От создания изображений до консультирования по вопросам подготовки к собеседованиям по искусственному интеллекту, вы, возможно, уже сталкивались с приложениями генеративного искусственного интеллекта (Generative AI).
Звездный продукт OpenAI, ChatGPT, а также такие отличные альтернативы ChatGPT, как Google Gemini, Microsoft Copilot и Claude от Anthropic, являются типичными представителями моделей генеративного ИИ.
Технология генеративного ИИ проникла в личную и профессиональную жизнь многих людей, став неотъемлемой ее частью. Но что же такое генеративный ИИ (обычно сокращенно GenAI)? Чем он отличается от других типов искусственного интеллекта? И как он работает? Если у вас не было времени спросить об этом ChatGPT, то эта статья ответит на все ваши вопросы.
Что такое генеративный ИИ?
Возможно, в нарушение моего профессионального долга как журналиста, я все же решил прибегнуть к помощи ChatGPT, чтобы он определил, что такое генеративный ИИ:
"Генеративный ИИ - это тип искусственного интеллекта, который создает новый контент, такой как текст, изображения, музыка или код, путем изучения закономерностей в существующих данных. Он использует такие модели, как генеративные состязательные сети (GAN) и Transformer, для создания реалистичных, человекоподобных результатов, поддерживая творческие приложения в искусстве, дизайне, письме и других областях."
Или, если говорить проще: ИИ, который генерирует контент, - это генеративный ИИ.
Хотя термин "генеративный ИИ" вошел в обиход только в последние годы, сама концепция существует уже давно. Еще в 1950-х годах ученый-компьютерщик Артур Сэмюэл предложил термин "машинное обучение", который можно рассматривать как предшественник генеративного ИИ.
Несмотря на десятилетия исследований и разработок, крупнейшие достижения в области генеративного ИИ, которые мы знаем сегодня, произошли десять лет назад благодаря разработке инженером Йеном Гудфеллоу генеративных состязательных сетей (GAN, как указано в определении выше).
Вслед за этим в 2017 году ученые Google предложили "архитектуру Transformer", которая является основой самых используемых сегодня инструментов генеративного ИИ.
Примеры применения генеративного ИИ
Если вы пользовались популярными инструментами для чат-ботов, такими как ChatGPT, Gemini, Copilot или Claude, то вы уже сталкивались с генеративным ИИ. Например, когда вы просите его порекомендовать ресторан, помочь в написании дипломной работы или составить типовое письмо с жалобой на домовладельца.
Его применение широко и разнообразно: от безобидных развлечений (создание оригинальных стихов и песен или создание причудливых изображений) до профессиональных приложений (создание презентаций, разработка прототипов продукции, разработка стратегий) и даже, возможно, спасение жизней (открытие лекарств).
Многие тенденции в социальных сетях, такие как визуализация себя в виде куклы или превращение вашей собаки в человека, являются продуктом генеративного ИИ.
Однако генеративный ИИ также используется в неблаговидных целях. "Дипфейки" используются для распространения ложной информации, нанесения ущерба репутации других людей или изготовления "нюдсов" для шантажа в целях вымогательства. Это одна из причин, по которой быстрое распространение генеративного ИИ вызывает беспокойство у многих людей, особенно когда эта технология становится все более реалистичной и простой в использовании.
Как работает генеративный ИИ
Будьте уверены, я не буду вникать в сложности вероятностного моделирования и многомерных выводов. На самом деле, проще говоря, можно считать, что модель генеративного ИИ выполняет две основные функции.
Первая задача - изучение закономерностей в больших наборах данных. Эти наборы данных включают текст, изображения, веб-страницы, код и все, что можно ввести в модель; это часто называют "обучением".
Затем модель ИИ распознает закономерности в этих данных, эффективно приобретая знания и понимание технологий. Например, если в модель загрузить 100 величайших романов ужасов, она перекрестно сопоставит эти данные, извлекая общие для этих книг структуру, язык, темы и повествовательные приемы.
Далее она применит эти знания для создания совершенно нового контента. Таким образом, когда вы просите ChatGPT спланировать ваш следующий отпуск, он извлекает всю собранную им информацию и использует метод, называемый "изучением вероятностного распределения", чтобы составить ответ.
Для письменных ответов он делает это слово за словом, используя имеющиеся у него данные для выбора наиболее подходящего следующего слова в предложении. Или, в случае изображений, инструменты генеративного ИИ, использующие модели на основе Transformer, получают цвета и композицию из бесчисленных реальных изображений, которые они видели. Например, при запросе Midjourney создать комикс он может рассмотреть все образцы обучения, которые он проходил ранее, чтобы создать контент, точно соответствующий требованиям.
Часто путают термины "искусственный интеллект" и "генеративный искусственный интеллект". Искусственный интеллект - это общий термин, охватывающий все формы искусственного интеллекта. Генеративный искусственный интеллект - это отрасль искусственного интеллекта, которая специализируется на инструментах искусственного интеллекта, способных генерировать контент.
Известным примером является шахматный компьютер IBM "Deep Blue", который в 1997 году обыграл Гарри Каспарова, одного из величайших шахматистов в истории. "Deep Blue" использовал так называемый символический искусственный интеллект для изучения шахматных ходов, оценки шахматных партий и принятия стратегических решений, но его нельзя отнести к генеративному искусственному интеллекту, поскольку он не создавал ничего нового.
Другим распространенным примером негенеративного искусственного интеллекта является дискриминационный искусственный интеллект. Он применяется в программном обеспечении для распознавания лиц, используется для группировки фотографий в альбоме вашего смартфона или для идентификации спама и сокрытия его из вашего почтового ящика.
Таким образом, хотя такие чат-боты, как ChatGPT, Copilot и Gemini, безусловно, относятся к широкой категории искусственного интеллекта, более точно их классифицировать как модели генеративного ИИ.
Проблемы, с которыми сталкивается генеративный ИИ
Помимо упомянутого выше злонамеренного использования генеративного ИИ, другие недостатки генеративного ИИ в большей степени являются неотъемлемым продуктом того, как работает эта технология. Эти модели хороши настолько, насколько хороша информация, на которой они обучены. Хотите верьте, хотите нет, но в Интернете существует огромное количество устаревшей, вводящей в заблуждение или просто неверной информации - и все это может быть поглощено чат-ботами, а затем выдано в качестве факта. Эти ошибки также известны как "галлюцинации".
По той же причине модели генеративного ИИ также могут попасть в ловушку усиления предвзятости или стереотипов. Как пример приводит сам ChatGPT: "Модели преобразования текста в изображение часто связывают такие профессии, как "медсестра", с женщинами, а "генеральный директор" - с мужчинами".
Учебные заведения ломают голову над тем, как справиться с использованием студентами таких инструментов, как ChatGPT, для написания эссе и диссертаций. А вызов, который это представляет для творческой индустрии - действительно ли генеративный ИИ сделает писателей, актеров, музыкантов и художников совершенно лишними? - является вечным предметом споров.
Генеративный ИИ несет в себе потенциал для преобразования творческой индустрии, а также вызывает опасения по поводу его влияния на рынок труда. Способность машин генерировать контент поднимает важные вопросы о ценности человеческих навыков и творчества в будущей экономике.
За пределами ажиотажа: Будущая траектория генеративного ИИ
Хотя дискуссии о генеративном ИИ часто сосредоточены на его возможностях и потенциальных недостатках, важно учитывать его более широкие последствия и ключевые соображения, формирующие его траекторию. Вот некоторые важные аспекты, которые необходимо учитывать:
Этические соображения и ответственная разработка
По мере того, как генеративный ИИ становится все более мощным, этические соображения становятся жизненно важными для руководства его разработкой и внедрением. Такие вопросы, как предвзятость, дезинформация и права интеллектуальной собственности, должны решаться тщательно, чтобы обеспечить ответственное и этичное использование этих технологий. Приоритет прозрачности, подотчетности и справедливости имеет решающее значение для укрепления доверия к системам генеративного ИИ и их результатам.
Сотрудничество человека и машины
Будущее генеративного ИИ заключается не в полной замене людей, а в расширении возможностей человека и содействии сотрудничеству человека и машины. Используя сильные стороны ИИ для автоматизации повторяющихся задач, создания оригинальных идей и предоставления аналитической информации, люди могут сосредоточиться на деятельности более высокого уровня, требующей критического мышления, эмоционального интеллекта и опыта в предметной области. Такой совместный подход может раскрыть новый потенциал производительности и инноваций.
Трансформация отрасли и новые возможности
Генеративный ИИ способен разрушить различные отрасли, от здравоохранения и финансов до развлечений и образования. Автоматизируя процессы, персонализируя впечатления и открывая новые творческие возможности, организации могут использовать генеративный ИИ для повышения эффективности, снижения затрат и получения конкурентных преимуществ. В связи с тем, что предприятия адаптируются к этим технологиям, ожидается изменение ролей сотрудников, создавая новые возможности, требующие опыта в разработке, внедрении и обслуживании систем генеративного ИИ.
Повышение квалификации и развитие рабочей силы
По мере того, как генеративный ИИ становится все более распространенным, люди должны приобретать новые навыки и способности, чтобы процветать на меняющемся рынке труда. Акцент должен быть сделан на развитии таких навыков, как критическое мышление, решение проблем, творчество и коммуникация, а также на понимании этических последствий и ответственного использования ИИ. Программы повышения квалификации и обучения могут помочь сотрудникам адаптироваться к новым ролям и использовать возможности, предоставляемые генеративным ИИ.
Преодоление вызовов и смягчение рисков
Генеративный ИИ не лишен вызовов и рисков. Решение таких вопросов, как предвзятость, дезинформация и злоупотребления, требует многогранных усилий, включая технические меры предосторожности, нормативно-правовые рамки и кампании по повышению осведомленности общественности. Постоянный мониторинг и оценка воздействия систем генеративного ИИ имеют решающее значение для выявления и смягчения потенциальных негативных последствий.
Вывод: Внедрение ответственных инноваций
Генеративный ИИ представляет собой значительный скачок вперед в технологическом прогрессе, предлагая огромный потенциал для различных отраслей и частных лиц. Решая этические вопросы, продвигая сотрудничество между человеком и машиной, принимая отраслевые преобразования, расширяя усилия по повышению квалификации и решая задачи, мы можем раскрыть все преимущества генеративного ИИ, смягчая его риски. По мере того, как мы продолжаем изучать возможности генеративного ИИ, крайне важно подходить к инновациям с ответственным, ориентированным на человека и дальновидным мышлением.