Ce este AI generativ? Un ghid cuprinzător

Inteligența artificială pare să fie peste tot. Excitarea, teama și speculațiile cu privire la viitorul său domină titlurile, iar mulți dintre noi folosesc deja AI pentru activități personale și de serviciu.

Desigur, oamenii vorbesc despre inteligența artificialăgenerativăcând se referă la cele mai recente instrumente AI. Inovațiile în IA generativă fac posibil ca o mașină să creeze rapid un eseu, un cântec sau o piesă de artă originală bazată pe o simplă interogare a unui om.

Deci, ce este AI generativă? Cum functioneazã? Și, cel mai important, cum vă poate ajuta în eforturile personale și profesionale?

Acest ghid face o scufundare profundă în lumea AI generativă. Acoperim diferite modele AI generative, instrumente AI comune și utile, cazuri de utilizare și avantajele și limitările instrumentelor AI actuale. În cele din urmă, luăm în considerare viitorul IA generativă, în care se îndreaptă tehnologia și importanța inovației responsabile în IA.

Cuprins

• Ce este AI generativă?
• Cum funcționează IA generativă
• Modele AI generative
• Instrumente AI generative
• Cazuri de utilizare a IA generativă
• Avantaje și beneficii
• Dezavantaje și limitări
• Viitorul AI generativ
• Concluzie

Ce este AI generativă?

AI generativă se referă la o ramură specifică a învățării automate în care modelele sunt antrenate pe cantități mari de date brute pentru a crea rezultate originale, fie că este vorba de text, imagini sau alte tipuri de conținut.

AI, sau învățarea automată, se referă la a face predicții probabile din punct de vedere statistic pe baza datelor istorice. De exemplu, tehnicile tradiționale de învățare automată ar putea fi folosite pentru a prezice tonul unui text dintr-o listă de tonuri posibile, cum ar fi „formale” sau „amuzante”. Aceste tehnici construiesc un model al proprietăților de ton ale textului, bazat pe multe exemple, și apoi folosesc acel model pentru a evalua noi intrări.

Iată o analogie: dacă cineva ți-ar arăta un milion de exemple de e-mailuri formale și apoi ți-ar arăta un e-mail nou, s-ar putea să poți determina dacă are un ton formal sau nu. În timpul necesar procesării unui gând, creierul tău va recunoaște anumite caracteristici în acel e-mail - subiectul, lungimea și vocabularul politicos, probabil - și va realiza că se potrivesc cu modelul tău despre cum arată „formal”. La un nivel foarte înalt, învățarea automată tradițională funcționează aproape în același mod.

Dar ce se întâmplă dacă ai vrea să-i scrii un nou e-mail oficial congresmanului tău? Acesta este domeniul AI generativ. Ca și alte forme de învățare automată, IA generativă este încă instruită pe exemple pentru a construi un model al lumii, permițându-i să facă predicții despre noi intrări. Cu toate acestea, modelele AI generative trebuie de obicei antrenate pe volume mult mai mari de date pentru a avea succes, iar modelele în sine trebuie să fie și mai complexe. Oamenii de știință de date folosesc un tip de tehnologie de învățare automată cunoscută sub numele de rețele neuronale pentru a construi modele AI generative.

Pentru a scrie un e-mail oficial unui congresist, un model AI generativ ar trebui să înțeleagă cum arată scrierea „formală”, cum este structurat de obicei un e-mail și ce este un „congresman”. În mod uimitor, nimeni nu codifică aceste concepte sau explică cum să le pună cap la cap — modelul învață acest lucru însuși, fiind antrenat pe cantități uluitor de mari de text brut (cum ar fi tot ce este pe internetul public). Acest lucru îi permite în esență să prezică, cuvânt cu cuvânt, un nou e-mail care este cel mai probabil să reprezinte „un e-mail oficial către congresmanul tău”.

Cum funcționează IA generativă

Pentru a înțelege cel mai bine cum funcționează IA generativă, să împărțim operațiunile sale în pași simpli.

1 Un utilizator introduce o solicitare

AI generativ răspunde la solicitările introduse de oameni. De exemplu, cineva poate introduce o solicitare precum „Scrieți o scrisoare profesională de acceptare pentru o ofertă de angajare ca manager de proiect”. Cu cât promptul este mai specific și mai bine scris, cu atât este mai probabil ca modelul să producă un rezultat satisfăcător. S-ar putea să auziți termenul deinginerie promptă, care se referă la procesul de modificare a frazei unui prompt sau de includere a instrucțiuni suplimentare pentru a obține rezultate de calitate superioară și mai precise dintr-un instrument AI generativ.

Solicitările nu sunt întotdeauna furnizate ca text. În funcție de tipul de sistem AI generativ (mai multe despre cele de mai jos în acest ghid), un prompt poate fi furnizat ca imagine, videoclip sau alt tip de media.

2 Instrumentul AI generativ analizează promptul

Apoi, AI generativă analizează promptul, transformându-l dintr-un format care poate fi citit de om într-unul care poate fi citit de mașină. Rămânând cu textul în scopurile acestui exemplu, modelul ar folosi procesarea limbajului natural (NLP) pentru a codifica instrucțiunile din prompt.

Aceasta începe cu împărțirea unor bucăți mai lungi de text în unități mai mici numite jetoane, care reprezintă cuvinte sau părți de cuvinte. Modelul analizează acele simboluri în contextul gramaticii, al structurii propoziției și al multor alte tipuri de modele și asocieri complexe pe care le-a învățat din datele sale de antrenament. Aceasta ar putea include chiar și solicitări pe care le-ați dat modelului anterior, deoarece multe instrumente AI generative pot păstra contextul într-o conversație mai lungă.

3 Instrumentul generează o ieșire predictivă

Folosind tot ceea ce modelul a codificat despre prompt, încearcă să genereze cel mai rezonabil răspuns statistic. În esență, modelul se întreabă: „Pe tot ce știu despre lume până acum și având în vedere această nouă intrare, ce urmează?”

De exemplu, imaginați-vă că citiți o poveste și, când ajungeți la sfârșitul paginii, scrie: „Mama a răspuns la”, cu următorul cuvânt fiind pe pagina următoare. Când întorci pagina, care crezi că va fi următorul cuvânt? Pe baza a ceea ce știi despre lume în general, s-ar putea să ai câteva presupuneri. Poate fitelefon, dar poate fi, de asemenea,text,apel,ușăsauîntrebare. Să știi despre ceea ce a apărut înainte de asta în poveste te-ar putea ajuta și să faci o ghicire mai informată.

În esență, acesta este ceea ce face un instrument AI generativ precum ChatGPT cu promptul dvs., motiv pentru care solicitările mai specifice și detaliate îl ajută să facă rezultate mai bune. Are începutul unui scenariu, cum ar fi „Scrie o poezie amuzantă despre un câine”. Apoi încearcă să completeze povestea cuvânt cu cuvânt, folosind modelul său complex al lumii și relațiile din ea. În mod crucial, instrumentele AI generative trec și prin ceea ce se numește învățare prin consolidare cu feedback uman pentru a învăța să prefere răspunsurile pe care oamenii le vor aproba.

Dacă v-ați jucat cu instrumente AI generative, veți observa că obțineți un rezultat diferit de fiecare dată – chiar dacă puneți aceeași întrebare de două ori, instrumentul va răspunde într-un mod ușor diferit. La un nivel foarte înalt, motivul pentru aceasta este că un anumit grad de aleatorie este cheia pentru ca răspunsurile din IA generativă să fie realiste. Dacă un instrument alege întotdeauna cea mai probabilă predicție la fiecare pas, deseori se va termina cu o ieșire care nu are sens.

Modele AI generative

Există multe tehnici utilizate pentru IA generativă. În esență, toți folosesc rețele neuronale, care este un tip de arhitectură care seamănă cu modul în care funcționează creierul uman. De asemenea, puteți auzi și termenul deînvățare profundă, care se referă pur și simplu la o rețea neuronală cu mai mult de trei straturi (care sunt toate rețelele neuronale dincolo de cele mai elementare).

O rețea neuronală este formată din straturi de noduri interconectate. Fiecare nod are propriul său model statistic care este specializat în procesarea unei singure fațete a intrării pe baza a ceea ce a învățat din datele de antrenament. Similar modului în care părți ale creierului sunt dedicate diferitelor sarcini - anumiți neuroni se pot declanșa atunci când vezi o față familiară - diferite părți ale rețelei neuronale recunosc diferite modele și relații.

În timp ce fiecare decizie individuală este simplă (să zicem, un nod s-ar putea specializa în recunoașterea dacă un cuvânt este un substantiv sau nu), predicția finală este un efect domino al tuturor acestor decizii care se unesc pentru a avea ca rezultat o ieșire foarte complexă.

Există o varietate de moduri prin care oamenii de știință din date folosesc de fapt rețelele neuronale pentru a construi modele AI generative. Unele dintre cele mai comune tipuri de arhitecturi sunt:

Rețele adverse generative (GAN) și autoencodere variaționale (VAE) : Aceste două clase de modele, utilizate pentru generarea de imagini, au început să facă furori la mijlocul anilor 2010, prefigurand actualul buzz generativ al AI.Cu GAN-urile, o rețea neuronală generează o ieșire, iar cealaltă rețea încearcă să stabilească dacă este reală sau falsă - acest lucru înainte și înapoi face modelul mai inteligent pe măsură ce se antrenează. VAE generează codificări ale părților unei imagini și apoi eșantionează părți ale codificărilor și le decodifică pentru a crea imagini complet noi.

Modele de difuzie: într-un model de difuzie pentru IA generativă, datele de antrenament sunt distruse prin adăugarea de zgomot gaussian și apoi recuperate prin inversarea adăugării acelui zgomot.Vă puteți gândi să adăugați zgomot gaussian ca amestecarea pixelilor din imagine. Zgomotul este „gaussian” deoarece este adăugat pe baza probabilităților care se află de-a lungul unei curbe clopot. Când modelul inversează zgomotul, face predicții prin decodificarea acelor probabilități, ceea ce duce la o imagine originală de fiecare dată, chiar și cu același prompt.

Modele de limbaj mari (LLM): Acest tip de model folosește o arhitectură de rețea neuronală numită transformator.Transformers pot lua în considerare în esență toate cuvintele dintr-o secvență de intrare în același timp și pot da seama cum sunt legate, făcându-le o tehnică deosebit de utilă pentru înțelegerea și generarea de text. În timp ce conceptul de transformatoare există din 2017, aplicarea unor cantități mari de date de antrenament și îmbunătățirea performanței modelului cu întărire umană a condus la descoperirile pe care le vedem astăzi cu instrumentele generative de limbaj natural AI.

Modele hibride: un model hibrid combină calculul bazat pe reguli cu învățarea automată și rețelele neuronale pentru a aduce supravegherea umană asupra operațiunilor unui sistem AI.Practic, puteți lua oricare dintre modelele AI generative de mai sus și le puteți supune unui sistem bazat pe reguli sau logică după sau în timpul operațiunilor lor.

Instrumente AI generative

Este posibil să fi folosit deja unele dintre cele mai importante instrumente AI generative pentru muncă, cercetare sau activități personale. ChatGPT de la OpenAI, de exemplu, este folosit în mod obișnuit pentru orice, de la scrierea invitațiilor la petrecere până la găsirea de răspunsuri la întrebări ezoterice și specializate.

ChatGPT folosește un model de limbaj mare (LLM) pentru a procesa solicitările utilizatorilor în limbaj natural și pentru a oferi răspunsuri simple, conversaționale. Instrumentul seamănă cu un chatbot sau un schimb de mesaje cu o persoană reală - de unde și numele. Google Gemini este un alt instrument AI generativ care folosește un LLM pentru a oferi răspunsuri unice la solicitările utilizatorilor. Funcționează la fel ca ChatGPT.

LLM-urile nu sunt singurul tip de IA generativă disponibilă consumatorilor. DALL-E, o altă inovație generativă AI de la OpenAI, utilizează un model de difuzie pentru a genera imagini originale. De exemplu, un utilizator ar putea solicita DALL-E să creeze o imagine a unei broaște călare pe un cal pe un teren de baschet în stilul fauvist al lui Henri Matisse. Bazându-se pe rețeaua sa neuronală și pe un set vast de date, instrumentul ar crea o imagine originală care încorporează elementele stilistice dorite de utilizator și solicitările specifice pentru conținutul imaginii.

Acestea sunt câteva dintre cele mai cunoscute exemple de instrumente AI generative, dar sunt disponibile diverse altele. De exemplu, Grammarly este un instrument de scriere AI care folosește AI generativ pentru a ajuta oamenii să-și îmbunătățească claritatea și corectitudinea scrisului, oriunde scriu deja.

Cu IA generativă a Grammarly, puteți genera ușor și rapid conținut eficient și de înaltă calitate pentru e-mailuri, articole, rapoarte și alte proiecte. Exemplele includ e-mailuri de grup către departamentul dvs. prin care sunt invitați la o funcție a companiei sau rezumate executive pentru documente de afaceri.

Cazuri de utilizare și aplicații generative AI

Potențialele utilizări ale IA generativă se întind în mai multe industrii și aplicații, fie profesionale sau personale. Iată câteva cazuri de utilizare a AI generativă de luat în considerare.

Sănătate

• Generarea de prescripții pentru pacienți pe baza criteriilor de diagnostic și a notelor clinicienilor
• Realizarea de rezumate pe baza notelor luate în timpul unei întâlniri
• Sarcini de triaj ER sau telesănătate — instrumentele AI generative pot nota simptomele unui pacient și pot produce un rezumat pe care să-l vadă medicii înainte de a se întâlni cu pacientul
• Identificarea cazurilor de fraudă în asigurări în volume mari de date financiare ale pacienților

Banca si Finante

• Autodetecția activității potențiale frauduloase
• Generarea de previziuni financiare
• Oferirea de asistență clienților specializate și nuanțate
• Crearea de planuri de marketing bazate pe date financiare despre performanța trecută a diferitelor produse și servicii

Marketing

• Generarea diferitelor versiuni ale paginilor de destinație pentru testarea A/B a titlurilor și a textului de marketing
• Crearea de versiuni unice ale paginilor de vânzare altfel identice pentru diferite locații
• Obținerea de idei noi de conținut pe baza datelor de performanță pentru conținutul existent
• Crearea rapidă de noi imagini sau infografice pentru campanii de marketing
• Generarea de partituri muzicale unice pentru utilizare în videoclipuri de marketing

Divertisment și spectacole

• Crearea de imagini unice pentru materiale promoționale
• Construirea de noi peisaje și scenarii captivante pentru realitatea virtuală
• Storyboarding rapid pentru scenarii sau idei noi în film, televiziune sau teatru
• Îmbunătățirea imaginilor generate de computer prin portretizarea personajelor în scenarii dificile sau imposibil de filmat

Avantajele și beneficiile AI generative

După cum se ilustrează în cazurile de utilizare de mai sus, IA generativă aduce avantaje extraordinare în ceea ce privește eficiența și automatizarea. Mai simplu spus, ne permite să facem mai multă muncă mai rapid prin automatizarea aspectelor mai plictisitoare ale joburilor noastre.

Acest beneficiu este poate cel mai evident în exemplele de asistență medicală, care includ sarcini legate de triaj și administrarea clinicianului. Prin externalizarea acestor activități către IA generativă, clinicienii pot vedea mai mulți pacienți, pot petrece mai mult timp cu fiecare și pot oferi îngrijiri mai bune.

Pentru agenții de marketing, timpul economisit de AI generativă este, de asemenea, semnificativ. Crearea mai multor versiuni de campanii de marketing, adaptarea mesajelor la diferite categorii demografice și punerea în funcțiune a materialelor creative vizuale unice reprezintă o mulțime de timp pentru marketeri. Descărcarea unor astfel de sarcini către IA generativă oferă marketerilor o lățime de bandă profesională și creativă suplimentară. Pe scurt, le permite să-și concentreze mai multă atenție asupra activităților care necesită expertiza lor.

AI generativ le permite oamenilor să externalizeze sarcinile consumatoare de timp cu o povară cognitivă moderată până la grea către instrumente automate. Rezultatul este timp suplimentar pentru acei indivizi să se concentreze asupra activităților de mare valoare. Un alt beneficiu al IA generativă: poate fi un partener creativ. Poate ajuta oamenii să creeze idei și strategii noi sau să creeze mai multe schițe brute ale unei piese de scris sau de artă care pot servi apoi drept inspirație sau pot oferi un sentiment de direcție.

Dezavantaje și limitări ale IA generativă

AI generativ este o tehnologie interesantă, dar asta nu înseamnă că este perfectă.

Este posibil să fi auzit despre avocații care, folosind ChatGPT pentru cercetări juridice, au citat cazuri fictive într-un scurt depus în numele clienților lor. Pe lângă faptul că trebuie să plătească o amendă uriașă, acest pas greșit probabil a afectat cariera acelor avocați. AI generativă nu este lipsită de defecte și este esențial să fii conștient de care sunt acele defecte.

Halucinații

Uneori, IA generativă înțelege greșit. Când se întâmplă acest lucru, o numim o halucinație.

În timp ce cea mai recentă generație de instrumente AI generative oferă de obicei informații precise ca răspuns la solicitări, este esențial să se verifice acuratețea, mai ales atunci când mizele sunt mari și greșelile au consecințe grave. Deoarece instrumentele AI generative sunt antrenate pe date istorice, este posibil să nu știe despre evenimentele actuale foarte recente sau să vă poată spune vremea de astăzi.

Părtinire

Mai multe instrumente AI generative proeminente produc informații care conțin părtiniri rasiale și/sau de gen. În unele cazuri, instrumentele în sine își recunosc prejudecățile.

Acest lucru se întâmplă deoarece datele de antrenament ale instrumentelor au fost create de oameni: părtinirile existente în rândul populației generale sunt prezente în datele din care învață IA generativă.

Probleme de confidențialitate și securitate

De la început, instrumentele AI generative au ridicat probleme legate de confidențialitate și securitate. În primul rând, solicitările care sunt trimise modelelor pot conține date personale sensibile sau informații confidențiale despre operațiunile unei companii. Cum vor proteja aceste instrumente acele date și se vor asigura că utilizatorii au control asupra informațiilor lor?

Ca și în cazul oricărui software, există și potențialul ca instrumentele AI generative să fie piratate. Acest lucru ar putea duce la conținut inexact care dăunează reputației unei companii sau expune utilizatorii la vătămări. Și când considerați că instrumentele AI generative sunt acum folosite pentru a întreprinde acțiuni independente, cum ar fi automatizarea sarcinilor, este clar că securizarea acestor sisteme este o necesitate.

Când utilizați instrumente AI generative, asigurați-vă că înțelegeți unde se îndreaptă datele dvs. și faceți tot posibilul pentru a colabora cu instrumente care se angajează în inovarea AI sigură și responsabilă.

Viitorul IA generativă

Pentru organizații, IA generativă nu este doar software. Este un membru junior al echipei tale. Acest lucru este valabil în aproape orice industrie, așa că este esențial să fiți pregătit pentru modul în care AI vă va schimba modul în care lucrați.

Potrivit Gartner, companiile ar trebui să creeze planuri AI care să țină cont de:

• Ambiție de oportunitate: avantajele specifice pe care dumneavoastră sau organizația dumneavoastră sperați să vă bucurați după implementarea instrumentelor AI.
• Implementare: decideți dacă folosiți instrumente disponibile, construiți în interior sau antrenați modelul folosind propriile date proprietare.
• Risc: organizațiile trebuie să țină cont de toate riscurile potențiale inerente AI, cum ar fi fiabilitatea, securitatea, confidențialitatea datelor.

Potrivit IBM, ar trebui să ne așteptăm și de la guvernele din întreaga lume să facă din managementul AI o prioritate. Uniunea Europeană, de exemplu, lucrează în prezent pentru a clasifica AI în diferite categorii de risc și pentru a impune anumite reguli cu privire la utilizarea și implementarea acesteia.

Având în vedere aceste activități, este esențial să luăm în considerare implicațiile etice ale inteligenței artificiale generative și ce înseamnă să urmărești o dezvoltare responsabilă. Forumul Economic Mondial a publicat o listă de factori pe care inovatorii AI trebuie să ia în considerare atunci când dezvoltă și implementează noi sisteme AI. Ei includ:

• Eficacitatea sistemului AI pentru ceea ce este destinat să facă
• Reziliență împotriva amenințărilor de securitate
• Atenuarea părtinirii pentru a evita tratamentul nedrept al grupurilor marginalizate
• Explicabilitate, ceea ce înseamnă că rezultatele unui sistem AI ar trebui să fie înțelese de utilizatori
• Protecția confidențialității, care include principiile de minimizare a datelor

Concluzia este că AI este aici pentru a rămâne. În lunile și anii următori, așteptați ca instituțiile și guvernele să acorde o atenție din ce în ce mai mare provocării inovației responsabile în lumea AI generativă.

Concluzie: profitați la maximum de IA generativă

Inteligența artificială generativă este o forță care trebuie luată în considerare în multe industrii, ca să nu mai vorbim de activitățile personale de zi cu zi. Pe măsură ce indivizii și întreprinderile continuă să adopte inteligența artificială generativă în fluxurile lor de lucru, vor găsi noi modalități de a descărca sarcini împovărătoare și de a colabora creativ cu această tehnologie.

În același timp, este important să fim conștienți de limitările tehnice și de preocupările etice inerente AI generative. Dezvoltarea responsabilă este un lucru – și contează – dar utilizarea responsabilă este, de asemenea, esențială. Verificați întotdeauna dacă conținutul creat de instrumentele AI generative este ceea ce vă doriți cu adevărat. Și dacă nu obțineți ceea ce vă așteptați, petreceți timpul înțelegând cum să vă optimizați solicitările pentru a profita la maximum de instrument.

Fiind la curent cu cele mai recente inovații în inteligența artificială generativă, puteți îmbunătăți modul în care lucrați și vă puteți îmbunătăți proiectele personale. Deși este incitantă, generația actuală de instrumente AI oferă doar o privire a ceea ce se află dincolo de orizont.