Будущее генеративных моделей: исследование генеративных возможностей ИИ следующего поколения

Генеративный ИИ стал горячей темой, и вы наверняка это знаете, если следите за быстро меняющимся миром технологий. Мы часто слышим об инновационных разработках, таких как ChatGPT и DALL-E и других.

Новые разработки в области генеративного искусственного интеллекта могут изменить производство контента и стимулировать развитие инструментов искусственного интеллекта во многих отраслях.

Согласно отчету Grand View Research об анализе размера, доли и тенденций рынка искусственного интеллекта, в 2022 году мировой рынок искусственного интеллекта стоил 136,55 миллиардов долларов США. В период с 2023 по 2030 год ожидается совокупный годовой темп роста на уровне 37,3%.

В результате многие компании из многих отраслей стремятся расширить свои возможности, используя возможности генеративного искусственного интеллекта.

Что же такое генеративный ИИ?

Алгоритмы, используемые для создания оригинального и уникального контента, такого как текст, аудио, код, графика и т. д., называются «генеративным ИИ». По мере развития ИИ генеративный ИИ может преобразовать многие отрасли, выполняя задачи, которые раньше считались невыполнимыми.

Благодаря способности имитировать эстетику известных художников, таких как Ван Гог, генеративный ИИ уже делает успехи в искусстве. У него также есть большой потенциал для сектора моды, где он может помочь в разработке оригинальных концепций для следующих коллекций.

Дизайнеры интерьеров также могут использовать генеративный искусственный интеллект для быстрого строительства домов мечты клиентов, сокращая обычный процесс, занимающий недели или месяцы, до нескольких дней.

Такие приложения, как ChatGPT, подняли планку генеративного ИИ, который все еще очень нов и находится в зачаточном состоянии. В результате мы можем ожидать новых революционных событий в ближайшие годы.

Давайте исследуем функции, которые выполняет генеративный ИИ:

Генеративный ИИ создает новый контент

Это может помочь в создании новых записей в блогах, видеокурсов, иллюстраций и других типов материалов. Кроме того, он может способствовать созданию совершенно новых лекарств, открывая интригующие возможности в фармацевтической промышленности.

Замените рутинные и повторяющиеся операции

Способности генеративного ИИ позволяют ему заменять рутинные и повторяющиеся операции, которые обычно выполняют работники. Это может высвободить человеческие ресурсы для работы над более сложными и творческими проектами. Это включает в себя ответы на электронные письма, подведение итогов презентаций, программирование и другие оперативные задачи.

Настройка данных

Генеративный ИИ может предоставлять контент на основе опыта конкретного клиента. Компании могут использовать эту информацию для улучшения взаимодействия с клиентами, измерения рентабельности инвестиций и обеспечения успеха. Компании могут найти эффективные идеи и подходы для улучшения своих услуг, исследуя модели поведения потребителей.

Давайте теперь рассмотрим модели диффузии, одну из самых популярных категорий генеративных моделей ИИ.

Диффузионные модели

Модель диффузии, замечательное изобретение, отображает наборы данных в скрытые пространства меньшей размерности, чтобы выявить их основную структуру. Модели скрытой диффузии, подмножество глубоких генеративных нейронных сетей, были созданы группой CompVis в LMU Мюнхен и Runway.

Метод диффузии постепенно добавляет или рассеивает шум к сжатому скрытому представлению, чтобы создать изображение, которое представляет собой не что иное, как шум. Однако диффузионная модель работает наоборот. В конечном итоге он раскрывает истинное изображение, методично и тщательно уменьшая шум на изображении.

Реальные применения генеративного искусственного интеллекта

Реальные применения генеративного ИИ можно найти в нескольких областях, в том числе:

СМИ

В генерации контента произошла революция благодаря генеративному искусственному интеллекту, который захлестнул медиаиндустрию. Он эффективно способствует быстрому и экономичному производству интересных фильмов, фотографий для веб-сайтов и статей. Вовлеченность клиентов еще больше увеличивается за счет персонализированного контента и улучшения методов удержания клиентов.

Финансы

Благодаря таким инструментам, как интеллектуальная обработка документов (IDP) для протоколов KYC (знай своего клиента) и AML (борьба с отмыванием денег), генеративный искусственный интеллект доказал свою незаменимость в финансовом секторе. Используя генеративный искусственный интеллект, финансовые учреждения могут больше узнать о покупательских привычках клиентов и выявить возможные проблемы.

Здравоохранение

Генеративный искусственный интеллект играет ключевую роль в здравоохранении, помогая с такими изображениями, как рентгеновские снимки и компьютерная томография. Он улучшает визуализацию, предоставляет пользователям доступ к точным диагностическим инструментам и ускоряет выявление медицинских проблем.

Например, генеративно-состязательные сети (GAN) позволяют медицинскому персоналу превращать изображения в изображения, которые пациентам будет легче понять.

Однако существуют существенные проблемы управления, которые необходимо решить в дополнение к огромным перспективам генеративного ИИ:

Защита данных

Потребность в значительном объеме данных является одной из основных проблем, с которыми приходится сталкиваться предприятиям и инструментам искусственного интеллекта, включая модели генеративного искусственного интеллекта. Это требование вызывает обеспокоенность по поводу конфиденциальности данных и неправомерного использования конфиденциальной информации.

Владение

Права интеллектуальной собственности на контент, созданный с помощью генеративного искусственного интеллекта, все еще остаются предметом обсуждения. Некоторые утверждают, что контент является оригинальным, другие утверждают, что он мог быть перефразирован из других онлайн-источников.

Качество

Обеспечение качества данных и правильности получаемых результатов являются основными приоритетами из-за большого объема данных, передаваемых в генеративные модели ИИ. Такие отрасли, как медицина, особенно обеспокоены ложной информацией, поскольку она может иметь серьезные последствия.

Предвзятость

Чтобы предотвратить дискриминационные результаты генеративных моделей искусственного интеллекта, необходимо оценивать и устранять предвзятость в обучающих данных. Непреднамеренная предвзятость может привести к неблагоприятному впечатлению и воздействию на различные культуры.

Последние мысли

Подводя итог, можно сказать, что генеративный ИИ обладает огромным потенциалом, но также сталкивается с огромными препятствиями. Модели искусственного интеллекта должны больше узнать о человеческой речи в различных культурных контекстах, чтобы стать более интуитивными в своих взаимодействиях.

Хотя генеративный ИИ демонстрирует потенциал, его будущее использование и развитие в технологиях ожидаются с нетерпением.