Определение генеративного ИИ: как это работает, преимущества и опасности

5 мая 2023 г.

Такие платформы, как ChatGPT и DALL-E от OpenAI, быстро набирают популярность в мире бизнеса и создания контента. Но что такое генеративный ИИ, как он работает и о чем идет речь? Читай дальше что бы узнать.

Перейти к:

Что такое генеративный ИИ? Как работает генеративный ИИ? Примеры генеративного ИИ Типы генеративных моделей ИИ Преимущества генеративного ИИ Варианты использования генеративного ИИ Опасности и ограничения генеративного ИИ Генеративный ИИ против обычного ИИ Является ли генеративный ИИ будущим?

Что такое генеративный ИИ?

Проще говоря, генеративный ИИ — это область искусственного интеллекта, в которой компьютерные алгоритмы используются для создания выходных данных, напоминающих контент, созданный человеком, будь то текст, изображения, графика, музыка, компьютерный код или что-то еще.

В генеративном ИИ алгоритмы предназначены для обучения на обучающих данных, которые включают примеры желаемого результата. Анализируя шаблоны и структуры обучающих данных, генеративные модели ИИ могут создавать новый контент, который имеет общие характеристики с исходными входными данными. При этом генеративный ИИ способен генерировать контент, который выглядит аутентичным и похожим на человека.

Как работает генеративный ИИ?

Генеративный ИИ основан на процессах машинного обучения, вдохновленных внутренней работой человеческого мозга, известной как нейронные сети. Обучение модели включает в себя передачу алгоритмам больших объемов данных, которые служат основой для обучения модели ИИ. Это может быть текст, код, графика или любой другой тип контента, относящийся к поставленной задаче.

После сбора обучающих данных модель ИИ анализирует шаблоны и отношения в данных, чтобы понять основные правила, регулирующие содержание. Модель ИИ постоянно настраивает свои параметры по мере обучения, улучшая свою способность имитировать контент, созданный человеком. Чем больше контента генерирует модель ИИ, тем более сложными и убедительными становятся ее результаты.

СМОТРЕТЬ: Gartner: интерес к ChatGPT стимулирует инвестиции в генеративный ИИ (TechRepublic)

Примеры генеративного ИИ

В последние годы генеративный ИИ добился значительных успехов, и ряд инструментов привлек внимание общественности и вызвал ажиотаж, в частности, среди создателей контента. Крупные технологические компании также присоединились к побеждающей стороне: Google, Microsoft, Amazon и другие выстраивают свои собственные генеративные инструменты искусственного интеллекта.

В зависимости от приложения инструменты генеративного ИИ могут полагаться на подсказку ввода, которая направляет его к достижению желаемого результата — вспомните ChatGPT и DALL-E 2.

Некоторые из наиболее примечательных примеров инструментов генеративного ИИ включают в себя:

ChatGPT: Разработанная OpenAI, ChatGPT представляет собой языковую модель ИИ, которая может генерировать человеческий текст на основе заданных подсказок.

DALL-E 2: еще одна генеративная модель искусственного интеллекта от OpenAI, DALL-E предназначена для создания изображений и рисунков на основе текстовых подсказок.

Midjourney: Разработанный исследовательской лабораторией Midjourney Inc. из Сан-Франциско, Midjourney интерпретирует текстовые подсказки и контекст для создания визуального контента, аналогичного DALL-E 2.

GitHub Copilot: инструмент кодирования на основе искусственного интеллекта, созданный GitHub и OpenAI, GitHub Copilot предлагает завершение кода для пользователей сред разработки, таких как Visual Studio и JetBrains.

ПОСМОТРЕТЬ: Вот как Cisco внедряет Chat-GPT в WebEx

Типы генеративных моделей ИИ

Существует несколько типов генеративных моделей ИИ, каждая из которых предназначена для решения конкретных задач и приложений. Эти генеративные модели ИИ можно разделить на следующие типы.

Модели на базе трансформера

Эти модели, такие как ChatGPT и GPT-3.5 от OpenAI, представляют собой нейронные сети, предназначенные для обработки естественного языка. Они обучены работе с большими объемами данных, чтобы изучать отношения между последовательными данными, такими как слова и предложения, что делает их полезными для задач генерации текста.

Генеративные состязательные сети

GAN состоят из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора, которые работают в конкурентной или враждебной роли. Генератор создает данные, а дискриминатор оценивает качество и достоверность этих данных. Со временем обе сети лучше справляются со своими ролями, что приводит к более реалистичным результатам.

Вариационные автоэнкодеры

VAE используют кодировщик и декодер для создания контента. Кодер берет входные данные, такие как изображения или текст, и упрощает их до более компактной формы. Декодер берет эти закодированные данные и реструктурирует их во что-то новое, напоминающее исходный ввод.

Мультимодальные модели

Мультимодальные модели могут обрабатывать несколько типов входных данных, включая текст, аудио и изображения; они комбинируют различные модальности для создания более сложных результатов. Примеры включают DALL-E 2 и OpenAI GPT-4, которые также способны принимать изображения и текст.

Преимущества генеративного ИИ

Наиболее убедительным преимуществом, которое предлагает генеративный ИИ, является эффективность, поскольку он может позволить предприятиям автоматизировать определенные задачи и сосредоточить свое время, энергию и ресурсы на более важных стратегических целях. Это часто приводит к снижению затрат на рабочую силу и повышению эффективности работы.

Генеративный ИИ может предложить компаниям и предпринимателям дополнительные преимущества, в том числе:

Простая настройка или персонализация маркетингового контента. Создание новых идей, дизайнов или контента. Написание, проверка и оптимизация компьютерного кода. Составление шаблонов для эссе или статей. Усиление поддержки клиентов с помощью чат-ботов и виртуальных помощников. Содействие увеличению данных для моделей машинного обучения. Анализ данных для улучшения принятия решений. Оптимизация процессов исследований и разработок.

SEE: Почему рекрутеры в восторге от генеративного ИИ (TechRepublic)

Варианты использования генеративного ИИ

Несмотря на то, что генеративный ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, эта технология уже прочно закрепилась в различных приложениях и отраслях.

Например, при создании контента генеративный ИИ может создавать текст, изображения и даже музыку, помогая маркетологам, журналистам и художникам в их творческих процессах. В сфере поддержки клиентов чат-боты и виртуальные помощники, управляемые искусственным интеллектом, могут предоставлять более персонализированную помощь и сокращать время отклика, снижая при этом нагрузку на агентов по обслуживанию клиентов.

ПОСМОТРЕТЬ: Как Grammarly использует генеративный ИИ для улучшения гибридной работы (TechRepublic)

Другие варианты использования генеративного ИИ включают:

Здравоохранение. Генеративный ИИ используется в медицине для ускорения открытия новых лекарств, что позволяет экономить время и деньги на исследованиях. Маркетинг: рекламодатели используют генеративный ИИ для создания персонализированных кампаний и адаптации контента к предпочтениям потребителей. Образование: некоторые преподаватели используют генеративные модели ИИ для разработки индивидуальных учебных материалов и оценок, учитывающих индивидуальные стили обучения учащихся. Финансы: финансовые аналитики используют генеративный ИИ для изучения рыночных моделей и прогнозирования тенденций фондового рынка. Окружающая среда: Климатологи используют генеративные модели ИИ для прогнозирования погодных условий и моделирования последствий изменения климата.

Опасности и ограничения генеративного ИИ

Важно отметить, что генеративный ИИ представляет множество проблем, требующих внимания. Одной из основных проблем является его способность распространять дезинформацию, вредоносный или конфиденциальный контент, который может нанести серьезный ущерб людям и компаниям и потенциально создать угрозу национальной безопасности.

Эти риски не ускользнули от внимания политиков. В апреле 2023 года Европейский союз предложил новые правила авторского права для генеративного ИИ, которые требуют от компаний раскрывать любые защищенные авторским правом материалы, используемые для разработки этих инструментов. Есть надежда, что такие правила будут способствовать прозрачности и этике в разработке ИИ, сводя к минимуму любое неправомерное использование или нарушение прав интеллектуальной собственности. Это также должно обеспечить некоторую защиту создателям контента, чья работа может быть непреднамеренно сымитирована или заимствована с помощью генеративных инструментов искусственного интеллекта.

Автоматизация задач с помощью генеративного ИИ также может повлиять на рабочую силу и способствовать перемещению рабочих мест, требуя переподготовки или повышения квалификации затронутых сотрудников. Кроме того, генеративные модели ИИ могут непреднамеренно изучать и усиливать предубеждения, присутствующие в обучающих данных, что приводит к проблематичным результатам, закрепляющим стереотипы и вредные идеологии.

ChatGPT, Bing AI и Google Bard вызвали споры из-за создания неправильных или вредных выходных данных с момента их запуска, и эти проблемы необходимо решать по мере развития генеративного ИИ, особенно с учетом сложности тщательного изучения источников, используемых для обучения моделей ИИ.

SEE: почему бизнес-лидеры считают, что преимущества генеративного ИИ перевешивают риски (TechRepublic)

Генеративный ИИ против обычного ИИ

Генеративный ИИ и общий ИИ представляют разные аспекты искусственного интеллекта. Генеративный ИИ фокусируется на создании нового контента или идей на основе существующих данных. Он имеет конкретные приложения и представляет собой подмножество ИИ, которое отлично справляется с решением определенных задач.

Общий ИИ, также известный как общий искусственный интеллект, в широком смысле относится к концепции систем ИИ, обладающих интеллектом, подобным человеческому. Общий ИИ по-прежнему остается предметом научной фантастики; он представляет собой воображаемый будущий этап развития ИИ, на котором компьютеры смогут думать, рассуждать и действовать автономно.

Является ли генеративный ИИ будущим?

Это зависит от того, кого вы спросите, но многие эксперты считают, что генеративный ИИ сыграет важную роль в будущем различных отраслей. Возможности генеративного ИИ уже доказали свою ценность в таких областях, как создание контента, разработка программного обеспечения и здравоохранение, и по мере того, как технология продолжает развиваться, будут развиваться и ее приложения и варианты использования.

Тем не менее, будущее генеративного ИИ неразрывно связано с устранением потенциальных рисков, которые он представляет. Обеспечение этического использования ИИ за счет сведения к минимуму предубеждений, повышения прозрачности и подотчетности, а также обеспечения управления данными будет иметь решающее значение по мере развития технологии. В то же время достижение баланса между автоматизацией и участием человека будет иметь решающее значение для максимизации преимуществ генеративного ИИ при смягчении любых потенциальных негативных последствий для рабочей силы.

---

Оригинал