Генеративный ИИ: все, что вам нужно знать о технологии, лежащей в основе чат-ботов, таких как ChatGPT

Осознаете вы это или нет, искусственный интеллект повсюду. Он стоит за чат-ботами, с которыми вы общаетесь в Интернете, плейлистами, которые вы транслируете, и персонализированной рекламой, которая появляется при прокрутке страниц. Теперь он становится более публичной персоной. Подумайте о мета-ИИ, который теперь встроен в такие приложения, как Facebook, Messenger и WhatsApp; Или Gemini от Google, который работает в фоновом режиме на всех платформах компании; Или Apple Intelligence, который сейчас внедряется на iPhone.

Искусственный интеллект имеет долгую историю, которая берет свое начало с конференции в Дартмуте в 1956 году, где впервые обсуждался ИИ как нечто. Среди важных вех на этом пути — ELIZA, по сути, первый чат-бот, разработанный в 1964 году ученым-компьютерщиком из Массачусетского технологического института Джозефом Вайценбаумом, и — перемотаем на 40 лет вперед — дебют функции автозаполнения Google в 2004 году.

Затем наступил 2022 год, и ChatGPT добился значительного успеха . С тех пор разработка генеративного ИИ и запуск новых продуктов стремительно ускорились, включая Google Bard (теперь Gemini), Microsoft Copilot , IBM Watsonx.ai и открытые модели Llama от Meta.

Давайте проанализируем, что такое генеративный искусственный интеллект , чем он отличается от «обычного» искусственного интеллекта и может ли генеративный ИИ оправдать возложенные на него ожидания.

Генеративный ИИ в двух словах

Генеративный ИИ по сути относится к системам ИИ, предназначенным для создания нового контента на основе изученных ими шаблонов и данных. Вместо того чтобы просто обрабатывать цифры или прогнозировать тенденции, эти системы генерируют креативные результаты, такие как текст, изображения, музыку, видео и программный код.

Некоторые из самых популярных инструментов генеративного ИИ на рынке включают в себя:

• ChatGPT
• Далл-Э
• Середина пути
• Adobe Firefly
• Клод
• Стабильная диффузия

Среди наиболее примечательных возможностей генеративного ИИ можно отметить возможность ChatGPT создавать диалоги и статьи, подобные человеческим, на основе нескольких простых подсказок. В то время как Dall-E и Midjourney создают подробные иллюстрации на основе краткого описания, Adobe Firefly фокусируется на редактировании изображений и дизайне.

Негенеративный ИИ: расширенный анализ и прогнозы

Не весь ИИ является генеративным. В то время как генеративный ИИ (Gen AI) фокусируется на создании нового контента, традиционный ИИ отлично справляется с анализом данных и составлением прогнозов. Сюда входят такие технологии, как распознавание изображений и предиктивный ввод текста. Он также используется в инновационных решениях в таких областях, как:

• ال захват
• Медицинский диагноз
• прогноз погоды
• Обнаружение мошенничества
• Финансовый анализ для прогнозирования и отчетности

Искусственный интеллект, победивший чемпионов-людей в шахматах и ​​игре в го, не был генеративным искусственным интеллектом.

Эти системы, возможно, не столь эффектны, как генеративный ИИ, но классический ИИ представляет собой значительную часть технологий, на которые мы полагаемся каждый день.

 

Как работает генеративный ИИ?

В основе магии генеративного ИИ лежат большие языковые модели и передовые методы машинного обучения. Эти системы обучаются на огромных объемах данных, таких как целые библиотеки книг, миллионы изображений, годы записей музыки и данные, собранные из Интернета.

Разработчики ИИ, от технологических гигантов до стартапов, хорошо понимают, что качество ИИ зависит от качества данных, которые ему передаются. При использовании некачественных данных ИИ может выдавать необъективные результаты. Этого не избежали даже крупнейшие игроки в этой области, такие как Google.

В процессе обучения ИИ изучает закономерности, взаимосвязи и структуры в этих данных. Затем, при появлении подсказки, он применяет эти знания для создания чего-то нового. Например, если вы попросите инструмент генеративного искусственного интеллекта написать стихотворение об океане, он не просто извлечет готовые стихи из базы данных. Вместо этого он использует свои знания о поэзии, контексте и структуре языка, чтобы создать совершенно оригинальное произведение.

Это впечатляет, но не идеально. Иногда результаты могут показаться немного неточными. Искусственный интеллект может неправильно понять ваш запрос или проявить чрезмерную изобретательность неожиданным образом. Он может уверенно представить совершенно ложную информацию, и вам придётся проверять факты. Эти странности, часто называемые галлюцинациями , являются частью того, что делает генеративный ИИ одновременно увлекательным и разочаровывающим.

Возможности генеративного ИИ растут. Теперь он может понимать различные типы данных, объединяя такие технологии, как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Результатом является так называемый мультимодальный ИИ, который может интегрировать различные тексты, изображения, видео и речь в единую структуру, предоставляя более точные и контекстно-релевантные ответы. Примером этого является расширенный голосовой режим ChatGPT, а также проект Astra от Google.

 

Проблемы генеративного искусственного интеллекта

Существует множество доступных инструментов генеративного ИИ, каждый из которых имеет свой уникальный подход. Эти инструменты стимулировали инновации, но также породили множество вопросов, а также предвзятость и заблуждения — например, кому принадлежат права на контент, сгенерированный ИИ? Или какие материалы доступны или запрещены для использования компаниями, занимающимися ИИ, для обучения своих языковых моделей — см., например, судебный процесс New York Times против OpenAI и Microsoft . Эти юридические вопросы, касающиеся прав интеллектуальной собственности, формируют будущее использования данных при обучении моделей ИИ.

Другие проблемы (и это не мелочи) включают конфиденциальность и подотчетность в сфере ИИ, а также глубокие фейки, создаваемые ИИ, и их потенциальное влияние на рабочие места.

«Письменная работа, анимация, фотография, иллюстрация, графический дизайн — инструменты искусственного интеллекта теперь с удивительной легкостью справляются со всем этим », — говорит Фан Лю, профессор Университета Нотр-Дам и соредактор журнала ACM Transactions on Probabilistic Machine Learning . «Но это не значит, что эти профессии исчезнут. Это может просто означать, что создателям потребуется улучшить свои навыки и использовать эти инструменты для повышения эффективности своей работы».

«Это также дает возможность людям, которым может не хватать навыков, например, тем, у кого есть четкое видение, кто не умеет рисовать, но может описать его с помощью подсказки. Так что нет, я не думаю, что это нарушит творческую индустрию. Надеюсь, это будет скорее совместное творчество или дополнение, а не замена».

Ещё одна проблема — воздействие на окружающую среду, поскольку обучение больших моделей ИИ потребляет огромное количество энергии, что приводит к значительному углеродному следу. Быстрый рост генеративного ИИ за последние два года усилил опасения по поводу рисков, связанных с ИИ в целом. Правительства усиливают регулирование ИИ для обеспечения ответственного и этичного развития, в частности, был принят Закон ЕС об ИИ .

 

Прием генеративного искусственного интеллекта

Многие люди взаимодействовали с чат-ботами в сфере обслуживания клиентов или использовали виртуальных помощников, таких как Siri, Alexa и Google Assistant, которые сейчас находятся на пороге превращения в мощные инструменты генеративного ИИ. Все это, а также ChatGPT, Cloud и другие новые инструменты предоставляют вам ИИ под рукой. Реакция общественности на генеративный ИИ была неоднозначной. Многим пользователям нравится удобство и креативность, которые оно предоставляет, особенно в таких областях, как помощь в написании текстов, создание изображений, выполнение домашних заданий и повышение производительности.

Между тем, согласно глобальному опросу McKinsey 2024 года об искусственном интеллекте , 65% респондентов заявили, что их организации регулярно используют генеративный ИИ, что почти вдвое больше, чем сообщалось всего 10 месяцев назад. Такие отрасли, как здравоохранение и финансы, используют генеративный ИИ для оптимизации бизнес-процессов и автоматизации рутинных задач.

Как уже упоминалось, существуют явные опасения относительно этики, прозрачности, потери рабочих мест и потенциального неправомерного использования персональных данных. Это основные причины сопротивления внедрению генеративного ИИ.

Люди, использующие инструменты генеративного ИИ, также обнаружат, что результаты в большинстве случаев все равно недостаточно хороши. Несмотря на технический прогресс, большинство людей могут распознать, был ли контент создан с использованием генеративного ИИ, будь то статьи, изображения или музыка.

Искусственный интеллект присвоил себе некоторые фразы, которые я всегда использовал, поэтому мне часто приходится исправлять свои тексты, потому что они могут звучать так, будто их сгенерировал ИИ. Во многих статьях, написанных ИИ, встречаются такие фразы, как «в эпоху», или что всё является «свидетельством» или «тканью». ИИ не хватает эмоций и опыта, которые присущи человеку, живущему жизнью. Как объяснил один художник на Quora : «То, что создает ИИ, не то же самое, что искусство, которое развивается из идеи в человеческом мозге» и «не создано из страсти, которая существует в человеческом сердце».

 

Генеративный ИИ: повседневная жизнь

Генеративный ИИ предназначен не только для технических специалистов и творческих людей. Как только вы освоите искусство давать указания, он сможет выполнять за вас большую часть повседневной работы.

Допустим, вы планируете поездку . Вместо того чтобы пролистывать страницы результатов поиска, вы можете попросить чат-бота составить ваш маршрут. Через несколько секунд вы получите подробный план, составленный с учетом ваших предпочтений. (Это идеальный вариант, но всегда перепроверяйте предоставленную информацию.)

Владелец малого бизнеса, которому нужна маркетинговая кампания, но у которого нет команды дизайнеров, может использовать генеративный ИИ для создания привлекательных изображений и даже попросить его предложить рекламный текст. Генеративный ИИ может помочь генерировать креативные идеи для маркетинговых кампаний.

Генеративный ИИ здесь, чтобы проявить себя.

Такого прорыва в мире технологий не было со времен появления Интернета, а затем и iPhone. Несмотря на трудности, с которыми сталкивается генеративный ИИ, он представляет собой неоспоримую трансформацию. Это облегчает творческий процесс, помогает компаниям оптимизировать рабочий процесс и даже вдохновляет на совершенно новые способы мышления и решения проблем.

Но, пожалуй, самое интересное — это его огромный потенциал, а ведь мы только начинаем изучать возможности этих инструментов. Генеративный ИИ — это будущее инноваций.

Вопросы и ответы (FAQ)

Что является примером генеративного ИИ?

ChatGPT, пожалуй, самый популярный пример генеративного ИИ. Вы даете ему команду, и он может генерировать текст и изображения; и написание кода; и отвечать на вопросы; Резюмирование текстов; составление электронных писем; И многое другое. ChatGPT — ведущая платформа в области генеративного искусственного интеллекта, предлагающая расширенные возможности обработки естественного языка и создания контента.

В чем разница между искусственным интеллектом и генеративным искусственным интеллектом?

Генеративный ИИ создает новый контент, такой как текст, изображения и музыка, в то время как традиционный ИИ анализирует данные, распознает закономерности или изображения и делает прогнозы (например, в медицине, науке и финансах). Генеративный ИИ — это качественная разработка, ориентированная на создание креативного контента, в то время как традиционный ИИ сосредоточен на анализе и прогнозировании на основе имеющихся данных.