Generatywna sztuczna inteligencja (Gen AI) – co warto wiedzieć?
Przeczytasz w
4 minuty
Generatywna sztuczna inteligencja zyskała na popularności wraz z pojawieniem się takich narzędzi jak ChatGPT, Midjourney i Gemini (dawniej Bard). GenAI ma coraz większy wpływ nie tylko na wiele branż i zawodów, ale także na nasze codzienne życie. Czym jest i jak działa generatywna sztuczna inteligencja?
- Co to jest generatywne AI?
- Jak działa Gen AI?
- Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji
- Najpopularniejsze narzędzia z generatywną AI
- Rozwój i przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji
- Zagrożenia związane z Gen AI
Co to jest generatywne AI?
Generatywna sztuczna inteligencja, a w skrócie GenAI, to jedna z dziedzin SI, skupiająca się na generowaniu nowych treści – tekstu, kodu, obrazów, a nawet wideo czy dźwięków. Jest to możliwe dzięki zaawansowanym algorytmom uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. GenAI wykorzystuje istniejące już dane, aby na ich podstawie tworzyć unikatowe wyniki.
To otwiera nowe możliwości automatyzacji i personalizacji treści, a tym samym przyczynia się do postępu w wielu dziedzinach życia.
Jak działa Gen AI?
Generatywna sztuczna inteligencja uczy się na ogromnych ilościach danych, by zrozumieć ich strukturę i wzorce. Przykładowo, aby dany model w pełni zrozumiał, czym są jabłka, trenowany jest na milionach zdjęć, które je przedstawiają. Dzięki zdobytej wiedzy GenAI może generować nowe dane, podobne do tych, na których zostało przeszkolone. Cały proces uczenia wygląda następująco:
- Gromadzenie danych – mogą to być teksty, obrazy, sekwencje dźwiękowe, filmy czy fragmenty kodu. Na podstawie obszernego zbioru danych model będzie szkolony.
- Szkolenie modelu – model GenAI jest szkolony na zgromadzonych danych, by zrozumieć ich różnorodność oraz wzorce, jakie w nich występują.
- Generowanie nowych treści – po zakończeniu treningu model jest gotowy do generowania nowych treści. Są one oceniane pod kątem jakości oraz zgodności z oczekiwaniami. W razie potrzeb jest on dopracowywany oraz ponownie szkolony, by uzyskać najlepsze rezultaty.
Rodzaje generatywnej sztucznej inteligencji
Każdy rodzaj generatywnej sztucznej inteligencji ma swoje unikatowe cechy i dzięki temu sprawdza się do innych zastosowań. Wśród nich warto wymienić przede wszystkim:
- Generatywne sieci przeciwstawne (GANs) – wykorzystują dwa modele (generator i dyskryminator), które współpracują i jednocześnie konkurują ze sobą, by generować coraz bardziej realistyczne wyniki. Generator ma za zadanie tworzyć nowe treści, które są na tyle przekonujące, by zostały uznane za prawdziwe. Dyskryminator z kolei stara się odróżnić, które pochodzą z oryginalnego zbioru danych, a które zostały wygenerowane przez generator.
- Autoenkodery – rodzaj sieci neuronowej, który uczy się reprezentować dane w skompresowanej formie. Składa się z dwóch głównych części – enkodera, kompresującego dane wejściowe to tzw. przestrzeni ukrytej oraz dekodera, który odtwarza dane.
- Transformatory – wykorzystują mechanizm uwagi, by lepiej zrozumieć zależności między elementami w danych. Pozwala to modelowi niejako skupić się na najbardziej istotnych fragmentach treści podczas ich przetwarzania.
Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji
GenAI ma wiele zastosowań w różnych dziedzinach. Najczęściej wykorzystywana jest między innymi w takich obszarach jak:
- sztuka – generowanie nowych obrazów i grafik, automatyzacja tworzenia realistycznych animacji czy efektów specjalnych w grach oraz filmach,
- rozrywka i media – GenAI może tworzyć utwory muzyczne lub przekształcać te już istniejące,
- nauka i badania – modele generatywnej sztucznej inteligencji potrafią tworzyć syntetyczne dane do badań naukowych, w dziedzinach, gdzie jest to trudne, np. biologii czy astronomii, a tym samym też przyspieszać nowe odkrycia,
- edukacja – genAI może tworzyć symulacje szkoleniowe, a także personalizować materiały dydaktyczne, które będą dostosowane do indywidualnych potrzeb uczniów,
- technologia – optymalizacja i automatyzacja procesów produkcyjnych, poprzez generowanie i testowanie różnych wariantów w środowisku wirtualnym,
- przetwarzanie języka naturalnego – genAI może wesprzeć w pisaniu artykułów, postów na social media, scenariuszy czy książek w określonym stylu i tematyce, a także przy tłumaczeniach maszynowych,
- programowanie – pisanie kodu, wsparcie dla programistów w codziennej pracy.
Najpopularniejsze narzędzia z generatywną AI
Narzędzia oparte na generatywnej sztucznej inteligencji cały czas się rozwijają i powstają i powstają nowe. Oto najpopularniejsze z nich:
- ChaGPT – narzędzie OpenAI, które potrafi generować różnego rodzaju treści, tłumaczyć zagadnienia, analizować pliki PDF, czy tworzyć obrazy i wyszukiwać informacje w sieci (w płatnej wersji).
- Gemini – genAI od Google, które wcześniej było znane jako Bard. Działa podobnie do ChatGPT, dając jednak dostęp do wyszukiwania informacji w sieci za darmo.
- Github Copilot – narzędzie, które wspiera programistów, np. poprzez przedstawianie sugestii podczas pisania kodu.
- Midjourney – narzędzie to tworzenia obrazów, zarówno tych fotorealistycznych, jak i abstrakcyjnych na podstawie polecenia użytkownika.
- DALL-E 3 – generator obrazów, stworzony przez OpenAI, działający podobnie jak Midjourney. Można uzyskać do niego dostęp m.in. dzięki płatnej wersji ChatGPT.
Rozwój i przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji
Przyszłe generacje GenAI z pewnością będą w stanie tworzyć jeszcze bardziej realistyczne i dokładne treści w różnych formatach, a także lepiej będą rozumieć niuanse ludzkiego języka, co stworzy nowe możliwości w obszarze automatycznego tworzenia treści czy np. tłumaczeń. Zapewni to także możliwość większej personalizacji doświadczeń w edukacji, rozrywce czy reklamie.
GenAI może mieć też duże znaczenie dla postępu oraz innowacji, np. przyspieszając procesy badawczo-rozwojowe w takich dziedzinach jak np. medycyna czy biznes. Warto tu też zaznaczyć, że choć AI zastąpi pewne zawody, to przy okazji stworzy też nowe, np. specjalistę ds. etyki AI czy AI Researchera. Dzięki automatyzacji niektóre czynności nie będą musiały już być wykonywane przez człowieka, np. w obszarze obsługi klienta, marketingu czy analityce.
Choć przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji zapowiada się bardzo obiecująco, może też postawić przed nami wiele wyzwań. W miarę, jak technologie staną się coraz bardziej zaawansowane, można oczekiwać rewolucji w wielu dziedzinach życia, acz oznaczać to będzie także nowe dylematy – etyczne, społeczne czy prawne.
Zagrożenia związane z Gen AI
Rozpowszechnienie się generatywnej sztucznej inteligencji budzi wiele obaw dotyczących etyki, potencjalnych nadużyć czy jakości generowanych treści. Jako że jest ona szkolona także na materiałach dostępnych w sieci, czyli nie zawsze dostatecznie zweryfikowanych, może halucynować, czyli tworzyć błędne, nieścisłe lub wprowadzające w błąd treści.
Dostępność GenAI może powodować także pole do nadużyć, np. wśród studentów, którzy wykorzystują ją do nieuczciwego tworzenia prac. Istnieje też ryzyko, że takie narzędzia mogą zostać wykorzystane do oszustów internetowych czy ataków hakerskich, przez tworzenie wiarygodnie wyglądających fałszywych wiadomości czy tzw. deepfake’ów.
Na koniec warto też wspomnieć o konsekwencjach społecznych. Wielu ekspertów uważa, że rozwój GenAI może doprowadzić do automatyzacji wielu zawodów, co wiąże się z ryzykiem utraty pracy w wielu branżach. Trenowanie modeli wymaga ponadto ogromnych zbiorów danych, co rodzi też obawy dotyczące naruszania praw autorskich istniejących dzieł, stwarzając ryzyko prawne dla osób, które korzystają z generatywnej AI.
Może Cię zainteresować:
Czytaj więcej
