בינה מלאכותית יוצרת היא תחום בבינה מלאכותית המשתמש במודלים של למידה עמוקה (רשתות עצביות) המאומנים על מאגרי נתונים עצומים כדי ליצור תוכן חדש. מודלים אלו לומדים דפוסים בטקסט, תמונות, אודיו או נתונים אחרים כדי שיוכלו להפיק תוצרים מקוריים (כגון מאמרים, תמונות או מוזיקה) בתגובה להנחיות משתמש.

במילים אחרות, בינה מלאכותית יוצרת מייצרת מדיה “מאפס” במקום רק לנתח או לסווג נתונים קיימים. התרשים כאן ממחיש כיצד מודלים יוצרים (המעגל במרכז) נמצאים בתוך רשתות עצביות, שהן חלק מלמידת מכונה ומהתחום הרחב של בינה מלאכותית. 

לדוגמה, IBM מתארת את הבינה המלאכותית היוצרת כמודלים של למידה עמוקה ש“מייצרים טקסט, תמונות ותוכן איכותי נוסף בהתבסס על הנתונים שעליהם אומנו”, והיא נשענת על אלגוריתמים עצביים מתקדמים שמזהים דפוסים במאגרי נתונים עצומים כדי להפיק תוצרים חדשים.

כיצד פועלת בינה מלאכותית יוצרת

בניית מערכת בינה מלאכותית יוצרת כוללת בדרך כלל שלושה שלבים עיקריים:

• אימון (מודל יסוד): רשת עצבית גדולה (המכונה לעיתים מודל יסוד) מאומנת על כמויות עצומות של נתונים גולמיים ללא תיוג (למשל, טרה-בייטים של טקסטים, תמונות או קוד מהאינטרנט). במהלך האימון, המודל לומד על ידי חיזוי חלקים חסרים (לדוגמה, השלמת המילה הבאה במיליוני משפטים). לאורך איטרציות רבות הוא מתאים את עצמו ללכידת דפוסים ויחסים מורכבים בנתונים. התוצאה היא רשת עצבית עם ייצוגים מקודדים שיכולה ליצור תוכן באופן עצמאי בתגובה לקלט.
• כיוונון עדין: לאחר האימון הראשוני, המודל מותאם למשימות ספציפיות באמצעות כיוונון עדין. זה עשוי לכלול אימון נוסף על דוגמאות מתויגות או למידה מחוזקת עם משוב אנושי (RLHF), שבו בני אדם מדרגים את תוצרי המודל והמודל מתאים את עצמו לשיפור האיכות. לדוגמה, מודל צ'אטבוט יכול להיות מכוונן באמצעות סט של שאלות לקוחות ותשובות אידיאליות כדי להפוך את תגובותיו ליותר מדויקות ורלוונטיות.
• יצירה: לאחר האימון והכיוונון, המודל מייצר תוכן חדש מתוך הנחיה. הוא עושה זאת על ידי דגימה מהדפוסים שלמד – למשל, חיזוי מילה אחת בכל פעם בטקסט, או שיפור דפוסי פיקסלים בתמונות. למעשה, “המודל יוצר תוכן חדש על ידי זיהוי דפוסים בנתונים קיימים”. בהתבסס על הנחיית המשתמש, הבינה המלאכותית חוזה רצף של סמלים או תמונות שלב אחר שלב ליצירת הפלט.
• שליפה ושיפור (RAG): מערכות רבות משתמשות גם ביצירה משולבת עם שליפה כדי לשפר את הדיוק. כאן המודל מושך מידע חיצוני (כגון מסמכים או בסיס נתונים) בזמן היצירה כדי ליישב את התשובות בעובדות עדכניות, ולהשלים את מה שלמד במהלך האימון.

כל שלב דורש משאבי חישוב כבדים: אימון מודל יסוד יכול לדרוש אלפי כרטיסי GPU ושבועות של עיבוד. לאחר מכן ניתן לפרוס את המודל כשירות (למשל צ'אטבוט או API לתמונות) שמייצר תוכן לפי דרישה.

סוגי מודלים מרכזיים וארכיטקטורות

בינה מלאכותית יוצרת משתמשת בכמה ארכיטקטורות עצביות מודרניות, כל אחת מותאמת לסוגי מדיה שונים:

• מודלים גדולים של שפה (LLMs) / טרנספורמרים: אלו עומדים בליבת הבינה המלאכותית היוצרת מבוססת הטקסט כיום (כגון GPT-4 של OpenAI, Google Bard). הם משתמשים ברשתות טרנספורמר עם מנגנוני קשב ליצירת טקסט קוהרנטי ומודע להקשר (או אפילו קוד). מודלים אלו מאומנים על מיליארדי מילים ויכולים להשלים משפטים, לענות על שאלות או לכתוב מאמרים בשטף דמוי-אנושי.
• מודלים של דיפוזיה: פופולריים ליצירת תמונות (ולפעמים אודיו) (כגון DALL·E, Stable Diffusion). מודלים אלו מתחילים מרעש אקראי ומסירים אותו בהדרגה ליצירת תמונה קוהרנטית. הרשת לומדת להפוך תהליך של זיהום, וכך יכולה ליצור ויזואליות ריאליסטית מאוד מתוך הנחיות טקסט. מודלי דיפוזיה החליפו במידה רבה שיטות ישנות לאמנות בינה מלאכותית בזכות השליטה המדויקת בפרטי התמונה.
• רשתות מתחרות יוצרות (GANs): טכניקת יצירת תמונות מוקדמת יותר (מסביב ל-2014) הכוללת שתי רשתות עצביות המתחרות: יוצר שמייצר תמונות ומבדק שמעריך אותן. בתהליך התחרותי הזה, GANs מייצרות תמונות מציאותיות מאוד ומשמשות למשימות כמו העברת סגנון או הגדלת נתונים.
• קידודים אוטומטיים ואריאציוניים (VAEs): מודל למידה עמוקה ישן יותר שמקודד נתונים למרחב דחוס ומפענח אותם ליצירת וריאציות חדשות. VAEs היו בין המודלים הראשונים ליצירה עמוקה של תמונות ודיבור (מסביב ל-2013) והראו הצלחה מוקדמת, אם כי כיום רוב הבינה המלאכותית היוצרת מתמקדת בטרנספורמרים ודיפוזיה לאיכות גבוהה יותר.
• (אחרים): קיימות גם ארכיטקטורות מיוחדות לאודיו, וידאו ותוכן מולטימודלי. מודלים מתקדמים רבים משלבים טכניקות אלו (למשל טרנספורמרים עם דיפוזיה) כדי לטפל בטקסט ותמונה יחד. IBM מציינת כי מודלי יסוד מולטימודליים כיום יכולים לתמוך ביצירת סוגי תוכן שונים (טקסט, תמונות, קול) ממערכת אחת.

יחד, ארכיטקטורות אלו מניעות את מגוון הכלים היוצרים בשימוש כיום.

יישומים של בינה מלאכותית יוצרת

בינה מלאכותית יוצרת מיושמת בתחומים רבים. דוגמאות מרכזיות כוללות:

• שיווק וחוויית לקוח: כתיבה אוטומטית של תוכן שיווקי (בלוגים, מודעות, מיילים) והפקת תוכן מותאם אישית בזמן אמת. היא גם מפעילה צ'אטבוטים מתקדמים שיכולים לנהל שיחות עם לקוחות או אפילו לבצע פעולות (כגון סיוע בהזמנות). לדוגמה, צוותי שיווק יכולים לייצר במהירות וריאציות רבות של מודעות ולהתאים אותן לפי דמוגרפיה או הקשר.
• פיתוח תוכנה: אוטומציה של יצירת קוד והשלמתו. כלים כמו GitHub Copilot משתמשים ב-LLMs כדי להציע קטעי קוד, לתקן באגים או לתרגם בין שפות תכנות. זה מזרז משמעותית משימות קידוד חוזרות ועוזר במודרניזציה של יישומים (כגון המרת בסיסי קוד ישנים לפלטפורמות חדשות).
• אוטומציה עסקית: טיוטה וביקורת של מסמכים. בינה מלאכותית יוצרת יכולה לכתוב או לתקן חוזים, דוחות, חשבוניות וניירת אחרת במהירות, ולהפחית את המאמץ הידני במשאבי אנוש, משפטים, כספים ועוד. זה מאפשר לעובדים להתמקד בפתרון בעיות מורכבות במקום בכתיבה שגרתית.
• מחקר ובריאות: הצעת פתרונות חדשניים לבעיות מורכבות. במדע ובהנדסה, מודלים יכולים להציע מולקולות תרופה חדשות או לעצב חומרים. לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה ליצור מבנים מולקולריים סינתטיים או תמונות רפואיות לאימון מערכות אבחון. IBM מציינת שבינה מלאכותית יוצרת משמשת במחקר רפואי ליצירת נתונים סינתטיים (כגון סריקות רפואיות) כאשר נתונים אמיתיים מוגבלים.
• אמנויות יצירתיות ועיצוב: סיוע או יצירת יצירות אמנות, גרפיקה ומדיה. מעצבים משתמשים בבינה מלאכותית יוצרת ליצירת אמנות מקורית, לוגואים, נכסי משחק או אפקטים מיוחדים. מודלים כמו DALL·E, Midjourney או Stable Diffusion יכולים ליצור איורים או לשנות תמונות לפי דרישה. הם מציעים כלים יצירתיים חדשים, למשל יצירת וריאציות מרובות של תמונה להשראת אמנים.
• מדיה ובידור: יצירת תוכן אודיו ווידאו. בינה מלאכותית יכולה להלחין מוזיקה, לייצר דיבור טבעי או אפילו לכתוב סרטונים קצרים. לדוגמה, היא יכולה להפיק קריינות בסגנון נבחר או ליצור רצועות מוזיקה על בסיס תיאור טקסטואלי. בעוד שיצירת וידאו מלאה עדיין מתפתחת, קיימים כלים ליצירת קטעי אנימציה מהנחיות טקסט, עם שיפור מהיר באיכות.

דוגמאות אלו הן רק קצה הקרחון; הטכנולוגיה מתפתחת במהירות כך שיישומים חדשים (כגון הדרכה מותאמת אישית, תוכן מציאות מדומה, כתיבת חדשות אוטומטית) צצים כל הזמן.

יתרונות הבינה המלאכותית היוצרת

לבינה מלאכותית יוצרת יש מספר יתרונות:

• יעילות ואוטומציה: היא מאוטומטת משימות גוזלות זמן. לדוגמה, היא יכולה לנסח מיילים, קוד או רעיונות עיצוב בשניות, להאיץ משמעותית את העבודה ולשחרר אנשים להתמקד במשימות ברמה גבוהה יותר. ארגונים מדווחים על עליות דרמטיות בפרודוקטיביות כאשר צוותים מייצרים תוכן ורעיונות מהר יותר מאי פעם.
• יצירתיות מוגברת: היא יכולה להעצים יצירתיות על ידי סיעור מוחות וחקר וריאציות. סופר או אמן יכולים לייצר טיוטות מרובות או אפשרויות עיצוב בלחיצת כפתור, מה שעוזר להתגבר על חסמים יצירתיים. יכולת ה“שותף היצירתי” הזו מאפשרת גם למי שאינם מומחים להתנסות ברעיונות חדשים.
• תמיכה טובה יותר בקבלת החלטות: על ידי ניתוח מהיר של מאגרי נתונים גדולים, בינה מלאכותית יוצרת יכולה להציג תובנות או השערות המסייעות להחלטות אנושיות. לדוגמה, היא יכולה לסכם דוחות מורכבים או להציע דפוסים סטטיסטיים בנתונים. IBM מציינת שהיא מאפשרת החלטות חכמות יותר על ידי סינון נתונים ליצירת סיכומים מועילים או רעיונות חזויים.
• התאמה אישית: מודלים יכולים להתאים את התוצרים להעדפות אישיות. לדוגמה, הם יכולים לייצר תוכן שיווקי מותאם, להמליץ על מוצרים או להתאים ממשקים להקשר של כל משתמש. התאמה אישית בזמן אמת משפרת את מעורבות המשתמשים.
• זמינות 24/7: מערכות בינה מלאכותית אינן מתעייפות. הן יכולות לספק שירות מסביב לשעון (כגון צ'אטבוטים שעונים על שאלות יום ולילה) ללא עייפות. זה מבטיח ביצועים עקביים וגישה מתמדת למידע או לסיוע יצירתי.

לסיכום, בינה מלאכותית יוצרת יכולה לחסוך זמן, להצית חדשנות ולטפל במשימות יצירתיות או אנליטיות בקנה מידה גדול במהירות וביעילות.

אתגרים וסיכונים של בינה מלאכותית יוצרת

למרות עוצמתה, לבינה מלאכותית יוצרת יש מגבלות וסיכונים משמעותיים:

• תוצרים לא מדויקים או מומצאים (“הלוצינציות”): מודלים יכולים להפיק תשובות שנשמעות אמינות אך שגויות או חסרות היגיון. לדוגמה, בינה מלאכותית למחקר משפטי עשויה לצטט באופן בטוח פסקי דין מזויפים. “הלוצינציות” אלו נובעות מכך שהמודל אינו מבין באמת את העובדות – הוא רק חוזה המשכים סבירים. יש לבדוק בקפידה את תוצרי הבינה המלאכותית.
• הטיות והוגנות: מאחר שהבינה לומדת מנתונים היסטוריים, היא עלולה לרשת הטיות חברתיות הקיימות בנתונים. זה עלול להוביל לתוצאות לא הוגנות או פוגעניות (כגון המלצות עבודה מוטות או כותרות תמונה סטריאוטיפיות). מניעת הטיות דורשת סינון קפדני של נתוני האימון והערכה מתמשכת.
• פרטיות וזכויות קניין רוחני: אם משתמשים מזינים חומר רגיש או מוגן בזכויות יוצרים למודל, ייתכן שהוא יחשוף בטעות פרטים פרטיים בתוצריו או יפגע בזכויות קניין רוחני. מודלים גם עלולים לדלוף חלק מנתוני האימון שלהם. מפתחים ומשתמשים חייבים להגן על הקלטים ולעקוב אחר התוצרים לסיכונים אלו.
• דיפייקים ומידע שגוי: בינה מלאכותית יוצרת יכולה ליצור תמונות, אודיו או וידאו מזויפים ברמה גבוהה (דיפייקים). אלו עלולים לשמש לרעה לזיוף זהויות, הפצת מידע שגוי או הונאות. זיהוי ומניעת דיפייקים הוא אתגר גובר לביטחון ולשלמות המדיה.
• חוסר בהירות והסבר: מודלים יוצרים הם לעיתים “קופסאות שחורות”. בדרך כלל בלתי אפשרי להבין מדוע הם הפיקו פלט מסוים או לבדוק את תהליך ההחלטה שלהם. חוסר שקיפות זה מקשה על הבטחת אמינות או איתור שגיאות. חוקרים עובדים על טכניקות להסברת בינה מלאכותית, אך זהו אתגר פתוח.

בעיות נוספות כוללות את המשאבים החישוביים העצומים הנדרשים (הגוברים עלויות אנרגיה וטביעת רגל פחמנית) ושאלות משפטיות ואתיות לגבי בעלות על התוכן. בסך הכל, למרות העוצמה, בינה מלאכותית יוצרת דורשת פיקוח אנושי זהיר וממשל מתאים להפחתת סיכוניה.

עתיד הבינה המלאכותית היוצרת

בינה מלאכותית יוצרת מתקדמת בקצב מסחרר. האימוץ גדל במהירות: סקרים מגלים שכשליש מהארגונים כבר משתמשים בבינה מלאכותית יוצרת במידה מסוימת, ואנליסטים צופים שכ-80% מהחברות יפרסמו אותה עד 2026. מומחים מצפים שהטכנולוגיה תוסיף טריליוני דולרים לכלכלה העולמית ותשנה תעשיות.

לדוגמה, אורקל מדווחת כי לאחר הופעת ChatGPT, בינה מלאכותית יוצרת “הפכה לתופעה עולמית” וצפויה “להוסיף טריליונים לכלכלה” על ידי הפקת רווחי פרודוקטיביות עצומים.

בהמשך נראה מודלים מתמחים ועוצמתיים יותר (למדע, משפט, הנדסה ועוד), טכניקות משופרות לשמירת דיוק התוצרים (כגון RAG מתקדם ונתוני אימון משופרים), ושילוב הבינה המלאכותית היוצרת בכלים ושירותים יומיומיים.

מושגים מתפתחים כמו סוכני בינה מלאכותית – מערכות המשתמשות בבינה מלאכותית יוצרת לביצוע משימות רב-שלביות באופן עצמאי – מייצגים את הצעד הבא (למשל סוכן שמתכנן טיול באמצעות המלצות בינה מלאכותית ואז מזמין מלונות וטיסות). במקביל, ממשלות וארגונים מתחילים לפתח מדיניות ותקנים בנושאי אתיקה, בטיחות וזכויות יוצרים עבור בינה מלאכותית יוצרת.

>>>האם תרצו לדעת:

בינה מלאכותית חלשה ובינה מלאכותית חזקה

מהי בינה מלאכותית צרה ובינה מלאכותית כללית?

לסיכום, בינה מלאכותית יוצרת מתייחסת למערכות בינה מלאכותית שיוצרות תוכן חדש ומקורי על ידי למידה מנתונים. מונעות על ידי רשתות עצביות עמוקות ומודלי יסוד גדולים, הן יכולות לכתוב טקסט, ליצור תמונות, להלחין אודיו ועוד, ומאפשרות יישומים מהפכניים.

בעוד שהן מציעות יתרונות עצומים ביצירתיות וביעילות, הן גם מביאות אתגרים כמו טעויות והטיות שיש לטפל בהם. ככל שהטכנולוגיה מתפתחת, היא תהפוך לכלי אינטגרלי בתעשיות רבות, אך שימוש אחראי יהיה חיוני למיצוי הפוטנציאל בבטחה.