В области машинного обучения генеративный ИИ стал революционной технологией. Это инструмент, который позволяет компьютерам генерировать широкий спектр контента — от музыки и искусства до виртуальных миров, дизайнов продуктов и оптимизированных бизнес-процессов. Эта статья призвана раскрыть тонкости генеративного ИИ и его потенциальное влияние на наше будущее.

ChatGPT и DALL-E: пионеры генеративного ИИ

ChatGPT, разработанный OpenAI, — это бесплатный чат-бот, который может дать ответ практически на любой заданный вопрос. Выпущенный для публичного тестирования в ноябре 2022 года, он быстро завоевал популярность: всего за пять дней было подписано более миллиона человек. Его способность создавать компьютерный код, эссе на уровне колледжа, стихи и даже шутки произвела сенсацию.

DALL-E, еще один инструмент OpenAI, представляет собой модель искусственного интеллекта, которая генерирует искусство. И ChatGPT, и DALL-E могут произвести революцию в ряде профессий, хотя полный масштаб их влияния и связанных с ними рисков все еще изучается.

Машинное обучение против искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) — это широкий термин, который относится к машинам, имитирующим человеческий интеллект для выполнения задач. Машинное обучение, подмножество ИИ, позволяет моделям учиться на шаблонах данных без вмешательства человека. Всплеск объема и сложности данных увеличил потенциал и потребность в машинном обучении.

Машинное обучение уходит своими корнями в классические статистические методы, разработанные для небольших наборов данных. Однако появление мощных компьютеров в конце 1970-х годов позволило применять эти методы в более широком масштабе. До недавнего времени машинное обучение в основном использовалось для прогностических моделей для наблюдения и классификации закономерностей в контенте. Генеративный ИИ ознаменовал значительный прорыв, позволив машинному обучению создавать изображения или текстовые описания по запросу.

ChatGPT — не первая модель машинного обучения на основе текста, которая произвела фурор. Также следует отметить GPT-3 от OpenAI и BERT от Google. Эти модели изначально были обучены людьми для классификации различных входных данных в соответствии с ярлыками, установленными исследователями. Следующее поколение моделей, в том числе ChatGPT, использует самоконтролируемое обучение, при котором модель получает огромное количество текста для создания прогнозов.

Построение генеративной модели ИИ

Построение генеративной модели ИИ — важное мероприятие, часто требующее значительных ресурсов. Такие компании, как OpenAI, DeepMind и Meta, добились успехов в этой области, наняв одних из лучших в мире компьютерных ученых и инженеров. Обучение этих моделей может быть дорогостоящим из-за огромного количества используемых данных.

Генеративные модели ИИ могут создавать результаты, которые часто неотличимы от контента, созданного человеком. Однако результаты не всегда точны или адекватны. Выходные данные представляют собой тщательно откалиброванные комбинации данных, используемых для обучения алгоритмов, а модели обычно содержат случайные элементы, что означает, что они могут создавать различные выходные данные из одного входного запроса.

Инструменты генеративного ИИ имеют явные возможности для бизнеса. Они могут создавать самые разнообразные заслуживающие доверия тексты за считанные секунды и реагировать на критику, чтобы сделать текст более подходящим для цели. Это имеет значение для самых разных отраслей, от организаций, занимающихся информационными технологиями и программным обеспечением, до организаций, нуждающихся в маркетинговом тексте.

Ограничения и риски моделей ИИ

Генеративные модели искусственного интеллекта являются новыми, и нам еще предстоит увидеть их долгосрочные последствия. Информация, которую они генерируют, иногда может быть неверной или предвзятой, и ими можно манипулировать для совершения неэтичных или преступных действий. Эти риски можно снизить путем тщательного отбора исходных данных, используемых для обучения этих моделей, использования более мелких специализированных моделей и привлечения человека для проверки результатов генеративной модели ИИ до ее публикации или использования.

По мере того, как генеративный ИИ все больше внедряется в бизнес, общество и нашу личную жизнь, мы можем ожидать, что сформируется новый нормативный климат. По мере того, как организации начинают экспериментировать с этими инструментами, руководителям будет полезно держать руку на пульсе регулирования и риска.