Generatywna sztuczna inteligencja (AI) może zmienić wiele branż w 2023 r. Wykorzystując postępy w głębokim uczeniu się i sieciach neuronowych, generatywna sztuczna inteligencja umożliwia komputerom generowanie nowatorskich treści, takich jak tekst, obrazy, wideo i dźwięk, których nie da się odróżnić od dzieł stworzonych przez człowieka . Chociaż generatywna sztuczna inteligencja jest niezwykle obiecująca, rodzi również trudne pytania dotyczące etyki, legalności i wpływu społecznego, które należy dokładnie rozważyć.
W tym artykule przedstawiono przegląd obecnego stanu generatywnej sztucznej inteligencji, jej działanie na poziomie technicznym, przykłady jej zastosowań w różnych dziedzinach, wskazówki dotyczące odpowiedzialnego korzystania z niej oraz spojrzenie w przyszłość, co może przynieść ta technologia w przyszłości nadal szybko się rozwija.
Niezależnie od tego, czy jesteś liderem biznesowym zastanawiającym się, jak wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję, decydentem ustalającym, jak nią zarządzać, czy zwykłym użytkownikiem próbującym zrozumieć jej możliwości, ten artykuł służy jako informacyjny przewodnik po obecnym krajobrazie generatywnej sztucznej inteligencji w 2023 roku.
Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencja odnosi się do modeli uczenia maszynowego, które są w stanie generować nową, syntetyczną treść jako wynik. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów sztucznej inteligencji, które koncentrują się na zadaniach analitycznych lub klasyfikacyjnych, generatywne modele sztucznej inteligencji tworzą zupełnie nowe artefakty, takie jak tekst, obrazy, dźwięk, wideo i inne. Kluczową cechą generatywnej sztucznej inteligencji jest to, że nie tylko zmienia lub przekształca istniejącą treść, ale w rzeczywistości tworzy nową, oryginalną treść w oparciu o wzorce wyniesione z danych szkoleniowych.
Twórz niesamowite strony internetowe
Z najlepszym darmowym kreatorem stron Elementor
Zacząć terazDo najwybitniejszych współczesnych przykładów generatywnej sztucznej inteligencji należą:
- Modele generowania tekstu, takie jak GPT-3, które mogą pisać tekst podobny do ludzkiego w danym wierszu lub temacie.
- Modele generowania obrazu, takie jak DALL-E 2, które mogą tworzyć fotorealistyczne obrazy z opisów tekstowych.
- Modele generowania wideo, które mogą tworzyć syntetyczne klipy wideo w oparciu o tekstową narrację.
- Generowanie dźwięku do zadań takich jak zamiana tekstu na mowę oraz generowanie muzyki.
- Generowanie modeli 3D z wykorzystaniem głębokiego uczenia się do projektowania obiektów.
Proces uczenia generatywnej sztucznej inteligencji polega na zasilaniu modelu ogromnym zbiorem danych związanych z wykonywanym zadaniem. Na przykład model generowania obrazów będzie szkolony na milionach obrazów. Następnie model uczy się rozpoznawać wzorce i relacje między danymi szkoleniowymi za pomocą technik takich jak sieci neuronowe i głębokie uczenie się. Pozwala to na generowanie zupełnie nowych, realistycznych wyników podobnych do danych szkoleniowych po otrzymaniu tekstu lub innych danych wejściowych.
Kluczową zaletą generatywnej sztucznej inteligencji jest jej wszechstronność i zdolność do zwiększania ludzkiej kreatywności. Możliwe przypadki użycia obejmują tworzenie treści, projektowanie, rozwiązywanie problemów i nie tylko. Jednak wiąże się to również z ryzykiem związanym ze stronniczością danych, niewłaściwym wykorzystaniem i kwestiami legalności. Ogólnie rzecz biorąc, generatywna sztuczna inteligencja stanowi ekscytującą nową granicę w uczeniu maszynowym o ogromnym potencjale.
Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji
Generatywna sztuczna inteligencja rozwija się stopniowo, opierając się na wcześniejszych osiągnięciach w dziedzinie sztucznej inteligencji. Na początku uczenie maszynowe umożliwiało systemom uczenie się i doskonalenie na podstawie doświadczenia bez potrzeby jawnego programowania.
W miarę dojrzewania technik uczenia maszynowego pojawiły się sieci neuronowe. Sieci neuronowe, luźno wzorowane na ludzkim mózgu, mogą przetwarzać ogromne zbiory danych i stać się potężnymi narzędziami do zadań takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i tworzenie treści.
Generatywna sztuczna inteligencja poczyniła ogromne postępy wraz z wynalezieniem generatywnych sieci przeciwstawnych (GAN). GAN wykorzystuje dwa konkurencyjne komponenty: generator i dyskryminator. Generator generuje nowe syntetyczne wyniki, a dyskryminator analizuje je z rzeczywistymi danymi szkoleniowymi, próbując zidentyfikować podróbki. Ta kontradyktoryjna współpraca umożliwia generatorowi iteracyjne doskonalenie w zakresie tworzenia coraz bardziej realistycznych i przypominających ludzkie dane.
Dzięki tym i innym innowacjom działającym za kulisami generatywna sztuczna inteligencja wkradła się do różnych aplikacji konsumenckich i biznesowych. Od spersonalizowanych systemów rekomendacji po kreatywne narzędzia do pisania, sztuki i muzyki – przeciętny człowiek może teraz korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji bez konieczności posiadania specjalistycznej wiedzy w zakresie podstawowej technologii.
Podsumowując, postęp w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji wynika z kluczowych osiągnięć w zakresie uczenia maszynowego, sieci neuronowych i GAN. W miarę szybkiego postępu technologia odblokuje nowy potencjał twórczy, wymagając jednocześnie przemyślanego zarządzania.
Zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji
Przetwarzanie i pisanie języka
Generatywna sztuczna inteligencja naprawdę zmienia reguły gry, jeśli chodzi o przetwarzanie języka i pisanie. Narzędzia takie jak ChatGPT (który wykorzystuje model GPT-3) i Copy.ai stają się niezbędne do tworzenia treści, usprawniania przepływów pracy, tworzenia e-maili i dokumentów, pisania artykułów i odpowiadania na pytania. Narzędzia te mogą radykalnie zwiększyć produktywność i kreatywność.
Dzięki naszym badaniom nad pisaniem przez sztuczną inteligencję i przetwarzaniem języka naturalnego (NLP) znaleźliśmy jedne z najlepszych narzędzi, które wykorzystują te tekstowe modele sztucznej inteligencji. Obejmują one:
- Asystenci pisania AI i oprogramowanie, które pomagają w redagowaniu, edytowaniu, przepisywania i nie tylko
- Narzędzia do parafrazowania i podsumowywania AI, które przekształcają tekst w bardziej naturalny sposób
- Chatboty AI do obsługi klienta , sprzedaży i innych rozmów
- Kontrolery treści AI i plagiatu, które skanują w poszukiwaniu duplikatów
- Asystenci kodowania AI, którzy sugerują i autouzupełniają kod
- Kreatory stron AI, które wymagają mniej pracy ręcznej
- Narzędzia AI SEO optymalizujące strony internetowe i treści
- Narzędzia marketingowe AI do generowania reklam, e-maili, postów w mediach społecznościowych
Jak widać, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i sztuczna inteligencja oparta na języku są szybko wdrażane przez firmy do wszelkiego rodzaju zastosowań. Ale język to tylko jedna z możliwości generatywnej sztucznej inteligencji. Ma wiele innych bieżących i potencjalnych zastosowań poza pracą z tekstem.
Sztuka wizualna i ulepszanie
Generatywna sztuczna inteligencja naprawdę zmienia sytuację, jeśli chodzi o kreatywność wizualną i ulepszenia. Dzięki podstawowym modelom, takim jak Stable Diffusion, sztuczna inteligencja może teraz generować unikalne obrazy i grafiki za pomocą podpowiedzi tekstowych. Tworzy oszałamiające dzieła sztuki, realistyczne filmy i pomaga przy edycji zdjęć. Narzędzia takie jak Midjourney i Photoshop przodują w korzystaniu z tego typu sztucznej inteligencji.
O topowych narzędziach AI do grafiki pisaliśmy sporo. Obejmują one:
- Narzędzia do projektowania AI , które tworzą logo, grafikę, ilustracje i nie tylko
- Generatory grafiki AI , które tworzą oryginalne dzieła sztuki z tekstu
- Generatory wideo AI, które tworzą realistycznie wyglądające klipy wideo
- Ulepszacze zdjęć AI , które poprawiają jakość, ekskluzywne i modyfikują obrazy
- Skalery obrazu AI, które zwiększają rozdzielczość i ostrość
Jak widać, generatywna sztuczna inteligencja zmienia możliwości w zakresie kreatywności wizualnej i produkcji medialnej. Aplikacje wykraczają daleko poza samą pracę z tekstem i językiem. Sztuczna inteligencja odblokowuje nowy potencjał generowania i ulepszania wszelkiego rodzaju mediów cyfrowych i treści wizualnych.
Generowanie dźwięku i przetwarzanie mowy
Generatywna sztuczna inteligencja zmienia także świat audio. Może teraz generować muzykę w dowolnym stylu. Możesz też użyć go jako narzędzia do zamiany tekstu na mowę, aby przekonwertować słowa pisane na naturalnie brzmiącą mowę. Dzięki temu treści są bardziej dostępne dla użytkowników niedowidzących. Z drugiej strony narzędzia zamiany mowy na tekst mogą transkrybować pliki audio, dzięki czemu można je przeszukiwać i łatwiej analizować.
Niektóre z najlepszych narzędzi AI skupiających się na dźwięku to:
- Narzędzia do generowania głosu AI , które tworzą realistyczne głosy z tekstu
- Twórcy muzyki AI, którzy generują oryginalne utwory, bity i nie tylko
- Narzędzia AI do zamiany tekstu na mowę, które w naturalny sposób czytają tekst na głos
Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja zmienia możliwości pracy z dźwiękiem, muzyką i mową. Potrafi syntetyzować naturalnie brzmiące głosy, unikalną muzykę i dokładnie transkrybować dźwięk. Zwiększa to potencjał tworzenia i konsumowania treści dźwiękowych.
Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?
Generacyjne systemy AI wykorzystują złożoną technikę obliczeniową zwaną głębokim uczeniem się do badania dużych zbiorów danych i identyfikowania wspólnych wzorców i ustaleń. Wiedza ta jest następnie wykorzystywana do tworzenia nowych i przekonujących wyników. Modele osiągają to poprzez integrację metod uczenia maszynowego znanych jako sieci neuronowe. Sieci neuronowe luźno naśladują sposób, w jaki ludzki mózg z biegiem czasu absorbuje informacje i uczy się na ich podstawie.
Na przykład, wprowadzając ogromne ilości literatury beletrystycznej, z biegiem czasu generatywna sztuczna inteligencja będzie w stanie rozpoznać i odtworzyć podstawowe elementy opowieści – strukturę fabuły, postacie, motywy, narzędzia narracyjne itp.
Modele generatywnej sztucznej inteligencji stają się tym bardziej zaawansowane, im więcej danych przyjmują i wytwarzają. To ciągłe doskonalenie wynika z podstawowych technik głębokiego uczenia się i sieci neuronowych. W miarę jak modele te generują więcej treści, ich wyniki stają się coraz bardziej realistyczne i przypominają ludzkie. Dzięki uczeniu się iteracyjnemu systemy zyskują większą świadomość językową i kontekstową.
Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje metody obliczeniowe, takie jak głębokie uczenie się i sieci neuronowe, do wydobywania wniosków z dużych zbiorów danych. Następnie wykorzystuje tę wiedzę do tworzenia nowych, przekonujących treści, których jakość z biegiem czasu staje się coraz lepsza. Ta powstająca technologia jest bardzo obiecująca w wielu branżach i zastosowaniach.
Jak odpowiedzialnie korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji
Generatywna sztuczna inteligencja ma niesamowity potencjał dzięki zdolności do tworzenia treści przypominających ludzi. Jednak siła tej technologii wiąże się również z kwestiami etycznymi i ryzykiem niewłaściwego użycia. Bardzo ważne jest, abyśmy odpowiedzialnie podeszli do tych wyzwań. To najlepszy sposób na wykorzystanie pełnego potencjału generatywnej sztucznej inteligencji przy jednoczesnej minimalizacji szkód. Niezależnie od tego, czy korzystasz z konsumenckich narzędzi sztucznej inteligencji, budujesz szerszy model, czy tworzysz własny, wszyscy mamy do odegrania rolę w korzystaniu ze sztucznej inteligencji w sposób etyczny.
Oprócz fatalnych prognoz dotyczących sztucznej inteligencji, korzystanie z niej wiąże się z realnym, choć trudnym do zdefiniowania ryzykiem.
Niebo niekoniecznie spada. Musimy jednak dokładnie rozważyć, jak skierować tę technologię w kierunku, który przyniesie korzyści społeczeństwu, a jednocześnie zapewni ochronę przed potencjalnymi wadami. Jeśli chcemy cieszyć się zaletami generatywnej sztucznej inteligencji, od nas wszystkich zależy, czy będziemy z niej korzystać w sposób odpowiedzialny i etyczny.
Nieodłączne ryzyko i krytyka
Jak każda potężna technologia, generatywna sztuczna inteligencja ma swoje własne wyzwania i potencjalne wady. Dużym problemem jest to, że te modele sztucznej inteligencji z natury nie weryfikują generowanych przez siebie informacji. Mogą tworzyć treści w oparciu o niedokładne lub wprowadzające w błąd dane, w rezultacie rozpowszechniając fałszywe informacje. Co gorsza, gdy popełnią błąd, nie zawsze jest oczywiste, że tak się stało.
Jest to szczególnie niepokojące w takich dziedzinach jak dziennikarstwo czy środowisko akademickie, gdzie dokładność ma kluczowe znaczenie. Nawet w zwykłym pisaniu sztuczna inteligencja może mieć halucynacje lub zmyślać fakty, zwłaszcza gdy ma trudności z dokończeniem swojej pracy.
Kolejne ryzyko dotyczy autentyczności treści. W miarę jak treści generowane przez sztuczną inteligencję stają się coraz bardziej powszechne, opracowywane są narzędzia do wykrywania sztucznej inteligencji w celu ich oznaczania. Wydawcy lub osoby intensywnie korzystające ze sztucznej inteligencji mogą ponieść poważne straty w reputacji, zwłaszcza jeśli treści oparte na sztucznej inteligencji nie są wyraźnie oznaczone.
Kluczem jest świadomość, że generatywna sztuczna inteligencja nie podlega ludzkiemu osądowi. Może nieumyślnie rozpowszechniać dezinformację lub plagiat. Musimy korzystać z tych modeli w sposób odpowiedzialny i przejrzysty. Sprawdzanie faktów i cytowanie źródeł ma nadal kluczowe znaczenie, nawet jeśli w tworzenie treści zaangażowana jest sztuczna inteligencja.
Przykłady generatywnej sztucznej inteligencji
W 2023 r. popularność generatywnej sztucznej inteligencji gwałtownie wzrosła, głównie dzięki przełomom, takim jak Chat GPT i DALL-E OpenAI. Szybki postęp w zakresie podstawowych technologii, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, sprawił, że generatywna sztuczna inteligencja stała się dostępna dla konsumentów i twórców.
Największe firmy technologiczne szybko wkroczyły w tę przestrzeń, a Google, Microsoft, Amazon, Meta i inne firmy w ciągu kilku miesięcy wypuściły własne narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji.
Chociaż modele tekstowe i graficzne są dobrze znane, istnieje wiele typów generatywnej sztucznej inteligencji. Zwykle użytkownik wyświetla monit, który poprowadzi model w celu uzyskania pożądanego wyniku — tekstu, obrazów, wideo, muzyki lub w inny sposób.
Godne uwagi przykłady obejmują:
- ChatGPT — model języka sztucznej inteligencji opracowany przez OpenAI, który generuje odpowiedzi tekstowe przypominające ludzkie na monity.
- DALL-E 2 — model ten, również opracowany przez OpenAI, tworzy obrazy i grafikę na podstawie opisów tekstowych.
- Google Bard – generatywny chatbot AI, rywal ChatGPT, oparty na modelu języka Google PaLM.
- Midjourney — opracowany przez Midjourney Inc., interpretuje podpowiedzi w celu wygenerowania obrazów i grafiki.
- GitHub Copilot — asystent kodowania AI, który sugeruje uzupełnienie kodu.
- Llama 2 — model języka open source firmy Meta dla konwersacyjnej sztucznej inteligencji, takiej jak chatboty.
- xAI - Nowa firma zajmująca się generatywną sztuczną inteligencją założona przez Elona Muska po opuszczeniu OpenAI.
Podsumowując, znaczny postęp w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji umożliwia tworzenie nowych kreatywnych narzędzi i doświadczeń w różnych branżach. Jednak w obliczu ciągłego rozprzestrzeniania się aplikacji, przemyślane zarządzanie pozostaje niezbędne.
Podsumowanie
Generatywna sztuczna inteligencja to coś więcej niż tylko postęp technologiczny; służy jako katalizator kreatywności, wydajności i innowacji. Gdy zagłębimy się w jego potencjał, jeden fakt staje się oczywisty: generatywna sztuczna inteligencja nie tylko kształtuje naszą przyszłość; jest już integralną częścią naszej obecnej rzeczywistości.
