Generative AI — це тип технології штучного інтелекту, який широко описує системи машинного навчання, які можуть генерувати текст, зображення, код або інші типи вмісту.
Моделі генеративний штучний інтелект дедалі частіше включаються в онлайн-інструменти та chatbot які дозволяють користувачам вводити запитання чи інструкції в поле введення, після чого модель штучного інтелекту генеруватиме людську відповідь.
Моделі генеративний штучний інтелект вони використовують складний комп’ютерний процес, відомий як deep learning щоб проаналізувати загальні закономірності та розташування у великих наборах даних, а потім використовувати цю інформацію для створення нових і переконливих результатів. Моделі роблять це шляхом включення методів машинного навчання, відомих як нейронні мережі, які частково натхненні тим, як людський мозок обробляє та інтерпретує інформацію, а потім навчається з неї з часом.
Для прикладу годування моделі генеративний штучний інтелект з великою кількістю наративу з часом модель зможе визначити та відтворити елементи історії, такі як структура сюжету, персонажі, теми, засоби оповіді тощо.
Моделі генеративний штучний інтелект вони стають складнішими, оскільки дані, які вони отримують і генерують, збільшуються, знову ж таки завдяки технікам deep learning і нейронна мережа нижче. Як наслідок, тим більше вмісту створює шаблон генеративний штучний інтелект, тим переконливішими та людськішими стають його результати.
Популярністьгенеративний штучний інтелект вибухнув у 2023 році, головним чином завдяки програмам ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Крім того, швидкий розвиток технологій штучний інтелект, як і обробка природної мови, зробивгенеративний штучний інтелект доступні для споживачів і творців вмісту в масштабі.
Великі технологічні компанії швидко підхопили їх: Google, Microsoft, Amazon, Meta та інші створили власні інструменти розробки. генеративний штучний інтелект протягом кількох місяців.
Існує безліч інструментів генеративний штучний інтелект, хоча моделі генерації тексту та зображення є, ймовірно, найвідомішими. Моделі генеративний штучний інтелект зазвичай вони покладаються на те, що користувач надає повідомлення, яке направляє їх до отримання бажаного результату, будь то текст, зображення, відео чи музичний твір, хоча це не завжди так.
Існують різні типи генеративних моделей ШІ, кожна з яких розроблена для конкретних викликів і завдань. Їх можна загалом класифікувати на такі типи.
Transformer-based modelsМоделі на основі трансформаторів навчаються на великих наборах даних, щоб зрозуміти зв’язки між послідовною інформацією, такою як слова та речення. За підтримки deep learning, ці моделі штучного інтелекту, як правило, добре розбираються в НЛП і розуміють структуру та контекст мови, що робить їх добре підходящими для завдань створення тексту. ChatGPT-3 і Google Bard є прикладами генеративних моделей ШІ на основі трансформаторів.
Generative adversarial networksGAN складаються з двох нейронних мереж, відомих як генератор і дискримінатор, які, по суті, працюють одна проти одної, створюючи автентичні дані. Як випливає з назви, роль генератора полягає у створенні переконливих результатів, таких як зображення на основі пропозиції, тоді як дискримінатор працює над оцінкою автентичності зазначеного зображення. З часом кожен компонент покращує свою відповідну роль, досягаючи більш переконливих результатів. І DALL-E, і Midjourney є прикладами генеративних моделей ШІ на основі GAN.
Variational autoencodersVAE використовують дві мережі для інтерпретації та генерації даних: у цьому випадку це кодер і декодер. Кодер бере вхідні дані та стискає їх у спрощений формат. Потім декодер бере цю стиснуту інформацію та реконструює її у щось нове, що нагадує вихідні дані, але не зовсім те саме.
Прикладом може бути навчання комп’ютерної програми генерувати людські обличчя, використовуючи фотографії як навчальні дані. З часом програма навчиться спрощувати фотографії облич людей, зменшуючи їх до кількох важливих характеристик, таких як розмір і форма очей, носа, рота, вух тощо, а потім використовувати їх для створення нових облич.
Multimodal modelsМультимодальні моделі можуть розуміти та обробляти декілька типів даних одночасно, наприклад текст, зображення та аудіо, що дозволяє їм створювати більш складні результати. Прикладом може бути модель AI, яка може генерувати зображення на основі текстової підказки, а також текстовий опис підказки зображення. ВІД-Е 2 е GPT-4 від OpenAI є прикладами мультимодальних моделей.
Для підприємств ефективність є, мабуть, найпереконливішою перевагою генеративного штучного інтелекту, оскільки він може дозволити підприємствам автоматизувати конкретні завдання та зосередити час, енергію та ресурси на більш важливих стратегічних цілях. Це може призвести до зниження витрат на робочу силу, підвищення операційної ефективності та нових уявлень про те, чи працюють певні бізнес-процеси.
Для професіоналів і творців контенту генеративні інструменти штучного інтелекту можуть допомогти з генерацією ідей, плануванням контенту та розкладом, оптимізацією для пошукових систем, маркетингом, залученням аудиторії, дослідженням і редагуванням тощо. Знову ж таки, основною запропонованою перевагою є ефективність, оскільки генеративні інструменти штучного інтелекту можуть допомогти користувачам скоротити час, який вони витрачають на певні завдання, щоб вони могли вкладати свою енергію в інше. Тим не менш, ручний нагляд і контроль генеративних моделей ШІ залишається надзвичайно важливим.
Generative AI знайшов точку опори в багатьох галузях промисловості та швидко розширюється на комерційні та споживчі ринки. Оцінки McKinsey що до 2030 року завдання, які зараз займають близько 30% робочих годин у Сполучених Штатах, можуть бути автоматизовані завдяки прискоренню генеративного штучного інтелекту.
У сфері обслуговування клієнтів чат-боти та віртуальні помічники на основі штучного інтелекту допомагають компаніям скоротити час відповіді та швидко відповідати на типові запитання клієнтів, зменшуючи навантаження на персонал. У розробці програмного забезпечення генеративні інструменти штучного інтелекту допомагають розробникам кодувати більш чисто та ефективно, переглядаючи код, висвітлюючи помилки та пропонуючи потенційні рішення, перш ніж вони стануть серйознішими проблемами. Тим часом письменники можуть використовувати генеративні інструменти штучного інтелекту для планування, написання та перегляду есе, статей та інших письмових робіт, хоча часто з неоднозначними результатами.
Використання генеративного штучного інтелекту варіюється в різних галузях і в одних є більш поширеним, ніж в інших. Поточні та запропоновані випадки використання включають наступне:
Основне занепокоєння щодо використання генеративних інструментів штучного інтелекту – і особливо тих, які доступні для громадськості – полягає в тому, що вони можуть поширювати дезінформацію та шкідливий контент. Наслідки цього можуть бути широкомасштабними та серйозними: від увічнення стереотипів, мови ненависті та шкідливих ідеологій до шкоди особистій і професійній репутації та загрози юридичних і фінансових наслідків. Було навіть припущення, що неправильне використання або неправильне управління генеративним ШІ може поставити під загрозу національну безпеку.
Ці ризики не оминули політиків. У квітні 2023 року Європейський Союз запропонував нові правила авторського права для генеративного ШІ що вимагатиме від компаній розкриття будь-якого захищеного авторським правом матеріалу, який використовується для розробки інструментів генеративного штучного інтелекту. Ці правила були схвалені в проекті закону, проголосованому Європейським парламентом у червні, який також включав суворі обмеження на використання штучного інтелекту в країнах-членах ЄС, включаючи запропоновану заборону на технологію розпізнавання обличчя в режимі реального часу в публічних місцях.
Автоматизація завдань за допомогою генеративного штучного інтелекту також викликає занепокоєння щодо робочої сили та переміщення робочих місць, як підкреслює McKinsey. За даними консалтингової групи, автоматизація може спричинити 12 мільйонів змін кар’єри від сьогодні до 2030 року, при цьому втрата робочих місць буде зосереджена в офісній підтримці, обслуговуванні клієнтів і харчуванні. У звіті оцінюється, що попит на офісних працівників може «... знизитися на 1,6 мільйона робочих місць, на додаток до втрат 830.000 710.000 для роздрібних продавців, 630.000 XNUMX для адміністративних помічників і XNUMX XNUMX для касирів».
Генеративний ШІ та загальний ШІ представляють різні сторони однієї медалі. Обидва стосуються сфери штучного інтелекту, але перший є підвидом другого.
Generative AI використовує різні методи машинного навчання, такі як GAN, VAE або LLM, щоб генерувати новий вміст на основі моделей, отриманих із навчальних даних. Ці виходи можуть бути текстом, зображеннями, музикою або будь-чим іншим, що можна представити в цифровому вигляді.
Штучний загальний інтелект, також відомий як штучний загальний інтелект, у широкому сенсі відноситься до концепції комп’ютерних систем і робототехніки, які володіють людським інтелектом і автономією. Це все ще наукова фантастика: згадайте «ВАЛЛ-І» Disney Pixar, Сонні з «Я, робот» 2004 року або HAL 9000, зловмисний штучний інтелект із «2001: Космічна одіссея» Стенлі Кубрика. Більшість сучасних систем ШІ є прикладами «вузького ШІ», оскільки вони розроблені для дуже конкретних завдань.
Як описано вище, генеративний ШІ є підгалуззю штучного інтелекту. Генеративні моделі ШІ використовують методи машинного навчання для обробки та створення даних. Загалом штучний інтелект відноситься до концепції комп’ютерів, здатних виконувати завдання, які в іншому випадку вимагали б людського інтелекту, наприклад прийняття рішень і НЛП.
Машинне навчання є фундаментальним компонентом штучного інтелекту та стосується застосування комп’ютерних алгоритмів до даних з метою навчання комп’ютера виконувати конкретне завдання. Машинне навчання — це процес, який дозволяє системам штучного інтелекту приймати обґрунтовані рішення або прогнози на основі вивчених шаблонів.
Вибухове зростання генеративного штучного інтелекту не має жодних ознак ослаблення, і оскільки все більше компаній охоплюють цифровізацію та автоматизацію, генеративний штучний інтелект, схоже, відіграватиме центральну роль у майбутньому галузі. Можливості генеративного штучного інтелекту вже виявилися цінними в таких галузях, як створення контенту, розробка програмного забезпечення та медицина, і в міру того, як технологія продовжує розвиватися, її застосування та варіанти використання будуть розширюватися.
Тим не менш, вплив генеративного штучного інтелекту на підприємства, окремих людей і суспільство в цілому залежить від того, як ми впораємося з ризиками, які він створює. Забезпечення використання штучного інтелекту етично мінімізація упередженості, підвищення прозорості та підзвітності та підтримка управління даних матиме вирішальне значення, тоді як забезпечення того, щоб регулювання йшло в ногу зі швидким розвитком технологій, уже виявилося проблемою. Подібним чином, пошук балансу між автоматизацією та залученням людини буде важливим, якщо ми сподіваємося використовувати весь потенціал генеративного ШІ, одночасно пом’якшуючи будь-які негативні наслідки.
Ercole Palmeri
Минулого понеділка Financial Times оголосила про угоду з OpenAI. FT ліцензує свою журналістику світового рівня…
Мільйони людей оплачують потокові послуги, сплачуючи щомісячну абонентську плату. Поширена думка, що ви…
Coveware від Veeam продовжить надавати послуги реагування на інциденти кібервимагання. Coveware запропонує криміналістику та можливості відновлення…
Прогнозне технічне обслуговування революціонізує нафтогазовий сектор завдяки інноваційному та проактивному підходу до управління заводом.…