ಜನರೇಟಿವ್ AI ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಇತರ ಪ್ರಕಾರದ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದಾದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
ನ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು chatbot ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಮೇಲೆ AI ಮಾದರಿಯು ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ನ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅವರು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ deep learning ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಮತ್ತು ಬಲವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸಿ. ಮಾನವನ ಮೆದುಳು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸುವ ವಿಧಾನದಿಂದ ಸಡಿಲವಾಗಿ ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆದ ನರ ಜಾಲಗಳು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾದರಿಗಳು ಇದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅದರಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ.
ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ನೀಡಲು, ಒಂದು ಮಾದರಿ ಆಹಾರ ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ನಿರೂಪಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ಕಥಾವಸ್ತುವಿನ ರಚನೆ, ಪಾತ್ರಗಳು, ವಿಷಯಗಳು, ನಿರೂಪಣಾ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಮುಂತಾದ ಕಥೆಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ನ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅವರು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಡೇಟಾ ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ ಅವು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕವಾಗುತ್ತವೆ, ಮತ್ತೆ ತಂತ್ರಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು deep learning ಮತ್ತು ಆಫ್ ನರಮಂಡಲ ಕೆಳಗೆ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಹೆಚ್ಚು ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಹೆಚ್ಚು ಮನವೊಪ್ಪಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಆಗುತ್ತವೆ.
ನ ಜನಪ್ರಿಯತೆಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ 2023 ರಲ್ಲಿ ಸ್ಫೋಟಿಸಿತು, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಿಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು ಚಾಟ್ GPT e ಡಾಲ್-ಇ di ಓಪನ್ಎಐ. ಇದಲ್ಲದೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ತ್ವರಿತ ಪ್ರಗತಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯಂತೆ, ಮಾಡಿದೆಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ವಿಷಯ ರಚನೆಕಾರರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು.
ಗೂಗಲ್, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್, ಅಮೆಜಾನ್, ಮೆಟಾ ಮತ್ತು ಇತರರು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವ್ಯಾಗನ್‌ನಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಜಿಗಿಯುತ್ತಿವೆ. ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕೆಲವೇ ತಿಂಗಳುಗಳಲ್ಲಿ.
ಹಲವಾರು ಉಪಕರಣಗಳಿವೆ ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರ ರಚನೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಸಿದ್ಧವಾಗಿವೆ. ನ ಮಾದರಿಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ, ವೀಡಿಯೋ ಅಥವಾ ಸಂಗೀತದ ತುಣುಕು ಆಗಿರಲಿ, ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಕಡೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಬಳಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ಅಲ್ಲ.
ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮಾದರಿಗಳಿವೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಕಾರಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು.
Transformer-based modelsಪದಗಳು ಮತ್ತು ವಾಕ್ಯಗಳಂತಹ ಅನುಕ್ರಮ ಮಾಹಿತಿಯ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂಲಕ ಬೆಂಬಲಿತವಾಗಿದೆ deep learning, ಈ AI ಮಾದರಿಗಳು NLP ಯಲ್ಲಿ ಚೆನ್ನಾಗಿ ತಿಳಿದಿರುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಭಾಷೆಯ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪಠ್ಯ ರಚನೆಯ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ChatGPT-3 ಮತ್ತು Google Bard ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಆಧಾರಿತ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮಾದರಿಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
Generative adversarial networksGAN ಗಳು ಜನರೇಟರ್ ಮತ್ತು ಡಿಸ್ಕ್ರಿಮಿನೇಟರ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಎರಡು ನರಗಳ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದು ಅಧಿಕೃತವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪರಸ್ಪರ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಜನರೇಟರ್‌ನ ಪಾತ್ರವು ಸಲಹೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಚಿತ್ರದಂತಹ ಮನವೊಪ್ಪಿಸುವ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದು, ಆದರೆ ತಾರತಮ್ಯವು ಹೇಳಿದ ಚಿತ್ರದ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಘಟಕವು ತಮ್ಮ ಪಾತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚು ಮನವೊಪ್ಪಿಸುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. DALL-E ಮತ್ತು Midjourney ಎರಡೂ GAN-ಆಧಾರಿತ AI ಮಾದರಿಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
Variational autoencodersಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು VAE ಗಳು ಎರಡು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ: ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಇದು ಎನ್‌ಕೋಡರ್ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡರ್ ಆಗಿದೆ. ಎನ್‌ಕೋಡರ್ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸರಳೀಕೃತ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಡಿಕೋಡರ್ ನಂತರ ಈ ಸಂಕುಚಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲುವ ಹೊಸದನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದು ಒಂದೇ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ.
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಂತೆ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾನವ ಮುಖಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಅನ್ನು ಕಲಿಸುವುದು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಕಣ್ಣುಗಳು, ಮೂಗು, ಬಾಯಿ, ಕಿವಿ, ಇತ್ಯಾದಿಗಳ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಆಕಾರದಂತಹ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಜನರ ಮುಖಗಳ ಫೋಟೋಗಳನ್ನು ಸರಳೀಕರಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಹೊಸ ಮುಖಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
Multimodal modelsಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊದಂತಹ ಅನೇಕ ಪ್ರಕಾರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಪಠ್ಯ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದಾದ AI ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಜೊತೆಗೆ ಇಮೇಜ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನ ಪಠ್ಯ ವಿವರಣೆಯಾಗಿದೆ. DALL-E 2 ಇ OpenAI ಮೂಲಕ GPT-4 ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ, ದಕ್ಷತೆಯು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಅತ್ಯಂತ ಬಲವಾದ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಗುರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಸಮಯ, ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕಡಿಮೆ ಕಾರ್ಮಿಕ ವೆಚ್ಚಗಳು, ಹೆಚ್ಚಿದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ದಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿವೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಹೊಸ ಒಳನೋಟಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು.
ವೃತ್ತಿಪರರು ಮತ್ತು ವಿಷಯ ರಚನೆಕಾರರಿಗೆ, ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪರಿಕರಗಳು ಕಲ್ಪನೆಯ ರಚನೆ, ವಿಷಯ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ, ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್, ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ, ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಸಂಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ, ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿತ ಪ್ರಯೋಜನವು ದಕ್ಷತೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪರಿಕರಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅವರು ಕೆಲವು ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಕಳೆಯುವ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಆದ್ದರಿಂದ ಅವರು ತಮ್ಮ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬೇರೆಡೆ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಅದು ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮಾದರಿಗಳ ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣವು ಅತ್ಯಂತ ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಹಲವಾರು ಉದ್ಯಮ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ನೆಲೆ ಕಂಡುಕೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಿಗೆ ವೇಗವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಮೆಕಿನ್ಸೆ ಅಂದಾಜು 2030 ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 30% ಕೆಲಸದ ಸಮಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವೇಗವರ್ಧನೆಗೆ ಧನ್ಯವಾದಗಳು.
ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ, AI-ಚಾಲಿತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ, ಸಿಬ್ಬಂದಿ ಮೇಲಿನ ಹೊರೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ, ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ, ದೋಷಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗುವ ಮೊದಲು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ವಚ್ಛವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕೋಡ್ ಮಾಡಲು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪರಿಕರಗಳು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಬರಹಗಾರರು ಪ್ರಬಂಧಗಳು, ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಲಿಖಿತ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸಲು, ಕರಡು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದಾಗ್ಯೂ ಮಿಶ್ರ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಬಳಕೆಯು ಉದ್ಯಮದಿಂದ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇತರರಿಗಿಂತ ಕೆಲವರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಾಪಿತವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ:
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಪರಿಕರಗಳ ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಕಾಳಜಿ - ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ - ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಹಾನಿಕಾರಕ ವಿಷಯವನ್ನು ಹರಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ. ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್‌ಗಳು, ದ್ವೇಷದ ಮಾತು ಮತ್ತು ಹಾನಿಕಾರಕ ಸಿದ್ಧಾಂತಗಳ ನಿರಂತರತೆಯಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಖ್ಯಾತಿಗೆ ಹಾನಿ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಣಾಮಗಳ ಬೆದರಿಕೆಯಿಂದ ಇದರ ಪರಿಣಾಮವು ವ್ಯಾಪಕ ಮತ್ತು ತೀವ್ರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಜನರೇಟಿವ್ AI ಯ ದುರುಪಯೋಗ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ನಿರ್ವಹಣೆಯು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ತಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ಸಹ ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಈ ಅಪಾಯಗಳು ರಾಜಕಾರಣಿಗಳಿಂದ ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಿಲ್ಲ. ಏಪ್ರಿಲ್ 2023 ರಲ್ಲಿ, ಯುರೋಪಿಯನ್ ಯೂನಿಯನ್ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿತು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಗಾಗಿ ಹೊಸ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ನಿಯಮಗಳು ಉತ್ಪಾದಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸುವ ಯಾವುದೇ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಂಪನಿಗಳು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಈ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಜೂನ್‌ನಲ್ಲಿ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಪಾರ್ಲಿಮೆಂಟ್ ಮತ ಚಲಾಯಿಸಿದ ಕರಡು ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು EU ಸದಸ್ಯ ರಾಷ್ಟ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮುಖ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿತ ನಿಷೇಧವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಮೆಕಿನ್ಸೆಯಿಂದ ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಿದಂತೆ ಉದ್ಯೋಗಿ ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗ ಸ್ಥಳಾಂತರದ ಬಗ್ಗೆ ಕಳವಳವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಲಹಾ ಗುಂಪಿನ ಪ್ರಕಾರ, ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡವು ಈಗ ಮತ್ತು 12 ರ ನಡುವೆ 2030 ಮಿಲಿಯನ್ ವೃತ್ತಿಜೀವನದ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಉದ್ಯೋಗ ನಷ್ಟಗಳು ಕಚೇರಿ ಬೆಂಬಲ, ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆ ಮತ್ತು ಆಹಾರ ಸೇವೆಯಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿವೆ. ಕಛೇರಿ ನೌಕರರ ಬೇಡಿಕೆಯು "... ಚಿಲ್ಲರೆ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ 1,6, ಆಡಳಿತ ಸಹಾಯಕರಿಗೆ 830.000 ಮತ್ತು ಕ್ಯಾಷಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ 710.000 ನಷ್ಟದ ಜೊತೆಗೆ 630.000 ಮಿಲಿಯನ್ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗಬಹುದು" ಎಂದು ವರದಿ ಅಂದಾಜಿಸಿದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ AI ಒಂದೇ ನಾಣ್ಯದ ವಿವಿಧ ಬದಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಇವೆರಡೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿವೆ, ಆದರೆ ಮೊದಲನೆಯದು ನಂತರದ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ.
ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಹೊಸ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸಲು GAN, VAE, ಅಥವಾ LLM ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಸಂಗೀತ ಅಥವಾ ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದಾದ ಯಾವುದಾದರೂ ಆಗಿರಬಹುದು.
ಕೃತಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕೃತಕ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಇನ್ನೂ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾದಂಬರಿಯ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ: ಡಿಸ್ನಿ ಪಿಕ್ಸರ್‌ನ ವಾಲ್-ಇ, 2004 ರ ಐ, ರೋಬೋಟ್, ಅಥವಾ ಎಚ್‌ಎಎಲ್ 9000 ನಿಂದ ಸನ್ನಿ, ಸ್ಟಾನ್ಲಿ ಕುಬ್ರಿಕ್‌ನ 2001: ಎ ಸ್ಪೇಸ್ ಒಡಿಸ್ಸಿಯಿಂದ ದುಷ್ಕೃತ್ಯದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಸ್ತುತ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು "ಕಿರಿದಾದ AI" ಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದಂತೆ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ. ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮಾದರಿಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು NLP ಯಂತಹ ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅನ್ನು ಕಲಿಸುವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಡೇಟಾಗೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಎನ್ನುವುದು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಕಲಿತ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಸ್ಫೋಟಕ ಬೆಳವಣಿಗೆಯು ಕಡಿಮೆಯಾಗುವ ಯಾವುದೇ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪನಿಗಳು ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡಂತೆ, ಉತ್ಪಾದಕ AI ಉದ್ಯಮದ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಜನರೇಟಿವ್ AI ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ವಿಷಯ ರಚನೆ, ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಔಷಧದಂತಹ ಉದ್ಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವುದನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸಿದಂತೆ, ಅದರ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತವೆ.
ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ ವ್ಯವಹಾರಗಳು, ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಮಾಜದ ಮೇಲೆ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಪ್ರಭಾವವು ಅದು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನೈತಿಕವಾಗಿ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು ಆಡಳಿತದ ದತ್ತಾಂಶವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಕ್ಷಿಪ್ರ ವಿಕಾಸದೊಂದಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣವು ವೇಗವನ್ನು ಇಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಈಗಾಗಲೇ ಒಂದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಯಾವುದೇ ಋಣಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತಗ್ಗಿಸುವಾಗ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಾವು ಆಶಿಸಿದರೆ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ನಡುವಿನ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
Ercole Palmeri
ಬಣ್ಣಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮವಾದ ಮೋಟಾರು ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಬರವಣಿಗೆಯಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಕೌಶಲ್ಯಗಳಿಗೆ ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಬಣ್ಣ ಹಾಕಲು...
ನೌಕಾ ವಲಯವು ನಿಜವಾದ ಜಾಗತಿಕ ಆರ್ಥಿಕ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು 150 ಶತಕೋಟಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯತ್ತ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಿದೆ...
ಕಳೆದ ಸೋಮವಾರ, ಫೈನಾನ್ಶಿಯಲ್ ಟೈಮ್ಸ್ ಓಪನ್ ಎಐ ಜೊತೆ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿತು. FT ತನ್ನ ವಿಶ್ವ ದರ್ಜೆಯ ಪತ್ರಿಕೋದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಪರವಾನಗಿ ನೀಡುತ್ತದೆ…
ಲಕ್ಷಾಂತರ ಜನರು ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳಿಗೆ ಪಾವತಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮಾಸಿಕ ಚಂದಾದಾರಿಕೆ ಶುಲ್ಕವನ್ನು ಪಾವತಿಸುತ್ತಾರೆ. ನೀವು ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಅಭಿಪ್ರಾಯ…