AI generativă este un tip de tehnologie de inteligență artificială care descrie în linii mari sistemele de învățare automată care pot genera text, imagini, cod sau alte tipuri de conținut.
Modelele de inteligența artificială generativă sunt din ce în ce mai mult încorporate în instrumentele online și chatbot care permit utilizatorilor să tasteze întrebări sau instrucțiuni într-un câmp de intrare, după care modelul AI va genera un răspuns asemănător omului.
Modelele de inteligența artificială generativă folosesc un proces computerizat complex cunoscut sub numele de deep learning pentru a analiza modele și aranjamente comune în seturi mari de date și apoi utilizați aceste informații pentru a crea rezultate noi și convingătoare. Modelele fac acest lucru prin încorporarea tehnicilor de învățare automată cunoscute sub numele de rețele neuronale, care sunt vag inspirate de modul în care creierul uman procesează și interpretează informațiile și apoi învață din acestea în timp.
Pentru a da un exemplu, hrănirea unui model de inteligența artificială generativă cu cantități mari de narațiune, în timp modelul ar fi capabil să identifice și să reproducă elementele unei povești, cum ar fi structura intrigii, personajele, temele, dispozitivele narative și așa mai departe.
Modelele de inteligența artificială generativă devin mai sofisticate pe măsură ce datele pe care le primesc și le generează cresc, din nou datorită tehnicilor de deep learning și Retea neurala de mai jos. Ca rezultat, cu cât un șablon generează mai mult conținut inteligența artificială generativă, cu atât rezultatele sale devin mai convingătoare și mai asemănătoare oamenilor.
Popularitatea luiinteligența artificială generativă a explodat în 2023, în mare parte datorită programelor Chat GPT e DALĂ di OpenAI. În plus, progresul rapid al tehnologiilor inteligenta artificiala, ca și procesarea limbajului natural, a făcutinteligența artificială generativă accesibile consumatorilor și creatorilor de conținut la scară.
Marile companii tehnologice s-au grăbit să sară pe val, Google, Microsoft, Amazon, Meta și alții și-au aliniat propriile instrumente de dezvoltare. inteligența artificială generativă în câteva luni.
Există numeroase instrumente inteligența artificială generativă, deși modelele de generare de text și imagini sunt probabil cele mai cunoscute. Modelele de inteligența artificială generativă de obicei, se bazează pe un utilizator care oferă un mesaj care îi ghidează spre producerea rezultatului dorit, fie că este vorba de text, o imagine, un videoclip sau o piesă muzicală, deși nu este întotdeauna cazul.
Există diferite tipuri de modele AI generative, fiecare proiectat pentru provocări și sarcini specifice. Acestea pot fi clasificate pe scară largă în următoarele tipuri.
Transformer-based modelsModelele bazate pe transformatoare sunt antrenate pe seturi mari de date pentru a înțelege relațiile dintre informațiile secvențiale, cum ar fi cuvintele și propozițiile. Susținut de deep learning, aceste modele AI tind să fie bine versate în NLP și să înțeleagă structura și contextul limbajului, ceea ce le face bine potrivite pentru sarcinile de generare de text. ChatGPT-3 și Google Bard sunt exemple de modele AI generative bazate pe transformatoare.
Generative adversarial networksGAN-urile sunt alcătuite din două rețele neuronale cunoscute sub numele de generator și discriminator, care funcționează în esență unul împotriva celuilalt pentru a crea date cu aspect autentic. După cum sugerează și numele, rolul generatorului este de a genera o ieșire convingătoare, cum ar fi o imagine bazată pe o sugestie, în timp ce discriminatorul lucrează pentru a evalua autenticitatea imaginii menționate. În timp, fiecare componentă se îmbunătățește în rolurile lor respective, obținând rezultate mai convingătoare. Atât DALL-E, cât și Midjourney sunt exemple de modele AI generative bazate pe GAN.
Variational autoencodersVAE-urile folosesc două rețele pentru a interpreta și genera date: în acest caz este vorba de un codificator și un decodor. Codificatorul preia datele de intrare și le comprimă într-un format simplificat. Apoi, decodorul preia aceste informații comprimate și le reconstruiește în ceva nou care seamănă cu datele originale, dar nu este chiar la fel.
Un exemplu ar fi predarea unui program de calculator pentru a genera chipuri umane folosind fotografii ca date de antrenament. De-a lungul timpului, programul învață să simplifice fotografiile fețelor oamenilor, reducându-le la câteva caracteristici importante, cum ar fi dimensiunea și forma ochilor, nasului, gurii, urechilor etc., apoi le folosește pentru a crea fețe noi.
Multimodal modelsModelele multimodale pot înțelege și procesa mai multe tipuri de date simultan, cum ar fi text, imagini și audio, permițându-le să creeze rezultate mai sofisticate. Un exemplu ar fi un model AI care poate genera o imagine pe baza unui prompt text, precum și o descriere textuală a unui prompt de imagine. DIN-E 2 e GPT-4 de la OpenAI sunt exemple de modele multimodale.
Pentru companii, eficiența este, fără îndoială, cel mai convingător beneficiu al IA generativă, deoarece le poate permite companiilor să automatizeze sarcini specifice și să concentreze timpul, energia și resursele pe obiective strategice mai importante. Acest lucru poate duce la scăderea costurilor cu forța de muncă, la creșterea eficienței operaționale și la noi perspective asupra faptului că anumite procese de afaceri funcționează sau nu.
Pentru profesioniști și creatorii de conținut, instrumentele AI generative pot ajuta la generarea de idei, planificarea și programarea conținutului, optimizarea pentru motoarele de căutare, marketingul, implicarea publicului, cercetarea și editarea și, potențial, multe altele. Din nou, principalul beneficiu propus este eficiența, deoarece instrumentele AI generative pot ajuta utilizatorii să reducă timpul pe care îl petrec anumitor sarcini, astfel încât să își poată investi energia în altă parte. Acestea fiind spuse, supravegherea manuală și controlul modelelor AI generative rămân extrem de importante.
Inteligența artificială generativă și-a găsit un punct de sprijin în numeroase sectoare industriale și se extinde rapid pe piețele comerciale și de consum. McKinsey estimează că, până în 2030, sarcinile care în prezent reprezintă aproximativ 30% din orele de lucru în Statele Unite ar putea fi automatizate, grație accelerării inteligenței artificiale generative.
În serviciul pentru clienți, chatboții și asistenții virtuali bazați pe inteligență artificială ajută companiile să reducă timpii de răspuns și să gestioneze rapid întrebările obișnuite ale clienților, reducând sarcina asupra personalului. În dezvoltarea de software, instrumentele AI generative ajută dezvoltatorii să codifice mai curat și mai eficient, revizuind codul, evidențiind erorile și sugerând soluții potențiale înainte ca acestea să devină probleme mai mari. Între timp, scriitorii pot folosi instrumente AI generative pentru a planifica, redacta și revizui eseuri, articole și alte lucrări scrise, deși adesea cu rezultate mixte.
Utilizarea IA generativă variază de la industrie la industrie și este mai bine stabilită în unele decât altele. Cazurile de utilizare actuale și propuse includ următoarele:
O preocupare majoră cu privire la utilizarea instrumentelor AI generative – și în special a celor accesibile publicului – este potențialul lor de a răspândi dezinformare și conținut dăunător. Impactul acestui lucru poate fi larg și sever, de la perpetuarea stereotipurilor, a discursului instigator la ură și a ideologiilor dăunătoare până la deteriorarea reputației personale și profesionale și amenințarea cu repercusiuni juridice și financiare. S-a sugerat chiar că utilizarea greșită sau gestionarea greșită a IA generativă ar putea pune în pericol securitatea națională.
Aceste riscuri nu au scăpat politicienilor. În aprilie 2023, Uniunea Europeană a propus noi reguli de copyright pentru IA generativă ceea ce ar impune companiilor să dezvăluie orice material protejat prin drepturi de autor folosit pentru a dezvolta instrumente generative de inteligență artificială. Aceste reguli au fost aprobate în proiectul de lege votat de Parlamentul European în iunie, care includea și limitări stricte privind utilizarea inteligenței artificiale în țările membre UE, inclusiv o propunere de interzicere a tehnologiei de recunoaștere facială în timp real în spațiile publice.
Automatizarea sarcinilor prin IA generativă ridică, de asemenea, preocupări cu privire la forța de muncă și înlocuirea locurilor de muncă, așa cum a subliniat McKinsey. Potrivit grupului de consultanță, automatizarea ar putea provoca 12 milioane de tranziții în carieră de acum până în 2030, cu pierderi de locuri de muncă concentrate în suportul de birou, serviciul pentru clienți și serviciul de alimentație. Raportul estimează că cererea de angajați de birou ar putea „… scădea cu 1,6 milioane de locuri de muncă, pe lângă pierderile de 830.000 pentru vânzătorii cu amănuntul, 710.000 pentru asistenții administrativi și 630.000 pentru casierii”.
IA generativă și IA generală reprezintă fețe diferite ale aceleiași monede. Ambele privesc domeniul inteligenței artificiale, dar prima este un subtip al celei din urmă.
AI generativ folosește diverse tehnici de învățare automată, cum ar fi GAN, VAE sau LLM, pentru a genera conținut nou din modelele învățate din datele de antrenament. Aceste ieșiri pot fi text, imagini, muzică sau orice altceva care poate fi reprezentat digital.
Inteligența generală artificială, cunoscută și ca inteligență generală artificială, se referă în linii mari la conceptul de sisteme informatice și robotică care posedă inteligență și autonomie asemănătoare omului. Acestea sunt încă lucruri științifico-fantastice: gândiți-vă la WALL-E de la Disney Pixar, la Sonny din I, Robot din 2004 sau HAL 9000, inteligența artificială răuvoitoare din 2001: O Odiseea spațiului de Stanley Kubrick. Cele mai multe sisteme AI actuale sunt exemple de „AI îngustă”, deoarece sunt concepute pentru sarcini foarte specifice.
După cum este descris mai sus, AI generativă este un subdomeniu al inteligenței artificiale. Modelele AI generative folosesc tehnici de învățare automată pentru a procesa și a genera date. În general, inteligența artificială se referă la conceptul de computere capabile să îndeplinească sarcini care altfel ar necesita inteligență umană, cum ar fi luarea deciziilor și NLP.
Învățarea automată este componenta fundamentală a inteligenței artificiale și se referă la aplicarea algoritmilor de computer la date în scopul de a preda un computer să îndeplinească o anumită sarcină. Învățarea automată este procesul care permite sistemelor de inteligență artificială să ia decizii informate sau predicții bazate pe modele învățate.
Creșterea explozivă a IA generativă nu arată semne de scădere și, pe măsură ce tot mai multe companii adoptă digitalizarea și automatizarea, AI generativă pare să joace un rol central în viitorul industriei. Capacitățile AI generative s-au dovedit deja valoroase în industrii precum crearea de conținut, dezvoltarea de software și medicină și, pe măsură ce tehnologia continuă să evolueze, aplicațiile și cazurile de utilizare ale acesteia se vor extinde.
Acestea fiind spuse, impactul AI generativ asupra întreprinderilor, indivizilor și societății în ansamblu depinde de modul în care abordăm riscurile pe care le prezintă. Asigurarea utilizării inteligenței artificiale etic minimizarea părtinirii, îmbunătățirea transparenței și a răspunderii și sprijinirea guvernare de date va fi crucială, în timp ce asigurarea faptului că reglementarea ține pasul cu evoluția rapidă a tehnologiei se dovedește deja a fi o provocare. De asemenea, găsirea unui echilibru între automatizare și implicarea umană va fi importantă dacă sperăm să valorificăm întregul potențial al IA generativă, atenuând în același timp orice consecințe negative.
Ercole Palmeri
Luni trecută, Financial Times a anunțat un acord cu OpenAI. FT își licențiază jurnalismul de clasă mondială...
Milioane de oameni plătesc pentru serviciile de streaming, plătind taxe lunare de abonament. Este o părere comună că tu...
Coveware de la Veeam va continua să ofere servicii de răspuns la incidente de extorcare cibernetică. Coveware va oferi capacități criminalistice și de remediere...
Întreținerea predictivă revoluționează sectorul petrolului și gazelor, cu o abordare inovatoare și proactivă a managementului uzinelor...