Kako funkcionira generativni AI?

Generativni AI koristi napredne tehnike strojnog učenja za analizu velikih skupova podataka i generiranje novog sadržaja na temelju konteksta, stila, strukture i tona izvornih podataka. Prilikom stvaranja sadržaja, AI model crpi iz uzoraka u podacima kako bi stvorio rezultate koji se često ne mogu razlikovati od materijala koji je stvorio čovjek, bilo da se radi o tekstu, slikama, kodu ili čak glazbi.

Evolucija generativnog AI-JA može se pratiti do ranih dana botova za razgovor, koji su prvenstveno bili sustavi temeljeni na pravilima s ograničenim mogućnostima razgovora. Ovo je bio rani nastup konverzacijske umjetne inteligencije, koja se razlikuje od generativne umjetne inteligencije po tome što se posebno fokusira na strojeve koji sudjeluju u koherentnom dijalogu s korisnicima, često u ulozi korisničke podrške ili virtualnog pomoćnika.

Kako su računalna snaga i dostupnost podataka rasli, uvođenje složenijih modela donijelo je značajne prekretnice. Objavljivanje modela ChatGPT tvrtke OpenAI pokazalo je napredak u obradi prirodnog jezika, pokazujući sposobnost generiranja prirodnog, kontekstualno relevantnog dijaloga. Napredak u neuronskim mrežama dodatno je poboljšao sposobnost modela da razumije jezične podatke, čineći interakcije još tečnijima i bližima ljudskom načinu govora.

Generativni AI od tada je pronašao primjenu u mnogim industrijama, mijenjajući način na koji organizacije pristupaju kreativnosti i rješavanju problema. Generativni AI pomaže u pisanju scenarija, umjetničkom dizajnu i glazbi. On stvara personalizirani sadržaj prilagođen određenoj publici ovisno o njihovim specifičnim potrebama. On može predvidjeti interakcije između lijekova i sažeti svoje nalaze u izvješću. Može vam i pružiti podršku kada vam je potrebna pomoć. Kultiviranjem kreativnosti, povećanjem produktivnosti i pojednostavljenjem procesa, generativni AI nastavlja transformirati način na koji komuniciramo s tehnologijom i jedni s drugima. 

Generativni AI temelji se na neuralnim mrežama, koje predstavljaju računalne modele nadahnute strukturom i funkcijom ljudskog mozga. Te se mreže sastoje od više slojeva međusobno povezanih neurona koji obrađuju i prenose informacije, pri čemu svaki sloj služi određenoj svrsi obrade informacija.

Prvi sloj, ulazni sloj, prima neobrađene podatke koji se transformiraju što više putuju od sloja do sloja, dajući na kraju izlaz u konačnom sloju. Ova hijerarhijska struktura omogućuje neuronskim mrežama učenje složenih obrazaca i prikaza u podacima, pri čemu dublji slojevi često identificiraju apstraktnije obrasce – baš kao što ljudski mozak obrađuje senzorne informacije.

Parametri ili ponderi unutar ovih slojeva ključni su jer određuju kako se ulazni podaci transformiraju. Na primjer, GPT-3.5, sa svojih 175 milijardi parametara, pokazuje ogromnu sposobnost učenja i generiranja sofisticiranog teksta, budući da svaki parametar doprinosi sposobnosti modela da prepozna nijanse u jeziku i kontekstu, što dovodi do koherentnijih i kontekstualno relevantnijih rezultata.

Modeli generativnog AI-ja moraju se uvježbavati na podacima. To uključuje izlaganje neuronske mreže velikim skupovima podataka, gdje model uči prepoznavati obrasce. Proces obučavanja sastoji se od dvije vrste učenja: nadzirano i nenadzirano učenje. Pod nadziranim učenjem, model dobiva označene podatke, što mu omogućuje učenje specifičnih izlaza za dane ulaze, dok u nenadziranom učenju, model istražuje podatke bez eksplicitnih oznaka, sam identificirajući inherentne strukture ili grupiranja.

Tijekom obuke, model uči iterativno poboljšavati svoja predviđanja, usavršavajući svoju sposobnost generiranja koherentnih i relevantnih rezultata. To se postiže kroz proces koji se zove povratno propagiranje (backpropagation), gdje model daje predviđanja na temelju ulaznih podataka, uspoređuje svoje rezultate sa stvarnim rezultatima, zatim izračunava pogrešku ili gubitak. Ova povratna petlja mreži omogućuje fino podešavanje svojih parametara, postupno poboljšavajući svoju sposobnost generiranja točnog i koherentnog sadržaja.

U smislu jezične obrade, generativni AI rastavlja tekst na manje jedinice kojima se može upravljati zvane tokeni, a koje mogu predstavljati cijele riječi, podriječi ili čak pojedinačne znakove, ovisno o dizajnu modela. To modelu omogućuje učinkovitije rukovanje raznovrsnim rasponom vokabulara i jezičnih varijacija. Putem obrade tokena, model može bolje razumjeti odnose između riječi i generirati rezultate s više obzira prema detaljima, poboljšavajući sposobnost modela za stvaranje koherentnih rečenica i održavanje konteksta tijekom duljih odlomaka, u konačnici poboljšavajući njegovu izvedbu u zadacima poput generiranja teksta i razgovora.

Generativni AI ima niz primjena u raznim područjima i djelatnostima. Neki značajni primjeri uključuju:

• Generiranje teksta ljudskog prizvuka. Modeli generativnog AI-ja, uključujući GPT seriju, mogu stvarati članke, priče i objave na društvenim mrežama, unaprjeđujući stvaranje sadržaja i marketinške napore. Oni mogu pokretati botove za razgovore koji učestvuju u prirodnim razgovorima i pružaju korisničku podršku. Oni mogu pomoći i u sažimanju dugih dokumenata i generiranju isječaka koda za programere čime povećavaju produktivnost.
  
  
• Stvaranje slika. Modeli kao što je DALL-E mogu generirati jedinstvene slike iz tekstualnih upita, omogućujući korisnicima izradu umjetničkih djela ili dizajna koji odražavaju specifične koncepte ili stilove – savršeno za umjetničku režiju, dizajn proizvoda i vizualni dizajn u igrama.
  
  
• Generiranje zvuka. Alati poput MuseNet-a tvrtk OpenAI mogu skladati originalnu glazbu u različitim žanrovima, pomažući glazbenicima u stvaranju novih djela, zvučnih zapisa i zvučnih kulisa za film. Oni mogu generirati i realistične sinkronizacije i sintezu govora za korištenje u audio knjigama, virtualnim pomoćnicima i video igrama.
  
  
• Stvaranje videozapisa. Generativni AI može pomoći u stvaranju videozapisa predlažući izmjene, umetanjem prijelaza ili čak generirajući nove snimke, čime omogućuje brzu proizvodnju sadržaja. Modeli poput Synthesia mogu stvarati sintetičke videozapise s realističnim avatarima koji prikazuju prezentacije ili pripovijedaju sadržaj, pojednostavnjujući obrazovne i marketinške napore.

Generativni AI suočava se s nekoliko izazova i ograničenja, uključujući:

• Zahtjevi u pogledu resursa. Modeli generativnog AI-ja zahtijevaju znatnu računalnu snagu i energiju za rad, što ih čini skupim i ekološki zahtjevnim za obučavanje.
  
  
• Nedostatak transparentnosti. Nedostatak transparentnosti u internim procesima i putovima donošenja odluka modela otežava razumijevanje načina na koji se generiraju rezultati. Time se sprječava pozivanje umjetne inteligencije na odgovornost.
  
  
• Složenost kreativnih napora. Budući da je sadržaj generiran umjetnom inteligencijom često rezultat naučenih obrazaca, a ne istinske inovacije, generativni AI još uvijek ne uspijeva oponašati magiju i složenost ljudske kreativnosti.
  
  
• Halucinacije. Modeli generativnog AI-ja mogu proizvesti uvjerljive, ali lažne informacije, što dovodi do potencijalnih dezinformacija. To predstavlja značajan rizik za kritične djelatnosti kao što su novinarstvo, zdravstvo i obrazovanje.
  
  
• Predrasude. Podaci za obuku mogu sadržavati pristranosti, zbog čega dobiveni rezultati podržavaju stereotipe, čime se dodatno marginaliziraju određene skupine.
  
  
• Pitanja povezana s intelektualnom imovinom. Etička pitanja u vezi s autorstvom, vlasništvom i odgovornošću stalna su rasprava u području umjetne inteligencije, što ukazuje na potrebu za praksama i okvirima za odgovorni AI.
  
  
• Mogućnost zloupotrebe. Zbog svoje sposobnosti stvaranja obmanjujućeg sadržaja i deepfake tehnologije, generativna umjetna inteligencija može se koristiti u zlonamjerne svrhe, kao što su propaganda ili prijevare.

Kako istraživači nastavljaju usavršavati svoje tehnike, generativni AI modeli postat će još sofisticiraniji – i još odgovorniji. To bi moglo dovesti do kontekstualno relevantnijeg sadržaja s manje slučajeva halucinacija i dezinformacija. Istraživači također eksperimentiraju s poboljšanim metodama obuke, kao što je učenje putem podupiranja iz ljudskih povratnih informacija, što bi moglo dovesti do rezultata koji imaju više obzira prema detaljima, rješavajući brige u vezi s predrasudama.

Očekuje se da će generativni AI potaknuti značajne inovacije u mnogim domenama. U zdravstvu umjetna inteligencija stvara personalizirane planove liječenja prilagođene individualnim profilima pacijenata, što rezultira boljom skrbi. U obrazovanju, učitelji koriste umjetnu inteligenciju za stvaranje prilagođenog kurikuluma na temelju jakih i slabih strana učenika. A u kreativnim industrijama umjetna inteligencija već mijenja način na koji dizajneri, programeri, autori tekstova i scenaristi stvaraju. Međutim, ova poboljšanja imaju društvene implikacije. Zbog promjena na tržištu rada i pitanja oko vlasništva, raste potražnja za više regulatornih okvira oko uloge umjetne inteligencije u ljudskom životu.

Kako era umjetne inteligencije nastavlja ulaziti u nove i uzbudljivije faze, ključno je da istraživači i praktičari osiguraju da njihov napredak služi javnom dobru, a istovremeno minimizira rizik kroz stalni dijalog sa zainteresiranim stranama. Sve dok postoji ravnoteža između inovacija i etike, umjetna inteligencija će sigurno voditi svjetlijoj i produktivnijoj budućnosti.