Generatívna AI je typ technológie umelej inteligencie, ktorá vo všeobecnosti popisuje systémy strojového učenia, ktoré dokážu generovať text, obrázky, kód alebo iné typy obsahu.
Modely z generatívna umelá inteligencia sa čoraz viac začleňujú do online nástrojov a chatbot ktoré umožňujú používateľom zadávať otázky alebo pokyny do vstupného poľa, na základe čoho model AI vygeneruje odpoveď podobnú ľuďom.
Modely z generatívna umelá inteligencia využívajú zložitý počítačový proces známy ako deep learning analyzovať bežné vzory a usporiadania vo veľkých súboroch údajov a potom použiť tieto informácie na vytvorenie nových a presvedčivých výsledkov. Modely to robia začlenením techník strojového učenia známych ako neurónové siete, ktoré sú voľne inšpirované spôsobom, akým ľudský mozog spracováva a interpretuje informácie a následne sa z nich v priebehu času učí.
Ak chcete uviesť príklad, kŕmenie modelu generatívna umelá inteligencia s veľkým množstvom rozprávania by model bol časom schopný identifikovať a reprodukovať prvky príbehu, ako je štruktúra deja, postavy, témy, naratívne zariadenia atď.
Modely z generatívna umelá inteligencia stávajú sa sofistikovanejšími, keď sa údaje, ktoré prijímajú a generujú, zvyšujú, opäť vďaka technikám deep learning a neurónová sieť nižšie. Výsledkom je, že čím viac obsahu šablóna vygeneruje generatívna umelá inteligencia, tým presvedčivejšie a ľudskejšie sú jeho výsledky.
Popularitageneratívna umelá inteligencia explodoval v roku 2023, najmä vďaka programom ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Okrem toho rýchly rozvoj technológií umelá inteligencia, rovnako ako spracovanie prirodzeného jazyka, urobilogeneratívna umelá inteligencia prístupné spotrebiteľom a tvorcom obsahu vo veľkom rozsahu.
Veľké technologické spoločnosti rýchlo naskočili do rozbehnutého vlaku, pričom Google, Microsoft, Amazon, Meta a ďalšie si pripravili svoje vlastné vývojové nástroje. generatívna umelá inteligencia v priebehu niekoľkých mesiacov.
Existuje množstvo nástrojov generatívna umelá inteligencia, aj keď modely generovania textu a obrázkov sú asi najznámejšie. Modely z generatívna umelá inteligencia zvyčajne sa spoliehajú na to, že používateľ poskytne správu, ktorá ich nasmeruje k vytvoreniu požadovaného výstupu, či už je to text, obrázok, video alebo hudobná skladba, aj keď to nie je vždy prípad.
Existujú rôzne typy generatívnych modelov AI, z ktorých každý je navrhnutý pre špecifické výzvy a úlohy. Možno ich rozdeliť do nasledujúcich typov.
Transformer-based modelsModely založené na transformátoroch sú trénované na veľkých súboroch údajov, aby pochopili vzťahy medzi sekvenčnými informáciami, ako sú slová a vety. Podporovaný deep learningTieto modely AI majú tendenciu dobre sa orientovať v NLP a rozumejú štruktúre a kontextu jazyka, vďaka čomu sú vhodné na úlohy generovania textu. ChatGPT-3 a Google Bard sú príklady generatívnych modelov AI založených na transformátoroch.
Generative adversarial networksGAN sa skladajú z dvoch neurónových sietí známych ako generátor a diskriminátor, ktoré v podstate navzájom spolupracujú pri vytváraní autenticky vyzerajúcich údajov. Ako už názov napovedá, úlohou generátora je generovať presvedčivý výstup, akým je obrázok na základe podnetu, kým diskriminátor pracuje na vyhodnocovaní pravosti uvedeného obrázku. Postupom času sa každý komponent zlepšuje vo svojich úlohách a dosahuje presvedčivejšie výsledky. DALL-E aj Midjourney sú príklady generatívnych modelov AI založených na GAN.
Variational autoencodersVAE používajú na interpretáciu a generovanie údajov dve siete: v tomto prípade ide o kódovač a dekodér. Kodér vezme vstupné údaje a skomprimuje ich do zjednodušeného formátu. Dekodér potom vezme tieto komprimované informácie a zrekonštruuje ich na niečo nové, čo sa podobá pôvodným údajom, ale nie je úplne rovnaké.
Príkladom môže byť výučba počítačového programu na generovanie ľudských tvárí pomocou fotografií ako tréningových údajov. Postupom času sa program naučí zjednodušovať fotografie tvárí ľudí tak, že ich zmenší na niekoľko dôležitých prvkov, ako je veľkosť a tvar očí, nosa, úst, uší atď., a následne pomocou nich vytvorí nové tváre.
Multimodal modelsMultimodálne modely dokážu pochopiť a spracovať viacero typov údajov naraz, ako je text, obrázky a zvuk, čo im umožňuje vytvárať sofistikovanejšie výstupy. Príkladom môže byť model AI, ktorý dokáže vygenerovať obrázok na základe textovej výzvy, ako aj textového popisu výzvy na obrázok. OD-E 2 e GPT-4 od OpenAI sú príklady multimodálnych modelov.
Pre podniky je efektívnosť pravdepodobne najpresvedčivejšou výhodou generatívnej AI, pretože môže podnikom umožniť automatizovať konkrétne úlohy a sústrediť čas, energiu a zdroje na dôležitejšie strategické ciele. To môže viesť k nižším mzdovým nákladom, zvýšenej prevádzkovej efektívnosti a novým pohľadom na to, či určité obchodné procesy fungujú alebo nie.
Profesionálom a tvorcom obsahu môžu generatívne nástroje AI pomôcť s generovaním nápadov, plánovaním a plánovaním obsahu, optimalizáciou pre vyhľadávače, marketingom, zapojením publika, výskumom a úpravami a potenciálne aj ďalšími. Hlavnou navrhovanou výhodou je opäť efektivita, pretože generatívne nástroje AI môžu používateľom pomôcť skrátiť čas, ktorý strávia určitými úlohami, aby mohli investovať svoju energiu inde. Manuálny dohľad a kontrola generatívnych modelov AI však zostáva mimoriadne dôležitá.
Generatívna AI si našla oporu v mnohých priemyselných odvetviach a rýchlo expanduje na komerčné a spotrebiteľské trhy. odhaduje McKinsey že do roku 2030 by mohli byť úlohy, ktoré v súčasnosti predstavujú asi 30 % pracovného času v USA, automatizované, a to vďaka zrýchleniu generatívnej umelej inteligencie.
V rámci služieb zákazníkom pomáhajú chatboti a virtuálni asistenti s podporou AI spoločnostiam skrátiť časy odozvy a rýchlo riešiť bežné otázky zákazníkov, čím sa znižuje záťaž pre zamestnancov. Pri vývoji softvéru pomáhajú generatívne nástroje AI vývojárom kódovať čistejšie a efektívnejšie tým, že kontrolujú kód, zvýrazňujú chyby a navrhujú potenciálne riešenia skôr, ako sa stanú väčšími problémami. Medzitým môžu autori použiť generatívne nástroje AI na plánovanie, navrhovanie a revidovanie esejí, článkov a iných písomných prác, hoci často so zmiešanými výsledkami.
Používanie generatívnej AI sa v jednotlivých odvetviach líši a v niektorých je viac zavedené ako v iných. Medzi súčasné a navrhované prípady použitia patria:
Hlavným problémom používania generatívnych nástrojov AI – a najmä tých, ktoré sú prístupné verejnosti – je ich potenciál šíriť dezinformácie a škodlivý obsah. Vplyv tohto môže byť široký a závažný, od udržiavania stereotypov, nenávistných prejavov a škodlivých ideológií až po poškodenie osobnej a profesionálnej povesti a hrozbu právnych a finančných dôsledkov. Dokonca sa hovorilo, že zneužitie alebo zlé riadenie generatívnej AI by mohlo ohroziť národnú bezpečnosť.
Tieto riziká sa nevyhli politikom. V apríli 2023 navrhla Európska únia nové pravidlá autorských práv pre generatívnu AI ktorý by od spoločností vyžadoval, aby zverejnili akýkoľvek materiál chránený autorskými právami používaný na vývoj nástrojov generatívnej umelej inteligencie. Tieto pravidlá boli schválené v návrhu zákona odhlasovanom Európskym parlamentom v júni, ktorý obsahoval aj prísne obmedzenia používania umelej inteligencie v členských krajinách EÚ vrátane navrhovaného zákazu technológie rozpoznávania tváre v reálnom čase vo verejných priestoroch.
Automatizácia úloh prostredníctvom generatívnej AI tiež vyvoláva obavy z pracovnej sily a premiestňovania pracovných miest, ako zdôraznil McKinsey. Podľa poradenskej skupiny by automatizácia mohla odteraz do roku 12 spôsobiť 2030 miliónov kariérnych prechodov so stratou pracovných miest sústredenou v kancelárskej podpore, zákazníckych službách a stravovacích službách. Správa odhaduje, že dopyt po kancelárskych pracovníkoch by mohol „... klesnúť o 1,6 milióna pracovných miest, okrem straty 830.000 710.000 pre maloobchodníkov, 630.000 XNUMX pre administratívnych asistentov a XNUMX XNUMX pre pokladníkov“.
Generatívna AI a všeobecná AI predstavujú rôzne strany tej istej mince. Obe sa týkajú oblasti umelej inteligencie, no tá prvá je podtypom tej druhej.
Generatívna AI využíva rôzne techniky strojového učenia, ako sú GAN, VAE alebo LLM, na generovanie nového obsahu z modelov získaných z tréningových údajov. Tieto výstupy môžu byť text, obrázky, hudba alebo čokoľvek iné, čo sa dá digitálne reprezentovať.
Umelá všeobecná inteligencia, tiež známa ako umelá všeobecná inteligencia, sa vo všeobecnosti vzťahuje na koncepciu počítačových systémov a robotiky, ktoré majú ľudskú inteligenciu a autonómiu. Toto je stále téma sci-fi: spomeňte si na WALL-E od Disney Pixar, Sonny z roku 2004 Ja, robot alebo HAL 9000, zlomyseľnú umelú inteligenciu z filmu Stanleyho Kubricka 2001: Vesmírna odysea. Väčšina súčasných systémov AI je príkladom „úzkej AI“, pretože sú navrhnuté pre veľmi špecifické úlohy.
Ako je uvedené vyššie, generatívna AI je podoblasť umelej inteligencie. Generatívne modely AI využívajú na spracovanie a generovanie údajov techniky strojového učenia. Vo všeobecnosti sa umelá inteligencia vzťahuje na koncepciu počítačov schopných vykonávať úlohy, ktoré by inak vyžadovali ľudskú inteligenciu, ako je rozhodovanie a NLP.
Strojové učenie je základnou zložkou umelej inteligencie a vzťahuje sa na aplikáciu počítačových algoritmov na údaje za účelom výučby počítača vykonávať konkrétnu úlohu. Strojové učenie je proces, ktorý umožňuje systémom umelej inteligencie robiť informované rozhodnutia alebo predpovede založené na naučených vzoroch.
Explozívny rast generatívnej AI nevykazuje žiadne známky zmiernenia, a keďže stále viac spoločností prijíma digitalizáciu a automatizáciu, zdá sa, že generatívna AI bude hrať ústrednú úlohu v budúcnosti tohto odvetvia. Schopnosti generatívnej AI sa už ukázali ako cenné v odvetviach, ako je tvorba obsahu, vývoj softvéru a medicína, a ako sa technológia neustále vyvíja, jej aplikácie a prípady použitia sa budú rozširovať.
To znamená, že vplyv generatívnej AI na podniky, jednotlivcov a spoločnosť ako celok závisí od toho, ako riešime riziká, ktoré predstavuje. Zabezpečenie využívania umelej inteligencie eticky minimalizácia zaujatosti, zlepšenie transparentnosti a zodpovednosti a podpora vláda údajov bude rozhodujúce, zatiaľ čo zabezpečenie toho, aby regulácia držala krok s rýchlym vývojom technológií, sa už ukazuje ako výzva. Podobne bude dôležité nájsť rovnováhu medzi automatizáciou a ľudským zapojením, ak dúfame, že využijeme plný potenciál generatívnej AI a zároveň zmiernime akékoľvek negatívne dôsledky.
Ercole Palmeri
Rozvíjanie jemnej motoriky pomocou vyfarbovania pripravuje deti na zložitejšie zručnosti, ako je písanie. Na farbenie…
Námorný sektor je skutočnou globálnou ekonomickou veľmocou, ktorá smerovala k 150 miliardovému trhu...
Minulý pondelok Financial Times oznámili dohodu s OpenAI. FT licencuje svoju žurnalistiku svetovej triedy…
Milióny ľudí platia za streamovacie služby a platia mesačné predplatné. Je bežný názor, že si…