Co to jest generatywna sztuczna inteligencja? Kompleksowy przewodnik

Sztuczna inteligencja jest wszędzie. Na pierwszych stronach gazet dominują podekscytowanie, strach i spekulacje na temat przyszłości tej technologii, a wielu z nas już korzysta ze sztucznej inteligencji w celach osobistych i zawodowych.

Oczywiście, mówiąc o najnowszych narzędziach sztucznej inteligencji, ludzie mają na myśligeneratywnąsztuczną inteligencję. Innowacje w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji umożliwiają maszynie szybkie utworzenie eseju, piosenki lub oryginalnego dzieła sztuki w oparciu o proste zapytanie człowieka.

Czym zatem jest generatywna sztuczna inteligencja? Jak to działa? A co najważniejsze, w jaki sposób może ci pomóc w twoich wysiłkach osobistych i zawodowych?

W tym przewodniku szczegółowo zagłębiamy się w świat generatywnej sztucznej inteligencji. Omawiamy różne generatywne modele sztucznej inteligencji, popularne i przydatne narzędzia sztucznej inteligencji, przypadki użycia oraz zalety i ograniczenia obecnych narzędzi sztucznej inteligencji. Na koniec zastanawiamy się nad przyszłością generatywnej sztucznej inteligencji, w jakim kierunku zmierza ta technologia, oraz nad znaczeniem odpowiedzialnych innowacji w zakresie sztucznej inteligencji.

Spis treści

• Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?
• Jak działa generatywna sztuczna inteligencja
• Modele generatywne AI
• Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji
• Generatywne przypadki użycia AI
• Zalety i korzyści
• Wady i ograniczenia
• Przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji
• Wniosek

Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja odnosi się do gałęzi uczenia maszynowego, w której modele są szkolone na dużych ilościach surowych danych w celu tworzenia oryginalnych wyników, takich jak tekst, obrazy lub inna treść.

Sztuczna inteligencja, czyli uczenie maszynowe, tworzy statystycznie prawdopodobne przewidywania na podstawie danych historycznych. Można na przykład zastosować tradycyjne techniki uczenia maszynowego, aby przewidzieć ton tekstu na podstawie listy możliwych tonów, np. „formalny” lub „zabawny”. Techniki te budują model właściwości tonu tekstu na podstawie wielu przykładów, a następnie wykorzystują ten model do oceny nowych danych wejściowych.

Oto analogia: jeśli ktoś pokaże Ci milion przykładów formalnych e-maili, a następnie pokaże Ci nowy e-mail, być może będziesz w stanie określić, czy ma on wydźwięk formalny, czy nie. W czasie potrzebnym na przetworzenie myśli Twój mózg rozpozna pewne cechy tego e-maila – być może temat, długość i słownictwo grzecznościowe – i zda sobie sprawę, że pasują one do Twojego modelu tego, jak wygląda „formalny”. Na bardzo wysokim poziomie tradycyjne uczenie maszynowe działa w podobny sposób.

Ale co, jeśli chcesz napisać nowy oficjalny e-mail do swojego kongresmena? Jest to domena generatywnej sztucznej inteligencji. Podobnie jak inne formy uczenia maszynowego, generatywna sztuczna inteligencja jest nadal szkolona na przykładach w celu skonstruowania modelu świata, co pozwala jej przewidywać nowe dane wejściowe. Jednak aby odnieść sukces, generatywne modele sztucznej inteligencji zazwyczaj muszą być szkolone na znacznie większych ilościach danych, a same modele również muszą być bardziej złożone. Naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują technologię uczenia maszynowego, znaną jako sieci neuronowe, do tworzenia generatywnych modeli sztucznej inteligencji.

Aby napisać formalny e-mail do kongresmena, generatywny model sztucznej inteligencji musiałby rozumieć, jak wygląda „formalne” pisanie, jaka jest zazwyczaj struktura e-maila i kim jest „kongresmen”. O dziwo, nikt nie koduje tych koncepcji na stałe ani nie wyjaśnia, jak je złożyć w całość — model uczy się tego sam, szkoląc się na zadziwiająco dużych ilościach surowego tekstu (takiego jak wszystko, co można znaleźć w publicznym Internecie). Dzięki temu może zasadniczo przewidzieć, słowo po słowie, nowy e-mail, który najprawdopodobniej będzie stanowił „formalny e-mail do kongresmena”.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja

Aby najlepiej zrozumieć działanie generatywnej sztucznej inteligencji, podzielmy jej działanie na proste kroki.

1 Użytkownik wprowadza monit

Generatywna sztuczna inteligencja reaguje na podpowiedzi wprowadzane przez ludzi. Na przykład ktoś może wpisać monit typu „Napisz profesjonalny list akceptacyjny w sprawie oferty zatrudnienia na stanowisku kierownika projektu”. Im bardziej szczegółowy i dobrze napisany monit, tym większe prawdopodobieństwo, że model da zadowalające wyniki. Możesz usłyszeć termininżynieria podpowiedzi, który odnosi się do procesu poprawiania sformułowań podpowiedzi lub dołączania dodatkowych instrukcji w celu uzyskania wyższej jakości i dokładniejszych wyników za pomocą generatywnego narzędzia AI.

Podpowiedzi nie zawsze są dostarczane w formie tekstu. W zależności od typu generatywnego systemu sztucznej inteligencji (więcej o nich w dalszej części tego przewodnika) monit może zostać wyświetlony w postaci obrazu, wideo lub innego rodzaju nośnika.

2 Narzędzie generatywnej sztucznej inteligencji analizuje monit

Następnie generatywna sztuczna inteligencja analizuje monit, przekształcając go z formatu czytelnego dla człowieka na format czytelny dla maszyny. Pozostając przy tekście na potrzeby tego przykładu, model wykorzystałby przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do zakodowania instrukcji w znaku zachęty.

Zaczyna się od podzielenia dłuższych fragmentów tekstu na mniejsze jednostki zwane tokenami, które reprezentują słowa lub części słów. Model analizuje te tokeny w kontekście gramatyki, struktury zdań i wielu innych rodzajów złożonych wzorców i skojarzeń, których nauczył się z danych treningowych. Może to nawet obejmować podpowiedzi, które podałeś wcześniej modelowi, ponieważ wiele generatywnych narzędzi AI może zachować kontekst podczas dłuższej rozmowy.

3 Narzędzie generuje prognozowane dane wyjściowe

Wykorzystując wszystko, co model zakodował na temat podpowiedzi, próbuje wygenerować najbardziej rozsądną, statystycznie prawdopodobną odpowiedź. Zasadniczo model zadaje sobie pytanie: „Co dalej, w oparciu o wszystko, co wiem o świecie do tej pory i biorąc pod uwagę te nowe informacje?”

Na przykład wyobraź sobie, że czytasz opowiadanie, a kiedy dojdziesz do końca strony, jest tam napisane: „Moja mama odpowiedziała”, a następne słowo znajduje się na następnej stronie. Kiedy przewracasz stronę, jak myślisz, jakie będzie następne słowo? Bazując na ogólnej wiedzy o świecie, możesz mieć kilka przypuszczeń. Może to byćtelefon, ale może to być takżeSMS,połączenie,drzwilubpytanie. Wiedza o tym, co wydarzyło się wcześniej w tej historii, może pomóc ci w bardziej świadomym zgadywaniu.

Zasadniczo właśnie to robi z podpowiedziami narzędzie AI, takie jak ChatGPT, i dlatego bardziej szczegółowe, szczegółowe podpowiedzi pomagają mu uzyskać lepsze wyniki. Zaczyna się od scenariusza, np. „Napisz zabawny wiersz o psie”. Następnie stara się dokończyć opowieść słowo po słowie, wykorzystując swój złożony model świata i zachodzących w nim relacji. Co najważniejsze, narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji przechodzą również tzw. uczenie się przez wzmacnianie z wykorzystaniem informacji zwrotnych od ludzi, aby nauczyć się preferować reakcje, które ludzie zaakceptują.

Jeśli bawiłeś się narzędziami generatywnej sztucznej inteligencji, zauważysz, że za każdym razem otrzymujesz inny wynik — nawet jeśli dwukrotnie zadasz to samo pytanie, narzędzie odpowie w nieco inny sposób. Na bardzo wysokim poziomie dzieje się tak dlatego, że pewna doza losowości jest kluczem do tego, aby odpowiedzi generowane przez generatywną sztuczną inteligencję były realistyczne. Jeśli narzędzie zawsze na każdym kroku wybiera najbardziej prawdopodobną prognozę, często kończy się to wynikiem, który nie ma sensu.

Modele generatywne AI

Istnieje wiele technik stosowanych w generatywnej sztucznej inteligencji. W swej istocie wszystkie wykorzystują sieci neuronowe, czyli rodzaj architektury przypominającej działanie ludzkiego mózgu. Możesz także usłyszeć termingłębokie uczenie się, który po prostu odnosi się do sieci neuronowej składającej się z więcej niż trzech warstw (czyli wszystkich sieci neuronowych poza tymi najbardziej podstawowymi).

Sieć neuronowa składa się z warstw połączonych ze sobą węzłów. Każdy węzeł ma swój własny model statystyczny, który specjalizuje się w przetwarzaniu pojedynczego aspektu danych wejściowych na podstawie tego, czego nauczył się z danych szkoleniowych. Podobnie jak części mózgu zaangażowane są w różne zadania – niektóre neurony mogą zareagować, gdy zobaczysz znajomą twarz – różne części sieci neuronowej rozpoznają różne wzorce i relacje.

Chociaż każda indywidualna decyzja jest prosta (powiedzmy, jeden węzeł może specjalizować się w rozpoznawaniu, czy słowo jest rzeczownikiem, czy nie), ostateczna prognoza jest efektem domina, w którym wszystkie te decyzje łączą się, tworząc bardzo złożony wynik.

Naukowcy zajmujący się danymi faktycznie wykorzystują sieci neuronowe do tworzenia generatywnych modeli sztucznej inteligencji na wiele sposobów. Do najpopularniejszych rodzajów architektury należą:

Generacyjne sieci kontradyktoryjne (GAN) i wariacyjne autoenkodery (VAE): te dwie klasy modeli używanych do generowania obrazów zaczęły robić się zamieszanie w połowie 2010 roku, zapowiadając obecny szum w sprawie generatywnej sztucznej inteligencji. W przypadku sieci GAN jedna sieć neuronowa generuje sygnał wyjściowy, a druga sieć próbuje określić, czy jest on prawdziwy, czy fałszywy — dzięki tym zmianom model staje się inteligentniejszy w trakcie uczenia. VAE generują kodowanie części obrazu, a następnie próbkują części kodowania i dekodują je, aby utworzyć zupełnie nowe obrazy.

Modele dyfuzyjne:w modelu dyfuzyjnym dla generatywnej sztucznej inteligencji dane szkoleniowe są niszczone poprzez dodanie szumu Gaussa, a następnie odzyskiwane poprzez odwrócenie dodawania tego szumu. Można pomyśleć o dodaniu szumu Gaussa jako o mieszaniu pikseli na obrazie. Szum jest „gaussowski”, ponieważ jest dodawany w oparciu o prawdopodobieństwa leżące wzdłuż krzywej dzwonowej. Kiedy model odwraca szum, dokonuje prognoz poprzez dekodowanie tych prawdopodobieństw, co daje za każdym razem oryginalny obraz, nawet przy tym samym podpowiedzi.

Duże modele językowe (LLM):Ten typ modelu wykorzystuje architekturę sieci neuronowej zwaną transformatorem. Transformatory mogą zasadniczo uwzględniać wszystkie słowa w sekwencji wejściowej w tym samym czasie i ustalać, w jaki sposób są ze sobą powiązane, co czyni je szczególnie użyteczną techniką rozumienia i generowania tekstu. Chociaż koncepcja transformatorów istnieje od 2017 r., zastosowanie ogromnych ilości danych szkoleniowych i ulepszenie wydajności modelu za pomocą wzmocnienia ludzkiego doprowadziło do przełomowych odkryć, które obserwujemy dzisiaj, dzięki generatywnym narzędziom języka naturalnego AI.

Modele hybrydowe:model hybrydowy łączy obliczenia oparte na regułach z uczeniem maszynowym i sieciami neuronowymi, aby zapewnić nadzór człowieka nad operacjami systemu sztucznej inteligencji. Zasadniczo można zastosować dowolny z powyższych generatywnych modeli sztucznej inteligencji i poddać go systemowi opartemu na regułach lub logice po lub w trakcie ich działania.

Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji

Być może korzystałeś już z niektórych bardziej znanych narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji w pracy, badaniach lub działaniach osobistych. Na przykład ChatGPT OpenAI jest powszechnie używany do wszystkiego, od pisania zaproszeń na imprezy po znajdowanie odpowiedzi na ezoteryczne i specjalistyczne pytania.

ChatGPT wykorzystuje LLM do przetwarzania podpowiedzi użytkowników w języku naturalnym i dostarczania prostych, konwersacyjnych odpowiedzi. Narzędzie przypomina chatbota, czyli wymianę wiadomości z konkretną osobą – stąd jego nazwa. Gemini firmy Google to kolejne generatywne narzędzie sztucznej inteligencji, które wykorzystuje LLM do zapewniania unikalnych odpowiedzi na monity użytkowników. Działa podobnie jak ChatGPT.

LLM nie są jedynym rodzajem generatywnej sztucznej inteligencji dostępnej dla konsumentów. DALL-E, kolejna innowacja generatywnej sztucznej inteligencji od OpenAI, wykorzystuje model dyfuzyjny do generowania oryginalnych obrazów. Na przykład użytkownik może poprosić DALL-E o stworzenie obrazu żaby jadącej na koniu po boisku do koszykówki w fowistycznym stylu Henriego Matisse’a. Opierając się na sieci neuronowej i ogromnym zbiorze danych, narzędzie utworzy oryginalny obraz zawierający elementy stylistyczne pożądane przez użytkownika i określone wymagania dotyczące treści obrazu.

Oto niektóre z bardziej znanych przykładów generatywnych narzędzi AI, ale dostępne są różne inne. Na przykład Grammarly to narzędzie do pisania oparte na sztucznej inteligencji, które wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję, aby pomóc ludziom poprawić przejrzystość i poprawność swojego pisma, niezależnie od tego, gdzie już piszą.

Dzięki generatywnej sztucznej inteligencji Grammarly możesz łatwo i szybko generować skuteczne, wysokiej jakości treści do e-maili, artykułów, raportów i innych projektów. Przykładami mogą być grupowe wiadomości e-mail wysyłane do Twojego działu z zaproszeniem na uroczystość firmową lub streszczenia dokumentów biznesowych.

Przypadki i zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji

Potencjalne zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji obejmują wiele branż i zastosowań, zarówno zawodowych, jak i osobistych. Oto kilka przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji do rozważenia.

Opieka zdrowotna

• Generowanie recept dla pacjentów na podstawie kryteriów diagnostycznych i notatek lekarza
• Tworzenie podsumowań na podstawie notatek sporządzonych podczas spotkania
• Zadania segregacji na ostrym dyżurze lub telezdrowia — generatywne narzędzia AI mogą rejestrować objawy pacjenta i generować podsumowanie, które lekarze będą mogli przeglądać przed spotkaniem z pacjentem
• Wykrywanie przypadków oszustw ubezpieczeniowych w dużych ilościach danych finansowych pacjentów

Bankowość i Finanse

• Automatyczne wykrywanie potencjalnych oszukańczych działań
• Generowanie prognoz finansowych
• Zapewnianie specjalistycznej i zróżnicowanej obsługi klienta
• Tworzenie planów marketingowych w oparciu o dane finansowe dotyczące dotychczasowej wydajności różnych produktów i usług

Marketing

• Generowanie różnych wersji stron docelowych do testów A/B nagłówków i tekstów marketingowych
• Tworzenie unikalnych wersji skądinąd identycznych stron sprzedażowych dla różnych lokalizacji
• Pozyskiwanie nowych pomysłów na treść w oparciu o dane dotyczące wydajności istniejącej treści
• Szybkie tworzenie nowych obrazów lub infografik na potrzeby kampanii marketingowych
• Generowanie unikalnych partytur muzycznych do wykorzystania w filmach marketingowych

Rozrywka i występy

• Tworzenie unikalnych zdjęć do materiałów promocyjnych
• Tworzenie nowych, wciągających krajobrazów i scenariuszy dla wirtualnej rzeczywistości
• Szybkie tworzenie scenorysów dla nowych scenariuszy lub pomysłów w filmie, telewizji lub teatrze
• Ulepszanie obrazów generowanych komputerowo poprzez przedstawianie postaci w trudnych lub niemożliwych do sfilmowania scenariuszach

Zalety i korzyści generatywnej sztucznej inteligencji

Jak pokazują powyższe przypadki użycia, generatywna sztuczna inteligencja przynosi niezwykłe korzyści w zakresie wydajności i automatyzacji. Mówiąc najprościej, pozwala nam wykonywać więcej pracy szybciej, automatyzując bardziej żmudne aspekty naszej pracy.

Korzyść ta jest być może najbardziej widoczna w przykładach opieki zdrowotnej, które obejmują zadania związane z segregacją pacjentów i administrację lekarza. Zlecając te działania generatywnej sztucznej inteligencji, lekarze mogą przyjmować więcej pacjentów, spędzać z każdym z nich więcej czasu i zapewniać lepszą opiekę.

Dla marketerów istotna jest także ilość czasu zaoszczędzona dzięki generatywnej sztucznej inteligencji. Tworzenie wielu wersji kampanii marketingowych, dostosowywanie przekazów do różnych grup demograficznych i zamawianie unikalnych zasobów wizualnych zajmuje dużo czasu marketerów. Przeniesienie takich zadań na generatywną sztuczną inteligencję zapewnia marketerom dodatkową profesjonalną i kreatywną przestrzeń. Krótko mówiąc, pozwala im skoncentrować większą uwagę na czynnościach wymagających ich wiedzy specjalistycznej.

Generatywna sztuczna inteligencja pozwala ludziom zlecać czasochłonne zadania o średnim lub dużym obciążeniu poznawczym do zautomatyzowanych narzędzi. W rezultacie te osoby zyskują dodatkowy czas na skupienie się na działaniach o dużej wartości. Kolejna zaleta generatywnej sztucznej inteligencji: może być kreatywnym partnerem. Może pomóc ludziom w burzy mózgów na temat nowych pomysłów i strategii lub stworzyć wiele wstępnych szkiców dzieła literackiego lub artystycznego, które mogą następnie służyć jako inspiracja lub zapewnić poczucie kierunku.

Wady i ograniczenia generatywnej sztucznej inteligencji

Generatywna sztuczna inteligencja to ekscytująca technologia, ale to nie znaczy, że jest idealna.

Być może słyszałeś o prawnikach, którzy korzystając z ChatGPT do badań prawnych, powoływali się na fikcyjne sprawy w dokumentach złożonych w imieniu swoich klientów. Oprócz konieczności zapłacenia wysokiej grzywny, ten błąd prawdopodobnie zaszkodził karierom tych prawników. Generatywna sztuczna inteligencja nie jest pozbawiona wad i należy mieć świadomość, jakie to wady.

Halucynacje

Czasami generatywna sztuczna inteligencja popełnia błąd. Kiedy tak się dzieje, nazywamy to halucynacją.

Chociaż najnowsza generacja narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji zwykle dostarcza dokładnych informacji w odpowiedzi na monity, sprawdzenie ich dokładności jest niezbędne, szczególnie gdy stawka jest wysoka, a błędy mają poważne konsekwencje. Ponieważ narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji są szkolone na danych historycznych, mogą również nie wiedzieć o niedawnych bieżących wydarzeniach lub nie być w stanie określić dzisiejszej pogody.

Stronniczość

Kilka znanych narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji generuje informacje zawierające uprzedzenia rasowe i/lub związane z płcią. W niektórych przypadkach same narzędzia przyznają się do swoich uprzedzeń.

Dzieje się tak, ponieważ dane szkoleniowe narzędzi zostały utworzone przez ludzi: istniejące uprzedzenia wśród ogółu populacji są obecne w danych, z których uczy się sztuczna inteligencja.

Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa

Od samego początku narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji budziły obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa. Po pierwsze, podpowiedzi wysyłane do modelek mogą zawierać wrażliwe dane osobowe lub poufne informacje na temat działalności firmy. W jaki sposób te narzędzia będą chronić te dane i zapewnią użytkownikom kontrolę nad swoimi informacjami?

Jak w przypadku każdego oprogramowania, również narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji mogą zostać zhakowane. Może to skutkować powstaniem niedokładnych treści, które szkodzą reputacji firmy lub narażają użytkowników na krzywdę. A jeśli weźmie się pod uwagę, że narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji są obecnie wykorzystywane do podejmowania niezależnych działań, takich jak automatyzacja zadań, jasne jest, że zabezpieczenie tych systemów jest koniecznością.

Korzystając z narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji, upewnij się, że rozumiesz, dokąd trafiają Twoje dane, i dołóż wszelkich starań, aby współpracować z narzędziami, które zapewniają bezpieczne i odpowiedzialne innowacje w zakresie sztucznej inteligencji.

Przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji

Dla organizacji generatywna sztuczna inteligencja to nie tylko oprogramowanie. To młodszy członek twojego zespołu. Dotyczy to praktycznie każdej branży, dlatego niezwykle ważne jest, aby być przygotowanym na to, jak sztuczna inteligencja zmieni sposób Twojej pracy.

Według Gartnera firmy powinny tworzyć plany AI, które uwzględniają:

• Ambicja dotycząca możliwości:konkretne korzyści, jakie Ty lub Twoja organizacja macie nadzieję uzyskać po wdrożeniu narzędzi AI.
• Wdrożenie:Zdecyduj, czy chcesz korzystać z gotowych narzędzi, budować we własnym zakresie, czy szkolić model przy użyciu własnych, zastrzeżonych danych.
• Ryzyko:Organizacje muszą uwzględnić wszystkie potencjalne ryzyka nieodłącznie związane ze sztuczną inteligencją, takie jak niezawodność, bezpieczeństwo i prywatność danych.

Według IBM powinniśmy również oczekiwać, że rządy na całym świecie uznają zarządzanie sztuczną inteligencją za priorytet. Na przykład Unia Europejska pracuje obecnie nad podziałem sztucznej inteligencji na różne kategorie ryzyka i narzuceniem określonych zasad dotyczących jej stosowania i wdrażania.

Mając na uwadze te działania, należy wziąć pod uwagę etyczne implikacje generatywnej sztucznej inteligencji oraz znaczenie odpowiedzialnego rozwoju. Światowe Forum Ekonomiczne opublikowało listę czynników, które innowatorzy sztucznej inteligencji muszą wziąć pod uwagę przy opracowywaniu i wdrażaniu nowych systemów sztucznej inteligencji. Należą do nich:

• Skuteczność systemu AI w odniesieniu do tego, do czego jest przeznaczony
• Odporność na zagrożenia bezpieczeństwa
• Łagodzenie uprzedzeń w celu uniknięcia niesprawiedliwego traktowania grup marginalizowanych
• Wyjaśnialność, co oznacza, że ​​wyniki systemu AI powinny być zrozumiałe dla użytkowników
• Ochrona prywatności, która obejmuje zasady minimalizacji danych

Najważniejsze jest to, że sztuczna inteligencja pozostanie. Można się spodziewać, że w nadchodzących miesiącach i latach instytucje i rządy będą zwracać coraz większą uwagę na wyzwanie, jakim są odpowiedzialne innowacje w świecie generatywnej sztucznej inteligencji.

Wniosek: jak najlepiej wykorzystaj generatywną sztuczną inteligencję

Generatywna sztuczna inteligencja to siła, z którą należy się liczyć w wielu branżach, nie wspominając o codziennych czynnościach osobistych. W miarę jak osoby prywatne i firmy będą w dalszym ciągu wdrażać generatywną sztuczną inteligencję w swoich przepływach pracy, znajdą nowe sposoby na odciążenie uciążliwych zadań i kreatywną współpracę dzięki tej technologii.

Jednocześnie należy mieć świadomość ograniczeń technicznych i problemów etycznych nieodłącznie związanych z generatywną sztuczną inteligencją. Odpowiedzialny rozwój to jedno – i ma znaczenie – ale odpowiedzialne użytkowanie jest również krytyczne. Zawsze dokładnie sprawdź, czy treści tworzone za pomocą generatywnych narzędzi AI są tym, czego naprawdę chcesz. A jeśli nie otrzymujesz tego, czego oczekiwałeś, poświęć czas na zrozumienie, jak zoptymalizować podpowiedzi, aby w pełni wykorzystać możliwości narzędzia. Poruszaj się po odpowiedzialnym korzystaniu ze sztucznej inteligencji za pomocą narzędzia sprawdzającego sztuczną inteligencję Grammarly, przeszkolonego w zakresie identyfikowania tekstu wygenerowanego przez sztuczną inteligencję.

Będąc na bieżąco z najnowszymi innowacjami w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji, możesz ulepszyć sposób pracy i ulepszyć swoje osobiste projekty. Choć ekscytująca, obecna generacja narzędzi AI oferuje zaledwie wgląd w to, co kryje się za horyzontem.