Kako funkcioniše generativni AI?

Generativni AI koristi napredne tehnike mašinskog učenja da analizira velike skupove podataka i generiše novi sadržaj na osnovu konteksta, stila, strukture i tona originalnih podataka. Prilikom kreiranja sadržaja, AI model crpi iz obrazaca u podacima kako bi kreirao izlaze koji se često ne razlikuju od materijala koji su kreirali ljudi, bilo da je to tekst, slike, kod ili čak muzika.

Evolucija generativne veštačke inteligencije može se pratiti do ranih dana robota za ćaskanje, koji su prvenstveno bili sistemi zasnovani na pravilima sa ograničenim sposobnostima za razgovor. Ovo je bila rana pojava konverzacijske veštačke inteligencije, koja se razlikuje od generativne veštačke inteligencije po tome što se posebno fokusira na mašine koje učestvuju u koherentnom dijalogu sa korisnicima, često u ulozi korisničke podrške ili virtuelnog pomoćnika.

Kako su računarska snaga i dostupnost podataka rasli, uvođenje složenijih modela označilo je značajne prekretnice. ChatGPT izdanje usluge OpenAI pokazalo je napredak u obradi prirodnog jezika, demonstrirajući sposobnost generisanja prirodnog, kontekstualno relevantnog dijaloga. Napredak u neuronskim mrežama dodatno je poboljšao sposobnost modela da razume jezičke podatke, čineći interakcije još besprekornijim i ljudskim.

Generativni AI je od tada našao primenu u mnogim industrijama, preoblikujući način na koji organizacije pristupaju kreativnosti i rešavanju problema. Generativni AI pomaže u pisanju scenarija, dizajnu umetnosti i partituri. On kreira personalizovani sadržaj prilagođen specifičnoj publici u zavisnosti od njenih specifičnih potreba. Može da predvidi interakcije između lekova i rezimira svoje nalaze u izveštaju. Može čak i da vam pruži podršku kada vam je potrebna pomoć. Negovanjem kreativnosti, povećanjem produktivnosti i racionalizacijom procesa, generativni AI nastavlja da transformiše način na koji komuniciramo sa tehnologijom – i međusobno. 

Generativni AI je izgrađen na temeljima neuronskih mreža, koje su računarski modeli inspirisani strukturom i funkcijom ljudskog mozga. Ove mreže se sastoje od više slojeva međusobno povezanih neurona koji obrađuju i prenose informacije, pri čemu svaki sloj služi specifičnoj svrsi u obradi informacija.

Prvi sloj, ulazni sloj, prima neobrađene podatke koji se transformišu što više putuju od sloja do sloja, na kraju proizvodeći izlaz u završnom sloju. Ova hijerarhijska struktura omogućava neuronskim mrežama da nauče složene obrasce i reprezentacije u podacima, sa dubljim slojevima koji često identifikuju apstraktnije obrasce – baš kao što ljudski mozak obrađuje senzorne informacije.

Parametri, ili težine, unutar ovih slojeva su ključni, jer određuju kako se ulazni podaci transformišu. Na primer, GPT-3.5, sa svojih 175 milijarda parametara, pokazuje neizmeran kapacitet za učenje i generisanje složenog teksta, jer svaki parametar doprinosi mogućnostima modela da prepozna nijanse u jeziku i kontekstu, što dovodi do koherentnih i kontekstualno relevantnih rezultata.

Modeli generativne veštačke inteligencije moraju da se obuče na podacima. Ovo uključuje izlaganje neuronske mreže velikim skupovima podataka, gde model uči da prepoznaje obrasce. Proces obuke se sastoji od dve vrste učenja: učenja pod nadzorom i učenja bez nadzora. U okviru učenja pod nadzorom, model dobija označene podatke, omogućavajući mu da nauči specifične izlazne podatke za date ulazne podatke, dok u učenju bez nadzora, model istražuje podatke bez eksplicitnih oznaka, identifikujući inherentne strukture ili grupe sam po sebi.

Tokom obuke, model uči da poboljša svoja predviđanja iterativno, usavršavajući svoju sposobnost da generiše koherentne i relevantne rezultate. Ovo se postiže kroz proces koji se zove bekpropagacija, gde model pravi predviđanja na osnovu ulaznih podataka, upoređuje svoje izlaze sa stvarnim rezultatima, a zatim izračunava grešku ili gubitak. Ova petlja povratnih informacija omogućava mreži da fino podesi svoje parametre, postepeno poboljšavajući svoju sposobnost da generiše tačan i koherentan sadržaj.

Što se tiče obrade jezika, generativni AI razlaže tekst na manje jedinice kojima se može upravljati zvane tokeni, koje mogu predstavljati cele reči, podreči ili čak pojedinačne znakove, u zavisnosti od dizajna modela. Ovo omogućava modelu da efikasnije rukuje različitim varijantama rečnika i lingvističkih varijanti. Kroz obradu tokena, model može bolje da razume odnose između reči i generiše nijansiranije rezultate, poboljšavajući sposobnost modela da kreira koherentne rečenice i održava kontekst tokom dužih pasusa, na kraju poboljšavajući njegove performanse u zadacima kao što su generisanje teksta i razgovor.

Generativni AI ima niz primena u različitim oblastima i industrijama. Neki značajni primeri uključuju:

• Generisanje teksta kao što je ljudski. Modeli generativne veštačke inteligencije, uključujući GPT seriju, mogu da kreiraju članke, priče i objave na društvenim mrežama, poboljšavajući kreiranje sadržaja i marketinške napore. Oni mogu da osnaže robote za ćaskanje koji se upuštaju u prirodne razgovore i pružaju korisničku podršku. Oni takođe mogu pomoći u sumiranju dugačkih dokumenata i generisanju isečaka koda za programere, zauzvrat povećavajući produktivnost.
  
  
• Kreiranje slike. Modeli kao što je DALL-E mogu da generišu jedinstvene slike iz tekstualnih upita, omogućavajući korisnicima da proizvode umetnička dela ili dizajne koji odražavaju specifične koncepte ili stilove – savršeno za umetnički pravac, dizajn proizvoda i vizuelni dizajn u igrama.
  
  
• Generisanje zvuka. Alatke kao što je OpenAI MuseNet mogu da komponuju originalnu muziku u različitim žanrovima, pomažući muzičarima da kreiraju nove delove, zvučne zapise i zvučne pejzaže za film. Oni takođe mogu da generišu realističan govor i sintezu govora za upotrebu u audio knjigama, virtuelnim pomoćnicima i video igrama.
  
  
• Kreiranje video zapisa. Generativni AI može pomoći u kreiranju video zapisa predlaganjem izmena, umetanjem prelaza ili čak generisanjem novih snimaka, omogućavajući brzu proizvodnju sadržaja. Modeli kao što je Synthesia mogu da kreiraju sintetičke video snimke sa realističnim avatarima koji isporučuju prezentacije ili pripovedaju sadržaj, pojednostavljujući obrazovne i marketinške napore.

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

• Zahtevi za resurse. Modeli generativne veštačke inteligencije zahtevaju značajnu računarsku snagu i energiju za rad, što ih čini skupim i ekološki uticajnim za obuku.
  
  
• Nedostatak transparentnosti. Nedostatak transparentnosti u internim procesima i putevima donošenja odluka u modelima otežava razumevanje načina na koji se proizvodi generišu. Ovo ometa sposobnost da se AI smatra odgovornim.
  
  
• Složenost kreativnosti. Pošto je sadržaj koji je generisala veštačka inteligencija često rezultat naučenih obrazaca, a ne istinske inovacije, generativna veštačka inteligencija još uvek ne uspeva da uhvati magiju i složenost ljudske kreativnosti.
  
  
• Halucinacije. Modeli generativne veštačke inteligencije mogu proizvesti uverljive, ali lažne informacije, što dovodi do potencijalnih dezinformacija. Ovo predstavlja značajan rizik za kritična polja kao što su novinarstvo, zdravstvo i obrazovanje.
  
  
• Pristrasnosti. Podaci o obuci mogu sadržati inherentne predrasude, što dovodi do rezultata koji održavaju stereotipe, čime se dodatno marginalizuju određene grupe.
  
  
• Pitanja u vezi sa intelektualnom svojinom. Etička zabrinutost u vezi sa autorstvom, vlasništvom i odgovornošću je stalna debata u oblasti veštačke inteligencije, što ukazuje na potrebu za praksama i okvirima odgovorne veštačke inteligencije.
  
  
• Potencijal za zloupotrebu. Zbog svoje sposobnosti da kreira obmanjujući sadržaj i deepfakes, generativni AI se može koristiti u zlonamerne svrhe, kao što su propaganda ili prevare.

Kako istraživači nastavljaju da usavršavaju svoje tehnike, modeli generativne veštačke inteligencije su spremni da postanu još sofisticiraniji – i još odgovorniji. Ovo bi moglo dovesti do kontekstualno relevantnijeg sadržaja sa manje slučajeva halucinacija i dezinformacija. Istraživači takođe eksperimentišu sa poboljšanim metodama obuke, kao što je učenje uz pomoć ljudskih povratnih informacija, što bi moglo da dovede do nijansiranih rezultata, rešavajući zabrinutost zbog pristrasnosti.

Očekuje se da će generativni AI pokrenuti značajne inovacije u mnogim domenima. U zdravstvu, AI generiše personalizovane planove lečenja prilagođene individualnim profilima pacijenata, što rezultira boljom negom. U obrazovanju, nastavnici koriste veštačku inteligenciju za kreiranje prilagođenog nastavnog plana i programa zasnovanog na prednostima i slabostima učenika. A u kreativnim industrijama, AI već pravi revoluciju u načinu na koji su dizajneri, projektanti, autori tekstova i scenaristi kreativni. Ovaj napredak, međutim, dolazi sa društvenim implikacijama. Zbog promena na tržištu rada i pitanja vezanih za vlasništvo, postoji sve veća potražnja za više regulatornih okvira oko uloge veštačke inteligencije u ljudskom životu.

Kako era veštačke inteligencije nastavlja da ulazi u novije i uzbudljivije faze, od suštinske je važnosti da istraživači i praktičari obezbede da njihov napredak služi javnom dobru dok minimizira rizik kroz stalni dijalog sa zainteresovanim stranama. Sve dok postoji balans između inovacija i etike, AI će sigurno uvesti svetliju i produktivniju budućnost.