19 intense timer, 50 deltakere og lek med generativ AI = løsninger som berører samfunnsrelaterte problemer
Å forstå og mestre generativ KI kan bli avgjørende for å ligge foran i teknologiutviklingen fremover. Teknologien kan føre til økt produktivitet, innovasjon, og konkurransefordeler. Det er samtidig også veldig gøy å utforske og leke med. Derfor arrangerte vi vårt første hackathon hvor alle kunne bli med og lære mer om mulighetene, begrensningene, og risikoene gjennom å utforske teknologien sammen. Teknologen påvirker også ulike roller og fagområder, derfor var hackathonet åpent og tilpasset til tverrfaglige team.
Hvordan kan generativ AI forme fremtidens samfunn?
Oppgaven var, "Hvordan kan generativ AI forme fremtidens samfunn?" Deltakerne hadde frihet til å bruke enhver teknologi, og vi ga dem tilgang til Azures AI-stack, inkludert GPT-4.
Lagene skulle utvikle en fungerende applikasjon som benytter seg av AI som en integrert del av logikken. Valg av teknologi var opp til hvert enkelt lag. Lagene ble delt inn basert på rollene; team lead/prosjektleder, utvikler, low code, UI, UX og tester.
I forkant av hackathonet holdt en AI-ekspert fra Microsoft en introduksjon for å gi deltakerne grunnleggende kunnskap om teknologien.
Teknologi som ble brukt
-
App Service (for web apps)
-
Speech Service
-
Azure OpenAI (GPT 3.5, GPT 4 and DALLE 2)
-
Document intelligence
-
Search service
-
Translator
-
Custom Vision
-
Computer Vision
-
Azure Machine Learning
-
Speech Service
-
Function App
-
Cosmos DB
Kriterier
Oppgaven ble presentert for en jury. Hver gruppe fikk 10 minutter til presentasjonen. Løsningen ble vurdert ut fra flere kriterier, og en total score ble beregnet basert på disse.
-
Bruk av AI funksjonalitet
-
Relevans
-
Innovasjon
-
Gjennomførbarhet
-
Etiske og samfunnsmessige hensyn
-
Design og brukeropplevelse
Resultatet
Resultatet ble en variasjon av løsninger, hvor flertallet hadde tatt i bruk mer enn én AI-relatert ressurs. Dette inkluderte bildegjenkjenning, tale-til-tekst, bildegenerering, ChatGPT og videoanalyseverktøy. De utviklede løsningene berørte en rekke samfunnsrelevante problemstillinger.
Hver av de 9 teamene konseptualiserte ikke bare overbevisende ideer, men implementerte også fungerende prototyper innenfor den 19-timers tidsrammen.
Les mer om løsningene under.
Bli kjent med løsningene:
Første plass: Sustain-a-bite
Applikasjon for å redusere matsvinn. Ta bilde, snakk inn, eller skriv hvilke ingredienser du har, så genereres det oppskrifter basert på hva du har tilgjengelig.
Andre plass: Læringsagentene
Applikasjonen ,"Explore", lar barn i alderen 6-10 år selvstendig utforske temaer i læreplanen ved hjelp av generativ AI.
Målgruppen har i stor grad ikke utviklet lese, skrive og resonerings ferdigheter og trenger andre interaksjons mønstre enn chat. Løsningen oppnår dette ved text to speech og bruk av ulike AI lærings agenter som komplementerer hverandre for valgt tema: Lærer - Fakta, Pappa - Dad jokes, Mamma - Praktiske eksperiment, Fake news typen - Falske fakta, Bestemor - Historisk perspektiv og Fotografen - Bilde generering."
Tredje plass: Jungeltelegrafenes helter
En applikasjon med oppsummering av nyhetsartikler som tar hensyn til hva brukeren har lest tidligere og nye artikler i pågående nyhetssaker, slik at brukeren vil være ajour med den nye artikkelen.
For å få til dette, søkte de etter relevante artikler ved bruk av Azure Cognitive Services, filtrerte disse på publiseringsdato, og benyttet RAG for oppsummeringene. De brukte også GPT for å ekstrahere strukturell data fra artiklene, slik at vi kunne generere diagrammer over nøkkelpersoner og deres relasjoner i sakene.
Advokathjelpen
Ideen bak advokathjelpen er gratis og rask hjelp til å besvare de generelle spørsmålene angående lover i samfunnet. For å løse problemet benyttet teamet Azure AI services som Document Intelligence og Cognitive Search (javascript), og de benyttet data fra NAV til å lære opp applikasjonen om regler tilknyttet arbeidsmiljøloven. Teamet besto av back- og front- end utviklere, samt tester og designer.
Sentimentanalyse
Vi utnyttet OpenAI GPTs kunnskap om sentimentanalyse. Så, vår oppgave var å utvikle et omfattende dashboard som benytter sentimentanalyse-egenskapene til chatGPT for å analysere og vurdere kommentarer under artikler, blogginnlegg og produkter osv. Dashboardet vil visualisere disse vurderingene gjennom ulike typer grafer for å gi innsikt, slik at brukeren kan ta de nødvendige beslutningene.
Politisk engasjement
En løsning for å forenkle politisk engasjement og informasjonsinnhenting om ulike politiske partier i Norge. Vi designet et AI-drevet samtaleverktøy som har som mål å hjelpe personer med å identifisere partiet som resonnerer best med deres perspektiver.
Verktøyet tilbyr også en funksjon for å fasilitere debatter mellom ulike partier.
Motivasjonen bak appen var å adressere det økende antallet som velger å avstå fra å stemme. Løsningen er med på å senke terskelen for politisk engasjement, spesielt blant de som er mindre interessert i politikk. Appen har også støtte for engelsk, som kan gjøre vektøyet til en verdifullt ressurs for de som ikke snakker bokmål eller nynorsk.
Resirkuleringsapp
Resirkuleringsappen skal hjelpe sluttbruker med å finne ut hvor de skal levere inn avfall. Konseptet var veldig enkelt: Brukeren tar bilde av det de skal kaste, og ved hjelp av Azure AI Vision og GPT (med datasett fra stavanger kommune) forteller vi brukeren om de burde levere det til en miljøstasjon, til en elektronikkbutikk, eller om det var godt nok å kaste det i restavfallet.
Automatisk video media moderering
Programmet brukte Azure video indexer og GPT til å hente ut audio-visuel data fra videoen, for så å syntentisere hvilken aldersgruppe videoen er relevant for, og hvilket læringsutbytte den kan ha.
hAIkebot
En AI-assistent designet for å veilede deg i å finne det perfekte turmålet. Den analyserer værmeldinger i kombinasjon med ruter fra UT.no for å oppfylle dine dine preferanser, som "fjell", "lett" eller "vanskelig", med skreddersydde forslag. Med tanke på viktigheten av folkehelse i fremtiden, har dette verktøyet som formål å oppmuntre til fysisk aktivitet.
Mentorer
I løpet av hackathonet var det flere mentorer som var tilgjengelige. En av disse var Nadia.
– Når jeg ser tilbake på opplevelsen, er min oppfatning at det å delta som mentor var like lærerikt som å delta aktivt i hackathonet. Vi fikk observere og delta i diskusjoner om hvordan hver gruppe arbeidet frem sine løsninger. Noen av lagene valgte å bruke ekstra tid på grundig planlegging og drøfting, mens andre kastet seg rett inn i kodingen. Noen la vekt på design og pitch, mens andre ønsket å utforske så mange ressurser som mulig. Jeg fikk også assistert noen av gruppene med å konfigurere ressurser som jeg selv ikke har erfaring med, forteller Nadia systemutvikler i Bouvet og som var med som mentor.