Что такое генеративный ИИ? Комплексное руководство

Кажется, искусственный интеллект присутствует повсюду. В заголовках доминируют волнение, страх и предположения о его будущем, и многие из нас уже используют ИИ для личной и рабочей деятельности.

Конечно, люди говорят огенеративномискусственном интеллекте, когда говорят о новейших инструментах искусственного интеллекта. Инновации в области генеративного искусственного интеллекта позволяют машине быстро создавать эссе, песню или оригинальное произведение искусства на основе простого запроса человека.

Так что же такое генеративный ИИ? Как это работает? И самое главное, как это может помочь вам в ваших личных и профессиональных начинаниях?

Это руководство погружает вас в мир генеративного искусственного интеллекта. Мы рассмотрим различные модели генеративного ИИ, распространенные и полезные инструменты ИИ, варианты использования, а также преимущества и ограничения существующих инструментов ИИ. Наконец, мы рассматриваем будущее генеративного ИИ, в котором движется эта технология, и важность ответственных инноваций в области ИИ.

Оглавление

• Что такое генеративный ИИ?
• Как работает генеративный ИИ
• Генеративные модели ИИ
• Генеративные инструменты искусственного интеллекта
• Варианты использования генеративного ИИ
• Преимущества и преимущества
• Недостатки и ограничения
• Будущее генеративного искусственного интеллекта
• Заключение

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ относится к особой отрасли машинного обучения, где модели обучаются на больших объемах необработанных данных для создания оригинальных результатов, будь то текст, изображения или другие виды контента.

Целью искусственного интеллекта, или машинного обучения, является создание статистически вероятных прогнозов на основе исторических данных. Например, традиционные методы машинного обучения могут использоваться для прогнозирования тона письма на основе списка возможных тонов, таких как «формальный» или «забавный». Эти методы создают модель тональных свойств текста на основе множества примеров, а затем используют эту модель для оценки новых входных данных.

Вот аналогия: если кто-то покажет вам миллион примеров официальных писем, а затем покажет вам новое письмо, вы сможете определить, имеет ли оно формальный тон или нет. За время, необходимое для обработки мысли, ваш мозг распознает определенные характеристики этого письма (например, тему, длину и вежливый словарный запас) и поймет, что они соответствуют вашей модели того, как выглядит «формальность». На очень высоком уровне традиционное машинное обучение работает примерно таким же образом.

Но что, если вы захотите написать новое официальное электронное письмо своему конгрессмену? Это область генеративного ИИ. Как и другие формы машинного обучения, генеративный ИИ по-прежнему обучается на примерах для построения модели мира, что позволяет ему делать прогнозы относительно новых входных данных. Однако для достижения успеха генеративные модели ИИ обычно необходимо обучать на гораздо больших объемах данных, а сами модели также должны быть более сложными. Ученые, работающие с данными, используют технологию машинного обучения, известную как нейронные сети, для создания генеративных моделей искусственного интеллекта.

Чтобы написать официальное электронное письмо конгрессмену, генеративная модель искусственного интеллекта должна понять, как выглядит «формальное» письмо, как обычно структурируется электронное письмо и что такое «конгрессмен». Удивительно, но никто жестко не запрограммировал эти концепции и не объяснил, как их объединить — модель учится этому сама, обучаясь на ошеломляюще больших объемах необработанного текста (например, всего, что есть в общедоступном Интернете). Это позволяет ему, по сути, предсказать, слово за словом, новое электронное письмо, которое, скорее всего, будет представлять собой «официальное электронное письмо вашему конгрессмену».

Как работает генеративный ИИ

Чтобы лучше понять, как работает генеративный ИИ, давайте разобьем его работу на простые шаги.

1 Пользователь вводит подсказку

Генеративный ИИ реагирует на подсказки, вводимые людьми. Например, кто-то может ввести такое приглашение, как «Напишите профессиональное письмо о принятии предложения о работе в качестве менеджера проекта». Чем более конкретным и хорошо написанным является запрос, тем больше вероятность того, что модель даст удовлетворительный результат. Вы можете услышать термин «инжиниринг подсказок», который относится к процессу настройки формулировки подсказки или включения дополнительных инструкций для получения более качественных и точных результатов с помощью генеративного инструмента искусственного интеллекта.

Подсказки не всегда предоставляются в виде текста. В зависимости от типа генеративной системы искусственного интеллекта (подробнее об этом далее в этом руководстве) подсказка может быть представлена ​​в виде изображения, видео или другого типа носителя.

2 Инструмент генеративного искусственного интеллекта анализирует подсказку

Далее генеративный ИИ анализирует подсказку, превращая ее из человекочитаемого формата в машиночитаемый. Если придерживаться текста в этом примере, модель будет использовать обработку естественного языка (NLP) для кодирования инструкций в подсказке.

Это начинается с разделения более длинных фрагментов текста на более мелкие единицы, называемые токенами, которые представляют слова или части слов. Модель анализирует эти токены в контексте грамматики, структуры предложений и многих других видов сложных шаблонов и ассоциаций, которые она извлекла из обучающих данных. Сюда могут даже относиться подсказки, которые вы давали модели ранее, поскольку многие инструменты генеративного ИИ могут сохранять контекст в течение длительного разговора.

3 Инструмент генерирует прогнозный результат

Используя все, что модель закодировала в подсказке, она пытается сгенерировать наиболее разумный и статистически вероятный ответ. По сути, модель спрашивает себя: «Основываясь на всем, что я знаю о мире на данный момент, и с учетом этих новых данных, что будет дальше?»

Например, представьте, что вы читаете рассказ, и когда вы доходите до конца страницы, там написано: «Моя мама ответила», а следующее слово находится на следующей странице. Как вы думаете, какое слово будет следующим, когда вы перевернете страницу? Основываясь на том, что вы знаете о мире в целом, у вас может возникнуть несколько догадок. Это может бытьтелефон, а такжетекстовое сообщение,звонок,дверьиливопрос. Знание того, что было до этого в истории, также может помочь вам сделать более обоснованное предположение.

По сути, это то, что генеративный инструмент искусственного интеллекта, такой как ChatGPT, делает с вашим приглашением, поэтому более конкретные и подробные подсказки помогают ему получить более качественные результаты. Там начинается сценарий, например «Напиши смешное стихотворение о собаке». Затем он пытается завершить рассказ слово за словом, используя свою сложную модель мира и отношений в нем. Важно отметить, что инструменты генеративного искусственного интеллекта также проходят так называемое обучение с подкреплением с обратной связью от человека, чтобы научиться отдавать предпочтение ответам, которые люди одобрят.

Если вы поигрались с инструментами генеративного ИИ, вы заметите, что каждый раз получаете разные результаты — даже если вы зададите один и тот же вопрос дважды, инструмент ответит немного по-разному. На очень высоком уровне причина этого в том, что некоторая доля случайности является ключом к реалистичности ответов генеративного ИИ. Если инструмент всегда выбирает наиболее вероятный прогноз на каждом шагу, он часто будет получать результаты, которые не имеют смысла.

Генеративные модели ИИ

Для создания генеративного ИИ используется множество методов. По своей сути все они используют нейронные сети — тип архитектуры, напоминающий работу человеческого мозга. Вы также можете услышать термин«глубокое обучение», который просто относится к нейронной сети с более чем тремя слоями (то есть всеми нейронными сетями, кроме самых базовых).

Нейронная сеть состоит из слоев взаимосвязанных узлов. Каждый узел имеет свою собственную статистическую модель, которая специализируется на обработке одного аспекта входных данных на основе того, что он узнал из обучающих данных. Подобно тому, как части мозга отвечают за разные задачи (определённые нейроны могут активироваться, когда вы видите знакомое лицо), разные части нейронной сети распознают разные закономерности и взаимосвязи.

Хотя каждое отдельное решение является простым (скажем, один узел может специализироваться на распознавании того, является ли слово существительным или нет), окончательный прогноз представляет собой эффект домино, когда все эти решения собираются вместе и приводят к очень сложному результату.

Существует множество способов, с помощью которых ученые, работающие с данными, используют нейронные сети для создания генеративных моделей ИИ. Некоторые из наиболее распространенных типов архитектур:

Генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автокодировщики (VAE) . Эти два класса моделей, используемых для генерации изображений, начали вызывать ажиотаж в середине 2010-х годов, предвещая нынешний ажиотаж вокруг генеративного искусственного интеллекта.При использовании GAN одна нейронная сеть генерирует выходные данные, а другая сеть пытается определить, настоящие они или фальшивые — это взаимодействие делает модель более умной по мере ее обучения. VAE генерируют кодировки частей изображения, а затем выбирают части кодировок и декодируют их для создания совершенно новых изображений.

Модели диффузии. В модели диффузии для генеративного ИИ обучающие данные уничтожаются путем добавления гауссовского шума, а затем восстанавливаются путем обратного добавления этого шума.Вы можете думать о добавлении гауссова шума как о шифровании пикселей изображения. Шум является «гауссовским», поскольку он добавляется на основе вероятностей, лежащих вдоль колоколообразной кривой. Когда модель обращает шум, она делает прогнозы, декодируя эти вероятности, в результате чего каждый раз получается исходное изображение, даже с одной и той же подсказкой.

Большие языковые модели (LLM). В моделях этого типа используется архитектура нейронной сети, называемая преобразователем.Трансформеры могут, по сути, рассматривать все слова во входной последовательности одновременно и выяснять, как они связаны, что делает их особенно полезным методом для понимания и генерации текста. Хотя концепция трансформеров существует с 2017 года, применение огромных объемов обучающих данных и улучшение производительности моделей с помощью человеческого подкрепления привели к прорывам, которые мы наблюдаем сегодня с помощью генеративных инструментов искусственного интеллекта на естественном языке.

Гибридные модели. Гибридная модель сочетает в себе вычисления на основе правил с машинным обучением и нейронными сетями, обеспечивая человеческий контроль над операциями системы искусственного интеллекта.По сути, вы можете взять любую из вышеперечисленных генеративных моделей ИИ и подвергнуть их системе, основанной на правилах или логике, после или во время их работы.

Генеративные инструменты искусственного интеллекта

Возможно, вы уже использовали некоторые из наиболее известных инструментов генеративного ИИ для работы, исследований или личной деятельности. Например, ChatGPT OpenAI обычно используется для всего: от написания приглашений на вечеринки до поиска ответов на эзотерические и специализированные вопросы.

ChatGPT использует большую языковую модель (LLM) для обработки подсказок пользователей на естественном языке и предоставления простых диалоговых ответов. Этот инструмент напоминает чат-бота или обмен сообщениями с реальным человеком — отсюда и его название. Gemini от Google — еще один генеративный инструмент искусственного интеллекта, который использует LLM для предоставления уникальных ответов на запросы пользователя. Он работает так же, как ChatGPT.

LLM — не единственный тип генеративного ИИ, доступный потребителям. DALL-E, еще одна инновация в области генеративного искусственного интеллекта от OpenAI, использует модель диффузии для создания оригинальных изображений. Например, пользователь может предложить DALL-E создать изображение лягушки верхом на лошади на баскетбольной площадке в фовистском стиле Анри Матисса. Опираясь на свою нейронную сеть и обширный набор данных, инструмент создаст оригинальное изображение, включающее желаемые стилистические элементы пользователя и конкретные запросы к содержанию изображения.

Это некоторые из наиболее широко известных примеров инструментов генеративного ИИ, но доступны и другие. Например, Grammarly — это инструмент для письма с использованием искусственного интеллекта, который использует генеративный искусственный интеллект, чтобы помочь людям улучшить ясность и правильность своего письма, где бы они уже ни писали.

С помощью генеративного искусственного интеллекта Grammarly вы можете легко и быстро создавать эффективный и высококачественный контент для электронных писем, статей, отчетов и других проектов. Примеры включают групповые электронные письма в ваш отдел с приглашением на мероприятие в компании или краткие обзоры деловых документов.

Варианты использования и приложения генеративного ИИ

Потенциальное использование генеративного ИИ охватывает множество отраслей и приложений, как профессиональных, так и личных. Вот несколько вариантов использования генеративного ИИ, которые стоит рассмотреть.

Здравоохранение

• Формирование рецептов для пациентов на основе диагностических критериев и записей врача.
• Составление резюме на основе заметок, сделанных во время встречи.
• Задачи скорой помощи или телемедицинской сортировки — инструменты генеративного искусственного интеллекта могут отмечать симптомы пациента и составлять сводную информацию для просмотра врачами перед встречей с пациентом.
• Выявление случаев страхового мошенничества в больших объемах финансовых данных пациентов

Банковское дело и финансы

• Автоматическое обнаружение потенциальной мошеннической деятельности
• Создание финансовых прогнозов
• Предоставление специализированной и детальной поддержки клиентов
• Создание маркетинговых планов на основе финансовых данных о прошлых показателях различных продуктов и услуг.

Маркетинг

• Создание различных версий целевых страниц для A/B-тестирования заголовков и маркетингового текста.
• Создание уникальных версий идентичных страниц продаж для разных мест.
• Получение новых идей контента на основе данных об эффективности существующего контента.
• Быстрое создание новых изображений или инфографики для маркетинговых кампаний.
• Создание уникальных музыкальных композиций для использования в маркетинговых видеороликах.

Развлечения и выступления

• Создание уникальных изображений для рекламных материалов
• Создание новых захватывающих ландшафтов и сценариев для виртуальной реальности.
• Быстрая раскадровка для новых сценариев или идей в кино, на телевидении или в театре.
• Улучшение компьютерных изображений за счет изображения персонажей в сценариях, которые сложно или невозможно снять.

Преимущества и преимущества генеративного ИИ

Как иллюстрируют приведенные выше примеры использования, генеративный ИИ дает исключительные преимущества с точки зрения эффективности и автоматизации. Проще говоря, это позволяет нам выполнять больше работы быстрее за счет автоматизации наиболее утомительных аспектов нашей работы.

Это преимущество, пожалуй, наиболее очевидно на примерах здравоохранения, которые включают в себя задачи, связанные с сортировкой пациентов и врачебным руководством. Передавая эту деятельность генеративному искусственному интеллекту, врачи смогут принимать больше пациентов, проводить больше времени с каждым и обеспечивать лучший уход.

Для маркетологов также важно количество времени, сэкономленное генеративным искусственным интеллектом. Создание нескольких версий маркетинговых кампаний, адаптация сообщений к различным демографическим группам и ввод в эксплуатацию уникальных визуальных креативных ресурсов отнимают много времени у маркетологов. Передача таких задач генеративному искусственному интеллекту дает маркетологам дополнительные профессиональные и творческие возможности. Короче говоря, это позволяет им сосредоточить больше внимания на деятельности, требующей их опыта.

Генеративный искусственный интеллект позволяет людям передавать трудоемкие задачи с умеренной или тяжелой когнитивной нагрузкой на автоматизированные инструменты. В результате у этих людей появляется дополнительное время, чтобы сосредоточиться на ценной деятельности. Еще одно преимущество генеративного ИИ: он может быть творческим партнером. Это может помочь людям провести мозговой штурм новых идей и стратегий или создать множество черновых набросков произведения или произведения искусства, которые затем могут послужить вдохновением или дать направление.

Недостатки и ограничения генеративного ИИ

Генеративный ИИ — интересная технология, но это не значит, что она идеальна.

Возможно, вы слышали об адвокатах, которые, используя ChatGPT для юридических исследований, ссылались на вымышленные дела в записках, поданных от имени своих клиентов. Помимо необходимости заплатить огромный штраф, эта ошибка, вероятно, нанесла ущерб карьере этих адвокатов. Генеративный ИИ не лишен своих недостатков, и важно осознавать, в чем заключаются эти недостатки.

Галлюцинации

Иногда генеративный ИИ ошибается. Когда это происходит, мы называем это галлюцинацией.

Хотя последнее поколение инструментов генеративного искусственного интеллекта обычно предоставляет точную информацию в ответ на запросы, важно проверять ее точность, особенно когда ставки высоки и ошибки имеют серьезные последствия. Поскольку инструменты генеративного искусственного интеллекта обучаются на исторических данных, они также могут не знать о недавних текущих событиях или не иметь возможности сообщить вам сегодняшнюю погоду.

Предвзятость

Несколько известных инструментов генеративного искусственного интеллекта выдают информацию, содержащую расовую и/или гендерную предвзятость. В некоторых случаях сами инструменты признают свою предвзятость.

Это происходит потому, что данные обучения инструментов были созданы людьми: существующие предубеждения среди населения в целом присутствуют в данных, на которых учится ИИ.

Проблемы конфиденциальности и безопасности

С самого начала инструменты генеративного искусственного интеллекта вызывали проблемы конфиденциальности и безопасности. Во-первых, запросы, отправляемые моделям, могут содержать конфиденциальные личные данные или конфиденциальную информацию о деятельности компании. Как эти инструменты будут защищать эти данные и гарантировать, что пользователи будут контролировать свою информацию?

Как и в случае с любым программным обеспечением, существует вероятность взлома инструментов генеративного ИИ. Это может привести к появлению неточного контента, который нанесет ущерб репутации компании или причинит вред пользователям. А если учесть, что инструменты генеративного искусственного интеллекта сейчас используются для выполнения независимых действий, таких как автоматизация задач, становится ясно, что обеспечение безопасности этих систем является обязательным.

При использовании инструментов генеративного ИИ убедитесь, что вы понимаете, куда направляются ваши данные, и делайте все возможное, чтобы сотрудничать с инструментами, которые способствуют безопасным и ответственным инновациям в области ИИ.

Будущее генеративного искусственного интеллекта

Для организаций генеративный ИИ — это не просто программное обеспечение. Это младший член вашей команды. Это справедливо практически для каждой отрасли, поэтому очень важно быть готовым к тому, как ИИ изменит ваш подход к работе.

По мнению Gartner, предприятиям следует создавать планы ИИ, которые учитывают:

• Амбиции возможностей: конкретные преимущества, которые вы или ваша организация надеетесь получить после внедрения инструментов искусственного интеллекта.
• Развертывание. Решите, использовать ли готовые инструменты, создавать собственные модели или обучать модель с использованием собственных данных.
• Риск. Организациям необходимо учитывать все потенциальные риски, присущие ИИ, такие как надежность, безопасность, конфиденциальность данных.

По мнению IBM, нам также следует ожидать, что правительства всего мира сделают управление ИИ своим приоритетом. Например, Европейский Союз в настоящее время работает над категоризацией ИИ по различным категориям риска и введением определенных правил его использования и развертывания.

Помня об этой деятельности, важно учитывать этические последствия генеративного ИИ и то, что означает ответственное развитие. Всемирный экономический форум опубликовал список факторов, которые инноваторы в области ИИ должны учитывать при разработке и внедрении новых систем ИИ. Они включают:

• Эффективность системы ИИ для того, для чего она предназначена
• Устойчивость к угрозам безопасности
• Смягчение предвзятости во избежание несправедливого обращения с маргинализированными группами
• Объясняемость, что означает, что результаты работы системы искусственного интеллекта должны быть понятны пользователям.
• Защита конфиденциальности, включающая принципы минимизации данных.

Суть в том, что ИИ никуда не денется. Ожидается, что в предстоящие месяцы и годы учреждения и правительства будут уделять все больше внимания проблеме ответственных инноваций в мире генеративного искусственного интеллекта.

Вывод: максимально эффективно используйте генеративный ИИ

Генеративный ИИ — это сила, с которой нужно считаться во многих отраслях, не говоря уже о повседневной личной деятельности. По мере того, как частные лица и компании продолжают внедрять генеративный искусственный интеллект в свои рабочие процессы, они будут находить новые способы разгрузить обременительные задачи и творчески сотрудничать с этой технологией.

В то же время важно осознавать технические ограничения и этические проблемы, присущие генеративному ИИ. Ответственная разработка – это одно, и это важно, но ответственное использование также имеет решающее значение. Всегда дважды проверяйте, что контент, созданный с помощью генеративных инструментов искусственного интеллекта, — это то, что вам действительно нужно. А если вы не получаете того, что ожидали, потратьте время на то, чтобы понять, как оптимизировать подсказки, чтобы максимально эффективно использовать инструмент.

Будучи в курсе последних инноваций в области генеративного искусственного интеллекта, вы можете улучшить свою работу и улучшить свои личные проекты. Несмотря на то, что нынешнее поколение инструментов искусственного интеллекта является захватывающим, оно дает лишь представление о том, что находится за горизонтом.