Як працює генеративний ШІ?

Генеративний ШІ використовує сучасні методи машинного навчання, щоб аналізувати великі набори даних і створювати новий вміст з урахуванням контексту, стилю, структури й тону вихідних даних. Працюючи над вмістом, модель ШІ спирається на шаблони в даних і створює вихідні дані, які часто неможливо відрізнити від матеріалу, створеного людиною. Це може бути текст, зображення, код чи навіть музика.

Розвиток генеративного ШІ можна відстежити до ранніх днів чат-ботів, які були переважно системами на основі правил з обмеженими можливостями спілкування. Цей ранній ШІ для розмов відрізняється від генеративного ШІ тим, що призначений переважно для комп’ютерів, які ведуть узгоджений діалог із користувачами, часто в ролі спеціаліста служби підтримки клієнтів чи віртуального помічника.

З підвищенням обчислювальної потужності та доступності даних почалися важливі етапи в запровадженні складніших моделей. Випуск моделі ChatGPT від OpenAI став проривом в обробці природної мови, продемонструвавши можливість створювати природний діалог з урахуванням контексту. Досягнення в нейронних мережах сприяли подальшому покращенню здатності моделі розуміти мовні дані та робити взаємодію ще зручнішою й природнішою.

З того часу генеративний ШІ застосовувався в багатьох галузях, змінюючи підхід організацій до креативності та усунення проблем. Генеративний ШІ допомагає писати сценарії, створювати графічні зображення й оцінювати музику. Він створює персоналізований вміст, адаптований до певних аудиторій залежно від їхніх конкретних потреб. Він може передбачати взаємодію між лікарськими засобами та підсумовувати свої висновки у звіті. Він навіть може надати вам підтримку, коли ви потребуєте допомоги. Сприяючи розвитку креативності, підвищуючи продуктивність і оптимізуючи процеси, генеративний ШІ продовжує трансформувати наш підхід до взаємодії з технологіями й один з одним. 

Генеративний ШІ створено на основі нейронних мереж – обчислювальних моделей, натхнених структурою та функціонуванням мозку людини. Ці мережі складаються з кількох рівнів взаємопов’язаних нейронів, які обробляють і передають інформацію. Кожен рівень виконує певну функцію в обробці інформації.

На першому рівні – рівні вхідних даних – отримуються необроблені дані, які зазнають трансформації під час переходу з рівня на рівень. На останньому рівні вони стають вихідними даними. Ієрархічна структура дає змогу нейронним мережам вчитися працювати зі складними шаблонами та представленнями даних. Глибші рівні часто пов’язані з абстрактнішими шаблонами, так само як це відбувається в мозку людини під час обробки сенсорної інформації.

Параметри, або ваги мережі на цих рівнях критично важливі, оскільки вони визначають, як трансформуються вхідні дані. Наприклад, GPT-3.5 зі 175 млрд параметрів демонструє неабияку здатність навчатися й створювати складний текст, оскільки кожен параметр допомагає моделі розпізнавати нюанси в мові та контексті, що підвищує послідовність і контекстуальну релевантність вихідних даних.

Моделі генеративного ШІ мають навчатися на даних. Сюди входить доступ нейронної мережі до великих наборів даних, завдяки яким модель вчиться розпізнавати шаблони. Процес навчання складається з двох типів навчання: кероване та некероване. Під час керованого навчання модель отримує дані з мітками, що дає змогу навчитися видавати певні дані для вказаних вхідних даних. Під час некерованого навчання модель досліджує дані без явних міток, ідентифікуючи внутрішню структуру або групу самостійно.

Під час навчання модель ітеративно покращує свої прогнози, удосконалюючи здатність створювати узгоджені й релевантні вихідні дані. Це досягається завдяки процесу, відомому як зворотне поширення, коли модель робить прогнози на основі вхідних даних, порівнює вихідні дані з фактичними результатами та обчислює помилку чи втрату. Цей цикл зворотного зв’язку дає мережі змогу точно налаштувати параметри, щоб поступово покращити свою здатність створювати точний і узгоджений вміст.

Обробляючи мову, генеративний ШІ розбиває текст на менші, керовані одиниці, так звані маркери, які можуть представляти цілі слова, морфеми або навіть окремі символи залежно від дизайну моделі. Це дає змогу обробляти різноманітні слова й лінгвістичні варіації ефективніше. Завдяки обробці маркерів модель може краще зрозуміти зв’язки між словами та створити вихідні дані з урахуванням нюансів, що покращує її здатність створювати узгоджені речення та зберігати контекст у довших уривках. Зрештою це підвищує продуктивність моделі у виконанні таких завдань, як створення тексту або розмова.

Генеративний ШІ широко застосовується в різних галузях і сферах. Нижче наведено кілька яскравих прикладів.

• Створення тексту. Моделі генеративного ШІ, зокрема моделі серії GPT, можуть створювати статті, історії та дописи в соціальних мережах, покращуючи створення вмісту та маркетингові зусилля. Вони можуть розширити можливості чат-ботів, які беруть участь у природній розмові та надають підтримку клієнтам. Крім того, вони можуть допомогти підсумувати довгі документи та створити фрагменти коду для розробників, що також підвищує продуктивність.
  
  
• Створення зображень. Такі моделі, як DALL-E, можуть створювати унікальні зображення на основі текстових підказок, даючи користувачам змогу отримати графіку або дизайн, які відображають певні концепції або стилі. Ідеально підходить для напрямку мистецтва, дизайну продуктів і візуального дизайну в грі.
  
  
• Створення аудіо. Такі інструменти, як MuseNet від OpenAI, можуть створювати оригінальну музику різних жанрів, допомагаючи музикантам у створенні нових творів, саундтреків і звукових ландшафтів для фільмів. Вони також можуть згенерувати реалістичне озвучування та синтезувати мову для використання в аудіокнигах, віртуальних помічниках і відеоіграх.
  
  
• Створення відео. Генеративний ШІ може допомогти у створенні відео, пропонуючи зміни, вставляючи переходи або навіть створюючи нові кадри, що забезпечує швидке виробництво вмісту. Такі моделі, як Synthesia, можуть створювати синтетичні відео з реалістичними аватарами, які ведуть презентацію або щось розповідають. Це допомагає оптимізувати навчальні й маркетингові зусилля.

Генеративний ШІ стикається з певними викликами та обмеженнями, зокрема:

• Вимоги до ресурсів. Моделі генеративного ШІ вимагають суттєвої обчислювальної потужності та енергії для запуску, тому їх навчання є затратним і впливає на навколишнє середовище.
  
  
• Брак прозорості. Брак прозорості у внутрішніх процесах моделей і шляхах прийняття рішень ускладнює розуміння механізму створення вихідних даних. Це заважає підтримувати відповідальність ШІ.
  
  
• Складність проявів креативності.Часто створений ШІ вміст є результатом вивчених закономірностей, а не справжньою інновацією, тому генеративному ШІ бракує магії й складності творчого потенціалу людини.
  
  
• Галюцинації. Моделі генеративного ШІ можуть створювати правдоподібну, але фальшиву інформацію, що потенційно може призвести до дезінформації. Це є значним ризиком для критично важливих галузей, як-от журналістика, охорона здоров’я та освіта.
  
  
• Упередження. Навчальні дані можуть містити глибоко вкорінені упередження, що призводить до підтримки певних стереотипів у вихідних даних, які ще більше маргіналізують певні групи.
  
  
• Питання щодо інтелектуальної власності. Дискусії навколо етичних питань щодо авторства, права власності й підзвітності тривають у царині ШІ, що свідчить про потребу в методах використання та структурах відповідального ШІ.
  
  
• Можливість неправильного використання. Через здатність створювати оманливий вміст і діпфейки генеративний ШІ може використовуватися для зловмисних цілей, як-от пропаганда або шахрайські схеми.

Дослідники продовжують удосконалювати свої методи, отже моделі генеративного ШІ мають стати ще складнішими, а значить і ще відповідальнішими. Унаслідок цього може підвищитися контекстуальна релевантність вмісту та зменшитися кількість випадків галюцинацій і дезінформації. Дослідники також експериментують із розширеними методами навчання, як-от навчання з підкріпленням на основі відгуків користувачів, що дає змогу врахувати більше нюансів у вихідних даних і усунути проблеми, пов’язані з упередженнями.

Очікується, що генеративний ШІ сприятиме значним інноваціям у багатьох галузях. У галузі охорони здоров’я ШІ створює персоналізовані плани лікування, що відповідають профілям окремих пацієнтів, і таким чином забезпечує краще лікування. У галузі освіти викладачі використовують ШІ для створення спеціального навчального плану з урахуванням сильних і слабких сторін учнів. А в креативних індустріях ШІ вже революціонізує роботу дизайнерів, розробників, копірайтерів і сценаристів. Однак ці досягнення пов’язані з певними соціальними наслідками. Через зміни на ринку праці та питання щодо права власності зростає попит на детальнішу нормативно-правову базу для регулювання ролі ШІ в житті людей.

Ми на порозі нових і ще більш захопливих етапів епохи ШІ, тому дуже важливо, щоб дослідники й фахівці подбали про те, щоб їхні досягнення служили на благо суспільства, і мінімізували ризики за допомогою постійного діалогу із зацікавленими сторонами. Якщо забезпечити баланс інновацій з етичними принципами, ШІ стане дороговказом до яскравішого й продуктивнішого майбутнього.