Генеративний штучний інтелект — це напрямок штучного інтелекту, який використовує моделі глибокого навчання (нейронні мережі), навчені на величезних наборах даних, щоб створювати новий контент. Ці моделі вивчають закономірності в текстах, зображеннях, аудіо чи інших даних, щоб генерувати оригінальні результати (наприклад, статті, зображення чи музику) у відповідь на запити користувачів.

Інакше кажучи, генеративний ШІ створює медіа «з нуля», а не просто аналізує чи класифікує наявні дані. Діаграма нижче ілюструє, як генеративні моделі (центральне коло) розташовані всередині нейронних мереж, які є частиною машинного навчання та ширшої сфери ШІ. 

Наприклад, IBM описує генеративний ШІ як моделі глибокого навчання, які «генерують високоякісний текст, зображення та інший контент на основі даних, на яких вони були навчені», і покладаються на складні нейронні алгоритми, що виявляють закономірності у величезних наборах даних для створення нових результатів.

Як працює генеративний ШІ

Створення системи генеративного ШІ зазвичай включає три основні етапи:

• Навчання (фундаментальна модель): Велика нейронна мережа (часто званa фундаментальною моделлю) навчається на величезних обсягах сирих, немаркованих даних (наприклад, терабайти текстів з інтернету, зображень або коду). Під час навчання модель вчиться передбачати відсутні елементи (наприклад, доповнювати наступне слово у мільйонах речень). Протягом багатьох ітерацій вона коригується, щоб уловити складні закономірності та взаємозв’язки в даних. В результаті виходить нейронна мережа з закодованими представленнями, яка може автономно генерувати контент у відповідь на запити.
• Тонке налаштування: Після початкового навчання модель налаштовують для конкретних завдань шляхом тонкого налаштування. Це може включати додаткове навчання на маркованих прикладах або підкріплювальне навчання з людським зворотним зв’язком (RLHF), коли люди оцінюють результати моделі, а вона коригується для покращення якості. Наприклад, модель чатбота можна тонко налаштувати за допомогою набору питань клієнтів і ідеальних відповідей, щоб зробити відповіді точнішими та релевантнішими.
• Генерація: Після навчання та налаштування модель генерує новий контент за запитом. Вона робить це, вибираючи з вивчених закономірностей — наприклад, передбачаючи по одному слову для тексту або уточнюючи піксельні патерни для зображень. Насправді «модель створює новий контент, виявляючи закономірності у наявних даних». За запитом користувача ШІ послідовно прогнозує послідовність токенів або зображень, щоб створити результат.
• Отримання та уточнення (RAG): Багато систем також використовують генерацію з підсиленням за допомогою пошуку (Retrieval-Augmented Generation), щоб підвищити точність. Тут модель під час генерації звертається до зовнішньої інформації (наприклад, документів або бази даних), щоб підкріпити свої відповіді актуальними фактами, доповнюючи те, що вона вивчила під час навчання.

Кожен етап вимагає значних обчислювальних ресурсів: навчання фундаментальної моделі може потребувати тисячі GPU і тижні обробки. Навчену модель потім можна розгорнути як сервіс (наприклад, чатбот або API для зображень), який генерує контент на вимогу.

Основні типи моделей та архітектури

Генеративний ШІ використовує кілька сучасних нейронних архітектур, кожна з яких підходить для різних типів медіа:

• Великі мовні моделі (LLM) / Трансформери: Це основа сучасного текстового генеративного ШІ (наприклад, GPT-4 від OpenAI, Google Bard). Вони використовують трансформерні мережі з механізмами уваги для створення зв’язного, контекстно-залежного тексту (або навіть коду). LLM навчаються на мільярдах слів і можуть доповнювати речення, відповідати на запитання або писати есе з людською плавністю.
• Моделі дифузії: Популярні для генерації зображень (а також деякого аудіо) (наприклад, DALL·E, Stable Diffusion). Ці моделі починають із випадкового шуму і поступово «очищують» його до цілісного зображення. Мережа вчиться звертати процес пошкодження назад і таким чином може створювати дуже реалістичні візуальні образи за текстовими запитами. Моделі дифузії значною мірою замінили старі методи створення AI-мистецтва завдяки тонкому контролю деталей зображення.
• Генеративні змагальні мережі (GAN): Раніша технологія генерації зображень (близько 2014 року) з двома нейронними мережами у змаганні: генератор створює зображення, а дискримінатор оцінює їх. Завдяки цьому змагальному процесу GAN створюють надзвичайно реалістичні зображення і використовуються для таких завдань, як перенесення стилю або збільшення даних.
• Варіаційні автокодери (VAE): Ще одна стара модель глибокого навчання, яка кодує дані у стиснений простір і декодує їх для створення нових варіацій. VAE були одними з перших глибоких генеративних моделей для зображень і мови (близько 2013 року) і показали ранній успіх, хоча сучасний генеративний ШІ здебільшого перейшов на трансформери та моделі дифузії для найвищої якості результатів.
• (Інші): Існують також спеціалізовані архітектури для аудіо, відео та мультимодального контенту. Багато передових моделей поєднують ці технології (наприклад, трансформери з дифузією) для одночасної роботи з текстом і зображеннями. IBM зазначає, що сучасні мультимодальні фундаментальні моделі підтримують генерацію кількох видів контенту (текст, зображення, звук) з однієї системи.

Разом ці архітектури забезпечують широкий спектр генеративних інструментів, які використовуються сьогодні.

Застосування генеративного ШІ

Генеративний ШІ застосовується у багатьох сферах. Основні випадки використання включають:

• Маркетинг і клієнтський досвід: Автоматичне створення маркетингових текстів (блоги, оголошення, електронні листи) та виробництво персоналізованого контенту на льоту. Також він забезпечує роботу просунутих чатботів, які можуть спілкуватися з клієнтами або навіть виконувати дії (наприклад, допомагати з оформленням замовлень). Наприклад, маркетингові команди можуть миттєво створювати кілька варіантів реклами та адаптувати їх за демографією чи контекстом.
• Розробка програмного забезпечення: Автоматизація генерації та доповнення коду. Інструменти, як GitHub Copilot, використовують LLM для пропозиції фрагментів коду, виправлення помилок або перекладу між мовами програмування. Це значно прискорює рутинні завдання кодування та допомагає модернізувати додатки (наприклад, конвертація старих кодових баз на нові платформи).
• Автоматизація бізнес-процесів: Створення та перевірка документів. Генеративний ШІ може швидко писати або редагувати контракти, звіти, рахунки та іншу документацію, зменшуючи ручну працю у HR, юридичній, фінансовій сферах тощо. Це допомагає співробітникам зосередитися на складних завданнях замість рутинного складання текстів.
• Дослідження та охорона здоров’я: Пропозиція нових рішень для складних проблем. У науці та інженерії моделі можуть пропонувати нові молекули ліків або проєктувати матеріали. Наприклад, ШІ може генерувати синтетичні молекулярні структури або медичні зображення для навчання діагностичних систем. IBM зазначає, що генеративний ШІ використовується в медичних дослідженнях для створення синтетичних даних (наприклад, медичних сканів), коли реальні дані обмежені.
• Творчі мистецтва та дизайн: Допомога або створення творів мистецтва, графіки та медіа. Дизайнери використовують генеративний ШІ для створення оригінального мистецтва, логотипів, ігрових ресурсів або спецефектів. Моделі, як DALL·E, Midjourney чи Stable Diffusion, можуть створювати ілюстрації або змінювати фотографії на вимогу. Вони пропонують нові творчі інструменти, наприклад, генеруючи кілька варіантів зображення для натхнення художників.
• Медіа та розваги: Генерація аудіо- та відеоконтенту. ШІ може складати музику, створювати природне мовлення або навіть монтувати короткі відео. Наприклад, він може озвучувати текст у вибраному стилі або створювати музичні треки на основі текстового опису. Хоча повна генерація відео ще розвивається, вже існують інструменти для створення анімаційних кліпів за текстовими запитами, і якість швидко покращується.

Ці приклади лише поверхнево відображають можливості; технологія розвивається настільки швидко, що постійно з’являються нові застосування (наприклад, персоналізоване навчання, контент для віртуальної реальності, автоматичне написання новин).

Переваги генеративного ШІ

Генеративний ШІ має кілька важливих переваг:

• Ефективність та автоматизація: Він автоматизує трудомісткі завдання. Наприклад, може за секунди створювати електронні листи, код або ідеї дизайну, значно прискорюючи роботу і звільняючи людей для виконання більш складних завдань. Організації відзначають суттєве зростання продуктивності, оскільки команди генерують контент і ідеї набагато швидше, ніж раніше.
• Підвищення креативності: Він стимулює творчість, допомагаючи генерувати ідеї та варіанти. Письменник або художник можуть створювати кілька чернеток або варіантів дизайну одним кліком, долаючи творчі блоки. Ця функція «творчого партнера» дозволяє навіть непрофесіоналам експериментувати з новими концепціями.
• Покращена підтримка прийняття рішень: Швидко аналізуючи великі набори даних, генеративний ШІ може виявляти інсайти або гіпотези, що допомагають людям приймати рішення. Наприклад, він може узагальнювати складні звіти або пропонувати статистичні закономірності в даних. IBM зазначає, що це сприяє розумнішим рішенням, відфільтровуючи дані для створення корисних резюме або прогнозів.
• Персоналізація: Моделі можуть адаптувати результати під індивідуальні вподобання. Наприклад, вони можуть генерувати персоналізований маркетинговий контент, рекомендувати продукти або налаштовувати інтерфейси під контекст кожного користувача. Така персоналізація в режимі реального часу підвищує залученість користувачів.
• Доступність 24/7: Системи ШІ не втомлюються. Вони можуть надавати цілодобову підтримку (наприклад, чатботи, що відповідають на запитання в будь-який час) без зниження якості. Це забезпечує стабільну роботу та постійний доступ до інформації або творчої допомоги.

Отже, генеративний ШІ допомагає економити час, стимулювати інновації та ефективно виконувати масштабні творчі або аналітичні завдання.

Виклики та ризики генеративного ШІ

Незважаючи на потужність, генеративний ШІ має суттєві обмеження та ризики:

• Неправдиві або вигадані результати («галюцинації»): Моделі можуть створювати правдоподібні, але хибні або безглузді відповіді. Наприклад, юридичний ШІ може впевнено цитувати фальшиві судові рішення. Ці «галюцинації» виникають через те, що модель не розуміє факти, а лише прогнозує ймовірні продовження. Користувачам слід ретельно перевіряти результати ШІ.
• Упередженість і справедливість: Оскільки ШІ навчається на історичних даних, він може успадковувати суспільні упередження, що містяться в цих даних. Це може призводити до несправедливих або образливих результатів (наприклад, упереджених рекомендацій щодо роботи або стереотипних підписів до зображень). Запобігання упередженості вимагає ретельного відбору навчальних даних і постійної оцінки.
• Питання конфіденційності та інтелектуальної власності: Якщо користувачі вводять у модель конфіденційні або захищені авторським правом матеріали, вона може ненавмисно розкривати приватні деталі у своїх відповідях або порушувати права інтелектуальної власності. Моделі також можуть бути піддані атакам, що призводять до витоку частин навчальних даних. Розробники та користувачі повинні захищати вхідні дані та контролювати результати на предмет таких ризиків.
• Діпфейки та дезінформація: Генеративний ШІ може створювати дуже реалістичні фальшиві зображення, аудіо або відео (діпфейки). Їх можуть використовувати зловмисники для імітації осіб, поширення неправдивої інформації або шахрайства. Виявлення та запобігання діпфейкам — це зростаюча проблема для безпеки та медіаінтегритету.
• Відсутність прозорості: Генеративні моделі часто є «чорними скриньками». Зазвичай неможливо зрозуміти, чому вони створили певний результат або перевірити їхній процес прийняття рішень. Така непрозорість ускладнює гарантування надійності або виявлення помилок. Дослідники працюють над методами пояснюваного ШІ, але це залишається відкритою проблемою.

Інші проблеми включають величезні обчислювальні ресурси (що підвищує витрати енергії та вуглецевий слід) і юридичні/етичні питання щодо власності на контент. Загалом, хоча генеративний ШІ потужний, він потребує ретельного людського контролю та управління для мінімізації ризиків.

Майбутнє генеративного ШІ

Генеративний ШІ розвивається надзвичайно швидко. Його впровадження зростає стрімко: опитування показують, що близько третини організацій уже використовують генеративний ШІ у тій чи іншій формі, а аналітики прогнозують, що приблизно 80% компаній впровадять його до 2026 року. Експерти очікують, що ця технологія додасть трильйони доларів до світової економіки та трансформує галузі.

Наприклад, Oracle повідомляє, що після дебюту ChatGPT генеративний ШІ «став глобальним феноменом» і «очікується, що додасть трильйони до економіки» завдяки величезному зростанню продуктивності.

У майбутньому ми побачимо більш спеціалізовані та потужні моделі (для науки, права, інженерії тощо), кращі методи підтримки точності результатів (наприклад, вдосконалений RAG і кращі навчальні дані) та інтеграцію генеративного ШІ у повсякденні інструменти та сервіси.

Нові концепції, як агенти ШІ — системи, які використовують генеративний ШІ для автономного виконання багатокрокових завдань — є наступним кроком (наприклад, агент, який може спланувати подорож за допомогою рекомендацій ШІ, а потім забронювати готелі та квитки). Водночас уряди та організації починають розробляти політики та стандарти щодо етики, безпеки та авторських прав для генеративного ШІ.

>>>Хочете дізнатися:

Слабкий ШІ та сильний ШІ

Що таке вузький ШІ та загальний ШІ?

Підсумовуючи, генеративний ШІ — це системи ШІ, які створюють новий, оригінальний контент на основі навчання з даних. Завдяки глибоким нейронним мережам і великим фундаментальним моделям він може писати тексти, генерувати зображення, створювати аудіо та інше, відкриваючи трансформаційні можливості.

Хоча він пропонує значні переваги у творчості та ефективності, він також має виклики, як помилки та упередження, які користувачі повинні враховувати. Зі зростанням технології генеративний ШІ дедалі більше стане невід’ємним інструментом у різних галузях, але відповідальне використання буде ключовим для безпечного розкриття його потенціалу.