Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja rozwija się w rekordowym tempie, podczas gdy zarządy firm wciąż poznają wartość biznesową tej technologii i związane z nią zagrożenia. Wśród emocji związanych z generatywną sztuczną inteligencją od czasu wydania ChatGPT, Bard, Claude, Midjourney i innych narzędzi do tworzenia treści, dyrektorzy generalni, co zrozumiałe, zastanawiają się: Czy jest to technologiczny szum, czy szansa na zmianę gry? A jeśli to drugie, jaka jest wartość dla mojej firmy?

Publiczna wersja ChatGPT osiągnęła 100 milionów użytkowników w zaledwie dwa miesiące. Zdemokratyzowała sztuczną inteligencję w sposób wcześniej niespotykany, stając się jednocześnie zdecydowanie najszybciej rozwijającą się aplikacją w historii. Jej nieszablonowa dostępność sprawia, że generatywna sztuczna inteligencja różni się od wszystkich poprzednich. Użytkownicy nie muszą mieć wykształcenia w dziedzinie uczenia maszynowego, aby z niej korzystać lub czerpać z niej wartość; prawie każdy, kto potrafi zadawać pytania, może z niej korzystać. Podobnie jak w przypadku innych przełomowych technologii, takich jak komputer osobisty czy iPhone, jedna platforma generatywnej sztucznej inteligencji może dać początek wielu aplikacjom dla odbiorców w każdym wieku i na każdym poziomie wykształcenia oraz w każdym miejscu z dostępem do Internetu.

Wszystko to jest możliwe, ponieważ generatywne chatboty AI są zasilane przez modele fundamentalne, które zawierają sieci neuronowe wyszkolone na ogromnych ilościach nieustrukturyzowanych, nieoznakowanych danych w różnych formatach, takich jak tekst i dźwięk. Modele Foundation mogą być wykorzystywane do szerokiego zakresu zadań. W przeciwieństwie do tego, poprzednie generacje modeli AI były często ograniczone, co oznacza, że mogły wykonywać tylko jedno zadanie, takie jak przewidywanie rezygnacji klientów. Jeden model może na przykład stworzyć streszczenie raportu technicznego na temat obliczeń kwantowych o objętości 20 000 słów, opracować strategię wejścia na rynek dla firmy zajmującej się przycinaniem drzew i zapewnić pięć różnych przepisów na dziesięć składników w czyjejś lodówce. Wadą takiej wszechstronności jest to, że na razie generatywna sztuczna inteligencja może czasami zapewniać mniej dokładne wyniki, ponownie zwracając uwagę na zarządzanie ryzykiem związanym ze sztuczną inteligencją.

Przy odpowiednich zabezpieczeniach generatywna sztuczna inteligencja może nie tylko odblokować nowe przypadki użycia dla firm, ale także przyspieszyć, skalować lub w inny sposób ulepszać istniejące produkty. Wyobraźmy sobie na przykład rozmowę sprzedażową z klientem. Specjalnie wyszkolony model sztucznej inteligencji może sugerować sprzedawcy możliwości zwiększenia sprzedaży, ale do tej pory były one zwykle oparte wyłącznie na statycznych danych klienta uzyskanych przed rozpoczęciem rozmowy, takich jak dane demograficzne i wzorce zakupów. Sztuczna inteligencja może sugerować sprzedawcy możliwości dosprzedaży w czasie rzeczywistym w oparciu o rzeczywistą treść rozmowy, czerpiąc z wewnętrznych danych klienta, zewnętrznych trendów rynkowych i danych wpływowych mediów społecznościowych. Jednocześnie generatywna sztuczna inteligencja może zaoferować sprzedawcy pierwszy szkic oferty sprzedaży, który może on dostosować i spersonalizować.

Powyższy przykład pokazuje wpływ technologii na jedną rolę zawodową. Jednak niemal każdy pracownik umysłowy może skorzystać na współpracy z generatywną sztuczną inteligencją. W rzeczywistości, podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja może ostatecznie zostać wykorzystana do automatyzacji niektórych zadań, duża część jej wartości może wynikać z tego, w jaki sposób dostawcy oprogramowania osadzają tę technologię w codziennych narzędziach (na przykład w poczcie e-mail lub edytorze tekstu) używanych przez pracowników wiedzy. Ulepszone przez wdrożenie sztucznej inteligencji narzędzia mogłyby znacznie zwiększyć produktywność.

Dyrektorzy generalni chcą wiedzieć, czy powinni działać już teraz - a jeśli tak, to jak zacząć. Niektórzy mogą dostrzec szansę na stworzenie przewagi konkurencyjnej, przeskoczenie konkurencji poprzez ponowne wyobrażenie sobie, w jaki sposób ludzie wykonują pracę z generatywnymi aplikacjami AI u boku. Inni mogą chcieć zachować ostrożność, eksperymentując z kilkoma przypadkami użycia i ucząc się więcej przed dokonaniem jakichkolwiek istotnych inwestycji. Firmy będą również musiały ocenić, czy dysponują niezbędną wiedzą techniczną, technologią i architekturą danych, modelem operacyjnym i procesami zarządzania ryzykiem, których będą wymagać niektóre z bardziej transformacyjnych wdrożeń generatywnej sztucznej inteligencji.

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja? Podstawy

Technologia generatywnej sztucznej inteligencji szybko się rozwija. Cykl wydawniczy, liczba start-upów i szybka integracja z istniejącymi aplikacjami są niezwykłe.

Generatywna sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do automatyzacji, rozszerzania i przyspieszania pracy. Skupiamy się na sposobach, w jakie generatywna sztuczna inteligencja może usprawnić pracę, a nie na tym, jak może zastąpić rolę człowieka.

Podczas gdy chatboty generujące tekst, takie jak ChatGPT, cieszą się ogromnym zainteresowaniem, generatywna sztuczna inteligencja może zapewnić możliwości w szerokim zakresie treści, w tym obrazów, wideo, audio i kodu komputerowego. Może też pełnić kilka funkcji w organizacjach, w tym klasyfikować, edytować, podsumowywać, odpowiadać na pytania i tworzyć nowe treści. Każde z tych działań ma potencjał do tworzenia wartości poprzez zmianę sposobu wykonywania pracy na poziomie działań w ramach funkcji biznesowych i przepływów pracy. Przykłady wykorzystania sztucznej inteligencji.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w realizację klasyfikacjach:

• Wykorzystując sztuczną inteligencję analityk zajmujący się wykrywaniem oszustw może wprowadzać opisy transakcji i dokumenty klientów i poprosić je o zidentyfikowanie nieuczciwych transakcji.
• Wykorzystując sztuczną inteligencję menedżer ds. obsługi klienta może kategoryzować pliki audio rozmów z klientami w oparciu o poziom zadowolenia dzwoniących.
• Wykorzystując sztuczną inteligencję copywriter może poprawić gramatykę i przekonwertować artykuł, aby pasował do sposobu komunikowania się marki klienta.
• Wykorzystując sztuczną inteligencję grafik może usunąć przestarzałe logo z obrazu.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w tworzenie podsumowań:

• Wykorzystując sztuczną inteligencję asystent produkcji może stworzyć film z wydarzenia na podstawie wielu godzin nagrań.
• Wykorzystując sztuczną inteligencję analityk biznesowy może stworzyć diagram Venna, który podsumowuje kluczowe punkty prezentacji kierownictwa.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w udzielanie odpowiedzi na pytania:

• Wykorzystując sztuczną inteligencję pracownicy firmy produkcyjnej mogą zadawać "wirtualnemu ekspertowi" pytania techniczne dotyczące procedur operacyjnych.
• Wykorzystując sztuczną inteligencję konsument może zadać pytania dotyczące montażu nowego mebla.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w realizację projektu:

• Wykorzystując sztuczną inteligencję deweloper oprogramowania może stworzyć całe linie kodu lub fragmenty oprogramowania.
• Wykorzystując sztuczną inteligencję menedżer ds. marketingu może tworzyć różne wersje komunikatów kampanii.

W miarę rozwoju i dojrzewania technologii, tego rodzaju generatywna sztuczna inteligencja może być coraz bardziej zintegrowana z przepływami pracy w przedsiębiorstwie w celu automatyzacji zadań i bezpośredniego wykonywania określonych działań (na przykład automatycznego wysyłania notatek podsumowujących na koniec spotkań). Już obecnie widzimy pojawiające się narzędzia w tym obszarze.

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja? Generatywna sztuczna inteligencja vs. inne rodzaje sztucznej inteligencji

Jak sama nazwa wskazuje, głównym sposobem, w jaki generatywna sztuczna inteligencja różni się od poprzednich form sztucznej inteligencji lub analityki, jest to, że może ona wydajnie generować nowe treści, często w "nieustrukturyzowanych" formach (na przykład tekst pisany lub obrazy), które nie są naturalnie reprezentowane w tabelach z wierszami i kolumnami.

Podstawowy model, który umożliwia działanie generatywnej sztucznej inteligencji, nazywany jest modelem podstawowym. Transformatory są kluczowymi komponentami modeli bazowych - GPT to skrót od Generative Pre-trained Transformer. Transformator jest rodzajem sztucznej sieci neuronowej, która jest trenowana przy użyciu głębokiego uczenia się, terminu, który nawiązuje do wielu (głębokich) warstw w sieciach neuronowych. Uczenie głębokie przyczyniło się do wielu ostatnich postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji.

Jednak niektóre cechy odróżniają modele Foundation od poprzednich generacji modeli uczenia głębokiego. Po pierwsze, można je trenować na bardzo dużych i zróżnicowanych zestawach nieustrukturyzowanych danych. Na przykład, typ modelu fundamentalnego zwany dużym modelem językowym może być trenowany na ogromnych ilościach tekstu, który jest publicznie dostępny w Internecie i obejmuje wiele różnych tematów. Podczas gdy inne modele głębokiego uczenia mogą działać na znacznych ilościach nieustrukturyzowanych danych, są one zwykle trenowane na bardziej specyficznym zestawie danych. Na przykład, model może być trenowany na określonym zestawie obrazów, aby umożliwić mu rozpoznawanie określonych obiektów na zdjęciach.

W rzeczywistości inne modele głębokiego uczenia często mogą wykonywać tylko jedno takie zadanie. Mogą na przykład klasyfikować obiekty na zdjęciu lub wykonywać inną funkcję, taką jak przewidywanie. W przeciwieństwie do tego, jeden model fundamentalny może wykonywać obie te funkcje, a także generować zawartość. Modele Foundation gromadzą te możliwości, ucząc się wzorców i relacji z szerokich danych szkoleniowych, które pozyskują, co na przykład umożliwia im przewidywanie następnego słowa w zdaniu. W ten sposób ChatGPT może odpowiadać na pytania dotyczące różnych tematów, a DALL-E 2 i Stable Diffusion mogą tworzyć obrazy na podstawie opisu.

Biorąc pod uwagę wszechstronność modelu bazowego, firmy mogą wykorzystywać ten sam model do wdrażania wielu biznesowych przypadków użycia, co rzadko osiąga się przy użyciu wcześniejszych modeli głębokiego uczenia. Model fundamentalny, który zawiera informacje o produktach firmy, może być potencjalnie wykorzystywany zarówno do odpowiadania na pytania klientów, jak i do wspierania inżynierów w opracowywaniu zaktualizowanych wersji produktów. W rezultacie firmy mogą znacznie szybciej tworzyć aplikacje i czerpać z nich korzyści.

Jednak ze względu na sposób, w jaki działają obecne modele fundamentalne, nie są one naturalnie dostosowane do wszystkich aplikacji. Na przykład duże modele językowe mogą być podatne na "halucynacje" lub odpowiadanie na pytania za pomocą wiarygodnych, ale nieprawdziwych twierdzeń. Ponadto nie zawsze podawane jest uzasadnienie lub źródła odpowiedzi. Oznacza to, że firmy powinny zachować ostrożność przy integrowaniu generatywnej sztucznej inteligencji bez nadzoru człowieka w aplikacjach, w których błędy mogą wyrządzić szkodę lub w których konieczne jest wyjaśnienie. Generatywna sztuczna inteligencja nie nadaje się również obecnie do bezpośredniego analizowania dużych ilości danych tabelarycznych lub rozwiązywania zaawansowanych problemów związanych z optymalizacją numeryczną. Naukowcy ciężko pracują nad rozwiązaniem tych ograniczeń.

Co to jest generatywna sztuczna inteligencja? Jak ją wykorzystać

Generatywna sztuczna inteligencja wiąże się z różnymi zagrożeniami. Zarządy firm będą chciały zaprojektować swoje zespoły i procesy tak, aby zminimalizować to ryzyko od samego początku - nie tylko w celu spełnienia szybko zmieniających się wymogów regulacyjnych, ale także w celu ochrony swojej działalności i zdobycia cyfrowego zaufania konsumentów.

• Uczciwość: Modele mogą generować stronniczość algorytmów z powodu niedoskonałych danych szkoleniowych lub decyzji podejmowanych przez inżynierów opracowujących modele.
• Własność intelektualna (IP): Dane treningowe i wyniki modeli mogą generować znaczne ryzyko związane z własnością intelektualną, w tym naruszać prawa autorskie, znaki towarowe, patenty lub inne materiały chronione prawem. Nawet w przypadku korzystania z generatywnego narzędzia AI dostawcy, organizacje będą musiały zrozumieć, jakie dane zostały wykorzystane do szkolenia i w jaki sposób są one wykorzystywane w wynikach narzędzia.
• Prywatność: Obawy dotyczące prywatności mogą pojawić się, jeśli użytkownicy wprowadzą informacje, które później trafią do wyników modelu w formie umożliwiającej identyfikację osób. Generatywna sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do tworzenia i rozpowszechniania złośliwych treści, takich jak dezinformacja, deepfake i mowa nienawiści.
• Bezpieczeństwo: Generatywna sztuczna inteligencja może być wykorzystywana przez złych aktorów do przyspieszenia tworzenia i szybkości cyberataków. Można nią również manipulować w celu uzyskania złośliwych wyników. Na przykład, dzięki technice zwanej prompt injection, strona trzecia przekazuje modelowi nowe instrukcje, które nakłaniają model do dostarczenia danych wyjściowych niezamierzonych przez producenta modelu i użytkownika końcowego.
• Wyjaśnialność: Generatywna sztuczna inteligencja opiera się na sieciach neuronowych z miliardami parametrów, co stanowi wyzwanie dla naszej zdolności do wyjaśnienia, w jaki sposób powstaje dana odpowiedź.
• Niezawodność: Modele mogą generować różne odpowiedzi na te same podpowiedzi, utrudniając użytkownikowi ocenę dokładności i wiarygodności wyników.
• Wpływ na organizację: Generatywna sztuczna inteligencja może znacząco wpłynąć na siłę roboczą, a jej wpływ na określone grupy i społeczności lokalne może być nieproporcjonalnie negatywny.
• Wpływ społeczny i środowiskowy: Rozwój i szkolenie modeli fundamentalnych może prowadzić do szkodliwych konsekwencji społecznych i środowiskowych, w tym wzrostu emisji dwutlenku węgla (na przykład szkolenie jednego dużego modelu językowego może wyemitować około 315 ton dwutlenku węgla).