GenAI, или генеративный искусственный интеллект, – это подмножество технологий искусственного интеллекта, которые могут генерировать новые результаты на основе данных, использованных для обучения модели. В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, предназначенных для распознавания образов и прогнозирования, GenAI создает новый контент, который может принимать форму изображений, письменного текста и аудио.
GenAI использует глубокое обучение, в частности генеративно-состязательныее сети (GAN), для создания нового контента.
Генеративные ИИ на практике чаще всего используются для выполнения рутинных задач по подготовке контента, созданию контентных шаблонов, планов, генерации идей и т.п. Благодаря этим возможностям “генеративки” могут высвободить ресурсы сотрудников компании, упростить процессы по планированию и созданию контента. GenAI находит различные применения, включая создание маркетинговых кампаний для социальных сетей или телевизионных трансляций, создание художественных произведений с помощью всего нескольких точек ввода данных, а также разработку чат-ботов, которые могут лучше реагировать на конкретные задачи человека.
Существуют риски, связанные с GenAI, такие как “эффект стада” при принятии финансовых решений, когда решения, основанные на отчетах, сгенерированных GenAI, могут быть подвержены влиянию рыночной эйфории, если они основаны на широко доступных единичных наборах данных, используемых системами GenAI. Кроме того, GenAI иногда может генерировать недостоверную информацию, что может иметь системные последствия, если она распространяется по всей финансовой системе, особенно если существует концентрация поставщиков услуг GenAI и проблемы с интерпретацией источников данных.
GenAI также может создавать риски ликвидности и платежеспособности, а также неправильно интерпретировать изображения и контент, что может привести к неправильной маркировке со стороны ИИ. Корпоративные приложения GenAI особенно уязвимы для манипуляций.
Несмотря на эти риски, GenAI – мощный инструмент, способный преобразовать различные отрасли и сферы, от управления персоналом до финансов, маркетинга и искусства.
Dall-e: генеративный инструмент, который может создавать изображения, используя всего несколько точек ввода данных. Это был один из первых инструментов, который создавал графику на основе подсказок пользователя, и со временем он стал гораздо более точным, генерируя картинки в точном соответствии с запросами пользователя.
ChatGPT: большая языковая модель (LLM), разработанная OpenAI. Она была обучена на огромной коллекции текстов и данных, чтобы понять паттерны и структуры человеческого языка.
RL-CAI: Это технология, используемая системами ИИ для программирования чат-ботов. Она позволяет ИИ более точно реагировать на конкретные человеческие задачи
Это лишь несколько примеров использования генеративного искусственного интеллекта, и по мере развития технологии мы можем ожидать появления новых инновационных приложений в различных отраслях и сферах.
В рамках поисковой оптимизации (SEO) генеративные модели используются для подготовки текстового контента, изображений, проработки семантики, выполнения аналитических задач. Контент, генерируемый GenAI, отличается высокой релевантностью заданным поисковым запросам, однако при этом имеет низкие показатели семантической уникальности и соответствия реальным интересам пользователя. По этой причине не рекомендуется использовать такой контент без ручных доработок и редактуры.