Что такое генеративный ИИ? Понятное объяснение видов, преимуществ и способов использования

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ — это технология, которая автоматически создает различные виды контента, такие как тексты, изображения, программный код, видео и аудио, на основе данных, изученных заранее, в ответ на указания (промпты) пользователя.
Одним из наиболее известных примеров является “ChatGPT”, выпущенный компанией OpenAI в ноябре 2022 года.
ChatGPT способен генерировать естественные тексты, как будто их написал человек, что делает его полезным в различных бизнес-сценариях, ожидается, что он значительно повысит эффективность работы и сократит затраты.
Разработка генеративного ИИ стремительно продвигается в последние годы, и ежедневно по всему миру выпускаются новые сервисы, привлекая внимание во многих областях.

Почему генеративный ИИ привлекает внимание

Как когда-то изобретение компьютеров и распространение интернета и мобильных телефонов привели к значительным изменениям в жизни людей, так и ИИ становится незаменимой частью современного общества.
Особенно генеративный ИИ развивается настолько, что вызывает серьезные социальные опасения, поскольку может заменить человеческий труд, и его уже нельзя игнорировать.

Различия между генеративным ИИ и традиционным ИИ

Традиционный ИИ в основном “извлекал” информацию, соответствующую промпту, из обучающих данных и выводил результат, тогда как генеративный ИИ “создает” новый вывод на основе обучающих данных.
Эта особенность позволяет генеративному ИИ создавать уникальные выражения и идеи, не ограничиваясь обучающими данными, но с другой стороны, качество вывода сильно зависит от навыков пользователя в промпт-инжиниринге (умение вводить оптимальные промпты для получения желаемого вывода от ИИ).

Механизм генеративного ИИ

Основной технологией, поддерживающей генеративный ИИ, является “машинное обучение”.
Машинное обучение — это набор технологий, которые обнаруживают и изучают шаблоны и правила из большого объема введенных данных, а затем классифицируют и прогнозируют новые данные. В разработке генеративного ИИ обычно используется метод обучения, называемый “глубокое обучение”.
Глубокое обучение позволяет извлекать более многослойные характеристики из введенных данных, что делает возможным выполнение более сложных и точных задач.
Обычно, модели, созданные с помощью такого машинного обучения и адаптированные к более конкретным задачам, называются “обученными моделями”, а продукты и сервисы, включающие эти модели, в совокупности называются “генеративным ИИ”.
Иными словами, существует множество видов генеративного ИИ в зависимости от содержания “конкретных задач”.

Виды генеративного ИИ

Ниже приведено объяснение основных видов генеративного ИИ.

Текстогенеративный ИИ

Текстогенеративный ИИ, представленный такими системами, как «ChatGPT» и «Bard», использует крупные языковые модели (LLM: Large Language Model), такие как «GPT-4» и «PaRM».
Крупные языковые модели — это модели, адаптированные для работы с естественным языком, и они обладают десятками миллиардов параметров, что позволяет им генерировать очень естественные тексты.
Благодаря этому, такие ИИ могут использоваться в различных ситуациях, например, для создания протоколов заседаний, ответов на электронные письма, написания рекламных текстов и даже написания романов.

Изображениегенеративный ИИ

Изображениегенеративный ИИ, представленный такими системами, как «Stable Diffusion» и «Midjourney», генерирует новые изображения на основе текста или других изображений. Например, можно ввести текстовое описание желаемого изображения (t2t: text to image) или использовать существующее изображение для создания нового (i2i: image to image). Эти ИИ могут применяться в зависимости от целей и задач.

Голосогенеративный ИИ

Голосогенеративный ИИ создает новые голосовые данные на основе введенных голосовых данных.
Например, если ввести большое количество голосовых данных определенного человека или персонажа и обучить ИИ, он сможет озвучивать различные тексты этим голосом.
Кроме того, ИИ может изменять тон в зависимости от эмоций и озвучивать тексты на разных языках, что позволяет использовать его в различных ситуациях, таких как озвучивание и автоматические ответы в колл-центрах.
Известным примером является «Text-to-Speech AI» от Google.

Видеогенеративный ИИ

Видеогенеративный ИИ — это технология, которая автоматически создает новые видео, комбинируя текст и изображения.
«Sora», представленная OpenAI в феврале 2024 года, генерирует видео на основе текста и может создавать видео продолжительностью до одной минуты, что значительно превышает возможности предыдущих видеогенеративных ИИ, которые могли создавать только короткие видео.
Эта система также сохраняет последовательность персонажей и пространства в различных сценах и воспроизводит естественные движения, соответствующие физическим законам, что делает её одной из самых обсуждаемых генеративных ИИ на сегодняшний день.

3D-модельгенеративный ИИ

3D-модельгенеративный ИИ — это технология, которая автоматически создает 3D-модели на основе текста или изображений.
Ожидается, что она будет использоваться в таких отраслях, как создание персонажей и объектов для игр, а также CG-контента для анимации и кино.
Примеры таких ИИ включают «LumaAI», «Tripo» и «Meshy».

Преимущества использования генеративного ИИ

Таким образом, генеративный ИИ продолжает активно развиваться, и его использование ожидается в различных отраслях.

Использование генеративного ИИ не только позволяет значительно повысить эффективность работы и сократить затраты, но и предоставляет возможность получения инсайтов для новых идей и паттернов, что является значительным преимуществом по сравнению с традиционным ИИ.

Сценарии использования генеративного ИИ в бизнесе

Конкретно, генеративный ИИ можно использовать в следующих бизнес-сценариях:

Автоматизация и помощь в обслуживании клиентов

Ответы на электронные письма и телефонные звонки в рамках обслуживания клиентов требуют значительных временных и трудовых затрат. Однако эти задачи хорошо сочетаются с генеративным ИИ.
С помощью текстового генеративного ИИ можно не только понимать содержание запросов клиентов и создавать соответствующие ответы, но и, комбинируя его с голосовым генеративным ИИ, предоставлять автоматическое обслуживание по телефону 24/7. В настоящее время многие компании уже внедрили генеративный ИИ для этих задач.

Генерация идей и создание черновиков для рекламных текстов и веб-статей

Как уже упоминалось, генеративный ИИ, создающий новые выходные данные, можно эффективно использовать для генерации идей и создания черновиков в процессе создания рекламных текстов, веб-статей и другого контента.
Указав характеристики продукта, целевую аудиторию и количество символов, можно ввести запрос и получить более подходящие выходные данные. Генеративный ИИ также может генерировать больше идей быстрее, чем человек, что значительно повышает производительность.

Поддержка анализа данных и автоматическая генерация отчетов

Генеративный ИИ, способный быстро обрабатывать большие объемы данных, может обнаруживать паттерны и тренды, которые человек может упустить. Это делает его полезным для анализа данных и прогнозирования, а также для создания отчетов на основе этих анализов и прогнозов.
Указав формат вывода и другие параметры, можно настроить отчет в соответствии с потребностями.

Важные моменты при использовании генеративного ИИ

Как упомянуто выше, генеративный ИИ имеет значительные преимущества, однако, одновременно с этим, существует множество аспектов, требующих внимания для его правильного использования.

Галлюцинации ИИ

Генеративный ИИ, основываясь на обучающих данных, выдает “наиболее вероятные” ответы с точки зрения вероятности и статистики, что иногда приводит к выдаче ложной информации (такую проблему обычно называют “галлюцинацией”).
Кроме того, некоторые генеративные ИИ имеют ограничения по периоду получения обучающих данных, из-за чего могут выдавать ответы, не отражающие самую актуальную информацию.
Поэтому, при использовании выводов генеративного ИИ в работе, необходимо обязательно проводить проверку и верификацию качества человеком.

Аспекты безопасности

Также, при использовании генеративного ИИ компаниями, особое внимание следует уделить аспектам безопасности.
Некоторые генеративные ИИ могут использовать введенные данные для машинного обучения, что может привести к необратимым последствиям, если будут введены личные данные или коммерческая тайна.
Поэтому, необходимо тщательно проверять условия использования в отношении обработки введенных данных.

Правовые регулирования и другие аспекты

В последние годы активно обсуждаются вопросы правового регулирования генеративного ИИ, особенно в контексте японского Закона об авторском праве и японского Закона о защите личной информации (Закон о защите персональных данных). Кроме того, в зависимости от отрасли и сферы деятельности, существуют области, устанавливающие собственные этические нормы в отношении ИИ. Поэтому, с точки зрения соблюдения норм, компаниям необходимо также следить за правовыми регулированиями и тенденциями в области этики ИИ.

Если учитывать важные моменты, то Azure OpenAI Service — лучший выбор для использования ИИ

В этом отношении “Azure OpenAI Service”, предоставляемый Microsoft Azure, является единственным сервисом, который позволяет использовать ИИ-услуги от компании OpenAI (генерация текста, кода и изображений) на платформе Microsoft Azure. Введенные данные не используются для машинного обучения, и можно воспользоваться функциями безопасности Microsoft Azure, что обеспечивает высокий уровень безопасности.
Кроме того, несмотря на то, что многие основные сервисы генерации ИИ находятся за рубежом, Azure OpenAI Service позволяет заключать контракты, регулируемые японским законодательством, с исключительной юрисдикцией Токийского окружного суда, что делает предсказуемость правовых рисков высокой. Поэтому мы рекомендуем этот сервис.

Итог: Использование генеративного ИИ может повысить эффективность, но управление рисками обязательно

Генеративные ИИ-сервисы, которые появляются ежедневно, могут значительно повысить эффективность работы и сократить затраты, если их использовать правильно.
Однако, чтобы эффективно использовать генеративные ИИ-сервисы, необходимо правильно оценить их риски и тщательно рассмотреть, какие функции и спецификации помогут минимизировать эти риски в контексте планируемых задач.
Особенно в компаниях важно разработать внутренние руководства, информировать сотрудников и проводить тренинги. При внедрении генеративных ИИ-сервисов в рабочие процессы, рекомендуется сравнивать различные сервисы с многогранной точки зрения.