Przyszłość modeli generatywnych: odkrywanie możliwości generacyjnych nowej generacji sztucznej inteligencji

Generatywna sztuczna inteligencja stała się gorącym tematem, o czym musisz wiedzieć, jeśli śledzisz szybko zmieniający się świat technologii. Często słyszymy o innowacyjnych projektach, między innymi ChatGPT i DALL-E.

Nowe osiągnięcia w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji mogą potencjalnie przekształcić produkcję treści i pobudzić rozwój narzędzi sztucznej inteligencji w wielu branżach.

Według raportu Grand View Research na temat sztucznej inteligencji Market Size, Share & Trends Analysis, światowy rynek sztucznej inteligencji był wart 136,55 miliarda dolarów w 2022 roku. Oczekuje się, że w latach 2023–2030 złożona roczna stopa wzrostu wyniesie 37,3%.

W rezultacie wiele firm z wielu branż pragnie zwiększać swoje możliwości, wykorzystując moc generatywnej sztucznej inteligencji.

Czym właściwie jest generatywna sztuczna inteligencja?

Algorytmy używane do tworzenia oryginalnych i wyróżniających się treści, takich jak tekst, dźwięk, kod, grafika i inne, nazywane są „generatywną sztuczną inteligencją”. W miarę rozwoju sztucznej inteligencji generatywna sztuczna inteligencja może przekształcić wiele sektorów, wykonując zadania, które wcześniej uważano za niemożliwe.

Dzięki możliwości naśladowania estetyki znanych artystów, takich jak Van Gogh, generatywna sztuczna inteligencja już czyni postępy w sztuce. Ma także ogromny potencjał dla branży modowej, gdzie może pomóc w opracowaniu oryginalnych koncepcji kolejnych kolekcji.

Projektanci wnętrz mogą również korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji, aby szybko budować wymarzone domy klientów, skracając typowy proces trwający tygodnie lub miesiące do zaledwie kilku dni.

Aplikacje takie jak ChatGPT podniosły poprzeczkę w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji, która jest wciąż bardzo nowa i w powijakach. W rezultacie w nadchodzących latach możemy spodziewać się bardziej przełomowych wydarzeń.

Przyjrzyjmy się funkcjom, które wykonuje generatywna sztuczna inteligencja:

Generatywna sztuczna inteligencja tworzy nową treść

Może pomóc w tworzeniu nowych wpisów na blogu, kursów wideo, grafik i innych rodzajów materiałów. Dodatkowo może wspierać tworzenie zupełnie nowych leków, otwierając intrygujące możliwości w branży farmaceutycznej.

Zastąp rutynowe i powtarzalne operacje

Zdolność generatywnej sztucznej inteligencji pozwala jej zastąpić rutynowe i powtarzalne operacje, które zwykle wykonują pracownicy. Może to uwolnić zasoby ludzkie do pracy nad bardziej wymagającymi i pomysłowymi projektami. Obejmuje to odpowiadanie na e-maile, podsumowywanie prezentacji, kodowanie i inne zadania operacyjne.

Dostosowywanie danych

Generatywna sztuczna inteligencja może dostarczać treści w oparciu o konkretne doświadczenia klientów. Firmy mogą wykorzystywać te informacje do poprawy interakcji z klientem, pomiaru ROI i zapewnienia sukcesu. Firmy mogą znaleźć skuteczne pomysły i podejścia do ulepszenia swoich usług, badając wzorce zachowań konsumentów.

Przyjrzyjmy się teraz modelom dyfuzji, jednej z najbardziej lubianych kategorii generatywnych modeli sztucznej inteligencji.

Modele dyfuzyjne

Model dyfuzji, niezwykły wynalazek, mapuje zbiory danych na ukryte przestrzenie o niższych wymiarach, aby ujawnić ich podstawową strukturę. Modele dyfuzji utajonej, stanowiące podzbiór głębokich generatywnych sieci neuronowych, zostały stworzone przez grupę CompVis w LMU Monachium i Runway.

Metoda dyfuzji stopniowo dodaje lub rozprasza szum do skompresowanej ukrytej reprezentacji, tworząc obraz będący jedynie szumem. Model dyfuzji działa jednak w drugą stronę. Ostatecznie ujawnia prawdziwy obraz poprzez metodyczną i ostrożną redukcję szumów z obrazu.

Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji w świecie rzeczywistym

Rzeczywiste zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji można znaleźć w kilku dziedzinach, w tym:

Głoska bezdźwięczna

Generowanie treści zostało zrewolucjonizowane przez generatywną sztuczną inteligencję, która ogarnęła przemysł medialny. Skutecznie ułatwia szybką i opłacalną produkcję angażujących filmów, zdjęć do stron internetowych i artykułów. Zaangażowanie klientów jest dodatkowo zwiększane dzięki spersonalizowanym treściom, co poprawia metody zatrzymywania klientów.

Finanse

Dzięki narzędziom takim jak inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) dla protokołów KYC (Poznaj swojego klienta) i AML (przeciwdziałanie praniu pieniędzy) Generatywna sztuczna inteligencja okazała się niezbędna w sektorze finansowym. Wykorzystując generatywną sztuczną inteligencję, instytucje finansowe mogą dowiedzieć się więcej o zwyczajach klientów związanych z wydatkami i wykryć możliwe problemy.

Opieka zdrowotna

Wykorzystując zdjęcia, takie jak zdjęcia rentgenowskie i tomografię komputerową, generatywna sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w opiece zdrowotnej. Poprawia wizualizacje, daje użytkownikom dostęp do precyzyjnych narzędzi diagnostycznych i przyspiesza identyfikację problemów medycznych.

Na przykład sieci generatywno-przeciwstawne (GAN) umożliwiają personelowi medycznemu przekształcanie obrazów w obrazy, które pacjenci mogą łatwiej zrozumieć.

Oprócz ogromnej obietnicy generatywnej sztucznej inteligencji, istnieją jednak istotne kwestie związane z zarządzaniem, które należy rozwiązać:

Ochrona danych

Zapotrzebowanie na znaczną ilość danych to jeden z głównych problemów, z jakimi muszą się uporać firmy i narzędzia AI, w tym modele generatywnej AI. Wymóg ten budzi obawy dotyczące prywatności danych i niewłaściwego wykorzystania informacji wrażliwych.

Własność

Prawa własności intelektualnej do treści wytwarzanych przez generatywną sztuczną inteligencję są nadal przedmiotem dyskusji. Niektórzy twierdzą, że treść jest oryginalna, inni twierdzą, że mogła zostać sparafrazowana z innych źródeł internetowych.

Jakość

Zapewnienie jakości danych i poprawności generowanych wyników jest głównym priorytetem ze względu na dużą ilość danych dostarczanych do generatywnych modeli AI. Branże takie jak medycyna szczególnie martwią się fałszywymi informacjami, ponieważ mogą one mieć poważne konsekwencje.

Stronniczość

Aby zapobiec dyskryminacyjnym wynikom generatywnych modeli sztucznej inteligencji, należy ocenić i wyeliminować stronniczość w danych szkoleniowych. Niezamierzone uprzedzenia mogą powodować niekorzystne wrażenia i skutki dla różnych kultur.

Końcowe przemyślenia

Podsumowując, generatywna sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, ale napotyka także ogromne przeszkody. Modele sztucznej inteligencji muszą dowiedzieć się więcej o ludzkiej mowie w różnych kontekstach kulturowych, aby stać się bardziej intuicyjnymi w swoich interakcjach.

Chociaż generatywna sztuczna inteligencja wykazuje potencjał, z niecierpliwością oczekuje się na jej przyszłe wykorzystanie i rozwój technologiczny.