Viitorul modelelor generative: explorarea posibilităților generative de nouă generație ale AI

Publicat: 2023-08-24

Inteligența artificială generativă a devenit un subiect fierbinte, așa cum trebuie să știți dacă ați urmărit lumea tehnologiei în schimbare rapidă. Auzim frecvent despre modele inovatoare precum ChatGPT și DALL-E, printre altele.

Noile evoluții în IA generativă au potențialul de a transforma producția de conținut și de a stimula dezvoltarea instrumentelor AI în multe industrii.

Potrivit raportului Grand View Research privind dimensiunea, cota și tendințele pieței de inteligență artificială, piața globală a inteligenței artificiale a fost în valoare de 136,55 miliarde USD în 2022. Se așteaptă o rată de creștere anuală compusă de 37,3% între 2023 și 2030.

Ca rezultat, multe companii din multe industrii sunt dornice să-și progreseze capacitățile utilizând puterea AI generativă.

Atunci, ce este mai exact IA generativă?

Algoritmii folosiți pentru a crea conținut original și distinctiv, cum ar fi text, audio, cod, grafică și altele, sunt numiți „AI generativ”. Pe măsură ce AI se dezvoltă, AI generativă are potențialul de a transforma multe sectoare prin îndeplinirea sarcinilor care anterior se credeau imposibile.

Cu capacitatea de a imita estetica unor artiști cunoscuți precum Van Gogh, IA generativă face deja progrese în artă. De asemenea, are un mare potențial pentru sectorul modei, unde ar putea ajuta la dezvoltarea conceptelor originale pentru colecțiile următoare.

Designerii de interior pot folosi, de asemenea, IA generativă pentru a construi rapid casele de vis ale clienților, reducând procesul tipic de săptămâni sau luni la doar câteva zile.

Aplicații precum ChatGPT au ridicat ștacheta pentru IA generativă, care este încă foarte nouă și la început. Ca rezultat, este posibil să anticipăm să vedem mai multe evoluții inovatoare în anii următori.

Să investigăm funcțiile pe care le îndeplinește IA generativă:

AI generativ creează conținut nou

Poate ajuta la crearea de noi intrări pe blog, cursuri video, lucrări de artă și alte tipuri de materiale. În plus, poate sprijini crearea de medicamente noi, deschizând oportunități interesante în industria farmaceutică.

Înlocuiți operațiunile de rutină și repetitive

Abilitatea AI generativă îi permite să înlocuiască operațiunile de rutină și repetitive pe care lucrătorii le efectuează de obicei. Acest lucru poate elibera resurse umane pentru a lucra la proiecte mai provocatoare și mai imaginative. Aceasta include răspunsul la e-mailuri, rezumarea prezentărilor, codificarea și alte sarcini operaționale.

Personalizarea datelor

AI generativ poate oferi conținut bazat pe anumite experiențe ale clienților. Companiile pot folosi aceste informații pentru a îmbunătăți interacțiunea cu clienții, pentru a măsura rentabilitatea investiției și pentru a asigura succesul. Companiile pot găsi idei și abordări eficiente pentru a-și îmbunătăți serviciile prin cercetarea modelelor de comportament ale consumatorilor.

Să explorăm acum modelele de difuzie, una dintre cele mai apreciate categorii de modele AI generative.

Modele de difuzie

Modelul de difuzie, o invenție remarcabilă, mapează seturile de date către spații latente de dimensiuni inferioare pentru a dezvălui structura lor subiacentă. Modelele de difuzie latentă, un subset de rețele neuronale generative profunde, au fost create de grupul CompVis de la LMU Munchen și Runway.

Metoda de difuzie adaugă sau difuzează treptat zgomot la reprezentarea latentă comprimată pentru a crea o imagine care nu este altceva decât zgomot. Modelul de difuzie, însă, funcționează invers. În cele din urmă, dezvăluie imaginea adevărată prin reducerea metodică și atentă a zgomotului din imagine.

Aplicații din lumea reală ale IA generativă

Aplicațiile din lumea reală ale IA generativă se găsesc în mai multe domenii, inclusiv:

Mass-media

Generarea de conținut a fost revoluționată de inteligența artificială generativă, care a măturat industria media. Facilitează eficient producția rapidă și rentabilă de filme captivante, fotografii de site-uri web și articole. Implicarea clienților este sporită și mai mult prin conținut personalizat, îmbunătățind metodele de reținere a clienților.

Finanţa

Cu instrumente precum Intelligent Document Processing (IDP) pentru protocoalele KYC (Know Your Customer) și AML (Anti-Money Laundering), AI generativă s-a dovedit esențială în sectorul financiar. Folosind IA generativă, instituțiile financiare pot afla mai multe despre obiceiurile de cheltuieli ale clienților și pot identifica posibile probleme.

Sănătate

Prin asistarea cu imagini precum raze X și scanări CT, IA generativă joacă un rol cheie în asistența medicală. Îmbunătățește vizualizările, oferă utilizatorilor acces la instrumente de diagnosticare precise și accelerează identificarea problemelor medicale.

De exemplu, rețelele generative adverse (GAN) permit personalului medical să transforme imaginile în imagini pe care pacienții le pot înțelege mai ușor.

Cu toate acestea, există probleme substanțiale de guvernanță care trebuie rezolvate pe lângă promisiunea enormă a IA generativă:

Protejarea datelor

Necesitatea unei cantități considerabile de date este una dintre principalele probleme cu care trebuie să se confrunte întreprinderile și instrumentele AI, inclusiv modelele AI generative. Preocupările cu privire la confidențialitatea datelor și utilizarea abuzivă a informațiilor sensibile sunt aduse de această cerință.

Proprietate

Drepturile de proprietate intelectuală pentru conținutul produs de IA generativă sunt încă în discuție. Unii susțin că conținutul este original, în timp ce alții susțin că ar fi putut fi parafrazat din alte surse online.

Calitate

Asigurarea că calitatea datelor și corectitudinea rezultatelor generate sunt priorități majore datorită cantității mari de date furnizate în modelele AI generative. Industrii precum medicina sunt deosebit de îngrijorate de informațiile false, deoarece acestea pot avea consecințe grave.

Părtinire

Pentru a preveni rezultatele discriminatorii din modelele generative de inteligență artificială, părtinirea datelor de instruire trebuie evaluată și abordată. Prejudecățile neintenționate pot avea ca rezultat impresii și efecte nefavorabile asupra diferitelor culturi.

Gânduri finale

Pe scurt, IA generativă are un potențial enorm, dar se confruntă și cu obstacole enorme. Modelele AI trebuie să învețe mai multe despre vorbirea umană în diverse contexte culturale pentru a deveni mai intuitive în interacțiunile lor.

În timp ce IA generativă arată potențial, utilizarea și dezvoltarea sa viitoare în tehnologie sunt așteptate cu nerăbdare.