Топ-10 трендов генеративного ИИ в 2024 году
Генеративный ИИ (GenAI) быстро развивается, улучшая основные сферы: гиперперсонализация в маркетинге и медицине, разговорные ИИ-системы, мультимодальные модели, соблюдение регуляторных норм и приложения с поддержкой ИИ. Концепции Human-in-the-Loop и Bring Your Own AI способствуют адаптации и расширению возможностей технологий ИИ.
Искусственный интеллект берет начало в 1950-х годах благодаря таким ученым, как Алан Тьюринг и Джон Маккарти. В 2014 году технология сильно продвинулась благодаря созданию генеративных соревновательных сетей (GANs) Ианом Гудфеллоу и его командой. В 2023 году особенно популярным стал ChatGPT, который быстро привлек внимание. Основанный на больших языковых моделях, обработке естественного языка и машинном обучении, ChatGPT может анализировать и создавать тексты и изображения по запросу пользователя. В статье рассматриваются основные тенденции генеративного ИИ и их влияние на различные отрасли.
Краткий обзор GenAI в 2023 году
Рынок генеративного ИИ, по прогнозам, достигнет размера в 66,62 миллиарда долларов к 2024 году и будет расти на 20,80% в год с 2024 по 2030 годы, достигнув 207 миллиардов долларов к 2030 году.
В 2023 году генеративный ИИ стал очень актуальной темой. Его можно сравнить с умными помощниками-роботами. Например, ChatGPT от OpenAI помогает писать, находить информацию и понимать запросы пользователей. GPT-4, обновленная версия ChatGPT, позволяет писать лучше и даже понимать изображения. Также есть DALL·E от OpenAI, который превращает слова в картинки.
За последний год генеративный ИИ научился создавать текстовое содержимое, графику, видео и даже деловые презентации. 2023 год был скорее периодом экспериментов с генеративным ИИ, когда люди пробовали создавать краткие обзоры рабочих документов, улучшать запросы и внедрять модели в новые приложения, такие как Jasper и copy.ai.
В 2023 году генеративный ИИ стал очень актуальной темой. Его можно сравнить с умными помощниками-роботами. Например, ChatGPT от OpenAI помогает писать, находить информацию и понимать запросы пользователей. GPT-4, обновленная версия ChatGPT, позволяет писать лучше и даже понимать изображения. Также есть DALL·E от OpenAI, который превращает слова в картинки.
За последний год генеративный ИИ научился создавать текстовое содержимое, графику, видео и даже деловые презентации. 2023 год был скорее периодом экспериментов с генеративным ИИ, когда люди пробовали создавать краткие обзоры рабочих документов, улучшать запросы и внедрять модели в новые приложения, такие как Jasper и copy.ai.
Лучшие тренды генеративного ИИ на 2024 год
Генеративный ИИ уже перестает быть потенциальной технологией и становится полезным инструментом в 2024 году. Давайте посмотрим, как это было сделано для крупной телекоммуникационной компании в Тихоокеанском регионе.
Эта телекоммуникационная компания назначила главного специалиста по данным и ИИ, чтобы использовать технологии для улучшения бизнеса. Вместе с компанией он разработал стратегический план, где главным направлением выбрали обслуживание на дому. Их целью было создать инструмент на базе генеративного ИИ, чтобы помочь диспетчерам и операторам лучше прогнозировать потребности в услугах. Для разработки этого инструмента собрали команды из разных областей, и была организована академия для обучения сотрудников навыкам работы с данными и ИИ. Специалист выбрал большую языковую модель и облачного провайдера для поддержки этих инициатив, а также внедрил надежную структуру данных для их стабильного использования. Это привело к улучшению бизнес-результатов.
Также мы прогнозируем, что следующие тенденции в генеративном ИИ значительно помогут предприятиям извлекать полезную информацию из данных.
ИИ для творчества
Инструмент ИИ DALL·E представил множество неожиданных возможностей, став первым ИИ, создающим произведения искусства из минимальных данных. Хотя его начальная версия испытывала трудности с созданием качественных изображений, текущая версия значительно улучшилась и более точно соответствует запросам пользователей.
Помимо визуального искусства, такие инструменты ИИ могут создавать анимации в реальном времени, музыку и аудио для самых разных приложений. Эта область продолжает развиваться, давая музыкантам, авторам песен, художникам, специалистам по звуковым эффектам и обычным пользователям возможность использовать генеративные технологии для творческого самовыражения.
Coca-Cola недавно объединилась с DALL·E и OpenAI для создания платформы "Create Real Magic", чтобы улучшить свои маркетинговые усилия с помощью передовых технологий ИИ. Это сотрудничество является интересным примером креативных рекламных стратегий, направленных на привлечение внимания потребителей и использование новейших трендов в генеративном ИИ для создания инновационного контента.
GenAI для гиперперсонализации
Гиперперсонализация — один из ключевых трендов генеративного ИИ в различных отраслях. Рассмотрим пример фармацевтической и биотехнологической отраслей, где гиперперсонализация играет важную роль в успешных кампаниях по запуску новых медикаментов.
Коммерческие фармацевтические команды взаимодействуют с медицинскими специалистами на личном уровне для продвижения новых лекарств, что требует обширных исследований в области их специализации и согласования лекарств с их профессиональными интересами. Генеративный ИИ может помочь фармацевтическим командам создавать гиперперсонализированный контент для медицинских работников, анализируя огромные объемы данных и адаптируя сообщения и материалы под индивидуальные предпочтения и нужды. Это позволяет более целенаправленно и эффективно коммуницировать, что в конечном итоге улучшает вовлеченность и результаты в здравоохранении.
Такая персонализация распространяется и на другие отрасли, от электронной коммерции до развлечений, где алгоритмы ИИ анализируют большие объемы данных для предсказания и адаптации к предпочтениям пользователей.
Разговорный ИИ
Разговорный ИИ существенно меняется благодаря генеративному ИИ, который стал одной из самых обсуждаемых тем в 2024 году.
Генеративный ИИ позволяет создавать разговоры, напоминающие общение с человеком. Используя передовые технологии обработки естественного языка и машинного обучения, такие модели, как GPT (Generative Pre-trained Transformer), могут понимать контекст, генерировать связные и релевантные ответы, а также персонализировать беседы на основе истории и предпочтений пользователя.
Генеративный ИИ делает Разговорный ИИ более интуитивным, динамичным и способным без проблем справляться со сложными взаимодействиями.
Генеративный ИИ в научных исследованиях
Генеративный ИИ меняет способ суммирования научных статей, особенно в медицине и фармацевтике, предлагая более эффективный подход к обработке сложной информации.
Эта технология использует мощь больших языковых моделей (LLMs) для эффективного сокращения длинных документов до кратких и понятных резюме. Это позволяет исследователям, практикам и профессионалам быстро понять ключевые выводы, методологии и последствия, не читая полный текст.
Инструменты генеративного ИИ для суммирования упрощают процесс обзора литературы, значительно сокращая время и усилия, необходимые для извлечения важной информации. Это повышает продуктивность исследований, способствует более обоснованному принятию решений и ускоряет разработку новых методов лечения и медикаментов, что в конечном итоге способствует продвижению здравоохранения и улучшению результатов для пациентов.
Человек в цикле генеративного ИИ
Концепция "Человек в цикле" (Human-in-the-Loop, HITL) является интересным трендом в генеративном ИИ в 2024 году, подчеркивающим гармоничное взаимодействие между достижениями ИИ и человеческим надзором. По мере того, как системы генеративного ИИ становятся всё более сложными, включение обратной связи от человека в процесс обучения ИИ гарантирует, что эти модели остаются в соответствии с этическими стандартами, культурными особенностями и практическим применением в реальном мире.
Этот подход повышает точность и надежность результатов, генерируемых ИИ, и создает среду, в которой человеческий опыт направляет развитие ИИ. Используя HITL, организации могут использовать креативность и эффективность генеративного ИИ, оставаясь при этом в контроле над выходной информацией, гарантируя соответствие разнообразным потребностям приложений.
В одном из наших исследований мы выявили, что большие языковые модели (LLMs) склонны к "галлюцинациям" и могут создавать вымышленные результаты, если человек в цикле не принимает участие в адресации сложных задач. Мы упростили классификацию обратной связи от клиентов, точно определяя ключевые взаимодействия. Наш продвинутый мультиклассовый классификатор на основе глубокого обучения, с участием человека в цикле, эффективно классифицирует комментарии по соответствующим темам. Благодаря непрерывному обучению, точность улучшается с течением времени. Наша активная система обучения, использующая BERT, сократила затраты на ручную классификацию на 90%, достигнув более 90% точности в категоризации тем.
Мультимодальный генеративный ИИ
Амбиции генеративного ИИ быстро расширяются, выходя за рамки однодоменных задач и охватывая мультимодальные модели, которые могут обрабатывать и интерпретировать различные типы данных.
Модели, такие как CLIP (перевод текста в изображение) и Wave2Vec (речь в текст), заложили основу для этих разработок. Последние достижения направлены на создание более универсальных моделей, способных без проблем переходить между такими задачами, как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение, а также включать возможности обработки видео, как это реализовано в проекте Lumiere от Google.
Эта новая волна ИИ, включающая как проприетарные модели, такие как GPT-4V от OpenAI, так и открытые решения, такие как LLaVa, призвана создавать более интуитивные и гибкие приложения. Это позволит пользователям взаимодействовать с ИИ более сложными способами, например, получать визуальные подсказки при использовании голосовых команд.
Более того, мультимодальные модели могут улучшить свое понимание и создавать более точные результаты благодаря обработке более широкого спектра входных данных. Это значительно повышает полезность ИИ в различных областях.
Волна открытых источников в генеративном ИИ
Генеративный ИИ (GenAI) открывает широкий спектр возможностей, охватывающий создание сложного искусства, сочинение музыки, разработку лекарств и подражание человеческой речи. Этот ИИ стал объектом как большого энтузиазма, так и критического анализа.
Проекты с открытым исходным кодом играют ключевую роль в развитии генеративного ИИ, так как они демократизируют доступ, привлекают вклады от людей с разным опытом, стимулируют инновации и помогают выявлять и устранять предвзятости в процессе разработки. Такой коллективный подход способствует созданию более инклюзивной среды для инноваций, поощряет обмен знаниями и ресурсами, а также ускоряет выявление и исправление ошибок и предвзятостей.
Кроме того, инициатива открытого исходного кода в сфере генеративного ИИ важна для обеспечения прозрачности, укрепления доверия и соблюдения этических соображений при разработке ИИ. Таким образом, открытый исходный код - это не просто тренд, а основополагающий элемент устойчивого роста и этического продвижения технологий генеративного ИИ. примерами генеративного ИИ с открытым исходным кодом являются TensorFlow и TensorFlow Models, PyTorch и Transformers от Hugging Face, GPT-Neo и GPT-J, а также Stable Diffusion.
Gen AI придерживается строгих правил регулирования
Соблюдение регуляторных норм — это важный тренд в генеративном ИИ, которому стоит уделить внимание. Развитие мультимодального ИИ и его доступность вызывают опасения по поводу конфиденциальности и предвзятости.
Неопределенность в области регулирования может затормозить внедрение технологий ИИ, так как бизнесы могут опасаться инвестировать, учитывая возможность того, что будущие законы сделают текущие инвестиции устаревшими или незаконными. Закон об искусственном интеллекте, предложенный ЕС, нацелен на регулирование ИИ и повышение прозрачности, особенно для систем высокого риска. В то время как в США, основном центре инноваций в области ИИ, регуляторные усилия все еще находятся в стадии формирования, несмотря на попытки установить стандарты для использования ИИ в правительстве и обязательства разработчиков соблюдать этические нормы.
Генеративный ИИ, широко используемый в фармацевтической промышленности, улучшает процессы соблюдения регуляторных норм, создавая материалы для запуска лекарств, продвижения и взаимодействия с медицинскими специалистами (HCPs), готовые к соблюдению требований. Он поддерживает регуляторную деятельность, автоматизируя создание документов в соответствии со строгими отраслевыми стандартами, что облегчает быструю и корректную подготовку к выходу на рынок и последующее соблюдение норм. Это значительно повышает эффективность и минимизирует вероятность нарушений регуляторных требований.
Bring your own AI
Концепция "Принеси свой ИИ" (Bring Your Own AI, BYOAI) относится к практике интеграции пользователями или организациями собственных или предпочтительных моделей искусственного интеллекта в существующие платформы, системы или сервисы. Этот подход позволяет лучше настраивать ИИ под конкретные потребности и цели, повышая эффективность и соответствие требованиям.
Реальных примеров внедрения BYOAI немного, но в здравоохранении уже применяется разработка или адаптация ИИ-алгоритмов для анализа данных пациентов, прогнозирования исходов заболеваний и настройки планов лечения.
Банки, такие как JPMorgan Chase, вкладывают средства в разработку собственных ИИ-систем, таких как Index GPT, для улучшения управления рисками и обслуживания клиентов, что также отражает подход BYOAI, даже если он официально так не называется.
Приложения и сервисы с поддержкой ИИ
В 2024 году приложения и сервисы с поддержкой ИИ находятся на передовой линий трендов генеративного ИИ, знаменуя значительный сдвиг в том, как технологии улучшают человеческие возможности в различных областях.
Этот тренд включает интеграцию сложных алгоритмов ИИ в различные программы и платформы, обогащая пользовательский опыт персонализированными интеллектуальными функциями.
От инструментов для создания динамического контента, которые адаптируются к индивидуальному стилю письма, до умных медицинских приложений, предлагающих персонализированные рекомендации по лечению — решения с поддержкой ИИ пересматривают понятие эффективности и персонализации.
Эта телекоммуникационная компания назначила главного специалиста по данным и ИИ, чтобы использовать технологии для улучшения бизнеса. Вместе с компанией он разработал стратегический план, где главным направлением выбрали обслуживание на дому. Их целью было создать инструмент на базе генеративного ИИ, чтобы помочь диспетчерам и операторам лучше прогнозировать потребности в услугах. Для разработки этого инструмента собрали команды из разных областей, и была организована академия для обучения сотрудников навыкам работы с данными и ИИ. Специалист выбрал большую языковую модель и облачного провайдера для поддержки этих инициатив, а также внедрил надежную структуру данных для их стабильного использования. Это привело к улучшению бизнес-результатов.
Также мы прогнозируем, что следующие тенденции в генеративном ИИ значительно помогут предприятиям извлекать полезную информацию из данных.
ИИ для творчества
Инструмент ИИ DALL·E представил множество неожиданных возможностей, став первым ИИ, создающим произведения искусства из минимальных данных. Хотя его начальная версия испытывала трудности с созданием качественных изображений, текущая версия значительно улучшилась и более точно соответствует запросам пользователей.
Помимо визуального искусства, такие инструменты ИИ могут создавать анимации в реальном времени, музыку и аудио для самых разных приложений. Эта область продолжает развиваться, давая музыкантам, авторам песен, художникам, специалистам по звуковым эффектам и обычным пользователям возможность использовать генеративные технологии для творческого самовыражения.
Coca-Cola недавно объединилась с DALL·E и OpenAI для создания платформы "Create Real Magic", чтобы улучшить свои маркетинговые усилия с помощью передовых технологий ИИ. Это сотрудничество является интересным примером креативных рекламных стратегий, направленных на привлечение внимания потребителей и использование новейших трендов в генеративном ИИ для создания инновационного контента.
GenAI для гиперперсонализации
Гиперперсонализация — один из ключевых трендов генеративного ИИ в различных отраслях. Рассмотрим пример фармацевтической и биотехнологической отраслей, где гиперперсонализация играет важную роль в успешных кампаниях по запуску новых медикаментов.
Коммерческие фармацевтические команды взаимодействуют с медицинскими специалистами на личном уровне для продвижения новых лекарств, что требует обширных исследований в области их специализации и согласования лекарств с их профессиональными интересами. Генеративный ИИ может помочь фармацевтическим командам создавать гиперперсонализированный контент для медицинских работников, анализируя огромные объемы данных и адаптируя сообщения и материалы под индивидуальные предпочтения и нужды. Это позволяет более целенаправленно и эффективно коммуницировать, что в конечном итоге улучшает вовлеченность и результаты в здравоохранении.
Такая персонализация распространяется и на другие отрасли, от электронной коммерции до развлечений, где алгоритмы ИИ анализируют большие объемы данных для предсказания и адаптации к предпочтениям пользователей.
Разговорный ИИ
Разговорный ИИ существенно меняется благодаря генеративному ИИ, который стал одной из самых обсуждаемых тем в 2024 году.
Генеративный ИИ позволяет создавать разговоры, напоминающие общение с человеком. Используя передовые технологии обработки естественного языка и машинного обучения, такие модели, как GPT (Generative Pre-trained Transformer), могут понимать контекст, генерировать связные и релевантные ответы, а также персонализировать беседы на основе истории и предпочтений пользователя.
Генеративный ИИ делает Разговорный ИИ более интуитивным, динамичным и способным без проблем справляться со сложными взаимодействиями.
Генеративный ИИ в научных исследованиях
Генеративный ИИ меняет способ суммирования научных статей, особенно в медицине и фармацевтике, предлагая более эффективный подход к обработке сложной информации.
Эта технология использует мощь больших языковых моделей (LLMs) для эффективного сокращения длинных документов до кратких и понятных резюме. Это позволяет исследователям, практикам и профессионалам быстро понять ключевые выводы, методологии и последствия, не читая полный текст.
Инструменты генеративного ИИ для суммирования упрощают процесс обзора литературы, значительно сокращая время и усилия, необходимые для извлечения важной информации. Это повышает продуктивность исследований, способствует более обоснованному принятию решений и ускоряет разработку новых методов лечения и медикаментов, что в конечном итоге способствует продвижению здравоохранения и улучшению результатов для пациентов.
Человек в цикле генеративного ИИ
Концепция "Человек в цикле" (Human-in-the-Loop, HITL) является интересным трендом в генеративном ИИ в 2024 году, подчеркивающим гармоничное взаимодействие между достижениями ИИ и человеческим надзором. По мере того, как системы генеративного ИИ становятся всё более сложными, включение обратной связи от человека в процесс обучения ИИ гарантирует, что эти модели остаются в соответствии с этическими стандартами, культурными особенностями и практическим применением в реальном мире.
Этот подход повышает точность и надежность результатов, генерируемых ИИ, и создает среду, в которой человеческий опыт направляет развитие ИИ. Используя HITL, организации могут использовать креативность и эффективность генеративного ИИ, оставаясь при этом в контроле над выходной информацией, гарантируя соответствие разнообразным потребностям приложений.
В одном из наших исследований мы выявили, что большие языковые модели (LLMs) склонны к "галлюцинациям" и могут создавать вымышленные результаты, если человек в цикле не принимает участие в адресации сложных задач. Мы упростили классификацию обратной связи от клиентов, точно определяя ключевые взаимодействия. Наш продвинутый мультиклассовый классификатор на основе глубокого обучения, с участием человека в цикле, эффективно классифицирует комментарии по соответствующим темам. Благодаря непрерывному обучению, точность улучшается с течением времени. Наша активная система обучения, использующая BERT, сократила затраты на ручную классификацию на 90%, достигнув более 90% точности в категоризации тем.
Мультимодальный генеративный ИИ
Амбиции генеративного ИИ быстро расширяются, выходя за рамки однодоменных задач и охватывая мультимодальные модели, которые могут обрабатывать и интерпретировать различные типы данных.
Модели, такие как CLIP (перевод текста в изображение) и Wave2Vec (речь в текст), заложили основу для этих разработок. Последние достижения направлены на создание более универсальных моделей, способных без проблем переходить между такими задачами, как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение, а также включать возможности обработки видео, как это реализовано в проекте Lumiere от Google.
Эта новая волна ИИ, включающая как проприетарные модели, такие как GPT-4V от OpenAI, так и открытые решения, такие как LLaVa, призвана создавать более интуитивные и гибкие приложения. Это позволит пользователям взаимодействовать с ИИ более сложными способами, например, получать визуальные подсказки при использовании голосовых команд.
Более того, мультимодальные модели могут улучшить свое понимание и создавать более точные результаты благодаря обработке более широкого спектра входных данных. Это значительно повышает полезность ИИ в различных областях.
Волна открытых источников в генеративном ИИ
Генеративный ИИ (GenAI) открывает широкий спектр возможностей, охватывающий создание сложного искусства, сочинение музыки, разработку лекарств и подражание человеческой речи. Этот ИИ стал объектом как большого энтузиазма, так и критического анализа.
Проекты с открытым исходным кодом играют ключевую роль в развитии генеративного ИИ, так как они демократизируют доступ, привлекают вклады от людей с разным опытом, стимулируют инновации и помогают выявлять и устранять предвзятости в процессе разработки. Такой коллективный подход способствует созданию более инклюзивной среды для инноваций, поощряет обмен знаниями и ресурсами, а также ускоряет выявление и исправление ошибок и предвзятостей.
Кроме того, инициатива открытого исходного кода в сфере генеративного ИИ важна для обеспечения прозрачности, укрепления доверия и соблюдения этических соображений при разработке ИИ. Таким образом, открытый исходный код - это не просто тренд, а основополагающий элемент устойчивого роста и этического продвижения технологий генеративного ИИ. примерами генеративного ИИ с открытым исходным кодом являются TensorFlow и TensorFlow Models, PyTorch и Transformers от Hugging Face, GPT-Neo и GPT-J, а также Stable Diffusion.
Gen AI придерживается строгих правил регулирования
Соблюдение регуляторных норм — это важный тренд в генеративном ИИ, которому стоит уделить внимание. Развитие мультимодального ИИ и его доступность вызывают опасения по поводу конфиденциальности и предвзятости.
Неопределенность в области регулирования может затормозить внедрение технологий ИИ, так как бизнесы могут опасаться инвестировать, учитывая возможность того, что будущие законы сделают текущие инвестиции устаревшими или незаконными. Закон об искусственном интеллекте, предложенный ЕС, нацелен на регулирование ИИ и повышение прозрачности, особенно для систем высокого риска. В то время как в США, основном центре инноваций в области ИИ, регуляторные усилия все еще находятся в стадии формирования, несмотря на попытки установить стандарты для использования ИИ в правительстве и обязательства разработчиков соблюдать этические нормы.
Генеративный ИИ, широко используемый в фармацевтической промышленности, улучшает процессы соблюдения регуляторных норм, создавая материалы для запуска лекарств, продвижения и взаимодействия с медицинскими специалистами (HCPs), готовые к соблюдению требований. Он поддерживает регуляторную деятельность, автоматизируя создание документов в соответствии со строгими отраслевыми стандартами, что облегчает быструю и корректную подготовку к выходу на рынок и последующее соблюдение норм. Это значительно повышает эффективность и минимизирует вероятность нарушений регуляторных требований.
Bring your own AI
Концепция "Принеси свой ИИ" (Bring Your Own AI, BYOAI) относится к практике интеграции пользователями или организациями собственных или предпочтительных моделей искусственного интеллекта в существующие платформы, системы или сервисы. Этот подход позволяет лучше настраивать ИИ под конкретные потребности и цели, повышая эффективность и соответствие требованиям.
Реальных примеров внедрения BYOAI немного, но в здравоохранении уже применяется разработка или адаптация ИИ-алгоритмов для анализа данных пациентов, прогнозирования исходов заболеваний и настройки планов лечения.
Банки, такие как JPMorgan Chase, вкладывают средства в разработку собственных ИИ-систем, таких как Index GPT, для улучшения управления рисками и обслуживания клиентов, что также отражает подход BYOAI, даже если он официально так не называется.
Приложения и сервисы с поддержкой ИИ
В 2024 году приложения и сервисы с поддержкой ИИ находятся на передовой линий трендов генеративного ИИ, знаменуя значительный сдвиг в том, как технологии улучшают человеческие возможности в различных областях.
Этот тренд включает интеграцию сложных алгоритмов ИИ в различные программы и платформы, обогащая пользовательский опыт персонализированными интеллектуальными функциями.
От инструментов для создания динамического контента, которые адаптируются к индивидуальному стилю письма, до умных медицинских приложений, предлагающих персонализированные рекомендации по лечению — решения с поддержкой ИИ пересматривают понятие эффективности и персонализации.
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