Топ-10 трендов генеративного ИИ, за которыми стоит следить в 2024 году
Генеративный ИИ развивается быстро, охватывая новые области и улучшая пользовательский опыт. Он включает гиперперсонализацию в здравоохранении, мультимодальные модели для комплексных задач, открытые проекты для прозрачности и соблюдение нормативов. Практика «Принеси свой ИИ» позволяет интегрировать собственные модели для большей эффективности и адаптации.
Искусственный интеллект (ИИ), который начал развиваться в 1950-х годах благодаря таким пионерам, как Алан Тьюринг и Джон Маккарти, совершил значительный скачок с появлением Генеративных Состязательных Сетей (GAN) в 2014 году, созданных Ианом Гудфеллоу и его командой.
Этот концепт получил широкую популярность с выходом ChatGPT в 2023 году, быстро став актуальной темой. Используя большие языковые модели (LLM), обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), генеративный ИИ может анализировать и создавать тексты и изображения по запросам пользователей. Эта статья рассматривает ключевые тенденции в генеративном ИИ и их влияние на различные отрасли.
Этот концепт получил широкую популярность с выходом ChatGPT в 2023 году, быстро став актуальной темой. Используя большие языковые модели (LLM), обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), генеративный ИИ может анализировать и создавать тексты и изображения по запросам пользователей. Эта статья рассматривает ключевые тенденции в генеративном ИИ и их влияние на различные отрасли.
Краткий обзор GenAI в 2023 году
Рынок генеративного ИИ прогнозируется достичь размера 66,62 миллиарда долларов к 2024 году и расти со среднегодовым темпом 20,80% с 2024 по 2030 год, достигнув 207 миллиардов долларов к 2030 году.
В 2023 году генеративный ИИ стал важной темой. Это как иметь умных роботов-помощников. Например, ChatGPT от OpenAI может помочь с написанием текстов, поиском информации и пониманием запросов.
GPT-4 — обновленная версия ChatGPT, которая позволяет лучше писать и понимать, включая чтение изображений. Также есть DALL·E, тоже от OpenAI, который превращает слова в картинки.
От генерации текстов до создания графики, видео и даже бизнес-презентаций — так эволюционировал генеративный ИИ за последний год.
2023 год был скорее годом исследования для генеративного ИИ, когда люди проводили безвредные эксперименты, такие как суммирование рабочих документов, создание лучших запросов и внедрение модели в новые приложения, такие как Jasper, copy.ai и другие.
В 2023 году генеративный ИИ стал важной темой. Это как иметь умных роботов-помощников. Например, ChatGPT от OpenAI может помочь с написанием текстов, поиском информации и пониманием запросов.
GPT-4 — обновленная версия ChatGPT, которая позволяет лучше писать и понимать, включая чтение изображений. Также есть DALL·E, тоже от OpenAI, который превращает слова в картинки.
От генерации текстов до создания графики, видео и даже бизнес-презентаций — так эволюционировал генеративный ИИ за последний год.
2023 год был скорее годом исследования для генеративного ИИ, когда люди проводили безвредные эксперименты, такие как суммирование рабочих документов, создание лучших запросов и внедрение модели в новые приложения, такие как Jasper, copy.ai и другие.
Лучшие тренды генеративного искусственного интеллекта на 2024 год
Генеративный ИИ уже превращается из потенциальной технологии в технологию, приносящую ценность, в 2024 году. Посмотрим, как это было реализовано для крупной телекоммуникационной компании в Тихоокеанском регионе.
Мы прогнозируем, что следующие тенденции генеративного ИИ будут значительно помогать предприятиям извлекать ценность из данных.
ИИ для творчества
Инструмент ИИ Dall-e представил множество неожиданных возможностей, став первым примером ИИ, создающим произведения искусства из минимальных вводных данных. Хотя его начальная версия испытывала трудности с созданием качественного искусства, текущая версия значительно улучшилась, лучше соответствуя запросам пользователей.
Помимо визуального искусства, возможности таких инструментов ИИ распространяются на создание анимации в реальном времени, музыки и аудио для различных приложений. Эта область продолжает расширяться, позволяя музыкантам, композиторам, художникам, специалистам по звуковым эффектам и обычным пользователям полноценно использовать технологии генеративного ИИ для творческого самовыражения.
Coca-Cola недавно объединилась с Dall-E и OpenAI для запуска 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 последних тенденций в генеративном ИИ для обогащения взаимодействия с клиентами с помощью инновационного контента.
Генеративный ИИ для гиперперсонализации
Гиперперсонализация является одной из ключевых тенденций генеративного ИИ в различных отраслях. Рассмотрим пример фармацевтической и биологической науки, где гиперперсонализация играет важную роль в успешном запуске новых лекарств.
Коммерческие фармацевтические команды связываются с медицинскими специалистами на личном уровне для продвижения новых препаратов, что требует глубокого исследования области работы этих специалистов и сопоставления лекарства с их специализацией.
Генеративный ИИ может помочь фармацевтическим командам создавать гиперперсонализированный контент для медицинских специалистов, анализируя огромные объемы данных и адаптируя сообщения и материалы под индивидуальные предпочтения и потребности. Это позволяет разрабатывать более целенаправленные и эффективные стратегии коммуникации, что в конечном итоге улучшает взаимодействие и результаты в сфере здравоохранения.
Такая персонализация распространяется на различные сектора, от электронной коммерции до индустрии развлечений, где алгоритмы ИИ анализируют огромные объемы данных для предсказания и адаптации под предпочтения пользователей.
Разговорный ИИ
Разговорный ИИ значительно меняется благодаря генеративному ИИ, который стал одной из самых обсуждаемых тенденций в 2024 году.
Генеративный ИИ позволяет вести беседы, напоминающие общение с человеком. С помощью передовых технологий обработки естественного языка и машинного обучения, модели генеративного ИИ, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), могут понимать контекст, создавать 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 для научных исследований
Генеративный ИИ меняет способ суммирования научных статей, особенно в медицинской и фармацевтической областях, предлагая более эффективный подход к усвоению сложной информации.
Эта технология использует мощные языковые модели (LLM), чтобы эффективно сокращать длинные документы до кратких и понятных резюме. Это позволяет исследователям, практикам и профессионалам быстро понять ключевые выводы, методологии и последствия, не углубляясь в полный текст.
Инструменты на базе генеративного ИИ облегчают процесс обзора литературы, значительно сокращая время и усилия, затрачиваемые на извлечение важной информации. Это повышает продуктивность исследований, способствует более информированному принятию решений и ускоряет разработку новых методов лечения и лекарств, что в конечном итоге способствует развитию здравоохранения и улучшению результатов для пациентов.
Человек в цикле генеративного ИИ
Человек в цикле (Human-in-the-Loop, HITL) — интересная тенденция генеративного ИИ в 2024 году, подчеркивающая гармоничное взаимодействие между развитием ИИ и человеческим контролем. По мере усложнения систем генеративного ИИ, интеграция человеческой обратной связи в процесс обучения ИИ помогает этим моделям соответствовать этическим стандартам, учитывать культурные особенности и быть применимыми в реальной жизни.
Этот подход улучшает точность и надежность результатов, создаваемых ИИ, и создает совместную среду, где человеческий опыт направляет развитие ИИ.
Используя HITL, организации могут использовать творческий потенциал и эффективность генеративного ИИ, сохраняя контроль над результатами и обеспечивая их соответствие разнообразным требованиям.
В одной из наших статей было показано, что большие языковые модели (LLM) склонны к "галлюцинациям" и могут генерировать вымышленные результаты, если человек в цикле не решает возникающие сложности.
Мультимодальный генеративный ИИ
Генеративный ИИ быстро расширяет свои возможности, выходя за пределы работы в одной области и осваивая мультимодальные модели, которые могут обрабатывать и интерпретировать различные типы данных.
Хотя модели преобразования текста в изображение и речи в текст, такие как CLIP и Wave2Vec, заложили основу, последние достижения направлены на создание более универсальных моделей. Эти модели могут легко переключаться между задачами, такими как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение, а также включать обработку видео, как это делает Google с Lumiere.
Новая волна ИИ, включая модели от OpenAI, такие как GPT-4V, и открытые варианты, такие как LLaVa, создаёт более интуитивные и гибкие приложения, позволяя пользователям взаимодействовать с ИИ более сложными способами, например, получая визуальные подсказки вместе с устными инструкциями.
Кроме того, эти мультимодальные модели могут лучше понимать и генерировать более точные результаты, обрабатывая широкий спектр данных, что значительно повышает их полезность в различных областях.
Открытые проекты в генеративном ИИ
Генеративный ИИ предлагает множество возможностей, от создания сложного искусства и музыки до разработки лекарств и имитации человеческой речи. Он вызывает как восторг, так и критику.
Открытые проекты играют ключевую роль в развитии генеративного ИИ, так как они позволяют более широкому кругу людей участвовать в разработке, способствуют инновациям и помогают выявлять и устранять предвзятости в процессе создания технологий.
Этот коллективный подход способствует более открытому и инклюзивному процессу инноваций, стимулирует обмен знаниями и ресурсами, а также ускоряет выявление и исправление ошибок и предвзятостей.
Кроме того, открытые инициативы в генеративном ИИ важны для обеспечения прозрачности, формирования доверия и учета этических аспектов в разработке ИИ.
Таким образом, открытые проекты являются не просто трендом, а основополагающим элементом для устойчивого роста и этического развития технологий генеративного ИИ. Примеры открытых проектов в этой области включают TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers, GPT-Neo, GPT-J, Stable Diffusion и другие.
Соблюдение строгих нормативных требований в генеративном ИИ
Соблюдение нормативных требований становится важной тенденцией в генеративном ИИ. Развитие мультимодального ИИ и его доступность вызывают беспокойство по поводу конфиденциальности и предвзятостей.
Неясность в регулировании может затруднить внедрение технологий ИИ, так как компании могут опасаться инвестировать, если существующие законы могут стать устаревшими или незаконными в будущем. Предложенный в ЕС Закон о Искусственном Интеллекте направлен на регулирование ИИ и повышение прозрачности, особенно для высокорисковых систем. В США, где сосредоточено много инноваций в области ИИ, усилия по регулированию все еще находятся в стадии разработки, несмотря на попытки установить стандарты для использования ИИ в правительстве и обещания разработчиков соблюдать этические практики.
Принеси свой ИИ
"Принеси свой ИИ" (BYOAI) — это практика, при которой люди или организации интегрируют свои собственные или предпочитаемые модели искусственного интеллекта в уже существующие платформы, системы или услуги. Такой подход позволяет лучше адаптировать ИИ под конкретные нужды или цели и повышает эффективность работы. Хотя в реальной жизни пока немного примеров BYOAI, в здравоохранении, например, уже внедряют алгоритмы ИИ, которые они разработали или адаптировали для анализа данных о пациентах, прогнозирования заболеваний или создания индивидуальных планов лечения.
Банки, такие как JPMorgan Chase, инвестировали в разработку собственных ИИ-систем, таких как Index GPT, чтобы улучшить управление рисками и обслуживание клиентов. Это пример подхода, при котором организации внедряют свои собственные модели ИИ, даже если это не всегда явно называется "Принеси свой ИИ".
Приложения и услуги с поддержкой ИИ
В 2024 году приложения и услуги с поддержкой ИИ становятся одной из главных тенденций, показывая, как технологии могут улучшить человеческие возможности в различных областях.
Этот тренд заключается в интеграции сложных алгоритмов ИИ в программное обеспечение и платформы, что делает пользовательский опыт более персонализированным и умным.
От инструментов для создания контента, которые подстраиваются под индивидуальные стили письма, до умных медицинских приложений, которые предлагают персонализированные рекомендации по лечению, решения с поддержкой ИИ меняют представление об эффективности и персонализации.
Мы прогнозируем, что следующие тенденции генеративного ИИ будут значительно помогать предприятиям извлекать ценность из данных.
ИИ для творчества
Инструмент ИИ Dall-e представил множество неожиданных возможностей, став первым примером ИИ, создающим произведения искусства из минимальных вводных данных. Хотя его начальная версия испытывала трудности с созданием качественного искусства, текущая версия значительно улучшилась, лучше соответствуя запросам пользователей.
Помимо визуального искусства, возможности таких инструментов ИИ распространяются на создание анимации в реальном времени, музыки и аудио для различных приложений. Эта область продолжает расширяться, позволяя музыкантам, композиторам, художникам, специалистам по звуковым эффектам и обычным пользователям полноценно использовать технологии генеративного ИИ для творческого самовыражения.
Coca-Cola недавно объединилась с Dall-E и OpenAI для запуска 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 последних тенденций в генеративном ИИ для обогащения взаимодействия с клиентами с помощью инновационного контента.
Генеративный ИИ для гиперперсонализации
Гиперперсонализация является одной из ключевых тенденций генеративного ИИ в различных отраслях. Рассмотрим пример фармацевтической и биологической науки, где гиперперсонализация играет важную роль в успешном запуске новых лекарств.
Коммерческие фармацевтические команды связываются с медицинскими специалистами на личном уровне для продвижения новых препаратов, что требует глубокого исследования области работы этих специалистов и сопоставления лекарства с их специализацией.
Генеративный ИИ может помочь фармацевтическим командам создавать гиперперсонализированный контент для медицинских специалистов, анализируя огромные объемы данных и адаптируя сообщения и материалы под индивидуальные предпочтения и потребности. Это позволяет разрабатывать более целенаправленные и эффективные стратегии коммуникации, что в конечном итоге улучшает взаимодействие и результаты в сфере здравоохранения.
Такая персонализация распространяется на различные сектора, от электронной коммерции до индустрии развлечений, где алгоритмы ИИ анализируют огромные объемы данных для предсказания и адаптации под предпочтения пользователей.
Разговорный ИИ
Разговорный ИИ значительно меняется благодаря генеративному ИИ, который стал одной из самых обсуждаемых тенденций в 2024 году.
Генеративный ИИ позволяет вести беседы, напоминающие общение с человеком. С помощью передовых технологий обработки естественного языка и машинного обучения, модели генеративного ИИ, такие как GPT (Generative Pre-trained Transformer), могут понимать контекст, создавать 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 для научных исследований
Генеративный ИИ меняет способ суммирования научных статей, особенно в медицинской и фармацевтической областях, предлагая более эффективный подход к усвоению сложной информации.
Эта технология использует мощные языковые модели (LLM), чтобы эффективно сокращать длинные документы до кратких и понятных резюме. Это позволяет исследователям, практикам и профессионалам быстро понять ключевые выводы, методологии и последствия, не углубляясь в полный текст.
Инструменты на базе генеративного ИИ облегчают процесс обзора литературы, значительно сокращая время и усилия, затрачиваемые на извлечение важной информации. Это повышает продуктивность исследований, способствует более информированному принятию решений и ускоряет разработку новых методов лечения и лекарств, что в конечном итоге способствует развитию здравоохранения и улучшению результатов для пациентов.
Человек в цикле генеративного ИИ
Человек в цикле (Human-in-the-Loop, HITL) — интересная тенденция генеративного ИИ в 2024 году, подчеркивающая гармоничное взаимодействие между развитием ИИ и человеческим контролем. По мере усложнения систем генеративного ИИ, интеграция человеческой обратной связи в процесс обучения ИИ помогает этим моделям соответствовать этическим стандартам, учитывать культурные особенности и быть применимыми в реальной жизни.
Этот подход улучшает точность и надежность результатов, создаваемых ИИ, и создает совместную среду, где человеческий опыт направляет развитие ИИ.
Используя HITL, организации могут использовать творческий потенциал и эффективность генеративного ИИ, сохраняя контроль над результатами и обеспечивая их соответствие разнообразным требованиям.
В одной из наших статей было показано, что большие языковые модели (LLM) склонны к "галлюцинациям" и могут генерировать вымышленные результаты, если человек в цикле не решает возникающие сложности.
Мультимодальный генеративный ИИ
Генеративный ИИ быстро расширяет свои возможности, выходя за пределы работы в одной области и осваивая мультимодальные модели, которые могут обрабатывать и интерпретировать различные типы данных.
Хотя модели преобразования текста в изображение и речи в текст, такие как CLIP и Wave2Vec, заложили основу, последние достижения направлены на создание более универсальных моделей. Эти модели могут легко переключаться между задачами, такими как обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение, а также включать обработку видео, как это делает Google с Lumiere.
Новая волна ИИ, включая модели от OpenAI, такие как GPT-4V, и открытые варианты, такие как LLaVa, создаёт более интуитивные и гибкие приложения, позволяя пользователям взаимодействовать с ИИ более сложными способами, например, получая визуальные подсказки вместе с устными инструкциями.
Кроме того, эти мультимодальные модели могут лучше понимать и генерировать более точные результаты, обрабатывая широкий спектр данных, что значительно повышает их полезность в различных областях.
Открытые проекты в генеративном ИИ
Генеративный ИИ предлагает множество возможностей, от создания сложного искусства и музыки до разработки лекарств и имитации человеческой речи. Он вызывает как восторг, так и критику.
Открытые проекты играют ключевую роль в развитии генеративного ИИ, так как они позволяют более широкому кругу людей участвовать в разработке, способствуют инновациям и помогают выявлять и устранять предвзятости в процессе создания технологий.
Этот коллективный подход способствует более открытому и инклюзивному процессу инноваций, стимулирует обмен знаниями и ресурсами, а также ускоряет выявление и исправление ошибок и предвзятостей.
Кроме того, открытые инициативы в генеративном ИИ важны для обеспечения прозрачности, формирования доверия и учета этических аспектов в разработке ИИ.
Таким образом, открытые проекты являются не просто трендом, а основополагающим элементом для устойчивого роста и этического развития технологий генеративного ИИ. Примеры открытых проектов в этой области включают TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers, GPT-Neo, GPT-J, Stable Diffusion и другие.
Соблюдение строгих нормативных требований в генеративном ИИ
Соблюдение нормативных требований становится важной тенденцией в генеративном ИИ. Развитие мультимодального ИИ и его доступность вызывают беспокойство по поводу конфиденциальности и предвзятостей.
Неясность в регулировании может затруднить внедрение технологий ИИ, так как компании могут опасаться инвестировать, если существующие законы могут стать устаревшими или незаконными в будущем. Предложенный в ЕС Закон о Искусственном Интеллекте направлен на регулирование ИИ и повышение прозрачности, особенно для высокорисковых систем. В США, где сосредоточено много инноваций в области ИИ, усилия по регулированию все еще находятся в стадии разработки, несмотря на попытки установить стандарты для использования ИИ в правительстве и обещания разработчиков соблюдать этические практики.
Принеси свой ИИ
"Принеси свой ИИ" (BYOAI) — это практика, при которой люди или организации интегрируют свои собственные или предпочитаемые модели искусственного интеллекта в уже существующие платформы, системы или услуги. Такой подход позволяет лучше адаптировать ИИ под конкретные нужды или цели и повышает эффективность работы. Хотя в реальной жизни пока немного примеров BYOAI, в здравоохранении, например, уже внедряют алгоритмы ИИ, которые они разработали или адаптировали для анализа данных о пациентах, прогнозирования заболеваний или создания индивидуальных планов лечения.
Банки, такие как JPMorgan Chase, инвестировали в разработку собственных ИИ-систем, таких как Index GPT, чтобы улучшить управление рисками и обслуживание клиентов. Это пример подхода, при котором организации внедряют свои собственные модели ИИ, даже если это не всегда явно называется "Принеси свой ИИ".
Приложения и услуги с поддержкой ИИ
В 2024 году приложения и услуги с поддержкой ИИ становятся одной из главных тенденций, показывая, как технологии могут улучшить человеческие возможности в различных областях.
Этот тренд заключается в интеграции сложных алгоритмов ИИ в программное обеспечение и платформы, что делает пользовательский опыт более персонализированным и умным.
От инструментов для создания контента, которые подстраиваются под индивидуальные стили письма, до умных медицинских приложений, которые предлагают персонализированные рекомендации по лечению, решения с поддержкой ИИ меняют представление об 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