Генеративный ИИ — это направление искусственного интеллекта, использующее модели глубокого обучения (нейронные сети), обученные на огромных наборах данных, чтобы создавать новый контент. Эти модели изучают закономерности в тексте, изображениях, аудио и других данных, чтобы генерировать оригинальные результаты (например, статьи, изображения или музыку) в ответ на запросы пользователей.

Иными словами, генеративный ИИ создаёт медиа «с нуля», а не просто анализирует или классифицирует существующие данные. На диаграмме показано, как генеративные модели (центральный круг) встроены в нейронные сети, которые являются частью машинного обучения и более широкой области ИИ. 

Например, IBM описывает генеративный ИИ как модели глубокого обучения, которые «генерируют качественный текст, изображения и другой контент на основе данных, на которых они были обучены», используя сложные нейронные алгоритмы, выявляющие закономерности в огромных наборах данных для создания новых результатов.

Как работает генеративный ИИ

Создание системы генеративного ИИ обычно включает три основных этапа:

• Обучение (фундаментальная модель): Большая нейронная сеть (часто называемая фундаментальной моделью) обучается на огромных объёмах необработанных, неразмеченных данных (например, терабайты текстов из интернета, изображений или кода). Во время обучения модель учится предсказывать пропущенные элементы (например, следующий слово в миллионах предложений). За множество итераций она настраивается для выявления сложных закономерностей и взаимосвязей в данных. В итоге получается нейронная сеть с закодированными представлениями, способная самостоятельно генерировать контент в ответ на запросы.
• Тонкая настройка: После первоначального обучения модель адаптируется под конкретные задачи с помощью тонкой настройки. Это может включать дополнительное обучение на размеченных примерах или обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF), когда люди оценивают результаты модели, а она корректируется для повышения качества. Например, модель чат-бота можно донастроить на наборе вопросов клиентов и идеальных ответов, чтобы сделать её ответы более точными и релевантными.
• Генерация: После обучения и настройки модель создаёт новый контент на основе запроса. Она делает это, выбирая элементы из изученных закономерностей — например, предсказывая по одному слову для текста или уточняя пиксельные паттерны для изображений. На практике «модель генерирует новый контент, выявляя закономерности в существующих данных». Получив запрос пользователя, ИИ шаг за шагом предсказывает последовательность токенов или изображений для создания результата.
• Извлечение и уточнение (RAG): Многие системы также используют генерацию с дополнением извлечённой информацией для повышения точности. В этом случае модель во время генерации обращается к внешним источникам (например, документам или базе данных), чтобы подкрепить свои ответы актуальными фактами, дополняя знания, полученные при обучении.

Каждый этап требует значительных вычислительных ресурсов: обучение фундаментальной модели может занимать недели и требовать тысяч GPU. Обученную модель затем можно развернуть как сервис (например, чат-бот или API для изображений), который генерирует контент по запросу.

Основные типы моделей и архитектуры

Генеративный ИИ использует несколько современных нейронных архитектур, каждая из которых подходит для разных типов медиа:

• Большие языковые модели (LLM) / Трансформеры: Это основа современного генеративного ИИ для текста (например, GPT-4 от OpenAI, Google Bard). Они используют трансформерные сети с механизмами внимания для создания связного и контекстно-зависимого текста (или даже кода). LLM обучаются на миллиардах слов и могут дописывать предложения, отвечать на вопросы или писать эссе с человеческой плавностью.
• Диффузионные модели: Популярны для генерации изображений (и некоторого аудио) (например, DALL·E, Stable Diffusion). Эти модели начинают с случайного шума и итеративно «очищают» его, превращая в связное изображение. Сеть учится обращать процесс искажения, что позволяет создавать очень реалистичные визуальные образы по текстовым запросам. Диффузионные модели во многом заменили старые методы создания AI-арта благодаря тонкому контролю деталей изображения.
• Генеративные состязательные сети (GAN): Ранний метод генерации изображений (около 2014 года), основанный на конкуренции двух нейронных сетей: генератор создаёт изображения, а дискриминатор оценивает их. В результате состязательного процесса GAN создают чрезвычайно реалистичные изображения и применяются для таких задач, как перенос стиля или увеличение данных.
• Вариационные автокодировщики (VAE): Ещё одна старая модель глубокого обучения, которая кодирует данные в сжатое пространство и декодирует их для генерации новых вариантов. VAE были одними из первых генеративных моделей для изображений и речи (около 2013 года) и показали ранние успехи, хотя современные генеративные ИИ в основном перешли к трансформерам и диффузионным моделям для достижения наилучшего качества.
• (Другие): Существуют также специализированные архитектуры для аудио, видео и мультимодального контента. Многие передовые модели комбинируют эти техники (например, трансформеры с диффузией) для работы с текстом и изображениями одновременно. IBM отмечает, что современные мультимодальные фундаментальные модели могут создавать несколько видов контента (текст, изображения, звук) в рамках одной системы.

Вместе эти архитектуры обеспечивают широкий спектр генеративных инструментов, используемых сегодня.

Применение генеративного ИИ

Генеративный ИИ применяется во многих сферах. Основные области использования включают:

• Маркетинг и клиентский опыт: Автоматическое создание маркетинговых текстов (блоги, реклама, письма) и генерация персонализированного контента на лету. Также он лежит в основе продвинутых чат-ботов, которые могут общаться с клиентами или даже выполнять действия (например, помогать с заказами). Например, маркетинговые команды могут мгновенно создавать множество вариантов рекламы и адаптировать их под демографию или контекст.
• Разработка программного обеспечения: Автоматизация генерации и дополнения кода. Инструменты, такие как GitHub Copilot, используют LLM для предложения фрагментов кода, исправления ошибок или перевода между языками программирования. Это значительно ускоряет рутинные задачи и помогает модернизировать приложения (например, перенос старых кодовых баз на новые платформы).
• Автоматизация бизнеса: Создание и проверка документов. Генеративный ИИ быстро пишет или редактирует контракты, отчёты, счета и другую документацию, снижая ручной труд в HR, юридическом отделе, финансах и других сферах. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на решении сложных задач вместо рутинного составления документов.
• Наука и здравоохранение: Предложение новых решений сложных задач. В науке и инженерии модели могут предлагать новые молекулы лекарств или проектировать материалы. Например, ИИ может создавать синтетические молекулярные структуры или медицинские изображения для обучения диагностических систем. IBM отмечает, что генеративный ИИ используется в медицинских исследованиях для создания синтетических данных (например, медицинских сканов), когда реальные данные ограничены.
• Творчество и дизайн: Помощь в создании произведений искусства, графики и медиа. Дизайнеры используют генеративный ИИ для создания оригинальных картин, логотипов, игровых ресурсов или спецэффектов. Модели, такие как DALL·E, Midjourney или Stable Diffusion, могут создавать иллюстрации или изменять фотографии по запросу. Они предоставляют новые творческие инструменты, например, генерируя несколько вариантов изображения для вдохновения художников.
• Медиа и развлечения: Генерация аудио- и видеоконтента. ИИ может сочинять музыку, создавать естественную речь или даже монтировать короткие видео. Например, он может озвучивать текст в выбранном стиле или создавать музыкальные треки на основе текстового описания. Хотя полноценная генерация видео ещё развивается, уже существуют инструменты для создания анимационных клипов по текстовым запросам, качество которых быстро улучшается.

Эти примеры лишь поверхностно отражают возможности; технология развивается настолько быстро, что постоянно появляются новые применения (например, персонализированное обучение, контент для виртуальной реальности, автоматическое написание новостей).

Преимущества генеративного ИИ

Генеративный ИИ приносит несколько ключевых преимуществ:

• Эффективность и автоматизация: Он автоматизирует трудоёмкие задачи. Например, может за секунды составить письма, код или дизайн-концепции, значительно ускоряя работу и освобождая людей для более важных задач. Организации отмечают значительный рост продуктивности, поскольку команды создают контент и идеи гораздо быстрее.
• Повышение креативности: Он стимулирует творческий процесс, предлагая идеи и варианты. Писатель или художник может мгновенно получить несколько черновиков или вариантов дизайна, что помогает преодолеть творческий кризис. Эта функция «творческого партнёра» позволяет даже непрофессионалам экспериментировать с новыми концепциями.
• Поддержка принятия решений: Быстро анализируя большие объёмы данных, генеративный ИИ выявляет инсайты и гипотезы, помогающие людям принимать решения. Например, он может суммировать сложные отчёты или находить статистические закономерности. IBM отмечает, что ИИ способствует более умным решениям, фильтруя данные для создания полезных сводок и прогнозов.
• Персонализация: Модели могут адаптировать результаты под индивидуальные предпочтения. Например, создавать персонализированный маркетинговый контент, рекомендовать товары или подстраивать интерфейсы под контекст каждого пользователя. Такая персонализация в реальном времени повышает вовлечённость.
• Доступность 24/7: Системы ИИ не устают. Они могут круглосуточно обслуживать пользователей (например, чат-боты, отвечающие на вопросы в любое время), обеспечивая стабильную работу и постоянный доступ к информации или творческой поддержке.

В итоге генеративный ИИ экономит время, стимулирует инновации и способен быстро и масштабно выполнять творческие и аналитические задачи.

Проблемы и риски генеративного ИИ

Несмотря на свои возможности, генеративный ИИ имеет серьёзные ограничения и риски:

• Неточные или вымышленные результаты («галлюцинации»): Модели могут выдавать правдоподобные, но ложные или бессмысленные ответы. Например, ИИ для юридических исследований может уверенно цитировать несуществующие судебные решения. Такие «галлюцинации» возникают, потому что модель не понимает факты, а лишь предсказывает вероятные продолжения. Пользователям необходимо тщательно проверять результаты ИИ.
• Смещение и справедливость: Поскольку ИИ обучается на исторических данных, он может унаследовать социальные предубеждения из этих данных. Это может привести к несправедливым или оскорбительным результатам (например, предвзятым рекомендациям по работе или стереотипным подписям к изображениям). Предотвращение смещения требует тщательной подготовки данных и постоянного контроля.
• Конфиденциальность и права интеллектуальной собственности: Если пользователи вводят в модель конфиденциальные или защищённые авторским правом материалы, модель может случайно раскрыть личные данные в своих ответах или нарушить права. Модели также могут быть исследованы на предмет утечки обучающих данных. Разработчики и пользователи должны защищать вводимые данные и контролировать результаты на предмет таких рисков.
• Дипфейки и дезинформация: Генеративный ИИ способен создавать очень реалистичные поддельные изображения, аудио и видео (дипфейки). Их могут использовать злоумышленники для имитации личности, распространения ложной информации или мошенничества. Обнаружение и предотвращение дипфейков становится важной задачей для безопасности и медиа.
• Отсутствие объяснимости: Генеративные модели часто являются «чёрными ящиками». Обычно невозможно понять, почему они выдали тот или иной результат, или проследить процесс принятия решения. Такая непрозрачность затрудняет гарантирование надёжности и поиск ошибок. Исследователи работают над методами объяснимого ИИ, но это остаётся открытой проблемой.

Другие проблемы включают огромные вычислительные ресурсы (что увеличивает энергозатраты и углеродный след) и юридические/этические вопросы владения контентом. В целом, несмотря на мощь генеративного ИИ, необходим тщательный человеческий контроль и управление для минимизации рисков.

Будущее генеративного ИИ

Генеративный ИИ развивается стремительными темпами. Его внедрение быстро растёт: опросы показывают, что около трети организаций уже используют генеративный ИИ в той или иной форме, а аналитики прогнозируют, что к 2026 году примерно 80% компаний внедрят эту технологию. Эксперты ожидают, что она добавит триллионы долларов в мировую экономику и трансформирует отрасли.

Например, Oracle сообщает, что после появления ChatGPT генеративный ИИ «стал глобальным феноменом» и «ожидается, что он добавит триллионы в экономику» за счёт значительного роста производительности.

В будущем появятся более специализированные и мощные модели (для науки, права, инженерии и др.), улучшатся методы повышения точности результатов (например, продвинутый RAG и лучшие обучающие данные), а генеративный ИИ будет интегрирован в повседневные инструменты и сервисы.

Появляются новые концепции, такие как AI-агенты — системы, использующие генеративный ИИ для автономного выполнения многоэтапных задач (например, агент, который планирует поездку на основе рекомендаций ИИ, а затем бронирует отели и авиабилеты). Одновременно правительства и организации начинают разрабатывать политики и стандарты по этике, безопасности и авторским правам для генеративного ИИ.

>>>Хотите узнать:

Слабый ИИ и сильный ИИ

Что такое узкий ИИ и общий ИИ?

В итоге генеративный ИИ — это системы искусственного интеллекта, которые создают новый, оригинальный контент, обучаясь на данных. Используя глубокие нейронные сети и крупные фундаментальные модели, он может писать тексты, генерировать изображения, создавать аудио и многое другое, открывая возможности для трансформационных приложений.

Хотя технология приносит огромные преимущества в творчестве и эффективности, она также несёт вызовы, такие как ошибки и смещения, которые пользователи должны учитывать. По мере развития генеративный ИИ всё больше станет неотъемлемым инструментом в различных отраслях, но ответственное использование будет ключом к безопасному раскрытию его потенциала.