Generatywna sztuczna inteligencja

Generatywna sztuczna inteligencja (ang. genAI) to szerokie pojęcie opisujące każdy rodzaj sztucznej inteligencji (AI), która może generować nowe teksty, obrazy, klipy wideo lub audio. Technicznie rzecz biorąc, ten rodzaj AI uczy się wzorców na podstawie danych treningowych i generuje nowe, unikalne wyniki o tych samych właściwościach statystycznych. Jest siłą napędową narzędzi do generowania treści AI.

Czym jest generatywna sztuczna inteligencja (ang. generative AI)?

Modele generatywnej AI wykorzystują podpowiedzi do kierowania generowaniem treści i wykorzystują transfer wiedzy, aby stać się bardziej biegłymi. Wczesne modele genAI były tworzone z myślą o określonych typach danych i zastosowaniach. Na przykład, DeepDream firmy Google został zaprojektowany do manipulowania obrazami i ich ulepszania. Może on generować angażujące, nowe efekty wizualne, ale rozwój modelu koncentrował się głównie na przetwarzaniu obrazów, a jego możliwości nie mają zastosowania do innych typów danych.

Dziedzina generatywnej sztucznej inteligencji (ang. generative AI) szybko się rozwija, a coraz więcej generatywnych modeli AI jest obecnie multimodalnych. Ten postęp oznacza, że ten sam model może obsługiwać różne podpowiedzi danych i generować różne typy danych.

Na przykład, ten sam model genAI może być użyty do:

• Generowania kreatywnego tekstu
• Generowania tekstu informacyjnego
• Udzielania wyczerpujących i pouczających odpowiedzi na dowolne pytania
• Opisywania obrazu
• Generowania unikalnego obrazu na podstawie komunikatu tekstowego
• Tłumaczenia tekstu z jednego języka na inny
• Uwzględniania źródła informacji modelu w odpowiedzi

Rozwój generatywnego modelu AI jest często przedsięwzięciem zespołowym, wymagającym różnorodnych badań, programowania, doświadczenia użytkownika (UX) oraz wiedzy z zakresu operacji uczenia maszynowego (MLOps). Multidyscyplinarne podejście pomaga zapewnić, że generatywne modele AI są projektowane, trenowane, wdrażane i utrzymywane w sposób etyczny i odpowiedzialny.

To musisz wiedzieć o GenAI:

• Generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) odnosi się do systemów AI, które tworzą nową treść, taką jak tekst, obrazy, wideo i audio, poprzez uczenie się wzorców z istniejących danych.
• Podczas gdy tradycyjna AI jest zaprojektowana do konkretnych zadań z ustalonymi regułami, generatywna AI wykorzystuje głębokie uczenie do tworzenia elastycznych, kreatywnych wyników w wielu aplikacjach.
  Jasne i konkretne podpowiedzi prowadzą do lepszych rezultatów, a ich udoskonalenie często poprawia wyniki.
• Generatywna AI ma zastosowanie w wielu zadaniach, wymagających różnych architektur głębokiego uczenia, takich jak sieci GAN, VAE i Transformery, z których każda została zaprojektowana w celu wychwytywania unikalnych wzorców w danych treningowych.
• ChatGPT, opracowany przez OpenAI, to popularny generatywny model AI, który tworzy spójny tekst, dostępny zarówno w wersji darmowej, jak i płatnej.
• Połączenie metryk i ewaluacji jest niezbędne do pełnego zrozumienia mocnych i słabych stron modelu, ponieważ różne zadania wymagają różnych metod ewaluacji.
• Zrównoważenie innowacji w dziedzinie AI z normami etycznymi i prawnymi będzie wymagało stałej współpracy między rządami, branżami i osobami prywatnymi.

Sztuczna inteligencja generatywna a sztuczna inteligencja tradycyjna

Związek między sztuczną inteligencją a sztuczną inteligencją generatywną ma charakter hierarchiczny.

• Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do rozwoju systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania, które wcześniej wymagały ludzkiej inteligencji. Zazwyczaj takie zadania obejmują percepcję, logiczne rozumowanie, podejmowanie decyzji i rozumienie języka naturalnego (NLU).
• Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji (AI), który koncentruje się na zadaniach dyskryminacyjnych. Polega ono na opracowywaniu algorytmów, które umożliwiają komputerom formułowanie przewidywań lub podejmowanie decyzji w oparciu o dane bez konieczności wyraźnego programowania.
• Sztuczna inteligencja generatywna to podzbiór uczenia maszynowego (ML), który koncentruje się na tworzeniu nowych próbek danych, które pod względem stylu, treści lub struktury przypominają dane, na których trenowano model.

Tradycyjna sztuczna inteligencja (AI) opiera się na algorytmach uczenia maszynowego opartych na regułach, trenowanych na jednym typie danych w celu wykonania jednego zadania. Wiele tradycyjnych algorytmów uczenia maszynowego jest trenowanych w celu generowania pojedynczego, poprawnego wyniku.

Z kolei generatywna sztuczna inteligencja (AI) wykorzystuje strategie głębokiego uczenia (DL), które potrafią uczyć się z różnych zestawów danych i generować wyniki mieszczące się w akceptowalnym zakresie. Ta elastyczność pozwala na wykorzystanie tego samego modelu bazowego do różnych zadań. Na przykład ChatGPT może teraz przetwarzać komunikaty graficzne i tekstowe.

Technologia ta, będąca podzbiorem uczenia maszynowego (ML), jest już wykorzystywana do tworzenia pomysłowej sztuki cyfrowej, projektowania nowych środowisk wirtualnych, tworzenia kompozycji muzycznych, generowania pomysłów na historie do kreatywnego pisania, wspomagania odkrywania leków poprzez przewidywanie struktur molekularnych, pisania kodu oprogramowania oraz generowania realistycznych klipów wideo i audio.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywne modele sztucznej inteligencji wykorzystują sieci neuronowe do uczenia się wzorców w danych i generowania nowej treści. Po wytrenowaniu sieć neuronowa może generować treści podobne do danych, na których została wytrenowana. Na przykład sieć neuronowa wytrenowana na zbiorze danych tekstowych może zostać użyta do wygenerowania nowego tekstu, a w zależności od danych wejściowych modelu, tekst wyjściowy może przybrać formę wiersza, opowiadania, złożonego obliczenia matematycznego, a nawet kodu aplikacji.

Przydatność wyników genAI w dużej mierze zależy od jakości i kompleksowości danych treningowych, architektury modelu, procesów użytych do jego trenowania oraz podpowiedzi udzielanych modelowi przez użytkowników.

Jakość danych jest kluczowa, ponieważ to właśnie jej modele genAI uczą się generować wysokiej jakości wyniki. Im bardziej zróżnicowane i kompleksowe są dane treningowe, tym więcej wzorców i niuansów model będzie potencjalnie w stanie zrozumieć i odtworzyć. Gdy model jest trenowany na niespójnych, stronniczych lub zaszumionych danych, prawdopodobnie wygeneruje wyniki odzwierciedlające te wady.

Kluczowe są również metodologie trenowania i strategie ewaluacji. Podczas trenowania model wykorzystuje informacje zwrotne do dostosowywania wartości w swojej architekturze (parametrów wewnętrznych).

Złożoność architektury modelu może również odgrywać znaczącą rolę w użyteczności wyników, ponieważ architektura modelu determinuje sposób, w jaki genAI przetwarza i uczy się na podstawie danych treningowych.

Z jednej strony, jeśli architektura jest zbyt prosta, model może mieć trudności z uchwyceniem ważnych niuansów kontekstowych w danych treningowych.

Z drugiej strony, jeśli architektura jest zbyt złożona, model może nadmiernie się dopasowywać i priorytetyzować nieistotne szczegóły kosztem ważnych, podstawowych wzorców.

Po trenowaniu modelowi można podawać monity do tworzenia nowych danych. Monity określają sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcję z modelami AI i kierują swoimi wynikami. Cel monitu zależy od pożądanego wyniku, celu modelu i kontekstu, w którym jest on używany. Na przykład, jeśli pożądanym rezultatem jest list motywacyjny, polecenie może zawierać wskazówki dotyczące stylu pisania i długości tekstu. Jeśli jednak pożądanym rezultatem jest klip audio, polecenie może zawierać wskazówki dotyczące gatunku muzycznego i tempa.

Rodzaje generatywnej sztucznej inteligencji (AI)

Generatywną sztuczną inteligencję można zastosować do szerokiego zakresu zadań, a każdy typ zadania może wymagać innej architektury głębokiego uczenia (deep learning), aby uchwycić specyficzne wzorce i cechy danych treningowych. Generatywne sieci przeciwstawne (GAN), wariacyjne autoenkodery (VAE) i architektury transformatorowe odgrywają istotną rolę w budowaniu generatywnych modeli AI.

Każdy typ architektury ma na celu doprowadzenie modelu AI do punktu, w którym może on generować próbki nieodróżnialne od danych, na których jest trenowany.

Generatywne sieci przeciwstawne (GAN)

Składa się z dwóch sieci neuronowych: generatora i dyskryminatora. Obie sieci grają w zgadywanki, w których generator podaje dyskryminatorowi próbkę danych, a dyskryminator przewiduje, czy próbka jest prawdziwa, czy też sfabrykowana przez generator. Proces jest powtarzany, aż generator zdoła oszukać dyskryminator z akceptowalnym poziomem dokładności.

Wariacyjne autoenkodery (VAE)

Składa się z dwóch głównych komponentów: kodera i dekodera. Koder pobiera dane wejściowe i kompresuje je do reprezentacji przestrzeni ukrytej, która zachowuje ich najważniejsze cechy. Dekoder następnie pobiera reprezentację przestrzeni ukrytej i generuje nowe dane, które przechwytują najważniejsze cechy danych treningowych.

Architektury transformatorów

Składa się z wielu ułożonych warstw, z których każda zawiera własny mechanizm samouwagi i sieć sprzężenia zwrotnego.

Mechanizm samouwagi umożliwia każdemu elementowi w sekwencji rozważenie i ocenę jego relacji ze wszystkimi pozostałymi elementami, a sieć sprzężenia zwrotnego przetwarza dane wyjściowe mechanizmu samouwagi i wykonuje dodatkowe transformacje danych.

W miarę jak model przetwarza sekwencję wejściową za pomocą ułożonych warstw, uczy się generować nowe sekwencje, które przechwytują najważniejsze informacje dla danego zadania.

Generatywne, wstępnie wytrenowane transformatory (GPT)

Specyficzna implementacja architektury transformatora. Ten typ modelu jest najpierw wstępnie trenowany na ogromnej ilości danych tekstowych w celu uchwycenia wzorców i niuansów językowych. Po zakończeniu szkolenia podstawowego model jest następnie dostrajany do konkretnego zastosowania.

Hybrydowe warianty generatywnych architektur AI stają się coraz powszechniejsze, ponieważ badacze nieustannie dążą do poprawy wydajności, stabilności i efektywności modeli.

Na przykład, GPT nie został z natury zaprojektowany dla multimodalnej AI. Mimo to OpenAI udało się rozszerzyć infrastrukturę dużego modelu językowego (LLM) poprzez integrację generatywnej architektury AI zdolnej do rozumienia obrazów.

Jak trenowane są generatywne modele sztucznej inteligencji?

Po ustaleniu architektury generatywnego modelu sztucznej inteligencji, model przechodzi proces trenowania. W trakcie tej fazy model uczy się, jak dostosowywać swoje parametry wewnętrzne, aby zminimalizować rozbieżności statystyczne między wynikami modelu a danymi, na których został wytrenowany. Celem jest minimalizacja funkcji straty, czyli różnicy statystycznej między wynikami modelu a danymi, na których został wytrenowany.

Trenowanie generatywnych sieci adwersarnych odbywa się w dwuetapowym procesie.

1. Sieć generatora uczy się, jak tworzyć fałszywe dane z losowego szumu.
2. Jednocześnie sieć dyskryminatora uczy się odróżniać dane rzeczywiste od fałszywych.
3. Rezultatem jest sieć generatora zdolna do tworzenia wysokiej jakości, realistycznych próbek danych.

Autoenkodery wariacyjne (VAE) są również trenowane w dwuetapowym procesie.

1. Sieć kodera mapuje dane wejściowe do przestrzeni ukrytej, gdzie są one reprezentowane jako rozkład prawdopodobieństwa.
2. Sieć dekodera następnie pobiera próbki z tego rozkładu w celu rekonstrukcji danych wejściowych.

Podczas treningu autoenkodery VAE dążą do minimalizacji funkcji straty, która obejmuje dwa składniki: rekonstrukcję i regularyzację. Równowaga między rekonstrukcją a regularyzacją pozwala autoenkoderom VAE generować nowe próbki danych poprzez próbkowanie z wyuczonej przestrzeni ukrytej.

Modele transformatorów są również trenowane w dwuetapowym procesie.

1. Są one wstępnie trenowane na dużym zbiorze danych.
2. Następnie są dostrajane za pomocą mniejszego, specyficznego dla danego zadania zbioru danych.

Połączenie wstępnego trenowania i dostrajania pozwala modelom transformatorowym na korzystanie z uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i półnadzorowanego, w zależności od dostępnych danych i konkretnego zadania. Ta elastyczność pozwala na użycie tego samego modelu transformatorowego do różnych typów treści.

Hybrydowe modele generatywnej sztucznej inteligencji (AI) są trenowane za pomocą kombinacji technik. Dokładne szczegóły dotyczące trenowania hybrydowego modelu generatywnej sztucznej inteligencji (AI) będą się różnić w zależności od konkretnej architektury, jej celów i typu danych.

Jak oceniane są modele generatywnej sztucznej inteligencji?

Wyniki GenAI należy oceniać obiektywnie i subiektywnie pod kątem trafności i jakości. W zależności od wniosków wyciągniętych z ewaluacji, model może wymagać dostrojenia w celu poprawy wydajności lub ponownego trenowania z wykorzystaniem dodatkowych danych. W razie potrzeby architektura modelu może również zostać zweryfikowana.

Ewaluacja jest zazwyczaj przeprowadzana z wykorzystaniem oddzielnego zbioru danych, znanego jako zbiór walidacyjny lub testowy, który zawiera dane, których model nie widział podczas trenowania. Celem jest określenie, jak dobrze model radzi sobie z nowymi, wcześniej niewidzianymi danymi.

Dobry wynik ewaluacji wskazuje, że model nauczył się istotnych wzorców z danych treningowych i może zastosować tę wiedzę do generowania użytecznych wyników po otrzymaniu nowego polecenia wejściowego.

GenAI i test Turinga

Test Turinga może być również używany do oceny wydajności generatywnego modelu sztucznej inteligencji. Test ten, który dr Alan Turing wprowadził w swojej pracy z 1950 roku pt. „Maszyny liczące i inteligencja”, został pierwotnie zaprojektowany do testowania zdolności maszyny do wykazywania inteligentnych zachowań nieodróżnialnych od ludzkich.

W tradycyjnej formie testu sędzia prowadzi tekstową konwersację z człowiekiem i maszyną, próbując ustalić, które odpowiedzi zostały wygenerowane przez człowieka, a które przez maszynę.

Jeśli sędzia nie jest w stanie precyzyjnie określić, które odpowiedzi pochodzą od maszyny, uznaje się, że maszyna zdała test Turinga.

Chociaż test Turinga ma znaczenie historyczne i jest łatwy do zrozumienia, nie może być używany jako jedyna metoda oceny, ponieważ koncentruje się wyłącznie na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i nie obejmuje pełnego zakresu zadań, które mogą wykonywać generatywne modele sztucznej inteligencji.

Innym problemem związanym z wykorzystaniem testu Turinga do oceny genAI jest to, że wyniki generatywnej AI tylko czasami mają na celu naśladowanie ludzkich zachowań. Na przykład DALL·E został stworzony w celu tworzenia nowych, pomysłowych obrazów na podstawie komunikatów tekstowych. Jego wyniki nigdy nie zostały zaprojektowane z myślą o naśladowaniu ludzkich reakcji.

Popularne zastosowania sztucznej inteligencji generatywnej w świecie rzeczywistym

Gdy generatywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana jako narzędzie zwiększające produktywność, można ją zaklasyfikować jako rodzaj rozszerzonej sztucznej inteligencji.

Popularne zastosowania tego typu rozszerzonej inteligencji w świecie rzeczywistym obejmują:

• Generowanie obrazów: Szybkie generowanie i/lub manipulowanie seriami obrazów w celu odkrywania nowych możliwości twórczych.
• Generowanie tekstów: Generowanie artykułów prasowych i innych formatów tekstu w różnych stylach.
• Augmentacja danych: Generowanie danych syntetycznych w celu trenowania modeli uczenia maszynowego, gdy dane rzeczywiste są ograniczone lub kosztowne.
• Odkrywanie leków: Generowanie wirtualnych struktur molekularnych i związków chemicznych w celu przyspieszenia odkrywania nowych leków.
• Kompozycja muzyczna: Pomoc kompozytorom w eksplorowaniu nowych pomysłów muzycznych poprzez tworzenie oryginalnych utworów muzycznych.
• Transfer stylów: Stosowanie różnych stylów artystycznych do tego samego utworu.
• Tworzenie VR/AR: Tworzenie wirtualnych awatarów i środowisk do gier wideo, platform rzeczywistości rozszerzonej i gier metawersalnych.
• Obrazy medyczne: Analiza obrazów medycznych i publikowanie raportów z analizy.
• Rekomendacje treści: Tworzenie spersonalizowanych rekomendacji dla platform e-commerce i rozrywkowych.
  Tłumaczenie językowe: Tłumaczenie tekstu z jednego języka na drugi.
• Projektowanie produktu: Wirtualne generowanie nowych projektów i koncepcji produktów w celu oszczędzania czasu i pieniędzy.
• Wykrywanie anomalii: Tworzenie wirtualnych modeli normalnych wzorców danych, które ułatwią innym programom AI identyfikację defektów w wytwarzanych produktach lub odkrywanie nietypowych wzorców w finansach i cyberbezpieczeństwie.
• Zarządzanie doświadczeniem klienta: Wykorzystanie generatywnych chatbotów do odpowiadania na pytania klientów i reagowania na ich opinie.
• Opieka zdrowotna: Generowanie spersonalizowanych planów leczenia w oparciu o multimodalne dane pacjenta.

Korzyści i wyzwania związane z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji (AI)

Wpływ generatywnej sztucznej inteligencji (AI) już teraz stwarza nowe możliwości edukacyjne, badawcze i biznesowe. Rodzi to również istotne obawy dotyczące prywatności danych, etycznego wykorzystania, odpowiedzialności i potencjalnej dezinformacji.

Z drugiej strony, technologia generatywnej sztucznej inteligencji (AI) jest już wykorzystywana do zwiększania produktywności i, miejmy nadzieję, umożliwia ludziom przeznaczanie czasu i energii na zadania o większej wartości. W dziedzinach badawczych, w których dane są ograniczone lub kosztowne w pozyskaniu, generatywna sztuczna inteligencja (AI) symuluje lub rozszerza dane i pomaga przyspieszyć uzyskiwanie wyników badań.

W produkcji modele generatywne są wykorzystywane do generowania wirtualnych prototypów; w przedsiębiorstwach genAI służy do dostosowywania komunikatów marketingowych w oparciu o indywidualne preferencje.

Z drugiej strony, cyberprzestępcy nadużywają tej technologii do klonowania głosów i przeprowadzania ataków phishingowych. Nadużywanie tej technologii jest problematyczne, ponieważ może podważyć zaufanie i potencjalnie zachwiać instytucjami gospodarczymi, społecznymi i politycznymi.

Do kluczowych kwestii po wdrożeniu należy monitorowanie modelu pod kątem niewłaściwego użycia oraz wdrożenie zabezpieczeń, aby zrównoważyć potrzebę postępu z odpowiedzialną sztuczną inteligencją.

Oczekuje się, że wiele najpopularniejszych modeli genAI będzie wymagało częstych aktualizacji, aby uniknąć odchyleń od koncepcji i zachować zdolność do generowania wysokiej jakości, istotnych wyników.

Czy generatywna sztuczna inteligencja zastąpi ludzi w miejscu pracy?

Generatywna sztuczna inteligencja już wykazała potencjał do transformacji sposobu, w jaki ludzie pracują.

Zwolennicy tej technologii argumentują, że choć generatywna sztuczna inteligencja zastąpi ludzi w niektórych zawodach, stworzy nowe miejsca pracy. Ludzie nadal będą musieli wybierać odpowiednie dane treningowe i najodpowiedniejszą architekturę dla danego zadania generatywnego – a ludzie zawsze będą odgrywać ważną rolę w ocenie wyników modeli.

Wielu krytyków obawia się, że ponieważ generatywna sztuczna inteligencja potrafi emulować różne style pisania i wizualne, technologia ta ostatecznie obniży wartość finansową treści tworzonych przez ludzi.

W rzeczywistości generatywna sztuczna inteligencja odegrała znaczącą rolę w niedawnym strajku scenarzystów w Stanach Zjednoczonych. Strajk trwał prawie pięć miesięcy i był najdłuższym strajkiem scenarzystów w historii Hollywood.

Jednym z kluczowych problemów strajku było wykorzystanie sztucznej inteligencji w pokojach scenarzystów. Wraz z rosnącą łatwością obsługi narzędzi pisarskich opartych na sztucznej inteligencji, niektóre studia zaczęły używać ich do generowania i przepisywania istniejących scenariuszy.

Scenarzyści obawiali się, że wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) doprowadzi do utraty miejsc pracy i spadku jakości treści.

Wątpliwości dotyczące praw własności do treści generowanych przez AI były również częścią strajku. Scenarzyści argumentowali, że powinni być wymieniani jako autorzy i otrzymywać wynagrodzenie za wszelkie treści generowane przez AI, które zostały wykorzystane w edycjach ich utworów. Studia argumentowały, że treści generowane przez AI to po prostu narzędzie, a scenarzyści nie powinni być wymieniani jako autorzy ani opłacani za korzystanie z tego narzędzia.

Ostatecznie scenarzyści i studia osiągnęli ugodę, która zawierała postanowienia dotyczące dopuszczalnego wykorzystania AI. Chociaż ugoda nie rozwiała wszystkich obaw scenarzystów, ustanowiła zasadę, że scenarzyści powinni mieć kontrolę nad wykorzystaniem AI w swojej pracy. Pomogła również zwiększyć świadomość opinii publicznej na temat potencjalnych wad AI dla branży kreatywnej.

Etyczne obawy związane z generatywną sztuczną inteligencją

Rozpowszechnienie się generatywnej sztucznej inteligencji rodzi również pytania o etyczne wykorzystanie tej technologii w innych branżach.

Jednym z najbardziej niepokojących aspektów generatywnej sztucznej inteligencji jest jej skłonność do halucynacji i generowania nieistotnych lub niepoprawnych odpowiedzi.

Kolejnym problemem jest jej rola w tworzeniu i rozpowszechnianiu deepfake’ów. Ten rodzaj hiperrealistycznych – a jednak całkowicie sfabrykowanych – treści jest już wykorzystywany do szerzenia dezinformacji.

Podczas gdy niektóre firmy z zadowoleniem przyjmują potencjalne zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji, inne ograniczają korzystanie z tej technologii w miejscu pracy, aby zapobiec celowemu i niezamierzonemu wyciekowi danych.

Chociaż integracja interfejsów programowania aplikacji (API) GenAI w aplikacjach innych firm uczyniła tę technologię bardziej przyjazną dla użytkownika, ułatwiła ona również hakerom jailbreak aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji i tworzenie zwodniczych treści, w których osoby pojawiają się bez ich wiedzy lub zgody. Ten rodzaj naruszenia prywatności jest szczególnie rażący, ponieważ może zaszkodzić reputacji.

Etyka generatywnej sztucznej inteligencji (AI) ma również wymiar środowiskowy, ponieważ trenowanie modeli generatywnych wymaga dużej mocy obliczeniowej. Duże modele generatywne mogą wymagać tygodni (a nawet miesięcy) trenowania. Wiąże się to z użyciem wielu procesorów graficznych (GPU) i/lub procesorów TPU, co z kolei pochłania dużo energii.

Chociaż generowanie wyników w trybie wnioskowania zużywa mniej energii, wpływ na środowisko nadal jest znaczący, ponieważ genAI skaluje się już do milionów użytkowników w każdej minucie każdego dnia.

Co więcej, wykorzystanie web scrapingu do gromadzenia danych do trenowania generatywnych modeli AI wywołało zupełnie nowy wymiar obaw etycznych, szczególnie wśród wydawców internetowych.

Wydawcy internetowi inwestują czas, wysiłek i zasoby w tworzenie i selekcjonowanie treści. Kiedy treści internetowe i książki są scrapowane bez pozwolenia lub rekompensaty finansowej, jest to w zasadzie równoznaczne z nieautoryzowanym wykorzystaniem lub kradzieżą własności intelektualnej.

Obawy wydawców podkreślają potrzebę przejrzystych, dobrowolnych i odpowiedzialnych praktyk gromadzenia danych. Oczekuje się, że znalezienie równowagi między postępem technologicznym a zasadami etycznego i legalnego wykorzystania technologii genAI będzie ciągłym wyzwaniem, z którym muszą wspólnie zmierzyć się rządy, sektory przemysłu i jednostki.

Popularne aplikacje i rozszerzenia przeglądarek generatywnej sztucznej inteligencji (genative AI)

Pomimo obaw dotyczących etycznego rozwoju, wdrażania i użytkowania technologii generatywnej sztucznej inteligencji (genative AI), aplikacje i rozszerzenia przeglądarek genatywnej sztucznej inteligencji (genative AI) zyskały znaczną uwagę ze względu na swoją wszechstronność i użyteczność w różnych zastosowaniach.

ChatGPT

Ten generatywny model sztucznej inteligencji (AI) o otwartym kodzie źródłowym, opracowany przez OpenAI, znany jest ze swojej zdolności do generowania realistycznego i spójnego tekstu. ChatGPT jest dostępny zarówno w wersji darmowej, jak i płatnej.

ChatGPT for Google

ChatGPT dla Google to bezpłatne rozszerzenie przeglądarki Chrome umożliwiające użytkownikom generowanie tekstu bezpośrednio z wyszukiwarki Google.

Jasper

Jasper to płatny, generatywny asystent pisania oparty na sztucznej inteligencji dla firm, znany z tego, że pomaga marketerom szybko i łatwo tworzyć wysokiej jakości treści.

Podsumowanie: Generatywna sztuczna inteligencja

Generatywna sztuczna inteligencja to szybko rozwijająca się technologia o szerokim spektrum zastosowań w tworzeniu tekstów, muzyki i wideo. Narzędzia takie jak ChatGPT i Stable Diffusion uczyniły ją dostępną, umożliwiając kreatywne i praktyczne wykorzystanie w różnych branżach. Jednak efektywne wykorzystanie wymaga starannego, szybkiego tworzenia i trenowania modeli, aby zapewnić wysoką jakość wyników.

Pomimo swoich korzyści, generatywna sztuczna inteligencja budzi obawy etyczne, w tym halucynacje związane z AI, naruszenia prywatności danych i deepfake’i. Sprostanie tym wyzwaniom będzie wymagało przejrzystych praktyk dotyczących danych oraz współpracy między rządami, branżami i użytkownikami, aby zapewnić etyczne i zrównoważone wykorzystanie.

FAQ