Generative AI er tegund gervigreindartækni sem lýsir í stórum dráttum vélanámskerfum sem geta búið til texta, myndir, kóða eða annars konar efni.
Líkönin af generative gervigreind eru í auknum mæli tekin inn í nettól og chatbot sem gerir notendum kleift að slá inn spurningar eða leiðbeiningar í innsláttarreit, þar sem gervigreind líkanið mun búa til mannlegt svar.
Líkönin af generative gervigreind þeir nota flókið tölvuferli sem kallast deep learning að greina algeng mynstur og fyrirkomulag í stórum gagnasöfnum og nota síðan þessar upplýsingar til að skapa nýjar og sannfærandi niðurstöður. Líkönin gera þetta með því að innleiða vélanámstækni sem kallast tauganet, sem eru lauslega innblásin af því hvernig mannsheilinn vinnur og túlkar upplýsingar og lærir síðan af þeim með tímanum.
Til að gefa dæmi, fóðrun líkan af generative gervigreind með miklu magni af frásögn myndi líkanið með tímanum geta greint og endurskapað þætti sögunnar, eins og söguþráð, persónur, þemu, frásagnartæki og svo framvegis.
Líkönin af generative gervigreind þau verða flóknari eftir því sem gögnin sem þau fá og búa til aukast, aftur þökk sé tækni deep learning og taugakerfi hér að neðan. Fyrir vikið, því meira efni sem sniðmát myndar generative gervigreind, því meira sannfærandi og mannlegri niðurstöður hennar verða.
Vinsældirgenerative gervigreind sprakk árið 2023, að miklu leyti þökk sé áætlunum SpjallGPT e PLÖTA di OpenAI. Ennfremur hröð framfarir í tækni gervigreind, eins og náttúruleg málvinnsla, hefur gert þaðgenerative gervigreind aðgengileg neytendum og efnishöfundum í umfangsmiklum mæli.
Stór tæknifyrirtæki hafa verið fljót að stökkva á vagninn, þar sem Google, Microsoft, Amazon, Meta og fleiri hafa öll sett upp sín eigin þróunartæki. generative gervigreind innan nokkurra mánaða.
Það eru fjölmörg verkfæri generative gervigreind, þó að líkönin fyrir texta- og myndagerð séu líklega þekktust. Líkönin af generative gervigreind þeir treysta venjulega á að notandi gefi skilaboð sem leiðbeina þeim í átt að framleiðsla sem óskað er eftir, hvort sem það er texti, mynd, myndband eða tónlist, þó það sé ekki alltaf raunin.
Það eru til ýmsar gerðir af skapandi gervigreindarlíkönum, hvert um sig hannað fyrir sérstakar áskoranir og verkefni. Þetta má í stórum dráttum flokka í eftirfarandi gerðir.
Transformer-based modelsTransformer-undirstaða líkön eru þjálfuð á stórum gagnasöfnum til að skilja tengsl milli raðupplýsinga, svo sem orða og setninga. Stutt af deep learning, þessi gervigreind líkön hafa tilhneigingu til að vera vel að sér í NLP og skilja uppbyggingu og samhengi tungumálsins, sem gerir þau vel við hæfi textagerðarverkefna. ChatGPT-3 og Google Bard eru dæmi um gervigreindarlíkön sem byggjast á spenni.
Generative adversarial networksGAN eru samsett úr tveimur tauganetum sem kallast rafall og mismunari, sem vinna í raun á móti hvort öðru til að búa til ósvikin gögn. Eins og nafnið gefur til kynna er hlutverk rafallsins að búa til sannfærandi úttak eins og mynd sem byggir á tillögu, en mismununarmaðurinn vinnur að því að meta áreiðanleika umræddrar myndar. Með tímanum batnar hver hluti í hlutverki sínu og nær sannfærandi árangri. Bæði DALL-E og Midjourney eru dæmi um GAN-undirstaða generative AI módel.
Variational autoencodersVAEs nota tvö net til að túlka og búa til gögn: í þessu tilfelli er það kóðara og afkóðara. Kóðarinn tekur inntaksgögnin og þjappar þeim saman í einfaldað snið. Afkóðarinn tekur síðan þessar þjöppuðu upplýsingar og endursmíðar þær í eitthvað nýtt sem líkist upprunalegu gögnunum, en er ekki alveg eins.
Dæmi væri að kenna tölvuforriti að búa til mannleg andlit með því að nota myndir sem þjálfunargögn. Með tímanum lærir forritið að einfalda myndir af andlitum fólks með því að minnka þær í nokkra mikilvæga eiginleika eins og stærð og lögun augna, nefs, munns, eyrna o.s.frv., og nota þær síðan til að búa til ný andlit.
Multimodal modelsFjölþætt líkön geta skilið og unnið úr mörgum gerðum gagna í einu, svo sem texta, myndir og hljóð, sem gerir þeim kleift að búa til flóknari úttak. Dæmi væri gervigreind líkan sem getur búið til mynd sem byggir á textakvaðningu, sem og textalýsingu á myndkvaðningu. FRÁ-E 2 e GPT-4 frá OpenAI eru dæmi um fjölþætt líkön.
Fyrir fyrirtæki er skilvirkni að öllum líkindum mest sannfærandi ávinningur af skapandi gervigreind vegna þess að það getur gert fyrirtækjum kleift að gera sjálfvirkan ákveðin verkefni og einbeita sér að tíma, orku og fjármagni að mikilvægari stefnumótandi markmiðum. Þetta getur leitt til lægri launakostnaðar, aukinnar rekstrarhagkvæmni og nýrrar innsýnar í hvort tiltekin viðskiptaferli séu að skila árangri eða ekki.
Fyrir fagfólk og efnishöfunda geta skapandi gervigreindarverkfæri hjálpað til við hugmyndagerð, efnisskipulagningu og tímasetningu, leitarvélabestun, markaðssetningu, þátttöku áhorfenda, rannsóknir og klippingu og hugsanlega fleira. Aftur, helsti fyrirhugaði ávinningurinn er skilvirkni vegna þess að skapandi gervigreind verkfæri geta hjálpað notendum að draga úr þeim tíma sem þeir eyða í ákveðin verkefni svo þeir geti fjárfest orku sína annars staðar. Sem sagt, handvirkt eftirlit og eftirlit með kynslóða gervigreindum gerðum er enn afar mikilvægt.
Generative AI hefur fundið fótfestu í fjölmörgum iðngreinum og fer hratt út á viðskipta- og neytendamarkaði. McKinsey metur að árið 2030 væri hægt að gera sjálfvirk verkefni sem nú standa undir um 30% vinnustunda í Bandaríkjunum, þökk sé hröðun á generative gervigreind.
Í þjónustu við viðskiptavini hjálpa gervigreindarknúnum spjallbotum og sýndaraðstoðarmönnum fyrirtækjum að draga úr viðbragðstíma og takast fljótt á við algengar spurningar viðskiptavina, sem dregur úr álagi á starfsfólk. Í hugbúnaðarþróun hjálpa skapandi gervigreind verkfæri þróunaraðilum að kóða hreinni og skilvirkari með því að fara yfir kóða, draga fram villur og stinga upp á hugsanlegum lausnum áður en þau verða stærri vandamál. Á sama tíma geta rithöfundar notað skapandi gervigreindarverkfæri til að skipuleggja, semja og endurskoða ritgerðir, greinar og annað ritað verk, þó oft með misjöfnum árangri.
Notkun kynslóðar gervigreindar er mismunandi eftir atvinnugreinum og er rótgróin í sumum en öðrum. Núverandi og fyrirhuguð notkunartilvik innihalda eftirfarandi:
Stórt áhyggjuefni varðandi notkun á skapandi gervigreindarverkfærum – og sérstaklega þeim sem eru aðgengileg almenningi – er möguleiki þeirra á að dreifa rangfærslum og skaðlegu efni. Áhrif þessa geta verið víðtæk og alvarleg, allt frá því að viðhalda staðalmyndum, hatursorðræðu og skaðlegum hugmyndafræði til skaða á persónulegu og faglegu orðspori og ógn af lagalegum og fjárhagslegum afleiðingum. Jafnvel hefur verið haldið fram að misnotkun eða óstjórn á generative AI gæti stofnað þjóðaröryggi í hættu.
Þessar áhættur hafa ekki farið fram hjá stjórnmálamönnum. Í apríl 2023 lagði Evrópusambandið til nýjar höfundarréttarreglur fyrir generative AI sem myndi krefjast þess að fyrirtæki birti hvers kyns höfundarréttarvarið efni sem notað er til að þróa skapandi gervigreindarverkfæri. Þessar reglur voru samþykktar í drögum að lögum sem Evrópuþingið samþykkti í júní, en þau fólu einnig í sér strangar takmarkanir á notkun gervigreindar í aðildarlöndum ESB, þar á meðal fyrirhugað bann við rauntíma andlitsþekkingartækni í almennum rýmum.
Sjálfvirkni verkefna með skapandi gervigreind vekur einnig áhyggjur af vinnuafli og tilfærslu starfa, eins og McKinsey benti á. Samkvæmt ráðgjafahópnum gæti sjálfvirkni valdið 12 milljónum starfsbreytinga á milli núna og 2030, þar sem atvinnumissi einbeitt sér í skrifstofuaðstoð, þjónustu við viðskiptavini og matarþjónustu. Skýrslan áætlar að eftirspurn eftir skrifstofufólki gæti „... minnkað um 1,6 milljónir starfa, auk 830.000 tapa fyrir smásölufólk, 710.000 fyrir aðstoðarmenn í stjórnsýslu og 630.000 fyrir gjaldkera.
Generative AI og almenn AI tákna mismunandi hliðar á sama peningi. Hvort tveggja varðar gervigreind, en sú fyrri er undirtegund hinnar síðarnefndu.
Generative AI notar ýmsar vélanámsaðferðir, svo sem GAN, VAE eða LLM, til að búa til nýtt efni úr líkönum sem lært eru af þjálfunargögnum. Þessi úttak getur verið texti, myndir, tónlist eða eitthvað annað sem hægt er að tákna stafrænt.
Gervi almenn greind, einnig þekkt sem gervi almenn greind, vísar í stórum dráttum til hugmyndarinnar um tölvukerfi og vélfærafræði sem búa yfir mannlegri greind og sjálfræði. Þetta er samt efni í vísindaskáldskap: hugsaðu um WALL-E frá Disney Pixar, Sonny úr I, Robot eða HAL 2004 frá 9000, hina illgjarnu gervigreind frá Stanley Kubrick 2001: A Space Odyssey. Flest núverandi gervigreindarkerfi eru dæmi um „þröngt gervigreind“ þar sem þau eru hönnuð fyrir mjög ákveðin verkefni.
Eins og lýst er hér að ofan er generative AI undirsvið gervigreindar. Generative AI líkön nota vélanámstækni til að vinna úr og búa til gögn. Almennt séð vísar gervigreind til hugmyndarinnar um tölvur sem geta sinnt verkefnum sem annars myndu krefjast mannlegrar greind, eins og ákvarðanatöku og NLP.
Vélnám er grundvallarþáttur gervigreindar og vísar til beitingar tölvureiknirita á gögn í þeim tilgangi að kenna tölvu að framkvæma tiltekið verkefni. Vélnám er ferlið sem gerir gervigreindarkerfum kleift að taka upplýstar ákvarðanir eða spár byggðar á lærðum mynstrum.
Sprengilegur vöxtur kynslóðar gervigreindar sýnir engin merki um að draga úr, og eftir því sem fleiri og fleiri fyrirtæki aðhyllast stafræna væðingu og sjálfvirkni, lítur út fyrir að kynslóð gervigreind gegni lykilhlutverki í framtíð iðnaðarins. Hæfni kynslóðar gervigreindar hefur þegar reynst dýrmæt í atvinnugreinum eins og sköpun efnis, hugbúnaðarþróun og læknisfræði, og eftir því sem tæknin heldur áfram að þróast munu umsóknir hennar og notkunartilvik stækka.
Sem sagt, áhrif kynslóðar gervigreindar á fyrirtæki, einstaklinga og samfélagið í heild fer eftir því hvernig við tökum á áhættunni sem það hefur í för með sér. Að tryggja að gervigreind sé notuð siðferðilega lágmarka hlutdrægni, bæta gagnsæi og ábyrgð og styðja við stjórnarhætti gagna mun skipta sköpum, en það hefur þegar reynst áskorun að tryggja að reglur haldi í við hraðri þróun tækninnar. Sömuleiðis er mikilvægt að finna jafnvægi á milli sjálfvirkni og mannlegrar þátttöku ef við vonumst til að nýta alla möguleika kynslóðar gervigreindar og draga úr neikvæðum afleiðingum.
Ercole Palmeri
Síðasta mánudag tilkynnti Financial Times um samning við OpenAI. FT leyfir heimsklassa blaðamennsku…
Milljónir manna borga fyrir streymisþjónustu og greiða mánaðarlega áskriftargjöld. Það er almenn skoðun að þú…
Coveware frá Veeam mun halda áfram að veita viðbragðsþjónustu fyrir tölvukúgun. Coveware mun bjóða upp á réttar- og úrbótamöguleika ...
Forspárviðhald er að gjörbylta olíu- og gasgeiranum, með nýstárlegri og fyrirbyggjandi nálgun við verksmiðjustjórnun.…