Генеративный ИИ и его влияние на бизнес и общество

Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который использует неструктурированные модели глубокого обучения для создания контента на основе пользовательского ввода. В рамках этого процесса генеративный ИИ использует основу алгоритмов машинного и глубокого обучения. Контент, который он создает, включает письменные материалы, изображения, видео, аудио, музыку и компьютерный код.

Например, когда человек вводит вопрос или утверждение в ChatGPT — новаторский пример генеративного ИИ, он дает краткий, но достаточно подробный письменный ответ. Пользователь также может вводить дополнительные вопросы и участвовать в продолжающемся разговоре с чат-ботом, который помнит детали предыдущего разговора.

В последнее время генеративный ИИ привлек внимание общественности, поскольку крупные прорывы в этой области ускоряются. Например, ChatGPT от OpenAI может генерировать грамматически правильный текст, а его инструмент DALL-E может создавать фотореалистичные изображения на основе введенных слов. Другие компании, в том числе Google, Facebook и Baidu, также разработали сложные генеративные инструменты искусственного интеллекта, которые могут создавать аутентичный текст, изображения или компьютерный код. Давайте разберемся, как генеративный искусственный интеллект может оказать глубокое влияние не только на бизнес, но и на общество в целом.

Как работает генеративный ИИ?

Генеративный ИИ создает новый контент на основе тренировочного набора. Исследователи загружают огромные объемы данных слов, изображений, музыки или другого контента в систему глубокого обучения, называемую структурой генеративно-состязательной сети (GAN). Контролируемая нейронная сеть просеивает данные и использует систему, которая вознаграждает за успехи и наказывает за ошибки.

Например, оригинальный OpenAI Codex, используемый для ChatGPT, основан на более чем 700 гигабайтах данных, собранных из интернета и других источников. Сюда входят контент из книг, журнальных статей, веб-сайтов, технических руководств, электронных писем, текстов песен, театральных постановок, сценариев и других общедоступных источников. Модели естественного языка, такие как ChatGPT, обычно полагаются на математические модели, называемые "векторами слов", для взвешивания и ранжирования фраз.

Связанность, противоречие или нейтральность

По мере того как исследователи добавляют данные в модель естественного языка, такую ​​как ChatGPT или LaMDA, система продолжает сравнивать и сопоставлять слова через призму следования, противоречия или нейтральности.

По данным OpenAI, в реальную модель ChatGPT введено более 300 миллиардов слов. Первоначально специалисты по искусственному интеллекту работали как пользователи и как помощники ИИ (генератор и дискриминатор). Затем люди просматривали случайные сообщения, ранжировали различные завершения модели и передавали их обратно в GAN для дальнейшего обучения модели вознаграждения. Результатом стал достаточно точный алгоритм обучения с подкреплением, который с дополнительным обучением и пользовательским вводом продолжает улучшаться с течением времени.

Исследователи используют аналогичные методы для классификации изображений птиц, облаков, деревьев, лиц, автомобилей и миллионов других объектов. Со временем модель вознаграждения обновляется и совершенствуется, и она продолжает давать более реалистичные детали. На самом деле, такие модели, как DALL-E и MiP-NeRF от Google, производят высокодетализированные эффекты, включая тени, цветовые градиенты и текстуры. Благодаря этому такие вещи, как каменная поверхность или мерцающая вода в озере, выглядят удивительно реалистично.

Что умеет генеративный ИИ?

Генеративный ИИ и другие основополагающие модели ИИ существенно влияют на развитие искусственного интеллекта в целом, совершенствуя вспомогательные технологии и предоставляя мощные возможности пользователям, не обладающим техническими знаниями. Это включает в себя создание контента от текста до кода, изображений и музыки.

Текст

OpenAI — далеко не единственная компания, разрабатывающая возможности чата на естественном языке. LaMDA и Bard от Google, Siri от Apple, Cortana от Microsoft и Alexa от Amazon генерируют письменные или устные слова с помощью моделей генеративного ИИ.

Изображения

Другие инструменты генеративного ИИ, такие как DALL-E и Google MiP-NeRF, могут генерировать фотореалистичные изображения на основе ввода слов. Например, человек может попросить DALL-E создать изображение женщины, сидящей в кафе в стиле Моне, и почти мгновенно увидеть изображение, которое выглядит так, как будто оно было создано художником.

Музыка

Генеративный ИИ также используется для создания аудио и музыки, включая полноценные композиции и специализированные звуковые эффекты. Несколько компаний, в том числе Amper Music, Aiva, Amadeus Code, Google Magenta и MuseNet, способны создавать оригинальную музыку с использованием нескольких реалистично звучащих инструментов. Пользователь может запросить жанр, исполнителя или стиль — скажем, джаз, Моцарт, Rolling Stones или ритм — и прослушать полученную композицию, созданную искусственным интеллектом.

Разработка программного обеспечения

Еще один развивающийся вариант использования генеративного ИИ — разработка программного обеспечения. Такие платформы, как CodeWhisperer от Amazon и CoPilot от GitHub, представляют собой платформы с низким кодом и без кода на основе естественного языка для разработчиков. С помощью генеративного ИИ разработчик программного обеспечения может говорить или писать запрос на платформу и просматривать фактические строки программного кода на Python, R, Java или других основных языках. Это позволяет разработчикам работать быстрее и легче создавать повторно используемые модули.

Сюжет и разработка игры

Более продвинутые варианты использования связаны с такими вещами, как разработка сценариев для игр, проектирование роботов и даже отладка продуктов или методов работы путем задавания вопросов и изучения темы. Более того, попросив генеративный ИИ предоставить идеи и концепции, можно исследовать темы и даже разрабатывать новые и различные цифровые и физические объекты.

Как компании могут использовать генеративный ИИ?

История ИИ и бизнеса полна инноваций и прорывов. Генеративный ИИ обещает вести организации по тому же пути. Некоторые из основных вариантов использования генеративного ИИ в деловом мире включают:

Маркетинг и продажи. Системы генеративного искусственного интеллекта могут создавать разнообразный письменный контент для электронных писем, текст и изображения веб-сайтов, брошюры, электронные книги и руководства по продуктам, этикетки продуктов и внутренние документы. Организации также могут использовать эту технологию для анализа отзывов клиентов, выявления рисков и развертывания удобных и функциональных чат-ботов.

Человеческие ресурсы. Отделы кадров могут использовать генеративный ИИ для написания корпоративного справочника, должностных инструкций и вопросов для собеседований. Чат-бот может предоставлять информацию и инструкции для сотрудников. Это может включать в себя автоматизацию регистрации или предоставление вариантов и советов по выбору медицинской страховки или стратегии пенсионных сбережений.

Операции. Чат-боты службы поддержки клиентов могут помочь компаниям управлять запросами и направлять людей к нужной информации. Генеративный ИИ также может выявлять ошибки, дефекты и другие проблемы с помощью сравнительных изображений. Например, компания может использовать генеративный ИИ для создания идеального изображения высокотехнологичного компонента, а затем делать снимки во время производства, чтобы убедиться, что они соответствуют стандартам контроля качества.

IT и разработка программного обеспечения. Генеративные ИТ могут писать код на современных языках, таких как Python, Perl, Go, PHP и JavaScript. Команды разработчиков могут вставлять эти фрагменты и блоки в программное обеспечение и хранить их в библиотеках. Точно так же генеративный ИИ может автоматически заполнять таблицы данных и создавать синтетические данные, которые могут повысить точность моделей машинного обучения. Технология также может имитировать методы кибератак.

Какие этические проблемы существуют в отношении генеративного ИИ?

Неудивительно, что распространение генеративного ИИ вызвало опасения. Одно из них состоит в том, что технология заменит людей во многих профессиональных сферах. Однако технология, по крайней мере, в течение следующих нескольких лет, скорее всего, будет служить помощником в рутинных делах.

Отсутствие точности

Например, текст ChatGPT требует проверки, поскольку он не всегда является полным и точным. Слепая вставка текста может привести к множеству проблем, начиная от обвинений в предвзятости и заканчивая юридическими проблемами.

Юридические вопросы и плагиат

Точно так же компании должны проявлять осторожность в отношении того, какие типы музыки, изображений или других материалов получаются с помощью генеративного ИИ. Поскольку эти модели созданы на основе реального контента, созданного писателями, музыкантами и художниками, они могут вызвать вопросы о праве собственности, контроле и авторском праве.

Конфиденциальность и безопасность

Проблемы конфиденциальности и безопасности также находятся на переднем крае генеративного ИИ. Некоторые данные, используемые для построения моделей, могут непреднамеренно содержать личные данные. Не менее важно и то, что кибербанды и другие преступники уже начали использовать генеративный ИИ для создания убедительных документов, программного обеспечения и изображений, которые становятся частью кампаний социальной инженерии.

Каково будущее генеративного ИИ?

Хотя никто не может предсказать точную траекторию развития генеративного ИИ, ясно, что он окажет глубокое влияние на бизнес и общество. Понятно, что по мере развития технологий возможности будут расширяться. В течение нескольких лет технология вполне может быть способна писать полноценные отчеты и научные статьи, а также создавать макеты для веб-сайтов и других дизайнерских материалов.

Возможно, через несколько лет генеративный ИИ будет создавать качественные наброски, и создавать элементы искусства и дизайна лучше чем профессиональные художники и графические дизайнеры. Более продвинутый генеративный ИИ также сможет создавать целые компьютерные приложения, видеоигры, фильмы и другие сложные элементы практически без человеческого контроля.

Если генеративный ИИ сможет сравняться или превзойти производительность человека во многих задачах, характер работы и роли в организациях резко изменятся. Некоторые роли и рабочие функции исчезнут. Однако это смещение может конкурировать с прошлыми событиями, такими как промышленная революция, или даже превзойти их. Кроме того, обществу придется решать множество вопросов, включая этические и юридические проблемы, чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами этой технологии.

В конце концов, одно можно сказать наверняка: генеративный ИИ никуда не денется. По мере того, как нейронные сети и графические процессоры продолжают развиваться, а алгоритмы искусственного интеллекта становятся все более совершенными, способность машин выполнять человеческие задачи будет увеличиваться. Приведет ли генеративный ИИ к сингулярности, гипотетической точке, в которой ИИ превзойдет человеческий интеллект, еще неизвестно. Однако совершенно очевидно, что генеративный ИИ способен изменить как само ведение бизнеса, так и окружающий нас мир.