జనరేటివ్ కృత్రిమ మేధస్సు: మీరు తెలుసుకోవలసింది
చిత్రాలను ఉత్పత్తి చేయడం నుండి, AI ఇంటర్వ్యూ తయారీకి సలహా ఇవ్వడం వరకు, జనరేటివ్ కృత్రిమ మేధస్సు (Generative AI) యొక్క అనువర్తనాలను మీరు ఎదుర్కొని ఉండవచ్చు.
OpenAI యొక్క స్టార్ ఉత్పత్తి ChatGPT, మరియు Google Gemini, Microsoft Copilot మరియు Anthropic’s Claude వంటి అద్భుతమైన ChatGPT ప్రత్యామ్నాయాలు, జనరేటివ్ AI నమూనాలకు సాధారణ ఉదాహరణలు.
జనరేటివ్ AI సాంకేతికత చాలా మంది వ్యక్తిగత మరియు వృత్తి జీవితాల్లో వ్యాపించింది, ఇది ఒక అనివార్య భాగంగా మారింది. కానీ జనరేటివ్ AI (సాధారణంగా GenAI గా సంక్షిప్తీకరించబడుతుంది) అంటే ఏమిటి? ఇది ఇతర రకాల కృత్రిమ మేధస్సు నుండి ఎలా భిన్నంగా ఉంటుంది? ఇది ఎలా పనిచేస్తుంది? మీరు ఇంకా ChatGPT ని అడగడానికి సమయం లేకపోతే, ఈ కథనం ఈ ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇస్తుంది.
జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి?
ఒక వార్తా ఉద్యోగిగా నా వృత్తి నైతికతను ఉల్లంఘించినట్లుగా ఉండవచ్చు, కానీ ఇక్కడ, నేను జనరేటివ్ AI ని నిర్వచించడానికి ChatGPT సహాయం కోరాలని నిర్ణయించుకున్నాను:
"జనరేటివ్ AI అనేది ఒక రకమైన కృత్రిమ మేధస్సు. ఇది ఇప్పటికే ఉన్న డేటా యొక్క నమూనాలను నేర్చుకోవడం ద్వారా కొత్త కంటెంట్‌ను సృష్టిస్తుంది, ఉదాహరణకు టెక్స్ట్, చిత్రాలు, సంగీతం లేదా కోడ్. ఇది వాస్తవిక, మానవరూప అవుట్‌పుట్‌లను రూపొందించడానికి జనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్‌వర్క్‌లు (GANs) మరియు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ల వంటి నమూనాలను ఉపయోగిస్తుంది, తద్వారా ఆర్ట్, డిజైన్, రచన మరియు ఇతర రంగాలలో సృజనాత్మక అనువర్తనాలకు మద్దతు ఇస్తుంది."
లేదా, మరింత సంక్షిప్తంగా చెప్పాలంటే: కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేసే AI జనరేటివ్ AI.
"జనరేటివ్ AI" అనే పదం ఇటీవలే ప్రాచుర్యం పొందింది, కానీ దీని భావన చాలా కాలం నుండి ఉంది. 1950 లలో, కంప్యూటర్ శాస్త్రవేత్త ఆర్థర్ శామ్యూల్ "మెషిన్ లెర్నింగ్" అనే పదాన్ని ప్రతిపాదించారు, దీనిని జనరేటివ్ AI కి పూర్వగామిగా చూడవచ్చు.
దశాబ్దాలుగా ప్రజలు పరిశోధన మరియు అన్వేషణలు చేస్తున్నప్పటికీ, ఈ రోజు మనకు తెలిసిన జనరేటివ్ AI లో అతిపెద్ద పురోగతి ఒక దశాబ్దం క్రితం ఇంజనీర్ ఇయాన్ గుడ్‌ఫెలోవ్ అభివృద్ధి పరిచిన జనరేటివ్ అడ్వర్సరియల్ నెట్‌వర్క్‌ల (GANs, పైన నిర్వచించినట్లుగా) కారణంగా వచ్చింది.
దీని తరువాత 2017 లో గూగుల్ శాస్త్రవేత్తలు ప్రతిపాదించిన "ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్" వచ్చింది, ఇది ఈ రోజు అత్యంత సాధారణంగా ఉపయోగించే జనరేటివ్ AI సాధనాలకు ఆధారం.
జనరేటివ్ AI యొక్క అనువర్తన ఉదాహరణలు
మీరు ChatGPT, Gemini, Copilot లేదా Claude వంటి ప్రసిద్ధ చాట్‌బాట్ సాధనాలను ఉపయోగించినట్లయితే, మీరు జనరేటివ్ AI ని అనుభవించినట్లే. ఉదాహరణకు, మీరు దాని నుండి రెస్టారెంట్ సిఫార్సులు, వ్యాస రచన సహాయం లేదా భూస్వామికి ఫిర్యాదు లేఖ కోసం టెంప్లేట్‌ను కోరినప్పుడు.
దీని ఉపయోగాలు విస్తృతమైనవి, హానిచేయని వినోదం నుండి (ఒరిజినల్ కవితలు మరియు పాటలను సృష్టించడం లేదా అద్భుతమైన చిత్రాలను రూపొందించడం), వృత్తిపరమైన అనువర్తనాల వరకు (ప్రదర్శనలను సృష్టించడం, ఉత్పత్తి నమూనాలను రూపొందించడం, వ్యూహాలను రూపొందించడం) మరియు ప్రాణాలను కూడా కాపాడగల సామర్థ్యం ఉంది (ఔషధ ఆవిష్కరణ).
చాలా సోషల్ మీడియా ట్రెండ్‌లు - ఉదాహరణకు మిమ్మల్ని బొమ్మగా visualisation చేయడం లేదా మీ పెంపుడు కుక్కను మనిషిగా మార్చడం - జనరేటివ్ AI యొక్క ఉత్పత్తి.
అయితే, జనరేటివ్ AI ని సక్రమంగా లేని ప్రయోజనాల కోసం కూడా ఉపయోగిస్తారు. "డీప్ ఫేక్స్" ను తప్పుడు సమాచారాన్ని వ్యాప్తి చేయడానికి, ఇతరుల ప్రతిష్టను దిగజార్చడానికి లేదా లైంగిక దోపిడీ కోసం "నగ్న చిత్రాలను" తయారు చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. ఇది జనరేటివ్ AI యొక్క శీఘ్ర వ్యాప్తి చాలా మందిని ఆందోళనకు గురిచేయడానికి ఒక కారణం, ముఖ్యంగా ఈ సాంకేతికత మరింత వాస్తవికంగా మరియు ఉపయోగించడానికి సులభంగా మారినప్పుడు.
జనరేటివ్ AI ఎలా పనిచేస్తుంది
భయపడవద్దు, నేను సంభావ్యత నమూనాలు మరియు అధిక-పరిమాణ అవుట్‌పుట్‌ల యొక్క సంక్లిష్టతల్లోకి వెళ్ళను. వాస్తవానికి, సులభంగా చెప్పాలంటే, మీరు జనరేటివ్ AI నమూనాలు రెండు ప్రధాన విధులను నిర్వహిస్తాయని భావించవచ్చు.
మొదటిది పెద్ద డేటా సెట్‌ల నుండి నమూనాలను నేర్చుకోవడం. ఈ డేటా సెట్‌లలో టెక్స్ట్, చిత్రాలు, వెబ్‌పేజీలు, కోడ్ మరియు నమూనాలోకి నమోదు చేయగల ఏదైనా కంటెంట్ ఉంటుంది; దీన్ని సాధారణంగా "శిక్షణ" అంటారు.
ఆ తరువాత, AI నమూనా ఈ డేటాలోని నమూనాలను గుర్తిస్తుంది, సమర్థవంతంగా జ్ఞానాన్ని పొందుతుంది మరియు సాంకేతికతను అర్థం చేసుకుంటుంది. ఉదాహరణకు, ఎప్పటికప్పుడు గొప్ప 100 భయానక నవలలు మోడల్‌కు అందించబడితే, అది ఈ డేటాను క్రాస్-రిఫరెన్స్ చేస్తుంది, ఈ పుస్తకాలలో సాధారణంగా ఉన్న నిర్మాణం, భాష, థీమ్ మరియు కథనా శైలిని సంగ్రహిస్తుంది.
తరువాత, ఇది పూర్తిగా కొత్త కంటెంట్‌ను రూపొందించడానికి ఈ శిక్షణను వర్తింపజేస్తుంది. కాబట్టి, మీ తదుపరి సెలవులను ప్లాన్ చేయమని మీరు ChatGPT ని అడిగినప్పుడు, అది సేకరించిన మొత్తం సమాచారాన్ని వెలికితీసి, "భవిష్యత్ సంభావ్య పంపిణీ" అని పిలువబడే పద్ధతిని ఉపయోగించి సమాధానాన్ని రాస్తుంది.
రాతపూర్వక సమాధానాల కోసం, ఇది పదానికి పదం ద్వారా కొనసాగుతుంది, దాని ఆధీనంలో ఉన్న డేటాను ఉపయోగించి వాక్యంలో అత్యంత అనుకూలమైన తదుపరి పదాన్ని ఎంచుకుంటుంది. లేదా చిత్రాల కోసం, ట్రాన్స్‌ఫార్మర్-ఆధారిత నమూనాను ఉపయోగించే జనరేటివ్ AI సాధనం ఇది చూసిన లెక్కలేనన్ని వాస్తవిక చిత్రాల రంగులు మరియు కూర్పులను స్వీకరిస్తుంది. ఉదాహరణకు, మిడ్‌జర్నీ కార్టూన్‌ను సృష్టించమని అడిగినప్పుడు, అది అవసరానికి తగిన విధంగా కంటెంట్‌ను రూపొందించడానికి ఇంతకు ముందు తీసుకున్న మొత్తం శిక్షణ నమూనాలను పరిశీలించవచ్చు.
చాలా మంది "కృత్రిమ మేధస్సు" మరియు "జనరేటివ్ కృత్రిమ మేధస్సు" అనే పదాలను గందరగోళానికి గురిచేస్తారు. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అనేది అన్ని రకాల కృత్రిమ మేధస్సులను కలిగి ఉన్న ఒక పేరు. జనరేటివ్ కృత్రిమ మేధస్సు అనేది కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ఒక శాఖ, ఇది కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేయగల కృత్రిమ మేధస్సు సాధనాలను ప్రత్యేకంగా సూచిస్తుంది.
IBM యొక్క చెస్ కంప్యూటర్ "డీప్ బ్లూ" ఒక ప్రసిద్ధ ఉదాహరణ, ఇది 1997 లో గారి కాస్పరోవ్ (Garry Kasparov) ను ఓడించింది - చరిత్రలో గొప్ప చెస్ క్రీడాకారులలో ఒకరు. "డీప్ బ్లూ" చెస్ కదలికలను నేర్చుకోవడానికి, గేమ్‌ను అంచనా వేయడానికి మరియు వ్యూహాత్మక నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సింబాలిక్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అని పిలువబడేదాన్ని ఉపయోగించింది, కానీ దీనిని జనరేటివ్ కృత్రిమ మేధస్సుగా వర్గీకరించలేము, ఎందుకంటే ఇది కొత్తగా ఏమీ సృష్టించలేదు.
జనరేటివ్ కాని కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క మరొక సాధారణ ఉదాహరణ వివక్షత కలిగిన కృత్రిమ మేధస్సు. ఇది మీ స్మార్ట్‌ఫోన్ ఆల్బమ్‌లోని ఫోటోలను సమూహపరచడానికి లేదా స్పామ్‌ను గుర్తించి, దానిని మీ ఇన్‌బాక్స్ నుండి దాచడానికి ముఖ గుర్తింపు సాఫ్ట్‌వేర్‌కు వర్తించబడుతుంది.
కాబట్టి, ChatGPT, Copilot మరియు Gemini వంటి చాట్‌బాట్‌లు ఖచ్చితంగా కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క విస్తృత వర్గంలోకి వస్తాయి, కానీ మరింత ఖచ్చితంగా చెప్పాలంటే, అవి జనరేటివ్ AI నమూనాలుగా వర్గీకరించబడ్డాయి.
జనరేటివ్ AI ఎదుర్కొంటున్న సవాళ్లు
పైన పేర్కొన్న జనరేటివ్ AI యొక్క దుర్వినియోగం కాకుండా, జనరేటివ్ AI యొక్క ఇతర లోపాలు సాంకేతికత పనిచేసే విధానం యొక్క అంతర్గత ఉత్పత్తి. ఈ నమూనాలు వాటికి శిక్షణ ఇచ్చిన సమాచారంపై ఆధారపడి ఉంటాయి. నమ్మండి లేదా నమ్మకపొండి, ఇంటర్నెట్‌లో చాలా పాతవి, తప్పుదోవ పట్టించేవి లేదా పూర్తిగా తప్పు సమాచారం ఉంది - ఇవన్నీ చాట్‌బాట్‌ల ద్వారా గ్రహించబడతాయి, ఆపై వాస్తవంగా తిరిగి బయటకు వస్తాయి. ఈ లోపాలను "భ్రమలు" అని కూడా అంటారు.
అదే కారణం చేత, జనరేటివ్ AI నమూనాలు బలమైన పక్షపాతాలు లేదా మూస పద్ధతుల ఉచ్చులో కూడా పడవచ్చు. ChatGPT స్వయంగా ఇచ్చిన ఉదాహరణ ప్రకారం: "టెక్స్ట్ టు ఇమేజ్ నమూనాలు సాధారణంగా ‘నర్సులు’ వంటి వృత్తులను మహిళలతో మరియు ‘CEO’లను పురుషులతో అనుసంధానిస్తాయి."
విద్యా సంస్థలు ChatGPT వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి వ్యాసాలు మరియు థీసిస్‌లను వ్రాసే విద్యార్థుల సమస్యతో చాలా బాధపడుతున్నాయి. మరియు ఇది సృజనాత్మక పరిశ్రమకు కలిగించే సవాలు - జనరేటివ్ AI రచయితలు, నటులు, సంగీత విద్వాంసులు మరియు కళాకారులను పూర్తిగా నిరుపయోగంగా చేస్తుందా? - అనేది శాశ్వతమైన చర్చాంశం.
జనరేటివ్ AI సృజనాత్మక పరిశ్రమను పునర్నిర్మించే సామర్థ్యాన్ని తెస్తుంది, ఇది శ్రామిక మార్కెట్‌పై దాని ప్రభావం గురించి ఆందోళనలను కలిగిస్తుంది. యంత్రం ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్ యొక్క సామర్థ్యం భవిష్యత్తు ఆర్థిక వ్యవస్థలో మానవ నైపుణ్యాలు మరియు సృజనాత్మకత యొక్క విలువ గురించి ముఖ్యమైన ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది.
అంచనాలను మించి: జనరేటివ్ AI యొక్క భవిష్యత్తు
జనరేటివ్ AI గురించిన చర్చ దాని విధులు మరియు సంభావ్య ఉచ్చులపై దృష్టి పెట్టినప్పటికీ, దాని విస్తృత ప్రభావం మరియు దాని గమనాన్ని రూపొందించే కీలక అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం. పరిగణించవలసిన కొన్ని ముఖ్యమైన అంశాలు ఇక్కడ உள்ளன:
నైతిక పరిశీలనలు మరియు బాధ్యతాయుతమైన అభివృద్ధి
జనరేటివ్ AI మరింత శక్తివంతంగా మారడంతో, దాని అభివృద్ధి మరియు విస్తరణకు మార్గనిర్దేశం చేయడంలో నైతిక పరిశీలనలు చాలా ముఖ్యమైనవి. పక్షపాతం, తప్పుడు సమాచారం మరియు మేధో సంపత్తి వంటి సమస్యలను ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని బాధ్యతాయుతంగా మరియు నైతికంగా ఉపయోగించేలా చూసేందుకు జాగ్రత్తగా పరిష్కరించాలి. జనరేటివ్ AI సిస్టమ్‌లు మరియు వాటి అవుట్‌పుట్‌లపై నమ్మకాన్ని పెంపొందించడానికి పారదర్శకత, జవాబుదారీతనం మరియు నిష్పాక్షికతకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడం చాలా అవసరం.
మానవ-యంత్ర సహకారం
జనరేటివ్ AI యొక్క భవిష్యత్తు మానవులను పూర్తిగా భర్తీ చేయడంలో కాకుండా, మానవ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడం మరియు మానవ-యంత్ర సహకారాన్ని ప్రోత్సహించడంలో ఉంది. పునరావృతమయ్యే పనులను ఆటోమేట్ చేయడం, సృజనాత్మక ఆలోచనలను ఉత్పత్తి చేయడం మరియు అంతర్దృష్టులను అందించడం కోసం AI యొక్క బలాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా, మానవులు విమర్శనాత్మక ఆలోచన, భావోద్వేగ మేధస్సు మరియు డొమైన్ నైపుణ్యం అవసరమయ్యే ఉన్నత-స్థాయి కార్యకలాపాలపై దృష్టి పెట్టవచ్చు. ఈ సహకార విధానం కొత్త ఉత్పాదకత మరియు ఆవిష్కరణల సామర్థ్యాన్ని విడుదల చేస్తుంది.
పరిశ్రమ పరివర్తన మరియు కొత్త అవకాశాలు
ఆరోగ్య సంరక్షణ మరియు ఆర్థిక రంగం నుండి వినోదం మరియు విద్య వరకు వివిధ పరిశ్రమలకు అంతరాయం కలిగించే అవకాశం జనరేటివ్ AI కి ఉంది. ప్రక్రియలను ఆటోమేట్ చేయడం, అనుభవాలను వ్యక్తిగతీకరించడం మరియు కొత్త సృజనాత్మక అవకాశాలను విడుదల చేయడం ద్వారా, సంస్థలు జనరేటివ్ AI ని ఉపయోగించి సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి, ఖర్చులను తగ్గించడానికి మరియు పోటీతత్వ ప్రయోజనాన్ని పొందడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానానికి వ్యాపారాలు అనుగుణంగా, ఉద్యోగ పాత్రలు మారుతాయని భావిస్తున్నారు, జనరేటివ్ AI వ్యవస్థలను అభివృద్ధి చేయడానికి, విస్తరించడానికి మరియు నిర్వహించడానికి నైపుణ్యం అవసరమయ్యే కొత్త అవకాశాలను సృష్టిస్తుంది.
నైపుణ్యం పెంపు మరియు శ్రామికశక్తి అభివృద్ధి
జనరేటివ్ AI మరింత ప్రబలంగా మారుతుండటంతో, అభివృద్ధి చెందుతున్న ఉద్యోగ మార్కెట్‌లో వృద్ధి చెందడానికి వ్యక్తులు కొత్త నైపుణ్యాలను మరియు సామర్థ్యాలను పొందాలి. విమర్శనాత్మక ఆలోచన, సమస్య పరిష్కారం, సృజనాత్మకత మరియు కమ్యూనికేషన్ వంటి నైపుణ్యాలను పెంపొందించడానికి మరియు AI యొక్క నైతిక చిక్కులు మరియు బాధ్యతాయుతమైన ఉపయోగం గురించి అవగాహన కల్పించడంపై దృష్టి పెట్టాలి. నైపుణ్యం పెంపు మరియు శిక్షణా కార్యక్రమాలు ఉద్యోగులకు కొత్త ఉద్యోగ పాత్రలకు అనుగుణంగా మరియు జనరేటివ్ AI అందించే అవకాశాలను ఉపయోగించుకోవడానికి సహాయపడతాయి.
సవాళ్లను పరిష్కరించడం మరియు ప్రమాదాలను తగ్గించడం
జనరేటివ్ AI లో సవాళ్లు మరియు ప్రమాదాలు లేవు. పక్షపాతం, తప్పుడు సమాచారం మరియు దుర్వినియోగం వంటి సమస్యలను పరిష్కరించడానికి సాంకేతిక రక్షణలు, నియంత్రణ చట్రాలు మరియు ప్రజా అవగాహన ప్రచారాలతో సహా బహుముఖ ప్రయత్నం అవసరం. జనరేటివ్ AI వ్యవస్థల ప్రభావాన్ని నిరంతరం పర్యవేక్షించడం మరియు అంచనా వేయడం సంభావ్య ప్రతికూల పరిణామాలను గుర్తించడానికి మరియు తగ్గించడానికి చాలా ముఖ్యం.
ముగింపు: బాధ్యతాయుతమైన ఆవిష్కరణను స్వీకరించడం
జనరేటివ్ AI అనేది సాంకేతిక పురోగతి యొక్క ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది, ఇది వివిధ పరిశ్రమలు మరియు వ్యక్తుల కోసం అపారమైన సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. నైతిక సమస్యలను పరిష్కరించడం ద్వారా, మానవ-యంత్ర సహకారాన్ని ప్రోత్సహించడం, పరిశ్రమ పరివర్తనను స్వీకరించడం, నైపుణ్యం పెంపుదలను ప్రోత్సహించడం మరియు సవాళ్లను పరిష్కరించడం ద్వారా, మనం దాని ప్రమాదాలను తగ్గించేటప్పుడు జనరేటివ్ AI యొక్క పూర్తి ప్రయోజనాలను విడుదల చేయవచ్చు. మనం జనరేటివ్ AI యొక్క అవకాశాలను అన్వేషించడం కొనసాగిస్తున్నప్పుడు, బాధ్యతాయుతమైన, మానవ-కేంద్రీకృతమైన మరియు ముందుచూపుతో కూడిన మనస్తత్వంతో ఆవిష్కరణను కొనసాగించడం చాలా అవసరం.