От генериране на изображения до консултации за подготовка за интервюта за работа с AI, вероятно вече сте се сблъсквали с приложенията на генеративния изкуствен интелект (Generative AI).
Звездният продукт на OpenAI, ChatGPT, както и отличните алтернативи на ChatGPT като Google Gemini, Microsoft Copilot и Claude на Anthropic, са типични представители на Generative AI моделите.
Технологията Generative AI вече е проникнала в личния и професионалния живот на много хора, превръщайки се в неразделна част от него. Но какво точно е Generative AI (обикновено съкратено като GenAI)? Каква е разликата му с другите видове изкуствен интелект? Как работи? Ако все още не сте успели да попитате ChatGPT, тази статия ще отговори на тези въпроси.
Какво е генеративен AI?
Може би в противоречие с професионалните ми принципи като журналист, но тук реших да се обърна към ChatGPT, за да го дефинирам Generative AI:
“Generative AI е вид изкуствен интелект, който създава ново съдържание, като текст, изображения, музика или код, чрез изучаване на модели от съществуващи данни. Той използва модели като генеративни състезателни мрежи (GANs) и трансформатори, за да генерира реалистични, приличащи на човешките изходи, като по този начин подкрепя творчески приложения в изкуството, дизайна, писането и други области.”
Или, казано по-просто: AI, който генерира съдържание, е Generative AI.
Въпреки че терминът “Generative AI” стана популярен едва през последните години, концепцията му е доста стара. Още през 50-те години на миналия век компютърният учен Артър Самюел (Arthur Samuel) предложи термина “машинно обучение”, което може да се разглежда като предшественик на Generative AI.
Въпреки десетилетията на изследвания и проучвания, най-големият напредък в Generative AI, както го познаваме днес, се появи преди десет години, благодарение на Generative Adversarial Networks (GANs, както е споменато в горната дефиниция), разработени от инженера Иън Гудфелоу (Ian Goodfellow).
Непосредствено след това дойде “архитектурата на трансформаторите”, предложена от учени на Google през 2017 г., която е в основата на най-често използваните днес Generative AI инструменти.
Примери за приложения на Generative AI
Ако сте използвали популярни инструменти за чатботове като ChatGPT, Gemini, Copilot или Claude, тогава сте изпитали Generative AI. Например, когато го помолите за препоръки за ресторанти, помощ за писане на есе или шаблонно писмо за оплакване до вашия хазяин.
Приложенията му варират от безобидно забавление (създаване на оригинална поезия и песни или генериране на фантастични изображения) до професионални приложения (създаване на презентации, проектиране на прототипи на продукти, разработване на стратегии) и дори потенциално до спасяване на животи (откриване на лекарства).
Много тенденции в социалните медии - като визуализиране на себе си като кукла или превръщане на вашето куче в човек - са продукт на Generative AI.
Въпреки това, Generative AI се използва и за неправомерни цели. „Дълбоките фалшификати“ се използват за разпространение на невярна информация, увреждане на репутацията на другите или създаване на „голи снимки“ за изнудване. Това е една от причините бързото популяризиране на Generative AI да тревожи много хора, особено когато технологията става все по-реалистична и лесна за използване.
Как работи Generative AI
Уверявам ви, че няма да навлизам в сложността на вероятностното моделиране и многомерното извеждане. Всъщност, казано с прости думи, можете да мислите за Generative AI моделите, че изпълняват две основни функции.
Първата задача е да научат модели от огромни набори от данни. Тези набори от данни включват текст, изображения, уеб страници, код и всичко, което може да се въведе в модела; това обикновено се нарича “обучение”.
След това AI моделът идентифицира модели в тези данни, като ефективно получава знания и разбиране на технологията. Например, ако моделът бъде въведен със 100-те най-велики романа на ужасите на всички времена, той ще сравни тези данни, извличайки структурите, езика, темите и наративните техники, които са общи за тези книги.
След това ще приложи това обучение, за да генерира изцяло ново съдържание. Така че, когато помолите ChatGPT да планира следващата ви почивка, той ще извлече цялата информация, която е събрал, и ще използва метод, наречен „научаване на вероятностно разпределение“, за да състави отговор.
За писмени отговори той го прави дума по дума, използвайки данните, с които разполага, за да избере най-подходящата следваща дума в изречението. Или за изображения, Generative AI инструмент, използващ базиран на трансформатор модел, ще получи цветовете и композицията на безброй реални изображения, които е виждал. Например, като поиска от Midjourney да създаде комикс, той може да вземе предвид всички обучителни проби, които е получил преди, за да генерира съдържание, което точно отговаря на изискванията.
Често хората бъркат термините “изкуствен интелект” и “генеративен изкуствен интелект”. Изкуственият интелект е общ термин, който обхваща всички форми на изкуствен интелект. Generative AI е клон на изкуствения интелект, който е специфичен за AI инструменти, които могат да генерират съдържание.
Компютърът за шах на IBM “Deep Blue” е известен пример, побеждавайки Гари Каспаров (Garry Kasparov) през 1997 г. - един от най-великите шахматисти в историята. “Deep Blue” използва така наречения символичен изкуствен интелект, за да научи ходове, да оценява позицията и да взема стратегически решения, но не може да бъде класифициран като Generative AI, защото не създава нищо ново.
Друг често срещан пример за не-Generative AI е дискриминативният изкуствен интелект. Той се прилага в софтуера за разпознаване на лица, който се използва за групиране на снимки във фотоалбума на вашия смартфон или за идентифициране на спам и скриването му от вашата пощенска кутия.
Така че, въпреки че чатботовете като ChatGPT, Copilot и Gemini определено попадат в рамките на широката категория на изкуствения интелект, по-точно е да ги класифицираме като Generative AI модели.
Предизвикателства пред Generative AI
Освен злонамереното използване на Generative AI, споменато по-горе, другите недостатъци на Generative AI са по-скоро присъщи на начина, по който работи тази технология. Тези модели са толкова добри, колкото информацията, върху която са обучени. Вярвайте или не, в интернет има огромно количество остаряла, подвеждаща или напълно невярна информация - цялата тази информация може да бъде възприета от чатбота и след това да бъде изплюта обратно като факт. Тези грешки са известни още като “халюцинации”.
По същата причина Generative AI моделите също могат да попаднат в капана на подсилване на пристрастия или стереотипи. Както дава пример самият ChatGPT: „Моделите от текст към изображение често свързват професии като „медицинска сестра“ с жени, докато „главен изпълнителен директор“ с мъже.“
Академичните институции се борят със студентите, използващи инструменти като ChatGPT за писане на есета и дисертации. А предизвикателството, което представлява за творческите индустрии - дали Generative AI наистина ще направи писателите, актьорите, музикантите и художниците напълно излишни? – е вечен въпрос на спор.
Generative AI носи потенциал за прекрояване на творческите индустрии, но също така поражда опасения относно въздействието му върху пазара на труда. Способността за машинно генерирано съдържание повдига важни въпроси относно стойността на човешките умения и креативност в бъдещата икономика.
Отвъд медийната шумотевица: Бъдещата траектория на Generative AI
Въпреки че дискусиите около Generative AI често се фокусират върху неговите възможности и потенциални клопки, важно е да се обмисли неговото по-широко въздействие и ключовите съображения, които оформят неговата траектория. Ето няколко важни аспекта, които трябва да имате предвид:
Етични съображения и отговорно развитие
Тъй като Generative AI става все по-мощен, етичните съображения стават критични в насочването на неговото развитие и внедряване. Въпроси като пристрастия, дезинформация и права на интелектуална собственост трябва да бъдат внимателно разгледани, за да се гарантира отговорното и етично използване на тези технологии. Приоритизирането на прозрачността, отчетността и справедливостта е от съществено значение за изграждане на доверие в Generative AI системите и техните резултати.
Сътрудничество човек-машина
Бъдещето на Generative AI не се крие в пълното заместване на хората, а в разширяването на човешките възможности и насърчаването на сътрудничеството човек-машина. Като използват силите на AI, за да автоматизират повтарящи се задачи, да генерират идеи и да предоставят прозрения, хората могат да се съсредоточат върху дейности от по-високо ниво, които изискват критично мислене, емоционална интелигентност и експертни познания в дадена област. Този съвместен подход може да отключи нови възможности за производителност и иновации.
Трансформация на индустрията и нови възможности
Generative AI притежава потенциала да disruptive различни индустрии, от здравеопазване и финанси до развлечения и образование. Чрез автоматизиране на процеси, персонализиране на преживявания и отключване на нови творчески възможности, организациите могат да използват Generative AI, за да подобрят ефективността, да намалят разходите и да спечелят конкурентно предимство. Тъй като предприятията се адаптират към тези технологии, се очаква промени в ролите на работата, създавайки нови възможности, които изискват специализирани знания за разработване, внедряване и поддръжка на Generative AI системи.
Подобряване на уменията и развитие на работната сила
Тъй като Generative AI става все по-разпространен, хората трябва да придобият нови умения и възможности, за да процъфтяват на развиващия се пазар на труда. Акцентът трябва да бъде поставен върху култивирането на умения като критично мислене, решаване на проблеми, креативност и комуникация, както и разбиране на етичните последици и отговорното използване на AI. Програмите за повишаване на квалификацията и обучение могат да помогнат на работниците да се адаптират към нови роли и да се възползват от възможностите, предоставени от Generative AI.
Справяне с предизвикателствата и смекчаване на рисковете
Generative AI не е без своите предизвикателства и рискове. Справянето с въпроси като пристрастия, дезинформация и злоупотреба изисква многостранни усилия, включително технически предпазни мерки, регулаторни рамки и кампании за обществена осведоменост. Непрекъснатото наблюдение и оценка на въздействието на Generative AI системите е от съществено значение за идентифициране и смекчаване на потенциалните отрицателни последици.
Заключение: Прегръщане на отговорните иновации
Generative AI представлява значителен скок в технологичния напредък, предлагащ огромен потенциал за различни индустрии и отделни лица. Чрез справяне с етични съображения, насърчаване на сътрудничеството човек-машина, прегръщане на трансформациите на индустрията, увеличаване на усилията за повишаване на квалификацията и справяне с предизвикателствата, ние можем да отключим пълните ползи от Generative AI, като същевременно смекчим неговите рискове. Тъй като продължаваме да изследваме възможностите на Generative AI, е изключително важно да подходим към иновациите с отговорно, ориентирано към човека и перспективно мислене.