Лучшие технологии находятся в наш канал в WhatsApp
Генеративный искусственный интеллект — это область искусственного интеллекта, которая может создавать новый контент в разных форматах из большого количества данных.
Генеративный ИИ способен выявлять закономерности и генерировать тексты, видео, аудио, изображения и даже программные коды в ответ на любую команду пользователя.
Поймите, что такое генеративный ИИ, узнайте, как работает и какие типы технологии, а также ознакомьтесь с преимуществами и недостатками ее использования ниже.
Что такое генеративный ИИ?
Генеративный ИИ (или Gen AI) — это сегмент искусственного интеллекта с возможностью создания контента в разных форматах. В некоторых случаях технология характеризуется непрерывным обучением, поскольку ее творения основаны на большом объеме существующих данных и новой информации, собранной в результате взаимодействия между людьми.
Для чего нужен генеративный ИИ?
Генеративный ИИ может создавать тексты, отвечать на вопросы, генерировать изображения или видео на основе описаний, решать математические задачи и даже разрабатывать строки программного кода. Это связано с тем, что технология основана на алгоритмах, которые моделируют процессы человеческого обучения и принятия решений.
Весь этот творческий потенциал позволяет генеративному ИИ разрабатывать новые приложения, автоматизировать процессы и повышать производительность компаний и людей. Фактически, инвестиционный банк Goldman Sachs прогнозирует, что технологии могут привести к увеличению мирового ВВП на 7% (или почти на 7 триллионов долларов США).
Как работает генеративный ИИ?
Начальный процесс создания генеративного ИИ включает в себя создание базовой модели. На этом этапе алгоритмы глубокого обучения обучаются на больших объемах необработанных данных для выявления закономерностей и взаимосвязей. В результате этих тренировок создается нейронная сеть, способная генерировать контент в ответ на вводимые данные или подсказки.
Далее разработчики определяют архитектуру генеративной модели. Вы можете использовать, например, генеративно-состязательную сеть (GAN) для приложений, нацеленных на генерацию изображений, или генеративный предварительно обученный преобразователь (GPT) для генерации текстов.
Затем применение генеративного искусственного интеллекта начинает генерировать контент в принятых форматах. Результаты оцениваются и корректируются разработчиками на основе обновленных данных или новой информации, полученной в результате взаимодействия людей.
Как работает обучение генеративного ИИ?
Генеративное обучение ИИ начинается с того, что алгоритм глубокого обучения обрабатывает большой объем необработанных данных. С помощью методов машинного обучения алгоритм начинает выявлять закономерности и обучается решать проблемы, заполнять пробелы и расшифровывать элементы последовательности.
Впоследствии генеративная модель, принятая для приложения, начинает генерировать образцы контента (например, тексты, изображения или аудио). Нейронная сеть подвергается нескольким тренировкам и усовершенствованиям для генерации скорректированных выходных данных, соответствующих входным подсказкам, даже после начала активности.
Какие существуют типы генеративного ИИ?
Существует несколько типов генеративного ИИ, которые можно использовать для разных приложений в зависимости от цели. А к основным типам AI Gen относятся:
- Большая языковая модель (LLM): LLM — это сложные генеративные модели искусственного интеллекта, которые могут обрабатывать и генерировать тексты на естественном языке в результате обучения с большим объемом данных;
- Генеративно-состязательные сети (GAN): тип генеративного ИИ, способного генерировать новые данные, аналогичные данным, которые использовались при обучении;
- Вариационные автоэнкодеры (VAE): аналогичные модели (GAN), которые учатся сжимать данные и используют эту технику сжатия для создания аналогичного контента;
- Трансформеры: архитектура нейронной сети, такая как генеративный предварительно обученный преобразователь (GPT), который изучает контекст и может преобразовывать или изменять входную последовательность в выходную последовательность.
Различные типы и разновидности приложений генеративного искусственного интеллекта (Изображение: Витор Падуа/)
Каковы примеры генеративных приложений ИИ?
Генеративный ИИ использовался в различных отраслях, включая текстовую, языковую, аудиовизуальную и даже программную. Примеры приложений, использующих эту технологию, включают:
- ЧатGPT: приложение, разработанное OpenAI, которое использует крупномасштабную языковую модель (LLM) для генерации текстового вывода в ответ на запросы ввода;
- Google Близнецы: модель, созданная Google, которая использует большой объем данных для выполнения задач в текстовом формате;
- Второй пилот: Генеративный помощник Microsoft с искусственным интеллектом, способный выполнять задачи (включая творения, предназначенные для приложений Office Suite) на основе текстовых подсказок;
- ДАЛЛ-И: модель искусственного интеллекта, разработанная OpenAI, которая может генерировать изображения из текстовых описаний;
- В середине пути: инструмент, аналогичный DALL-E, способный создавать изображения и цифровые изображения на основе текстовых описаний;
- Звуковая дорожка: платформа, способная генерировать оригинальную и персонализированную музыку на основе предпочтений пользователя;
- TabNine: приложение, используемое для анализа, прогнозирования или завершения строк кода разработки;
- Взлетно-посадочная полосаML: платформа, которая использует генеративный искусственный интеллект для редактирования, создания анимации или видео из текстовых подсказок.
Нужно ли мне платить за использование генеративного ИИ?
Не обязательно. ChatGPT, Google Gemini и Copilot — примеры бесплатных генеративных моделей искусственного интеллекта, для использования которых может потребоваться только вход в систему. Однако более сложные версии и API-интерфейсы интеграции обычно требуют платной подписки для получения более убедительных результатов и персонализированных приложений.
Каковы преимущества использования генеративного ИИ?
Рынок понимает, что генеративный ИИ может положительно повлиять на несколько секторов экономики. Некоторые преимущества технологии включают в себя:
- Создание нового контента: Генеративный искусственный интеллект может вдохновлять или создавать такой контент, как тексты, изображения, видео и аудио;
- Автоматизация процессов: Компании и люди могут использовать AI Gen для автоматизации повседневных процессов, например, использования чат-ботов для обслуживания клиентов;
- Тестовые среды: Генеративный ИИ может создавать экспериментальные сценарии и среды, которые впоследствии могут использовать прогнозирующий ИИ для моделирования или прогнозирования;
- Настройка приложения: AI Gen может создавать контент, ориентированный на определенные ниши людей, оптимизируя качество обслуживания клиентов.
Каковы недостатки использования генеративного ИИ?
Стоит отметить, что использование генеративных приложений ИИ имеет свои недостатки. Примеры вреда при использовании технологий могут включать:
- Технические ограничения: приложения могут не принести ожидаемых результатов, если по теме недостаточно данных;
- Комплексные результаты: Генеративный ИИ может предоставлять расплывчатые или неточные результаты, что требует поиска за пределами приложения для подтверждения данных;
- Сбор данных: опросы, данные и подсказки для ввода данных, как правило, собираются владельцами приложений;
- Автоматизация человеческого труда: Компании автоматизировали некоторые задачи с помощью генеративного искусственного интеллекта, сократив человеческий труд в некоторых профессиях.
В чем разница между генеративным ИИ и прогнозирующим ИИ?
Генеративный ИИ фокусируется на создании контента на основе большого количества данных. Технология обычно ориентирована на творческий и художественный сектор, поскольку она способна генерировать тексты, аудио, видео, стихи, изображения и строки кода.
Прогнозирующий ИИ использует исторические данные для анализа информации и прогнозирования будущих событий, таких как исход выборов или показатели продаж определенного продукта. Неудивительно, что эта технология широко применяется в деловом, финансовом и промышленном сегментах.
Безопасно ли использовать генеративный ИИ?
Безопасность использования генеративного ИИ зависит от некоторых факторов принятого приложения, таких как используемые функции безопасности, политика данных и предвзятость алгоритма. В целом использование генеративного ИИ может быть безопасным и принести ряд преимуществ, но оно не застраховано от рисков для пользователя.
Каковы риски использования генеративного ИИ?
Генеративный ИИ считается крупным достижением в области технологий, но его использование также сопряжено с деликатными проблемами. Некоторые из основных рисков, связанных с технологиями, включают:
- Неточные результаты: приложение может выдавать неточные результаты, даже если входное приглашение генеративного ИИ подробно;
- Смещенный алгоритм: результаты применения генеративного ИИ не следует рассматривать как абсолютную истину, поскольку используемые данные могут представлять только определенную точку зрения;
- Дезинформация и фейковые новости: отдельные лица могут сообщать ложные данные и фейковые новости, чтобы навредить обучению приложений;
- Распространение мошенничества: Преступники могут использовать генеративный искусственный интеллект для улучшения мошенничества и кибератак;
- Нарушения авторских прав: творения, созданные с помощью ИИ, могут создавать контент, аналогичный охраняемым произведениям, без необходимых разрешений;
- Сбор персональных данных: вопросы, запросы на ввод и конфиденциальные пользовательские данные, как правило, собираются владельцами приложений.
Искусственный интеллектБольшая языковая модельАлгоритмMicrosoftMicrosoft OfficeGPTCChatGPTGemini (чат)GoogleOpenAI