בינה מלאכותית גנרטיבית היא סוג של טכנולוגיית בינה מלאכותית שמתארת באופן נרחב מערכות למידת מכונה שיכולות ליצור טקסט, תמונות, קוד או סוגים אחרים של תוכן.
הדגמים של בינה מלאכותית גנרטיבית משולבים יותר ויותר בכלים מקוונים ו chatbot המאפשרים למשתמשים להקליד שאלות או הוראות בשדה קלט, שעליו מודל הבינה המלאכותית יפיק תגובה דמוית אדם.
הדגמים של בינה מלאכותית גנרטיבית הם משתמשים בתהליך מחשב מורכב המכונה deep learning לנתח דפוסים וסידורים נפוצים במערכי נתונים גדולים ולאחר מכן להשתמש במידע זה כדי ליצור תוצאות חדשות ומשכנעות. המודלים עושים זאת על ידי שילוב טכניקות למידת מכונה הידועות כרשתות עצביות, אשר שואבות השראה רופפת מהאופן שבו המוח האנושי מעבד ומפרש מידע ולאחר מכן לומד ממנו לאורך זמן.
כדי לתת דוגמה, האכלה מודל של בינה מלאכותית גנרטיבית עם כמויות גדולות של נרטיב, לאורך זמן המודל יוכל לזהות ולשחזר את המרכיבים של סיפור, כגון מבנה עלילה, דמויות, נושאים, אמצעים נרטיביים וכו'.
הדגמים של בינה מלאכותית גנרטיבית הם נעשים מתוחכמים יותר ככל שהנתונים שהם מקבלים ומייצרים גדלים, שוב הודות לטכניקות של deep learning ו - רשת נוירונים לְהַלָן. כתוצאה מכך, ככל שהתבנית מייצרת יותר תוכן בינה מלאכותית גנרטיבית, ככל שהתוצאות שלו הופכות למשכנעות ואנושיות יותר.
הפופולריות שלבינה מלאכותית גנרטיבית התפוצץ בשנת 2023, בעיקר הודות לתוכניות ChatGPT e DALL-E di OpenAI. יתר על כן, התקדמות מהירה של טכנולוגיות בינה מלאכותית, כמו עיבוד שפה טבעית, עשה את הבינה מלאכותית גנרטיבית נגיש לצרכנים ויוצרי תוכן בקנה מידה.
חברות טכנולוגיה גדולות מיהרו לקפוץ על העגלה, כשגוגל, מיקרוסופט, אמזון, מטה ואחרות כולן מסדרות את כלי הפיתוח שלהן. בינה מלאכותית גנרטיבית תוך מספר חודשים.
ישנם כלים רבים בינה מלאכותית גנרטיבית, למרות שדגמי יצירת הטקסט והתמונות הם כנראה המוכרים ביותר. הדגמים של בינה מלאכותית גנרטיבית הם מסתמכים בדרך כלל על שמשתמש מספק מסר שמנחה אותו להפיק את הפלט הרצוי, בין אם זה טקסט, תמונה, סרטון או קטע מוזיקלי, אם כי זה לא תמיד המקרה.
ישנם סוגים שונים של דגמי AI גנרטיביים, שכל אחד מהם מיועד לאתגרים ומשימות ספציפיות. ניתן לסווג אותם באופן נרחב לסוגים הבאים.
Transformer-based modelsמודלים מבוססי שנאי מאומנים על מערכי נתונים גדולים כדי להבין את הקשרים בין מידע רציף, כגון מילים ומשפטים. נתמך על ידי deep learning, מודלים אלה של AI נוטים להיות בקיאים ב-NLP ולהבין את המבנה וההקשר של השפה, מה שהופך אותם למתאימים היטב למשימות יצירת טקסט. ChatGPT-3 ו-Google Bard הם דוגמאות לדגמי AI מחוללים מבוססי שנאים.
Generative adversarial networksGANs מורכבים משתי רשתות עצביות הידועות כמחולל ומאפיין, אשר למעשה פועלות זו מול זו כדי ליצור נתונים בעלי מראה אותנטי. כפי שהשם מרמז, תפקידו של המחולל הוא לייצר פלט משכנע כמו תמונה המבוססת על הצעה, בעוד שהמאבחן פועל להעריך את האותנטיות של התמונה האמורה. עם הזמן, כל רכיב משתפר בתפקידיו, ומשיג תוצאות משכנעות יותר. גם DALL-E וגם Midjourney הם דוגמאות לדגמי AI גנרטיביים מבוססי GAN.
Variational autoencodersVAEs משתמשות בשתי רשתות כדי לפרש ולהפיק נתונים: במקרה זה מדובר במקודד ומפענח. המקודד לוקח את נתוני הקלט ודוחס אותם לפורמט פשוט. לאחר מכן, המפענח לוקח את המידע הדחוס הזה ומשחזר אותו למשהו חדש שדומה לנתונים המקוריים, אבל לא לגמרי זהה.
דוגמה לכך תהיה ללמד תוכנת מחשב ליצור פרצופים אנושיים באמצעות תמונות כנתוני אימון. עם הזמן, התוכנית לומדת לפשט תמונות של פנים של אנשים על ידי צמצום לכמה מאפיינים חשובים, כמו גודל וצורת העיניים, האף, הפה, האוזניים וכו', ולאחר מכן להשתמש בהם ליצירת פנים חדשות.
Multimodal modelsמודלים מולטי-מודאליים יכולים להבין ולעבד מספר סוגים של נתונים בו-זמנית, כגון טקסט, תמונות ואודיו, מה שמאפשר להם ליצור פלטים מתוחכמים יותר. דוגמה לכך תהיה מודל בינה מלאכותית שיכול ליצור תמונה המבוססת על הנחית טקסט, כמו גם תיאור טקסטואלי של הנחיה תמונה. DALL-E 2 ה GPT-4 מאת OpenAI הם דוגמאות למודלים מולטי-מודאליים.
עבור עסקים, יעילות היא ללא ספק היתרון המשכנע ביותר של בינה מלאכותית גנרטיבית מכיוון שהיא יכולה לאפשר לעסקים לבצע אוטומציה של משימות ספציפיות ולמקד זמן, אנרגיה ומשאבים ביעדים אסטרטגיים חשובים יותר. זה יכול להוביל לעלויות עבודה נמוכות יותר, יעילות תפעולית מוגברת ותובנות חדשות לגבי ביצועי תהליכים עסקיים מסוימים או לא.
עבור אנשי מקצוע ויוצרי תוכן, כלי בינה מלאכותית גנרטיבית יכולים לעזור ביצירת רעיונות, תכנון ותזמון תוכן, אופטימיזציה למנועי חיפוש, שיווק, מעורבות קהל, מחקר ועריכה, ופוטנציאליים נוספים. שוב, היתרון העיקרי המוצע הוא יעילות מכיוון שכלי AI גנרטיביים יכולים לעזור למשתמשים לצמצם את הזמן שהם מבלים במשימות מסוימות כדי שיוכלו להשקיע את האנרגיה שלהם במקום אחר. עם זאת, פיקוח ובקרה ידניים של דגמי AI גנרטיביים נותרו חשובים ביותר.
בינה מלאכותית גנרטיבית מצאה דריסת רגל במגזרי תעשייה רבים ומתרחבת במהירות לשווקים מסחריים וצרכניים. מקינזי מעריך שעד שנת 2030, משימות המהוות כיום כ-30% משעות העבודה בארצות הברית יכולות להיות אוטומטיות, הודות להאצה של בינה מלאכותית יוצרת.
בשירות לקוחות, צ'אטבוטים מונעי בינה מלאכותית ועוזרים וירטואליים עוזרים לחברות לצמצם את זמני התגובה ולטפל במהירות בשאלות נפוצות של לקוחות, מה שמפחית את העומס על הצוות. בפיתוח תוכנה, כלי AI גנרטיביים עוזרים למפתחים לקוד בצורה נקייה ויעילה יותר על ידי סקירת קוד, הדגשת באגים והצעת פתרונות פוטנציאליים לפני שהם הופכים לבעיות גדולות יותר. בינתיים, סופרים יכולים להשתמש בכלי AI גנרטיביים כדי לתכנן, לנסח ולשנות חיבורים, מאמרים ועבודות כתובות אחרות, אם כי לעתים קרובות עם תוצאות מעורבות.
השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית משתנה מענף לענף והוא מבוסס יותר בחלק מאשר באחרים. מקרי שימוש נוכחיים ומוצעים כוללים את הדברים הבאים:
דאגה מרכזית לגבי השימוש בכלי AI גנרטיביים - ובמיוחד אלה הנגישים לציבור - היא הפוטנציאל שלהם להפיץ מידע מוטעה ותוכן מזיק. ההשפעה של זה יכולה להיות רחבה וחמורה, החל מהנצחת סטריאוטיפים, דברי שטנה ואידיאולוגיות מזיקות ועד לפגיעה במוניטין האישי והמקצועי ולאיום של השלכות משפטיות וכלכליות. אפילו הוצע כי שימוש לרעה או ניהול לא נכון של AI גנרטיבי עלול לסכן את הביטחון הלאומי.
הסיכונים הללו לא חמקו מהפוליטיקאים. באפריל 2023 הציע האיחוד האירופי כללי זכויות יוצרים חדשים עבור AI גנרטיבי דבר שיחייב חברות לחשוף כל חומר המוגן בזכויות יוצרים המשמש לפיתוח כלי בינה מלאכותית גנרטיבית. כללים אלו אושרו בטיוטת החוק שהצביעו בפרלמנט האירופי ביוני, שכללה גם הגבלות קפדניות על השימוש בבינה מלאכותית במדינות החברות באיחוד האירופי, כולל איסור מוצע על טכנולוגיית זיהוי פנים בזמן אמת במרחב הציבורי.
אוטומציה של משימות באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית מעוררת גם חששות לגבי כוח אדם ועקירת עבודה, כפי שהדגיש מקינזי. לפי קבוצת הייעוץ, אוטומציה עלולה לגרום ל-12 מיליון מעברי קריירה מעכשיו ל-2030, כאשר אובדן משרות מרוכז בתמיכה במשרד, בשירות לקוחות ובשירות מזון. הדו"ח מעריך שהביקוש לעובדי משרד עשוי "... לרדת ב-1,6 מיליון משרות, בנוסף להפסדים של 830.000 לאנשי מכירות קמעונאיים, 710.000 לעוזרים אדמיניסטרטיביים ו-630.000 לקופאיות".
בינה מלאכותית ובינה מלאכותית כללית מייצגות צדדים שונים של אותו מטבע. שניהם נוגעים לתחום הבינה המלאכותית, אך הראשון הוא תת-סוג של השני.
AI גנרטיבי משתמש בטכניקות שונות של למידת מכונה, כגון GAN, VAE או LLM, כדי ליצור תוכן חדש ממודלים שנלמדו מנתוני אימון. פלטים אלו יכולים להיות טקסט, תמונות, מוזיקה או כל דבר אחר שניתן לייצוג דיגיטלי.
בינה כללית מלאכותית, הידועה גם בשם אינטליגנציה כללית מלאכותית, מתייחסת בגדול למושג מערכות מחשב ורובוטיקה שיש להן אינטליגנציה ואוטונומיה דמויי אדם. זה עדיין חומר המדע הבדיוני: חשבו על WALL-E של דיסני פיקסאר, סוני מ-I, Robot מ-2004 או HAL 9000, הבינה המלאכותית המרושעת מ-2001: אודיסיאה בחלל של סטנלי קובריק. רוב מערכות הבינה המלאכותית הנוכחיות הן דוגמאות ל"בינה מלאכותית צרה", מכיוון שהן מיועדות למשימות ספציפיות מאוד.
כפי שתואר לעיל, AI גנרטיבי הוא תת-תחום של בינה מלאכותית. מודלים של AI גנרטיביים משתמשים בטכניקות למידת מכונה כדי לעבד ולהפיק נתונים. באופן כללי, בינה מלאכותית מתייחסת למושג של מחשבים המסוגלים לבצע משימות שאחרת היו דורשות אינטליגנציה אנושית, כגון קבלת החלטות ו-NLP.
למידת מכונה היא המרכיב הבסיסי של בינה מלאכותית ומתייחסת ליישום אלגוריתמי מחשב על נתונים לצורך לימוד מחשב לבצע משימה מסוימת. למידת מכונה היא התהליך המאפשר למערכות בינה מלאכותית לקבל החלטות מושכלות או תחזיות על סמך דפוסים נלמדים.
הצמיחה הנפיצה של בינה מלאכותית לא מראה סימני ירידה, וככל שיותר חברות מאמצות את הדיגיטליזציה והאוטומציה, נראה כי בינה מלאכותית גנרטיבית משחקת תפקיד מרכזי בעתיד התעשייה. היכולות של AI גנרטיבי כבר הוכחו כבעלי ערך בתעשיות כמו יצירת תוכן, פיתוח תוכנה ורפואה, וככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, היישומים ומקרי השימוש שלה יתרחבו.
עם זאת, ההשפעה של AI גנרטיבי על עסקים, יחידים והחברה כולה תלויה באופן שבו אנו מתייחסים לסיכונים שהיא מציגה. הקפדה על שימוש בבינה מלאכותית מבחינה אתית מזעור הטיה, שיפור השקיפות והאחריות ותמיכה ב ממשל הנתונים יהיו מכריעים, בעוד הבטחת הרגולציה עומדת בקצב ההתפתחות המהירה של הטכנולוגיה כבר מוכיחה את עצמה כאתגר. כמו כן, מציאת איזון בין אוטומציה למעורבות אנושית תהיה חשובה אם אנו מקווים לרתום את מלוא הפוטנציאל של AI גנרטיבי תוך הפחתת ההשלכות השליליות.
Ercole Palmeri
Microsoft Excel הוא כלי ההתייחסות לניתוח נתונים, מכיוון שהוא מציע תכונות רבות לארגון מערכי נתונים,...
Walliance, SIM ופלטפורמה בין המובילות באירופה בתחום מימון המונים בנדל"ן מאז 2017, מכריזה על השלמת...
Filament הוא מסגרת פיתוח "מואצת" של Laravel, המספקת מספר רכיבים מלאים. זה נועד לפשט את התהליך של...
"אני חייב לחזור כדי להשלים את האבולוציה שלי: אני אשליך את עצמי בתוך המחשב ואהפוך לאנרגיה טהורה. לאחר שהתמקמו…
Google DeepMind מציגה גרסה משופרת של מודל הבינה המלאכותית שלה. הדגם החדש המשופר מספק לא רק...
Laravel, המפורסמת בתחביר האלגנטי והתכונות החזקות שלו, מספקת גם בסיס איתן לארכיטקטורה מודולרית. שם…
סיסקו ו-Splunk עוזרות ללקוחות להאיץ את המסע שלהם אל מרכז התפעול האבטחה (SOC) של העתיד עם...
תוכנת כופר שלטה בחדשות בשנתיים האחרונות. רוב האנשים מודעים היטב לכך שהתקפות...