Tehnologija in moč generativne umetne inteligence

Kaj je generativna umetna inteligenca in kakšne tehnologije poganja. Umetna inteligenca, ki ustvarja novo gradivo, vključno z zvokom, kodo, slikami, besedili, simulacijami in videoposnetki, se imenuje generativna. To vključuje algoritme, kot je ChatGPT. Nedavni razvoj na tem področju bi lahko temeljito spremenil naš pristop k ustvarjanju Kako en generativni sistem UI – ChatGPT – opisuje, kaj lahko doseže. Generativni sistemi umetne inteligence spadajo na široko področje strojnega učenja.

Večino časa je bil razvoj generativnega modela umetne inteligence zahteven, poskusilo pa ga je le majhno število dobro financiranih tehnoloških velikanov. Podjetje OpenAI, ki stoji za ChatGPT, prejšnjimi modeli GPT in DALL-E, je od filantropov z zvenečimi imeni prejelo več milijard finančnih sredstev. Googlovo matično podjetje Alphabet ima hčerinsko družbo DeepMind, Meta pa je začela ponujati storitev Make-A-Video, ki temelji na generativni umetni inteligenci. V teh podjetjih delajo nekateri najboljši svetovni inženirji in računalniški znanstveniki. Vendar pa gre za več kot le znanje in spretnosti. Če boste od modela zahtevali, da se usposobi za uporabo skoraj celotnega interneta, vas bo to stalo denar. Čeprav podjetje OpenAI ni razkrilo konkretnih izdatkov, se domneva, da je bil GPT-3 usposobljen na približno 45 terabajtih besedilnega gradiva. Enakovredno enemu milijonu čevljev knjižnih polic ali četrtini Kongresne knjižnice, kar je stalo več milijonov dolarjev. To niso sredstva, ki bi jih lahko uporabilo običajno zagonsko podjetje.

Zato je ChatGPT, imenovan tudi generativni predhodno usposobljeni transformator, trenutno deležen velike pozornosti. Gre za brezplačnega klepetalnega robota, ki je sposoben odgovoriti na praktično vsa vprašanja, ki so mu namenjena. Tega klepetalnega robota je razvila organizacija OpenAI in ga novembra 2022 objavila javnosti za namene testiranja. Že zdaj je priznan kot najbolj izjemen klepetalni robot z umetno inteligenco, ki je na voljo. Poleg tega je postal priljubljen, saj se je v pičlih petih dneh na njegovo uporabo prijavilo več kot milijon posameznikov.

Ustvarjanje vsebin in pomisleki

Kot so navdušeni zagovorniki navdušeno prikazali s spletnimi primeri, je klepetalni robot pokazal sposobnost ustvarjanja računalniške kode. Eseji na univerzitetni ravni, poezija in celo zmerno dobre šale. To je vznemirilo strokovnjake, od cenjenih akademikov do tekstopiscev v oglaševalski industriji, ki se pri svoji karieri zanašajo na ustvarjanje vsebin.

Kljub izraženim pomislekom ima ChatGPT (in umetna inteligenca na splošno) potencial za pozitivne rezultate. Strojno učenje je povzročilo revolucijo v različnih sektorjih. Napredki vključujejo vremenske napovedi visoke ločljivosti in analizo medicinskih slik. Glede na raziskavo družbe McKinsey iz leta 2022 se je uporaba umetne inteligence v zadnjih petih letih več kot početverila, naložbe v umetno inteligenco pa se še naprej množijo. Generativna orodja UI, vključno s ChatGPT in DALL-E (umetniško orodje, ki ga generira UI), lahko revolucionarno spremenijo različne poklice. Vendar je treba še vedno temeljito oceniti celoten obseg njihovega vpliva in s tem povezanih tveganj. Obravnavati moramo pomisleke v zvezi z razvojem generativnih modelov umetne inteligence, njihovimi najprimernejšimi aplikacijami in njihovim vključevanjem v širše področje strojnega učenja.

Generativna umetna inteligenca je sposobna izdelati širok nabor gradiva v različnih scenarijih. Z naprednimi tehnologijami, kot je GPT, je ta tehnologija postala dostopnejša uporabnikom iz različnih okolij. V nadaljevanju je predstavljenih več primerov uporabe generativne umetne inteligence:

  • Izvajanje klepetalnih robotov za tehnično podporo in storitve za stranke.
  • Generiranje prefinjenih imitacij človeškega vedenja, vključno z določenimi posamezniki.
  • Izboljšanje postopka sinhronizacije filmov in izobraževalnih gradiv v več jezikov.
  • Oblikovanje seminarskih nalog, življenjepisov, profilov za zmenke in odgovorov na elektronsko pošto.
  • Ustvarjanje fotorealističnih umetniških del v določenem slogu.
  • Izboljšanje video predstavitev izdelkov.
  • Priporočanje novih farmakoloških snovi za testiranje.
  • Oblikovanje otipljivih predmetov in struktur.
  • Pospeševanje razvoja vrhunskih modelov čipov.
  • Skladanje glasbe z določenim tonom ali slogom.

Povečanje učinkov trženja

Tehnologija generativne umetne inteligence pospešuje izdelavo prepričljivih vsebin. Povratne informacije jo izboljšajo, da ustreza ciljem. Ta razvoj ima pomembne posledice v različnih panogah, vključno s trženjsko usmerjenimi podjetji. Podjetja za IT/programsko opremo lahko izkoristijo kodo, ki jo generira umetna inteligenca, za učinkovite rezultate.

Ustvarjanje generativnega modela umetne inteligence zahteva precejšnja sredstva. Zato je to izziv za vsa podjetja, razen za najbolj ugledna in dobro opremljena. Da bi se lotila generativne umetne inteligence, lahko podjetja prevzamejo že obstoječe modele ali pa jih prilagodijo svojim posebnim zahtevam.

Vir Foto: Pexels