Разработка и внедрение AI

Разработка приложения с нейросетью

Создание нейросети

Компьютерное зрение

Разработка приложения с искусственным интеллектом

ChatGPT внедрить в компанию

Создать прототип нейросети

MVP приложения с ChatGPT

Связаться

Блог

Лучшие приложения генеративного ИИ в промышленности

Генеративный ИИ широко используется для создания контента, улучшения чат-ботов, автоматизации программирования и видеообработки. Он помогает предприятиям ускорять процессы, улучшать взаимодействие и повышать эффективность. Технология позволяет создавать тексты, аудио, изображения и видео, что приводит к инновациям и трансформации бизнеса.

Вся сфера искусственного интеллекта изменилась с появлением мощных генеративных моделей ИИ, что привело к массовому внедрению автоматизации. В результате генеративный ИИ привлек внимание множества организаций, вызвав вопросы о его возможностях и, что важнее, о реальных примерах его использования.

Итак, какие самые важные приложения генеративного ИИ сегодня? Как работает эта новая технология? В этом блоге мы постараемся ответить на эти важные вопросы и предоставить полный обзор приложений генеративного ИИ, его преимуществ, причин его быстро растущей популярности и многого другого.

Давайте начнем!

Понятие генеративного ИИ

Появление известных инструментов генеративного ИИ, таких как ChatGPT и Midjourney, заставило многих задуматься о том, что такое генеративный ИИ. Кроме того, приложения и инструменты генеративного ИИ помогают как организациям, так и отдельным людям автоматизировать рутинные задачи, принимать более обоснованные решения и оптимизировать работу для достижения максимальной эффективности. Давайте подробнее рассмотрим, что такое генеративный ИИ, его преимущества, модели, известные риски и популярные примеры использования.

1. Что такое генеративный ИИ и как он работает?

Генеративный ИИ — это подвид искусственного интеллекта, который использует методы машинного обучения, такие как полу-контролируемое или неконтролируемое обучение, чтобы создавать цифровой контент: изображения, аудио, видео, коды или тексты. Это происходит через обучение, где алгоритмы получают большие наборы данных с примерами входных и выходных данных, чтобы выявить закономерности, которые помогут генерировать желаемый результат.

Сегодня генеративные ИИ-приложения в основном включают модели, обученные создавать контент в ответ на запросы на естественном языке. Для этого не требуется знание программирования. В двух словах, генеративный ИИ начинает с запросов, которые могут быть текстами, изображениями, дизайнами, аудио или любыми другими входными данными, которые система может обработать. Алгоритмы ИИ затем создают новый контент в ответ на предоставленные запросы.

2. Почему генеративный ИИ быстро набирает популярность?

Ранние версии генеративного ИИ требовали подачи данных через API или другие сложные процессы. Разработчикам часто приходилось изучать специализированные инструменты и писать приложения на Python или других языках.

Однако в конце 2022 года популярность генеративного ИИ резко возросла с появлением ChatGPT. Это одно из самых известных приложений генеративного ИИ, созданное OpenAI, представляет собой чат-бот, способный вести беседы, очень похожие на человеческие. ChatGPT открыл путь для широкого использования инструментов генеративного ИИ, и всё больше людей и организаций начали использовать их для различных нужд: от написания эссе до трансформации бизнес-процессов.

По данным Hootsuite, к 2025 году более 116,9 миллиона американцев будут использовать генеративный ИИ . Эта стремительная популярность генеративного ИИ объясняется, в первую очередь, его огромными преимуществами. Приложения генеративного ИИ предназначены для улучшения взаимодействия с клиентами, ускорения разработки продуктов, повышения производительности сотрудников, создания индивидуализированного и инновационного контента и многого другого.

3. Известные риски генеративного ИИ

Несмотря на все преимущества генеративного ИИ, он также имеет существенные ограничения, так как эта технология еще находится на начальной стадии развития. Вот некоторые из наиболее известных рисков при использовании генеративного ИИ:

Отсутствие прозрачности. Модели генеративного ИИ могут быть непредсказуемыми в своих ответах, и пользователи таких моделей не всегда понимают, как они работают. Это отсутствие прозрачности делает использование генеративного ИИ сложным.

Смещение в ответах. При использовании генеративного ИИ важно иметь механизмы контроля для обнаружения смещенных ответов и обеспечения их правильного использования. Например, если бизнес использует генеративную ИИ-платформу, ему необходимо иметь механизмы для выявления смещенных результатов, чтобы сотрудники могли работать с ними в соответствии с политикой компании.

Неточность. Модели генеративного ИИ, находящиеся на ранних стадиях развития, часто выдают вымышленные и неточные ответы. Поэтому, при их использовании, необходимо проверять ответы на уместность, полезность и точность, прежде чем полагаться на них или распространять информацию.

Проблемы с конфиденциальностью. Модели генеративного ИИ могут случайно запоминать и воссоздавать контент с конфиденциальной или личной информацией из своих обучающих данных, что может нарушить безопасность и конфиденциальность.

Проблемы с интеллектуальной собственностью (ИС). Модели генеративного ИИ могут быть обучены на защищенных авторским правом данных. Это может вызвать этические и юридические вопросы относительно прав собственности и использования созданного контента.

4. Наиболее популярные примеры генеративного ИИ

Несмотря на недостатки, преимущества и потенциал генеративного ИИ значительно перевешивают. Некоторые из последних приложений генеративного ИИ показали, как эта новая технология может способствовать инновациям и творчеству, что делает её полезной как для бизнеса, так и для частных лиц. Вот некоторые популярные примеры генеративного ИИ:

ChatGPT. Один из главных факторов популярности генеративного ИИ, ChatGPT — это чат-бот, созданный организацией OpenAI, поддерживаемой Microsoft. Этот ИИ-чат-бот стал известен благодаря своим человекоподобным ответам, начиная с версии GPT 3.5. Сейчас выпущена версия GPT-4, предлагающая более совершенные возможности и более точные ответы. Популярность ChatGPT привлекла значительные инвестиции от Microsoft, и этот ИИ был даже интегрирован в браузер Bing.

DALL.E. Один из первых широко принятых инструментов генеративного ИИ, также созданный OpenAI. DALL.E — это мультимодальное ИИ-приложение, обученное на большом количестве изображений и их текстовых описаний, что позволяет ему создавать изображения по текстовым запросам.

Bard. Google также является одним из лидеров в разработке трансформаторных моделей ИИ для различных типов контента. После того, как Microsoft использовала GPT в Bing, Google запустил собственного чат-бота, Google Bard. Первоначально Bard показал себя нестабильно, но сейчас выпущена новая версия на базе PaLM 2, обеспечивающая более эффективные и визуально насыщенные ответы.

Midjourney. Midjourney — еще один яркий пример генеративного ИИ, создающий изображения по текстовым запросам. Он быстро стал одним из предпочтительных инструментов генеративного ИИ благодаря способности создавать качественные изображения по простым текстовым запросам, что делает его доступным даже для менее опытных пользователей.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Основные приложения генеративного ИИ

Хотя чат-боты, такие как ChatGPT и Google Bard, быстро стали популярными, существуют и другие случаи использования генеративного ИИ, которые становятся всё более значимыми. Вот некоторые из наиболее важных приложений генеративного ИИ, которые широко внедряются сегодня.

1. Генерация и обработка изображений

Одним из самых распространенных применений генеративного ИИ является генерация изображений, обычно это преобразование текста в изображение. Пользователи вводят текстовое описание того, какое изображение они хотят получить, и ИИ-инструмент обрабатывает запрос, создавая реалистичные изображения. При использовании таких приложений генеративного ИИ пользователи могут указывать темы, стили, настройки, местоположения или объекты, чтобы создать точные изображения в соответствии с их требованиями.

Помимо приложений для генерации изображений по тексту, которые создают реалистичные изображения или 3D модели, существуют инструменты, облегчающие улучшение и обработку изображений, позволяя пользователям изменять существующие изображения. Некоторые основные функции таких инструментов:

Семантический перевод изображения в изображение. Создание реалистичных версий изображения на основе семантических фотографий или эскизов.

Завершение изображения. Генерация недостающих частей изображения, например, заполнение фона объектами, людьми или другими элементами. Инструменты ИИ с этой функцией могут также восстанавливать разорванные фотографии или заполнять отсутствующие пиксели.

Разрешение изображений. Повышение разрешения изображений без потери деталей или других аспектов, которые могут привести к ухудшению качества.

Обработка изображений. Изменение или модификация существующих изображений. Например, пользователи могут изменять внешний элемент изображения, такой как цвет, освещение, форма или стиль, сохраняя при этом его оригинальные элементы.

2. Программное обеспечение и кодирование

Приложения генеративного ИИ уже начали трансформировать сферу разработки программного обеспечения и кодирования, предлагая инновационные решения, которые упрощают процесс кодирования. Таким образом, программное обеспечение и кодирование быстро стали одними из самых значимых применений генеративного ИИ, так как его приложения способны улучшить качество кода, повысить производительность и даже открыть новые пути для инноваций в разработке программного обеспечения.

Вот как приложения генеративного ИИ влияют на программное обеспечение и кодирование:

Генерация кода. Одно из самых заметных применений генеративного ИИ в разработке программного обеспечения — это генерация кода. Это включает обучение моделей ИИ на огромных наборах существующего кода, что позволяет им генерировать функции, фрагменты кода или даже целые программы на основе заданных требований. Генерация кода с помощью генеративного ИИ значительно ускоряет разработку программного обеспечения, автоматизируя повторяющиеся задачи и позволяя разработчикам сосредоточиться на решении проблем и проектировании на более высоком уровне.

Завершение кода. Генеративный ИИ также может повысить эффективность написания кода, предлагая интеллектуальное завершение и подсказки. Интегрированные среды разработки (IDE) могут использовать модели генеративного ИИ для предсказания следующих строк кода на основе контекста, ускоряя процесс написания кода и снижая вероятность ошибок.

Интерфейсы на естественном языке для программирования. Генеративный ИИ позволяет использовать интерфейсы на естественном языке для программирования, что позволяет разработчикам взаимодействовать с программными системами на человеческом языке вместо языков программирования. Многие организации внедряют это через приложения генеративного ИИ, чтобы преодолеть разрыв между отраслевыми экспертами и разработчиками. Это помогает экономить ресурсы на найме экспертов для работы с программными системами, позволяя разработчикам выполнять эту работу.

Автоматизированное тестирование. Инструменты на основе генеративного ИИ могут автоматизировать создание тестовых случаев и сценариев, что обычно занимает много времени в процессе разработки программного обеспечения. Такие инструменты анализируют код и его возможные пути выполнения, чтобы создать всесторонние наборы тестов, тем самым улучшая покрытие кода и позволяя разработчикам выявлять потенциальные узкие места на ранних этапах.

3. Создание видео

Приложения генеративного ИИ также упрощают производство видео благодаря гибким и эффективным функциям, которые позволяют создавать высококачественный видеоконтент. Используя модели генеративного ИИ, приложения могут автоматизировать такие рутинные задачи, как компоновка видео, анимации, добавление спецэффектов, редактирование видеоклипов и т.д. Как и в случае с генерацией изображений, инструменты генеративного ИИ для производства видео могут создавать видео с нуля, что может быть полезно для улучшения разрешения видео, его манипуляции и завершения.

Инструменты ИИ для создания видео могут также выполнять следующие задачи:

Передача стиля видео. Инструменты ИИ с этой функцией могут создавать новые видео, следуя стилю другого изображения или видео.

Предсказание видео. Инструменты ИИ с этой способностью могут предсказывать следующие кадры в видео, используя модели генеративного ИИ. Такие инструменты понимают пространственные и временные элементы видео, создавая будущие последовательности на основе этих данных.

Помимо генерации видео, приложения генеративного ИИ также полезны для создания 3D-форм, где они используются для построения 3D-моделей и форм с помощью генеративных моделей. Инструменты ИИ достигают этого с помощью таких техник, как авторегрессивные модели, GAN (генеративно-состязательные сети) и VAE (вариационные автокодировщики). Это особенно полезно при создании детализированных форм, которые могут быть труднодоступны при ручном создании 3D-изображения.

4. Генерация аудио

Ещё один широко применяемый случай использования генеративного ИИ — это создание аудио, где ИИ ускоряет процесс создания звукового контента. В этой области выделяются три основных применения:

Генераторы TTS (текст-в-речь). Генераторы TTS на основе GAN (генеративно-состязательных сетей) могут создавать реалистичную речевую аудио из текстовых запросов пользователя. Инструменты TTS используют обширные данные текста и речи для обучения моделей машинного обучения, которые затем можно настроить для создания высококачественного аудио из текста. Такие инструменты часто используются в приложениях, таких как речевые интерфейсы, устройства с поддержкой речи и вспомогательные технологии.

Создание музыки. Создание музыки стало одним из самых распространенных применений генеративного ИИ. Модели генеративного ИИ могут легко создавать новые музыкальные произведения и генерировать полные аудиотреки, изучая стили и паттерны музыки, вводимой пользователем.

Преобразование речи в речь (STS). Преобразование STS включает генеративный ИИ для создания новой речи или голосов на основе существующих аудиофайлов, что часто используется в аудиоприложениях ИИ. STS-преобразования стали очень популярными в игровой и киноиндустрии, где профессионалы используют ИИ-инструменты с возможностями STS для создания озвучек.

5. Генерация и резюмирование текста

ChatGPT — один из лучших примеров инструментов генеративного ИИ для создания и резюмирования текстов по запросам пользователей. Такие инструменты используют модели генеративного ИИ, обученные на больших объемах данных, чтобы создавать актуальный и оригинальный контент. Вот некоторые из самых распространенных способов использования генеративного ИИ для генерации и резюмирования текста:

Создание контента. Модели генеративного ИИ очень полезны для создания различных видов текстового контента, от блогов до маркетинговых постов и текстов для социальных сетей. Кроме того, такие приложения, как ChatGPT, ускоряют процесс написания, помогая генерировать идеи, цитаты, планы контента и т. д.

Перевод текста. Разработчики ИИ также могут настраивать модели генеративного ИИ для перевода текстов. Эти модели могут анализировать тексты на одном языке и предоставлять точные переводы на другой язык.

Виртуальные ассистенты и чат-боты. Генеративный ИИ используется для создания виртуальных ассистентов и чат-ботов, которые могут генерировать релевантные и естественные ответы в реальном времени во время общения с пользователями. Создание таких чат-ботов, как ChatGPT, стало одним из самых популярных применений генеративного ИИ. Эти чат-боты улучшают взаимодействие с пользователями и помогают бизнесу предлагать персонализированную помощь.

Агрегация контента. Кроме создания текста, инструменты генеративного ИИ могут автоматически резюмировать большие объемы текста, такие как научные статьи, новости, блоги и длинные электронные письма, помогая пользователям получить краткий обзор содержания. Это также включает резюмирование документов, что помогает бизнесу упростить задачи, связанные с документами, используя модели генеративного ИИ.

Автоматическое создание отчетов. В области бизнес-аналитики и анализа данных генеративный ИИ может помочь суммировать сложные наборы данных и создавать подробные отчеты. Это упрощает принятие решений и позволяет заинтересованным сторонам лучше понимать тенденции, закономерности и выводы.

6. Сотрудничество в организации

Недавние достижения в области генеративного ИИ также помогли компаниям улучшить командное сотрудничество. Инструменты для личной продуктивности, такие как текстовые редакторы и электронная почта, теперь могут использовать автоматизацию для повышения точности и эффективности работы сотрудников.

Хороший пример улучшения сотрудничества благодаря генеративному ИИ — это внедрение GPT-3.5 в Microsoft Teams Premium. Эта функция ИИ улучшает записи встреч, автоматически делит запись на разделы, генерирует заголовки и добавляет персонализированные пометки для удобства.

Еще один заметный пример — популярный стартап Jasper.ai. Этот инструмент на основе генеративного ИИ помогает автоматизировать скучные задачи по написанию текста. Его мощные возможности автоматизации позволяют создавать готовые тексты для различных целей, от описаний вакансий до маркетинговых материалов и многого другого.

7. Улучшение производительности чат-ботов

Хотя чат-боты являются одной из самых заметных областей применения генеративного ИИ, эта технология также способствует улучшению их производительности и возможностей. Это помогает создавать более увлекательные и эффективные взаимодействия между чат-ботами и пользователями, что становится возможным благодаря генеративным моделям и обработке естественного языка (NLP).

Вот как генеративный ИИ используется для улучшения производительности чат-ботов:

Улучшение понимания естественного языка (NLU). Генеративные модели ИИ помогают улучшить понимание чат-ботом естественного языка. Обучение моделей ИИ на больших объемах текстовых данных позволяет им изучать сложные языковые структуры, контексты и нюансы. Это позволяет чат-ботам лучше понимать запросы пользователей, точно определять их намерения и выявлять сущности.

Генерация ответов, похожих на человеческие. Одно из самых больших преимуществ генеративного ИИ — это способность чат-ботов генерировать текст, похожий на человеческий. Для этого чат-ботов обучают на большом количестве разговоров, чтобы они могли научиться, как люди выражают свои мысли. Это помогает чат-ботам создавать естественные, разговорные и персонализированные ответы.

Обработка открытых запросов. Традиционные чат-боты, основанные на правилах, часто сталкиваются с трудностями при работе с незнакомыми темами или открытыми запросами пользователей. Генеративный ИИ позволяет чат-ботам лучше справляться с такими запросами, даже если они не были специально запрограммированы для этого. Эта гибкость достигается за счет обучения моделей ИИ на больших объемах разговорных данных, что позволяет чат-ботам генерировать правдоподобные ответы на широкий спектр вопросов.

Создание пользовательских профилей. Одно из самых преобразующих применений генеративного ИИ — это использование этой технологии для создания чат-ботами пользовательских профилей. С помощью генеративного ИИ чат-боты могут анализировать прошлые разговоры, чтобы понять предпочтения пользователей и создавать на основе этого профили. Это помогает чат-ботам предлагать персонализированные ответы и рекомендации, улучшая пользовательский опыт и вовлеченность.

8. Корпоративный поиск

Одно из последних применений генеративного ИИ — это использование этой технологии для улучшения корпоративного поиска. Благодаря генеративному ИИ, организации могут быстрее получать доступ к информации, так как такие модели ИИ могут быть обучены безопасно просматривать всю документацию компании, такую как контракты, исследовательские отчеты, анализы бизнес-трендов и т. д. Кроме того, разработчики могут обучать генеративные модели ИИ автоматически выделять важные разделы документов, что позволяет сотрудникам компании быстро находить нужную информацию.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Итог

Генеративный ИИ давно перестал быть просто концепцией продвинутых технологий. Сегодня разработчики и компании активно внедряют эту технологию для создания приложений, которые способствуют трансформации бизнеса, инновациям, росту и улучшению масштабируемости. От создания и обработки видео до ускорения кодирования и улучшения чат-ботов — сферы применения генеративного ИИ постоянно расширяются.