Определение генеративного искусственного интеллекта: Как он работает, преимущества и риски
Генеративный искусственный интеллект быстро завоевал популярность среди компаний, профессионалов и потребителей. Но что такое генеративный искусственный интеллект, как он работает и из-за чего вся эта шумиха? Читайте дальше, чтобы узнать об этом.
Что такое генеративный ИИ простыми словами?
Генеративный ИИ — это вид искусственного интеллекта, который может создавать текст, изображения, код или другой контент в ответ на запрос пользователя. Основной принцип работы заключается в том, чтобы вводить запросы и получать ответ, который выглядит и звучит как человеческий.
Как работает генеративный ИИ?
Генеративный ИИ использует процесс, называемый глубоким обучением, чтобы анализировать шаблоны в больших наборах данных и затем воспроизводить их, создавая новые данные, которые кажутся созданными человеком. Этот процесс опирается на нейронные сети — тип машинного обучения, вдохновленный тем, как человеческий мозг обрабатывает и учится на информации со временем. Например, если "накормить" генеративный ИИ множеством художественных произведений, он сможет сочинять свои собственные истории, используя полученные знания о структуре сюжета, персонажах и темах.
Со временем генеративные ИИ-модели становятся всё более сложными — чем больше данных они обрабатывают и создают, тем более правдоподобными и человеческими становятся их результаты.
Со временем генеративные ИИ-модели становятся всё более сложными — чем больше данных они обрабатывают и создают, тем более правдоподобными и человеческими становятся их результаты.
Примеры генеративного ИИ
Популярность генеративного ИИ резко возросла в последние годы, главным образом благодаря таким моделям, как ChatGPT и DALL-E от OpenAI, которые предоставляют доступ к ИИ-ресурсам широкому кругу пользователей. С тех пор крупные технологические компании, такие как Google, Microsoft, Amazon и Meta, запустили свои собственные генеративные ИИ-инструменты, чтобы воспользоваться быстрым распространением технологии. Google интегрирует генеративный ИИ в поиск с помощью AI Overviews. Microsoft планирует более глубоко внедрить генеративный ИИ в свои компьютеры с функцией Recall, хотя ее запуск был отложен из-за проблем с безопасностью. Apple представит Apple Intelligence, смесь собственных моделей ИИ и технологий OpenAI, в iOS 18, iPadOS 18 и macOS Sequoia в конце этого года.
Существуют различные инструменты генеративного ИИ, хотя модели для генерации текста и изображений, пожалуй, наиболее известны. Обычно такие модели зависят от того, каким образом пользователь вводит запрос, чтобы направить их к желаемому результату — будь то текст, изображение, видео или музыкальное произведение, хотя это не всегда так.
Примеры генеративных ИИ моделей включают в себя:
Эти примеры демонстрируют широкий спектр возможностей генеративного ИИ, каждый из которых предлагает уникальные функции для создания текста, изображений, кода и других видов контента.
Существуют различные инструменты генеративного ИИ, хотя модели для генерации текста и изображений, пожалуй, наиболее известны. Обычно такие модели зависят от того, каким образом пользователь вводит запрос, чтобы направить их к желаемому результату — будь то текст, изображение, видео или музыкальное произведение, хотя это не всегда так.
Примеры генеративных ИИ моделей включают в себя:
- ChatGPT: Это языковая модель, разработанная OpenAI, которая может отвечать на вопросы и генерировать ответы, похожие на человеческие, на основе текстовых запросов.
- DALL-E 3: Еще одна модель от OpenAI, которая может создавать изображения и художественные работы из текстовых запросов.
- Google Gemini: Ранее известный как Bard, Gemini — это генеративный ИИ-чат-бот от Google, конкурент ChatGPT. Он обучен на большой языковой модели PaLM и способен отвечать на вопросы и генерировать текст по запросам.
- Claude 3.5: Модель ИИ от компании Anthropic, Claude обладает контекстным окном на 200 000 токенов, что, по утверждениям создателей, позволяет обрабатывать больше данных, чем у конкурентов.
- Midjourney: Разработанная исследовательской лабораторией Midjourney Inc. из Сан-Франциско, эта модель интерпретирует текстовые запросы для создания изображений и художественных работ, аналогично DALL-E.
- GitHub Copilot: Это инструмент для программирования с поддержкой ИИ, который предлагает варианты завершения кода в средах разработки Visual Studio, Neovim и JetBrains.
- Llama 3: Открытая большая языковая модель от Meta, которая может использоваться для создания разговорных ИИ моделей для чатботов и виртуальных ассистентов, аналогично GPT-4.
- Grok: После соучредительства и финансирования OpenAI, Илон Маск покинул проект в июле 2023 года и анонсировал новую генеративную ИИ инициативу. Первая модель этого проекта, Grok, была выпущена в ноябре 2023 года и отличается своей необычностью.
Эти примеры демонстрируют широкий спектр возможностей генеративного ИИ, каждый из которых предлагает уникальные функции для создания текста, изображений, кода и других видов контента.
Виды генеративных ИИ моделей
Существует множество типов генеративных ИИ моделей, каждая из которых предназначена для различных задач и целей. Их можно условно разделить на следующие категории:
Модели на основе трансформеров:
Модели на основе трансформеров обучаются на больших наборах данных, чтобы понять взаимосвязи между словами и предложениями. Опираясь на глубокое обучение, такие модели отлично справляются с задачами обработки естественного языка и понимают структуру и контекст языка, что делает их идеальными для генерации текста. Примеры моделей на основе трансформеров включают ChatGPT-3 и Google Gemini.
Генеративно-состязательные сети (GAN):
Генеративно-состязательные сети состоят из двух нейронных сетей — генератора и дискриминатора, которые работают друг против друга, чтобы создать правдоподобные данные. Задача генератора — создавать убедительные результаты, например, изображения на основе запросов, в то время как дискриминатор оценивает их подлинность. Со временем обе сети улучшаются в своих задачах, что приводит к более реалистичным результатам. DALL-E и Midjourney являются примерами GAN-моделей.
Вариационные автоэнкодеры (VAE):
Вариационные автоэнкодеры используют две сети для интерпретации и генерации данных — энкодер и декодер. Энкодер сжимает входные данные в упрощенный формат, а декодер использует этот сжатый формат для воссоздания новых данных, похожих на исходные, но не идентичных им. Примером может быть обучение программы по созданию лиц на основе фотографий. Со временем программа учится упрощать фотографии до основных характеристик — таких как форма и размер глаз, носа, рта и ушей — и затем использовать эти характеристики для создания новых лиц. Такие VAE могут быть использованы для повышения разнообразия и точности систем распознавания лиц.
Мультимодальные модели:
Мультимодальные модели способны одновременно обрабатывать несколько типов данных, таких как текст, изображения и аудио, что позволяет им создавать более сложные результаты. Примером может быть модель ИИ, которая генерирует изображение на основе текстового запроса, а также текстовое описание на основе запроса изображения. Примеры мультимодальных моделей включают DALL-E 3 и GPT-4 от OpenAI.
Различные типы генеративных ИИ моделей предлагают широкий спектр возможностей и применений, адаптированных под определенные задачи и нужды.
Модели на основе трансформеров:
Модели на основе трансформеров обучаются на больших наборах данных, чтобы понять взаимосвязи между словами и предложениями. Опираясь на глубокое обучение, такие модели отлично справляются с задачами обработки естественного языка и понимают структуру и контекст языка, что делает их идеальными для генерации текста. Примеры моделей на основе трансформеров включают ChatGPT-3 и Google Gemini.
Генеративно-состязательные сети (GAN):
Генеративно-состязательные сети состоят из двух нейронных сетей — генератора и дискриминатора, которые работают друг против друга, чтобы создать правдоподобные данные. Задача генератора — создавать убедительные результаты, например, изображения на основе запросов, в то время как дискриминатор оценивает их подлинность. Со временем обе сети улучшаются в своих задачах, что приводит к более реалистичным результатам. DALL-E и Midjourney являются примерами GAN-моделей.
Вариационные автоэнкодеры (VAE):
Вариационные автоэнкодеры используют две сети для интерпретации и генерации данных — энкодер и декодер. Энкодер сжимает входные данные в упрощенный формат, а декодер использует этот сжатый формат для воссоздания новых данных, похожих на исходные, но не идентичных им. Примером может быть обучение программы по созданию лиц на основе фотографий. Со временем программа учится упрощать фотографии до основных характеристик — таких как форма и размер глаз, носа, рта и ушей — и затем использовать эти характеристики для создания новых лиц. Такие VAE могут быть использованы для повышения разнообразия и точности систем распознавания лиц.
Мультимодальные модели:
Мультимодальные модели способны одновременно обрабатывать несколько типов данных, таких как текст, изображения и аудио, что позволяет им создавать более сложные результаты. Примером может быть модель ИИ, которая генерирует изображение на основе текстового запроса, а также текстовое описание на основе запроса изображения. Примеры мультимодальных моделей включают DALL-E 3 и GPT-4 от OpenAI.
Различные типы генеративных ИИ моделей предлагают широкий спектр возможностей и применений, адаптированных под определенные задачи и нужды.
Что такое ChatGPT?
ChatGPT — это чатбот, созданный OpenAI. Это большая языковая модель, использующая архитектуру трансформеров, конкретно генеративный предварительно обученный трансформер (GPT), чтобы понимать и генерировать текст, который выглядит как написанный человеком.
Что такое Google Gemini?
Google Gemini (ранее Bard) — это ещё один пример большой языковой модели на базе архитектуры трансформеров. Подобно ChatGPT, Gemini — это генеративный ИИ-чатбот, создающий ответы на пользовательские запросы. Google запустил Bard в США в марте 2023 года в ответ на ChatGPT от OpenAI и инструмент Microsoft Copilot AI. Позже его запуск состоялся в Европе и Бразилии.
Преимущества генеративного ИИ
Для бизнеса эффективность является, пожалуй, наиболее значительным преимуществом генеративного ИИ, так как он может автоматизировать определённые задачи и освободить время, энергию и ресурсы сотрудников для более важных стратегических целей. Это может привести к снижению затрат на рабочую силу, повышению операционной эффективности и лучшему пониманию того, насколько хорошо (или плохо) выполняются определённые бизнес-процессы.
Для профессионалов и создателей контента инструменты генеративного ИИ могут помочь в создании идей, планировании и организации контента, поисковой оптимизации, маркетинге, взаимодействии с аудиторией, исследованиях и редактировании, и потенциально во многом другом. Основное преимущество заключается в эффективности, так как генеративные ИИ-инструменты помогают пользователям сократить время на выполнение определённых задач и направить свою энергию на другие важные дела. Тем не менее, ручное отслеживание и проверка моделей генеративного ИИ остаются крайне важными.
Для профессионалов и создателей контента инструменты генеративного ИИ могут помочь в создании идей, планировании и организации контента, поисковой оптимизации, маркетинге, взаимодействии с аудиторией, исследованиях и редактировании, и потенциально во многом другом. Основное преимущество заключается в эффективности, так как генеративные ИИ-инструменты помогают пользователям сократить время на выполнение определённых задач и направить свою энергию на другие важные дела. Тем не менее, ручное отслеживание и проверка моделей генеративного ИИ остаются крайне важными.
Примеры использования генеративного ИИ
Компания McKinsey прогнозирует, что к 2030 году благодаря ускорению развития генеративного ИИ могут быть автоматизированы действия, которые сегодня занимают около 30% рабочего времени в США. Генеративный ИИ уже находит применение в различных отраслях и становится популярным как в коммерческих, так и в потребительских сегментах. Использование генеративного ИИ варьируется в зависимости от отрасли и является более распространённым в некоторых из них. Текущие и предложенные области применения включают:
Применения генеративного ИИ:
Использование генеративного ИИ в этих и других областях показывает его огромный потенциал и преимущества, которые он может принести. Однако важно помнить, что человеческий контроль и проверка остаются ключевыми для обеспечения точности, надёжности и этической корректности использования этих технологий.
- Здравоохранение: Генеративный ИИ исследуется как инструмент для ускорения разработки лекарств, а такие инструменты, как AWS HealthScribe, позволяют врачам расшифровывать консультации и загружать важную информацию в электронные медицинские карты пациентов.
- Цифровой маркетинг: Рекламодатели, продавцы и команды по работе с клиентами могут использовать генеративный ИИ для создания персонализированных кампаний и адаптации контента к предпочтениям потребителей, особенно в сочетании с управлением взаимоотношениями с клиентами (CRM данными).
- Образование: Некоторые образовательные инструменты начинают внедрять генеративный ИИ для создания индивидуализированных обучающих материалов, соответствующих различным стилям обучения студентов.
- Финансы: Генеративный ИИ входит в состав множества инструментов в сложных финансовых системах для анализа рыночных тенденций и предсказания фондового рынка, и используется наряду с другими методами прогнозирования для помощи финансовым аналитикам.
- Экология: В области экологических наук исследователи используют генеративные ИИ-модели для прогнозирования погодных условий и моделирования последствий изменения климата.
Применения генеративного ИИ:
- В поддержке клиентов: ИИ-чат-боты и виртуальные помощники могут помочь компаниям сократить время реакции и быстро решать распространённые вопросы клиентов, снижая нагрузку на сотрудников.
- В разработке ПО: Инструменты генеративного ИИ могут помочь разработчикам писать код качественно и эффективно, проверяя его, выявляя ошибки и предлагая потенциальные решения до того, как они станут серьёзными проблемами.
- Для писателей: Инструменты генеративного ИИ могут помогать в планировании, черновом написании и рецензировании эссе, статей и других письменных работ, хотя результаты не всегда однозначны.
Использование генеративного ИИ в этих и других областях показывает его огромный потенциал и преимущества, которые он может принести. Однако важно помнить, что человеческий контроль и проверка остаются ключевыми для обеспечения точности, надёжности и этической корректности использования этих технологий.
Опасности и ограничения генеративного ИИ
Использование генеративного ИИ может привести к юридическим и финансовым последствиям, а также угрожать национальной безопасности, если его использовать неправильно. Эти риски заметили политики. 13 февраля 2024 года Европейский совет одобрил закон об ИИ, который регулирует использование ИИ в Европе, запрещая некоторые системы ИИ.
Службы безопасности предпринимают меры, чтобы ИИ создавался с учетом безопасности. В ноябре 2023 года 16 агентств, включая Национальный центр кибербезопасности Великобритании и Агентство кибербезопасности и инфраструктуры США, выпустили Руководства по безопасной разработке систем ИИ.
Генеративный ИИ вызвал опасения насчет рабочих мест, так как автоматизация задач может привести к потерям рабочих мест. Исследования показывают, что к 2030 году около 12 миллионов человек могут сменить работу, причем особенно пострадают служба поддержки, клиентский сервис и сфера общественного питания.
Службы безопасности предпринимают меры, чтобы ИИ создавался с учетом безопасности. В ноябре 2023 года 16 агентств, включая Национальный центр кибербезопасности Великобритании и Агентство кибербезопасности и инфраструктуры США, выпустили Руководства по безопасной разработке систем ИИ.
Генеративный ИИ вызвал опасения насчет рабочих мест, так как автоматизация задач может привести к потерям рабочих мест. Исследования показывают, что к 2030 году около 12 миллионов человек могут сменить работу, причем особенно пострадают служба поддержки, клиентский сервис и сфера общественного питания.
В чем разница между генеративным и общим ИИ?
Генеративный ИИ и общий ИИ связаны с искусственным интеллектом, но первый является подтипом второго. Генеративный ИИ использует методы машинного обучения, такие как GAN, VAE или LLM, чтобы создавать новый контент на основе обучающих данных.
Общий ИИ, или искусственный общий интеллект, подразумевает компьютерные системы и роботов с интеллектом и автономией, подобными человеческим. Это пока остается на уровне научной фантастики, как, например, персонажи из фильмов WALL-E, "Я, робот" или HAL 9000 из "Космическая одиссея 2001 года". Большинство современных ИИ систем — это примеры "узкого ИИ", который предназначен для выполнения конкретных задач.
Общий ИИ, или искусственный общий интеллект, подразумевает компьютерные системы и роботов с интеллектом и автономией, подобными человеческим. Это пока остается на уровне научной фантастики, как, например, персонажи из фильмов WALL-E, "Я, робот" или HAL 9000 из "Космическая одиссея 2001 года". Большинство современных ИИ систем — это примеры "узкого ИИ", который предназначен для выполнения конкретных задач.
В чем разница между генеративным ИИ и машинным обучением?
Генеративный ИИ — это подраздел искусственного интеллекта. В целом, ИИ — это концепция компьютеров, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, такие как принятие решений и обработка естественного языка. Генеративные ИИ модели используют методы машинного обучения для обработки и создания данных.
Машинное обучение является основой ИИ и представляет собой применение компьютерных алгоритмов к данным для обучения компьютера выполнению конкретной задачи. Машинное обучение позволяет ИИ системам принимать обоснованные решения или делать прогнозы на основе выявленных ими закономерностей.
Машинное обучение является основой ИИ и представляет собой применение компьютерных алгоритмов к данным для обучения компьютера выполнению конкретной задачи. Машинное обучение позволяет ИИ системам принимать обоснованные решения или делать прогнозы на основе выявленных ими закономерностей.
В чем разница между генеративным и дискриминативным ИИ?
Генеративный ИИ используется для создания нового контента на основе изученных данных, в то время как дискриминативный ИИ специализируется на классификации или категоризации данных в заранее определенные группы или классы.
Дискриминативный ИИ работает, обучаясь различать разные типы данных. Он применяется для задач, где данные нужно сортировать по группам, например, определять, является ли письмо спамом, распознавать объекты на изображении или диагностировать заболевания по медицинским снимкам. Этот ИИ использует известные данные для правильной классификации новой информации.
Таким образом, генеративный ИИ создаёт оригинальный контент или данные, а дискриминативный ИИ анализирует и сортирует их, что делает каждый метод полезным для разных приложений.
Дискриминативный ИИ работает, обучаясь различать разные типы данных. Он применяется для задач, где данные нужно сортировать по группам, например, определять, является ли письмо спамом, распознавать объекты на изображении или диагностировать заболевания по медицинским снимкам. Этот ИИ использует известные данные для правильной классификации новой информации.
Таким образом, генеративный ИИ создаёт оригинальный контент или данные, а дискриминативный ИИ анализирует и сортирует их, что делает каждый метод полезным для разных приложений.
В чем разница между генеративным и регенеративным ИИ?
Регенеративный ИИ, хотя и обсуждается реже, относится к ИИ-системам, которые могут сами себя исправлять или улучшаться со временем без помощи человека. Основной идеей регенеративного ИИ является создание систем, которые могут работать дольше и эффективнее, а также, возможно, помогать окружающей среде, принимая более умные решения, которые приводят к уменьшению отходов.
Таким образом, генеративный ИИ и регенеративный ИИ выполняют разные роли: генеративный ИИ для творчества и оригинальности, а регенеративный ИИ для долговечности и устойчивости ИИ-систем.
Таким образом, генеративный ИИ и регенеративный ИИ выполняют разные роли: генеративный ИИ для творчества и оригинальности, а регенеративный ИИ для долговечности и устойчивости ИИ-систем.
Насколько велика роль генеративного ИИ в будущем бизнеса?
Генеративный ИИ, похоже, сыграет важную роль в будущем. С расширением диджитализации и автоматизации, он станет центральной частью различных отраслей, и многие организации уже разрабатывают правила для приемлемого использования ИИ на рабочих местах. Генеративный ИИ уже доказал свою ценность в создании контента, разработке программного обеспечения, медицине, повышении производительности, трансформации бизнеса и многом другом. По мере развития технологий, области применения генеративного ИИ будут продолжать расширяться.
При этом влияние генеративного ИИ на бизнес, людей и общество зависит от правильного управления и снижения рисков. Важно использовать ИИ этично, снижая предвзятость, повышая прозрачность и ответственность, а также обеспечивая надлежащее управление данными.
Это будет непросто. Сложно, но необходимо адаптировать законы к быстро развивающимся технологиям, и важно найти правильный баланс между автоматизацией и участием человека, чтобы демократизировать преимущества генеративного ИИ. Недавние законодательные инициативы, такие как Исполнительный указ президента Байдена об ИИ, Закон об ИИ в Европе и Закон об искусственном интеллекте в Великобритании, показывают, что правительства по всему миру понимают важность быстрого решения этих вопросов.
При этом влияние генеративного ИИ на бизнес, людей и общество зависит от правильного управления и снижения рисков. Важно использовать ИИ этично, снижая предвзятость, повышая прозрачность и ответственность, а также обеспечивая надлежащее управление данными.
Это будет непросто. Сложно, но необходимо адаптировать законы к быстро развивающимся технологиям, и важно найти правильный баланс между автоматизацией и участием человека, чтобы демократизировать преимущества генеративного ИИ. Недавние законодательные инициативы, такие как Исполнительный указ президента Байдена об ИИ, Закон об ИИ в Европе и Закон об искусственном интеллекте в Великобритании, показывают, что правительства по всему миру понимают важность быстрого решения этих вопросов.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024