Що таке генеративний ШІ? Зрозуміле пояснення видів, переваг та способів використання

Що таке генеративний ШІ?

Генеративний ШІ – це технологія, яка автоматично створює різноманітний контент, такий як тексти, зображення, програмний код, відео та аудіо, на основі попередньо навченої інформації відповідно до вказівок користувача (промптів).
Одним із найвідоміших прикладів є “ChatGPT”, випущений компанією OpenAI у листопаді 2022 року (Рейва 4).
ChatGPT здатний генерувати природні тексти, які виглядають так, ніби їх написала людина, що робить його корисним у різних бізнес-сценаріях. Очікується, що він значно підвищить ефективність роботи та знизить витрати.
Розробка генеративного ШІ стрімко просувається останніми роками, і щодня у всьому світі з’являються нові сервіси, привертаючи увагу в багатьох галузях.

Чому генеративний ШІ привертає увагу

Як колись винахід комп’ютера та поширення Інтернету і мобільних телефонів значно змінили життя людей, так і ШІ стає невід’ємною частиною сучасного суспільства.
Особливо генеративний ШІ розвивається настільки, що може замінити людську працю, викликаючи значні соціальні занепокоєння, і його вже не можна ігнорувати.

Відмінності між генеративним ШІ та традиційним ШІ

Традиційний ШІ головним чином “витягував” інформацію, що відповідала промптам, з навчальних даних і виводив результати. Натомість генеративний ШІ “створює” новий контент на основі навчальних даних.
Завдяки цій особливості генеративний ШІ може створювати унікальні вирази та ідеї, не обмежуючись навчальними даними. Однак якість виводу значною мірою залежить від навичок користувача у промпт-інженерії (вміння вводити оптимальні промпти для отримання бажаного результату від ШІ).

Механізм генеративного ШІ

Основою технології генеративного ШІ є “машинне навчання”.
Машинне навчання – це набір технологій, які виявляють і вивчають шаблони та правила з великої кількості введених даних, а потім класифікують і прогнозують нові дані. У розробці генеративного ШІ зазвичай використовується метод навчання під назвою “глибоке навчання”.
Глибоке навчання дозволяє витягувати багатошарові характеристики з введених даних, що робить можливим виконання складніших і точніших завдань.
Зазвичай, моделі, створені за допомогою машинного навчання, адаптуються до конкретних завдань і називаються “навченими моделями”. Продукти та сервіси, що включають ці моделі, загалом називаються “генеративним ШІ”.
Іншими словами, існують різні види генеративного ШІ залежно від конкретних завдань.

Типи генеративного ШІ

Нижче ми розглянемо основні типи генеративного ШІ.

Текстогенеративний ШІ

Текстогенеративний ШІ, представлений такими системами, як “ChatGPT” та “Bard”, використовує великі мовні моделі (LLM: Large Language Model), такі як “GPT-4” та “PaRM”.
Великі мовні моделі є моделями, адаптованими для обробки природної мови, і мають від десятків до сотень мільярдів параметрів, що дозволяє генерувати дуже природний текст.
Завдяки цьому, такі системи можуть використовуватися в різних ситуаціях, наприклад, для створення протоколів засідань, відповіді на електронні листи, створення рекламних текстів або написання романів.

Зображеннягенеративний ШІ

Зображеннягенеративний ШІ, представлений такими системами, як “Stable Diffusion” та “Midjourney”, генерує нові зображення на основі тексту або інших зображень. Наприклад, можна ввести текстовий опис бажаного зображення (t2t: text to image) або перетворити введене зображення на інше (i2i: image to image), залежно від мети та використання.

Аудіогенеративний ШІ

Аудіогенеративний ШІ генерує нові аудіодані на основі введених аудіоданих.
Наприклад, якщо ввести велику кількість аудіозаписів певної особи або персонажа, система зможе озвучувати різні тексти цим голосом.
Крім того, система може змінювати тон відповідно до певних емоцій або озвучувати тексти різними мовами, що дозволяє використовувати її в різних ситуаціях, таких як озвучування або автоматичні відповіді в кол-центрах.
Відомим прикладом є “Text-to-Speech AI” від Google.

Відеогенеративний ШІ

Відеогенеративний ШІ автоматично створює нові відео, комбінуючи текст та зображення.
Наприклад, “Sora”, представлений OpenAI у лютому 2024 року (Рейва 6), генерує відео на основі тексту. На відміну від попередніх систем, які могли створювати лише короткі відео, “Sora” може генерувати відео тривалістю до однієї хвилини, зберігаючи послідовність персонажів та простору, а також відтворюючи природні рухи, що відповідають фізичним законам. Це робить його одним з найперспективніших генеративних ШІ на сьогодні.

3D-модельгенеративний ШІ

3D-модельгенеративний ШІ автоматично створює 3D-моделі на основі тексту або зображень.
Цей тип ШІ очікується використовувати в таких галузях, як створення персонажів та об’єктів для ігор, а також CG-контенту для анімації та кіно.
Відомими прикладами є “LumaAI”, “Tripo” та “Meshy”.

Переваги використання генеративного ШІ

Таким чином, генеративний ШІ щодня з’являється у нових формах, і очікується його використання в різних галузях.

Використання генеративного ШІ не лише дозволяє значно підвищити ефективність роботи та знизити витрати, але й надає підказки для виявлення нових ідей та шаблонів, що є великою перевагою у порівнянні з традиційним ШІ.

Бізнес-сценарії використання генеративного ШІ

Конкретно, генеративний ШІ можна використовувати в таких бізнес-сценаріях:

Автоматизація та асистування в обслуговуванні клієнтів

Відповіді на електронні листи та телефонні дзвінки в обслуговуванні клієнтів є одними з найбільш трудомістких завдань у повсякденній роботі. Однак ці завдання добре підходять для генеративного ШІ.
Завдяки текстовому генеративному ШІ можна не лише розуміти зміст запитів клієнтів і створювати відповідні відповіді, але й, поєднуючи його з голосовим генеративним ШІ, надавати автоматичне обслуговування по телефону 24/7. Багато компаній вже впровадили генеративний ШІ для цих завдань.

Генерація ідей та створення чернеток для рекламних копій та веб-статей

Як зазначалося раніше, використання генеративного ШІ для створення нових вихідних даних є дуже ефективним для генерації ідей та створення чернеток у процесі створення рекламних копій, веб-статей та іншого контенту.
Вказавши характеристики продукту, цільову аудиторію, кількість символів тощо, можна ввести підказки для генерації більш відповідних вихідних даних. Це дозволяє швидше генерувати більше ідей, ніж людина, що значно підвищує продуктивність.

Підтримка аналізу даних та автоматична генерація звітів

Генеративний ШІ, здатний швидко обробляти великі обсяги даних, може виявляти патерни та тренди, які людина може пропустити. Це робить його корисним для аналізу та прогнозування даних, а також для створення звітів на основі таких аналізів та прогнозів.
Вказавши формат виводу та інші параметри, можна налаштувати формат відповідно до потреб.

Застереження щодо використання генеративного штучного інтелекту

Як зазначено вище, генеративний штучний інтелект має значні переваги у використанні, але водночас існує чимало аспектів, на які слід звернути увагу для правильного використання.

Галюцинації штучного інтелекту

Генеративний штучний інтелект надає відповіді, які є “найбільш ймовірними” з точки зору ймовірності та статистики, на основі навчальних даних. Тому не рідкість, коли він генерує неправдиву інформацію (такі проблеми зазвичай називають “галюцинаціями”).
Крім того, деякі генеративні штучні інтелекти мають обмеження щодо періоду отримання навчальних даних, через що можуть надавати відповіді, які не відображають найновішу інформацію.
Отже, при використанні результатів генеративного штучного інтелекту в роботі, обов’язково слід проводити перевірку якості та верифікацію людиною.

Аспекти безпеки

Також, при використанні генеративного штучного інтелекту компаніями, особливу увагу слід приділяти аспектам безпеки.
Деякі генеративні штучні інтелекти можуть використовувати введені дані для машинного навчання, і якщо випадково ввести особисту інформацію або комерційну таємницю, це може призвести до непоправних наслідків.
Тому обов’язково перевіряйте умови використання щодо обробки введених даних.

Юридичні регулювання

Останнім часом активно обговорюються питання юридичного регулювання генеративного штучного інтелекту, зокрема щодо Закону про авторське право та Закону про захист персональних даних. Крім того, деякі галузі та сфери діяльності встановлюють власні етичні норми щодо штучного інтелекту. Тому, з точки зору дотримання законодавства, компаніям слід звертати увагу на юридичні регулювання та такі етичні норми.

Якщо враховувати важливі аспекти, рекомендуємо використовувати Azure OpenAI Service

У цьому контексті, “Azure OpenAI Service”, який надає Microsoft Azure, є єдиним сервісом, що дозволяє використовувати AI-сервіси від OpenAI (генерація тексту, коду та зображень) на платформі Microsoft Azure. Важливо зазначити, що введені дані не використовуються для машинного навчання, а також можна скористатися функціями безпеки Microsoft Azure, що забезпечує високий рівень безпеки.
Крім того, враховуючи, що багато основних сервісів генерації AI є закордонними, Azure OpenAI Service рекомендується також через те, що він підпорядковується японському законодавству та дозволяє укладати контракти з виключною юрисдикцією Токійського окружного суду, що підвищує передбачуваність правових ризиків.

Підсумок: Використання генеративного ШІ може підвищити ефективність, але управління ризиками є обов’язковим

Генеративні ШІ-сервіси, які з’являються щодня, можуть значно підвищити ефективність роботи та знизити витрати, якщо їх використовувати ефективно.
Однак, для ефективного використання генеративних ШІ-сервісів необхідно правильно розуміти їхні ризики та ретельно розглянути, які функції та специфікації можуть знизити ці ризики у контексті завдань, для яких планується їх впровадження.
Особливо для компаній важливо розробити внутрішні керівні принципи, інформувати співробітників та проводити тренінги. При впровадженні генеративних ШІ-сервісів у роботу, варто порівнювати та оцінювати кожен сервіс з багатосторонньої точки зору.