Оскільки генеративний ШІ продовжує розвиватися, його роль у формуванні нашого майбутнього тільки зростатиме. Вивчаючи його можливості вже сьогодні, ви можете опинитися в авангарді цієї захоплюючої технологічної революції. Якщо ви професіонал, який прагне вдосконалити свій робочий процес, або просто цікавитеся потенціалом штучного інтелекту, немає кращого часу для початку, ніж зараз. З усіма перевагами та застосуванням генеративний штучний інтелект також створює деякі проблеми.

• Запущені у 2004 році, вони не просто пересувалися поверхнею Червоної планети, а й самостійно ухвалювали рішення, долаючи складний рельєф без постійних команд із Землі.
• Вони повинні будуть відображати реальність, в якій межі між діяльністю, керованою людиною і штучним інтелектом, стираються.
• Проте інтеграція та комбінування ШІ-інструментів вимагає креативності для вирішення нових викликів, як-то час респонсу чи калібрування промпту.
• Якщо дивитися, де вже застосовуються технології ШІ, то можна назвати величезну кількість областей та найнеймовірніших проєктів — від навчання та медицини до обробки великих даних та прогнозної аналітики.

Автоматизований скрейпінг сайтів з використанням ШІ

При впровадженні генеративних ШІ-сервісів у роботу, варто порівнювати та оцінювати кожен сервіс з багатосторонньої точки зору. Якщо дивитися, де вже застосовуються технології ШІ, то можна назвати величезну кількість областей та найнеймовірніших проєктів — від навчання та медицини до обробки великих даних та прогнозної аналітики. Якщо звузити сегмент до генеративного ШІ, то створення унікального творчого контенту теж буде лише одним із ймовірних сценаріїв його застосування. Дифузійні моделі – це генеративні системи штучного інтелекту, які створюють контент шляхом ітеративного перетворення випадкового шуму на впізнавані патерни. Ці моделі вчаться зворотному процесу додавання шуму, поступово створюючи високоякісні, деталізовані результати. Потім модель уточнює своє розуміння за допомогою ітеративного зворотного зв’язку, таким чином коригуючи свої параметри для підвищення точності та реалістичності.

Проблеми генеративного ШІ

Неточні результати штучного інтелекту викликають занепокоєння щодо автентичності та точності створеного штучним інтелектом контенту. Хоча існуючі нормативні рамки в основному зосереджені на конфіденційності та безпеці даних, важко навчити моделі працювати з усіма можливими сценаріями. У відповідь великі фірми штучного інтелекту, такі як Meta, Google, Microsoft і Apple, стверджували, що їм не потрібні ліцензії або платити гонорари для навчання моделей ШІ на даних, захищених авторським правом. У відповідь дослідники почали досліджувати системи штучного інтелекту для автоматичного визначення тексту та зображень, створених моделями, а не створених людьми.

Швидкі бізнес-процедури

Це включає в себе отримання необхідних ліцензій або інше підтвердження того, що використання даних підпадає під умови добросовісного використання або інші юридичні винятки. Початковий сплеск ентузіазму Gen AI був зумовлений чистою новизною взаємодії з великі мовні моделі (LLM), які навчаються на величезних публічних наборах даних. Компанії та приватні особи були по праву захоплені можливістю вводити підказки природною мовою та отримувати детальні, послідовні відповіді від публічних моделей. Людська якість результатів магістерських програм змусила багато галузей кинутися з головою в проекти з цією новою технологією, часто без чіткої бізнес-проблеми, яку потрібно вирішити, або будь-якого реального KPI для вимірювання успіху.

• Брайан Вайс — досвідчений технолог із багатим досвідом у стимулюванні інновацій та розвитку в технологічному секторі.
• Художники та дизайнери все частіше використовують технології штучного інтелекту не лише як інструменти для натхнення, а й як партнерів у творчому процесі.
• Ці інструменти широко використовуються в академічних колах, видавничій справі та професійному написанні текстів.
• Ажіотаж навколо генеративного штучного інтелекту неухильно зростає, і Gartner включив його у свій «Нові технології та тренди Impact Radar на 2022 рік” звіт.
• Граматичні перевірки – це програмні інструменти, призначені для виявлення та виправлення мовних помилок у письмовому тексті.

Що таке генеративний ШІ? Зрозуміле пояснення видів, переваг та способів використання

Одночасно Олівер Селфрідж запропонував модель пандемоніуму — систему, що розпізнавала шаблони без попереднього програмування, прокладаючи шлях до майбутніх алгоритмів машинного зору. З винайденням комп’ютерів чимало підходів до техніки намагались копіювати вже відкриті механізми функціонування мозку для вирішення завдань. Наприклад, у 1949 році комп’ютерний науковець Едмунд Калліс Берклі опублікував книгу «Гігантські мізки, або Машини, які думають», у якій порівнював нові моделі комп’ютерів з людським мозком. Алекс МакФарланд — журналіст і письменник, що займається штучним інтелектом, досліджує останні розробки в галузі штучного інтелекту. Він співпрацював з численними стартапами та публікаціями зі штучного інтелекту по всьому світу. Проте стратегічний і продуманий підхід до вирішення проблем і моніторингу ризиків, що виникають, має важливе значення для захисту вашого бізнесу в майбутньому.

• Ці модифіковані ШНМ представляють нову породу моделей ШІ, які поважають закони про авторське право, але при цьому здатні генерувати цінний, подібний до людського, контент.
• Всі зацікавлені сторони, від розробників до організацій і кінцевих користувачів, повинні активно впроваджувати стратегії і передовий досвід для зменшення потенційних ризиків порушення авторських прав.
• Але це також означає, що ці моделі поглинають вміст без урахування авторських прав, посилання на джерело чи ризиків плагіату.
• Крім того, автоматизуючи робочі процеси та підвищуючи ефективність, підприємства знижують накладні витрати, зберігаючи при цьому високу якість продукції.
• KnowtonДослідження показує, що студенти, які використовують адаптивні навчальні програми на основі штучного інтелекту, продемонстрували чудове покращення результатів тестів на 62%.
• Видавці можуть почуватися змушеними звернутися до ШІ через конкурентний тиск з метою економії витрат.

Серед відвідувачів були такі відомі особистості, як Марвін Мінські, Натаніель Рочестер і Клод Шеннон. Одним з найбільш інноваційних рішень для підтримки клієнтів є Zendesk, і Cloudfresh надає професійні послуги Zendesk, які допоможуть вам отримати максимальну віддачу від нього. Генеративний ШІ привносить інтелект і автоматизацію в маршрутизацію тікетів, перетворюючи спільні поштові скриньки на потужні інструменти для оптимізації роботи служби підтримки. Служби підтримки володіють величезним обсягом інформації, що створює проблему ефективної навігації в ній для отримання цінних знань, які допоможуть покращити клієнтський досвід. Отже, скористайтеся можливостями генеративного штучного інтелекту і спостерігайте за тим, як процвітає ваша команда клієнтського обслуговування. Щасливі агенти, посадова інструкція щасливі клієнти та більш щаслива й ефективна служба підтримки – все це завдяки можливостям штучного інтелекту.

Якщо поставити дискримінаційному ШІ питання на кшталт «Дорогою йде людина чи їде автомобіль? А генеративному ШІ можна запропонувати намалювати, як однією дорогою йде людина, а його обганяє автомобіль. І він із цим завданням упорається не менш успішно — результатом буде саме малюнок, а не текст. Проте інтеграція та комбінування ШІ-інструментів вимагає креативності для вирішення нових викликів, як-то час респонсу чи калібрування промпту. Виявилося, що ШІ може не лише допомогти з дебагом коду, але й робити щось корисне — автоматизовувати етапи в роботі аплікухи, які раніше вимагали втручання людини. Фічі, які наразів нас реалізуються і стосуються ШІ — шукач посилань на внутрішні ресурси у згенерованому тексті та генерація summary-type відеороликів.

Упереджений ШІ

Незалежно від вашого досвіду з ШІ, наші інсайти можуть стати у пригоді для інтеграції GenAI у ваші проєкти. Однак недостатня кількість або упередженість даних може обмежити продуктивність і точність моделі. Крім того, якість і кількість даних безпосередньо впливають на здатність ШІ генерувати реалістичні, релевантні та креативні результати. Вони використовують механізми уваги для обробки послідовностей даних і розуміння контекстів та зв’язків між елементами. Вони також надають детальні звіти, висвітлюючи області, які потребують цитування або доопрацювання. Наприклад, студенти можуть використовувати програми перевірки на плагіат, щоб перевірити свої есе перед подачею.

Процес навчання в його нинішньому вигляді зазвичай не передбачає механізмів, які перевіряють наявність матеріалів, захищених авторським правом, у навчальних даних. Розробникам ШІ потрібно буде інтегрувати в навчальний процес засоби захисту, які можуть виявити потенційні порушення авторських прав і допомогти їм запобігти. Вилучення даних, поширений метод збору даних про навчання, часто передбачає збір публічної інформації з веб-сайтів, баз даних і платформ соціальних мереж. Хоча вилучення даних може здаватися нешкідливим, воно може призвести до порушення авторських прав, якщо вилучені дані містять матеріали, захищені авторським правом. У сфері авторського права та генеративного ШІ питання відповідальність і відшкодування стають дедалі складнішими. Оскільки компанії інвестують у технології штучного інтелекту з безпрецедентною швидкістю, розуміння та розмежування відповідальності у разі порушення авторських прав стає нагальною проблемою.