Генеративный искусственный интеллект позволяет пользователям быстро генерировать новый контент на основе различных исходных данных. В качестве входных и выходных данных для этих моделей могут использоваться текст, изображения, звуки, анимация, 3D-модели и другие типы данных.
Следует отметить, что технология не является абсолютно новой. Генеративный ИИ появился в 1960-х годах в чат-ботах. Но только в 2014 году, с появлением генеративных состязательных сетей, или GAN, – одного из видов алгоритмов машинного обучения – генеративный ИИ смог создавать убедительно достоверные изображения, видео и аудио реальных людей.
С одной стороны, эта новая способность открыла новые возможности, включая улучшение дубляжа фильмов и богатый образовательный контент. С другой стороны, она породила опасения по поводу глубоких подделок – цифровых изображений или видео – и опасных атак на предприятия в сфере кибербезопасности, включая вредоносные запросы, реалистично имитирующие начальника сотрудника.
Еще два недавних достижения сыграли важнейшую роль в том, что генеративный ИИ стал мейнстримом: трансформеры и прорывные большие языковые модели, которые они позволили реализовать. Трансформеры – это тип машинного обучения, который позволил исследователям обучать все более крупные модели без необходимости заранее маркировать все данные. Таким образом, новые модели можно было обучать на миллиардах страниц текста, получая ответы с большей глубиной. Кроме того, трансформеры открыли новое понятие, называемое вниманием, которое позволило моделям отслеживать связи между словами на страницах, в главах и книгах, а не только в отдельных предложениях.
Стремительное развитие так называемых больших языковых моделей (LLM) – то есть моделей с миллиардами или даже триллионами параметров – открыло новую эру, в которой генеративные модели ИИ могут писать увлекательные тексты, рисовать фотореалистичные изображения и даже создавать несколько развлекательных ситкомов на лету. Более того, инновации в области мультимодального ИИ позволяют командам генерировать контент на разных типах носителей, включая текст, графику и видео. На этом основаны такие инструменты, как Dall-E, которые автоматически создают изображения на основе текстового описания или генерируют текстовые подписи к изображениям.
Несмотря на эти открытия, мы все еще находимся на ранних этапах использования генеративного ИИ для создания читаемого текста и фотореалистичной стилизованной графики. У первых реализаций были проблемы с точностью и предвзятостью, а также склонность к галлюцинациям и странным ответам. Тем не менее, достигнутый к настоящему времени прогресс свидетельствует о том, что возможности генеративного ИИ могут кардинально изменить технологию работы предприятий. В будущем эта технология может помочь писать код, разрабатывать новые лекарства, создавать продукты, перестраивать бизнес-процессы и трансформировать цепочки поставок.
Как работает генеративный ИИ?
Генеративные модели ИИ используют нейронные сети для выявления закономерностей и структур в существующих данных, чтобы генерировать новый и оригинальный контент.
Одним из прорывов в генеративных моделях ИИ является возможность использовать различные подходы к обучению, включая обучение без контроля или с полуконтролем. Это позволило организациям легче и быстрее использовать большой объем немаркированных данных для создания базовых моделей. Как следует из названия, базовые модели могут использоваться в качестве основы для систем ИИ, способных выполнять множество задач.
Примерами базовых моделей являются GPT-4 и Stable Diffusion, которые позволяют пользователям использовать возможности языка. Например, такие популярные приложения, как ChatGPT, в основе которого лежит GPT-3, позволяют пользователям генерировать эссе на основе короткого текстового запроса. С другой стороны, Stable Diffusion позволяет генерировать фотореалистичные изображения на основе текстового ввода.
Каковы области применения генеративного ИИ?
Генеративный ИИ – это мощный инструмент для оптимизации рабочего процесса креативщиков, инженеров, исследователей, ученых и многих других. Сферы применения и возможности охватывают все отрасли и людей.
Модели генеративного ИИ могут принимать такие исходные данные, как текст, изображение, аудио, видео и код, и генерировать новый контент в любой из указанных форм. Например, они могут превратить текст в изображение, изображение в песню или видео в текст.
Тексты: текст лежит в основе многих генеративных моделей ИИ и считается наиболее продвинутой областью. Одними из самых популярных примеров генеративных моделей на основе языка являются так называемые большие языковые модели (LLM). Большие языковые модели используются для решения самых разных задач, включая создание эссе, разработку кода, перевод и даже понимание генетических последовательностей.
Аудио: музыка, аудио и речь также являются развивающимися областями генеративного ИИ. В качестве примера можно привести модели, способные создавать песни и фрагменты аудиоклипов на основе текстовых данных, распознавать объекты на видео и создавать сопровождающие шумы для различных видеоматериалов, а также создавать собственную музыку.
Визуальные: одно из самых популярных применений генеративного ИИ – область изображений. Сюда входит создание 3D-изображений, аватаров, видео, графиков и других иллюстраций. Существует гибкость в создании изображений с различными эстетическими стилями, а также методы редактирования и модификации созданных визуальных образов. Генеративные модели ИИ могут создавать графики, показывающие новые химические соединения и молекулы, которые помогают в открытии лекарств, создавать реалистичные изображения для виртуальной или дополненной реальности, создавать 3D-модели для видеоигр, разрабатывать логотипы, улучшать или редактировать существующие изображения и многое другое.
Синтетические данные: синтетические данные чрезвычайно полезны для обучения моделей ИИ, когда данных не существует, они ограничены или просто не позволяют решить угловые задачи с максимальной точностью. Создание синтетических данных с помощью генеративных моделей – это, пожалуй, одно из самых эффективных решений для преодоления проблем с данными, с которыми сталкиваются многие предприятия.
Оно охватывает все виды деятельности и случаи использования и возможно благодаря процессу, называемому эффективным обучением с использованием меток. Генеративные модели ИИ могут сократить затраты на маркировку, либо автоматически создавая дополнительные расширенные обучающие данные, либо обучаясь внутреннему представлению данных, которое облегчает обучение моделей ИИ с меньшим количеством маркированных данных.
HR и рекрутинг: rоманды по работе с персоналом и рекрутингу входят практически во все отделы организации. Хотя они, безусловно, могут воспользоваться многими инструментами, уже давно присутствующие на рынке, существует также множество инструментов нейросетей для HR и рекрутинга, созданных специально для этих команд.
Создание видео: инструменты генеративного ИИ для работы с видео, похожие на нечто среднее между искусственным интеллектом для создания изображений и программным обеспечением для помощников в написании текстов, обладают функциональностью, позволяющей создавать, анализировать и улучшать ваши записи.
Продажи и поддержка клиентов: cотрудники отделов поддержки клиентов и продаж могут найти много полезного в использовании комбинации инструментов искусственного интеллекта в своих рабочих процессах. Возможно, вы уже знакомы с чат-ботами и виртуальными помощниками, отвечающими на часто задаваемые вопросы и основные запросы клиентов, но есть и ряд других приложений, позволяющих оптимизировать процессы за кулисами для важнейших функций вашей организации, связанных с клиентами.
Программирование: инструменты для написания кода с искусственным интеллектом значительно облегчают написание, анализ и отладку кода без особых знаний. Принцип работы этого типа программного обеспечения схож с принципом работы многих инструментов для создания контента – но вместо того, чтобы генерировать письменный контент, такие инструменты используют естественный язык для автозаполнения целых строк кода!
Каковы преимущества генеративного ИИ?
Генеративный ИИ важен по целому ряду причин. Вот некоторые из ключевых преимуществ генеративного ИИ:
- Алгоритмы генеративного ИИ могут использоваться для создания нового, оригинального контента, такого как изображения, видео и текст, который неотличим от контента, созданного человеком. Это может быть полезно для таких сфер, как развлечения, реклама и творчество.
- Генеративные алгоритмы ИИ могут использоваться для повышения эффективности и точности существующих систем ИИ, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение. Например, генеративные алгоритмы ИИ можно использовать для создания синтетических данных, которые можно использовать для обучения и оценки других алгоритмов ИИ.
- Генеративные алгоритмы ИИ могут использоваться для изучения и анализа сложных данных, позволяя компаниям и исследователям выявлять скрытые закономерности и тенденции, которые могут быть не очевидны на основе одних только исходных данных.
- Генеративные алгоритмы ИИ могут помочь автоматизировать и ускорить различные задачи и процессы, экономя время и ресурсы предприятий и организаций.
- В целом генеративный ИИ способен оказать значительное влияние на широкий спектр отраслей и приложений и является важной областью исследований и разработок в области ИИ.
Каковы ограничения генеративного ИИ?
Первые реализации генеративного ИИ наглядно иллюстрируют его многочисленные ограничения. Некоторые из проблем, с которыми сталкивается генеративный ИИ, обусловлены специфическими подходами, используемыми для реализации конкретных сценариев использования. Например, краткое изложение сложной темы читается легче, чем объяснение, включающее различные источники, подтверждающие ключевые моменты. Однако читабельность резюме достигается за счет того, что пользователь не может проверить, откуда взята информация.
Вот некоторые ограничения, которые следует учитывать при внедрении или использовании приложений генеративного ИИ:
- Он не всегда определяет источник контента.
- Может быть сложно оценить предвзятость первоисточников.
- Реалистично звучащий контент затрудняет выявление недостоверной информации.
- Может быть сложно понять, как подстроиться под новые обстоятельства.
- Результаты могут не учитывать предвзятость, предрассудки и ненависть.
Вместо заключения
Генеративный ИИ имеет огромный потенциал для создания новых возможностей и ценностей для бизнеса. Тем не менее, он также может привести к новым рискам, таким как юридические, финансовые или репутация. Многие генеративные модели, в том числе те, которые используются в ChatGPT, могут выдавать нежелательную и предвзятую информацию или информацию, которая выглядит авторитетной, но не соответствует действительности (иногда называется «галлюцинациями»). Кроме того, генеативные модели могут непреднамеренно включать личную или защищенную авторским правом информацию в обучающие данные и впоследствии выдавать ее. Это может вызвать проблемы с законами о конфиденциальности и интеллектуальной собственности.