Mi az a generatív mesterséges intelligencia? Típusok, előnyök és felhasználási módok érthető magyarázata

Mi az a Generatív AI?

A generatív AI egy olyan technológia, amely a felhasználó utasításai (promptjai) alapján, előre betanított adatokból automatikusan hoz létre különféle tartalmakat, mint például szövegeket, képeket, programkódokat, videókat és hangokat.
Az egyik legismertebb példa erre az OpenAI által 2022 novemberében (Reiwa 4) kiadott “ChatGPT”.
A ChatGPT képes olyan természetes szövegeket generálni, mintha ember írta volna, így számos üzleti helyzetben alkalmazható, és várhatóan jelentős mértékben növeli a munka hatékonyságát és csökkenti a költségeket.
A generatív AI fejlesztése az utóbbi években gyors ütemben halad, és világszerte naponta jelennek meg új szolgáltatások, így számos területen nagy figyelmet kap.

Miért kap figyelmet a Generatív AI?

Ahogyan a számítógép feltalálása vagy az internet és a mobiltelefonok elterjedése nagy változásokat hozott az emberek életébe, az AI is egyre inkább nélkülözhetetlenné válik a modern társadalomban.
Különösen a generatív AI fejlődik olyan mértékben, hogy akár az emberi munkaerőt is helyettesítheti, ami jelentős társadalmi aggodalmakat kelt, és már nem lehet figyelmen kívül hagyni.

A Generatív AI és a hagyományos AI közötti különbségek

A hagyományos AI fő funkciója az volt, hogy a tanulási adatokból kinyerje a promptnak megfelelő információkat és azokat adja ki eredményként, míg a generatív AI a tanulási adatok alapján új kimeneteket hoz létre.
Ezen tulajdonság miatt a generatív AI képes egyedi kifejezéseket és ötleteket generálni anélkül, hogy a tanulási adatok korlátai befolyásolnák, azonban a kimenet minősége nagyban függ a felhasználó promptmérnöki képességeitől (az AI-tól kívánt kimenet eléréséhez szükséges optimális promptok bevitelének képessége).

A Generatív AI működése

A generatív AI alapját képező technológia a “gépi tanulás (machine learning)”.
A gépi tanulás egy olyan technológiai sorozat, amely nagy mennyiségű bevitt adatból mintákat és szabályokat fedez fel és tanul meg, majd az újonnan bevitt adatokat osztályozza és előrejelzi. A generatív AI fejlesztésében általában a gépi tanulás egyik módszerét, a “mélytanulást (deep learning)” alkalmazzák.
A mélytanulás révén a bevitt adatokból többrétegű jellemzőket lehet kinyerni, ami lehetővé teszi a bonyolultabb és pontosabb feladatok végrehajtását.
Általában a gépi tanulás során létrehozott alapmodellek közül azokat, amelyeket konkrét feladatokhoz igazítottak, “betanított modelleknek” nevezik, és azokat a termékekbe vagy szolgáltatásokba beépítve összefoglalóan “generatív AI”-nak hívják.
Egyszerűen fogalmazva, a “konkrét feladat” tartalmától függően a generatív AI-nak különböző típusai vannak.

A Generatív AI Típusai

Az alábbiakban a generatív AI főbb típusait ismertetjük.

Szöveg Generáló AI

A “ChatGPT” és a “Bard” által képviselt szöveg generáló AI-k, mint például a “GPT-4” és a “PaRM”, nagy nyelvi modelleket (LLM: Large Language Model) használnak.
A nagy nyelvi modellek olyan alapmodellek, amelyeket a természetes nyelv kezelésére optimalizáltak, és több milliárd paraméterrel rendelkeznek, lehetővé téve a nagyon természetes szövegek generálását.
Ennek köszönhetően például jegyzőkönyvek készítésére, e-mailek megválaszolására, reklámszövegek írására vagy akár regények írására is használhatók.

Kép Generáló AI

A “Stable Diffusion” és a “Midjourney” által képviselt kép generáló AI-k képesek új képeket generálni szövegből vagy képekből. Például a végső kép elképzelését szövegesen megadva (t2t: text to image) vagy a bemeneti kép alapján új képet létrehozva (i2i: image to image) különböző célokra és felhasználásokra alkalmazhatók.

Hang Generáló AI

A hang generáló AI képes új hangadatokat létrehozni a bemeneti hangadatok alapján.
Például, ha egy személy vagy karakter hangját nagy mennyiségben betápláljuk és megtanítjuk, akkor különböző szövegeket olvashatunk fel az adott hangon.
Továbbá, az érzelmekhez igazított hangszínt és többnyelvű felolvasást is lehetővé teszi, így a hang megtanítása után különböző helyzetekben, például narrációkban vagy call centerek automatikus válaszadásaiban is használható.
A Google “Text-to-Speech AI” például jól ismert.

Videó Generáló AI

A videó generáló AI olyan technológia, amely szövegből vagy képekből automatikusan új videókat hoz létre az AI segítségével.
Az OpenAI által 2024 februárjában (Reiwa 6) bejelentett “Sora” például képes szövegből videót generálni, és a korábbi videó generáló AI-kkal szemben, amelyek csak néhány másodperces rövid videókat tudtak készíteni, akár egy perces videókat is létrehozhat, valamint több jeleneten átívelő videókban is megőrzi a szereplők és a tér konzisztenciáját, és helyesen tükrözi a fizikai törvényeket, így természetes mozgásokat képes reprodukálni. Ezért jelenleg az egyik leginkább figyelemre méltó generatív AI.

3D Modell Generáló AI

A 3D modell generáló AI olyan technológia, amely szövegből vagy képekből automatikusan 3D modelleket hoz létre az AI segítségével.
Várhatóan a játék karakterek és objektumok, valamint az animációk és filmek CGI tartalmainak készítésében is hasznos lesz, és jelenleg az egyik legdinamikusabban fejlődő generatív AI típus.
A “LumaAI”, a “Tripo” és a “Meshy” például jól ismert képviselői.

A generatív mesterséges intelligencia (AI) alkalmazásának előnyei

Ahogy a generatív AI folyamatosan fejlődik, egyre több iparágban várható az alkalmazása.

A generatív AI használatával nemcsak a munkafolyamatok jelentős hatékonyságnövelése és a költségek csökkentése várható, hanem új ötletek és minták felfedezésére is lehetőséget nyújt, ami jelentős előnyt jelent a hagyományos AI-hoz képest.

Generatív AI üzleti felhasználási jelenetek

Konkrétan az alábbi üzleti jelenetekben lehet gondolkodni a generatív AI alkalmazásáról.

Ügyfélszolgálat automatizálása és támogatása

Az e-mailek megválaszolása és a telefonos ügyfélszolgálat olyan mindennapi feladatok, amelyek sok időt és energiát igényelnek, de ezek a feladatok jól illeszkednek a generatív AI-hoz. A szöveg generáló AI segítségével nemcsak a vásárlói kérdések megértése és megfelelő válaszok megfogalmazása lehetséges, hanem a hang generáló AI-val kombinálva 24 órás, automatikus telefonos ügyfélszolgálat is megvalósítható. Jelenleg is számos vállalat alkalmazza a generatív AI-t ezekben a feladatokban.

Reklámszövegek és webcikkek ötletelése és vázlatkészítése

Ahogy korábban említettük, a generatív AI új tartalmak előállítására való képességét kihasználva, reklámszövegek, webcikkek és egyéb tartalmak készítésénél ötletelésre és vázlatkészítésre is nagyon hatékonyan használható. Ha megadjuk a termék jellemzőit, a célcsoportot, a karakterszámot stb., a generatív AI megfelelőbb kimenetet tud előállítani, és gyorsabban, több ötletet tud generálni, mint az ember, így jelentősen hozzájárulhat a termelékenység növeléséhez.

Adatelemzés támogatása és jelentések automatikus generálása

A nagy mennyiségű adat gyors feldolgozására képes generatív AI segítségével olyan minták és trendek is felfedezhetők, amelyeket az ember esetleg figyelmen kívül hagyna. Az adatelemzés és előrejelzés, valamint az ezek alapján készített jelentések is a generatív AI alkalmazási területei közé tartoznak. Ha megadjuk a kimeneti formátumot stb., az igényeknek megfelelően testre szabható jelentéseket is készíthetünk.

A Generatív AI Használatának Figyelembe Vételére Vonatkozó Megjegyzések

Amint fentebb látható, a generatív AI használatának számos előnye van, azonban ugyanakkor számos olyan pont is van, amelyre figyelni kell a helyes használat érdekében.

AI Hallucinációk

A generatív AI a tanulási adatok alapján, a promptokra valószínűségi és statisztikai szempontból a “legvalószínűbb” választ adja, ezért nem ritka, hogy hamis információkat generál (ezt a problémát általában “hallucinációnak” nevezik).
Emellett egyes generatív AI-k esetében a tanulási adatok megszerzésének időszaka korlátozott, így előfordulhat, hogy a legfrissebb információkat nem tartalmazó válaszokat adnak.
Ezért, ha a generatív AI kimenetét üzleti célokra használjuk, mindenképpen szükséges az emberi minőségellenőrzés és validálás folyamata.

Biztonsági Szempontok

Továbbá, amikor a vállalatok generatív AI-t használnak, különösen figyelniük kell a biztonsági szempontokra.
Bizonyos generatív AI-k esetében az inputként megadott adatokat gépi tanulásra használják fel, így ha véletlenül személyes adatokat vagy üzleti titkokat adunk meg, az visszafordíthatatlan következményekkel járhat.
Ezért az inputként megadott adatok kezelését illetően alaposan ellenőrizzük a felhasználási feltételeket.

Jogi Szabályozások

Az utóbbi években a generatív AI-ra vonatkozó jogi szabályozások, különösen a szerzői jogi törvény és a személyes adatok védelméről szóló törvény kapcsán, élénk viták folynak. Emellett az iparágak és szektorok saját AI etikai irányelveket is meghatározhatnak. Ezért a vállalatoknak a jogi szabályozások és az ilyen AI etikai irányelvek alakulására is figyelniük kell a megfelelőség érdekében.

Az Azure OpenAI Service ajánlott, ha figyelembe vesszük a fontos szempontokat az AI használatakor

Ebben a tekintetben a Microsoft Azure által nyújtott “Azure OpenAI Service” az egyetlen szolgáltatás, amely lehetővé teszi az OpenAI által kínált AI szolgáltatások (szöveg, kód és kép generálása) használatát a Microsoft Azure platformon. Az adatokat, amelyeket beviszünk, nem használják gépi tanulásra, és a Microsoft Azure biztonsági funkciói is elérhetők, így magas szintű biztonságot nyújt.
Továbbá, míg a főbb generatív AI szolgáltatások közül sok külföldi, az Azure OpenAI Service lehetőséget biztosít arra, hogy a Japán törvényeket alkalmazzák, és a Tokiói Kerületi Bíróság kizárólagos joghatóságát kössék ki a szerződésben, ami magas szintű jogi kockázat előrejelezhetőséget biztosít, ezért is ajánlott.

Összefoglalás: A generatív mesterséges intelligencia használata hatékonyságot ígér, de a kockázatkezelés elengedhetetlen

A nap mint nap megjelenő generatív mesterséges intelligencia (AI) szolgáltatások hatékony használata jelentős mértékű hatékonyságnövekedést és költségcsökkentést eredményezhet.
Azonban ahhoz, hogy a generatív AI szolgáltatásokat hatékonyan használjuk, elengedhetetlen, hogy helyesen felmérjük a kockázatokat, és alaposan megvizsgáljuk, hogy az adott szolgáltatás mely funkciói és specifikációi képesek minimalizálni ezeket a kockázatokat az adott üzleti tevékenység kontextusában.
Különösen a vállalatok esetében fontos a belső irányelvek kidolgozása, az alkalmazottak tájékoztatása és képzése. A generatív AI szolgáltatások üzleti tevékenységbe történő bevezetésekor érdemes több szempontból is megvizsgálni és összehasonlítani az egyes szolgáltatásokat.