Generativna veštačka inteligencija predstavlja novi talas tehnološkog napretka, omogućavajući stvaranje novog sadržaja kroz modele i algoritme. Od tekstova do slika, ova forma veštačke inteligencije revolucionariše način na koji razumemo i koristimo tehnologiju. U ovom članku, istražićemo šta zapravo znači generativna veštačka inteligencija i razloge njene rastuće popularnosti.
Šta je generativna veštačka inteligencija?
Generativna veštačka inteligencija odnosi se na modele ili algoritme koji stvaraju potpuno novi sadržaj, kao što su tekst, fotografije, video snimci, kodovi, podaci ili 3D renderi, iz ogromnih količina podataka na kojima su obučeni. Modeli „generišu“ novi sadržaj referencirajući se na podatke na kojima su obučeni, praveći nove predikcije.
Cilj generativne veštačke inteligencije je stvaranje sadržaja, za razliku od drugih oblika veštačke inteligencije, koji se možda koriste za druge svrhe, kao što su analiza podataka ili pomoć u kontroli automobila koji se sam vozi.
Zašto je generativna veštačka inteligencija trenutno popularna tema?
Termin generativna veštačka inteligencija izaziva uzbuđenje zbog sve veće popularnosti programa generativne veštačke inteligencije, kao što su OpenAI-jev konverzacijski chatbot ChatGPT i AI generator slika DALL-E.
Ovi i slični alati koriste generativnu veštačku inteligenciju da proizvedu novi sadržaj, uključujući kompjuterski kod, eseje, e-mailove, naslove na društvenim mrežama, slike, pesme, excel formule i mnogo više za nekoliko sekundi, što ima potencijal da promeni način na koji ljudi trenutno rade stvari.
ChatGPT je postao izuzetno popularan, akumulirajući više od milion korisnika nedelju dana nakon lansiranja. Mnoge druge kompanije su takođe požurile da se takmiče u prostoru generativne veštačke inteligencije, uključujući Google, Microsoft’s Bing i Anthropic.
Šta mašinsko učenje ima sa generativnom veštačkom inteligencijom?
Mašinsko učenje odnosi se na podsekciju veštačke inteligencije koja uči sistem da pravi predikciju na osnovu podataka na kojima je obučen. Primer ove vrste predikcije je kada DALL-E može da stvori sliku na osnovu unosa koji unesete, razaznajući šta unos zapravo znači.
Generativna veštačka inteligencija je, dakle, okvir mašinskog učenja, ali svi okviri mašinskog učenja nisu generativna veštačka inteligencija.
Koji sistemi koriste generativnu veštačku inteligenciju?
Generativna veštačka inteligencija se koristi u bilo kojem algoritmu veštačke inteligencije ili modelu koji koristi veštačku inteligenciju da iznese potpuno novi atribut. Najpoznatiji primeri koji su originalno pokrenuli masovno interesovanje za generativnu veštačku inteligenciju su ChatGPT i DALL-E.
Međutim, nakon što su videli uzbuđenje oko generativne veštačke inteligencije, mnoge kompanije su razvile svoje modele generativne veštačke inteligencije. Ovaj stalno rastući spisak alata uključuje (ali nije ograničen na) Google Bard, Bing Chat, Claude, PaLM 2, LLaMA i mnoge druge.
Šta je generativna umetnost veštačke inteligencije?
Generativna umetnost veštačke inteligencije je stvorena od strane modela veštačke inteligencije koji su obučeni na postojećoj umetnosti. Model je obučen na milijardama slika pronađenih širom interneta. Model koristi ove podatke da nauči stilove slika, a zatim koristi ovu spoznaju da generiše novu umetnost kada je to zatraženo od pojedinca kroz tekst.
Popularani primeri generatora umetnosti veštačke inteligencije su Midjourney i DALL-E. Međutim, na tržištu postoji mnogo drugih generatora veštačke inteligencije koji su jednako dobri, ako ne i sposobniji, i koji se mogu koristiti za različite zahteve.
Na čemu su obučeni tekstualni generativni modeli veštačke inteligencije?
Tekstualni modeli, poput ChatGPT-a, obučavaju se pružanjem ogromnih količina teksta u procesu poznatom kao samo-nadgledano učenje. Ovde, model uči iz informacija koje mu se daju da pravi predikcije i pruža odgovore.
Jedna od zabrinutosti sa generativnim modelima veštačke inteligencije, posebno onima koji generišu tekst, je da su obučeni na podacima sa celog interneta. Ovi podaci uključuju autorski materijal i informacije koje možda nisu podeljene uz saglasnost vlasnika.
Koje su implikacije generativne umetnosti veštačke inteligencije?
Modeli generativne umetnosti veštačke inteligencije obučavaju se na milijardama slika sa interneta. Ove slike su često umetnička dela koja je proizveo određeni umetnik, koja se zatim reimaginiraju i prilagođavaju od strane veštačke inteligencije da generišu vašu sliku.
Iako to nije ista slika, nova slika ima elemente originalnog rada umetnika, koji mu nije pripisan. Specifičan stil koji je jedinstven za umetnika može, dakle, biti repliciran od strane veštačke inteligencije i koristi se za generisanje nove slike, bez znanja ili odobrenja originalnog umetnika. Rasprava o tome da li je umetnost generisana veštačkom inteligencijom zaista „nova“ ili čak „umetnost“ će verovatno trajati još mnogo godina.
Koji su nedostaci generativne veštačke inteligencije?
Generativni modeli veštačke inteligencije uzimaju ogromnu količinu sadržaja sa interneta i zatim koriste informacije na kojima su obučeni da prave predikcije i stvaraju izlaz za unos koji unesete. Ove predikcije su bazirane na podacima koje su modeli dobili, ali nema garancija da će predikcija biti tačna, čak i ako odgovori zvuče ubedljivo.
Odgovori mogu takođe uključivati pristrasnosti inherentne sadržaju koji model je apsorbovao s interneta, ali često nema načina da se zna da li je to slučaj. Oba ova nedostatka izazvala su velike zabrinutosti u vezi s ulogom generativne veštačke inteligencije u širenju dezinformacija.
Generativni modeli veštačke inteligencije ne znaju nužno da li su stvari koje proizvode tačne, i uglavnom imamo malo načina da znamo odakle informacija dolazi i kako je obrađena od strane algoritama da generiše sadržaj. Postoji mnogo primera chatbota, na primer, koji pružaju netačne informacije ili jednostavno izmišljaju stvari da popune praznine. Iako rezultati iz generativne veštačke inteligencije mogu biti intrigantni i zabavni, bilo bi neoprezno, sigurno u kratkom roku, osloniti se na informacije ili sadržaj koji stvaraju.
Neki generativni modeli veštačke inteligencije, kao što su Bing Chat ili GPT-4, pokušavaju premostiti taj jaz izvora pružajući fusnote sa izvorima koji omogućavaju korisnicima da ne samo znaju odakle dolazi njihov odgovor, već i da provere tačnost odgovora.
Kako tehnologija napreduje, generativna veštačka inteligencija nastavlja da oblikuje i transformiše naše svakodnevne živote i industrije. Njena sposobnost da stvara i inovira čini je ne samo fascinantnom, već i ključnom za budućnost digitalne ere. Dok se suočavamo s etičkim i tehničkim izazovima, jedno je sigurno: generativna veštačka inteligencija je više od prolazne tehnološke mode – ona je prozor u budućnost koja obećava neograničene mogućnosti.
Ostavite Komentar