Что такое генеративный ИИ и как его использовать в 2023 году

Сфера технологий искусственного интеллекта (ИИ) расширяется беспрецедентными темпами. То, что когда-то считалось предметом научной фантастики, теперь становится неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. От голосовых помощников и алгоритмов рекомендаций до кибербезопасности и расширенной диагностики здравоохранения — генеративный ИИ меняет мир, каким мы его знаем.

Один из способов понять это быстрое развитие — это огромный объем исследований, проводимых в этой области.

«Мы видим 500 000 новых исследовательских работ по ИИ в год».
Джоэль Пино, вице-президент по исследованиям ИИ в Meta

Такое комплексное отношение к технологии свидетельствует о большом интересе и инвестициях в ИИ в научных кругах, частном бизнесе и правительстве. А как насчет тебя? Как вы можете использовать Gen AI для своего бизнеса, хобби и личной жизни? Мы собрали все наши лучшие статьи о различных категориях продуктов генеративного ИИ, которые помогут вам увидеть, как ИИ может напрямую влиять на вашу повседневную жизнь.

Но сначала, что такое генеративный ИИ ?

Что такое Генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это направление искусственного интеллекта, которое фокусируется на создании уникального контента на основе обучающих данных и нейронных сетей. Это может варьироваться от создания текстового контента до изображений, музыки и даже видео.

Чтобы понять генеративный ИИ, полезно сначала понять, что такое ИИ. Искусственный интеллект или ИИ — это широкий термин, который относится к машинам или программному обеспечению, имитирующему человеческий интеллект. Речь идет о создании систем, которые могут понимать, учиться и применять знания, справляться с новыми ситуациями и выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. ИИ не соответствует человеческому интеллекту, но он феноменален в своих возможностях.

Генеративный ИИ продвигает ИИ на шаг вперед. Он не просто имитирует человеческий интеллект; он творит, как человек. Это происходит с использованием моделей машинного обучения. Это как правила, которые со временем улучшаются благодаря практике и тренировкам. Чем больше данных и обучения эти модели увидят, тем лучше они смогут создавать качественный и релевантный контент.

Разработка генеративного ИИ

Генеративный ИИ развивался медленно, опираясь на предыдущие достижения ИИ. Все началось с машинного обучения. Этот тип ИИ позволяет системам учиться и совершенствоваться на основе опыта без специального программирования.

По мере развития методов машинного обучения мы наблюдали развитие нейронных сетей, представляющих собой вычислительные системы, частично вдохновленные человеческим мозгом. Эти сети могут учиться на огромных объемах данных, что делает их невероятно мощными инструментами для таких задач, как распознавание изображений, обработка естественного языка и создание контента.

Изображение Pro_Vector / Shutterstock.com

Генеративный ИИ добился значительных успехов с появлением генеративно-состязательных сетей или GAN. GAN состоит из двух конкурирующих частей: генератора и дискриминатора . Эти две части работают вместе для создания очень реалистичных «синтетических данных».

Работа генератора заключается в создании новых выходов. Работа дискриминатора состоит в том, чтобы сравнить выходные данные с обученными данными и попытаться их сломать. Когда дискриминатор не одобряет, генератору поручается повторить попытку. Обе части сохраняют это до тех пор, пока не будет утвержден выход. Этот процесс помогает генератору учиться и совершенствоваться. Со временем он улучшается при создании данных, которые очень похожи на обучающие данные.

Благодаря тому, что все это работаетпод капотом, ИИ смог проникнуть в несколько типов вариантов использования для обычного человека. Вам не нужно быть экспертом в программировании GAN, чтобы в полной мере использовать эту технологию.

Приложения генеративного ИИ

Генеративный ИИ наводнил множество цифровых инструментов, предоставляя практические решения для повседневных задач.

«Через 12 месяцев, назовем это в следующем году на этот раз (середина 2024 года), я действительно думаю, что каждая компания, каждая маркетинговая команда, каждая команда продаж, этот генеративный и прогнозирующий ИИ станет основной частью каждого инструмента, который они используют. Я просто не могу представить технологии в следующем году без этой возможности».
Джойс Ким Директор по маркетингу, член совета директоров Twilio

Если Джойс прав, вы будете использовать эти инструменты в своей профессиональной жизни еще до того, как узнаете об этом (если еще этого не сделали).

Давайте рассмотрим некоторые ключевые области, в которых генеративный ИИ оказывает значительное влияние.

Языковая обработка и письмо

Генеративный ИИ произвел революцию в области языковой обработки и письма. Инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT (на основе модели GPT-3) и Copy.ai, становятся незаменимыми для создания контента, оптимизации задач, составления электронных писем, написания статей и ответов на вопросы. Эти инструменты значительно повышают производительность и стимулируют творческий потенциал.

В ходе нашего исследования состояния письма ИИ и обработки естественного языка (NLP) мы нашли одни из лучших инструментов, которые используют эти текстовые модели ИИ. К ним относятся:

• Инструменты и программное обеспечение для написания ИИ
• Инструменты переписывания и перефразирования ИИ
• Чат-боты с искусственным интеллектом для обслуживания клиентов и не только
• AI-детекторы контента и плагиата
• Помощники по кодированию ИИ
• Создатели веб-сайтов с искусственным интеллектом
• SEO-инструменты ИИ
• Маркетинговые инструменты ИИ

Как вы можете ясно видеть, обработка естественного языка (NPL) и модели искусственного интеллекта на основе языка получают одно из самых быстрых внедрений в бизнесе. Варианты их использования охватывают множество различных типов задач и инструментов. Но язык — далеко не единственное, на что способен генеративный ИИ.

Визуальное искусство и улучшение

Генеративный ИИ меняет ландшафт визуального творчества и улучшения. Благодаря базовым моделям, таким как Stable Diffusion, продукты могут генерировать уникальные изображения и рисунки с помощью текстовых подсказок. ИИ теперь создает потрясающие художественные работы, создает реалистичные видеоролики и помогает редактировать фотографии. Такие инструменты, как Midjourney и Photoshop, прокладывают путь к этому типу ИИ. Мы много писали о лучших инструментах искусственного интеллекта для создания визуальных эффектов. К ним относятся:

• Инструменты дизайна ИИ
• Генераторы искусств ИИ
• Генераторы видео с искусственным интеллектом
• AI-улучшители фотографий
• AI-апскейлеры изображений

Генерация звука и обработка речи

Генеративный ИИ также меняет звуковой ландшафт. Он может генерировать музыку в определенном стиле. Или вы можете использовать его как инструмент преобразования текста в речь, чтобы преобразовать письменный текст в произнесенные слова. Это делает контент более доступным для слабовидящих пользователей. С другой стороны, инструменты преобразования речи в текст могут расшифровывать аудиофайлы, делая их доступными для поиска и более легкими для анализа. Некоторые из лучших аудио-ориентированных инструментов искусственного интеллекта включают в себя:

• Инструменты для генерации голоса с помощью ИИ
• Создатели музыки с искусственным интеллектом
• Инструменты искусственного интеллекта для преобразования текста в речь

Как ответственно использовать генеративный ИИ

Генеративный ИИ с его способностью создавать человекоподобный контент предлагает множество возможностей. Однако мощность этой технологии также вводит ряд этических соображений и возможность неправомерного использования. Крайне важно ответственно подойти к решению этих задач, чтобы задействовать весь потенциал генеративного ИИ и свести к минимуму вред. Независимо от того, используете ли вы инструменты ИИ потребительского уровня, разрабатываете на основе более широкой модели ИИ или создаете свою собственную, у каждого из нас есть свои роли в ответственном использовании ИИ.

Помимо заоблачных прогнозов о том, что может вызвать ИИ, его использование сопряжено с ощутимыми, но неуловимыми рисками.

Неотъемлемые риски и критика использования генеративного ИИ

Как и любая мощная технология, генеративный ИИ имеет свои проблемы и потенциальные ловушки. Одна из основных проблем заключается в том, что модели генеративного ИИ по своей сути не проверяют информацию, которую они генерируют. Они могут создавать контент на основе неточных или вводящих в заблуждение данных, что приводит к распространению ложной информации. Еще хуже то, что когда они совершают ошибку, не всегда легко понять, что они сделали.

Это особенно касается таких областей, как журналистика или наука, где точность информации имеет первостепенное значение. Даже в повседневном письме ИИ «галлюцинирует» или изобретает факты (особенно когда ему трудно закончить свой вывод).

Еще один потенциальный риск связан с аутентичностью контента. По мере того, как контент, созданный ИИ, становится все более распространенным, разрабатываются инструменты обнаружения ИИ для обнаружения и пометки такого контента. Издатели или частные лица, использующие AI-оптовую продажу, могут понести серьезный ущерб репутации, особенно если контент, созданный AI, не имеет четкой маркировки.

Что эксперты говорят о рисках Gen AI

Нет никаких сомнений в том, что обучающие данные LLM включают материалы, защищенные авторским правом, контент, добавленный в нарушение УО веб-сайта, а также вредоносную и потенциально дискредитирующую информацию.

Изображение Designium / Shutterstock.com

Еще неизвестно, какие юридические последствия существуют для использования ИИ. Независимо от того, разрабатываете ли вы модель или используете ее в качестве услуги в своем собственном бизнесе.

«Существуют серьезные юридические проблемы, связанные с использованием обучающих данных, включающих материалы с авторскими правами, нарушением TOS, проблемами репутационного ущерба».
Регина Сэм Пенти, партнер Ropes and Grey

Предвзятость (любого рода) является частью генеративных обучающих данных ИИ. Сбор, очистка и отслеживание данных — самые большие задачи для генеративных систем искусственного интеллекта в будущем.

«Предвзятость будет постоянной проблемой, потому что данные, которые были обучены на данных, сгенерированных человеком… необходимо будет продолжать совершенствовать ограждения».
Эрик Бойд, CVP платформы AI в Microsoft

Даже как потребитель, важно знать риски, которые существуют даже в продуктах, которые мы используем. Это не означает, что вы не должны использовать эти инструменты — это просто означает, что вы должны быть осторожны с информацией, которую вы предоставляете этим инструментам, и с тем, что вы в конечном итоге ожидаете от них.

Куда мы идем отсюда?

Поскольку мы стоим на пороге новой эры цифровых инноваций, потенциал генеративного ИИ только начинает реализовываться. Дело не только в самой технологии. Это также о том, как люди и предприятия могут использовать его, чтобы изменить свою повседневную работу и творческую работу.

Представьте себе использование чат-ботов с искусственным интеллектом для обработки запросов клиентов, предоставляя немедленные ответы и поддержку. Или использовать ИИ для расшифровки аудио, делая контент более доступным для более широкой аудитории. Генеративный ИИ может даже помочь в письменной форме, от составления ответов по электронной почте и резюме до создания привлекательного маркетингового текста. И так далее.

Чтобы глубже погрузиться в эту тему, ознакомьтесь с нашим исчерпывающим постом о лучших доступных на сегодняшний день инструментах искусственного интеллекта. Он содержит подробный обзор лучших инструментов искусственного интеллекта в различных категориях, помогая вам выбрать правильный инструмент для ваших нужд.

Генеративный ИИ — это не просто технологический прогресс; это инструмент для творчества, эффективности и инноваций. Когда мы изучаем его потенциал, становится ясно одно: генеративный ИИ не просто формирует наше будущее; это здесь и сейчас.

Часто задаваемые вопросы о генеративном ИИ

Избранное изображение Доловс / Shutterstock.com