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 Восхождение ChatGPT к славе. С тех пор разработки генеративного ИИ и запуски продуктов стремительно ускорились, включая Google Bard (теперь Gemini), Microsoft Copilot, и IBM Watsonx.ai Модели лам имеют открытый исходный код от Meta.

Давайте проанализируем, что это такое. Генеративный искусственный интеллект, чем он отличается от «обычного» ИИ и сможет ли генеративный ИИ оправдать шумиху.

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

ИИ, который победил чемпионов-людей в шахматы И игра Го не была генеративным ИИ.

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.

Впечатляет, но не идеально. Иногда результаты могут оказаться немного неточными. ИИ может неправильно понять ваш запрос или проявить излишнюю креативность, чего вы не ожидаете. Он может уверенно представлять совершенно ложную информацию, и вам придется проверить факты. Эти странности, часто называемые галлюцинации, является 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

На рынке нет недостатка в инструментах генеративного ИИ, каждый из которых имеет свой уникальный подход. Эти инструменты стимулировали креативность, но они также подняли множество вопросов, помимо предвзятости и галлюцинаций, например, кому принадлежат права на контент, созданный ИИ? Или какие материалы доступны или запрещены для использования компаниями, занимающимися ИИ, для обучения своих языковых моделей – см., например, Иск New York Times против OpenAI и Microsoft. Эти правовые вопросы, связанные с правами интеллектуальной собственности, определяют будущее использования данных для обучения 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.

Фан Лю, профессор Университета Нотр-Дам и соредактор Труды ACM по вероятностному машинному обучению«Письмо, анимация, фотография, иллюстрация и графический дизайн — инструменты ИИ теперь могут справляться со всем этим с удивительной легкостью. Но это не значит, что эти роли исчезнут. Это просто означает, что креативщикам нужно будет повышать квалификацию и использовать эти инструменты для усиления 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».

Еще одной проблемой является воздействие на окружающую среду, поскольку обучение крупных моделей ИИ потребляет много энергии, что приводит к большому углеродному следу. Стремительный рост генеративного ИИ за последние два года усилил обеспокоенность рисками ИИ в целом. Правительства делают Ужесточение правил в отношении ИИ Обеспечить ответственное и этичное развитие, в частности Закон об искусственном интеллекте В Европейский Союз.

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, в Глобальный обзор ИИ от McKinsey 2024 г.65% респондентов заявили, что их организации регулярно используют генеративный ИИ, что почти вдвое больше, чем 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 очевидные опасения по поводу этики, прозрачности, потери рабочих мест и возможности неправомерного использования персональных данных. Это самые важные Критика сопротивления принятию 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.

ИИ перехватил некоторые фразы, которые я всегда использую, поэтому мне часто приходится самостоятельно исправлять свои тексты, поскольку они могут звучать как слова ИИ. Во многих статьях, написанных ИИ, встречаются такие фразы, как «в эпоху», или что все является «свидетельством чего-то» или «структурой чего-то». Искусственному интеллекту не хватает эмоций и опыта, которые присущи человеку и жизни. Как объяснил один художник, Quora«То, что создает ИИ, — это не то же самое, что искусство, которое возникает из идеи в человеческом мозгу» и «оно не создается из страсти 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.

Предположим, вы Планирование поездки. Вместо того чтобы прокручивать страницы с результатами поиска, вы можете попросить чат-бота спланировать ваш маршрут. За считанные секунды вы получите подробный план, составленный с учетом ваших предпочтений. (Это идеальная ситуация, но, пожалуйста, всегда проверяйте представленные им факты.)

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.