Jak działa generatywna AI?

Generatywna AI wykorzystuje zaawansowane techniki uczenia maszynowego do analizowania dużych zbiorów danych i generowania nowych treści w oparciu o kontekst, styl, strukturę i ton oryginalnych danych. Podczas tworzenia treści model sztucznej inteligencji czerpie z wzorców w danych, aby tworzyć wyniki, które często są nie do odróżnienia od materiałów stworzonych przez człowieka, niezależnie od tego, czy jest to tekst, obrazy, kod, czy nawet muzyka.

Ewolucję generatywnej AI można prześledzić wstecz do wczesnych dni czatbotów, które były głównie systemami opartymi na regułach z ograniczonymi możliwościami konwersacyjnymi. Było to wczesne pojawienie się konwersacyjnej sztucznej inteligencji, która różni się od generatywnej AI tym, że koncentruje się w szczególności na maszynach angażujących się w spójny dialog z użytkownikami, często w roli obsługi klienta lub wirtualnego asystenta.

Wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej i dostępności danych, wprowadzenie bardziej złożonych modeli stanowiło znaczący kamień milowy. Wydanie ChatGPT firmy OpenAI stanowiło przełom w przetwarzaniu języka naturalnego, demonstrując zdolność do generowania naturalnych, kontekstowo istotnych dialogów. Postępy w sieciach neuronowych jeszcze bardziej poprawiły zdolność modelu do rozumienia danych językowych, dzięki czemu interakcje były jeszcze bardziej płynne i przypominały ludzkie.

Generatywna AI znalazła zastosowanie w wielu branżach, zmieniając podejście organizacji do kreatywności i rozwiązywania problemów. Generatywna AI pomaga pisać skrypty, projektować grafikę i oceniać muzykę. Tworzy spersonalizowane treści dostosowane do konkretnych odbiorców w zależności od ich indywidualnych potrzeb. Może przewidywać interakcje między lekami i podsumowywać swoje wyniki w raporcie. Może nawet zapewnić Ci pomoc techniczną, gdy potrzebujesz pomocy. Wspierając kreatywność, zwiększając produktywność i usprawniając procesy, generatywna AI nadal zmienia sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z technologią – i między sobą. 

Generatywna AI opiera się na sieciach neuronowych, które są modelami obliczeniowymi inspirowanymi strukturą i funkcją ludzkiego mózgu. Te sieci składają się z wielu warstw połączonych ze sobą neuronów, które przetwarzają i przekazują informacje, gdzie każda warstwa służy konkretnemu celowi w przetwarzaniu informacji.

Pierwsza warstwa, warstwa danych wejściowych, odbiera nieprzetworzone dane, które są przekształcane im dalej przechodzą z warstwy do warstwy, ostatecznie tworząc dane wyjściowe w ostatniej warstwie. Ta hierarchiczna struktura pozwala sieciom neuronowym uczyć się złożonych wzorców i reprezentacji w danych, przy czym głębsze warstwy często identyfikują bardziej abstrakcyjne wzorce – podobnie jak ludzki mózg przetwarza informacje sensoryczne.

Parametry lub wagi w tych warstwach są kluczowe, ponieważ określają sposób przekształcania danych wejściowych. Na przykład model GPT-3.5, ze swoimi 175 miliardami parametrów, wykazuje ogromną zdolność do uczenia się i generowania wyrafinowanego tekstu, ponieważ każdy parametr przyczynia się do zdolności modelu do rozpoznawania niuansów językowych i kontekstowych, prowadząc do bardziej spójnych i kontekstowo istotnych danych wyjściowych.

Model generatywnej AI musi zostać wytrenowany na danych. Wiąże się to z wystawieniem sieci neuronowej na duże zbiory danych, w których model uczy się rozpoznawać wzorce. Proces trenowania składa się z dwóch rodzajów uczenia się: nadzorowanego i nienadzorowanego. W ramach uczenia nadzorowanego model otrzymuje dane z etykietami, co pozwala mu nauczyć się określonych wyników dla danych wejściowych, podczas gdy w uczeniu bez nadzoru model bada dane bez wyraźnych etykiet, samodzielnie identyfikując nieodłączne struktury lub grupy.

Podczas trenowania model uczy się iteracyjnie poprawiać swoje przewidywania, udoskonalając swoją zdolność do generowania spójnych i odpowiednich danych wyjściowych. Osiąga się to poprzez proces zwany propagacją wsteczną, w którym model dokonuje prognoz na podstawie danych wejściowych, porównuje swoje wyniki z rzeczywistymi wynikami, a następnie oblicza błąd lub stratę. Ta pętla opinii pozwala sieci dostroić swoje parametry, stopniowo poprawiając jej zdolność do generowania dokładnych i spójnych treści.

Jeśli chodzi o przetwarzanie języka, generatywna AI dzieli tekst na mniejsze, łatwe w zarządzaniu jednostki zwane tokenami, które mogą reprezentować całe słowa, podsłowa, a nawet pojedyncze znaki, w zależności od projektu modelu. Pozwala to modelowi na bardziej efektywną obsługę różnorodnego słownictwa i odmian językowych. Dzięki przetwarzaniu tokenów model może lepiej rozumieć relacje między słowami i generować bardziej zniuansowane dane wyjściowe, zwiększając zdolność modelu do tworzenia spójnych zdań i utrzymywania kontekstu w dłuższych fragmentach, co ostatecznie poprawia jego wydajność w zadaniach takich jak generowanie tekstu i konwersacja.

Generatywna AI ma szereg zastosowań w różnych dziedzinach i branżach. Oto kilka istotnych przykładów:

• Generowanie tekstu podobnego do ludzkiego. Modele generatywnej AI, w tym seria GPT, mogą tworzyć artykuły, historie i posty w mediach społecznościowych, usprawniając tworzenie treści i działania marketingowe. Mogą one zasilać czatboty, które angażują się w naturalne rozmowy i zapewniają obsługę klienta. Mogą również pomóc w podsumowywaniu długich dokumentów i generowaniu fragmentów kodu dla deweloperów, co z kolei zwiększa produktywność.
  
  
• Tworzenie obrazu. Modele takie jak DALL-E mogą generować unikalne obrazy na podstawie podpowiedzi tekstowych, umożliwiając użytkownikom tworzenie grafiki lub projektów, które odzwierciedlają określone koncepcje lub style – idealne do kierowania sztuką, projektowania produktów i projektowania wizualnego w grach.
  
  
• Generowanie dźwięku. Narzędzia takie jak MuseNet firmy OpenAI mogą komponować oryginalną muzykę w różnych gatunkach, pomagając muzykom tworzyć nowe utwory, ścieżki dźwiękowe i krajobrazy dźwiękowe do filmów. Mogą również generować realistyczne podkłady głosowe i syntezę mowy do wykorzystania w audiobookach, wirtualnych asystentach i grach wideo.
  
  
• Tworzenie wideo. Generatywna AI może pomóc w tworzeniu wideo, sugerując edycje, wstawiając przejścia, a nawet generując nowy materiał, umożliwiając szybką produkcję treści. Modele takie jak Synthesia mogą tworzyć syntetyczne filmy wideo z realistycznymi awatarami, które prowadzą prezentacje lub opowiadają treści, usprawniając działania edukacyjne i marketingowe.

Generatywna AI stoi przed kilkoma wyzwaniami i ograniczeniami, w tym:

• Wymagania dotyczące zasobów. Modele generatywnej AI wymagają znacznej mocy obliczeniowej i energii do działania, co sprawia, że ich szkolenie jest kosztowne i ma wpływ na środowisko.
  
  
• Brak przejrzystości. Brak przejrzystości wewnętrznych procesów i ścieżek decyzyjnych modeli utrudnia zrozumienie, w jaki sposób generowane są dane wyjściowe. Utrudnia to możliwość pociągnięcia AI do odpowiedzialności.
  
  
• Złożoność kreatywności. Ze względu na to, że treści generowane przez sztuczną inteligencję są często wynikiem wyuczonych wzorców, a nie prawdziwych innowacji, generatywna AI wciąż nie jest w stanie uchwycić magii i złożoności ludzkiej kreatywności.
  
  
• Halucynacje. Modele generatywnej AI mogą generować wiarygodne, ale fałszywe informacje, prowadząc do potencjalnej dezinformacji. Stanowi to znaczne zagrożenie dla kluczowych dziedzin, takich jak publicystyka, opieka zdrowotna i edukacja.
  
  
• Uprzedzenia. Dane treningowe mogą zawierać nieodłączne uprzedzenia, co skutkuje wynikami, które utrwalają stereotypy, jeszcze bardziej marginalizując niektóre grupy.
  
  
• Pytania dotyczące własności intelektualnej. Kwestie etyczne dotyczące autorstwa, własności i odpowiedzialności są przedmiotem ciągłej debaty w dziedzinie sztucznej inteligencji, sygnalizując potrzebę odpowiedzialnych praktyk i struktur sztucznej inteligencji.
  
  
• Możliwość nieprawidłowego użycia. Ze względu na zdolność do tworzenia wprowadzających w błąd treści i deepfake'ów, generatywna AI może być wykorzystywana do niepożądanych celów, takich jak propaganda lub oszustwa.

W miarę jak naukowcy będą udoskonalać swoje techniki, modele generatywnej AI mogą stać się jeszcze bardziej zaawansowane – i jeszcze bardziej odpowiedzialne. Może to prowadzić do bardziej kontekstowych treści z mniejszą liczbą przypadków halucynacji i dezinformacji. Naukowcy eksperymentują również z ulepszonymi metodami szkolenia, takimi jak uczenie się ze wzmocnieniem na podstawie ludzkich opinii, co może prowadzić do bardziej zniuansowanych danych wyjściowych, odpowiadając na obawy dotyczące uprzedzeń.

Oczekuje się, że generatywna AI będzie napędzać znaczące innowacje w wielu dziedzinach. W opiece zdrowotnej sztuczna inteligencja generuje spersonalizowane plany leczenia dostosowane do indywidualnych profili pacjentów, co skutkuje lepszą opieką. W edukacji nauczyciele wykorzystują sztuczną inteligencję do tworzenia spersonalizowanych programów nauczania w oparciu o mocne i słabe strony uczniów. W branżach kreatywnych sztuczna inteligencja już teraz rewolucjonizuje sposób, w jaki projektanci, deweloperzy, copywriterzy i scenarzyści tworzą swoją pracę. Te postępy mają jednak konsekwencje społeczne. Ze względu na zmiany na rynku pracy i pytania dotyczące własności, istnieje rosnące zapotrzebowanie na więcej ram regulacyjnych dotyczących roli sztucznej inteligencji w życiu człowieka.

W miarę jak era sztucznej inteligencji wkracza w coraz to nowsze i bardziej ekscytujące fazy, ważne jest, aby naukowcy i praktycy zapewniali, że ich postępy służą dobru publicznemu, minimalizując jednocześnie ryzyko poprzez ciągły dialog z zainteresowanymi stronami. Tak długo, jak istnieje równowaga między innowacjami a etyką, sztuczna inteligencja z pewnością zapoczątkuje lepszą i bardziej produktywną przyszłość.