Generatywna Sztuczna Inteligencja

Co to jest generatywna Sztuczna Inteligencja (GenAI)?

Generatywna sztuczna inteligencja (generative AI) jest szerokim terminem, obejmującym dowolny model AI, który może tworzyć nowy tekst, obraz, wideo lub klip audio. Patrząc od strony technicznej, ten rodzaj sztucznej inteligencji uczy się wzorców z danych szkoleniowych i generuje nowe, unikatowe dane wyjściowe o tych samych właściwościach statystycznych.

Modele generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystują prompty do tworzenia treści, a także korzystają z uczenia transferowego w celu zwiększania swojej biegłości. Wczesne modele generative AI (GenAI) powstały z myślą o określonych rodzajach danych i aplikacji. Na przykład DeepDream firmy Google został zaprojektowany do modyfikacji i ulepszania obrazów. Potrafi tworzyć nowe, interesujące efekty wizualne, ale rozwój modelu głównie koncentrował się na przetwarzaniu obrazu, a jego możliwości nie mają zastosowania do innych rodzajów danych.

Dziedzina generatywnej sztucznej inteligencji szybko się rozwija, a coraz większa liczba modeli GenAI jest obecnie multimodalna. Ten postęp oznacza, że taki sam model potrafi obsługiwać różne polecenia i generować rozmaite typy danych.

Na przykład ten sam model GenAI może służyć do:

• generowania kreatywnego tekstu;
• tworzenia tekstu informacyjnego;
• udzielenia kompleksowej i pouczającej odpowiedzi na jakiekolwiek pytanie;
• opisywania obrazu;
• generowania unikalnego obrazu na podstawie polecenia;
• tłumaczenia tekstu z jednego języka na drugi;
• uwzględnienia źródła informacji modelu w odpowiedzi.

Rozwój generatywnych modeli AI jest często wspólnym wysiłkiem, który wymaga różnych badań, programowania, doświadczenia użytkownika (UX) i specjalistycznej wiedzy z zakresu operacji uczenia maszynowego (MLOps). Dzięki wielodyscyplinarnemu podejściu modele generative AI są projektowane, szkolone, wdrażane i utrzymywane w sposób etyczny i odpowiedzialny.

Generatywne AI a tradycyjne AI

Zasadniczo związek między sztuczną inteligencją a generatywną sztuczną inteligencją jest hierarchiczny.

• Sztuczna inteligencja odnosi się do rozwoju systemów komputerowych zdolnych do wykonywania zadań, które wcześniej wymagały ludzkiej inteligencji. Zazwyczaj obejmują percepcję, logiczne rozumowanie, podejmowanie decyzji i rozumienie języka naturalnego (NLU).
• Uczenie maszynowe jest podzbiorem sztucznej inteligencji, które skupia się na zadaniach dyskryminacyjnych. Wiąże się z tworzeniem algorytmów, które umożliwiają komputerom przewidywanie lub podejmowanie decyzji na podstawie danych bez wyraźnego zaprogramowania sposobu działania.
• Generatywna sztuczna inteligencja jest podzbiorem uczenia maszynowego (ML), która koncentruje się na tworzeniu nowych próbek danych, przypominających te ze świata rzeczywistego.

Tradycyjna sztuczna inteligencja obejmuje algorytmy uczenia maszynowego, które opierają się na regułach i są szkolone na jednym typie danych w celu wykonania pojedynczego zadania. Wiele tradycyjnych algorytmów ML trenuje się w celu wygenerowania jednego, poprawnego wyniku.

W przeciwieństwie do nich generatywna sztuczna inteligencja wykorzystuje strategie deep learning (głębokiego uczenia), które są zdolne do uczenia się z różnorodnych zestawów danych i tworzenia wyników mieszczących się w akceptowalnym zakresie. Ta elastyczność pozwala na wykorzystanie tego samego modelu bazowego do różnych zadań. Na przykład ChatGPT może teraz przetwarzać obrazy i tekst.

Technologię tę, która jest podzbiorem ML, już wykorzystuje się do tworzenia kreatywnej sztuki cyfrowej, projektowania nowych środowisk wirtualnych, tworzenia kompozycji muzycznych, formułowania treści pisemnych, pomocy w odkrywaniu leków poprzez przewidywanie struktur molekularnych, pisania kodu oprogramowania i generowania realistycznych klipów wideo i audio.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?

Modele generatywnej AI wykorzystują sieci neuronowe do nauki wzorców w danych i generowania nowej zawartości. Po przeszkoleniu sieć neuronowa może tworzyć treści podobne do danych, na których została wytrenowana. Przykładowo: sieć neuronowa, szkolona na zbiorze danych tekstowych, posłuży do wygenerowania nowego tekstu, a tekst wyjściowy, w zależności od danych wejściowych modelu, przybierze formę wiersza, opowiadania, złożonego obliczenia matematycznego, a nawet kodu dla aplikacji oprogramowania.

Przydatność wyników GenAI zależy w dużej mierze od jakości i kompleksowości danych szkoleniowych, architektury modelu, procesów wykorzystywanych do trenowania modelu oraz poleceń wydawanych przez użytkowników.

Jakość danych jest kluczowa, ponieważ to właśnie na nich modele GenAI uczą się generowania wartościowych wyników. Im bardziej zróżnicowane i kompleksowe są dane szkoleniowe, tym więcej wzorców i niuansów model potencjalnie zrozumie i odtworzy. Gdy model został wytrenowany na niespójnych, stronniczych lub zaszumionych danych, prawdopodobnie wygeneruje wyniki odzwierciedlające te wady.

Kluczowe znaczenie mają również metodologie szkoleniowe i strategie ewaluacji. Podczas szkolenia model wykorzystuje informacje zwrotne do dostosowywania wartości w ramach swojej architektury (parametry wewnętrzne).

Złożoność architektury modelu również może odgrywać znaczącą rolę w użyteczności wyników, ponieważ określa sposób, w jaki GenAI przetwarza i uczy się na podstawie danych szkoleniowych.

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

Z drugiej strony, jeśli jest zbyt złożona, model może być przeuczony i nadawać priorytet nieistotnym szczegółom kosztem ważnych, podstawowych wzorców.

Po przeszkoleniu AI może otrzymywać polecenia dotyczące tworzenia nowych danych. Polecenia (prompty) to sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcję z modelami sztucznej inteligencji i kierują ich wynikami. Zakres polecenia zależy od pożądanego wyniku, celu i kontekstu wykorzystania modelu. Jeśli oczekiwanym rezultatem jest np. list motywacyjny, prompt może zawierać wskazówki dotyczące stylu pisania i długości tekstu. Jeśli jednak pożądanym wynikiem jest klip audio, podpowiedź może zawierać wskazówki odnośnie gatunku muzycznego i tempa.

Najlepsze praktyki pisania poleceń dla GenAI

Prompt (polecenie) jest instrukcją wejściową lub wskazówką, która nakierowuje model generatywnego AI na wynik. Modele GenAI używają promptów do generowania nowej, oryginalnej zawartości, statystycznie dostosowanej do kontekstu i wymagań w nich określonych.

Choć konkretne szczegóły w poleceniu odzwierciedlają rodzaj pożądanych danych wyjściowych, najlepsze praktyki dotyczące pisania promptów tekstowych, graficznych, dźwiękowych i wideo opierają się na tych samych podstawowych zasadach.

Precyzyjnie określ wymogi: Im bardziej konkretne i szczegółowe jest polecenie, tym lepiej dopasowana odpowiedź.

Zapewnij kontekst: Kontekst zmniejsza niejednoznaczność i pomaga modelowi generować wyniki spełniające zamierzenia autora polecenia.

Unikaj pytań naprowadzających: Należy tworzyć polecenia, które są obiektywne i wolne od sugerowania informacji.

Przeformułuj i powtórz podpowiedzi: Jeśli model nie zwróci użytecznej odpowiedzi za pierwszym razem, przeformułuj polecenie (lub zmienić bazowy wzorzec multimedialny) i spróbuj ponownie.

Dostosuj ustawienia temperatury: Niektóre platformy AI pozwalają użytkownikom dostosować ustawienia temperatury. Wyższe temperatury dają bardziej losowe wyniki, a niższe generują bardziej deterministyczne wyniki.

Ogranicz długość odpowiedzi: Jeżeli chcesz zwięzłych wyników, twórz polecenia, które określają ograniczenia, takie jak liczba słów czy znaków dla wyników tekstowych lub limity czasowe dla rezultatów audio.

Eksperymentuj z wieloma poleceniami: Rozbicie pytania lub instrukcji na kilka mniejszych poleceń czy wypróbowanie różnych obrazów bazowych, klipów audio i próbek wideo często daje bardziej użyteczne wyniki.

Przejrzyj i popraw wyniki: Wyniki generatywnej sztucznej inteligencji powinny zawsze zostać sprawdzone, ponieważ większość z nich wymaga edycji. Przygotuj się na poświęcenie czasu na ten ważny krok!

Rodzaje GenAI

Generatywna AI może służyć do szerokiego zakresu zadań, a każde z nich – wymagać innej architektury głębokiego uczenia się w celu uchwycenia specyficznych wzorców i cech danych szkoleniowych. Generatywne sieci przeciwstawne (generative adversarial networks), autoenkodery wariacyjne (variational autoencoders) i architektury transformer są kluczowe dla budowania generatywnych modeli sztucznej inteligencji.

Każdy rodzaj architektury ma na celu doprowadzenie modelu sztucznej inteligencji do punktu, w którym wygeneruje próbki nieodróżnialne od danych, na których jest szkolony.

Generatywne sieci przeciwstawne (GAN) składają się z dwóch sieci neuronowych: generatora i dyskryminatora. Te dwie sieci grają w zgadywankę, w której generator daje dyskryminatorowi próbkę danych, a ten przewiduje, czy próbka jest prawdziwa, czy wymyślona przez generator. Proces powtarza się do momentu, w którym generator oszuka dyskryminatora z akceptowalnym poziomem dokładności.

Autoenkodery wariacyjne (VAE) składają się z dwóch głównych elementów: kodera i dekodera. Koder pobiera dane wejściowe i przekształca je do postaci reprezentacji warstwy ukrytej, która zachowuje najważniejsze cechy. Następnie dekoder pobiera reprezentację warstwy ukrytej i generuje nowe dane, które przechwytują najważniejsze cechy danych szkoleniowych.

Architektury transformer składają się z wielu warstw, z których każda zawiera własny mechanizm samouwagi (self-attention mechanism) i sieć jednokierunkową (feed-forward). Mechanizm samouwagi umożliwia każdemu elementowi w sekwencji rozważenie i zważenie jego relacji ze wszystkimi innymi elementami, a sieć feed-forward przetwarza dane wyjściowe mechanizmu samouwagi i wykonuje dodatkowe transformacje na danych. Gdy model przetwarza sekwencję wejściową przez kolejne warstwy, uczy się generować nowe sekwencje, które przechwytują najważniejsze informacje dla zadania.

Wstępnie wytrenowane transformatory generatywne (Generative Pre-trained Transformers) są specyficzną implementacją architektury transformer. Tego typu model GPT jest najpierw wstępnie trenowany na ogromnych ilościach danych tekstowych w celu uchwycenia wzorców i niuansów językowych. Po zakończeniu szkolenia bazowego model jest następnie dostosowywany do konkretnego zastosowania.

Hybrydowe odmiany architektur generatywnej sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej powszechne, ponieważ naukowcy nieustannie dążą do poprawy wydajności, stabilności i efektywności modeli.

Na przykład GPT nie został z natury zaprojektowany do multimodalnej sztucznej inteligencji. Mimo to OpenAI było w stanie rozszerzyć infrastrukturę dużego modelu językowego poprzez integrację architektury generatywnej sztucznej inteligencji zdolnej do rozumienia poleceń graficznych.

Jak trenowane są modele generatywnej sztucznej inteligencji?

Po ustaleniu architektury modelu generatywna sztuczna inteligencja przechodzi szkolenie. W tej fazie uczy się, jak dostosować swoje wewnętrzne parametry, aby zminimalizować statystyczne rozbieżności między jej wynikami a danymi, na których została przeszkolona. Celem jest minimalizacja funkcji straty, czyli statystycznej różnicy między wynikami modelu a danymi, na których został wytrenowany.

Generatywne sieci przeciwstawne (Generative Adversarial Networks) są szkolone w dwuetapowym procesie. Sieć generatora uczy się, jak tworzyć fałszywe dane z losowego szumu. W tym samym czasie sieć dyskryminatora uczy się różnicy między prawdziwymi a fałszywymi danymi. Rezultatem jest sieć generatora zdolna do tworzenia jakościowych, realistycznych próbek danych.

Autoenkodery wariacyjne (VAE) również szkoli się w dwuetapowym procesie. Sieć kodera koduje dane wejściowe do warstwy ukrytej, gdzie są reprezentowane jako rozkład prawdopodobieństwa. Następnie sieć dekodera pobiera próbki z tego rozkładu, aby zrekonstruować dane wejściowe. Podczas szkolenia VAE dążą do zminimalizowania funkcji strat, która obejmuje dwie składowe: rekonstrukcję i regularyzację. Równowaga między rekonstrukcją a regularyzacją pozwala VAE na generowanie nowych próbek danych poprzez próbkowanie z wyuczonej warstwy ukrytej.

Modele transformer także trenuje się w dwuetapowym procesie. Najpierw są wstępnie szkolone na dużym zbiorze danych, a następnie dostrajane za pomocą mniejszego, specyficznego dla zadania zbioru danych. Połączenie wstępnego szkolenia i dostrajania pozwala modelom transformer korzystać z uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i częściowo nadzorowanego w zależności od dostępnych danych i konkretnego zadania. Ta elastyczność umożliwia wykorzystanie tego samego modelu transformer do różnych rodzajów treści.

Hybrydowe modele generatywnego AI są trenowane przy użyciu kombinacji technik. Dokładne szczegóły dotyczące szkolenia hybrydowego modelu generatywnej sztucznej inteligencji różnią się w zależności od konkretnej architektury, jej celów i rodzaju danych.

Jak oceniane są modele generatywnej sztucznej inteligencji?

Wyniki GenAI muszą być oceniane obiektywnie i subiektywnie pod kątem trafności i jakości. W zależności od wyniku ewaluacji model może wymagać dopracowania w celu poprawy wydajności lub ponownego przeszkolenia przy użyciu dodatkowych danych. W razie potrzeby istnieje też możliwość ponownej analizy architektury modelu.

Ocenę zwykle przeprowadza się przy użyciu oddzielnego zestawu danych, znanego jako zbiór walidacyjny lub testowy, zawierający dane, których model nie widział podczas szkolenia. Celem jest określenie, jak dobrze radzi sobie z nowymi, nieznanymi wcześniej danymi.

Dobry wynik wskazuje, że model nauczył się istotnych wzorców z danych szkoleniowych i może zastosować tę wiedzę do wygenerowania użytecznego rezultatu dla nowego polecenia.

Popularne metryki oceny wydajności generatywnych modeli sztucznej inteligencji obejmują ilościowe i/lub jakościowe wyniki następujących wskaźników:

Inception Score (IS) ocenia jakość i różnorodność generowanych obrazów.

Fréchet Inception Distance (FID) ocenia podobieństwo reprezentacji cech rzeczywistych i wygenerowanych danych.

Precision i Recall oceniają, jak dobrze próbki wygenerowanych danych odpowiadają rzeczywistemu rozkładowi danych.

Kernel Density Estimation (KDE) ocenia rozkład wygenerowanych danych i porównuje go z rozkładem danych rzeczywistych.

Structural Similarity Index (SSIM) w oparciu o cechy oblicza rozbieżności między rzeczywistymi a wygenerowanymi obrazami.

BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) ilościowo określa podobieństwo między tłumaczeniem wygenerowanym maszynowo a jednym lub wieloma tłumaczeniami wzorcowymi dostarczonymi przez tłumaczy.

ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) mierzy podobieństwo między streszczeniem wygenerowanym maszynowo a jednym lub wieloma streszczeniami wzorcowymi dostarczonymi przez anotatorów.

Perplexity mierzy, jak dobrze model przewiduje daną sekwencję słów.

Ocena wewnętrzna ocenia wydajność modelu w pośrednich podzadaniach w ramach szerszej aplikacji.

Ocena zewnętrzna ocenia wydajność modelu w ogólnym zadaniu, do którego został zaprojektowany.

Few-Shot lub Zero-Shot Learning ocenia zdolność modelu do wykonywania zadań przy bardzo ograniczonej liczbie przykładów szkoleniowych lub ich braku.

Out-of-Distribution Detection ocenia zdolność modelu do wykrywania punktów danych spoza rozkładu lub anomalii.

Reconstruction Loss mierzy, jak dobrze model potrafi zrekonstruować dane wejściowe z wyuczonej warstwy ukrytej.

Często konieczne jest użycie kombinacji wskaźników, aby uzyskać pełny obraz mocnych i słabych stron modelu, a wybór metody oceny zależy od architektury i celu konkretnego modelu. Przykładowo: Inception Score i FID powszechnie stosuje się do oceny wydajności modeli generowania obrazów. Z kolei BLEU i ROUGE często wykorzystuje się do oceny wydajności modeli generowania tekstu.

Generatywne AI a test Turinga

Test Turinga również może posłużyć do oceny wydajności modeli generatywnej sztucznej inteligencji. Został on przedstawiony przez dra Alana Turinga w jego pracy pt.: „Computing Machinery and Intelligence” (Maszyny obliczeniowe i inteligencja) z 1950 roku. Początkowo powstał w celu przetestowania zdolności maszyny do wykazywania inteligentnych zachowań, które nie różnią się od ludzkich.

W tradycyjnej formie testu ludzki sędzia angażuje się w rozmowę tekstową zarówno z człowiekiem, jak i maszyną, po czym próbuje określić, które odpowiedzi wygenerował człowiek, a które maszyna.

Jeśli nie może dokładnie określić, które odpowiedzi pochodzą od maszyny, określa się, że maszyna zdała test Turinga.

Choć test Turinga jest ważny pod względem historycznym i łatwy do zrozumienia, nie może służyć jako jedyna miara oceny modelu, gdyż koncentruje się wyłącznie na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) i nie obejmuje pełnego zakresu zadań, które potrafią wykonywać modele generatywnej sztucznej inteligencji.

Innym problemem związanym z wykorzystaniem testu Turinga do oceny GenAI jest fakt, że wyniki generatywnej sztucznej inteligencji tylko czasami mają na celu naśladowanie ludzkich zachowań. Na przykład DALL-E powstał w celu tworzenia nowych, kreatywnych obrazów na podstawie poleceń tekstowych. Jego wyniki nie zostały zaprojektowane w celu odtwarzania ludzkich reakcji.

Popularne zastosowania GenAI w świecie rzeczywistym

Gdy generatywna sztuczna inteligencja jest wykorzystywana jako narzędzie do zwiększenia produktywności, można ją sklasyfikować jako rodzaj rozszerzonej sztucznej inteligencji.

Popularne zastosowania tego typu rozszerzonej AI w świecie rzeczywistym obejmują:

• Generowanie obrazów: Szybkie tworzenie i/lub przetwarzanie serii obrazów w celu odkrywania nowych, kreatywnych możliwości.
• Generowanie tekstu: Tworzenie artykułów informacyjnych i innych formatów tekstowych w różnych stylach.
• Augmentacja danych: Generowanie syntetycznych danych do szkolenia modeli machine learning, gdy rzeczywiste dane są ograniczone lub kosztowne.
• Odkrywanie leków: Generowanie wirtualnych struktur molekularnych i związków chemicznych w celu przyspieszenia procesu odkrywania nowych leków.
• Komponowanie muzyki: Pomoc kompozytorom w odkrywaniu nowych pomysłów poprzez generowanie oryginalnych utworów muzycznych.
• Transfer stylów: Zastosowanie różnych stylów artystycznych do tej samej zawartości.
• Rozwój VR/AR: Tworzenie wirtualnych awatarów i środowisk dla gier wideo, platform rzeczywistości rozszerzonej i gier metaverse.
• Obrazy medyczne: Analizowanie obrazów medycznych i tworzenie raportów z analizy.
• Rekomendacje treści: Tworzenie spersonalizowanych rekomendacji dla platform rozrywkowych i e-commerce.
• Tłumaczenia językowe: Tłumaczenie tekstu z jednego języka na inny.
• Projektowanie produktów: Wirtualne generowanie nowych projektów i koncepcji w celu zaoszczędzenia czasu i pieniędzy.
• Wykrywanie anomalii: Tworzenie wirtualnych modeli normalnych wzorców danych, które ułatwią innym programom AI identyfikację wad 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 korzystaniem z generatywnej sztucznej inteligencji

Transformacyjny wpływ generatywnej sztucznej inteligencji już teraz tworzy nowe rodzaje możliwości edukacyjnych, biznesowych i badawczych. Wpływ ten budzi jednak także pewne istotne obawy.

Z pozytywnej strony technologia generative AI już służy do zwiększania produktywności i miejmy nadzieję, że pozwoli ludziom przekierować swój czas i energię na bardziej wartościowe zadania. W dziedzinach badawczych, w których dane są ograniczone lub ich pozyskanie kosztowne, generatywna AI pomaga przyspieszyć wyniki badań poprzez wykorzystanie symulacji lub augmentacji.

Jeśli chodzi o produkcję, modele generatywne wykorzystuje się do generowania wirtualnych prototypów. W przedsiębiorstwach sztuczna inteligencja generatywna służy do dostosowywania treści marketingowych w zależności od indywidualnych preferencji.

Z drugiej strony zaś złośliwe podmioty nadużywają tej technologii do klonowania głosów i przeprowadzania ataków phishingowych. Jej nadużycie jest problematyczne, ponieważ może doprowadzić do nadszarpnięcia zaufania i potencjalnie naruszyć porządek w instytucjach gospodarczych, społecznych i politycznych.

Kluczowe kwestie po wdrożeniu technologii obejmują monitorowanie modelu pod kątem niewłaściwego wykorzystania i wprowadzenie zabezpieczeń w celu zrównoważenia potrzeby postępu z odpowiedzialnym użyciem sztucznej inteligencji.

Oczekuje się, że wiele z najpopularniejszych modeli GenAI będzie wymagało częstych aktualizacji, aby uniknąć dryfu koncepcji i zachować ich zdolność do generowania trafnych wyników wysokiej jakości.

Czy generatywna sztuczna inteligencja zastąpi ludzi w pracy?

AI generatywne już teraz wykazuje potencjał do transformacji sposobu, w jaki pracują ludzie.

Zwolennicy tej technologii twierdzą, że choć generatywna sztuczna inteligencja zastąpi ludzi w niektórych zawodach, stworzy też nowe miejsca pracy. Ludzie nadal będą potrzebni do wyboru odpowiednich danych szkoleniowych i dopasowania architektury dla danego zadania generatywnego. Zawsze odegrają też ważną rolę w ocenie wyników modelu.

Wielu krytyków obawia się, że z uwagi na to, iż generatywne AI może naśladować różne style pisania i tworzenia obrazów, ostatecznie zmniejszy wartość finansową treści tworzonych przez ludzi.

W zasadzie generatywna sztuczna inteligencja odegrała znaczącą rolę w niedawnym strajku scenarzystów w Stanach Zjednoczonych. Trwał on prawie pięć miesięcy i był najdłuższym protestem w branży filmowej w historii Hollywood.

Jedną z krytycznych kwestii, którą podniesiono podczas strajku, było wykorzystanie sztucznej inteligencji w pracy scenarzystów. W miarę jak narzędzia do pisania oparte na sztucznej inteligencji stały się coraz łatwiejsze w użyciu, niektóre studia zaczęły używać ich do generowania i przerabiania istniejących scenariuszy.

Scenarzyści obawiali się, że wykorzystanie sztucznej inteligencji doprowadzi do zwolnień i spadku jakości treści.

Podczas strajku poruszane były również kwestie dotyczące własności treści generowanych przez sztuczną inteligencję. Scenarzyści argumentowali, że powinni otrzymać uznanie i wynagrodzenie za wszelkie treści, które sztuczna inteligencja stworzy poprzez przeróbkę ich pracy. Studia argumentowały, że treści generowane przez AI są po prostu narzędziem, a scenarzyści nie powinni otrzymywać uznania ani wynagrodzenia za jego użycie.

Ostatecznie scenarzyści i studia osiągnęli porozumienie, które opierało się na postanowieniach dotyczących dopuszczalnego wykorzystania GenAI. Choć ugoda nie rozwiała wszystkich obaw scenarzystów, ustanowiła zasadę, że powinni mieć kontrolę nad użyciem sztucznej inteligencji w ich pracy. Pomogło to również zwiększyć świadomość opinii publicznej na temat potencjalnych wad sztucznej inteligencji w branży kreatywnej.

Etyczne obawy związane z generatywną AI

Rozprzestrzenianie się GenAI rodzi również pytania o etyczne wykorzystanie tej technologii w innych branżach.

Do najbardziej niepokojących aspektów należy jej tendencja do halucynacji i generowania nieistotnych lub nieprawidłowych odpowiedzi.

Inną obawą jest jej rola w tworzeniu i rozpowszechnianiu deepfake’ów. Ten rodzaj hiperrealistycznych, ale całkowicie sfabrykowanych treści już służy do rozpowszechniania dezinformacji.

Podczas gdy niektóre firmy z zadowoleniem przyjmują potencjalne zastosowania generative AI, inne ograniczają wykorzystanie tej technologii w miejscu pracy, aby zapobiec celowemu i przypadkowemu wyciekowi danych.

Chociaż integracja interfejsów programowania aplikacji (API) GenAI w aplikacjach różnych firm sprawiła, że technologia ta stała się bardziej przyjazna dla użytkownika, ułatwiła również złośliwym podmiotom jailbreak aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji i tworzenie fałszywych treści z wizerunkami osób bez ich wiedzy lub zgody. Ten rodzaj naruszenia prywatności jest szczególnie rażący, gdyż może potencjalnie zaszkodzić reputacji.

Etyka generatywnej sztucznej inteligencji ma również wymiar środowiskowy, ponieważ szkolenie modeli generatywnych wymaga dużej mocy obliczeniowej. Duże modele generative AI mogą wymagać tygodni (a nawet miesięcy) treningu. Wiąże się to z wykorzystaniem wielu procesorów GPU i/lub TPU, które zużywają dużo energii.

Nawet jeśli generowanie danych wyjściowych w trybie wnioskowania zużywa mniej energii, wpływ na środowisko wciąż się sumuje, a z GenAI korzystają już miliony użytkowników w każdej minucie każdego dnia.

Ponadto wykorzystanie web scrapingu do gromadzenia danych w celu szkolenia modeli GenAI dało początek zupełnie nowemu wymiarowi obaw etycznych, zwłaszcza wśród wydawców internetowych.

Inwestują oni czas, wysiłek i zasoby w tworzenie i selekcjonowanie treści. Kiedy treści internetowe i książki są pozyskiwane bez pozwolenia lub rekompensaty finansowej, zasadniczo oznacza to nieautoryzowane wykorzystanie lub kradzież własności intelektualnej.

Obawy wydawców podkreślają potrzebę przejrzystych, zgodnych i odpowiedzialnych praktyk gromadzenia danych. Oczekuje się, że zrównoważenie postępu technologicznego z zasadami etycznego i legalnego wykorzystania technologii GenAI będzie ciągłym wyzwaniem, któremu rządy, branże i osoby prywatne muszą wspólnie stawić czoła.

Popularne aplikacje i rozszerzenia przeglądarek z GenAI

Pomimo obaw związanych z etycznym rozwojem, wdrażaniem i wykorzystaniem technologii generatywnej sztucznej inteligencji, aplikacje i rozszerzenia przeglądarek GenAI zyskały znaczne zainteresowanie ze względu na ich wszechstronność i przydatność w różnych zastosowaniach.

Popularne narzędzia do generowania treści

ChatGPT: Ten model generatywnej AI open source, opracowany przez OpenAI, słynie ze swojej zdolności do generowania realistycznego i spójnego tekstu. Chat GPT jest dostępny zarówno w wersji darmowej, jak i płatnej.

ChatGPT for Google: ChatGPT dla Google to darmowe rozszerzenie Chrome, które pozwala użytkownikom generować tekst bezpośrednio z wyszukiwarki Google.

Jasper: Jasper to płatny generatywny asystent pisania AI dla podmiotów biznesowych, który słynie z pomagania marketerom w szybkim i łatwym tworzeniu wysokiej jakości treści.

Grammarly: Grammarly to asystent pisania z funkcjami generative AI, który został zaprojektowany w celu pomocy przy komponowaniu, tworzeniu pojęć, przepisywaniu tekstu i kontekstowego odpowiadania w ramach istniejącej organizacji zadań.

Quillbot: Quillbot jest zintegrowanym pakietem narzędzi asystenta pisania, do którego można uzyskać dostęp za pośrednictwem jednego pulpitu nawigacyjnego.

Compose AI: Compose AI to rozszerzenie przeglądarki Chrome, znane z funkcji autouzupełniania i generowania tekstów w oparciu o sztuczną inteligencję.

Popularne aplikacje GenAI do tworzenia sztuki

Generatory sztucznej inteligencji zapewniają użytkownikom końcowym możliwość dobrej zabawy podczas eksperymentowania ze sztuczną inteligencją. Popularne i darmowe generatory sztucznej inteligencji obejmują:

DeepDream Generator: DeepDream Generator wykorzystuje algorytmy głębokiego uczenia do tworzenia surrealistycznych obrazów, przypominających te, które widzimy we śnie.

Stable Diffusion: Stable Diffusion może być używany do edycji obrazów i generowania nowych z opisów tekstowych.

Pikazo: Pikazo wykorzystuje filtry AI do przekształcania cyfrowych zdjęć w obrazy w różnych stylach.

Artbreeder: Artbreeder wykorzystuje algorytmy genetyczne i deep learning do tworzenia obrazów wyimaginowanego potomstwa.

Popularne aplikacje GenAI dla pisarzy

Poniższe platformy zapewniają użytkownikom końcowym świetne miejsce do eksperymentowania z AI podczas kreatywnego pisania tekstów i w celach badawczych:

Write With Transformer: Write With Transformer pozwala użytkownikom końcowym korzystać z modeli transformer ML Hugging Face do generowania tekstu, odpowiadania na pytania i uzupełniania zdań.

AI Dungeon: AI Dungeon wykorzystuje generatywny model językowy do tworzenia unikalnych fabuł na podstawie wyborów gracza.

Writesonic: Writesonic posiada funkcje optymalizacji pod kątem wyszukiwarek (SEO) i jest popularnym wyborem do tworzenia opisów produktów w branży e-commerce.

Popularne aplikacje GenAI do muzyki

Oto jedne z najlepszych aplikacji muzycznych z darmowym okresem próbnym, które wykorzystują generatywne AI:

Amper Music: Amper Music tworzy utwory muzyczne z wcześniej nagranych próbek.

AIVA: AIVA wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do komponowania oryginalnej muzyki w różnych gatunkach i stylach.

Ecrette Music: Ecrette Music używa AI do tworzenia wolnej od opłat muzyki zarówno dla projektów osobistych, jak i komercyjnych.

Musenet: Musenet może tworzyć utwory przy użyciu nawet dziesięciu różnych instrumentów i muzykę w nawet 15 stylach.

Popularne aplikacje GenAI do filmów

Generatywna sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do tworzenia klipów wideo w procesie znanym jako synteza wideo. Popularne przykłady aplikacji generative AI do tworzenia wideo to:

Synthesia: Synthesia pozwala użytkownikom używać poleceń tekstowych do tworzenia krótkich filmów, które wydają się być czytane przez awatary AI.

Pictory: Pictory umożliwia content marketerom generowanie krótkich filmów na podstawie skryptów, artykułów lub istniejących materiałów wideo.

Descript: Descript wykorzystuje GenAI do automatycznej transkrypcji, zamiany tekstu na mowę i podsumowywania pliku wideo.

Runway: Runway pozwala użytkownikom eksperymentować z różnorodnymi narzędziami generatywnej sztucznej inteligencji, które akceptują polecenia tekstowe, graficzne i/lub wideo.