Generativni AI je vrsta tehnologije umetne inteligence, ki na splošno opisuje sisteme strojnega učenja, ki lahko ustvarijo besedilo, slike, kodo ali druge vrste vsebine.
Modeli od generativna umetna inteligenca vse bolj vključujejo v spletna orodja in chatbot ki uporabnikom omogočajo vnos vprašanj ali navodil v vnosno polje, na podlagi katerega bo model AI ustvaril človeški odgovor.
Modeli od generativna umetna inteligenca uporabljajo zapleten računalniški proces, znan kot deep learning analizirati običajne vzorce in ureditve v velikih nizih podatkov ter nato uporabiti te informacije za ustvarjanje novih in prepričljivih rezultatov. Modeli to počnejo z vključevanjem tehnik strojnega učenja, znanih kot nevronske mreže, ki se ohlapno zgledujejo po tem, kako človeški možgani obdelujejo in interpretirajo informacije ter se nato sčasoma iz njih učijo.
Če navedem primer, hranjenje modela generativna umetna inteligenca z velikimi količinami pripovedi bi model čez čas lahko identificiral in reproduciral elemente zgodbe, kot so struktura zapleta, liki, teme, pripovedna sredstva itd.
Modeli od generativna umetna inteligenca postanejo bolj izpopolnjeni, ko se podatki, ki jih prejmejo in ustvarijo, povečajo, spet zahvaljujoč tehnikam deep learning in zivcno omrezje spodaj. Posledično več vsebine ustvari predloga generativna umetna inteligenca, bolj prepričljivi in človeški so njegovi rezultati.
Priljubljenostgenerativna umetna inteligenca eksplodiral leta 2023, predvsem po zaslugi programov ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Poleg tega hiter napredek tehnologije umetna inteligenca, tako kot obdelava naravnega jezika, je naredilagenerativna umetna inteligenca dostopen potrošnikom in ustvarjalcem vsebin v velikem obsegu.
Velika tehnološka podjetja so hitro skočila na trg, saj so Google, Microsoft, Amazon, Meta in drugi pripravili lastna razvojna orodja. generativna umetna inteligenca v nekaj mesecih.
Obstaja veliko orodij generativna umetna inteligenca, čeprav sta verjetno najbolj znana modela generiranja besedila in slike. Modeli od generativna umetna inteligenca običajno se zanašajo na uporabnika, ki posreduje sporočilo, ki jih vodi k ustvarjanju želenega rezultata, pa naj bo to besedilo, slika, video ali glasbeni del, čeprav ni vedno tako.
Obstajajo različne vrste generativnih modelov AI, od katerih je vsak zasnovan za posebne izzive in naloge. Te je mogoče na splošno razvrstiti v naslednje vrste.
Transformer-based modelsModeli, ki temeljijo na transformatorjih, se usposabljajo na velikih nizih podatkov, da bi razumeli razmerja med zaporednimi informacijami, kot so besede in stavki. Podpira deep learning, ti modeli umetne inteligence ponavadi dobro poznajo NLP ter razumejo strukturo in kontekst jezika, zaradi česar so zelo primerni za naloge ustvarjanja besedila. ChatGPT-3 in Google Bard sta primera generativnih modelov AI, ki temeljijo na transformatorjih.
Generative adversarial networksGAN so sestavljeni iz dveh nevronskih mrež, znanih kot generator in diskriminator, ki v bistvu delujeta drug proti drugemu, da ustvarita podatke verodostojnega videza. Kot že ime pove, je vloga generatorja ustvariti prepričljiv izhod, kot je slika na podlagi predloge, medtem ko diskriminator deluje tako, da oceni pristnost omenjene slike. Sčasoma se vsaka komponenta izboljša v svoji vlogi in dosega prepričljivejše rezultate. DALL-E in Midjourney sta primera generativnih modelov umetne inteligence, ki temeljijo na GAN.
Variational autoencodersVAE uporabljajo dve omrežji za interpretacijo in ustvarjanje podatkov: v tem primeru je to kodirnik in dekoder. Kodirnik vzame vhodne podatke in jih stisne v poenostavljeno obliko. Dekoder nato vzame te stisnjene informacije in jih rekonstruira v nekaj novega, kar je podobno izvirnim podatkom, vendar ni povsem enako.
Primer bi bilo poučevanje računalniškega programa za ustvarjanje človeških obrazov z uporabo fotografij kot podatkov za usposabljanje. Sčasoma se program nauči poenostaviti fotografije obrazov ljudi tako, da jih zmanjša na nekaj pomembnih značilnosti, kot so velikost in oblika oči, nosu, ust, ušes itd., nato pa jih uporabi za ustvarjanje novih obrazov.
Multimodal modelsMultimodalni modeli lahko razumejo in obdelujejo več vrst podatkov hkrati, kot so besedilo, slike in zvok, kar jim omogoča ustvarjanje bolj sofisticiranih rezultatov. Primer bi bil model AI, ki lahko ustvari sliko na podlagi besedilnega poziva, pa tudi besedilni opis slikovnega poziva. DALL-E 2 e GPT-4 proizvajalca OpenAI so primeri multimodalnih modelov.
Za podjetja je učinkovitost nedvomno najbolj prepričljiva prednost generativne umetne inteligence, saj lahko podjetjem omogoči avtomatizacijo določenih nalog in osredotočanje časa, energije in virov na pomembnejše strateške cilje. To lahko vodi do nižjih stroškov dela, povečane operativne učinkovitosti in novih vpogledov v to, ali določeni poslovni procesi delujejo ali ne.
Profesionalcem in ustvarjalcem vsebin lahko generativna orodja umetne inteligence pomagajo pri ustvarjanju idej, načrtovanju in razporejanju vsebine, optimizaciji iskalnikov, trženju, vključevanju občinstva, raziskovanju in urejanju ter morda še več. Spet je glavna predlagana prednost učinkovitost, saj lahko generativna orodja AI uporabnikom pomagajo skrajšati čas, ki ga porabijo za določene naloge, tako da lahko svojo energijo vložijo drugam. Kljub temu sta ročni nadzor in nadzor generativnih modelov AI še vedno izjemno pomembna.
Generativna umetna inteligenca je našla oporo v številnih industrijskih sektorjih in se hitro širi na komercialne in potrošniške trge. Ocenjuje McKinsey da bi lahko do leta 2030 opravila, ki trenutno predstavljajo približno 30 % delovnih ur v ZDA, avtomatizirana, zahvaljujoč pospeševanju generativne umetne inteligence.
Pri storitvah za stranke klepetalni roboti in virtualni pomočniki, ki jih poganja AI, pomagajo podjetjem skrajšati odzivne čase in hitro obravnavati pogosta vprašanja strank, s čimer zmanjšajo breme za osebje. Pri razvoju programske opreme generativna orodja AI razvijalcem pomagajo pri čistejšem in učinkovitejšem kodiranju s pregledovanjem kode, poudarjanjem napak in predlaganjem možnih rešitev, preden postanejo večji problem. Medtem lahko pisci uporabljajo generativna orodja umetne inteligence za načrtovanje, pripravo in revizijo esejev, člankov in drugega pisnega dela, čeprav pogosto z mešanimi rezultati.
Uporaba generativne umetne inteligence se razlikuje od industrije do industrije in je v nekaterih bolj uveljavljena kot v drugih. Trenutni in predlagani primeri uporabe vključujejo naslednje:
Velika skrb glede uporabe generativnih orodij AI – zlasti tistih, ki so dostopna javnosti – je njihov potencial za širjenje dezinformacij in škodljive vsebine. Vpliv tega je lahko širok in resen, od ohranjanja stereotipov, sovražnega govora in škodljivih ideologij do škode osebnemu in poklicnemu ugledu ter grožnje pravnih in finančnih posledic. Predlagano je bilo celo, da bi lahko zloraba ali slabo upravljanje generativne umetne inteligence ogrozila nacionalno varnost.
Ta tveganja niso ušla politikom. Aprila 2023 je Evropska unija predlagala nova pravila o avtorskih pravicah za generativno umetno inteligenco ki bi od podjetij zahteval, da razkrijejo avtorsko zaščiteno gradivo, ki se uporablja za razvoj orodij generativne umetne inteligence. Ta pravila so bila odobrena v osnutku zakona, o katerem je Evropski parlament glasoval junija, ki je vključeval tudi stroge omejitve uporabe umetne inteligence v državah članicah EU, vključno s predlagano prepovedjo tehnologije za prepoznavanje obraza v realnem času v javnih prostorih.
Avtomatizacija nalog prek generativne umetne inteligence prav tako vzbuja zaskrbljenost glede delovne sile in premestitev delovnih mest, kot poudarja McKinsey. Po navedbah svetovalne skupine bi lahko avtomatizacija povzročila 12 milijonov kariernih prehodov od zdaj do leta 2030, pri čemer bi bile izgube delovnih mest osredotočene na pisarniško podporo, storitve za stranke in strežbo hrane. Poročilo ocenjuje, da bi se povpraševanje po pisarniških delavcih lahko "... zmanjšalo za 1,6 milijona delovnih mest, poleg izgub 830.000 za prodajalce na drobno, 710.000 za administrativne pomočnike in 630.000 za blagajnike."
Generativni AI in splošni AI predstavljata različni plati istega kovanca. Oba se nanašata na področje umetne inteligence, vendar je prvi podvrsta drugega.
Generativni AI uporablja različne tehnike strojnega učenja, kot so GAN, VAE ali LLM, za ustvarjanje nove vsebine iz modelov, pridobljenih iz podatkov o usposabljanju. Ti rezultati so lahko besedilo, slike, glasba ali karkoli drugega, kar je mogoče predstaviti digitalno.
Umetna splošna inteligenca, znana tudi kot umetna splošna inteligenca, se na splošno nanaša na koncept računalniških sistemov in robotike, ki imajo človeško podobno inteligenco in avtonomijo. To je še vedno znanstvena fantastika: pomislite na Disney Pixarjev WALL-E, Sonnyja iz leta 2004 I, Robot ali HAL 9000, zlonamerno umetno inteligenco iz filma Stanleyja Kubricka 2001: Vesoljska odiseja. Večina trenutnih sistemov AI je primer "ozkega AI", saj so zasnovani za zelo specifične naloge.
Kot je opisano zgoraj, je generativni AI podpolje umetne inteligence. Generativni modeli AI uporabljajo tehnike strojnega učenja za obdelavo in ustvarjanje podatkov. Na splošno se umetna inteligenca nanaša na koncept računalnikov, ki so sposobni opravljati naloge, ki bi sicer zahtevale človeško inteligenco, kot sta odločanje in NLP.
Strojno učenje je temeljna komponenta umetne inteligence in se nanaša na uporabo računalniških algoritmov na podatke z namenom učenja računalnika, da izvede določeno nalogo. Strojno učenje je proces, ki omogoča sistemom umetne inteligence sprejemanje premišljenih odločitev ali napovedi na podlagi naučenih vzorcev.
Eksplozivna rast generativne umetne inteligence ne kaže znakov pojenjanja, in ker vse več podjetij sprejema digitalizacijo in avtomatizacijo, se zdi, da bo imela generativna umetna inteligenca osrednjo vlogo v prihodnosti industrije. Zmogljivosti generativne umetne inteligence so se že izkazale za dragocene v panogah, kot so ustvarjanje vsebin, razvoj programske opreme in medicina, in ko se bo tehnologija še naprej razvijala, se bodo njene aplikacije in primeri uporabe širili.
Kljub temu je vpliv generativne umetne inteligence na podjetja, posameznike in družbo kot celoto odvisen od tega, kako obravnavamo tveganja, ki jih predstavlja. Zagotavljanje uporabe umetne inteligence etično zmanjševanje pristranskosti, izboljšanje preglednosti in odgovornosti ter podpiranje upravljanje podatkov bo ključnega pomena, medtem ko se je zagotavljanje, da predpisi sledijo hitremu razvoju tehnologije, že izkazalo za izziv. Podobno bo iskanje ravnotežja med avtomatizacijo in človeško vpletenostjo pomembno, če upamo, da bomo izkoristili celoten potencial generativne umetne inteligence in hkrati ublažili vse negativne posledice.
Ercole Palmeri
Prejšnji ponedeljek je Financial Times objavil dogovor z OpenAI. FT licencira svoje vrhunsko novinarstvo ...
Milijoni ljudi plačujejo storitve pretakanja in plačujejo mesečne naročnine. Splošno mnenje je, da si…
Coveware by Veeam bo še naprej zagotavljal storitve odzivanja na incidente kibernetskega izsiljevanja. Coveware bo nudil forenziko in zmogljivosti sanacije ...
Prediktivno vzdrževanje revolucionira sektor nafte in plina z inovativnim in proaktivnim pristopom k upravljanju obratov.…