Od generowania obrazów po doradztwo w przygotowaniu do rozmów kwalifikacyjnych na stanowiska związane ze sztuczną inteligencją, prawdopodobnie zetknąłeś się już z zastosowaniami generatywnej sztucznej inteligencji (Generative AI).
Flagowy produkt OpenAI, ChatGPT, a także inne doskonałe alternatywy dla ChatGPT, takie jak Google Gemini, Microsoft Copilot i Claude od Anthropic, są typowymi przykładami modeli generatywnej AI.
Technologia generatywnej AI przeniknęła do życia osobistego i zawodowego wielu osób, stając się jego nieodzowną częścią. Ale czym właściwie jest generatywna AI (często skracana do GenAI)? Czym różni się od innych rodzajów sztucznej inteligencji? I jak działa? Jeśli nie zdążyłeś jeszcze zadać tych pytań ChatGPT, ten artykuł odpowie na nie.
Co to jest generatywna AI?
Może to być sprzeczne z moją etyką zawodową jako dziennikarza, ale tutaj postanowiłem zwrócić się do ChatGPT o zdefiniowanie generatywnej AI:
“Generatywna AI to rodzaj sztucznej inteligencji, która tworzy nowe treści, takie jak tekst, obrazy, muzyka lub kod, poprzez uczenie się wzorców z istniejących danych. Wykorzystuje modele, takie jak generatywne sieci neuronowe (GAN) i transformatory, do generowania realistycznych, ludzkich danych wyjściowych, wspierając w ten sposób kreatywne zastosowania w sztuce, projektowaniu, pisaniu i innych dziedzinach.”
Lub, mówiąc prościej: AI, która generuje treści, to generatywna AI.
Chociaż termin „generatywna AI” spopularyzował się dopiero w ostatnich latach, jego koncepcja istnieje od dawna. Już w latach 50. XX wieku informatyk Arthur Samuel ukuł termin „uczenie maszynowe”, co można uznać za prekursora generatywnej AI.
Pomimo dziesięcioleci badań i eksploracji, największy postęp w generatywnej AI, jaką znamy dzisiaj, nastąpił dziesięć lat temu, dzięki generatywnym sieciom neuronowym (GAN, jak wspomniano w definicji powyżej) opracowanym przez inżyniera Iana Goodfellowa.
Wkrótce potem, w 2017 roku, naukowcy z Google zaproponowali „architekturę transformatorową”, która jest podstawą najczęściej używanych obecnie narzędzi generatywnej AI.
Przykłady zastosowań generatywnej AI
Jeśli używałeś popularnych narzędzi chatbotowych, takich jak ChatGPT, Gemini, Copilot lub Claude, to masz już doświadczenie z generatywną AI. Na przykład, gdy prosisz go o rekomendacje restauracji, pomoc w pisaniu pracy lub szablon listu z zażaleniem na właściciela.
Jego zastosowania są szerokie, od nieszkodliwej rozrywki (tworzenie oryginalnych wierszy i piosenek lub generowanie fantastycznych obrazów) po zastosowania profesjonalne (tworzenie prezentacji, projektowanie prototypów produktów, opracowywanie strategii), a nawet potencjalne ratowanie życia (odkrywanie leków).
Wiele trendów w mediach społecznościowych – takich jak wizualizacja siebie jako lalki lub przekształcanie swojego psa w człowieka – to produkty generatywnej AI.
Jednak generatywna AI jest również wykorzystywana do nieuczciwych celów. „Deepfake” są wykorzystywane do rozpowszechniania fałszywych informacji, szkodzenia reputacji innych osób lub tworzenia „nagich zdjęć” w celu wymuszeń seksualnych. To właśnie szybkie rozpowszechnianie się generatywnej AI budzi obawy wielu osób, zwłaszcza że technologia ta staje się coraz bardziej realistyczna i łatwa w użyciu.
Jak działa generatywna AI?
Uspokajam, nie będę zagłębiał się w złożoność modelowania probabilistycznego i wielowymiarowych danych wyjściowych. W rzeczywistości, mówiąc prościej, możesz uważać, że model generatywnej AI wykonuje dwie podstawowe funkcje.
Podstawowym zadaniem jest uczenie się wzorców z dużych zbiorów danych. Zbiory te obejmują tekst, obrazy, strony internetowe, kod i wszystko, co można wprowadzić do modelu; jest to często określane jako „szkolenie”.
Następnie model AI rozpoznaje wzorce w tych danych, skutecznie zdobywając wiedzę i rozumiejąc technologię. Na przykład, jeśli model jest zasilany 100 najlepszymi horrorami wszech czasów, będzie porównywał dane, wyodrębniając struktury, język, tematy i techniki narracyjne wspólne dla poszczególnych książek.
Następnie zastosuje to szkolenie do generowania zupełnie nowych treści. Dlatego, gdy prosisz ChatGPT o zaplanowanie następnych wakacji, pobiera on wszystkie zebrane informacje i używa metody zwanej „uczeniem się rozkładu prawdopodobieństwa” do napisania odpowiedzi.
W przypadku odpowiedzi pisemnych robi to słowo po słowie, wykorzystując dane, które ma, aby wybrać najbardziej odpowiednie następne słowo w zdaniu. Lub w przypadku obrazów, narzędzie generatywnej AI wykorzystujące model oparty na transformatorach otrzymuje kolory i kompozycje z niezliczonych prawdziwych obrazów, które widział. Na przykład, prosząc Midjourney o stworzenie komiksu, może on wziąć pod uwagę wszystkie próbki szkoleniowe, które wcześniej otrzymał, aby wygenerować treść, która dokładnie spełnia wymagania.
Często mylone są terminy „sztuczna inteligencja” i „generatywna sztuczna inteligencja”. Sztuczna inteligencja to termin zbiorczy obejmujący wszystkie formy sztucznej inteligencji. Generatywna sztuczna inteligencja to gałąź sztucznej inteligencji, która odnosi się konkretnie do narzędzi sztucznej inteligencji, które są w stanie generować treści.
Komputer szachowy IBM „Deep Blue” jest znanym przykładem, który pokonał Garry’ego Kasparowa (Garry Kasparov) – jednego z największych szachistów w historii – w 1997 roku. „Deep Blue” wykorzystywał tak zwaną symboliczną sztuczną inteligencję do uczenia się ruchów, oceniania partii szachowych i podejmowania strategicznych decyzji, ale nie można go sklasyfikować jako generatywną sztuczną inteligencję, ponieważ nie stworzył niczego nowego.
Innym częstym przykładem niegeneratywnej sztucznej inteligencji jest dyskryminacyjna sztuczna inteligencja. Jest ona stosowana w oprogramowaniu do rozpoznawania twarzy w celu grupowania zdjęć w albumie smartfona lub identyfikowania spamu i ukrywania go w skrzynce odbiorczej.
Tak więc, chociaż chatboty takie jak ChatGPT, Copilot i Gemini z pewnością należą do szerokiej kategorii sztucznej inteligencji, dokładniej mówiąc, są one klasyfikowane jako modele generatywnej AI.
Wyzwania stojące przed generatywną AI
Oprócz wspomnianego powyżej złośliwego wykorzystywania generatywnej AI, inne wady generatywnej AI są bardziej nieodłączne od sposobu działania tej technologii. Modele te są tak dobre, jak informacje, na których są szkolone. Wierz lub nie, w Internecie istnieje mnóstwo przestarzałych, wprowadzających w błąd lub całkowicie błędnych informacji – wszystkie te informacje mogą zostać wchłonięte przez chatboty, a następnie wydalone jako fakty. Błędy te są również nazywane „halucynacjami”.
Z tego samego powodu modele generatywnej AI mogą również wpaść w pułapkę wzmacniania uprzedzeń lub stereotypów. Jak podaje sam ChatGPT: „Modele tekst-obraz często kojarzą zawody takie jak „pielęgniarka” z kobietami, a „dyrektor generalny” z mężczyznami”.
Instytucje akademickie bezskutecznie zmagają się z problemem wykorzystywania przez studentów narzędzi takich jak ChatGPT do pisania prac i rozpraw. A wyzwanie, jakie stanowi dla branży kreatywnej – czy generatywna AI naprawdę uczyni pisarzy, aktorów, muzyków i artystów całkowicie zbędnymi? – jest przedmiotem niekończących się sporów.
Generatywna AI stwarza potencjał przekształcenia branży kreatywnej, a także budzi obawy dotyczące jej wpływu na rynek pracy. Zdolność maszyn do generowania treści rodzi ważne pytania dotyczące wartości umiejętności i kreatywności człowieka w przyszłej gospodarce.
Poza szumem: Przyszły tor generatywnej AI
Chociaż dyskusje na temat generatywnej AI często koncentrują się na jej możliwościach i potencjalnych pułapkach, ważne jest, aby wziąć pod uwagę jej szersze implikacje i kluczowe czynniki, które kształtują jej tor. Oto kilka ważnych aspektów, które należy wziąć pod uwagę:
Rozważania etyczne i odpowiedzialny rozwój
Wraz ze wzrostem potęgi generatywnej AI, rozważania etyczne stają się kluczowe w kierowaniu jej rozwojem i wdrażaniem. Kwestie takie jak uprzedzenia, dezinformacja i prawa własności intelektualnej wymagają starannego rozważenia, aby zapewnić odpowiedzialne i etyczne wykorzystanie tych technologii. Priorytetowe traktowanie przejrzystości, odpowiedzialności i uczciwości ma zasadnicze znaczenie dla budowania zaufania do systemów generatywnej AI i ich danych wyjściowych.
Współpraca człowiek-maszyna
Przyszłość generatywnej AI nie polega na całkowitym zastąpieniu ludzi, ale na wzmocnieniu ludzkich możliwości i wspieraniu współpracy człowiek-maszyna. Wykorzystując mocne strony AI do automatyzacji powtarzalnych zadań, generowania kreatywnych treści i dostarczania spostrzeżeń, ludzie mogą skupić się na działaniach wyższego rzędu, które wymagają krytycznego myślenia, inteligencji emocjonalnej i wiedzy specjalistycznej w danej dziedzinie. To podejście oparte na współpracy może uwolnić nowy potencjał produktywności i innowacji.
Transformacja branżowa i nowe możliwości
Generatywna AI ma potencjał, aby zakłócić działalność różnych branż, od opieki zdrowotnej i finansów po rozrywkę i edukację. Automatyzując procesy, personalizując doświadczenia i uwalniając nowe możliwości twórcze, organizacje mogą wykorzystać generatywną AI, aby zwiększyć wydajność, obniżyć koszty i uzyskać przewagę konkurencyjną. Wraz z adaptacją firm do tych technologii, oczekuje się zmian w rolach zawodowych, tworząc nowe możliwości, które wymagają wiedzy specjalistycznej w zakresie opracowywania, wdrażania i utrzymywania systemów generatywnej AI.
Podnoszenie kwalifikacji i rozwój siły roboczej
W miarę jak generatywna AI staje się coraz bardziej powszechna, osoby fizyczne muszą zdobywać nowe umiejętności i zdolności, aby rozwijać się na zmieniającym się rynku pracy. Należy położyć nacisk na rozwijanie umiejętności takich jak krytyczne myślenie, rozwiązywanie problemów, kreatywność i komunikacja, a także zrozumienie etycznych implikacji i odpowiedzialnego wykorzystania AI. Programy podnoszenia kwalifikacji i szkolenia mogą pomóc pracownikom dostosować się do nowych ról zawodowych i wykorzystać możliwości, jakie stwarza generatywna AI.
Radzenie sobie z wyzwaniami i łagodzenie ryzyka
Generatywna AI nie jest pozbawiona wyzwań i ryzyka. Radzenie sobie z problemami takimi jak uprzedzenia, dezinformacja i nadużycia wymaga wieloaspektowych wysiłków, w tym zabezpieczeń technicznych, ram regulacyjnych i kampanii podnoszących świadomość społeczną. Ciągłe monitorowanie i ocena wpływu systemów generatywnej AI ma zasadnicze znaczenie dla identyfikacji i łagodzenia potencjalnych negatywnych konsekwencji.
Wniosek: Wybieramy odpowiedzialne innowacje
Generatywna AI stanowi znaczący skok w rozwoju technologicznym, oferując ogromny potencjał dla różnych branż i osób fizycznych. Zajmując się kwestiami etycznymi, promując współpracę człowiek-maszyna, obejmując transformację branżową, zwiększając wysiłki w zakresie podnoszenia kwalifikacji i radząc sobie z wyzwaniami, możemy uwolnić pełne korzyści płynące z generatywnej AI, jednocześnie łagodząc jej ryzyko. W miarę jak kontynuujemy odkrywanie możliwości generatywnej AI, niezwykle ważne jest, aby podchodzić do innowacji z odpowiedzialnością, nastawieniem na człowieka i przyszłościową perspektywą.