Co to jest generatywna sztuczna inteligencja (AI)? Wyjaśnienie rodzajów, korzyści i sposobów wykorzystania

Czym jest generatywna AI?

Generatywna AI to technologia, która na podstawie wcześniej nauczonych danych automatycznie generuje różnorodne treści, takie jak teksty, obrazy, kod programistyczny, filmy czy dźwięki, w odpowiedzi na polecenia użytkownika (prompt).
Przykładem takiej technologii jest “ChatGPT”, wydany przez firmę OpenAI w listopadzie 2022 roku.
ChatGPT generuje naturalne teksty, które wyglądają, jakby były napisane przez człowieka, co sprawia, że można go wykorzystać w różnych scenariuszach biznesowych, przynosząc korzyści w postaci znacznej poprawy efektywności pracy oraz redukcji kosztów.
Rozwój generatywnej AI postępuje w szybkim tempie w ostatnich latach, a codziennie na całym świecie pojawiają się nowe usługi, co przyciąga uwagę w wielu dziedzinach.

Dlaczego generatywna AI jest w centrum uwagi?

Podobnie jak wynalezienie komputera czy upowszechnienie internetu i telefonów komórkowych przyniosło ogromne zmiany w życiu ludzi, AI staje się nieodzownym elementem współczesnego społeczeństwa.
W szczególności generatywna AI rozwija się w takim stopniu, że może zastąpić pracę ludzką, co budzi poważne obawy społeczne i sprawia, że nie można jej ignorować.

Różnice między generatywną AI a tradycyjną AI

Tradycyjna AI głównie “wyodrębniała” informacje pasujące do polecenia z danych uczących i prezentowała wyniki, podczas gdy generatywna AI “generuje” nowe wyniki na podstawie danych uczących.
Ta cecha pozwala generatywnej AI tworzyć unikalne wyrażenia i pomysły bez ograniczeń danych uczących, ale z drugiej strony jakość wyników jest w dużej mierze zależna od umiejętności użytkownika w zakresie inżynierii promptów (umiejętność wprowadzania optymalnych poleceń w celu uzyskania pożądanych wyników od AI).

Jak działa generatywna AI?

Technologia wspierająca generatywną AI to “uczenie maszynowe (machine learning)”.
Uczenie maszynowe to zestaw technik, które odkrywają i uczą się wzorców oraz reguł z dużej ilości wprowadzonych danych, a następnie klasyfikują i przewidują nowe dane.
W rozwoju generatywnej AI często stosuje się metodę uczenia maszynowego zwaną “głębokim uczeniem (deep learning)”.
Dzięki głębokiemu uczeniu można wyodrębnić bardziej złożone cechy z wprowadzonych danych, co umożliwia przetwarzanie bardziej skomplikowanych i precyzyjnych zadań.
Ogólnie rzecz biorąc, modele bazowe generowane przez takie uczenie maszynowe, które są dostosowane do bardziej konkretnych zadań, nazywane są “modelami wyuczonymi”, a produkty lub usługi, które je wykorzystują, określa się mianem “generatywnej AI”.
Innymi słowy, w zależności od treści “konkretnych zadań”, istnieje wiele rodzajów generatywnej AI.

Rodzaje generatywnej AI

Poniżej omówimy główne rodzaje generatywnej AI.

Generatywna AI do tekstu

Generatywna AI do tekstu, reprezentowana przez takie systemy jak „ChatGPT” czy „Bard”, wykorzystuje duże modele językowe (LLM: Large Language Model) takie jak „GPT-4” czy „PaRM”.
Duże modele językowe to modele dostosowane do przetwarzania języka naturalnego, posiadające od kilkudziesięciu miliardów do kilkuset miliardów parametrów, co umożliwia generowanie bardzo naturalnych tekstów.
Dzięki temu można je wykorzystać w szerokim zakresie, na przykład do tworzenia protokołów, odpowiadania na e-maile, tworzenia tekstów reklamowych czy pisania powieści.

Generatywna AI do obrazów

Generatywna AI do obrazów, reprezentowana przez systemy takie jak „Stable Diffusion” czy „Midjourney”, generuje nowe obrazy na podstawie tekstu lub innych obrazów. Na przykład, można wprowadzić tekst opisujący obraz, który chcemy uzyskać (t2t: text to image) lub przekształcić wprowadzone obrazy w inne (i2i: image to image), w zależności od celu i zastosowania.

Generatywna AI do dźwięku

Generatywna AI do dźwięku generuje nowe dane dźwiękowe na podstawie wprowadzonych danych dźwiękowych.
Na przykład, po wprowadzeniu dużej ilości danych dźwiękowych dotyczących konkretnej osoby lub postaci, AI może odczytywać różne teksty w tym samym głosie.
Dodatkowo, AI może dostosować ton do określonych emocji oraz odczytywać teksty w różnych językach, co pozwala na szerokie zastosowanie, takie jak narracja czy automatyczna obsługa w call center.
Znanym przykładem jest „Text-to-Speech AI” od Google.

Generatywna AI do wideo

Generatywna AI do wideo to technologia, która automatycznie generuje nowe filmy, łącząc obrazy i dźwięki na podstawie tekstu lub obrazów.
„Sora”, ogłoszona przez OpenAI w lutym 2024 roku (Reiwa 6), generuje filmy na podstawie tekstu. W porównaniu do wcześniejszych generatywnych AI do wideo, które mogły tworzyć jedynie krótkie filmy trwające kilka sekund, „Sora” może generować filmy trwające do jednej minuty, zachowując spójność postaci i przestrzeni w różnych scenach oraz odtwarzając naturalne ruchy zgodne z prawami fizyki, co czyni ją jedną z najbardziej obiecujących generatywnych AI.

Generatywna AI do modeli 3D

Generatywna AI do modeli 3D to technologia, która automatycznie generuje modele 3D na podstawie tekstu lub obrazów.
Oczekuje się, że znajdzie zastosowanie w branżach takich jak tworzenie postaci i obiektów do gier, produkcja treści CG do animacji i filmów.
Przykładami są „LumaAI”, „Tripo” i „Meshy”.

Zalety wykorzystania generatywnej AI

Generatywna AI pojawia się codziennie w coraz większej liczbie, a jej zastosowanie jest oczekiwane w różnych branżach.

Wykorzystanie generatywnej AI nie tylko pozwala na znaczną poprawę efektywności pracy i redukcję kosztów, ale także umożliwia odkrywanie nowych pomysłów i wzorców, co stanowi istotną różnicę w porównaniu do tradycyjnej AI. Można więc powiedzieć, że generatywna AI oferuje znaczące korzyści w zakresie zastosowania.

Zastosowanie AI generatywnej w biznesie

Konkretnie, AI generatywna może być wykorzystywana w następujących scenariuszach biznesowych:

Automatyzacja i wsparcie w obsłudze klienta

Obsługa klienta, taka jak odpowiadanie na e-maile i rozmowy telefoniczne, jest jednym z zadań, które wymagają dużo czasu i wysiłku w codziennej pracy. Jednak te zadania są dobrze dopasowane do AI generatywnej. Dzięki AI generującej tekst, możliwe jest nie tylko zrozumienie treści zapytań klientów i tworzenie odpowiednich odpowiedzi, ale także, w połączeniu z AI generującą dźwięk, możliwe jest wprowadzenie usług automatycznej obsługi telefonicznej dostępnej 24 godziny na dobę, 365 dni w roku. Wiele firm już teraz wprowadza AI generatywną do tych zadań.

Tworzenie pomysłów i szkiców reklamowych oraz artykułów internetowych

Jak wspomniano wcześniej, wykorzystanie AI generatywnej do tworzenia nowych treści jest bardzo efektywne w generowaniu pomysłów i szkiców reklamowych oraz artykułów internetowych i innych treści. Wprowadzając informacje o cechach produktu, grupie docelowej, liczbie znaków itp., można uzyskać bardziej odpowiednie wyniki. AI generatywna może również generować więcej pomysłów szybciej niż człowiek, co znacząco przyczynia się do zwiększenia produktywności.

Wsparcie w analizie danych i automatyczne generowanie raportów

AI generatywna, która może szybko przetwarzać duże ilości danych, może również odkrywać wzorce i trendy, które mogą umknąć człowiekowi. Może być wykorzystywana do analizy i prognozowania danych, a także do tworzenia raportów na podstawie tych analiz i prognoz. Możliwość dostosowania formatu wyjściowego do potrzeb jest również zaletą.

Uwagi dotyczące korzystania z generatywnej AI

Jak wspomniano powyżej, generatywna AI oferuje wiele korzyści, jednakże jednocześnie istnieje wiele aspektów, na które należy zwrócić uwagę, aby korzystać z niej prawidłowo.

Halucynacje AI

Generatywna AI, opierając się na danych uczących, udziela odpowiedzi, które są statystycznie najbardziej prawdopodobne, co może prowadzić do generowania fałszywych informacji (takie problemy są powszechnie nazywane “halucynacjami”).
Ponadto, niektóre generatywne AI mają ograniczenia dotyczące okresu pozyskiwania danych uczących, co może skutkować brakiem aktualnych informacji w odpowiedziach.
Dlatego, korzystając z wyników generatywnej AI w pracy, konieczne jest przeprowadzenie kontroli jakości i weryfikacji przez człowieka.

Aspekty bezpieczeństwa

Firmy muszą zwrócić szczególną uwagę na aspekty bezpieczeństwa podczas korzystania z generatywnej AI.
Niektóre generatywne AI mogą wykorzystywać wprowadzone dane do uczenia maszynowego, co w przypadku wprowadzenia danych osobowych lub tajemnic firmowych może prowadzić do nieodwracalnych konsekwencji.
Dlatego należy dokładnie sprawdzić warunki użytkowania dotyczące przetwarzania wprowadzonych danych.

Regulacje prawne

W ostatnich latach toczą się intensywne dyskusje na temat regulacji prawnych dotyczących generatywnej AI, zwłaszcza w kontekście japońskiego prawa autorskiego i japońskiej ustawy o ochronie danych osobowych. Ponadto, niektóre branże i sektory ustanawiają własne etyki AI. W związku z tym, firmy muszą zwracać uwagę na regulacje prawne oraz na rozwój etyki AI w ramach swojej zgodności z przepisami.

Jeśli chcesz wykorzystać AI z uwzględnieniem ważnych kwestii, polecamy Azure OpenAI Service

W tym kontekście, oferowana przez Microsoft Azure usługa „Azure OpenAI Service” jest jedyną usługą, która umożliwia korzystanie z usług AI (generowanie tekstu, kodu, obrazów) oferowanych przez firmę OpenAI na platformie Microsoft Azure. Warto podkreślić, że wprowadzone dane nie są wykorzystywane do uczenia maszynowego, a także można korzystać z funkcji bezpieczeństwa Microsoft Azure, co zapewnia wysoki poziom bezpieczeństwa.
Co więcej, podczas gdy wiele głównych usług generowania AI pochodzi z zagranicy, Azure OpenAI Service jest zgodna z japońskim prawem i umożliwia zawarcie umowy, która podlega wyłącznej jurysdykcji Sądu Okręgowego w Tokio, co zwiększa przewidywalność ryzyka prawnego. Dlatego też jest to usługa godna polecenia.

Podsumowanie: Wykorzystanie generatywnej AI może zwiększyć efektywność, ale zarządzanie ryzykiem jest konieczne

Generatywne usługi AI, które pojawiają się codziennie, mogą znacznie zwiększyć efektywność pracy i obniżyć koszty, jeśli są odpowiednio wykorzystane.
Jednakże, aby skutecznie korzystać z generatywnych usług AI, konieczne jest prawidłowe zrozumienie ryzyka z nimi związanego oraz dokładne rozważenie, jakie funkcje i specyfikacje mogą to ryzyko zminimalizować w kontekście planowanych zastosowań.
Szczególnie w firmach ważne jest opracowanie wewnętrznych wytycznych, informowanie pracowników oraz przeprowadzanie szkoleń. Wprowadzając generatywne usługi AI do działalności, warto porównać różne usługi z wieloaspektowej perspektywy.