რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი: როგორ მუშაობს, სარგებელი და საფრთხეები

Generative AI არის 2023 წლის ყველაზე ცხელი ტექნიკური განხილვის თემა.

რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი, როგორ მუშაობს და რას ეხება? მოდით ერთად ვნახოთ ამ სტატიაში

რა არის გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი?

გენერაციული AI არის ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიის ტიპი, რომელიც ფართოდ აღწერს მანქანათმცოდნეობის სისტემებს, რომლებსაც შეუძლიათ ტექსტის, სურათების, კოდის ან სხვა ტიპის კონტენტის გენერირება.

-ის მოდელები გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ისინი სულ უფრო და უფრო ირთვება ონლაინ ინსტრუმენტებში და chatbot რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს შეიყვანონ კითხვები ან ინსტრუქციები შეყვანის ველში, რომელზედაც AI მოდელი გამოიმუშავებს ადამიანის მსგავს პასუხს.

როგორ მუშაობს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი?

-ის მოდელები გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ისინი იყენებენ კომპლექსურ კომპიუტერულ პროცესს, რომელიც ცნობილია როგორც deep learning გააანალიზოს საერთო შაბლონები და მოწყობა მონაცემთა დიდ ნაკრებებში და შემდეგ გამოიყენოს ეს ინფორმაცია ახალი და დამაჯერებელი შედეგების შესაქმნელად. მოდელები ამას აკეთებენ მანქანური სწავლების ტექნიკის ჩართვით, რომელიც ცნობილია როგორც ნერვული ქსელები, რომლებიც თავისუფლად არის შთაგონებული იმით, თუ როგორ ამუშავებს ადამიანის ტვინი და ინტერპრეტირებს ინფორმაციას და შემდეგ სწავლობს მისგან დროთა განმავლობაში.

მაგალითის მოყვანა, მოდელის კვება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი თხრობის დიდი მოცულობით, დროთა განმავლობაში მოდელი შეძლებს სიუჟეტის ისეთი ელემენტების იდენტიფიცირებას და რეპროდუცირებას, როგორიცაა სიუჟეტის სტრუქტურა, პერსონაჟები, თემები, ნარატიული მოწყობილობები და ა.შ.

-ის მოდელები გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ისინი უფრო დახვეწილნი ხდებიან, როცა მიღებული და გენერირებული მონაცემები იზრდება, ისევ და ისევ ტექნიკის წყალობით deep learning და ნერვული ქსელი ქვევით. შედეგად, რაც უფრო მეტ შინაარსს გამოიმუშავებს შაბლონი გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი, მით უფრო დამაჯერებელი და ადამიანური ხდება მისი შედეგები.

გენერაციული AI-ს მაგალითები

პოპულარობაგენერაციული ხელოვნური ინტელექტი აფეთქდა 2023 წელს, ძირითადად პროგრამების წყალობით ჩატი GPT e SLAB di OpenAI. გარდა ამისა, ტექნოლოგიების სწრაფი წინსვლა ხელოვნური ინტელექტიბუნებრივი ენის დამუშავების მსგავსად, გააკეთაგენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ხელმისაწვდომი მომხმარებლებისთვის და კონტენტის შემქმნელებისთვის მასშტაბით.

მსხვილმა ტექნიკურმა კომპანიებმა სწრაფად გადალახეს ბანდაჟი, Google, Microsoft, Amazon, Meta და სხვები აწყობდნენ თავიანთ განვითარების ინსტრუმენტებს. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი რამდენიმე თვის განმავლობაში.

უამრავი ინსტრუმენტია გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი, თუმცა ტექსტისა და გამოსახულების გენერირების მოდელები ალბათ ყველაზე ცნობილია. -ის მოდელები გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი ისინი, როგორც წესი, ეყრდნობიან მომხმარებელს, რომელიც აწვდის შეტყობინებას, რომელიც უხელმძღვანელებს მათ სასურველი შედეგის გამომუშავებისკენ, იქნება ეს ტექსტი, სურათი, ვიდეო თუ მუსიკა, თუმცა ეს ყოველთვის ასე არ არის.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელების მაგალითები

• ChatGPT: AI ენის მოდელი, რომელიც შემუშავებულია OpenAI-ის მიერ, რომელსაც შეუძლია უპასუხოს კითხვებს და შექმნას ადამიანის მსგავსი პასუხები ტექსტური ინსტრუქციებიდან.
• FROM-E 3-დან: სხვა AI მოდელი OpenAI-სგან, რომელსაც შეუძლია შექმნას სურათები და ნამუშევრები ტექსტური ინსტრუქციებიდან.
• Google Bard: Google-ის გენერაციული AI ჩატბოტი და ChatGPT-ის კონკურენტი. იგი გაწვრთნილია PaLM დიდი ენის მოდელზე და შეუძლია უპასუხოს კითხვებს და შექმნას ტექსტი მოთხოვნიდან.
• კლოდ 2 : სან-ფრანცისკოში დაფუძნებულმა Anthropic-მა, რომელიც დაარსდა 2021 წელს OpenAI-ის ყოფილმა მკვლევარებმა, ნოემბერში გამოაცხადა Claude AI მოდელის უახლესი ვერსია.
• შუა მოგზაურობა : შემუშავებული სან-ფრანცისკოში დაფუძნებული კვლევითი ლაბორატორიის Midjourney Inc.-ის მიერ, ხელოვნური ინტელექტის ეს მოდელი ინტერპრეტაციას უკეთებს ტექსტურ ინსტრუქციებს სურათებისა და ნამუშევრების შესაქმნელად, DALL-E 2-ის მსგავსი.
• GitHub კოპილოტი : AI-ზე მომუშავე კოდირების ინსტრუმენტი, რომელიც გვთავაზობს კოდის დასრულებას Visual Studio, Neovim და JetBrains განვითარების გარემოში.
• ლამა 2: Meta-ს ღია კოდის დიდი ენის მოდელი შეიძლება გამოყენებულ იქნას სასაუბრო ხელოვნური ინტელექტის მოდელების შესაქმნელად ჩეთბოტებისა და ვირტუალური ასისტენტებისთვის, GPT-4-ის მსგავსი.
• xAI: OpenAI-ის დაფინანსების შემდეგ, ილონ მასკმა დატოვა პროექტი 2023 წლის ივლისში და გამოაცხადა ახალი გენერაციული AI საწარმო. მისი პირველი მოდელი, უპატივცემულო გროკი, ნოემბერში გამოვიდა.

გენერაციული AI მოდელების ტიპები

არსებობს სხვადასხვა ტიპის გენერაციული AI მოდელები, რომელთაგან თითოეული განკუთვნილია კონკრეტული გამოწვევებისა და ამოცანებისთვის. ისინი შეიძლება ფართოდ დაიყოს შემდეგ ტიპებად.

Transformer-based models

ტრანსფორმატორებზე დაფუძნებული მოდელები გაწვრთნილი არიან მონაცემთა დიდ ნაკრებებზე, რათა გაიგონ ურთიერთობები თანმიმდევრულ ინფორმაციას შორის, როგორიცაა სიტყვები და წინადადებები. Მხარდაჭერილი deep learning, ხელოვნური ინტელექტის ეს მოდელები, როგორც წესი, კარგად ერკვევიან NLP-ში და ესმით ენის სტრუქტურა და კონტექსტი, რაც მათ კარგად შეეფერება ტექსტის გენერირების ამოცანებს. ChatGPT-3 და Google Bard არის ტრანსფორმატორზე დაფუძნებული გენერაციული AI მოდელების მაგალითები.

Generative adversarial networks

GAN შედგება ორი ნერვული ქსელისგან, რომლებიც ცნობილია როგორც გენერატორი და დისკრიმინატორი, რომლებიც არსებითად მუშაობენ ერთმანეთის წინააღმდეგ, რათა შექმნან ავთენტური გარეგნობის მონაცემები. როგორც სახელი გვთავაზობს, გენერატორის როლი არის დამაჯერებელი გამოსავლის გენერირება, როგორიცაა გამოსახულება წინადადებაზე დაფუძნებული, ხოლო დისკრიმინატორი მუშაობს აღნიშნული სურათის ავთენტურობის შესაფასებლად. დროთა განმავლობაში, თითოეული კომპონენტი აუმჯობესებს თავის შესაბამის როლებს, უფრო დამაჯერებელ შედეგებს აღწევს. ორივე DALL-E და Midjourney არის GAN-ზე დაფუძნებული გენერაციული AI მოდელების მაგალითები.

Variational autoencoders

VAE-ები იყენებენ ორ ქსელს მონაცემთა ინტერპრეტაციისა და გენერირებისთვის: ამ შემთხვევაში ეს არის შიფრატორი და დეკოდერი. ენკოდერი იღებს შეყვანის მონაცემებს და აკუმშავს მათ გამარტივებულ ფორმატში. შემდეგ დეკოდერი იღებს ამ შეკუმშულ ინფორმაციას და აღადგენს მას რაღაც ახალში, რომელიც წააგავს თავდაპირველ მონაცემებს, მაგრამ მთლად იგივე არ არის.

ამის მაგალითი შეიძლება იყოს კომპიუტერული პროგრამის სწავლება ადამიანის სახეების გენერირების მიზნით, ფოტოების, როგორც სასწავლო მონაცემების გამოყენებით. დროთა განმავლობაში პროგრამა სწავლობს ადამიანების სახეების ფოტოების გამარტივებას რამდენიმე მნიშვნელოვან მახასიათებლამდე, როგორიცაა თვალების, ცხვირის, პირის ღრუს, ყურების ზომა და ფორმა და შემდეგ მათი გამოყენება ახალი სახეების შესაქმნელად.

Multimodal models

მულტიმოდალურ მოდელებს შეუძლიათ ერთდროულად გაიგონ და დაამუშაონ მრავალი ტიპის მონაცემი, როგორიცაა ტექსტი, სურათები და აუდიო, რაც მათ საშუალებას აძლევს შექმნან უფრო დახვეწილი შედეგები. მაგალითი იქნება ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რომელსაც შეუძლია შექმნას გამოსახულება ტექსტური მოთხოვნის საფუძველზე, ასევე გამოსახულების მოთხოვნის ტექსტური აღწერა. DALL-E 2 ე GPT-4 OpenAI-ის მიერ არის მულტიმოდალური მოდელების მაგალითები.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის უპირატესობები

ბიზნესისთვის, ეფექტურობა, სავარაუდოდ, გენერაციული AI-ს ყველაზე დამაჯერებელი უპირატესობაა, რადგან მას შეუძლია ბიზნესს საშუალება მისცეს კონკრეტული ამოცანების ავტომატიზირება და დროის, ენერგიისა და რესურსების ფოკუსირება უფრო მნიშვნელოვან სტრატეგიულ მიზნებზე. ამან შეიძლება გამოიწვიოს შრომის დანახარჯების შემცირება, საოპერაციო ეფექტურობის გაზრდა და ახალი შეხედულებები იმის შესახებ, არის თუ არა გარკვეული ბიზნეს პროცესები.

პროფესიონალებისთვის და კონტენტის შემქმნელებისთვის, გენერაციული AI ინსტრუმენტები დაგეხმარებათ იდეების გენერირებაში, შინაარსის დაგეგმვაში და დაგეგმვაში, საძიებო სისტემის ოპტიმიზაციაში, მარკეტინგის, აუდიტორიის ჩართულობის, კვლევისა და რედაქტირების და პოტენციურად სხვა. ისევ და ისევ, მთავარი შემოთავაზებული სარგებელი არის ეფექტურობა, რადგან გენერაციულ AI ინსტრუმენტებს შეუძლიათ დაეხმარონ მომხმარებლებს შეამცირონ დრო, რომელსაც ხარჯავენ გარკვეულ ამოცანებზე, რათა მათ შეეძლოთ ენერგიის სხვაგან ინვესტირება. ამის თქმით, გენერაციული AI მოდელების ხელით ზედამხედველობა და კონტროლი ძალზე მნიშვნელოვანია.

გენერაციული AI გამოყენების შემთხვევები

გენერაციულმა ხელოვნურმა ინტელექტუალმა მოიპოვა დასაყრდენი ინდუსტრიის მრავალ სექტორში და სწრაფად ფართოვდება კომერციულ და სამომხმარებლო ბაზრებზე. მაკკინსის შეფასებით რომ, 2030 წლისთვის, დავალებები, რომლებიც ამჟამად შეერთებულ შტატებში სამუშაო საათების დაახლოებით 30%-ს შეადგენს, შეიძლება ავტომატიზირებული იყოს გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის აჩქარების წყალობით.

მომხმარებელთა მომსახურების სფეროში, ხელოვნური ინტელექტის მქონე ჩეთბოტები და ვირტუალური ასისტენტები კომპანიებს ეხმარება შეამცირონ პასუხების დრო და სწრაფად გაუმკლავდნენ მომხმარებლის საერთო კითხვებს, რაც ამცირებს პერსონალის ტვირთს. პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავებისას, გენერაციული AI ინსტრუმენტები ეხმარება დეველოპერებს კოდირებაში უფრო სუფთად და ეფექტურად, კოდის გადახედვით, შეცდომების ხაზგასმით და პოტენციური გადაწყვეტილებების შეთავაზებით, სანამ ისინი უფრო დიდ პრობლემებს გახდებიან. იმავდროულად, მწერლებს შეუძლიათ გამოიყენონ გენერაციული AI ინსტრუმენტები ესეების, სტატიების და სხვა წერილობითი სამუშაოების დაგეგმვის, შედგენისა და გადასინჯვისთვის, თუმცა ხშირად შერეული შედეგებით.

განაცხადის სექტორები

გენერაციული AI-ის გამოყენება განსხვავდება ინდუსტრიიდან ინდუსტრიამდე და უფრო დამკვიდრებულია ზოგიერთში, ვიდრე სხვებში. ამჟამინდელი და შემოთავაზებული გამოყენების შემთხვევები მოიცავს შემდეგს:

• ჯანმრთელობა: გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის შესწავლა მიმდინარეობს, როგორც წამლის აღმოჩენის დაჩქარების საშუალება, მაშინ როცა ისეთ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა AWS HealthScribe ისინი ექიმებს საშუალებას აძლევს გადაწერონ პაციენტების კონსულტაციები და ატვირთონ მნიშვნელოვანი ინფორმაცია მათ ელექტრონულ სამედიცინო ჩანაწერში.
• Ციფრული მარკეტინგი: რეკლამის განმთავსებლებს, მარკეტერებს და კომერციულ გუნდებს შეუძლიათ გამოიყენონ გენერაციული AI, რათა შექმნან პერსონალიზებული კამპანიები და მოარგონ კონტენტი მომხმარებელთა პრეფერენციებზე, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც კომბინირებულია მომხმარებელთან ურთიერთობის მართვის მონაცემებთან.
• ინსტრუქცია: ზოგიერთი საგანმანათლებლო ინსტრუმენტი იწყებს გენერაციული AI-ს ჩართვას პერსონალიზებული სასწავლო მასალის შესაქმნელად, რომელიც ითვალისწინებს სტუდენტების სწავლის ინდივიდუალურ სტილს.
• ფინანსები: გენერაციული AI არის ერთ-ერთი მრავალი ინსტრუმენტი კომპლექსურ ფინანსურ სისტემებში ბაზრის შაბლონების ანალიზისა და საფონდო ბაზრის ტენდენციების მოსალოდნელია და გამოიყენება სხვა პროგნოზირების მეთოდებთან ერთად ფინანსური ანალიტიკოსების დასახმარებლად.
• გარემო: გარემოსდაცვით მეცნიერებებში მკვლევარები იყენებენ გენერაციულ ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს ამინდის შაბლონების პროგნოზირებისთვის და კლიმატის ცვლილების ეფექტის სიმულაციისთვის.

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის საფრთხეები და საზღვრები

მთავარი შეშფოთება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების გამოყენებასთან დაკავშირებით - და განსაკუთრებით საზოგადოებისთვის ხელმისაწვდომი - არის მათი პოტენციალი, გაავრცელონ დეზინფორმაცია და მავნე შინაარსი. ამის გავლენა შეიძლება იყოს ფართო და მძიმე, დაწყებული სტერეოტიპების, სიძულვილის ენისა და მავნე იდეოლოგიების გაგრძელებიდან დაწყებული, პირადი და პროფესიული რეპუტაციის დაზიანებამდე და სამართლებრივი და ფინანსური შედეგების საფრთხემდე. ვარაუდობენ კიდეც, რომ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ბოროტად გამოყენებამ ან არასწორმა მართვამ შეიძლება საფრთხე შეუქმნას ეროვნულ უსაფრთხოებას.

ეს რისკები პოლიტიკოსებს არ გაურბოდნენ. 2023 წლის აპრილში ევროკავშირმა შესთავაზა საავტორო უფლებების ახალი წესები გენერაციული AI-სთვის რაც კომპანიებს მოსთხოვს, გაამჟღავნონ საავტორო უფლებებით დაცული ნებისმიერი მასალა, რომელიც გამოიყენება გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების შესაქმნელად. ეს წესები დამტკიცდა ევროპარლამენტის მიერ ივნისში მიღებულ კანონპროექტში, რომელიც ასევე მოიცავდა მკაცრ შეზღუდვებს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებაზე ევროკავშირის წევრ ქვეყნებში, მათ შორის შემოთავაზებულ აკრძალვას რეალურ დროში სახის ამოცნობის ტექნოლოგიის საჯარო სივრცეში.

გენერაციული AI-ს მეშვეობით ამოცანების ავტომატიზაცია ასევე იწვევს შეშფოთებას სამუშაო ძალისა და სამუშაოს გადაადგილების შესახებ, როგორც ეს ხაზგასმულია McKinsey-ის მიერ. საკონსულტაციო ჯგუფის თანახმად, ავტომატიზაციამ შეიძლება გამოიწვიოს 12 მილიონი კარიერული გადასვლა ამ დროიდან 2030 წლამდე, სამუშაოების დაკარგვით კონცენტრირებული ოფისის მხარდაჭერაში, მომხმარებელთა მომსახურებასა და კვების მომსახურებაში. მოხსენებაში ნათქვამია, რომ ოფისის მუშაკებზე მოთხოვნა „შეიძლება შემცირდეს 1,6 მილიონი სამუშაო ადგილით, გარდა 830.000 ზარალის საცალო მოვაჭრეებისთვის, 710.000 ადმინისტრაციული ასისტენტებისთვის და 630.000 მოლარეებისთვის“.

გენერაციული AI და ზოგადი AI

გენერაციული AI და ზოგადი AI წარმოადგენს ერთი და იმავე მონეტის სხვადასხვა მხარეს. ორივე ეხება ხელოვნური ინტელექტის სფეროს, მაგრამ პირველი მეორეს ქვეტიპია.

გენერაციული AI იყენებს მანქანური სწავლების სხვადასხვა ტექნიკას, როგორიცაა GAN, VAE ან LLM, ახალი კონტენტის გენერირებისთვის ტრენინგის მონაცემებიდან მიღებული მოდელებიდან. ეს შედეგები შეიძლება იყოს ტექსტი, სურათები, მუსიკა ან ნებისმიერი სხვა, რაც შეიძლება ციფრულად იყოს წარმოდგენილი.

ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი, რომელიც ასევე ცნობილია როგორც ხელოვნური ზოგადი ინტელექტი, ფართოდ ეხება კომპიუტერული სისტემებისა და რობოტიკის კონცეფციას, რომლებსაც აქვთ ადამიანის მსგავსი ინტელექტი და ავტონომია. ეს ჯერ კიდევ სამეცნიერო ფანტასტიკის საგანია: იფიქრეთ Disney Pixar-ის WALL-E, Sonny 2004 წლის I, Robot ან HAL 9000, ბოროტი ხელოვნური ინტელექტი სტენლი კუბრიკის 2001: კოსმოსური ოდისეა. AI სისტემების უმეტესობა არის „ვიწრო AI“-ს მაგალითები, რადგან ისინი შექმნილია ძალიან კონკრეტული ამოცანებისთვის.

გენერაციული AI და მანქანათმცოდნეობა

როგორც ზემოთ იყო აღწერილი, გენერაციული AI არის ხელოვნური ინტელექტის ქვეველი. გენერაციული AI მოდელები იყენებენ მანქანური სწავლების ტექნიკას მონაცემთა დამუშავებისა და გენერირებისთვის. ზოგადად, ხელოვნური ინტელექტი ეხება კომპიუტერების კონცეფციას, რომელსაც შეუძლია შეასრულოს ამოცანები, რომლებიც სხვაგვარად მოითხოვდა ადამიანის ინტელექტს, როგორიცაა გადაწყვეტილების მიღება და NLP.

მანქანათმცოდნეობა ხელოვნური ინტელექტის ფუნდამენტური კომპონენტია და გულისხმობს კომპიუტერული ალგორითმების გამოყენებას მონაცემებზე, რათა ასწავლოს კომპიუტერს კონკრეტული დავალების შესრულება. მანქანათმცოდნეობა არის პროცესი, რომელიც საშუალებას აძლევს ხელოვნური ინტელექტის სისტემებს მიიღონ ინფორმირებული გადაწყვეტილებები ან პროგნოზები ნასწავლი შაბლონების საფუძველზე.

არის თუ არა გენერაციული ხელოვნური ინტელექტი მომავალი?

გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ფეთქებადი ზრდა არ აჩვენებს შემცირების ნიშანს და რადგან უფრო და უფრო მეტი კომპანია ემორჩილება დიგიტალიზაციას და ავტომატიზაციას, გენერაციული AI, როგორც ჩანს, ცენტრალურ როლს შეასრულებს ინდუსტრიის მომავალში. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობები უკვე დადასტურდა ღირებული ისეთ ინდუსტრიებში, როგორიცაა შინაარსის შექმნა, პროგრამული უზრუნველყოფის დამუშავება და მედიცინა, და რადგან ტექნოლოგია განაგრძობს განვითარებას, მისი აპლიკაციები და გამოყენების შემთხვევები გაფართოვდება.

ამის თქმით, გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის გავლენა ბიზნესზე, ინდივიდებზე და მთლიანად საზოგადოებაზე დამოკიდებულია იმაზე, თუ როგორ მივმართავთ მის წარმოქმნილ რისკებს. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების უზრუნველყოფა ეთიკურად მიკერძოების მინიმიზაცია, გამჭვირვალობისა და ანგარიშვალდებულების გაუმჯობესება და მხარდაჭერა მმართველობის მონაცემები გადამწყვეტი იქნება, ხოლო იმის უზრუნველყოფა, რომ რეგულირება ტექნოლოგიის სწრაფ ევოლუციას მიჰყვება, უკვე გამოწვევაა. ანალოგიურად, ავტომატიზაციასა და ადამიანის ჩართულობას შორის ბალანსის პოვნა მნიშვნელოვანი იქნება, თუ ვიმედოვნებთ, რომ გამოვიყენებთ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის სრულ პოტენციალს ყოველგვარი უარყოფითი შედეგების შერბილებისას.

Ercole Palmeri