Το Generative AI είναι ένας τύπος τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης που περιγράφει ευρέως συστήματα μηχανικής μάθησης που μπορούν να δημιουργήσουν κείμενο, εικόνες, κώδικα ή άλλους τύπους περιεχομένου.
Τα μοντέλα του γενετικής τεχνητής νοημοσύνης ενσωματώνονται όλο και περισσότερο σε διαδικτυακά εργαλεία και chatbot που επιτρέπουν στους χρήστες να πληκτρολογούν ερωτήσεις ή οδηγίες σε ένα πεδίο εισαγωγής, στο οποίο το μοντέλο AI θα δημιουργήσει μια ανθρώπινη απάντηση.
Τα μοντέλα του γενετικής τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν μια πολύπλοκη διαδικασία υπολογιστή γνωστή ως deep learning να αναλύσει κοινά μοτίβα και ρυθμίσεις σε μεγάλα σύνολα δεδομένων και στη συνέχεια να χρησιμοποιήσει αυτές τις πληροφορίες για να δημιουργήσει νέα και συναρπαστικά αποτελέσματα. Τα μοντέλα το κάνουν αυτό ενσωματώνοντας τεχνικές μηχανικής μάθησης γνωστές ως νευρωνικά δίκτυα, οι οποίες εμπνέονται χαλαρά από τον τρόπο που ο ανθρώπινος εγκέφαλος επεξεργάζεται και ερμηνεύει τις πληροφορίες και στη συνέχεια μαθαίνει από αυτές με την πάροδο του χρόνου.
Για να δώσουμε ένα παράδειγμα, τροφοδοτώντας ένα μοντέλο του γενετικής τεχνητής νοημοσύνης Με μεγάλες ποσότητες αφήγησης, με την πάροδο του χρόνου το μοντέλο θα μπορούσε να αναγνωρίσει και να αναπαράγει τα στοιχεία μιας ιστορίας, όπως η δομή της πλοκής, οι χαρακτήρες, τα θέματα, οι αφηγηματικές συσκευές κ.λπ.
Τα μοντέλα του γενετικής τεχνητής νοημοσύνης γίνονται πιο εξελιγμένα καθώς τα δεδομένα που λαμβάνουν και παράγουν αυξάνονται, και πάλι χάρη στις τεχνικές του deep learning και νευρικό σύστημα παρακάτω. Ως αποτέλεσμα, τόσο περισσότερο περιεχόμενο δημιουργεί ένα πρότυπο γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, τόσο πιο πειστικά και ανθρώπινα γίνονται τα αποτελέσματά του.
Η δημοτικότητα τουγενετικής τεχνητής νοημοσύνης εξερράγη το 2023, σε μεγάλο βαθμό χάρη σε προγράμματα ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Επιπλέον, η ραγδαία εξέλιξη των τεχνολογιών τεχνητή νοημοσύνη, όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας, έχει κάνει τογενετικής τεχνητής νοημοσύνης προσβάσιμο σε καταναλωτές και δημιουργούς περιεχομένου σε κλίμακα.
Οι μεγάλες εταιρείες τεχνολογίας μπήκαν γρήγορα στο άλμα, με την Google, τη Microsoft, την Amazon, τη Meta και άλλες να παρατάσσουν τα δικά τους εργαλεία ανάπτυξης. γενετικής τεχνητής νοημοσύνης μέσα σε λίγους μήνες.
Υπάρχουν πολλά εργαλεία γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, αν και τα μοντέλα δημιουργίας κειμένου και εικόνας είναι ίσως τα πιο γνωστά. Τα μοντέλα του γενετικής τεχνητής νοημοσύνης Συνήθως βασίζονται σε έναν χρήστη που παρέχει ένα μήνυμα που τον καθοδηγεί προς την παραγωγή της επιθυμητής εξόδου, είτε πρόκειται για κείμενο, εικόνα, βίντεο ή μουσικό κομμάτι, αν και αυτό δεν συμβαίνει πάντα.
Υπάρχουν διάφοροι τύποι μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργούνται, το καθένα σχεδιασμένο για συγκεκριμένες προκλήσεις και εργασίες. Αυτά μπορούν να ταξινομηθούν ευρέως στους ακόλουθους τύπους.
Transformer-based modelsΤα μοντέλα που βασίζονται σε μετασχηματιστές εκπαιδεύονται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων για να κατανοούν τις σχέσεις μεταξύ διαδοχικών πληροφοριών, όπως λέξεις και προτάσεις. Υποστηριζόμενο από deep learning, αυτά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης τείνουν να είναι καλά γνώστες του NLP και να κατανοούν τη δομή και το πλαίσιο της γλώσσας, καθιστώντας τα κατάλληλα για εργασίες δημιουργίας κειμένου. Το ChatGPT-3 και το Google Bard είναι παραδείγματα μοντέλων γενετικής τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε μετασχηματιστές.
Generative adversarial networksΤα GAN αποτελούνται από δύο νευρωνικά δίκτυα γνωστά ως γεννήτρια και διαχωριστή, τα οποία ουσιαστικά λειτουργούν μεταξύ τους για να δημιουργήσουν δεδομένα με αυθεντική εμφάνιση. Όπως υποδηλώνει το όνομα, ο ρόλος της γεννήτριας είναι να δημιουργήσει ένα πειστικό αποτέλεσμα, όπως μια εικόνα που βασίζεται σε μια πρόταση, ενώ ο διαχωριστής εργάζεται για να αξιολογήσει την αυθεντικότητα της εν λόγω εικόνας. Με την πάροδο του χρόνου, κάθε συστατικό βελτιώνεται στους αντίστοιχους ρόλους του, επιτυγχάνοντας πιο πειστικά αποτελέσματα. Τόσο το DALL-E όσο και το Midjourney είναι παραδείγματα μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης που βασίζονται σε GAN.
Variational autoencodersΤα VAE χρησιμοποιούν δύο δίκτυα για την ερμηνεία και τη δημιουργία δεδομένων: στην περίπτωση αυτή είναι ένας κωδικοποιητής και ένας αποκωδικοποιητής. Ο κωδικοποιητής λαμβάνει τα δεδομένα εισόδου και τα συμπιέζει σε απλοποιημένη μορφή. Στη συνέχεια, ο αποκωδικοποιητής παίρνει αυτές τις συμπιεσμένες πληροφορίες και τις αναδομεί σε κάτι νέο που μοιάζει με τα αρχικά δεδομένα, αλλά δεν είναι ακριβώς το ίδιο.
Ένα παράδειγμα θα ήταν η διδασκαλία ενός προγράμματος υπολογιστή για τη δημιουργία ανθρώπινων προσώπων χρησιμοποιώντας φωτογραφίες ως δεδομένα εκπαίδευσης. Με την πάροδο του χρόνου, το πρόγραμμα μαθαίνει να απλοποιεί τις φωτογραφίες των προσώπων των ανθρώπων μειώνοντάς τις σε μερικά σημαντικά χαρακτηριστικά, όπως το μέγεθος και το σχήμα των ματιών, της μύτης, του στόματος, των αυτιών κ.λπ., και στη συνέχεια τις χρησιμοποιεί για τη δημιουργία νέων προσώπων.
Multimodal modelsΤα πολυτροπικά μοντέλα μπορούν να κατανοήσουν και να επεξεργαστούν πολλαπλούς τύπους δεδομένων ταυτόχρονα, όπως κείμενο, εικόνες και ήχο, επιτρέποντάς τους να δημιουργούν πιο εξελιγμένα αποτελέσματα. Ένα παράδειγμα θα ήταν ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που μπορεί να δημιουργήσει μια εικόνα με βάση μια προτροπή κειμένου, καθώς και μια περιγραφή κειμένου μιας προτροπής εικόνας. DALL-E 2 e GPT-4 από το OpenAI είναι παραδείγματα πολυτροπικών μοντέλων.
Για τις επιχειρήσεις, η αποδοτικότητα είναι αναμφισβήτητα το πιο συναρπαστικό όφελος της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης επειδή μπορεί να επιτρέψει στις επιχειρήσεις να αυτοματοποιήσουν συγκεκριμένες εργασίες και να εστιάσουν χρόνο, ενέργεια και πόρους σε πιο σημαντικούς στρατηγικούς στόχους. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε χαμηλότερο κόστος εργασίας, αυξημένη λειτουργική αποτελεσματικότητα και νέες γνώσεις σχετικά με το εάν ορισμένες επιχειρηματικές διαδικασίες λειτουργούν ή όχι.
Για επαγγελματίες και δημιουργούς περιεχομένου, τα εργαλεία δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν στη δημιουργία ιδεών, τον προγραμματισμό και τον προγραμματισμό περιεχομένου, τη βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης, το μάρκετινγκ, τη δέσμευση κοινού, την έρευνα και την επεξεργασία και, ενδεχομένως, άλλα. Και πάλι, το κύριο προτεινόμενο όφελος είναι η αποδοτικότητα, επειδή τα εργαλεία παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν τους χρήστες να μειώσουν τον χρόνο που αφιερώνουν σε συγκεκριμένες εργασίες, ώστε να μπορούν να επενδύσουν την ενέργειά τους αλλού. Τούτου λεχθέντος, η χειροκίνητη επίβλεψη και ο έλεγχος των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργούνται είναι εξαιρετικά σημαντική.
Το Generative AI έχει βρει βάση σε πολλούς κλάδους της βιομηχανίας και επεκτείνεται γρήγορα σε εμπορικές και καταναλωτικές αγορές. εκτιμά η McKinsey ότι, μέχρι το 2030, οι εργασίες που επί του παρόντος αντιπροσωπεύουν περίπου το 30% των ωρών εργασίας στις Ηνωμένες Πολιτείες θα μπορούσαν να αυτοματοποιηθούν, χάρη στην επιτάχυνση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης.
Στην εξυπηρέτηση πελατών, τα chatbot με τεχνητή νοημοσύνη και οι εικονικοί βοηθοί βοηθούν τις εταιρείες να μειώσουν τους χρόνους απόκρισης και να χειριστούν γρήγορα κοινές ερωτήσεις πελατών, μειώνοντας την επιβάρυνση του προσωπικού. Στην ανάπτυξη λογισμικού, τα εργαλεία δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης βοηθούν τους προγραμματιστές να κωδικοποιούν πιο καθαρά και αποτελεσματικά, εξετάζοντας τον κώδικα, επισημαίνοντας σφάλματα και προτείνοντας πιθανές λύσεις προτού γίνουν μεγαλύτερα προβλήματα. Εν τω μεταξύ, οι συγγραφείς μπορούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης για να σχεδιάσουν, να συντάξουν και να αναθεωρήσουν δοκίμια, άρθρα και άλλες γραπτές εργασίες, αν και συχνά με μικτά αποτελέσματα.
Η χρήση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης διαφέρει από κλάδο σε κλάδο και είναι πιο εδραιωμένη σε ορισμένους από άλλους. Οι τρέχουσες και οι προτεινόμενες περιπτώσεις χρήσης περιλαμβάνουν τα ακόλουθα:
Μια σημαντική ανησυχία σχετικά με τη χρήση εργαλείων παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης –και ιδιαίτερα αυτών που είναι προσβάσιμα στο κοινό– είναι η δυνατότητά τους να διαδίδουν παραπληροφόρηση και επιβλαβές περιεχόμενο. Ο αντίκτυπος αυτού μπορεί να είναι ευρείας κλίμακας και σοβαρός, από τη διαιώνιση στερεοτύπων, ρητορική μίσους και επιβλαβείς ιδεολογίες έως βλάβη στην προσωπική και επαγγελματική φήμη και την απειλή νομικών και οικονομικών επιπτώσεων. Έχει μάλιστα προταθεί ότι η κακή χρήση ή κακή διαχείριση της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να θέσει σε κίνδυνο την εθνική ασφάλεια.
Αυτοί οι κίνδυνοι δεν έχουν ξεφύγει από τους πολιτικούς. Τον Απρίλιο του 2023, η Ευρωπαϊκή Ένωση πρότεινε νέοι κανόνες πνευματικής ιδιοκτησίας για γενετική τεχνητή νοημοσύνη που θα απαιτούσε από τις εταιρείες να αποκαλύπτουν οποιοδήποτε υλικό που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα που χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη εργαλείων παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης. Αυτοί οι κανόνες εγκρίθηκαν στο σχέδιο νόμου που ψηφίστηκε από το Ευρωπαϊκό Κοινοβούλιο τον Ιούνιο, το οποίο περιελάμβανε επίσης αυστηρούς περιορισμούς στη χρήση τεχνητής νοημοσύνης στις χώρες μέλη της ΕΕ, συμπεριλαμβανομένης της προτεινόμενης απαγόρευσης της τεχνολογίας αναγνώρισης προσώπου σε πραγματικό χρόνο σε δημόσιους χώρους.
Η αυτοματοποίηση εργασιών μέσω γενετικής τεχνητής νοημοσύνης εγείρει επίσης ανησυχίες σχετικά με το εργατικό δυναμικό και την εκτόπιση θέσεων εργασίας, όπως υπογράμμισε η McKinsey. Σύμφωνα με την ομάδα συμβούλων, η αυτοματοποίηση θα μπορούσε να προκαλέσει 12 εκατομμύρια μεταβάσεις σταδιοδρομίας από τώρα έως το 2030, με απώλειες θέσεων εργασίας να επικεντρώνονται στην υποστήριξη γραφείου, την εξυπηρέτηση πελατών και την εξυπηρέτηση τροφίμων. Η έκθεση εκτιμά ότι η ζήτηση για υπαλλήλους γραφείου θα μπορούσε «… να μειωθεί κατά 1,6 εκατομμύρια θέσεις εργασίας, επιπλέον των απωλειών 830.000 για λιανοπωλητές, 710.000 για διοικητικούς βοηθούς και 630.000 για ταμίες».
Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη και η γενική τεχνητή νοημοσύνη αντιπροσωπεύουν διαφορετικές όψεις του ίδιου νομίσματος. Και οι δύο αφορούν τον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά η πρώτη είναι υποτύπος της δεύτερης.
Το Generative AI χρησιμοποιεί διάφορες τεχνικές μηχανικής εκμάθησης, όπως GAN, VAE ή LLM, για να δημιουργήσει νέο περιεχόμενο από μοντέλα που αποκτήθηκαν από δεδομένα εκπαίδευσης. Αυτές οι έξοδοι μπορεί να είναι κείμενο, εικόνες, μουσική ή οτιδήποτε άλλο μπορεί να αναπαρασταθεί ψηφιακά.
Η τεχνητή γενική νοημοσύνη, γνωστή και ως τεχνητή γενική νοημοσύνη, αναφέρεται ευρέως στην έννοια των συστημάτων υπολογιστών και της ρομποτικής που διαθέτουν ανθρώπινη νοημοσύνη και αυτονομία. Αυτό είναι ακόμα το υλικό της επιστημονικής φαντασίας: σκεφτείτε το WALL-E της Disney Pixar, το Sonny από το I, Robot του 2004 ή το HAL 9000, την κακόβουλη τεχνητή νοημοσύνη από το 2001: A Space Odyssey του Stanley Kubrick. Τα περισσότερα τρέχοντα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι παραδείγματα «στενής τεχνητής νοημοσύνης», καθώς έχουν σχεδιαστεί για πολύ συγκεκριμένες εργασίες.
Όπως περιγράφηκε παραπάνω, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα υποπεδίο της τεχνητής νοημοσύνης. Τα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν τεχνικές μηχανικής μάθησης για την επεξεργασία και τη δημιουργία δεδομένων. Γενικά, η τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται στην έννοια των υπολογιστών ικανών να εκτελούν εργασίες που διαφορετικά θα απαιτούσαν ανθρώπινη νοημοσύνη, όπως η λήψη αποφάσεων και το NLP.
Η μηχανική μάθηση είναι το θεμελιώδες συστατικό της τεχνητής νοημοσύνης και αναφέρεται στην εφαρμογή αλγορίθμων υπολογιστών σε δεδομένα με σκοπό τη διδασκαλία ενός υπολογιστή για την εκτέλεση μιας συγκεκριμένης εργασίας. Η μηχανική μάθηση είναι η διαδικασία που επιτρέπει στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις ή προβλέψεις με βάση μαθησιακά μοτίβα.
Η εκρηκτική ανάπτυξη της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης δεν δείχνει σημάδια υποχώρησης, και καθώς όλο και περισσότερες εταιρείες αγκαλιάζουν την ψηφιοποίηση και την αυτοματοποίηση, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη φαίνεται ότι θα διαδραματίσει κεντρικό ρόλο στο μέλλον της βιομηχανίας. Οι δυνατότητες της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης έχουν ήδη αποδειχθεί πολύτιμες σε κλάδους όπως η δημιουργία περιεχομένου, η ανάπτυξη λογισμικού και η ιατρική, και καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να εξελίσσεται, οι εφαρμογές και οι περιπτώσεις χρήσης της θα επεκταθούν.
Τούτου λεχθέντος, ο αντίκτυπος της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις, τα άτομα και την κοινωνία στο σύνολό της εξαρτάται από τον τρόπο αντιμετώπισης των κινδύνων που παρουσιάζει. Διασφάλιση ότι χρησιμοποιείται τεχνητή νοημοσύνη ηθικά ελαχιστοποίηση της μεροληψίας, βελτίωση της διαφάνειας και της λογοδοσίας και υποστήριξη της διακυβέρνησης των δεδομένων θα είναι ζωτικής σημασίας, ενώ η διασφάλιση ότι η ρύθμιση συμβαδίζει με την ταχεία εξέλιξη της τεχνολογίας αποδεικνύεται ήδη πρόκληση. Ομοίως, η εύρεση μιας ισορροπίας μεταξύ της αυτοματοποίησης και της ανθρώπινης εμπλοκής θα είναι σημαντική εάν ελπίζουμε να αξιοποιήσουμε πλήρως τις δυνατότητες της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης μετριάζοντας ταυτόχρονα τυχόν αρνητικές συνέπειες.
Ercole Palmeri
Η ανάπτυξη λεπτών κινητικών δεξιοτήτων μέσω του χρωματισμού προετοιμάζει τα παιδιά για πιο σύνθετες δεξιότητες όπως η γραφή. Να χρωματίσω…
Ο ναυτικός τομέας είναι μια πραγματική παγκόσμια οικονομική δύναμη, η οποία έχει προσανατολιστεί προς μια αγορά 150 δισεκατομμυρίων...
Την περασμένη Δευτέρα, οι Financial Times ανακοίνωσαν συμφωνία με το OpenAI. Η FT αδειοδοτεί την παγκόσμιας κλάσης δημοσιογραφία της…
Εκατομμύρια άνθρωποι πληρώνουν για υπηρεσίες ροής, πληρώνοντας μηνιαίες συνδρομές. Είναι κοινή γνώμη ότι…