Generatywna AI
Teoria i praktyka
Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) wykorzystuje istniejące dane, uczy się na ich podstawie, a następnie generuje dane o podobnych cechach. Może na przykład generować tekst, obrazy, filmy, dźwięk i kod komputerowy.
GenAI zmienia świat
Tradycyjne systemy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego rozpoznają wzorce w danych w celu tworzenia prognoz. Ale generatywna sztuczna inteligencja wykracza poza przewidywanie - generuje nowe dane jako swój główny wynik. Wyobraź sobie, że otrzymujesz pełny tekst przemówienia zaledwie kilka sekund po przekazaniu chatbotowi (lub innym narzędziom, takim jak ChatGPT) kilku słów opisujących założenia. Generowanie muzyki, sztuki lub obrazów na podstawie opisów tekstowych lub opracowywanie strategii biznesowej poprzez konwersacyjne podpowiedzi z wykorzystaniem generatywnego narzędzia AI. Bloomberg Intelligence stwierdził, że GenAI może stać się rynkiem o wartości 1,3 biliona dolarów do 2032 roku.
Rzeczywiste zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji
Oczekuje się, że generatywna sztuczna inteligencja zmieni naszą przyszłość w przewidywalny i niewyobrażalny sposób. W tym filmie instruktażowym znajdziesz rzeczywiste przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji obejmujące różne branże i przypadki biznesowe z wykorzystaniem dużych modeli językowych (LLM), generowania danych syntetycznych i cyfrowych bliźniaków. Dowiesz się również o niektórych ważnych kwestiach i zagrożeniach związanych z przyjęciem technologii generatywnej sztucznej inteligencji, w tym o stronniczości, halucynacjach, prywatności danych i bezpieczeństwie.
Ewolucja generatywnej AI
Choć generatywna AI szturmem podbiła świat, nie jest ona niczym nowym - opiera się na technologiach, z których korzystamy od dziesięcioleci, w tym na sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i metodach statystycznych. Początki generatywnej sztucznej inteligencji można prześledzić jeszcze dalej, ale zaczniemy od 1966 roku i chatbota o imieniu ELIZA.
Joseph Weizenbaum, który zbudował ELIZĘ, zaprojektował ją tak, aby naśladowała psychoterapeutów Rogerian, którzy odzwierciedlają to, co mówi pacjent. ELIZA wykorzystała dopasowywanie wzorców, aby dokonać tego wyczynu. ELIZA była jednym z pierwszych programów, które podjęły próbę Testu Turinga - gry imitującej, która testuje zdolność maszyny do wykazywania inteligentnego zachowania jak człowiek.
Od lat 70. do 90. XX wieku – w miarę doskonalenia metod analizy nieustrukturyzowanych danych tekstowych – poczyniono znaczne postępy w zakresie sieci semantycznych, ontologii, rekurencyjnych sieci neuronowych itp. Między 2000 a 2015 rokiem udoskonalono modelowanie językowe i osadzanie słów, a także pojawił się Tłumacz Google.
W 2014 roku Ian Goodfellow i współpracownicy opracowali generatywną sieć przeciwstawną (GAN), tworząc dwie sieci neuronowe, które konkurują (tj. trenują) ze sobą. Jedna sieć generowała dane, podczas gdy druga próbowała ustalić, czy są one prawdziwe, czy fałszywe. Modele transformacyjne zostały wprowadzone w 2017 roku. Obejmowały one mechanizm samoobserwacji, który pozwalał im ważyć znaczenie różnych części danych wejściowych podczas dokonywania przewidywań. Popularne stały się również architektury takie jak BERT i ELMo.
Następnie pojawiły się generatywne wstępnie wytrenowane modele transformacyjne (GPT), a pierwszy model GPT pojawił się w 2018 roku. Ten model generatywny został wytrenowany na dużych ilościach danych tekstowych z Internetu. Przy 117 milionach parametrów zaczął generować tekst podobny stylem i treścią do danych treningowych. Do 2023 r. modele GPT dla dużych języków ewoluowały do punktu, w którym mogły sprawnie radzić sobie z trudnymi egzaminami, takimi jak egzamin adwokacki.
Generatywna AI w dzisiejszym świecie
Droga do sukcesu z generatywną sztuczną inteligencją
Organizacje na całym świecie ścigają się we wdrażaniu technologii GenAI i dążeniu do osiągnięcia dobrych wyników biznesowych. Sprawdź, jak różne regiony i branże wypadają w tym raporcie GenAI opartym na globalnej ankiecie przeprowadzonej wśród 1600 organizacji.
Korzyści i zagrożenia związane z generatywną sztuczną inteligencją
Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak działa generatywna sztuczna inteligencja i co należy wziąć pod uwagę przed jej użyciem? Uzyskaj wskazówki dotyczące wdrażania narzędzi GenAI i dowiedz się więcej o rozwoju, zarządzaniu i wdrażaniu sztucznej inteligencji - w tym o kwestiach etycznych.
Wskazówki dotyczące radzenia sobie z treściami generowanymi przez sztuczną inteligencję
Czy przeciętni odbiorcy treści potrafią odróżnić prawdziwe treści od fałszywych? Aby ograniczyć potencjalne zagrożenia, etyczni twórcy treści powinni wziąć na siebie odpowiedzialność za oznaczanie treści generowanych przez sztuczną inteligencję - a konsumenci powinni być czujni na to, co dzieje się w tej przestrzeni.
Fikcyjna rzeczywistość: aktualny stan generatywnej AI
Czy nagły wzrost liczby generowanych obrazów może stworzyć fikcyjną rzeczywistość, narażającą ludzkość na porażkę? Poznaj prawdziwe znaczenie terminu „deepfake”, odkryj, jak te działania mogą być wykorzystywane w pożyteczny sposób i jak nowe techniki mogą pomóc w wykrywaniu i identyfikowaniu materiałów wygenerowanych przez sztuczną inteligencję.
Ustawodawcy wykorzystują technologię cyfrowych bliźniaków do ustalania, w jaki sposób nowe działania podatkowe mogą wpłynąć na obywateli
Określenie – przed wdrożeniem przepisów – kto skorzysta, a kto straci na potencjalnych zmianach podatkowych, ma kluczowe znaczenie dla belgijskiego Federalnego Urzędu Finansów. Gdy urząd ten potrzebuje szybkich i trafnych odpowiedzi, korzysta z Aurory, cyfrowego bliźniaka kalkulatora przetwarzającego krajowe podatki dochodowe, aby z jej pomocą tworzyć symulacje przyszłych reform zadłużenia. Lepsze symulacje oznaczają lepiej poinformowanych ustawodawców, a w efekcie lepsze wyniki.
Kto korzysta z generatywnej AI?
Generatywna sztuczna inteligencja obejmuje szeroki zakres branż i funkcji biznesowych na całym świecie. Wraz ze wzrostem popularności i rozwojem szeregu wyspecjalizowanych asystentów AI, technologia ta wywołała jednocześnie podekscytowanie i strach wśród ludzi, firm i organizacji rządowych. Sprawdź, jak niektóre branże wykorzystują dziś GenAI.
Treści generowane przez generatywną AI są w swej istocie odzwierciedleniem nas, ludzi. (…) Konsumenci muszą nadal krytycznie analizować odpowiedzi konwersacyjnej AI i unikać popełniania błędu automatyzacji (tym terminem nazywamy przekonanie, że system techniczny jest bardziej dokładny i wiarygodny niż człowiek).Reggie Townsend VP of the SAS Data Ethics Practice
Etyczne aspekty wykorzystania generatywnej AI w biznesie
Jako przełomowa technologia, generatywna AI została porównana do odkryć takich jak elektryczność i prasa drukarska. Mając potencjał drastycznego zwiększenia produktywności, konwersacyjne modele AI zyskały na popularności, budząc jednocześnie obawy dotyczące etyki AI, prywatności danych, dokładności, halucynacji i stronniczości. Ze względu na rozwijające się możliwości, które naśladują ludzką inteligencję, GenAI wywołała fale niepokoju związanego ze sztuczną intelig encją i wywołała debaty na temat tego, jak należy ją wykorzystywać i zarządzać nią.
Dowiedz się, dlaczego niezbędne jest korzystanie z godnych zaufania systemów sztucznej intelig encji zaprojektowanych z myślą o zorientowaniu na człowieka, integracji i odpowiedzialności.
Jak działa generatywna AI
Spośród popularnych przykładów technologii generatywnej AI warto wymienić DALL-E – system generujący obrazy na podstawie danych tekstowych, ChatGPT – system generowania tekstu, chatbota Google Bard i opartą na AI wyszukiwarkę Bing firmy Microsoft. Kolejnym przykładem jest wykorzystanie generatywnej AI do tworzenia cyfrowego odpowiednika systemu, procesu biznesowego, a nawet osoby – na przykład dynamicznego odpowiednika Twojego obecnego i przyszłego stanu zdrowia.
Istnieją trzy główne rodzaje technologii generatywnych: cyfrowe bliźniaki, duże modele językowe i generowanie danych syntetycznych.
Generatywna AI wykorzystuje wiele innych technologii:
Algorytm to lista instrukcji „krok po kroku”, zaprojektowanych w celu wykonania określonego zadania lub rozwiązania problemu. Wiele programów komputerowych to sekwencje algorytmów napisanych w sposób zrozumiały dla komputera. Ponieważ algorytmy zaczynają uzupełniać lub zastępować ludzkie decyzje, musimy sprawdzać ich uczciwość i domagać się, aby były opracowywane w transparentny sposób.
Sztuczna inteligencja umożliwia maszynom uczenie się na podstawie doświadczeń, dostosowywanie się do nowych danych wejściowych i wykonywanie zadań typowych dla człowieka. AI często opiera się w dużej mierze na uczeniu głębokim i NLP. Dzięki takim technologiom komputery mogą być szkolone do wykonywania określonych zadań poprzez przetwarzanie dużych ilości danych i rozpoznawanie wzorców.
Zarządzanie danymi ma zasadnicze znaczenie dla zapewnienia wiarygodnych, etycznych i wolnych od uprzedzeń wyników. Jest to szczególnie ważne w przypadku sztucznej inteligencji, zadań uczenia maszynowego i LLM, które są szkolone na ogromnych zbiorach danych, a następnie wykorzystywane do rozumienia i generowania treści.
Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który szkoli komputer do wykonywania zadań podobnych do ludzkich, takich jak rozpoznawanie mowy, identyfikacja obrazów i przewidywanie. Poprawia zdolność klasyfikowania, rozpoznawania, wykrywania i opisywania przy użyciu danych. Modele uczenia głębokiego, takie jak GAN i autoenkodery wariacyjne (VAE), są trenowane na ogromnych zbiorach danych i mogą generować dane wysokiej jakości. Nowsze techniki, takie jak StyleGAN i modele transformatorowe, są dobre w tworzeniu realistycznych filmów, obrazów, tekstu i mowy.
Uczenie maszynowe jest metodą analizy danych, która automatyzuje tworzenie modeli analitycznych. To gałąź sztucznej inteligencji polegająca na trenowaniu maszyny, aby wiedziała, jak się uczyć. Uczenie maszynowe opiera się na założeniu, że systemy potrafią uczyć się z danych, rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje przy minimalnej interwencji człowieka.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to gałąź sztucznej inteligencji, która pomaga komputerom rozumieć ludzki język, interpretować go oraz nim manipulować. NLP czerpie z wielu dyscyplin, w tym z informatyki i lingwistyki obliczeniowej, aby wypełnić lukę między komunikacją międzyludzką a interpretacją języka przez komputer.
Sieci neuronowe to systemy obliczeniowe z wzajemnie połączonymi węzłami, które działają podobnie jak neurony w ludzkim mózgu. Sieci neuronowe wykorzystują algorytmy do rozpoznawania ukrytych wzorców i korelacji w nieprzetworzonych danych, grupowania ich i klasyfikowania oraz do ciągłego uczenia się i doskonalenia na przestrzeni czasu.
Uczenie przez wzmacnianie polega na odkrywaniu przez algorytm metodą prób i błędów, które działania przynoszą największe korzyści. Proces ten, będący modelem uczenia maszynowego, opiera się na sygnale nagrody przesyłanym do mechanizmu sprzężenia zwrotnego – w ten sposób maszyna stopniowo uczy się, która zasada lub który cel są najlepsze (czyli oferujące maksymalną nagrodę). Jest on często wykorzystywany w robotyce, grach i nawigacji.
Wdrażanie generatywnych modeli sztucznej inteligencji
Modele są drogie w eksploatacji - wymagają ogromnych ilości mocy obliczeniowej i danych. Przed wdrożeniem generatywnego modelu sztucznej inteligencji należy dokładnie ocenić zwrot z inwestycji i rozważyć rozróżnienie między różnymi typami modeli, takimi jak modele fundamentalne i modele domenowe. Istnieją również kwestie etyczne. Skąd pochodzą dane i kto jest ich właścicielem? Czy jest godny zaufania? Czy dokładnie rozumiesz, w jaki sposób model został zbudowany?
Dopracowywanie modelu w pięciu krokach
Generatywna sztuczna inteligencja opiera się na wielu różnych algorytmach i technologiach AI w celu generowania danych, które mają podobne rozkłady prawdopodobieństwa i charakterystyki do danych, z których się uczy. Zamiast budować od zera, możesz wykonać te pięć kroków, aby dostroić wstępnie wytrenowany podstawowy duży model językowy.
1. Zdefiniowanie zadania
Wybierz odpowiedni wstępnie wytrenowany duży model językowy i jasno zdefiniuj zadanie, dla którego jest on dostrajany. Może to być klasyfikacja tekstu (czyli rozpoznawanie encji), generowanie tekstu itp.
2. Przygotowanie danych
Zbierz i wstępnie przetwórz dane służące do realizacji określonego zadania – np. oznaczania, formatowania czy tokenizacji. Utwórz treningowe i walidacyjne (oraz ewentualnie testowe) zestawy danych.
3. Precyzyjne dostrojenie
Trenuj zmodyfikowany model na danych specyficznych dla zadania, używając zestawu danych treningowych do aktualizacji wagi modelu. Monitoruj wydajność modelu na zestawie walidacyjnym, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu.
4. Ocena i testy
Po zakończeniu szkolenia, oceń swój dopracowany model na zestawie walidacyjnym, dokonując niezbędnych korekt w oparciu o wyniki. Po uzyskaniu satysfakcjonujących wyników, przetestuj model na zestawie testowym, aby uzyskać obiektywne oszacowanie wydajności.
5. Wdrażanie
Gdy będziesz mieć pewność co do wydajności modelu, wdróż go zgodnie z jego przeznaczeniem. Może to obejmować integrację modelu z aplikacją AI, stroną internetową lub inną platformą.
Dowiedz się, jak organizacje korzystają z narzędzi GenAI
Wiele organizacji wdraża generatywną sztuczną inteligencję, a branże bankowa i ubezpieczeniowa przodują w przyjmowaniu jej do codziennych operacji biznesowych. Ta infografika prezentuje wstępne korzyści- takie jak zarządzanie ryzykiem, poprawa satysfakcji pracowników, oszczędność kosztów operacyjnych i osiągnięcie wyższej retencji klientów.
