Generativní umělá inteligence je oblast umělé inteligence, která využívá modely hlubokého učení (neurální sítě) trénované na obrovských datových souborech k vytváření nového obsahu. Tyto modely se učí vzory v textech, obrázcích, zvuku nebo jiných datech, aby mohly na základě uživatelských podnětů produkovat originální výstupy (například články, obrázky nebo hudbu).

Jinými slovy, generativní AI vytváří média „od nuly“ místo pouhého analyzování nebo klasifikace existujících dat. Schéma zde znázorňuje, jak generativní modely (středový kruh) zapadají do neurálních sítí, které jsou součástí strojového učení a širší oblasti umělé inteligence. 

Například IBM popisuje generativní AI jako modely hlubokého učení, které „generují vysoce kvalitní text, obrázky a další obsah na základě dat, na kterých byly trénovány“, a spoléhají na sofistikované neurální algoritmy, které identifikují vzory v obrovských datových souborech, aby vytvořily nové výstupy.

Jak generativní AI funguje

Vytvoření generativního AI systému obvykle zahrnuje tři hlavní fáze:

• Trénink (základní model): Velká neurální síť (často nazývaná základní model) je trénována na obrovském množství surových, neoznačených dat (například terabajty textů z internetu, obrázků nebo kódu). Během tréninku se model učí předpovídáním chybějících částí (například doplňováním dalšího slova v milionech vět). Po mnoha iteracích se přizpůsobuje tak, aby zachytil složité vzory a vztahy v datech. Výsledkem je neurální síť s kódovanými reprezentacemi, která může autonomně generovat obsah na základě vstupů.
• Doladění: Po počátečním tréninku je model přizpůsoben pro konkrétní úkoly doladěním. To může zahrnovat další trénink na označených příkladech nebo posilované učení s lidskou zpětnou vazbou (RLHF), kdy lidé hodnotí výstupy modelu a model se upravuje pro zlepšení kvality. Například chatbot může být doladěn pomocí sady zákaznických otázek a ideálních odpovědí, aby jeho reakce byly přesnější a relevantnější.
• Generování: Jakmile je model natrénován a doladěn, generuje nový obsah na základě podnětu. Dělá to tak, že vybírá vzory, které se naučil – například předpovídá slovo po slovu u textu nebo upravuje pixely u obrázků. V praxi „model generuje nový obsah tím, že identifikuje vzory v existujících datech“. Na základě uživatelského podnětu AI krok za krokem předpovídá posloupnost tokenů nebo obrázků, aby vytvořila výstup.
• Vyhledávání a zpřesnění (RAG): Mnoho systémů také využívá generování s podporou vyhledávání (Retrieval-Augmented Generation), aby zvýšily přesnost. Model při generování čerpá externí informace (například dokumenty nebo databázi), aby své odpovědi zakotvil v aktuálních faktech a doplnil tak to, co se naučil během tréninku.

Každá fáze je výpočetně náročná: trénink základního modelu může vyžadovat tisíce GPU a týdny zpracování. Natrénovaný model pak může být nasazen jako služba (například chatbot nebo API pro obrázky), která generuje obsah na vyžádání.

Klíčové typy modelů a architektury

Generativní AI využívá několik moderních neurálních architektur, z nichž každá je vhodná pro různé typy médií:

• Velké jazykové modely (LLM) / Transformery: Jsou jádrem dnešní generativní AI založené na textu (například OpenAI GPT-4, Google Bard). Používají transformerové sítě s mechanismy pozornosti, aby produkovaly koherentní a kontextově uvědomělý text (nebo dokonce kód). LLM jsou trénovány na miliardách slov a dokážou dokončovat věty, odpovídat na otázky nebo psát eseje s lidskou plynulostí.
• Difuzní modely: Oblíbené pro generování obrázků (a částečně i zvuku) (například DALL·E, Stable Diffusion). Tyto modely začínají s náhodným šumem a postupně jej „odšumují“ do koherentního obrázku. Síť se učí obracet proces poškození a může tak generovat vysoce realistické vizuály na základě textových podnětů. Difuzní modely převážně nahradily starší metody AI umění díky jemné kontrole detailů obrázků.
• Generativní protivné sítě (GAN): Starší technika generování obrázků (kolem roku 2014) se dvěma neurálními sítěmi v soutěži: generátor vytváří obrázky a diskriminátor je hodnotí. Díky tomuto protivnému procesu GAN vytvářejí extrémně realistické obrázky a používají se například pro přenos stylu nebo rozšiřování dat.
• Variabilní autoenkodéry (VAE): Další starší model hlubokého učení, který kóduje data do komprimovaného prostoru a dekóduje je pro generování nových variant. VAE byly jedny z prvních hlubokých generativních modelů pro obrázky a řeč (kolem roku 2013) a dosáhly raných úspěchů, i když moderní generativní AI se převážně přesunula k transformerům a difuzním modelům pro nejvyšší kvalitu výstupu.
• (Další): Existují také specializované architektury pro zvuk, video a multimodální obsah. Mnoho špičkových modelů kombinuje tyto techniky (například transformery s difuzí) pro současné zpracování textu a obrázků. IBM uvádí, že dnešní multimodální základní modely mohou podporovat generování několika druhů obsahu (text, obrázky, zvuk) z jednoho systému.

Tyto architektury společně pohánějí škálu generativních nástrojů používaných dnes.

Využití generativní AI

Generativní AI se uplatňuje v mnoha oblastech. Klíčové případy použití zahrnují:

• Marketing a zákaznická zkušenost: Automatické psaní marketingových textů (blogy, reklamy, e-maily) a produkce personalizovaného obsahu na míru. Také pohání pokročilé chatboty, kteří mohou komunikovat se zákazníky nebo dokonce provádět akce (například pomáhat s objednávkami). Marketingové týmy mohou například okamžitě generovat více variant reklam a přizpůsobovat je podle demografie nebo kontextu.
• Vývoj softwaru: Automatizace generování a doplňování kódu. Nástroje jako GitHub Copilot využívají LLM k navrhování kódových útržků, opravám chyb nebo překladům mezi programovacími jazyky. To výrazně urychluje opakující se programátorské úkoly a pomáhá modernizovat aplikace (například převod starých kódových základen na nové platformy).
• Automatizace podnikových procesů: Tvorba a revize dokumentů. Generativní AI může rychle psát nebo upravovat smlouvy, zprávy, faktury a další papírování, čímž snižuje manuální práci v HR, právu, financích a dalších oblastech. To umožňuje zaměstnancům soustředit se na složitější řešení problémů místo rutinního psaní.
• Výzkum a zdravotnictví: Návrh nových řešení složitých problémů. Ve vědě a inženýrství mohou modely navrhovat nové molekuly léků nebo materiály. Například AI může generovat syntetické molekulární struktury nebo lékařské snímky pro trénink diagnostických systémů. IBM uvádí, že generativní AI se ve zdravotnickém výzkumu používá k tvorbě syntetických dat (například lékařských skenů), když jsou reálná data omezená.
• Kreativní umění a design: Pomoc nebo tvorba uměleckých děl, grafiky a médií. Designéři využívají generativní AI k produkci originálního umění, log, herních prvků nebo speciálních efektů. Modely jako DALL·E, Midjourney nebo Stable Diffusion dokážou na požádání vytvářet ilustrace nebo upravovat fotografie. Nabízejí nové kreativní nástroje, například generování více variant obrázku pro inspiraci umělců.
• Média a zábava: Generování audio a video obsahu. AI může skládat hudbu, vytvářet přirozeně znějící řeč nebo dokonce sestavovat krátká videa. Například může produkovat hlasový komentář ve zvoleném stylu nebo vytvářet hudební skladby na základě textového popisu. Ačkoliv plné generování videa je stále v rané fázi, již existují nástroje pro tvorbu animovaných klipů z textových podnětů, přičemž kvalita rychle roste.

Tyto příklady jsou jen špičkou ledovce; technologie se vyvíjí tak rychle, že neustále vznikají nové aplikace (například personalizované doučování, obsah pro virtuální realitu, automatizované psaní zpráv).

Výhody generativní AI

Generativní AI přináší několik výhod:

• Efektivita a automatizace: Automatizuje časově náročné úkoly. Například dokáže během sekund napsat e-maily, kód nebo návrhy designu, což výrazně urychluje práci a uvolňuje lidi pro náročnější úkoly. Organizace hlásí výrazné zvýšení produktivity, protože týmy generují obsah a nápady mnohem rychleji než dříve.
• Zvýšená kreativita: Podporuje kreativitu tím, že pomáhá brainstormovat a zkoumat varianty. Spisovatel nebo umělec může jedním kliknutím vytvořit více návrhů nebo designových možností, což pomáhá překonat tvůrčí blok. Tato schopnost „kreativního partnera“ umožňuje i laikům experimentovat s novými koncepty.
• Lepší podpora rozhodování: Rychlou analýzou velkých datových souborů může generativní AI odhalit poznatky nebo hypotézy, které pomáhají lidskému rozhodování. Například dokáže shrnout složité zprávy nebo navrhnout statistické vzory v datech. IBM uvádí, že umožňuje chytřejší rozhodnutí tím, že prohledává data a generuje užitečné souhrny či prediktivní nápady.
• Personalizace: Modely mohou přizpůsobit výstupy individuálním preferencím. Například generují personalizovaný marketingový obsah, doporučují produkty nebo upravují rozhraní podle kontextu uživatele. Tato personalizace v reálném čase zvyšuje zapojení uživatelů.
• Dostupnost 24/7: AI systémy se neunaví. Mohou poskytovat nepřetržitý servis (například chatboty odpovídající na dotazy kdykoli) bez únavy. To zajišťuje konzistentní výkon a stálý přístup k informacím či kreativní podpoře.

Shrnuto, generativní AI dokáže ušetřit čas, podnítit inovace a zvládat rozsáhlé kreativní či analytické úkoly rychle a efektivně.

Výzvy a rizika generativní AI

Navzdory své síle má generativní AI významná omezení a rizika:

• Nepřesné nebo vymyšlené výstupy („halucinace“): Modely mohou produkovat věrohodně znějící, ale nepravdivé nebo nesmyslné odpovědi. Například právní výzkumná AI může sebevědomě citovat falešné soudní případy. Tyto „halucinace“ vznikají, protože model skutečně nerozumí faktům – pouze předpovídá pravděpodobné pokračování. Uživatelé musí výstupy AI pečlivě ověřovat.
• Bias a spravedlnost: Protože AI se učí z historických dat, může zdědit společenské předsudky v těchto datech. To může vést k nespravedlivým nebo urážlivým výsledkům (například zaujatá doporučení pracovních pozic nebo stereotypní popisky obrázků). Prevence biasu vyžaduje pečlivou kuraci tréninkových dat a průběžné hodnocení.
• Ochrana soukromí a duševního vlastnictví: Pokud uživatelé do modelu zadávají citlivé nebo chráněné materiály, může model neúmyslně odhalit soukromé informace ve svých výstupech nebo porušit autorská práva. Modely mohou být také zkoumány, aby unikly části svých tréninkových dat. Vývojáři a uživatelé musí chránit vstupy a sledovat výstupy kvůli těmto rizikům.
• Deepfakes a dezinformace: Generativní AI může vytvářet vysoce realistické falešné obrázky, zvuk nebo video (deepfakes). Ty mohou být zneužity k napodobování osob, šíření nepravdivých informací nebo podvodům. Detekce a prevence deepfakes je rostoucím problémem pro bezpečnost a integritu médií.
• Nedostatek vysvětlitelnosti: Generativní modely jsou často „černé skříňky“. Obvykle není možné pochopit, proč vytvořily daný výstup nebo auditovat jejich rozhodovací proces. Tato neprůhlednost ztěžuje zaručení spolehlivosti nebo sledování chyb. Výzkumníci pracují na technikách vysvětlitelné AI, ale jde o otevřenou výzvu.

Dalšími problémy jsou obrovské výpočetní nároky (zvyšující náklady na energii a uhlíkovou stopu) a právní či etické otázky ohledně vlastnictví obsahu. Celkově, i když je generativní AI mocná, vyžaduje pečlivý lidský dohled a řízení, aby se minimalizovala její rizika.

Budoucnost generativní AI

Generativní AI se vyvíjí závratnou rychlostí. Její adopce rychle roste: průzkumy ukazují, že přibližně třetina organizací již nějakým způsobem generativní AI využívá, a analytici předpovídají, že do roku 2026 ji nasadí zhruba 80 % firem. Odborníci očekávají, že tato technologie přidá globální ekonomice biliony dolarů a promění průmyslová odvětví.

Například Oracle uvádí, že po uvedení ChatGPT se generativní AI „stala globálním fenoménem“ a „očekává se, že přidá biliony do ekonomiky“ díky masivním ziskům na produktivitě.

Do budoucna uvidíme specializovanější a výkonnější modely (pro vědu, právo, inženýrství atd.), lepší techniky pro udržení přesnosti výstupů (například pokročilý RAG a lepší tréninková data) a integraci generativní AI do běžných nástrojů a služeb.

Nově se objevují koncepty jako AI agenti – systémy, které využívají generativní AI k autonomnímu plnění vícekrokových úkolů – například agent, který naplánuje cestu na základě AI generovaných doporučení a poté rezervuje hotely a letenky. Současně vlády a organizace začínají vyvíjet politiky a standardy týkající se etiky, bezpečnosti a autorských práv pro generativní AI.

>>>Chcete vědět:

Slabá AI a silná AI

Co je úzká AI a obecná AI?

Shrnuto, generativní AI označuje systémy umělé inteligence, které vytvářejí nový, originální obsah učením se z dat. Poháněná hlubokými neurálními sítěmi a velkými základními modely dokáže psát texty, generovat obrázky, skládat zvuk a další, což umožňuje transformační aplikace.

Ačkoliv přináší obrovské výhody v kreativitě a efektivitě, přináší také výzvy jako chyby a zaujatost, které musí uživatelé řešit. Jak technologie dozrává, stane se stále více nedílným nástrojem v různých odvětvích, přičemž odpovědné používání bude klíčové pro bezpečné využití jejího potenciálu.