Co to jest generatywna sztuczna inteligencja i jak można jej używać w 2023 r

Sfera technologii sztucznej inteligencji (AI) rozwija się w niespotykanym dotąd tempie. To, co kiedyś uważano za science fiction, teraz staje się integralną częścią naszego codziennego życia. Od asystentów głosowych i algorytmów rekomendacji po cyberbezpieczeństwo i zaawansowaną diagnostykę opieki zdrowotnej, generatywna sztuczna inteligencja przekształca świat, jaki znamy.

Jednym ze sposobów uchwycenia tego szybkiego postępu jest sama liczba badań prowadzonych w tej dziedzinie.

„Widzimy 500 000 nowych artykułów naukowych dotyczących sztucznej inteligencji rocznie”.
Joelle Pineau, wiceprezes ds. badań nad sztuczną inteligencją w firmie Meta

To kompleksowe podejście do technologii pokazuje intensywne zainteresowanie i inwestycje w sztuczną inteligencję w środowisku akademickim, prywatnym przemyśle i rządzie. Ale co o tobie? Jak możesz wykorzystać Gen AI w swojej firmie, hobby i życiu osobistym? Zebraliśmy wszystkie nasze najlepsze artykuły na temat różnych kategorii generatywnych produktów AI, które ułatwią Ci zobaczenie, jak sztuczna inteligencja może bezpośrednio wpłynąć na Twoje codzienne życie.

Ale najpierw, czym jest generatywna sztuczna inteligencja ?

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?

Generative AI to gałąź sztucznej inteligencji, która koncentruje się na tworzeniu unikalnych treści w oparciu o dane treningowe i sieci neuronowe. Może to obejmować tworzenie treści tekstowych, obrazów, muzyki, a nawet wideo.

Aby zrozumieć generatywną sztuczną inteligencję, warto najpierw zrozumieć, czym jest sztuczna inteligencja. Sztuczna inteligencja lub AI to szerokie pojęcie odnoszące się do maszyn lub oprogramowania naśladującego ludzką inteligencję. Chodzi o tworzenie systemów, które mogą rozumieć, uczyć się i stosować wiedzę, radzić sobie w nowych sytuacjach i wykonywać zadania, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. Sztuczna inteligencja nie dorównuje ludzkiej inteligencji, ale jest fenomenalna w tym, co potrafi.

Generatywna sztuczna inteligencja idzie o krok dalej. Nie tylko naśladuje ludzką inteligencję; tworzy jak ludzka siła. Dzieje się tak przy użyciu modeli uczenia maszynowego. Są to jak zasady, które z czasem stają się coraz lepsze dzięki praktyce i szkoleniom. Im więcej danych i szkoleń widzą te modele, tym lepiej radzą sobie z tworzeniem wysokiej jakości odpowiednich treści.

Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji

Generatywna sztuczna inteligencja rozwijała się powoli, opierając się na wcześniejszych postępach w zakresie sztucznej inteligencji. Zaczęło się od uczenia maszynowego. Ten rodzaj sztucznej inteligencji pozwala systemom uczyć się i ulepszać na podstawie doświadczenia bez specjalnego programowania.

Wraz z ewolucją technik uczenia maszynowego obserwowaliśmy rozwój sieci neuronowych, które są systemami obliczeniowymi luźno inspirowanymi ludzkim mózgiem. Sieci te mogą uczyć się na podstawie ogromnych ilości danych, co czyni je niezwykle potężnymi narzędziami do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i generowanie treści.

Zdjęcie autorstwa Pro_Vector / shutterstock.com

Generatywna sztuczna inteligencja poczyniła znaczące postępy wraz z pojawieniem się generatywnych sieci przeciwstawnych lub GAN. Sieć GAN składa się z dwóch rywalizujących ze sobą części: generatora i dyskryminatora . Te dwie części współpracują ze sobą, tworząc bardzo realistyczne „syntetyczne dane”.

Zadaniem generatora jest tworzenie nowych wyjść. Zadaniem dyskryminatora jest porównanie danych wyjściowych z wyuczonymi danymi i próba ich niepowodzenia. Kiedy dyskryminator nie zaakceptuje, generator ma za zadanie ponowić próbę. Obie części utrzymują to, dopóki nie zostanie zatwierdzone wyjście. Ten proces pomaga generatorowi uczyć się i udoskonalać. Z biegiem czasu poprawia się tworzenie danych, które wyglądają podobnie do danych treningowych.

Dzięki temu wszystkiemu, co działapod maską, sztuczna inteligencja była w stanie wkraść się do kilku rodzajów przypadków użycia dla przeciętnej osoby. Nie musisz być ekspertem w programowaniu sieci GAN, aby w pełni wykorzystać tę technologię.

Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji

Generative AI zalało wiele narzędzi cyfrowych, zapewniając praktyczne rozwiązania codziennych zadań.

„Za 12 miesięcy, nazwijmy to tym razem w przyszłym roku (połowa 2024 r.), naprawdę myślę, że każda firma, każdy zespół marketingowy, każdy zespół sprzedaży, ta generatywna i predykcyjna sztuczna inteligencja będzie podstawową częścią każdego używanego narzędzia. Po prostu nie wyobrażam sobie technologii w przyszłym roku bez tej możliwości”.
Joyce Kim dyrektor ds. marketingu, członek zarządu Twilio

Jeśli Joyce ma rację, będziesz używać tych narzędzi w życiu zawodowym, zanim się zorientujesz (jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś).

Przyjrzyjmy się niektórym kluczowym domenom, w których generatywna sztuczna inteligencja ma znaczący wpływ.

Przetwarzanie i pisanie języka

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje dziedzinę przetwarzania i pisania języka. Narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT (oparte na modelu GPT-3) i Copy.ai, stają się niezbędne do tworzenia treści, usprawniania zadań, redagowania e-maili, pisania artykułów i odpowiadania na pytania. Narzędzia te radykalnie zwiększają produktywność i pobudzają kreatywność.

Podczas naszych badań nad stanem pisania AI i przetwarzania języka naturalnego (NLP) znaleźliśmy jedne z najlepszych narzędzi, które wykorzystują te tekstowe modele AI. Obejmują one:

• Narzędzia i oprogramowanie do pisania AI
• Narzędzia do przepisywania i parafrazowania AI
• Chatboty AI do obsługi klienta i nie tylko
• Wykrywacze treści i plagiatu AI
• Asystenci kodowania AI
• Twórcy witryn AI
• Narzędzia AI SEO
• Narzędzia marketingu AI

Jak wyraźnie widać, przetwarzanie języka naturalnego (NPL) i modele sztucznej inteligencji oparte na języku są najszybciej wdrażane przez firmy. Ich przypadki użycia obejmują wiele różnych typów zadań i narzędzi. Ale język to nie jedyna rzecz, do której zdolna jest generatywna sztuczna inteligencja.

Sztuki wizualne i ulepszenia

Generatywna sztuczna inteligencja zmienia krajobraz kreatywności i ulepszeń wizualnych. Dzięki modelom podstawowym, takim jak Stable Diffusion, produkty mogą generować unikalne obrazy i dzieła sztuki za pomocą monitów tekstowych. Sztuczna inteligencja tworzy teraz oszałamiające dzieła sztuki, tworzy realistyczne filmy i pomaga w edycji zdjęć. Narzędzia takie jak Midjourney i Photoshop torują drogę dla tego typu sztucznej inteligencji. Pisaliśmy obszernie o najlepszych narzędziach AI do tworzenia wizualizacji. Obejmują one:

• Narzędzia do projektowania AI
• Generatory grafiki AI
• Generatory wideo AI
• Wzmacniacze zdjęć AI
• Skalery obrazu AI

Generowanie dźwięku i przetwarzanie mowy

Generatywna sztuczna inteligencja zmienia również krajobraz dźwiękowy. Może generować muzykę w określonym stylu. Możesz też użyć go jako narzędzia zamiany tekstu na mowę do konwersji tekstu pisanego na słowa mówione. Dzięki temu treści stają się bardziej dostępne dla użytkowników niedowidzących. Z drugiej strony narzędzia zamiany mowy na tekst mogą transkrybować pliki audio, ułatwiając ich przeszukiwanie i analizę. Niektóre z najlepszych narzędzi sztucznej inteligencji zorientowanych na dźwięk obejmują:

• Narzędzia do generowania głosu AI
• Twórcy muzyki AI
• Narzędzia sztucznej inteligencji do zamiany tekstu na mowę

Jak odpowiedzialnie korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji

Generatywna sztuczna inteligencja, ze swoją zdolnością do tworzenia treści podobnych do ludzkich, oferuje wiele możliwości. Jednak moc tej technologii wiąże się również z szeregiem względów etycznych i możliwością nadużyć. Kluczowe znaczenie ma odpowiedzialne pokonywanie tych wyzwań, aby wykorzystać pełny potencjał generatywnej sztucznej inteligencji przy jednoczesnej minimalizacji szkód. Niezależnie od tego, czy korzystasz z narzędzi sztucznej inteligencji na poziomie konsumenckim, opracowujesz szerszy model sztucznej inteligencji, czy też tworzysz własny, każdy z nas ma swoją rolę w odpowiedzialnym korzystaniu ze sztucznej inteligencji.

Oprócz burzliwych prognoz dotyczących tego, co może spowodować sztuczna inteligencja, korzystanie z niej wiąże się z namacalnym, ale nieuchwytnym ryzykiem.

Nieodłączne ryzyko i krytyka korzystania z generatywnej sztucznej inteligencji

Jak każda potężna technologia, generatywna sztuczna inteligencja wiąże się z własnym zestawem wyzwań i potencjalnych pułapek. Jedną z głównych obaw jest to, że generatywne modele sztucznej inteligencji z natury nie sprawdzają informacji, które generują. Mogą tworzyć treści w oparciu o niedokładne lub wprowadzające w błąd dane, co prowadzi do rozpowszechniania fałszywych informacji. Jeszcze gorsze jest to, że kiedy popełnią błąd, nie jest oczywiste lub nie zawsze łatwo się domyślić, że to zrobili.

Dotyczy to szczególnie dziedzin takich jak dziennikarstwo lub środowisko akademickie, gdzie dokładność informacji ma ogromne znaczenie. Nawet w zwykłym piśmie sztuczna inteligencja „ma halucynacje” lub wymyśla fakty (zwłaszcza, gdy ma trudności z dokończeniem pracy).

Inne potencjalne ryzyko leży w sferze autentyczności treści. Ponieważ treści generowane przez sztuczną inteligencję stają się coraz bardziej rozpowszechnione, opracowywane są narzędzia do wykrywania sztucznej inteligencji w celu wykrywania i oznaczania takich treści. Wydawcy lub osoby korzystające ze sztucznej inteligencji mogą ponieść poważne szkody wizerunkowe, zwłaszcza jeśli treści generowane przez sztuczną inteligencję nie są wyraźnie oznaczone jako takie.

Co eksperci mówią o zagrożeniach Gen AI

Nie ma wątpliwości, że dane szkoleniowe LLM obejmują materiały chronione prawem autorskim, treści dodane wbrew Warunkom korzystania z witryny oraz informacje szkodliwe i potencjalnie zniesławiające.

Zdjęcie: designium/shutterstock.com

Nadal nie wiadomo, jakie konsekwencje prawne wiążą się z korzystaniem ze sztucznej inteligencji. Niezależnie od tego, czy opracowujesz model, czy używasz go jako usługi we własnym biznesie.

„Istnieją poważne problemy prawne związane z wykorzystaniem danych szkoleniowych obejmujących materiały objęte prawami autorskimi, naruszeniem TOS, kwestiami uszczerbku na reputacji”.
Regina Sam Penti, partner w firmie Ropes and Grey

Odchylenie (każdego rodzaju) jest częścią generatywnych danych treningowych AI. Gromadzenie, czyszczenie i utrzymywanie danych to największe zadania dla generatywnych systemów AI w przyszłości.

„Odchylenie będzie ciągłym problemem, ponieważ dane, które zostały wyszkolone na danych generowanych przez ludzi… poręcze będą musiały być nadal udoskonalane”
Eric Boyd, CVP AI Platform w firmie Microsoft

Nawet jako konsument ważne jest, aby znać zagrożenia, które istnieją, nawet w produktach, których używamy. Nie oznacza to, że nie powinieneś używać tych narzędzi — oznacza to po prostu, że powinieneś uważać na informacje, które dostarczasz tym narzędziom i czego ostatecznie od nich oczekujesz.

Dokąd idziemy stąd?

Stojąc u progu nowej ery innowacji cyfrowych, potencjał generatywnej sztucznej inteligencji dopiero zaczyna być realizowany. Nie chodzi tylko o samą technologię. Chodzi także o to, jak ludzie i firmy mogą to wykorzystać, aby zmienić swoją codzienną pracę i pracę twórczą.

Wyobraź sobie, że używasz chatbotów AI do obsługi zapytań dotyczących obsługi klienta, zapewniając natychmiastowe odpowiedzi i wsparcie. Lub wykorzystanie sztucznej inteligencji do transkrypcji dźwięku, dzięki czemu treści będą bardziej dostępne dla szerszej publiczności. Generative AI może nawet pomóc w pisaniu, od redagowania odpowiedzi na e-maile i życiorysów po tworzenie atrakcyjnych tekstów marketingowych. I tak dalej.

Aby bardziej zagłębić się w ten temat, zapoznaj się z naszym obszernym wpisem na temat najlepszych dostępnych dziś narzędzi sztucznej inteligencji. Zawiera szczegółowy przegląd najlepszych narzędzi AI w różnych kategoriach, pomagając wybrać odpowiednie narzędzie do swoich potrzeb.

Generatywna sztuczna inteligencja to nie tylko postęp technologiczny; to narzędzie kreatywności, wydajności i innowacji. Kiedy badamy jej potencjał, jedno jest jasne: generatywna sztuczna inteligencja nie tylko kształtuje naszą przyszłość; jest tu i teraz.

Ogólne często zadawane pytania dotyczące sztucznej inteligencji

Wyróżnione zdjęcie autorstwa Doloves / shutterstock.com