Generatywna sztuczna inteligencja to rodzaj technologii sztucznej inteligencji, która szeroko opisuje systemy uczenia maszynowego, które mogą generować tekst, obrazy, kod lub inne rodzaje treści.
Modele generatywna sztuczna inteligencja są coraz częściej włączane do narzędzi internetowych i chatbot które umożliwiają użytkownikom wpisywanie pytań lub instrukcji w polu wejściowym, na podstawie których model sztucznej inteligencji wygeneruje odpowiedź przypominającą ludzką.
Modele generatywna sztuczna inteligencja używają złożonego procesu komputerowego zwanego deep learning analizować wspólne wzorce i ustalenia w dużych zbiorach danych, a następnie wykorzystywać te informacje do tworzenia nowych i przekonujących wyników. Modele robią to poprzez wykorzystanie technik uczenia maszynowego znanych jako sieci neuronowe, które są luźno inspirowane sposobem, w jaki ludzki mózg przetwarza i interpretuje informacje, a następnie uczy się na ich podstawie w miarę upływu czasu.
Aby dać przykład, karmienie modelu generatywna sztuczna inteligencja przy dużej ilości narracji model będzie w stanie z czasem zidentyfikować i odtworzyć elementy opowieści, takie jak struktura fabuły, postacie, motywy, środki narracyjne i tak dalej.
Modele generatywna sztuczna inteligencja stają się coraz bardziej wyrafinowane w miarę wzrostu ilości otrzymywanych i generowanych przez nie danych, również dzięki technikom deep learning i sieć neuronowa poniżej. W rezultacie tym więcej treści generuje szablon generatywna sztuczna inteligencja, tym bardziej przekonujące i ludzkie stają się jego wyniki.
Popularnośćgeneratywna sztuczna inteligencja eksplodował w 2023 r., głównie dzięki programom ChatGPT e DALL-E di OpenAI. Do tego szybki rozwój technologii sztuczna inteligencja, podobnie jak przetwarzanie języka naturalnego, sprawiło, żegeneratywna sztuczna inteligencja dostępne na dużą skalę dla konsumentów i twórców treści.
Duże firmy technologiczne szybko podchwyciły tę modę, a Google, Microsoft, Amazon, Meta i inne firmy przygotowały własne narzędzia programistyczne. generatywna sztuczna inteligencja w ciągu kilku miesięcy.
Istnieje wiele narzędzi generatywna sztuczna inteligencja, chociaż modele generowania tekstu i obrazu są prawdopodobnie najbardziej znane. Modele generatywna sztuczna inteligencja zazwyczaj polegają na tym, że użytkownik dostarcza wiadomość, która prowadzi go do uzyskania pożądanego wyniku, czy to tekstu, obrazu, filmu czy utworu muzycznego, chociaż nie zawsze tak jest.
Istnieją różne typy generatywnych modeli sztucznej inteligencji, każdy zaprojektowany z myślą o konkretnych wyzwaniach i zadaniach. Można je ogólnie podzielić na następujące typy.
Transformer-based modelsModele oparte na transformatorach są szkolone na dużych zbiorach danych, aby zrozumieć relacje między informacjami sekwencyjnymi, takimi jak słowa i zdania. Wspierany przez deep learning, te modele sztucznej inteligencji są zwykle dobrze zorientowane w NLP oraz rozumieją strukturę i kontekst języka, dzięki czemu dobrze nadają się do zadań związanych z generowaniem tekstu. ChatGPT-3 i Google Bard to przykłady generatywnych modeli sztucznej inteligencji opartych na transformatorach.
Generative adversarial networksSieci GAN składają się z dwóch sieci neuronowych, zwanych generatorem i dyskryminatorem, które zasadniczo współpracują ze sobą, tworząc autentycznie wyglądające dane. Jak sama nazwa wskazuje, rolą generatora jest wygenerowanie przekonującego wyniku, takiego jak obraz w oparciu o sugestię, podczas gdy dyskryminator pracuje nad oceną autentyczności wspomnianego obrazu. Z biegiem czasu każdy komponent poprawia się w swojej roli, osiągając bardziej przekonujące wyniki. Zarówno DALL-E, jak i Midjourney są przykładami generatywnych modeli sztucznej inteligencji opartych na GAN.
Variational autoencodersVAE wykorzystują dwie sieci do interpretacji i generowania danych: w tym przypadku jest to koder i dekoder. Koder pobiera dane wejściowe i kompresuje je do uproszczonego formatu. Następnie dekoder pobiera skompresowane informacje i rekonstruuje je w coś nowego, co przypomina oryginalne dane, ale nie jest całkiem takie samo.
Przykładem może być nauczenie programu komputerowego generowania ludzkich twarzy przy użyciu zdjęć jako danych szkoleniowych. Z biegiem czasu program uczy się upraszczać zdjęcia twarzy ludzi, redukując je do kilku ważnych cech, takich jak rozmiar i kształt oczu, nosa, ust, uszu itp., A następnie wykorzystuje je do tworzenia nowych twarzy.
Multimodal modelsModele multimodalne mogą rozumieć i przetwarzać wiele typów danych jednocześnie, takich jak tekst, obrazy i dźwięk, co pozwala im tworzyć bardziej wyrafinowane wyniki. Przykładem może być model sztucznej inteligencji, który może wygenerować obraz na podstawie podpowiedzi tekstowej, a także tekstowego opisu podpowiedzi obrazkowej. DALL-E 2 e GPT-4 autorstwa OpenAI są przykładami modeli multimodalnych.
Dla przedsiębiorstw wydajność jest prawdopodobnie najbardziej atrakcyjną zaletą generatywnej sztucznej inteligencji, ponieważ może umożliwić przedsiębiorstwom automatyzację określonych zadań i skupienie czasu, energii i zasobów na ważniejszych celach strategicznych. Może to prowadzić do niższych kosztów pracy, zwiększonej wydajności operacyjnej i nowych informacji na temat tego, czy określone procesy biznesowe działają.
W przypadku profesjonalistów i twórców treści narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji mogą pomóc w generowaniu pomysłów, planowaniu i harmonogramowaniu treści, optymalizacji pod kątem wyszukiwarek, marketingu, angażowaniu odbiorców, badaniach i edycji i potencjalnie nie tylko. Ponownie główną proponowaną korzyścią jest wydajność, ponieważ narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji mogą pomóc użytkownikom skrócić czas spędzany na niektórych zadaniach, dzięki czemu mogą zainwestować swoją energię gdzie indziej. To powiedziawszy, ręczny nadzór i kontrola generatywnych modeli sztucznej inteligencji pozostaje niezwykle ważny.
Generatywna sztuczna inteligencja znalazła oparcie w wielu sektorach przemysłu i szybko rozszerza się na rynki komercyjne i konsumenckie. Szacunki McKinsey’a że do 2030 roku zadania, które obecnie stanowią około 30% czasu pracy w Stanach Zjednoczonych, będą mogły zostać zautomatyzowane dzięki przyspieszeniu generatywnej sztucznej inteligencji.
W obsłudze klienta chatboty i wirtualni asystenci wykorzystujący sztuczną inteligencję pomagają firmom skrócić czas reakcji i szybko odpowiadać na typowe pytania klientów, zmniejszając obciążenie personelu. W tworzeniu oprogramowania narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji pomagają programistom pisać czystsze i wydajniejsze kodowanie, przeglądając kod, podkreślając błędy i sugerując potencjalne rozwiązania, zanim staną się większymi problemami. Tymczasem autorzy mogą używać generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji do planowania, tworzenia i poprawiania esejów, artykułów i innych prac pisemnych, choć często z mieszanymi wynikami.
Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji różni się w zależności od branży i w niektórych jest bardziej ugruntowane niż w innych. Obecne i proponowane przypadki użycia obejmują:
Główną obawą związaną z wykorzystaniem narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji – zwłaszcza tych dostępnych publicznie – jest ich potencjał do rozpowszechniania dezinformacji i szkodliwych treści. Skutki tego mogą być szeroko zakrojone i dotkliwe, począwszy od utrwalania stereotypów, mowy nienawiści i szkodliwych ideologii, po szkody dla reputacji osobistej i zawodowej oraz zagrożenie konsekwencjami prawnymi i finansowymi. Sugerowano nawet, że niewłaściwe wykorzystanie lub niewłaściwe zarządzanie generatywną sztuczną inteligencją może zagrozić bezpieczeństwu narodowemu.
Zagrożenia te nie umknęły politykom. W kwietniu 2023 r. Unia Europejska zaproponowała nowe zasady dotyczące praw autorskich w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji co wymagałoby od firm ujawnienia wszelkich materiałów chronionych prawem autorskim wykorzystywanych do opracowywania narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji. Zasady te zostały zatwierdzone w projekcie ustawy przegłosowanym przez Parlament Europejski w czerwcu, który przewidywał także rygorystyczne ograniczenia wykorzystania sztucznej inteligencji w krajach członkowskich UE, w tym proponowany zakaz stosowania technologii rozpoznawania twarzy w czasie rzeczywistym w przestrzeni publicznej.
Jak podkreślił McKinsey, automatyzacja zadań za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji budzi również obawy dotyczące siły roboczej i przenoszenia stanowisk. Według grupy konsultingowej automatyzacja może spowodować 12 milionów zmian w karierze zawodowej do roku 2030, a utrata miejsc pracy będzie dotyczyć głównie wsparcia biurowego, obsługi klienta i gastronomii. W raporcie szacuje się, że popyt na pracowników biurowych może „… spaść o 1,6 miliona stanowisk pracy, oprócz utraty 830.000 710.000 sprzedawców detalicznych, 630.000 XNUMX pracowników administracyjnych i XNUMX XNUMX kasjerów”.
Generatywna sztuczna inteligencja i ogólna sztuczna inteligencja reprezentują różne strony tego samego medalu. Obydwa dotyczą dziedziny sztucznej inteligencji, ale pierwsza jest podtypem drugiej.
Generatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje różne techniki uczenia maszynowego, takie jak GAN, VAE czy LLM, do generowania nowych treści na podstawie modeli wyuczonych na podstawie danych szkoleniowych. Dane wyjściowe mogą obejmować tekst, obrazy, muzykę lub cokolwiek innego, co można przedstawić cyfrowo.
Sztuczna inteligencja ogólna, znana również jako sztuczna inteligencja ogólna, szeroko odnosi się do koncepcji systemów komputerowych i robotyki, które posiadają inteligencję i autonomię podobną do ludzkiej. To wciąż science fiction: pomyśl o WALL-E Disneya Pixara, Sonnym z I, Robot z 2004 roku lub HAL 9000, złowrogiej sztucznej inteligencji z filmu Stanleya Kubricka 2001: Odyseja kosmiczna. Większość obecnych systemów sztucznej inteligencji to przykłady „wąskiej sztucznej inteligencji”, ponieważ są zaprojektowane do bardzo specyficznych zadań.
Jak opisano powyżej, generatywna sztuczna inteligencja jest poddziedziną sztucznej inteligencji. Modele generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystują techniki uczenia maszynowego do przetwarzania i generowania danych. Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja odnosi się do koncepcji komputerów zdolnych do wykonywania zadań, które w innym przypadku wymagałyby ludzkiej inteligencji, takich jak podejmowanie decyzji i NLP.
Uczenie maszynowe jest podstawowym elementem sztucznej inteligencji i odnosi się do stosowania algorytmów komputerowych do danych w celu nauczenia komputera wykonywania określonego zadania. Uczenie maszynowe to proces, który umożliwia systemom sztucznej inteligencji podejmowanie świadomych decyzji lub przewidywań w oparciu o wyuczone wzorce.
Gwałtowny rozwój generatywnej sztucznej inteligencji nie wykazuje oznak osłabienia, a w miarę jak coraz więcej firm wdraża cyfryzację i automatyzację, wydaje się, że generatywna sztuczna inteligencja odegra kluczową rolę w przyszłości branży. Możliwości generatywnej sztucznej inteligencji okazały się już cenne w branżach takich jak tworzenie treści, tworzenie oprogramowania i medycyna, a w miarę ciągłego rozwoju technologii jej zastosowania i przypadki użycia będą się rozszerzać.
To powiedziawszy, wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na przedsiębiorstwa, jednostki i społeczeństwo jako całość zależy od tego, jak zaradzimy związanym z nią zagrożeniom. Zapewnienie wykorzystania sztucznej inteligencji etycznie minimalizując stronniczość, poprawiając przejrzystość i odpowiedzialność oraz wspierając zarządzanie danych będzie miało kluczowe znaczenie, a zapewnienie, aby regulacje dotrzymywały kroku szybkiemu rozwojowi technologii, już teraz okazuje się wyzwaniem. Podobnie ważne będzie znalezienie równowagi między automatyzacją a zaangażowaniem człowieka, jeśli mamy nadzieję wykorzystać pełny potencjał generatywnej sztucznej inteligencji, jednocześnie łagodząc wszelkie negatywne konsekwencje.
Ercole Palmeri
Coveware by Veeam będzie w dalszym ciągu świadczyć usługi reagowania na incydenty związane z wyłudzeniami cybernetycznymi. Coveware będzie oferować funkcje kryminalistyczne i naprawcze…
Konserwacja predykcyjna rewolucjonizuje sektor naftowo-gazowy dzięki innowacyjnemu i proaktywnemu podejściu do zarządzania zakładami.…
Brytyjskie CMA wydało ostrzeżenie dotyczące zachowań Big Tech na rynku sztucznej inteligencji. Tam…
Rozporządzenie w sprawie zielonych domów, opracowane przez Unię Europejską w celu zwiększenia efektywności energetycznej budynków, zakończyło proces legislacyjny…