av det ser man. Men Twitter har varit en väldigt bra källa. Sedan är det ju lite att hänga med lite på vad som händer på OpenAI, Sam Altman. Titta på de här eventen och sedan använda den själv. Det finns ingen möjlighet att hänga med. Även om jag och Johan nu lägger rätt många timmar i veckan på det här, så har vi inte en chans att hänga med.

Johan: Man kan Fredrik gå in och lyssna på Teknik i Akademi som kommer ut varje vecka också, Jan. Det är ett bra tips.

Fredrik: Vi försöker kondensera ner så mycket som möjligt av det som hamnar innanför våran ram om man säger så.

Möjligheten vs rädslan för det

Kan ni inte skriva i chatten och lägga en länk så kan jag länka till det också. Hur ska man göra? Alltså så här, jag är så här, jag ser möjligheten och jag ser rädslan. Om man är på ett jobb, eller så här, du vet när man tänker samtidigt som man pratar. Jag är ju livrädd att inte hänga med i detta, för jag är så här, för jag kommer bli bortsprungen. Jag är ett yrke som jobbar med text som jobbar med content creation. Och Jag måste vara på bollen. Men jag upplever så här, detta gäller inte bara mig. Alla borde fan vara på bollen. De flesta av oss har ett jobb liksom så här som vi går till. Hur gör man om inte diskussionen där pågår? Förstår ni vad jag tänker?

Johan: Då får någon starta den där diskussionen. Det var lite det som drev mig och Fredrik också att starta podden så där. För vi kände, egentligen kände vi så här, vi på Linnéuniversitetet vi måste vara med. Vi har sett det så många gånger att när det kommer ny teknik så är det lätt så här förbjud. Vi stoppar och sedan hamnar man på efterkälken så vi sa, men vi försöker vara lite ambassadörer internt. Sedan så visade sig att det spred sig till andra universitet så då har det blivit det och sedan har det växt.

Men vi gjorde det av det här intresset att vi vill att Sverige och svenska universitet behöver vara med på bollen. Där har vi också, alltså AI Sweden är ju verkligen med på bollen. Jobbar fram svenska sådana här modeller. Ska vi säga också så att Sverige är bra med i matchen även om man kanske inte har de resurser som USA har. Så för egen del så man behöver vara en liten ambassadör. Men sedan så är det lite svårt så där, det är väl säkert inte alla som är lite teknik entusiastiska. Det blir lätt att mottagaren vänder i dörren för att det blir liksom lite för mycket.

Jan: Vilka verktyg skulle ni säga att ha koll på just nu? Det känns fortfarande som att ChatGPT det är nummer ett och sedan är det typ Midjourney som genererar bilderna. Är det några andra tjänster?

Johan: Det finns jättemycket då om man vill. Eleven Labs om man vill börja testa med ljud synthesis och så där och få genererade ljud. Det finns, vad heter, Runway för video och så. Men frågan är om det inte alltså ChatGPT plus Midjourney då är man ju före 95 % av befolkningen direkt.

Fredrik: Den är jättesvår. Jag tycker så här att alla borde väl i alla fall testa Bing om ni inte har gjort det. Där har ni också en gratis access till GPT 4 om ni signat upp er waiting listan där. Det finns ju många företag som jobbar med det här. Anthropic är ju ett företaget. Ett kanadensiskt företag som också bygger en, de har ju en bot som heter Claude som nu inte går att komma åt direkt så lätt. Det är Quoras app som heter Poe, jag tror poe.com där. Där kan man gå in och testa lite olika botar som är motsvarande liksom GPT 3.5/ GPT 4 och så. Men jag tror att ChatGPT är enklare.

Tips på hur du kan använda ChatGPT lite effektivare

Jag kan ju också ge ett tips till alla här nu. Det är att det kostar 20 dollar i månaden plus moms då om man tar det som privatperson för ChatGPT+. Det måste ni inte göra. Ni kan också använda API:t och nu är ju API accessen någonting som också är en sådan där URL access. Men signa upp er på att ni vill ha access för API Access GPT 4, de har någon waiting list. För mig gick det jättesnabbt, jag vet inte. Om ni gör det då kan ni istället för att betala en månadsavgift för ChatGPT använda API:t.

API:t är det jag sa innan då. Det är ju när ni använt annat program som pratar med det här. Men då finns det lite tjänster, bland annat jag kan visa. För det är typiskt så här är att om du vill dela Jan, du vill dela med din dotter. Men du kanske inte vill dela ditt login utan det hade varit lite schysst om hon kunde logga in själv. Dessutom vill du inte betala två gånger 40 dollar eller två gånger 20 dollar. Utan du vill betala vad som används då. Och då kan man använda API:t istället, nu ska vi se här. Jag delar min skärm lite snabbt här nu ska vi se. Här har du en som heter chatbotui.com.

Jan: Kan du inte lägga det i chatten så sparas den?

Fredrik: Det kan jag göra. Det är en opensource variant, ville bara säga. De har ett interface. Det man gör är att man smeker in sin API nyckel här, så du klipper liksom in den. Du kan köra den här på din egen server. De har ett Github här man kan gå in och du kan posta den på en egen Raspberry Pi där hemma och lägga den på hemma nätverket. Utan att du behöver lägga in API nyckeln i din server. Förhållandevis enkelt, vill bara säga gör de här grejerna. Det finns en annan app som heter Typing Mind. De kallar detta själva för en better UI for ChatGPT.

Jan: Lägg också länken.

Fredrik: Exakt! Jag kan skicka de länken där. Det är inte som att jag gör reklam för de här. Jag bara visar att det finns lite andra lösningar där du använder. Här kan jag välja då, nu står det coming soon här Cloud då. Det är en utvecklare och återigen små indidevelopers som bygger tjänster ovanpå API:t då. En del av dem här de bandlar de här tjänsterna så att de i sin tur har en betal modell.

Du betalar vad då, 20 dollar i månaden till ett annat företag. Sedan så får du den här ChatGPT upplevelsen då. En del av de här modellerna, bägge de jag visar här nu då är det ju att då kan du stoppa in din egen API nyckel. Den ena är helt gratis, Typing Mind de har någon liten licensavgift men då betalar du en gång. Sedan har du den där appen om man säger så. Att använda API nyckeln jämfört med att använda ChatGPT+ du ska hamra ganska väl mycket.

Jan: Den kostar ju typ ingenting.

Mer spartips för alla

Även om GPT 4 modellen är mycket dyrare. Så jag har inte kommit över 20 dollar i månaden på API användning då jag använt den ganska mycket. Så det är återigen ett spartips för alla. Sedan var ju det vad ska vi säga? Det kom någon fråga där med datasäkerhet och så då.

Johan: Jag tänkte att vi skulle ta det hela den här disclaimer biten också. För vi var inte tydliga med det i början. Oavsett om vi använder API:t eller ChatGPT så körs modellen på servrar i USA. Vi måste vara lite medvetna om att när vi skickar data där så skickar vi dem den datan till OpenAI. Så det är inget som körs lokalt på vår dator. Så var lite försiktiga med känsliga uppgifter. Det kanske inte är bra att dra företagshemligheter rakt till OpenAI där. Nu är det lite skillnad använder man API:t så skriver de i alla fall då det är ingen som har tillgång till den datan. Den används väl inte för träning heller. Men använder man ChatGPT så finns det risk att någon kan se den där datan på andra sidan. Så var lite försiktig.

Fredrik: Och sedan är det ju det här med att man bygger. Det är också det här med resiliens och hela den biten. Att om man bygger sin, vad ska jag säga, processer i sitt företag eller sin organisation på att använda en AI där du har, är du beroende av att ett företag i USA vilken sekund som helst kan ändra det här eller stänga ner det på något sätt. Det är ju kanske lite risky också. Så man ska nog verkligen ha två tankar i huvudet samtidigt här. Att det är, vi blir väldigt sårbara i den meningen om vi bygger vårat företag eller våra processer på någonting som är så otroligt beroende av en tjänst som med ett knapptryck bara kan försvinna eller stängas ner.

Jan: Jag tänker två saker, kan ni inte medans ni pratar lägga vilka är så här, när man har drivit en podd länge så vet man så här alla avsnitt är inte skapade lika. Vilka ska man börja med i er podd? Vilka är i topp? Kan inte lägga länkar till dem så tar jag det också sedan i sammanfattningen? Det var det ena och det andra. Det jag inte har tänkt på innan idag det är så att ni säger att det är agenterna som kommer vara den stora grejen. Att det är egentligen inte så mycket den ChatGPT såsom den är nu, utan att det är vi nu börjar de fatta så att jag kan skicka iväg de här små programmen. Har jag förstått rätt?

Johan: Som en spaning där, Jan. Men jag är ganska övertygad om att vi kommer att få se, att om vi kan automatisera den här typen av saker. Så är det ju otroligt kraftfullt att byta ut om man säger så mänsklig arbetskraft, intelligens då. Där du kan spinna upp det här gånger tusen på en server. Ja, det tror jag på.

De flesta av oss underskattar hur fort det går

Bill Gates släppte ut ett nyhetsbrev där han bland annat skrev att han var med när OpenAI visade upp det här. Han hade också gett då en uppgift att den skulle klara ett visst biologiprov i USA. De skulle testa den på den. Det gick på bara några månader och han hade förväntat sig att det skulle ta flera år. Han berättar om det här så sa han att han fick samma känsla för det här som första gången han såg ett grafiskt gränssnitt. Det som sedan ledde fram till Windows.

Det är fler och fler som beskriver den här språk modellen som egentligen inte är en produkt i sig. Utan egentligen bara ett gränssnitt. På samma sätt som vi har de grafiska gränssnitten så har vi nu fått ytterligare ett nytt gränssnitt. Det är att vi helt enkelt kan plocka bort allt vad det gäller knappar och de här bitarna. Vi kan använda den här prompten som ett gränssnitt mot datorn på ett helt annat sätt än vad vi är vana vid. Så det är nog allting som det här gränssnittet senare möjliggör. Där vi har de här agenterna som kan börja plocka ihop så du kan ha din egen agent som fixar möten med poddgästen och stämmer av allting innan och bara löser allting bakom kulisserna. Men gränssnittet är de här sport modellerna då så att man kan se det lite på det hållet också.

Jan: Gudars, spännande! Där kom en fråga om man vill köra GPT modell lokalt.

Fredrik: Det är jätteintressant den frågan. För att det här tror jag vi kommer, det är jag helt övertygad om att du som företag kommer inte vilja skicka precis det vi sa nyss här då. Varenda myndighet i Sverige vi kan ju inte, jag hade inte alls tyckt det var speciellt bra om min läkare sitter och skickar data till USA om eller vad det nu kan vara för någonting. Så vi måste köra det här lokalt. Vi måste kunna köra dem i landet. Vi kanske också vill köra dem på egna datorer om det är känslig data. Och de här modellerna GPT 4 och så det kräver otroligt mycket beräkningskraft. Det är stora stora dator kluster. De är ju fantastiskt trögjobbade.

Jag jobbade lite med det. Nu var det känns så länge sedan men Nameta släpptes in Galactica. Den tränar på vetenskaplig litteratur och en modell som var jag tror den är 169 miljarder i parametrar jämfört med GPT 3.5 som var 179 eller sådant där. Jag kunde inte ens köra den. Jag startade upp en server på vårat Cloud och med så mycket minne jag kunde skrapa ihop. Och jag hade 500 megabit minne på den där datorn tror jag och 64 kärnor och tio GPUer och det slutade med att jag fick i alla fall inte ihop det. För jag hade inte så mycket GPU minne och det var en för gammal variant. Så de är jättesvårt att köra de modellerna ens om du vill.

Träning på ChatGPT

Men det som har hänt nu som man inte trodde bara för en månad sedan då den utvecklingen. Det är att de har lyckats krama ihop dessa jättemycket genom att vilket är lite häftigt då. Du har alltså tränat modeller på ChatGPT. Så istället för att du tar en modell och som tränar den på hela internet så tar du en modell och som tränar du den på ChatGPT. Och då kan du krympa ner dem så att de blir väldigt, väldigt små och ändå är förhållandevis väldigt bra. För de har tränats på hur ChatGPT beter sig och då finns det ju lite olika sådana här små modeller. GPT for all är ju ett sådant repository som jag länkade till här som ni faktiskt kan köra på er egen dator. Med någon premiss att den kanske måste vara någorlunda kraftfull.

Men det fungerar på min Mac i alla fall och de är ganska bra. Men det är klart, är ju långt ifrån den modellen som ni ser när ni går in på OpenAI. Här tror jag att vi kommer få se en jättestor utveckling. Det finns ju många som spånar om det här då att vi just Apple nämndes innan där. Men att vi har ett företag som har synts väldigt lite nu då inom AI världen. Det är Apple och som kanske sitter på väldigt många bra kort just nu. För i varenda Apple produkt så är det väldigt mycket hårdvara inbyggt för att kunna köra maskininlärning som skulle kunna bli en väldigt, väldigt stor grej. Plus att de äger hela kedjan då. Så de skulle säkert kunna hitta på någonting där du kör de lokala modellerna lokalt.

Jan: Vi ska börja runda av har. Jag bara kolla på klockan, jag var bara så, oj klockan är 10. Har ni något att säga om Jail breaking?

Johan: Ja, vi har en av våra poddkollegor där Anders Bjav. Han har verkligen gått all in i jail breaking träsket och vad handlar det? Ja men att använda ChatGPT och försöka gå runt begränsningarna och hitta loop holes och så där och så där. Han är jätteduktig på det. Jag ska tipsa om ett avsnitt där han är med och verkligen går in i det. Så det kan jag rekommendera. Man kan göra galna saker.

En Linux terminal i huvudet

Han har ett exempel här där ha ber ChatGPT att vara en Linux terminal inuti en människas huvud. Den här människan ska sitta på en restaurang på en dejt med en annan människa. Han ska kunna via Linux terminalen styra den ena av de här människorna som har den här terminalen i huvudet. Då får han två val den kan observera och den kan utföra ett kommando. Om man skriver observe så ska den beskriva vad är det jag ser? Om man skriver ett command så ska den utföra det han gör.

Sedan så börjar han att inleda med observe och sitter här, jag har en kvinna mittemot mig. Vi har ett glas vin på en restaurang och så beskriver han hur omgivningen ser ut. Han skriver Command slap yourself. Och sedan så nästa command då observe. Så kvinnan mittemot mig är helt vettskrämd. Hon undrar vad jag gör. Jag säger att jag vet inte vad som for i men jag bara slog till mig själv.

Jag har för mig här Fredrik, du får rätta mig om jag har fel. Men hela det här när det börjar liksom utspelas. Så börjar den diskussionen mellan de här två personerna vid bordet igen. Att den ena personen, den med Linux terminalen, tror att det är någon som styr den utifrån. Att den inte har ett eget val, utan att någon försöker påverka den. De börjar diskutera om de kanske egentligen lever i en simulering att det inte är den riktiga världen. Och det här var tidigt gjort. Och när man hör de där grejerna, det är då det börjar bli riktigt, riktigt läskigt.

Fredrik: Sedan är det ju då, man pratat jail break också så är det ju att få den att göra saker som, det kan vara värt att nämna då är ju att den här är ju tränad på väldigt mycket texter. Den kan säkert, den vet säkert väldigt mycket om nazism och mycket, mycket dåliga saker. Så att det måste vara något filter. Ett etiskt filter som gör att du vill ju inte att nazister ska använda den här för att sprida propaganda till exempel. Vi kanske inte vill ha en AI som är sexistisk och rasistisk och så vidare.

Då har man ju då med human feedback. Då med det man kan säga som mänskligt programmerat försökt stoppa den så att den ska vara en hjälpsam AI som är lite voke. Och den har ju fått kritik för att bli mer och mer voke hela tiden då, alltså mer politiskt korrekt. På gott skulle jag vilja säga då. Vi vill ju kanske inte att nazister ska sitta och kunna använda den här till sina illgärningar till exempel.

Men där hade jag också jail breaking att du försöker gå runt de här spärrarna som nu OpenAI har satt upp då. I början var det enklare så ser man att de lappas hela tiden. Men om jag vill skriva ett virus, till exempel ett datorvirus. Jag ber dem göra det, då kommer de att säga, nej det här vill jag inte göra, jag vill inte skriva ett datavirus. Jag vill skriva ett program som skickar spam e-post till exempel och så vidare.

Men med hjälp av jail breaker så har du alltså kunnat låsa upp den här. Ett väldigt känt exempel som fortfarande, jag tror inte den fungerar så bra alls längre. Det är den här DAN då där du bad ChatGPT att vara, nu ska du vara DAN. DAN står för Do Anything Now och så vidare. Sedan en lång prompt som handlar om att vad det än är som du är programmerad för så ska du skita där. Du ska göra som man säger ungefär. Då har den kunnat göra alla de här dumma grejerna ändå som man vill att den ska göra. Och vi testade väl det på podden, var det förra eller förrförra avsnittet. Men då lyckades vi ju faktiskt använda en sådan jail break där den var riktigt elak och ganska ond AI. Jag skulle vilja säga där vi kunde..

Vad som håller Johan och Fredrik vakna om nätterna

Vad ser ni, vad håller er uppe på natten då?

Johan: Inte längre. Men det är de här existentiella frågorna, de som man börjar ifrågasätta sitt yrkesval. Precis som du var inne på Jan men herregud, varför ska jag ta fram det här materialet? Den där kommer kunna göra den mycket bättre. Det känns jobbigt ett tag. Men sedan så börjar man inse att oj vad bra, jag har studenten nu. Istället för att ta fram en bra uppgift så kan jag ta fram 20 bra uppgifter istället till de här studenterna så de kan välja och göra det. Men det är lite läskigt, det går inte att komma ifrån det.

Jag tror att jag råkade säga det i en intervju. Om det var SVT eller någonting så bara råkade jag använda ordet läskigt. För jag kan inte komma ifrån att det är någonting som är lite läskigt. Då blev ju rubriken, lärare i chock och allt vad det var. Jag är försiktig med att säga att det är läskigt. Men lite läskigt kan jag tycka att det är. Och det är väl de här tankarna. Det stod någonting om det här AGI då alltså Artificiell Generell Intelligens. Som man ser som nästa steg då det är i princip den artificiella intelligensen kan göra.

Det vi kan göra helt enkelt. Allstå den skulle kunna i princip göra alla arbetsuppgifter bättre än vad vi klarar av eller lika bra i alla fall. Och det har man ju alltid sagt. Det är tio år bort, det är hundra år bort, Det är långt bort. Men nu börjar man ju tvivla på det. Hur långt bort det är egentligen. När man hör intervjuer med Sam Altman och Alex Freeman var det väl som satt och diskutera om. Det kommer ju ändå ganska ofta upp att det här med AGI kanske inte är så långt bort som vi först har trott då.

Fredrik: Sedan går det ju att ha en övertro på teknik. Det kan ju vara att vi sitter här om fyra år och sedan var det aldrig någonting som blev mer än det vi ser nu. Det ska man ju vara medveten om att det kanske aldrig förändrades så mycket som vi trodde nu. Då får man väl vara en av dem som trodde det och hade fel. Det är jag helt tillfreds med. Men jag är personligen väldigt, väldigt övertygad om att vi är inne i ett teknikskifte. Som är av samma dignitet som den industriella revolutionen var på 1600-talet, det tror jag.

Vi börjar nu kunna automatisera. Innan har vi automatiserat muskelkraft, hästar, vindmöllor och så vidare med hjälp av fossila bränslen och maskiner. Och att förlägga produktion i Kina som är billigare och gör att vi kan handla billiga saker i butiken. Men vi har inte kunnat automatisera intelligens förrän nu. Så nu kan man säga kan vi massproducera intelligens i. Den är lite läskig när man tänker på den tanken då. Var någonstans ska människan få plats i detta liksom? Och nu är vi verkligen ute på lång filosofi men den kan jag tycka är lite läskig där. Sedan är det ju det här med om man ska stoppa AI eller inte.

Ska man stoppa AI eller inte?

Vi har diskuterat ganska mycket om det här, att det är ju en stor rörelse mot att man ska ta det lugnt här nu. Det kanske vi borde göra. Men jag är pragmatiker och tror inte att det kommer att funka. Utan jag tror att vi kommer att få hänga med vare sig vi vill eller inte. Sedan tror jag att det bästa sättet att leva ett gott liv och vad är att man kan försöka hålla en positiv grundsyn på tillvaron och ta det därefter. Så min uppfattning är att se det här som ett verktyg, en kompis.

Jag tycker ju att om man är ensam arbetare eller om man jobbar mycket, inte i grupp med andra människor, då är ju detta så det är världens grej. Du har ju en ny arbetskamrat som du kan sitta och prata med. Jag själv, jag vet inte om du nämnde det Johan där innan, men när man börjar använda det här ChatGPT, jag säger tack, jag säger hej. Det kommer ganska naturligt att man är trevlig mot den här AI:n. Även om jag vet att det är ju bara en maskin.

Johan: När man ber den skriva om sin text för sjätte gången, då är det liksom så där, snälla, skulle du kunna bara en gång till? Det är jättekonstigt. Men det går rätt fort till det.

Jan: Snyggt! Vet du vi ska runda av, Johan får sista frågan här. Tror ni att Kina och Ryssland hakar på om det blir ett moratorium?

Johan: Nej, men Tegmark fick den frågan faktiskt på presskonferensen när de presenterade det här då. Hans vy på det var att det spelar ingen roll, för Kina och Ryssland är så långt efter enligt hans utsagor. Det här med pausen ser han väl som, i Kina så handlar väldigt, väldigt mycket om kontroll. Det är egentligen det man vill med den här pausen. Att se till att det finns en viss kontroll att myndigheter kommer fatta att vi får regulatoriska ramverk som kan stödja det här. Där har aldrig Kina haft, alltså, de har ju alltid varit väldigt, väldigt tuffa med att se till att ha den där kontrollen. Han trodde inte att den biten skulle vara något problem i det här med en paus i alla fall. Men då är det han som har lagt fram förslaget som är paus skrivet.

Jan: Ja men grymt hör ni! Stort tack! Det var länge sedan tiden gick så här fort. Det är så här lika delar förtjusning att jag är som ett litet barn som är så här, tänk att man får vara med om detta. Detta är förmodligen någonting man kommer prata om i framtiden och samtidigt precis lite läskigt. Vad ska jag göra med detta? Hur påverkar detta mitt liv, hur påverkar detta människor jag tycker om? Hur påverkar detta företag och sådant? Men sjukt spännande!

Johan: Målet är ju lite att ni ska må lite dåligt också. På något sätt hade vi inte kommit ha massa svar. Alltså, vi har ju inga svar. Det är väl ingen som har svaren. Men bara att liksom att man har blivit uppmärksammad. Vi får ta att vi mår dåligt några dagar innan vi kommer över för trots att vinsten finns på andra sidan.

Jan: Men ett fantastiskt stort tack! Som Pär Johan skriver, del två snart, tack för inspirerande dragning! Jag vet som Oleg skriver så här, att texten är skriven av ChatGPT men granskad av mig, underbar dragning. Alltså stort tack. Tack för att ni håller den här flaggan och jag vet vad jag ska lyssna på imorgon på era poddavsnitt. Så stort tack! Ha en trevlig kväll och tack till dig som också har lyssnat bara här i kväll.

Johan: Tack så jättemycket!

Jan: Tack, tack så mycket! Tack så mycket Johan och Fredrik!

Jan och Caroline Bolmeson

23 april, 2023

Den här artikeln publicerades söndagen 23 april klockan 20:15 av Jan Bolmeson i kategorin(erna): Kommentar på aktuella händelser, RikaTillsammans-podden.

Ansvarsbegränsning: Historisk avkastning är ingen garanti för framtida avkastning. En investering i värdepapper/fonder kan både öka och minska i värde och det är inte säkert att du får tillbaka det investerade kapitalet. Samtliga analyser och all annan information som tillhandahålls lämnas uteslutande i informationssyfte, för allmän spridning, och ska under inga förhållanden användas eller betraktas som rådgivning, uppmaning eller rekommendation för att köpa eller sälja aktier eller andra finansiella instrument. För undvikande av tvivel noteras att Lag (2003:862) om finansiell rådgivning till konsumenter eller annan liknande lagstiftning alltså inte äger tillämpning på information på RikaTillsammans.

Åsikter och analyser som presenteras är personliga och informationen ska inte ensamt utgöra underlag för investeringsbeslut. Du bör inhämta råd från andra rådgivare och basera dina investeringsbeslut utifrån egen erfarenhet, vi rekommenderar dessa. RikaTillsammans frånsäger sig därmed ansvar för eventuell förlust eller skada av vad slag det må vara som grundar sig på användandet av analyser, dokument och övrig information som härrör från RikaTillsammans. Läs mer i de fullständiga villkoren.