Sztuczna inteligencja generatywna: wszystko, co musisz wiedzieć o technologii stojącej za chatbotami, takimi jak ChatGPT

Niezależnie od tego, czy zdajesz sobie z tego sprawę, czy nie, sztuczna inteligencja jest wszędzie. Kryje się za chatbotami, z którymi rozmawiasz online, playlistami, które streamujesz, i spersonalizowanymi reklamami, które pojawiają się podczas przewijania. A teraz nabiera bardziej publicznego charakteru. Pomyśl o Meta AI, wbudowanej w aplikacje takie jak Facebook, Messenger i WhatsApp; o Gemini od Google, działającym w tle na platformach firmy; czy o Apple Intelligence, wdrażanym teraz na iPhone'ach.

Sztuczna inteligencja ma długą historię, sięgającą konferencji w Dartmouth w 1956 roku, na której po raz pierwszy omówiono koncepcję sztucznej inteligencji. Do kamieni milowych na tym polu należą ELIZA, w zasadzie pierwszy chatbot, opracowany w 1964 roku przez informatyka z MIT Josepha Weizenbauma, oraz – przeskoczmy 40 lat – funkcja autouzupełniania Google, która zadebiutowała w 2004 roku.

Potem nadszedł rok 2022 i wzrost popularności ChatGPT . Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji i wprowadzanie na rynek produktów gwałtownie przyspieszyły od tego czasu, w tym Google Bard (obecnie Gemini), Microsoft Copilot , IBM Watsonx.ai i modele Llama firmy Meta o otwartym kodzie źródłowym.

Przeanalizujmy, czym jest generatywna sztuczna inteligencja , czym różni się od „zwykłej” sztucznej inteligencji i czy generatywna sztuczna inteligencja sprosta pokładanym w niej oczekiwaniom.

Generatywna sztuczna inteligencja w pigułce

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) zasadniczo odnosi się do systemów AI zaprojektowanych do tworzenia nowych treści w oparciu o wyuczone wzorce i dane. Zamiast po prostu analizować liczby lub przewidywać trendy, systemy te generują kreatywne rezultaty, takie jak tekst, obrazy, muzyka, filmy i kod oprogramowania.

Do najpopularniejszych narzędzi sztucznej inteligencji generatywnej dostępnych na rynku należą:

• ChatGPT
• Płyta
• W połowie drogi
• Adobe Firefly'a
• Claude
• Stabilna dyfuzja

Jedną z najważniejszych możliwości generatywnej sztucznej inteligencji jest ChatGPT, który pozwala tworzyć konwersacje lub artykuły przypominające ludzkie w oparciu o kilka prostych podpowiedzi. Podczas gdy Dall-E i Midjourney generują szczegółowe grafiki na podstawie krótkiego opisu, Adobe Firefly koncentruje się na edycji i projektowaniu obrazów.

Sztuczna inteligencja niegeneratywna: zaawansowana analiza i prognozy

Nie każda sztuczna inteligencja jest generatywna. Podczas gdy sztuczna inteligencja generatywna (Gen AI) koncentruje się na tworzeniu nowych treści, tradycyjna sztuczna inteligencja doskonale radzi sobie z analizą danych i tworzeniem prognoz. Obejmuje to techniki takie jak rozpoznawanie obrazu i predykcja tekstu. Jest ona również wykorzystywana do innowacyjnych rozwiązań w takich obszarach jak:

• nauki
• Diagnoza medyczna
• prognozowanie pogody
• Wykrywanie oszustw
• Analiza finansowa do prognozowania i raportowania

Sztuczna inteligencja, która pokonała ludzkich mistrzów w szachach i grze Go, nie była sztuczną inteligencją generatywną.

Te systemy mogą nie być tak efektowne jak sztuczna inteligencja generatywna, jednak klasyczna sztuczna inteligencja stanowi dużą część technologii, z której korzystamy na co dzień.

 

Jak działa sztuczna inteligencja generatywna?

Za magią generatywnej sztucznej inteligencji kryją się rozbudowane modele językowe i zaawansowane techniki uczenia maszynowego. Systemy te są trenowane na ogromnych zbiorach danych, takich jak całe biblioteki książek, miliony obrazów, lata nagrań muzycznych oraz dane zebrane z internetu.

Twórcy sztucznej inteligencji, od gigantów technologicznych po startupy, doskonale zdają sobie sprawę, że jakość sztucznej inteligencji zależy od jakości dostarczanych danych. Jeśli AI otrzyma dane niskiej jakości, może generować stronnicze wyniki. Na to zjawisko nie są odporni nawet najwięksi gracze w tej dziedzinie, tacy jak Google.

Podczas treningu sztuczna inteligencja uczy się wzorców, relacji i struktur w tych danych. Następnie, po otrzymaniu podpowiedzi, wykorzystuje tę wiedzę do stworzenia czegoś nowego. Na przykład, jeśli poprosisz generatywne narzędzie sztucznej inteligencji o napisanie wiersza o oceanie, nie pobierze ono po prostu gotowych wersów z bazy danych. Zamiast tego wykorzysta wiedzę o poezji, oceanach i strukturze języka, aby stworzyć całkowicie oryginalny utwór.

To imponujące, ale nie idealne. Czasami wyniki mogą wydawać się nieco niedokładne. Sztuczna inteligencja może źle zrozumieć Twoje żądanie lub wykazać się nadmierną kreatywnością w sposób, którego się nie spodziewałeś. Może też z przekonaniem przedstawiać całkowicie fałszywe informacje, a to od Ciebie zależy weryfikacja faktów. Te dziwactwa, często nazywane halucynacjami , są częścią tego, co sprawia, że ​​generatywna sztuczna inteligencja jest zarówno fascynująca, jak i frustrująca.

Możliwości generatywnej sztucznej inteligencji (AI) rosną. Potrafi ona teraz rozumieć wiele typów danych, łącząc techniki takie jak uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie obrazów. Rezultatem jest tzw. multimodalna sztuczna inteligencja (AI), która może integrować szeroki zakres tekstu, obrazów, wideo i mowy w jednym systemie, zapewniając dokładniejsze i trafniejsze w kontekście odpowiedzi. Przykładem jest zaawansowany tryb głosowy ChatGPT, a także projekt Astra firmy Google.

 

Wyzwania generatywnej sztucznej inteligencji

Nie brakuje dostępnych generatywnych narzędzi sztucznej inteligencji, z których każde oferuje własne, unikalne podejście. Narzędzia te zapoczątkowały innowacje, ale jednocześnie wywołały wiele pytań, a także uprzedzeń i iluzji – na przykład: kto posiada prawa do treści generowanych przez sztuczną inteligencję? Lub jakie materiały są dostępne lub zakazane dla firm zajmujących się sztuczną inteligencją do trenowania swoich modeli językowych – patrz na przykład pozew „New York Times” przeciwko OpenAI i Microsoft . Te kwestie prawne dotyczące praw własności intelektualnej kształtują przyszłość wykorzystania danych w trenowaniu modeli sztucznej inteligencji.

Inne kwestie budzące obawy – i nie są to błahe sprawy – to prywatność i rozliczalność w kontekście sztucznej inteligencji, a także fałszywe informacje generowane przez sztuczną inteligencję i ich potencjalny wpływ na miejsca pracy.

„Pisanie, animacja, fotografia, ilustracja, projektowanie graficzne – narzędzia AI radzą sobie teraz z tym wszystkim z zaskakującą łatwością ” – mówi Fang Liu, profesor Uniwersytetu Notre Dame i współredaktor ACM Transactions on Probabilistic Machine Learning . „Ale to nie znaczy, że te role znikną. Może to po prostu oznaczać, że twórcy będą musieli doskonalić swoje umiejętności i korzystać z tych narzędzi, aby udoskonalić swoją pracę”.

„To również rozwiązanie dla osób, którym brakuje umiejętności, na przykład dla kogoś z jasną wizją, kto nie potrafi rysować, ale potrafi ją opisać za pomocą podpowiedzi. Nie sądzę więc, żeby miało to zrewolucjonizować branżę kreatywną. Mam nadzieję, że będzie to raczej współtworzenie lub rozszerzenie, a nie zastąpienie”.

Kolejnym problemem jest wpływ na środowisko, ponieważ trenowanie dużych modeli sztucznej inteligencji (AI) pochłania ogromne ilości energii, co skutkuje znacznym śladem węglowym. Gwałtowny rozwój generatywnej AI w ciągu ostatnich dwóch lat nasilił obawy dotyczące zagrożeń związanych z AI w ogóle. Rządy zaostrzają przepisy dotyczące AI , aby zapewnić odpowiedzialny i etyczny rozwój, w szczególności unijną ustawę o AI .

 

Odbiór generatywnej sztucznej inteligencji

Wiele osób korzystało z chatbotów w obsłudze klienta lub korzystało z wirtualnych asystentów, takich jak Siri, Alexa i Asystent Google – które są obecnie na progu stania się potężnymi narzędziami dla generatywnej sztucznej inteligencji. Wszystko to, wraz z ChatGPT, chmurą i innymi nowymi narzędziami, sprawia, że ​​sztuczna inteligencja jest na wyciągnięcie ręki. Reakcje opinii publicznej na generatywną sztuczną inteligencję były mieszane. Wielu użytkowników docenia wygodę i kreatywność, jakie oferuje, zwłaszcza w takich obszarach jak pomoc w pisaniu, tworzenie obrazów, wsparcie w odrabianiu prac domowych i zwiększanie produktywności.

Tymczasem w badaniu McKinsey Global AI Survey z 2024 roku , 65% respondentów stwierdziło, że ich organizacje regularnie korzystają z generatywnej sztucznej inteligencji (AI), co stanowi prawie dwukrotność liczby podanej zaledwie 10 miesięcy wcześniej. Branże takie jak opieka zdrowotna i finanse wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do usprawniania procesów biznesowych i automatyzacji rutynowych zadań.

Jak wspomniano, istnieją wyraźne obawy dotyczące etyki, przejrzystości, utraty miejsc pracy i potencjalnego niewłaściwego wykorzystania danych osobowych. To główne argumenty za oporem wobec wdrażania sztucznej inteligencji generatywnej.

Osoby korzystające z narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji (AI) również przekonają się, że rezultaty w większości przypadków wciąż nie są wystarczająco dobre. Pomimo postępu technologicznego, większość osób potrafi rozpoznać, czy treść – artykuły, obrazy czy muzyka – została wygenerowana za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja zawłaszczyła sobie pewne zwroty, których zawsze używałem, więc często muszę sam poprawiać swoje teksty, ponieważ mogą one brzmieć jak stworzone przez sztuczną inteligencję. Wiele artykułów napisanych przez sztuczną inteligencję zawiera sformułowania takie jak „w pewnej epoce” lub że wszystko jest „świadectwem” czy „strukturą”. Sztucznej inteligencji brakuje emocji i doświadczeń, które towarzyszą, cóż, byciu człowiekiem i życiu. Jak wyjaśnił jeden z artystów na Quora : „To, co tworzy sztuczna inteligencja, to nie to samo, co sztuka, która rozwija się z pomysłu w ludzkim mózgu” i „nie powstaje z pasji, która istnieje w ludzkim sercu”.

 

Sztuczna inteligencja generatywna: życie codzienne

Generatywna sztuczna inteligencja nie jest zarezerwowana tylko dla osób zajmujących się technologią czy kreatywnych. Gdy opanujesz sztukę wydawania instrukcji, ma ona potencjał, by wykonać za Ciebie znaczną część codziennych zadań.

Załóżmy, że planujesz podróż . Zamiast przewijać strony wyników wyszukiwania, możesz poprosić chatbota o zaplanowanie trasy. W ciągu kilku sekund otrzymasz szczegółowy plan dostosowany do Twoich preferencji. (To idealne rozwiązanie, ale zawsze dokładnie sprawdź podane informacje).

Właściciel małej firmy, który potrzebuje kampanii marketingowej, ale nie ma zespołu projektantów, może wykorzystać sztuczną inteligencję generatywną do tworzenia angażujących obrazów, a nawet poprosić ją o zaproponowanie tekstów reklamowych. Sztuczna inteligencja generatywna może pomóc w generowaniu kreatywnych pomysłów na kampanie marketingowe.

Sztuczna inteligencja generatywna jest tu, żeby się sprawdzić.

Świat technologii nie doświadczył takiego przełomu od czasu pojawienia się internetu, a później iPhone'a. Pomimo wyzwań, jakie stawia generatywna sztuczna inteligencja, stanowi ona niezaprzeczalną transformację. Ułatwia kreatywność, pomaga firmom usprawnić przepływy pracy, a nawet inspiruje do zupełnie nowych sposobów myślenia i rozwiązywania problemów.

Ale być może najbardziej ekscytujący jest jej ogromny potencjał, a my dopiero zaczynamy odkrywać, co te narzędzia potrafią. Generatywna sztuczna inteligencja to przyszłość innowacji.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Jaki jest przykład sztucznej inteligencji generatywnej?

ChatGPT to prawdopodobnie najpopularniejszy przykład generatywnej sztucznej inteligencji. Wystarczy dać mu podpowiedź, a on może generować tekst i obrazy, pisać kod, odpowiadać na pytania, streszczać teksty, tworzyć wersje robocze e-maili i wiele więcej. ChatGPT to wiodąca platforma w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji, oferująca zaawansowane możliwości w zakresie przetwarzania języka naturalnego i tworzenia treści.

Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją a sztuczną inteligencją generatywną?

Sztuczna inteligencja generatywna tworzy nowe treści, takie jak tekst, obrazy i muzyka, podczas gdy tradycyjna sztuczna inteligencja analizuje dane, rozpoznaje wzorce lub obrazy i formułuje prognozy (na przykład w medycynie, nauce i finansach). Sztuczna inteligencja generatywna to jakościowy postęp skoncentrowany na tworzeniu kreatywnych treści, podczas gdy tradycyjna sztuczna inteligencja koncentruje się na analizie i prognozowaniu w oparciu o dostępne dane.