AI gjenerative është një lloj teknologjie e inteligjencës artificiale që përshkruan gjerësisht sistemet e mësimit të makinerive që mund të gjenerojnë tekst, imazhe, kode ose lloje të tjera të përmbajtjes.
Modelet e inteligjencë artificiale gjeneruese po inkorporohen gjithnjë e më shumë në mjetet online dhe chatbot të cilat i lejojnë përdoruesit të shkruajnë pyetje ose udhëzime në një fushë hyrëse, mbi të cilën modeli i AI do të gjenerojë një përgjigje të ngjashme me njeriun.
Modelet e inteligjencë artificiale gjeneruese ata përdorin një proces kompleks kompjuterik të njohur si deep learning për të analizuar modelet dhe rregullimet e zakonshme në grupe të mëdha të dhënash dhe më pas përdorin këtë informacion për të krijuar rezultate të reja dhe bindëse. Modelet e bëjnë këtë duke përfshirë teknikat e të mësuarit të makinerive të njohura si rrjete nervore, të cilat frymëzohen lirshëm nga mënyra se si truri i njeriut përpunon dhe interpreton informacionin dhe më pas mëson prej tij me kalimin e kohës.
Për të dhënë një shembull, duke ushqyer një model të inteligjencë artificiale gjeneruese me sasi të mëdha narrative, me kalimin e kohës modeli do të ishte në gjendje të identifikonte dhe riprodhonte elementet e një historie, si struktura e komplotit, personazhet, temat, mjetet narrative, etj.
Modelet e inteligjencë artificiale gjeneruese ato bëhen më të sofistikuara ndërsa të dhënat që marrin dhe gjenerojnë rriten, sërish falë teknikave të deep learning dhe të rrjet nervor më poshtë. Si rezultat, aq më shumë përmbajtje gjeneron një shabllon inteligjencë artificiale gjeneruese, aq më bindëse dhe njerëzore bëhen rezultatet e tij.
Popullariteti iinteligjencë artificiale gjeneruese shpërtheu në vitin 2023, kryesisht falë programeve Biseda GPT e PLLAKA di OpenAI. Për më tepër, avancimi i shpejtë i teknologjive inteligjencës artificiale, si përpunimi i gjuhës natyrore, ka bërë qëinteligjencë artificiale gjeneruese të arritshme për konsumatorët dhe krijuesit e përmbajtjes në shkallë.
Kompanitë e mëdha të teknologjisë kanë qenë të shpejtë për t'u futur në bandwagon, me Google, Microsoft, Amazon, Meta dhe të tjerë që të gjithë rreshtojnë mjetet e tyre të zhvillimit. inteligjencë artificiale gjeneruese brenda pak muajsh.
Ka mjete të shumta inteligjencë artificiale gjeneruese, megjithëse modelet e gjenerimit të tekstit dhe imazhit janë ndoshta më të njohurit. Modelet e inteligjencë artificiale gjeneruese ata zakonisht mbështeten te një përdorues që ofron një mesazh që i drejton ata drejt prodhimit të rezultatit të dëshiruar, qoftë tekst, imazh, video apo pjesë muzikore, megjithëse nuk është gjithmonë kështu.
Ekzistojnë lloje të ndryshme të modeleve gjeneruese të AI, secili i projektuar për sfida dhe detyra specifike. Këto mund të klasifikohen gjerësisht në llojet e mëposhtme.
Transformer-based modelsModelet e bazuara në transformator janë trajnuar në grupe të mëdha të dhënash për të kuptuar marrëdhëniet midis informacionit vijues, si fjalët dhe fjalitë. Mbeshtetur nga deep learning, këto modele të AI priren të jenë të aftë për NLP dhe të kuptojnë strukturën dhe kontekstin e gjuhës, duke i bërë ato të përshtatshme për detyrat e gjenerimit të tekstit. ChatGPT-3 dhe Google Bard janë shembuj të modeleve gjeneruese të AI të bazuara në transformator.
Generative adversarial networksGAN-et përbëhen nga dy rrjete nervore të njohura si gjenerator dhe diskriminues, të cilat në thelb punojnë kundër njëri-tjetrit për të krijuar të dhëna me pamje autentike. Siç sugjeron emri, roli i gjeneratorit është të gjenerojë një rezultat bindës, siç është një imazh i bazuar në një sugjerim, ndërsa diskriminuesi punon për të vlerësuar vërtetësinë e imazhit të përmendur. Me kalimin e kohës, secili komponent përmirësohet në rolet e tij përkatëse, duke arritur rezultate më bindëse. Të dy DALL-E dhe Midjourney janë shembuj të modeleve gjeneruese të AI të bazuara në GAN.
Variational autoencodersVAE-të përdorin dy rrjete për të interpretuar dhe gjeneruar të dhëna: në këtë rast është një kodues dhe një dekoder. Koduesi merr të dhënat hyrëse dhe i ngjesh ato në një format të thjeshtuar. Më pas, dekoderi merr këtë informacion të ngjeshur dhe e rindërton atë në diçka të re që i ngjan të dhënave origjinale, por nuk është krejt e njëjtë.
Një shembull do të ishte mësimi i një programi kompjuterik për të gjeneruar fytyra njerëzore duke përdorur fotot si të dhëna trajnimi. Me kalimin e kohës, programi mëson të thjeshtojë fotot e fytyrave të njerëzve duke i reduktuar ato në disa veçori të rëndësishme, si madhësia dhe forma e syve, hundës, gojës, veshëve etj., dhe më pas t'i përdorë ato për të krijuar fytyra të reja.
Multimodal modelsModelet multimodale mund të kuptojnë dhe përpunojnë lloje të shumta të dhënash në të njëjtën kohë, të tilla si teksti, imazhet dhe audio, duke i lejuar ata të krijojnë rezultate më të sofistikuara. Një shembull do të ishte një model i AI që mund të gjenerojë një imazh të bazuar në një kërkesë teksti, si dhe një përshkrim tekstual të një urdhri imazhi. DALL-E 2 e GPT-4 nga OpenAI janë shembuj të modeleve multimodale.
Për bizneset, efikasiteti është padyshim përfitimi më bindës i AI gjeneruese, sepse mund t'u mundësojë bizneseve të automatizojnë detyra specifike dhe të fokusojnë kohën, energjinë dhe burimet në qëllime strategjike më të rëndësishme. Kjo mund të çojë në kosto më të ulëta të punës, rritje të efikasitetit operacional dhe njohuri të reja nëse disa procese biznesi po funksionojnë apo jo.
Për profesionistët dhe krijuesit e përmbajtjes, mjetet gjeneruese të AI mund të ndihmojnë me gjenerimin e ideve, planifikimin dhe planifikimin e përmbajtjes, optimizimin e motorëve të kërkimit, marketingun, angazhimin e audiencës, kërkimin dhe redaktimin, dhe potencialisht më shumë. Përsëri, përfitimi kryesor i propozuar është efikasiteti sepse mjetet gjeneruese të AI mund t'i ndihmojnë përdoruesit të zvogëlojnë kohën që shpenzojnë në detyra të caktuara në mënyrë që ata të mund të investojnë energjinë e tyre diku tjetër. Thënë kështu, mbikëqyrja manuale dhe kontrolli i modeleve gjeneruese të AI mbetet jashtëzakonisht i rëndësishëm.
Inteligjenca artificiale gjeneruese ka gjetur një terren në shumë sektorë të industrisë dhe po zgjerohet me shpejtësi në tregjet komerciale dhe të konsumit. Vlerësimet e McKinsey se deri në vitin 2030, detyrat që aktualisht përbëjnë rreth 30% të orëve të punës në Shtetet e Bashkuara mund të automatizohen, falë përshpejtimit të inteligjencës artificiale gjeneruese.
Në shërbimin ndaj klientit, chatbot-et e fuqizuara nga AI dhe asistentët virtualë ndihmojnë kompanitë të zvogëlojnë kohën e përgjigjes dhe të trajtojnë shpejt pyetjet e zakonshme të klientëve, duke reduktuar barrën e stafit. Në zhvillimin e softuerit, mjetet gjeneruese të AI i ndihmojnë zhvilluesit të kodojnë më pastër dhe me efikasitet duke rishikuar kodin, duke theksuar gabimet dhe duke sugjeruar zgjidhje të mundshme përpara se të bëhen probleme më të mëdha. Ndërkohë, shkrimtarët mund të përdorin mjete gjeneruese të AI për të planifikuar, hartuar dhe rishikuar ese, artikuj dhe punë të tjera me shkrim, megjithëse shpesh me rezultate të përziera.
Përdorimi i AI gjeneruese ndryshon nga industria në industri dhe është më e vendosur në disa sesa të tjera. Rastet aktuale dhe të propozuara të përdorimit përfshijnë sa vijon:
Një shqetësim i madh në lidhje me përdorimin e mjeteve gjeneruese të AI – dhe veçanërisht atyre të aksesueshme për publikun – është potenciali i tyre për të përhapur dezinformata dhe përmbajtje të dëmshme. Ndikimi i kësaj mund të jetë i gjerë dhe i rëndë, nga përjetësimi i stereotipeve, gjuhës së urrejtjes dhe ideologjive të dëmshme deri te dëmtimi i reputacionit personal dhe profesional dhe kërcënimi i pasojave ligjore dhe financiare. Madje është sugjeruar se keqpërdorimi ose keqmenaxhimi i AI gjeneruese mund të rrezikojë sigurinë kombëtare.
Këto rreziqe nuk u kanë shpëtuar politikanëve. Në prill 2023, Bashkimi Evropian propozoi rregulla të reja të së drejtës së autorit për AI gjeneruese që do t'u kërkonte kompanive të zbulojnë çdo material me të drejtë autori të përdorur për të zhvilluar mjete gjeneruese të inteligjencës artificiale. Këto rregulla u miratuan në projektligjin e votuar nga Parlamenti Evropian në qershor, i cili përfshinte gjithashtu kufizime strikte për përdorimin e inteligjencës artificiale në vendet anëtare të BE-së, duke përfshirë një ndalim të propozuar për teknologjinë e njohjes së fytyrës në kohë reale në hapësirat publike.
Automatizimi i detyrave nëpërmjet AI gjeneruese gjithashtu ngre shqetësime për fuqinë punëtore dhe zhvendosjen e vendeve të punës, siç theksohet nga McKinsey. Sipas grupit të konsulencës, automatizimi mund të shkaktojë 12 milionë kalime në karrierë nga tani deri në vitin 2030, me humbje të vendeve të punës të përqendruara në mbështetjen e zyrës, shërbimin ndaj klientit dhe shërbimin e ushqimit. Raporti vlerëson se kërkesa për punonjës zyre mund të “… ulet me 1,6 milionë vende pune, përveç humbjeve prej 830.000 për shitësit me pakicë, 710.000 për asistentët administrativë dhe 630.000 për arkëtarët”.
AI gjeneruese dhe AI e përgjithshme përfaqësojnë anë të ndryshme të së njëjtës monedhë. Të dyja kanë të bëjnë me fushën e inteligjencës artificiale, por e para është një nënlloj i së dytës.
AI gjeneruese përdor teknika të ndryshme të mësimit të makinerive, të tilla si GAN, VAE ose LLM, për të gjeneruar përmbajtje të re nga modelet e mësuara nga të dhënat e trajnimit. Këto rezultate mund të jenë tekst, imazhe, muzikë ose çdo gjë tjetër që mund të përfaqësohet në mënyrë dixhitale.
Inteligjenca e përgjithshme artificiale, e njohur gjithashtu si inteligjenca e përgjithshme artificiale, i referohet gjerësisht konceptit të sistemeve kompjuterike dhe robotikës që zotërojnë inteligjencë dhe autonomi të ngjashme me njeriun. Kjo është ende gjëja e trillimeve shkencore: mendoni WALL-E të Disney Pixar, Sonny nga I, Robot, ose HAL 2004 i vitit 9000, inteligjenca artificiale keqdashëse nga 2001: Një Odisea Hapësinore e Stanley Kubrick. Shumica e sistemeve aktuale të AI janë shembuj të "AI të ngushtë", pasi ato janë të dizajnuara për detyra shumë specifike.
Siç u përshkrua më lart, AI gjeneruese është një nënfushë e inteligjencës artificiale. Modelet gjeneruese të AI përdorin teknika të mësimit të makinerive për të përpunuar dhe gjeneruar të dhëna. Në përgjithësi, inteligjenca artificiale i referohet konceptit të kompjuterëve të aftë për të kryer detyra që përndryshe do të kërkonin inteligjencë njerëzore, të tilla si vendimmarrja dhe NLP.
Mësimi i makinerisë është komponenti themelor i inteligjencës artificiale dhe i referohet aplikimit të algoritmeve kompjuterike në të dhëna me qëllim të mësimdhënies së një kompjuteri për të kryer një detyrë specifike. Mësimi i makinerive është procesi që lejon sistemet e inteligjencës artificiale të marrin vendime ose parashikime të informuara bazuar në modelet e mësuara.
Rritja shpërthyese e inteligjencës artificiale gjeneruese nuk tregon shenja pakësimi dhe ndërsa më shumë kompani përqafojnë dixhitalizimin dhe automatizimin, AI gjeneruese duket se do të luajë një rol qendror në të ardhmen e industrisë. Aftësitë e AI gjeneruese janë provuar tashmë të vlefshme në industri të tilla si krijimi i përmbajtjes, zhvillimi i softuerit dhe mjekësia, dhe ndërsa teknologjia vazhdon të evoluojë, aplikimet dhe rastet e përdorimit të saj do të zgjerohen.
Thënë kështu, ndikimi i AI gjeneruese tek bizneset, individët dhe shoqëria në tërësi varet nga mënyra se si i trajtojmë rreziqet që ajo paraqet. Sigurimi i përdorimit të inteligjencës artificiale nga ana etike minimizimin e njëanshmërisë, përmirësimin e transparencës dhe llogaridhënies dhe mbështetjen e qeverisje e të dhënave do të jetë vendimtare, ndërkohë që garantimi që rregullimi të ecë në hap me evolucionin e shpejtë të teknologjisë tashmë po rezulton të jetë një sfidë. Po kështu, gjetja e një ekuilibri midis automatizimit dhe përfshirjes njerëzore do të jetë e rëndësishme nëse shpresojmë të shfrytëzojmë potencialin e plotë të AI gjeneruese duke zbutur çdo pasojë negative.
Ercole Palmeri
Zhvillimi i aftësive të shkëlqyera motorike përmes ngjyrosjes i përgatit fëmijët për aftësi më komplekse si shkrimi. Për të ngjyrosur…
Sektori detar është një fuqi e vërtetë ekonomike globale, e cila ka lundruar drejt një tregu prej 150 miliardë...
Të hënën e kaluar, Financial Times njoftoi një marrëveshje me OpenAI. FT licencon gazetarinë e saj të klasit botëror…
Miliona njerëz paguajnë për shërbimet e transmetimit, duke paguar tarifat mujore të abonimit. Është e zakonshme që ju…