Генеративный ИИ: как это работает, история, плюсы и минусы

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который может создавать такой контент, как аудио, текст, код, видео, изображения и другие данные. Принимая во внимание, что традиционные алгоритмы ИИ могут использоваться для выявления закономерностей в наборе обучающих данных и создания прогнозы, генеративный ИИ использует алгоритмы машинного обучения для создания выходных данных на основе обучающих данных. набор.

Генеративный ИИ может создавать выходные данные на том же носителе, на котором он запрашивается (например, текст в текст), или на другом носителе, отличном от данного запроса (например, текст на изображение или изображение на видео). Популярные примеры генеративного ИИ включают ChatGPT, Bard, DALL-E, Midjourney и DeepMind.

Как работает генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это тип машинное обучение, который по своей сути работает путем обучения программных моделей делать прогнозы на основе данных без необходимости явного программирования.

В частности, генеративные модели ИИ получают огромное количество существующего контента для обучения моделей созданию нового контента. Они учатся идентифицировать базовые шаблоны в наборе данных на основе распределения вероятностей и, получив подсказку, создавать аналогичные шаблоны (или выходные данные на основе этих шаблонов).

Часть общей категории машинного обучения, называемой глубоким обучением, генеративный ИИ использует нейронная сеть это позволяет ему обрабатывать более сложные шаблоны, чем традиционное машинное обучение. Вдохновленные человеческим мозгом, нейронные сети не обязательно требуют человеческого наблюдения или вмешательства, чтобы различать различия или закономерности в обучающих данных.

Генеративный ИИ можно запускать на различных моделях, которые используют разные механизмы для обучения ИИ и создания выходных данных. К ним относятся генеративно-состязательные сети (GAN), преобразователи и вариационные автоэнкодеры (VAE).

Генеративные интерфейсы ИИ

Широко распространенные приложения ИИ уже изменили то, как пользователи взаимодействуют с миром; например, голосовой ИИ теперь предустановлен на многих телефонах, колонках и других повседневных технологиях.

Точно так же пользователи могут взаимодействовать с генеративным ИИ через различные программные интерфейсы. Это было одним из ключевых нововведений в открытии доступа и расширении использования генеративного ИИ для более широкой аудитории. В то время как ранние версии генеративного ИИ требовали технических знаний или знаний в области обработки данных для взаимодействия с программным обеспечением, ИИ разработчики сейчас разрабатывают пользовательский интерфейс, в котором можно давать подсказки и взаимодействие может происходить в простом язык.

Вот некоторые из самых популярных последних примеров интерфейсов генеративного ИИ.

ЧатGPT

Создано OpenAI, ЧатGPT является примером генеративного ИИ для преобразования текста в текст: по сути, чат-бот обучены взаимодействовать с пользователями посредством диалога на естественном языке. Пользователи могут задавать ChatGPT вопросы, участвовать в переписке и предлагать ему составить текст в разных стилях или жанрах, например стихи, эссе, рассказы или рецепты, среди прочего.

Выпущенная в ноябре 2022 года бесплатная версия ChatGPT доступна для использования в Интернете. OpenAI также продает интерфейс прикладного программирования (API) для ChatGPT, среди других вариантов корпоративной подписки и встраивания.

ДАЛЛ-Э

DALL-E — это пример ИИ для преобразования текста в изображение, выпущенный OpenAI в январе 2021 года. В нем используется нейронная сеть, обученная на изображениях с сопровождающими их текстовыми описаниями. Пользователи могут вводить описательный текст, и DALL-E создаст фотореалистичные изображения на основе подсказки. Он также может создавать вариации сгенерированного изображения в разных стилях и с разных точек зрения.

DALL-E также может редактировать изображения, внося изменения в изображение (известные в программном обеспечении как Закрашивание) или расширение изображения за пределы его первоначальных пропорций или границ (называемое Перекраска).

Бард

Bard — это интерфейс искусственного интеллекта для преобразования текста в текст, основанный на большой языковой модели Google LaMDA (языковая модель для диалоговых приложений). Как и ChatGPT, Bard — это чат-бот, работающий на основе технологии искусственного интеллекта, который может отвечать на вопросы или генерировать текст на основе подсказок пользователя. Google называет это «дополнением к поиску Google».

В марте 2023 года Bard был выпущен для публичного использования в США и Великобритании, и в будущем планируется расширить его на большее количество стран и на большем количестве языков. Он попал в заголовки газет в феврале 2023 года после того, как поделился неверной информацией в демо-видео, в результате чего материнская компания Alphabet (GOOG, ГУГЛ) упали примерно на 9% в течение нескольких дней после объявления.

История генеративного ИИ

Искусственный интеллект имеет удивительно долгую историю, а концепция мыслящих машин восходит к Древней Греции. Однако современный ИИ действительно зародился в 1950-х годах, когда Алан Тьюринг провел исследование машинного мышления и создал одноименную Тест Тьюринга.

Первые нейронные сети (ключевая часть технологии, лежащей в основе генеративного ИИ), которые можно было обучить, были изобретены в 1957 году Фрэнком Розенблаттом, психологом из Корнельского университета.

Дальнейшее развитие нейронных сетей привело к их широкому использованию в ИИ на протяжении 1980-х годов и позже. В 2014 году был создан тип алгоритма, называемый генеративно-состязательной сетью (GAN), который позволяет использовать генеративные приложения ИИ, такие как изображения, видео и аудио.

В 2023 году появление крупных языковых моделей, таких как ChatGPT, свидетельствует о взрывном росте популярности генеративного ИИ, а также диапазона его приложений.

Как используется генеративный ИИ?

Многие генеративные системы искусственного интеллекта основаны на базовых моделях, способных выполнять многочисленные и неограниченные задачи. Когда дело доходит до приложений, возможности генеративного ИИ широки, и, возможно, многие из них еще предстоит открыть, не говоря уже о реализации.

Способность генеративного ИИ работать с различными типами медиа (например, преобразование текста в изображение или аудио в текст) открыла множество творческих и прибыльных возможностей. Несомненно, по мере того, как предприятия и отрасли продолжают интегрировать эту технологию в свои исследования и рабочие процессы, будет появляться множество новых вариантов ее использования.

Текущие популярные приложения для генеративного ИИ

Некоторые примеры текущих вариантов использования существующих моделей генеративного ИИ включают:

Языковые модели:

• Перевод
• Творческое, академическое и деловое письмо
• Написание кода
• Генетическое секвенирование
• Грамматическая коррекция или анализ

Аудио и речевые модели:

• Сочинение и написание песен
• Дубляж
• Диктант и транскрипция 
• Распознавание речи и голоса
• Редактирование звука 

Визуальные и образные модели:

• Иллюстрация
• Инфографика
• 3D моделирование
• Креативный дизайн
• Редактирование изображений
• Архитектурный рендеринг

Модели генерации данных:

• Создание синтетических данных для обучения моделей ИИ 

Приложения по отраслям

В настоящее время отрасли используют генеративный ИИ различными способами, которые будут расширяться по мере развития технологии и нашего понимания. Примеры текущих приложений в различных областях включают:

• Автоматизированная индустрия: Синтетические данные, созданные ИИ, могут использоваться для моделирования и обучения автономных транспортных средств.
• Здравоохранение и научные исследования: ученые могут использовать ИИ для моделирования белковых последовательностей, открытия новых молекул или предложения новых лекарственных соединений для тестирования, в то время как врачи и практикующие врачи могут использовать ИИ для анализа изображений, чтобы помочь в постановке диагноза.
• СМИ и развлечения: ИИ можно использовать для быстрого, простого и более дешевого создания контента или (в качестве инструмента) для улучшения работы креативщиков, таких как писатели и дизайнеры.
• Климатология и метеорология: ИИ может имитировать стихийные бедствия, прогнозировать погоду и моделировать различные климатические сценарии.
• Образование: ИИ можно использовать для дополнения обучения в классе индивидуальным репетиторством с помощью чат-бота или для создания учебных материалов, планов уроков или онлайн-платформ для обучения.
• Правительство: использование ИИ федеральным правительством зависит от департамента. Он публично публикует информацию о вариантах использования с 2022 года.

Конечно, ИИ можно использовать в любой отрасли для автоматизации рутинных задач, таких как протоколирование, документирование, кодирование или редактирование, или для улучшения существующих рабочих процессов вместе с уже существующим программным обеспечением или внутри него.

Поскольку модели генеративного ИИ также упаковываются для индивидуальных бизнес-решений или разрабатываются в моды с открытым исходным кодом, отрасли будут продолжать вводить новшества и находить способы извлечь выгоду из своих возможностей. возможности.

Плюсы и минусы генеративного ИИ

Как и любое крупное технологическое развитие, генеративный ИИ открывает целый мир возможностей, которые уже подробно обсуждались выше, но есть и недостатки, которые следует учитывать.

Общие преимущества генеративного ИИ включают в себя:

• Повышение производительности за счет автоматизации или ускорения задач
• Удаление или снижение навыков или временных барьеров для создания контента и творческих приложений
• Включение анализа или исследования сложных данных 
• Использование его для создания синтетических данных, на которых можно обучать и улучшать другие системы ИИ.

К недостаткам генеративного ИИ относятся:

• Галлюцинация: этот технический термин относится к тенденции определенных моделей ИИ генерировать бессмыслицу или ошибки, которые не соответствуют фактам, логике реального мира или здравому смыслу.
• Использование маркировки данных: Хотя многие модели генеративного ИИ можно обучать без присмотра с использованием немаркированных данных, качество и достоверность данных остается проблемой. Многие технологические компании, в том числе OpenAI, Facebook и TikTok, полагаются на низкооплачиваемых контрактных работников, которые выполняют работу по обогащению данных, такую ​​как маркировка или создание обучающих данных.
• Сложности с модерацией контента: Еще одной проблемой является способность моделей ИИ распознавать и отфильтровывать нежелательный контент. Как и в случае с маркировкой данных, большая часть этой работы по-прежнему зависит от людей-подрядчиков, которые помечают и фильтруют большое количество оскорбительного и потенциально травмирующего контента.
• Этические вопросы: В дополнение к трудовым проблемам, подобным приведенным выше примерам, было продемонстрировано, что алгоритмы усиливают или воспроизводят существующую дискриминацию и предубеждения, присущие обучающим данным. Это может иметь крайне негативные последствия. Например, Amazon создала (а затем отказалась) инструмент для набора персонала на основе ИИ, который был предвзят в отношении женщин.
• Правовые и нормативные вопросы: правовая система в настоящее время не имеет достаточной базы для устранения многих последствий появления технологии искусственного интеллекта. Вот некоторые примеры:

1. Вопросы авторского права: Поскольку генеративные модели ИИ обучаются на огромном количестве данных, их может быть трудно проверить. нарушают ли материалы, включенные в данные, или созданные в результате работы авторские права законы.
2. Вопросы конфиденциальности: Генеративный ИИ вызывает опасения по поводу сбора, хранения, использования и безопасности данных, как личных, так и деловых.
3. Автономность и ответственность: Технология искусственного интеллекта вызывает опасения по поводу ответственности. Например, когда речь идет об автономных системах, таких как беспилотные автомобили, неясно, как определить ответственность в случае аварии.

• Политические последствия: Генеративный ИИ поднимает вопросы, связанные с ложной или вводящей в заблуждение информацией и достоверностью медиаданных, таких как фотореалистичные изображения или голосовые записи. Он также может вмешиваться в процессы, поощряющие демократическое участие, путем фальсификации большого количества комментариев, представлений или сообщений.
• Потребление энергии: модели ИИ оказывают большое влияние на окружающую среду, поскольку для их работы требуется огромное количество электроэнергии. По мере роста использования этих технологий будет расти и спрос на окружающую среду.

Нижняя линия

Генеративный ИИ — это захватывающая новая технология с потенциально безграничными возможностями, которая изменит то, как мы живем и работаем. Традиционно ИИ был прерогативой специалистов по данным, инженеров и экспертов, но теперь способность подсказывать программное обеспечение на простом языке и создание нового контента за считанные секунды открыло ИИ гораздо более широкому кругу пользователей. база.

Однако, как и в случае с любой другой технологией, существуют многочисленные проблемы и проблемы, с которыми следует быть осторожными, когда дело доходит до ее применения. Многие последствия, от правовых, этических и политических до экологических, социальных и экономических, были и будут подниматься по мере того, как генеративный ИИ продолжает внедряться и развиваться.