Генеративният AI се отнася до технология, която използва модели на машинно обучение за създаване на съдържание. Моделите на машинно обучение са компютърни програми, които се стремят да възпроизведат определени аспекти на човешкия интелект.
Тези модели могат да създават съдържание в различни формати, включително код, текст, изображения, аудио и видео.
Различни програми имат способността да изучават почти всякакъв вид информация.
Например, различни генеративни AI модели могат да разбират програмен код, визуални данни, научни концепции и човешки езици.
ChatGPT на OpenAI е популярен пример за модел, който разбира и произвежда текстово съдържание.
В тази статия ще разгледаме как работят този и други инструменти за генеративен изкуствен интелект.
Стъпка 1: Потребителите Въвеждат “Prompts” (подкани, подсказки)
Технологията генерира съдържание въз основа на “prompts” (подкани) от потребителите.
В зависимост от инструмента, който използвате, може да имате възможност да въвеждате свободни, текстово базирани “prompts” (подкани).
Да предположим, че искате да генерирате описание за нов продукт в електронен магазин.
Прост “prompt” (подканa) за ChatGPT може да изглежда така:
„Напиши описание на продукт от 300 думи. Използвай приятелски и позитивен тон.“
Някои AI инструменти използват параметри вместо свободен текст като ключови думи, дължина на текста, четливост, тон и настройки за формат.
Стъпка 2: Генеративните AI Модели Създават Съдържание
След като системата получи подканата от потребителя, тя използва модели на машинно обучение, за да генерира съдържание.
Тези модели се обучават с помощта на библиотеки, които могат да съдържат милиарди елементи от съществуващо съдържание.
Докато се обучават, моделите научават компонентите и структурите на това съществуващо съдържание. След това използват наученото, за да генерират „нов“ материал. (Той не е напълно нов, тъй като се базира изцяло на съществуващо съдържание.)
Механиката на AI процеса на генериране на съдържание варира в зависимост от типа на изхода.
Някои от най-често срещаните модели включват:
- Големи езикови модели (LLMs): Алгоритми, които използват голям набор от данни, за да предскажат следващия изход (дума) в част от съдържанието—обикновено се използват за генериране на текстово съдържание.
- Генеративни състезателни мрежи (GANs): Системи за дълбоко обучение, които използват две конкуриращи се невронни мрежи, за да създават нови изходи, основно за генериране на визуално или аудио съдържание.
- Вариационни автоенкодери (VAEs): Системи от невронни мрежи, които кодират и декодират входни данни, за да създадат нови изходи, често за генериране на визуално съдържание или код.
Генеративен AI Срещу Други Видове Изкуствен Интелект
Стандартното значение на генеративен AI не включва всички видове изкуствен интелект.
За разлика от генеративния AI, така нареченият „нормален“ AI анализира и синтезира данни, вместо да генерира нови изходи.
Ето два други вида AI:
- Разговорен AI: Използва техники за обработка на естествен език (NLP), за да анализира човешкия език, разбира какво казват или пишат потребителите и предоставя подходящи отговори. Този тип AI е най-често срещан в чатботове и AI асистенти.
- Прогнозен AI: Анализира исторически данни, за да предвиди резултати от конкретни събития и да предложи действия. Този вид AI е често използван от анализатори на данни, които трябва да управляват риска и да вземат решения, базирани на данни.
Популярни Инструменти за Генеративен AI
След като разгледахме изчерпателно определението за генеративен AI, нека разгледаме по-отблизо някои от най-широко използваните инструменти за генеративен AI.
ChatGPT
ChatGPT е AI чатбот, разработен от OpenAI, който генерира текстови отговори на подкани (prompts).
ChatGPT може да изпълнява разнообразни задачи, като създаване на списъци, генериране на код и отговаряне на въпроси.
Той също така генерира планове и творческо съдържание.
Как работи ChatGPT?
Той използва технологията генеративен предварително обучен трансформер (GPT), за да произвежда отговори, подобни на човешки, на текстово базирани подкани.
OpenAI също предлага персонализирани GPT – версии на ChatGPT, които изпълняват конкретни задачи, използвайки персонализирани подкани.
Например, можете да създадете персонализиран GPT, който да редактира писмени текстове, така че да отразяват гласа на вашият бранд.
Claude
Подобно на ChatGPT, Claude е AI чатбот, който генерира текстови отговори на подкани.
Claude също може да анализира съдържанието, което качвате (като електронна таблица или PDF документ).
След това предоставя резюмета или отговаря на въпроси въз основа на вашите подкани.
Claude може да помага и с задачи като AI копирайтинг и генериране на съдържание.
В подканата си можете да включите указания за формата и стила на съдържанието, което искате да създадете.
Gemini
Подобно на ChatGPT и Claude, Gemini (предишно име Google Bard) е друг AI чатбот, който предоставя текстови отговори на подкани.
Като приложение на Google, Gemini е интегриран с много продукти на Google. Това ви позволява да проверявате неговите отговори чрез Google Search само с едно кликване.
Можете също да поискате от Gemini да обобщи файлове в Google Drive, като виртуален асистент.
Microsoft Copilot
Друг AI чатбот, Microsoft Copilot генерира мултимедийни отговори на подкани.
Освен текстов отговор, той ви показва и подходящи изображения и връзки от резултатите на търсенето в Bing.
DALL-E
DALL-E е генеративен AI инструмент за създаване на изображения от текст, разработен от OpenAI (създателите на ChatGPT), който генерира изображения въз основа на подкани.
Освен описание на съдържанието на изображението, подканите могат да включват и заявка за определен стил.
Колкото по-конкретни и подробни са вашите подкани, толкова по-вероятно е изображението да отговаря на вашите нужди.
DALL-E използва дифузионен модел, за да анализира изображения и да търси модели в техните компоненти.
След това приложението за генериране на изображения използва наученото, за да създаде свое собствено AI изображение.
Midjourney
Midjourney е генератор на изображения от текст, който използва дифузионни модели и големи езикови модели (LLMs), за да създава реалистично съдържание.
В сравнение с DALL-E, подканите в Midjourney често са много по-сложни.
Например, подканите обикновено трябва да включват неща като указания за стил и композиция, за да се постигнат най-добри резултати.
За разлика от много други генеративни AI инструменти, Midjourney не е самостоятелно приложение, а бот в Discord. За да го използвате, трябва да се присъедините към Midjourney Discord сървъра и да давате подкани на бота.
За Какво Можете да Използвате Генеративен Изкуствен Интелект?
Ето някои от най-честите приложения на генеративния изкуствен интелект днес.
Маркетинг
Генеративните AI инструменти ви позволяват бързо да генерирате идеи за маркетингови кампании, както и да създавате чернови на блог постове и статии.
AI софтуерът за маркетинг също помага с преработването на съдържание и прилагането на последователен тон.
Например, инструмент като Cuppa генерира писмено и визуално съдържание за секунди.
Реклама
Можете да се възползвате от AI инструменти за реклама, за да генерирате както текст, така и креативни елементи за вашите платени промоции.
Медии
Филмови, анимационни и игрови студия използват генеративен AI, за да създават творческо съдържание по-ефективно.
С помощта на напреднали AI инструменти те могат да генерират реалистични 3D модели, аватари и видео съдържание.
Например, големите игрови студия могат да използват генеративен AI, за да създават по-фотореалистични герои или да ускорят процесите на дизайн на игри.
Синтез на данни
За генеративните AI модели е невъзможно да се учат или подобряват своите процеси и изчисления без данни за обучение.
Проблемът е, че данни за обучение не съществуват задължително за всяка възможна индустрия или случай на употреба.
За да се реши този проблем, генеративните модели сами могат да произвеждат синтетични данни за целите на обучение.
Те също така ефективно решават предизвикателства и етични проблеми, които в противен случай биха попречили на индустриите да използват генеративен AI.
Например, генеративните AI инструменти могат да създават по-големи набори от данни за недостатъчно представени групи.
Програмиране
Софтуерните разработчици могат да пишат програми и приложения с помощта на генеративни AI инструменти като Cursor.
Предимствата включват писането на по-последователен код на различни програмни езици, по-бързо отстраняване на грешки и повишаване на ефективността на разработчиците.
Автомобилна индустрия
Автомобилните производители използват AI модели, за да подобрят дизайна на автомобилите и да внедрят AI-базирани виртуални асистенти в превозните средства.
Много производители също предоставят основно обслужване на клиенти с помощта на AI, преди да включат човешки агенти.
Доклад на Deloitte от 2023 г. прогнозира, че генеративният AI ще доведе до 20% увеличение на наличното оборудване и 10% намаление на годишните разходи за поддръжка в автомобилната индустрия.
Здравеопазване
Генеративните AI модели се използват в медицинската индустрия в широк спектър от приложения.
Например, медицинските изследователи използват генеративен AI за секвениране на геноми и изследване на лекарства. Докато лекарите ги използват за медицински изображения и присвояване на точни медицински кодове.
Предимства и Ограничения на Генеративния AI
За да имате реалистични очаквания към съдържанието, генерирано с помощта на AI, е добре да се запознаете с предимствата и недостатъците на използването на тези модели.
Предимства на Генеративния AI
- Генерира почти всякакъв тип дигитално съдържание: Може да създава текст, изображения, аудио и видео съдържание въз основа на кратка подкана.
- Създава различни видове съдържание в единен стил: Поддържа консистентен тон или формат, определен от потребителя.
- Повишава производителността: Позволява на индивидуални потребители или екипи с различна големина да създават големи обеми съдържание.
- Пести време и средства: Оптимизира процеса на създаване на съдържание, като намалява разходите и усилията.
- Улеснява редактиране и разширяване на съдържание: Може бързо да обобщава дълги текстове или да разширява кратки материали.
Колкото и привлекателни да са тези предимства, това не означава непременно, че съдържанието трябва да бъде изцяло генерирано от AI.
Човешката намеса, като обратна връзка, проверка на фактите и ръчно редактиране, е от съществено значение за:
- По-високо качество: Осигуряване на стилово и езиково издържано съдържание.
- По-голяма точност: Проверка и корекция на грешки или несъответствия.
Комбинацията от AI и човешко участие гарантира по-точно и надеждно съдържание.
Ограничения на Инструментите за Генеративен AI
Основните ограничения на генеративните AI инструменти включват:
- Отражение на предразсъдъци или неточности: Моделите могат да възпроизвеждат пристрастия или грешки, присъстващи в обучителните данни.
- Липса на източници: Често не цитират оригиналните източници или не приписват коректно концепциите, които излагат.
- Недостатъчна прозрачност: Технологията и методите им често не са напълно обяснени или разбираеми за потребителите.
- Неспособност за самостоятелно мислене: Не могат да разсъждават или да генерират напълно нови идеи.
- Липса на личен опит и мнение: Нямат собствени възгледи или разбиране, тъй като работят изцяло въз основа на данни.
Въпреки че тези ограничения може да изглеждат предизвикателни, те не бива да ви спират от използването на приложения за генеративен AI за повишаване на ефективността на вашия бизнес.
Комбинирането на AI с вашата експертност ще ви помогне да създавате по-надеждно и въздействащо съдържание.
Притеснения, Свързани с Генеративния AI
Въпреки че генеративният AI може да бъде използван за положителни цели, той също така създава сериозни рискове.
Дийпфейкове и дезинформация
- Дийпфейкове: Дигитално променени снимки или видеа, които представят даден човек като друг.
- Злоупотреби: Те могат да бъдат използвани за разпространение на фалшива информация с вредни цели.
- Трудно откриване: Въпреки че съществуват инструменти за разпознаване на дийпфейкове, те все още не са напълно надеждни.
Риск от заблуда
- Генеративните модели създават съдържание, имитиращо съществуващи модели във визуален, аудио и текстов формат, което може да подвежда.
- Социално инженерство: Способността на AI да наподобява човешки език може да бъде използвана за манипулации, например чрез фишинг съобщения.
Например, генеративните AI модели могат да насърчават хората да разкриват чувствителна информация. Или да компрометират личния живот или сигурността на компанията им.
И докато генеративният AI става все по-напреднал, инфраструктурата, необходима за тези модели, може да достигне неустойчиви мащаби.
Поддържането на изчислителните изисквания и намирането на необходимия капитал за финансирането им е постоянен проблем за разработчиците на AI модели.
Как да се предпазим?
- Анализирайте съдържанието: Проверявайте внимателно за аномалии.
- Спазвайте протоколи за сигурност: Защитете чувствителната информация и бъдете бдителни към потенциални злоупотреби.
Ранното разпознаване на тези рискове и приемането на предпазни мерки са ключови за етичното и безопасно използване на генеративния AI.
История на Развитието на Генеративния AI
Генеративният AI започна да предизвиква голямо внимание след старта на ChatGPT през ноември 2022 г. и последващото развитие на други основни модели.
Но технологията има дълга история, която започва много преди тази дата.
Ето някои от ключовите етапи в развитието на генеративния AI:
| Година | Събитие |
| 1947 | Интелигентни машини: Алън Тюринг използва термина „интелигентни машини“ в изследователска статия, като първото записано споменаване на изкуствения интелект, в която се разглежда дали машините могат да разпознават рационално поведение. |
| 1950 | Тестът на Тюринг: Тюринг разработва Теста на Тюринг, който оценява разговори между машини и човешки умове, за да идентифицира отговорите на машините. |
| 1956 | Конференция по изкуствен интелект в Дармут: Летен изследователски проект по изкуствен интелект, който поставя основите на AI. |
| 1961 | Чатботът ELIZA: Джоузеф Вайзенбаум разработва чатбота ELIZA, програма за психотерапия, която може да води разговори с хора и е един от първите примери за генеративен AI. |
| 1980-те | Архитектура RNN: Усъвършенстване на рекурентните невронни мрежи (RNN), които стават основа за много AI технологии. |
| 1997 | Мрежи LSTM: Изобретяване на LSTM мрежи от Йозеф Хохрайтер и Юрген Шмидхубер, които подобряват точността на AI моделите. |
| 2014 | GAN и VAE: Развитие на генеративни състезателни мрежи (GAN) и вариационни автоенкодери (VAE), които напредват генеративния AI. |
| 2017 | Модели Transformer: Разработване на модели Transformer, които за първи път позволяват на AI системи да създават текст на естествен език. |
| 2018 | OpenAI GPT: OpenAI пуска GPT, невронна мрежа, която може да генерира текст, наподобяващ човешки и да води разговори с потребители. |
| 2021 | OpenAI DALL-E: Пускане на DALL-E от OpenAI, който генерира изображения от текстови подканите чрез дълбоко обучение. |
| 2022 | OpenAI ChatGPT, Midjourney Beta: Лансиране на ChatGPT и Midjourney, които привличат милиони потребители и революционизират генерирането на съдържание. |
Какво Означава Генеративният AI за Бъдещето?
Въпреки че хронологията на генеративния AI е сравнително дълга, много значими разработки са се случили за само няколко години.
Предвид този бърз еволюционен процес, е разумно да очакваме, че генеративният AI ще продължи да се развива бързо.
И така, как ще изглежда AI в бъдещето? И как може да повлияе на вашата индустрия?
Ето няколко тенденции, които да следите:
- Увеличаване на използването на генеративни AI инструменти: В много индустрии компаниите вече оказват натиск върху лидерите да внедряват AI инструменти.
- По-напреднали AI подкани (prompts): Колкото повече компании прилагат генеративни AI стратегии, толкова по-напреднали стават техните умения за подкани. С обширно тестване потребителите вероятно ще разработват по-конкретни подкани за създаване на по-висококачествено съдържание. Но не забравяйте, че AI не е само въпрос на „prompting,“ а на създаване на екосистема.
- По-голям обем AI-генерирано съдържание: Тъй като все повече хора и бизнес процеси използват генеративни AI инструменти, количеството AI-генерирано съдържание ще се увеличи.
- Подобрено откриване на AI: С развитието на AI, инструментите за откриване на AI също ще стават по-сложни. Все по-напредналите инструменти ще се справят по-добре с проблемите, свързани с киберсигурността, deepfakes и други нарастващи притеснения – потенциално правейки AI съдържанието по-достоверно.