AI ya Kuzalisha ni aina ya teknolojia ya akili ya bandia ambayo inaelezea kwa upana mifumo ya mashine ya kujifunza ambayo inaweza kutoa maandishi, picha, msimbo, au aina nyingine za maudhui.
Mifano ya akili ya bandia ya kuzalisha zinazidi kuingizwa kwenye zana za mtandaoni na chatbot ambayo huruhusu watumiaji kuandika maswali au maagizo kwenye sehemu ya ingizo, ambayo muundo wa AI utatoa jibu kama la mwanadamu.
Mifano ya akili ya bandia ya kuzalisha wanatumia mchakato changamano wa kompyuta unaojulikana kama deep learning kuchanganua mifumo na mipangilio ya kawaida katika seti kubwa za data na kisha kutumia maelezo haya kuunda matokeo mapya na ya kuvutia. Miundo hii hufanya hivi kwa kujumuisha mbinu za kujifunza kwa mashine zinazojulikana kama mitandao ya neva, ambayo imechochewa kwa urahisi na jinsi ubongo wa mwanadamu unavyochakata na kutafsiri habari na kisha kujifunza kutoka kwayo baada ya muda.
Kwa kutoa mfano, kulisha mfano wa akili ya bandia ya kuzalisha kwa kiasi kikubwa cha masimulizi, baada ya muda mwanamitindo angeweza kubainisha na kuzalisha vipengele vya hadithi, kama vile muundo wa kisa, wahusika, mandhari, vifaa vya usimulizi, na kadhalika.
Mifano ya akili ya bandia ya kuzalisha wanakuwa wa kisasa zaidi kadri data wanazopokea na kuzalisha zinavyoongezeka, tena kutokana na mbinu za deep learning na mtandao wa neva chini. Kwa hivyo, ndivyo kiolezo huzalisha maudhui zaidi akili ya bandia ya kuzalisha, ndivyo matokeo yake yanavyokuwa ya kushawishi na kufanana na binadamu.
Umaarufu waakili ya bandia ya kuzalisha ililipuka mnamo 2023, shukrani kwa programu GumzoGPT e SLAB di OpenAI. Zaidi ya hayo, maendeleo ya haraka ya teknolojia akili ya bandia, kama usindikaji wa lugha asilia, imefanyaakili ya bandia ya kuzalisha kupatikana kwa watumiaji na waundaji wa maudhui kwa kiwango.
Makampuni makubwa ya teknolojia yamekuwa haraka kuruka kwenye bandwagon, na Google, Microsoft, Amazon, Meta na wengine wote wakipanga zana zao za maendeleo. akili ya bandia ya kuzalisha ndani ya miezi michache.
Kuna zana nyingi akili ya bandia ya kuzalisha, ingawa miundo ya utengenezaji wa maandishi na picha huenda ndiyo inayojulikana zaidi. Mifano ya akili ya bandia ya kuzalisha kwa kawaida hutegemea mtumiaji kutoa ujumbe unaowaongoza katika kutoa matokeo yanayohitajika, iwe maandishi, picha, video au kipande cha muziki, ingawa sivyo hivyo kila wakati.
Kuna aina mbalimbali za mifano ya AI inayozalisha, kila moja iliyoundwa kwa ajili ya changamoto na kazi maalum. Hizi zinaweza kugawanywa kwa upana katika aina zifuatazo.
Transformer-based modelsMiundo inayotegemea kibadilishaji hufunzwa kwenye seti kubwa za data ili kuelewa uhusiano kati ya taarifa zinazofuatana, kama vile maneno na sentensi. Imeungwa mkono na deep learning, mifano hii ya AI huwa na ufahamu mzuri wa NLP na kuelewa muundo na muktadha wa lugha, na kuifanya iwe ya kufaa kwa kazi za kutengeneza maandishi. ChatGPT-3 na Google Bard ni mifano ya miundo ya AI ya uzalishaji inayotokana na transfoma.
Generative adversarial networksGAN zinaundwa na mitandao miwili ya neva inayojulikana kama jenereta na kibaguzi, ambayo kimsingi hufanya kazi dhidi ya kila mmoja kuunda data inayoonekana kuwa halisi. Kama jina linavyopendekeza, jukumu la jenereta ni kutoa matokeo ya kushawishi kama vile picha kulingana na pendekezo, wakati kibaguzi hufanya kazi kutathmini uhalisi wa picha iliyotajwa. Baada ya muda, kila sehemu inaboresha katika majukumu yao, kufikia matokeo ya kushawishi zaidi. DALL-E na Midjourney zote ni mifano ya miundo ya AI generative inayotokana na GAN.
Variational autoencodersVAE hutumia mitandao miwili kutafsiri na kutoa data: katika kesi hii ni encoder na decoder. Kisimbaji huchukua data ya ingizo na kuibana katika umbizo lililorahisishwa. Avkodare kisha huchukua taarifa hii iliyobanwa na kuijenga upya kuwa kitu kipya ambacho kinafanana na data asilia, lakini si sawa kabisa.
Mfano unaweza kuwa kufundisha programu ya kompyuta kutengeneza nyuso za wanadamu kwa kutumia picha kama data ya mafunzo. Baada ya muda, programu hujifunza kurahisisha picha za nyuso za watu kwa kuzipunguza hadi vipengele vichache muhimu, kama vile ukubwa na umbo la macho, pua, mdomo, masikio, n.k., kisha kuzitumia kuunda nyuso mpya.
Multimodal modelsMiundo ya miundo mingi inaweza kuelewa na kuchakata aina nyingi za data kwa wakati mmoja, kama vile maandishi, picha na sauti, na kuziruhusu kuunda matokeo ya kisasa zaidi. Mfano utakuwa mfano wa AI ambao unaweza kuzalisha picha kulingana na ujumbe wa maandishi, pamoja na maelezo ya maandishi ya haraka ya picha. DALL-E 2 e GPT-4 na OpenAI ni mifano ya mifano ya multimodal.
Kwa biashara, ufanisi ndio faida inayohitajika zaidi ya AI ya uzalishaji kwa sababu inaweza kuwezesha biashara kufanya kazi mahususi kiotomatiki na kuzingatia wakati, nishati na rasilimali kwenye malengo muhimu zaidi ya kimkakati. Hii inaweza kusababisha gharama ya chini ya kazi, kuongezeka kwa ufanisi wa uendeshaji na maarifa mapya kuhusu ikiwa michakato fulani ya biashara inatekelezwa au la.
Kwa wataalamu na waundaji wa maudhui, zana za kuzalisha za AI zinaweza kusaidia kutengeneza mawazo, kupanga na kuratibu maudhui, uboreshaji wa injini ya utafutaji, uuzaji, ushiriki wa watazamaji, utafiti na uhariri, na uwezekano zaidi. Tena, faida kuu inayopendekezwa ni ufanisi kwa sababu zana za kuzalisha za AI zinaweza kuwasaidia watumiaji kupunguza muda wanaotumia kwenye kazi fulani ili waweze kuwekeza nguvu zao kwingine. Hiyo ilisema, usimamizi wa mwongozo na udhibiti wa mifano ya AI generative bado ni muhimu sana.
AI ya Uzalishaji imepata mafanikio katika sekta nyingi za tasnia na inapanuka kwa kasi katika masoko ya kibiashara na ya watumiaji. McKinsey anakadiria kwamba, kufikia 2030, kazi ambazo kwa sasa zinachukua takriban 30% ya saa za kazi nchini Marekani zinaweza kuwa za kiotomatiki, kutokana na kuongeza kasi ya akili ya bandia inayozalisha.
Katika huduma kwa wateja, chatbots zinazoendeshwa na AI na wasaidizi pepe husaidia makampuni kupunguza muda wa majibu na kushughulikia kwa haraka maswali ya kawaida ya wateja, hivyo basi kupunguza mzigo kwa wafanyakazi. Katika uundaji wa programu, zana za Uzalishaji za AI husaidia watengenezaji kuweka misimbo kwa usafi na kwa ufanisi zaidi kwa kukagua msimbo, kuangazia hitilafu, na kupendekeza suluhu zinazowezekana kabla hazijawa matatizo makubwa. Wakati huo huo, waandishi wanaweza kutumia zana za AI za uzalishaji kupanga, kuandaa, na kusahihisha insha, nakala, na kazi zingine zilizoandikwa, ingawa mara nyingi huwa na matokeo mchanganyiko.
Matumizi ya AI generative hutofautiana kutoka tasnia hadi tasnia na imeanzishwa zaidi katika zingine kuliko zingine. Kesi za sasa na zinazopendekezwa za matumizi ni pamoja na zifuatazo:
Wasiwasi mkubwa kuhusu matumizi ya zana genereshi za AI - na hasa zile zinazoweza kufikiwa na umma - ni uwezo wao wa kueneza habari potofu na maudhui hatari. Athari ya hili inaweza kuwa pana na kali, kuanzia kuendeleza dhana potofu, matamshi ya chuki na itikadi zenye madhara hadi uharibifu wa sifa za kibinafsi na kitaaluma na tishio la athari za kisheria na kifedha. Imependekezwa hata kuwa matumizi mabaya au usimamizi mbaya wa AI generative inaweza kuweka usalama wa taifa katika hatari.
Hatari hizi hazijawaepuka wanasiasa. Mnamo Aprili 2023, Umoja wa Ulaya ulipendekeza sheria mpya za hakimiliki za AI generative jambo ambalo lingehitaji makampuni kufichua nyenzo zozote zenye hakimiliki zinazotumiwa kutengeneza zana za kijasusi za bandia. Sheria hizi ziliidhinishwa katika rasimu ya sheria iliyopigiwa kura na Bunge la Ulaya mwezi Juni, ambayo pia ilijumuisha vikwazo vikali vya matumizi ya akili bandia katika nchi wanachama wa Umoja wa Ulaya, ikiwa ni pamoja na kupiga marufuku pendekezo la teknolojia ya utambuzi wa uso kwa wakati halisi katika nafasi za umma.
Kuendesha kazi kiotomatiki kupitia AI generative pia huibua wasiwasi kuhusu wafanyikazi na uhamishaji wa kazi, kama ilivyoangaziwa na McKinsey. Kulingana na kikundi cha washauri, otomatiki inaweza kusababisha mabadiliko ya kazi milioni 12 kati ya sasa na 2030, na upotezaji wa kazi ukilenga katika usaidizi wa ofisi, huduma kwa wateja na huduma ya chakula. Ripoti hiyo inakadiria kuwa mahitaji ya wafanyikazi wa ofisi yanaweza "... kupungua kwa kazi milioni 1,6, pamoja na hasara ya 830.000 kwa wauzaji rejareja, 710.000 kwa wasaidizi wa utawala na 630.000 kwa washika fedha."
AI ya uzalishaji na AI ya jumla inawakilisha pande tofauti za sarafu moja. Zote mbili zinahusu uwanja wa akili ya bandia, lakini ya kwanza ni aina ndogo ya mwisho.
Kuzalisha AI hutumia mbinu mbalimbali za kujifunza kwa mashine, kama vile GAN, VAE, au LLM, ili kuzalisha maudhui mapya kutoka kwa miundo iliyojifunza kutoka kwa data ya mafunzo. Matokeo haya yanaweza kuwa maandishi, picha, muziki, au kitu kingine chochote ambacho kinaweza kuwakilishwa kidijitali.
Akili ya jumla Bandia, pia inajulikana kama akili ya jumla bandia, inarejelea kwa upana dhana ya mifumo ya kompyuta na robotiki ambazo zinamiliki akili na uhuru kama wa binadamu. Haya bado ni mambo ya uwongo wa kisayansi: fikiria WALL-E ya Disney Pixar, Sonny kutoka I, Robot ya 2004, au HAL 9000, akili ya uwongo ya uwongo kutoka kwa Stanley Kubrick ya 2001: A Space Odyssey. Mifumo mingi ya sasa ya AI ni mifano ya "AI nyembamba", kwani imeundwa kwa kazi maalum sana.
Kama ilivyoelezwa hapo juu, AI ya kuzalisha ni sehemu ndogo ya akili ya bandia. Aina za AI zinazozalisha hutumia mbinu za kujifunza kwa mashine ili kuchakata na kutoa data. Kwa ujumla, akili ya bandia inarejelea dhana ya kompyuta zenye uwezo wa kufanya kazi ambazo zingehitaji akili ya kibinadamu, kama vile kufanya maamuzi na NLP.
Kujifunza kwa mashine ni sehemu ya msingi ya akili ya bandia na inarejelea matumizi ya algoriti za kompyuta kwenye data kwa madhumuni ya kufundisha kompyuta kufanya kazi mahususi. Kujifunza kwa mashine ni mchakato unaoruhusu mifumo ya kijasusi bandia kufanya maamuzi au ubashiri sahihi kulingana na mifumo iliyojifunza.
Ukuaji unaolipuka wa AI generative hauonyeshi dalili za kupungua, na kadiri kampuni zaidi na zaidi zinavyokumbatia uwekaji kidijitali na otomatiki, AI generative inaonekana kuwa na jukumu kuu katika siku zijazo za tasnia. Uwezo wa AI generative tayari umethibitishwa kuwa muhimu katika tasnia kama vile uundaji wa maudhui, ukuzaji wa programu, na dawa, na kadiri teknolojia inavyoendelea kubadilika, matumizi yake na kesi za utumiaji zitapanuka.
Hiyo ilisema, athari za AI ya uzalishaji kwa biashara, watu binafsi na jamii kwa ujumla inategemea jinsi tunavyoshughulikia hatari inayowasilisha. Kuhakikisha kuwa akili ya bandia inatumika kimaadili kupunguza upendeleo, kuboresha uwazi na uwajibikaji na kusaidia utawala ya data itakuwa muhimu, huku kuhakikisha kuwa udhibiti unakwenda sambamba na mageuzi ya haraka ya teknolojia tayari kunaonekana kuwa changamoto. Vile vile, kutafuta usawa kati ya otomatiki na ushiriki wa binadamu itakuwa muhimu ikiwa tunatumai kutumia uwezo kamili wa AI ya uzalishaji huku tukipunguza matokeo yoyote mabaya.
Ercole Palmeri
Sekta ya majini ni nguvu ya kweli ya kiuchumi duniani, ambayo imepitia kwenye soko la bilioni 150 ...
Jumatatu iliyopita, Financial Times ilitangaza makubaliano na OpenAI. FT inatoa leseni kwa uandishi wake wa habari wa kiwango cha kimataifa…
Mamilioni ya watu hulipia huduma za utiririshaji, kulipa ada za usajili za kila mwezi. Ni maoni ya kawaida kwamba wewe…
Coveware by Veeam itaendelea kutoa huduma za kukabiliana na matukio ya ulaghai mtandaoni. Coveware itatoa uwezo wa uchunguzi na urekebishaji…