Multimodale generatieve AI is een nieuwe technologie die verschillende soorten data combineert, zoals tekst, beeld, geluid en video, om samen te werken en iets nieuws te maken. In marketing biedt deze technologie veel mogelijkheden om creatievere en persoonlijkere campagnes te maken. Maar wat is multimodale generatieve AI precies en hoe kun je het in je marketingstrategie gebruiken?
Wat is multimodale generatieve AI?
Multimodale generatieve AI is een geavanceerde vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die verschillende soorten gegevens (ook wel modaliteiten genoemd) kan verwerken en combineren om nieuwe, geïntegreerde content te creëren. In plaats van zich te richten op één type data, zoals tekst of beeld, kan multimodale generatieve AI meerdere datatypes tegelijk gebruiken. Dit maakt de technologie krachtiger en veelzijdiger dan traditionele AI-modellen
Verschillende modaliteiten
Modaliteiten zijn verschillende vormen van data, zoals tekst, beeld, geluid en video. Traditionele AI-modellen zijn vaak gespecialiseerd in één van deze modaliteiten. Bijvoorbeeld, een tekstgenerator zoals GPT-3 is gespecialiseerd in het genereren van teksten, terwijl een beeldherkenningsmodel zoals een Convolutional Neural Network (CNN) beelden analyseert. Multimodale AI combineert deze modaliteiten om complexe en rijke output te genereren.
Met multimodale generatieve AI kun je als marketeer bijvoorbeeld het volgende doen:
- Beeld en Tekst:
Je hebt een afbeelding van een nieuw paar sportschoenen. Multimodale AI kan een bijpassende tekst genereren die deze schoenen beschrijft, inclusief hun functies, voordelen en waarom ze uniek zijn. Bijvoorbeeld, de AI kan een promotietekst schrijven zoals: “Ontdek de nieuwste sportschoenen van Nike, ontworpen voor ultiem comfort en prestaties. Perfect voor hardlopen en fitness.”
- Video en Geluid:
Voor een videoadvertentie kan de AI een video genereren die de sportschoenen in actie toont, bijvoorbeeld tijdens een hardloopwedstrijd. Tegelijkertijd kan de AI een bijpassende soundtrack en voice-over creëren. De voice-over kan iets zeggen als: “Loop nieuwe records met Nike. Ervaar comfort en ondersteuning, stap voor stap.”
- Interactiviteit:
Multimodale AI kan ook interactieve elementen toevoegen. Als een klant je website bezoekt en meer wil weten over sportschoenen. Dan kan een AI-gestuurde chatbot zowel tekst- als stemherkenning gebruiken om vragen te beantwoorden en gepersonaliseerde aanbevelingen te doen. Als de klant vraagt: “Zijn deze schoenen geschikt voor trailrunning?”, kan de chatbot antwoorden: “Ja, deze schoenen zijn ontworpen met extra grip en duurzaamheid, perfect voor trailrunning.”
Hoe werkt multimodale AI?
Multimodale AI-modellen zijn complex en bestaan uit meerdere lagen die elk gespecialiseerd zijn in het verwerken van een specifiek type gegevens. Deze lagen werken nauw samen om verschillende soorten data, zoals tekst, beeld, geluid en video, te integreren en te interpreteren.
- Specialisatie per laag
Elke laag in een multimodaal AI-model heeft een specifieke taak. Een laag kan bijvoorbeeld gespecialiseerd zijn in tekstverwerking. Deze laag analyseert teksten, begrijpt de context en haalt belangrijke informatie eruit. Een andere laag kan zich richten op beeldherkenning. Deze laag kijkt naar afbeeldingen, identificeert objecten, kleuren, vormen en haalt visuele informatie op die nuttig is voor de taak.
- Samenwerking tussen lagen
Deze lagen werken niet geïsoleerd, maar delen informatie met elkaar om een compleet beeld te vormen. Als een AI-model zowel tekst als beeld moet verwerken. Dan haalt de tekstlaag belangrijke woorden en zinnen uit een tekst die kunnen wijzen op specifieke visuele elementen. De beeldlaag analyseert een afbeelding om te zien of deze elementen aanwezig zijn. Deze informatie wordt dan gecombineerd om de AI een volledig begrip te geven van de inhoud. Dit proces van samenwerking heet data-integratie.
- Kenmerken extractie
Een belangrijk onderdeel van dit proces is ‘feature extraction’, oftewel het uittrekken van kenmerken. Dit betekent dat de AI in elke laag zoekt naar de meest relevante onderdelen van de gegevens die ze verwerkt. In een tekst kan dit bijvoorbeeld een specifiek woord zijn dat belangrijk is voor de context. In een afbeelding kan het de vorm of kleur van een object zijn. Deze kenmerken worden vervolgens samengebracht om een samenhangend geheel te vormen dat de AI kan gebruiken om beslissingen te nemen of nieuwe content te genereren.
Datasets en training
Om multimodale AI effectief te maken moet je het trainen met diverse datasets. In tegenstelling tot traditionele AI-modellen, moet multimodale AI verschillende soorten gegevens, zoals tekst, beeld, geluid en video, integreren. Hoe diverser de dataset, hoe beter de AI in staat is om rijke, samenhangende content te genereren.
- Diverse datasets
Om multimodale AI effectief te trainen, zijn uitgebreide datasets nodig die verschillende soorten gegevens bevatten. Dit zijn niet alleen tekstbestanden, maar ook afbeeldingen, audioclips en video’s. Een dataset kan bijvoorbeeld bestaan uit nieuwsartikelen gekoppeld aan afbeeldingen, audiobestanden van interviews met bijbehorende transcripties, of video’s met ondertitels en contextuele beschrijvingen. Hoe diverser de dataset, hoe beter de AI in staat is om verbanden te leggen tussen de verschillende soorten data.
- Complex trainingsproces:
Het trainen van een multimodale AI is een complex proces dat veel verder gaat dan het trainen van AI-modellen die slechts één type gegevens verwerken. Omdat multimodale AI meerdere soorten data moet begrijpen en integreren, vereist het trainingsproces veel meer rekenkracht en geavanceerde algoritmen. De AI moet leren hoe verschillende soorten data met elkaar in verband staan. Bijvoorbeeld, de AI moet begrijpen dat een tekstbeschrijving van een kat overeenkomt met de afbeelding van een kat, of dat het geluid van stromend water past bij een video van een rivier. Dit proces heet ‘cross-modal learning’, waarbij de AI leert hoe verschillende modaliteiten (soorten gegevens) elkaar aanvullen en samen een compleet beeld vormen.
- Patronen herkennen
Tijdens het trainen leert de AI niet alleen om afzonderlijke kenmerken te herkennen, maar ook om patronen te zien in hoe deze kenmerken samen voorkomen. Bijvoorbeeld, de AI kan leren dat in een kookvideo de tekstuele instructie “snijd de ui” vaak wordt gevolgd door beelden van iemand die een ui snijdt en het geluid van een mes dat een snijplank raakt. Door deze patronen te herkennen en te leren, wordt de AI steeds beter in het combineren van verschillende soorten data en het creëren van samenhangende en betekenisvolle output.
Verschil met gewone AI
Zoals eerder vermeld zijn traditionele AI-modellen vaak gespecialiseerd in één enkele taak of één type data. Deze modellen zijn zeer effectief in hun respectieve domeinen, maar hun mogelijkheden zijn beperkt tot dat ene type data.
Een tekstgenerator kan bijvoorbeeld geen afbeeldingen interpreteren en een beeldherkenningsmodel kan geen teksten schrijven. Als je een campagne wilt maken die zowel visuele als tekstuele elementen nodig heeft, moet je meerdere AI-modellen gebruiken. Dit kan het proces onnodig ingewikkeld maken, omdat je de output van het ene model moet combineren met de input van het andere.
Multimodale AI doorbreekt deze beperkingen door verschillende soorten gegevens te integreren en te verwerken. Dit betekent dat een multimodale AI niet alleen een afbeelding kan analyseren, maar ook meteen een bijpassende tekst kan genereren. Een multimodale AI kan bijvoorbeeld een foto van een auto bekijken bekijken, de kenmerken van de auto identificeren (zoals kleur, model, en merk) en tegelijkertijd een beschrijvende tekst schrijven.
Deze mogelijkheid om meerdere dingen tegelijk te doen, maakt multimodale AI veel krachtiger en veelzijdiger dan gewone AI. Het kan taken uitvoeren die vroeger meerdere aparte AI-modellen vereisten, waardoor het proces efficiënter en minder foutgevoelig wordt. Marketeers kunnen met multimodale AI rijkere, geïntegreerde content creëren die beter aansluit bij de behoeften en voorkeuren van hun doelgroep.
Kenmerk |
Traditionele AI |
Multimodale AI |
|
Data type |
Eén type data (bijv. alleen tekst of beeld) |
Meerdere soorten data (tekst, beeld, geluid, video) |
|
Specialisatie |
Gespecialiseerd in één taak of modaliteit |
Combineert meerdere modaliteiten voor complexere taken |
|
Content Creatie |
Beperkt tot één soort output (bijv. tekst of beeld) | Kan geïntegreerde content genereren (bijv. video’s met bijpassende tekst en geluid) |
| Complexiteit |
Minder complex, eenvoudiger te trainen |
Zeer complex, vereist geavanceerde training en grote datasets |
| Training |
Beperkt tot één type dataset |
Vereist diverse datasets (tekst, beeld, geluid, video) |
| Flexibiliteit |
Beperkt tot specifieke taken |
Veelzijdig en geschikt voor meerdere, gecombineerde taken |
|
Toepassingsgebieden |
Specifieke domeinen (bijv. tekstanalyse of beeldherkenning) |
Brede toepassingen (bijv. marketing, gezondheidszorg, interactieve systemen) |
Multimodale AI: platformen die je nu kunt gebruiken.
- OpenAI’s DALL-E
DALL-E is een AI-model dat tekstuele beschrijvingen omzet in afbeeldingen. Je kunt bijvoorbeeld de tekst “een kat die piano speelt” invoeren, en DALL-E genereert een afbeelding die deze scène weergeeft. Het model combineert tekst en beeld om een visuele representatie te maken die aansluit bij de gegeven beschrijving.
- Google’s Multimodal AI (MUM)
Google MUM (Multitask Unified Model) is een AI-model dat meerdere modaliteiten zoals tekst, beeld en video integreert om complexere zoekopdrachten te begrijpen en te beantwoorden. Alls je een foto van wandelschoenen uploadt en vraagt “Kan ik deze gebruiken om Mount Fuji te beklimmen?”, kan MUM de afbeelding en de tekst analyseren en een gedetailleerd antwoord geven.
-
Adobe Sensei
Adobe Sensei is een AI-platform dat multimodale AI gebruikt om creatieve tools te verbeteren. Het kan bijvoorbeeld beelden en tekst analyseren om automatisch passende ontwerpen te genereren voor posters of advertenties, of om objecten in afbeeldingen te herkennen en te verwijderen.
Uitdagingen en beperkingen van multimodale generatieve AI in marketing
Hoewel multimodale generatieve AI veel voordelen biedt, brengt het ook enkele uitdagingen met zich mee die marketeers niet mogen negeren. Zowel op technisch als ethisch vlak zijn er belangrijke kwesties waar je rekening mee moet houden om de technologie op een verantwoorde en effectieve manier in te zetten.
Technische uitdagingen binnen generatieve AI
- Data-integratie:
Een van de grootste technische uitdagingen is het combineren van verschillende datatypes. Multimodale AI moet in staat zijn om tekst, beeld, geluid en video te begrijpen en te integreren. Dit proces vereist geavanceerde technieken en veel rekenkracht. Als een AI-model zowel tekst als beeld analyseert, moet het beschikken over de nodige algoritmen om deze modaliteiten te verwerken en te integreren in een samenhangend geheel.
- Modeltraining:
Het trainen van multimodale AI-modellen is complexer en duurder dan het trainen van modellen die slechts één type data verwerken. Deze modellen moeten leren hoe ze verschillende soorten gegevens moeten interpreteren en combineren, wat veel meer data en computermiddelen vereist. Een model dat tekst en beeld moet combineren, heeft datasets nodig die beide modaliteiten bevatten en moet voldoende capaciteit hebben om deze complexe relaties te leren.
Ethische kwesties met het gebruik van generatieve AI
- Privacy
Het gebruik van persoonlijke data door multimodale AI roept belangrijke privacyvragen op. Omdat deze AI verschillende soorten gegevens kan integreren, zoals tekstberichten, foto’s en audioclips, bestaat het risico dat persoonlijke informatie wordt misbruikt of onvoldoende wordt beschermd. Marketeers moeten ervoor zorgen dat ze voldoen aan privacywetgeving en transparant zijn over hoe ze data verzamelen en gebruiken.
- Bias
Multimodale AI-modellen kunnen vooroordelen of bias versterken als ze worden getraind op eenzijdige of niet-representatieve data. Bijvoorbeeld, als een AI-model voornamelijk is getraind op data van een bepaalde demografische groep, kan het resultaten produceren die bevooroordeeld zijn ten opzichte van andere groepen. Dit kan leiden tot discriminerende praktijken in marketingcampagnes. Het is essentieel dat marketeers zich bewust zijn van deze risico’s en maatregelen nemen om bias in hun AI-modellen te minimaliseren, zoals het gebruik van diverse en representatieve datasets.
De toekomst van marketing ligt in het zorgvuldig toepassen van AI
Multimodale generatieve AI biedt marketeers mogelijkheden om creatievere, meer gepersonaliseerde en geïntegreerde campagnes te ontwikkelen. Door verschillende soorten data, zoals tekst, beeld en geluid, te combineren, kunnen marketeers rijkere content en interacties creëren die beter inspelen op de behoeften van hun doelgroep. Hoewel deze technologie veel voordelen biedt, zijn er ook uitdagingen, zoals complexe data-integratie en ethische vraagstukken rond privacy en bias. Het is daarom belangrijk om niet alleen de technische mogelijkheden van multimodale AI te omarmen, maar ook zorgvuldig na te denken over de verantwoorde implementatie ervan. Als we deze technologie met zorg en inzicht toepassen, kan multimodale AI een sleutelrol spelen in de toekomst van marketing.
Wil je weten hoe AI jouw marketingstrategie kan versterken?
Plan dan een vrijblijvend adviesgesprek in. In slechts 30 minuten kunnen wij samen kijken naar wat er mogelijk is.
