 |
| Ожидается, что генеративный ИИ принесет большую пользу мировой экономике. (Источник: Viettimes) |
Генеративный ИИ — это тип искусственного интеллекта, который создает новый контент, включая текст, изображения, аудио и видео, на основе закономерностей, которые он изучил из существующего контента.
Создать то, чего никогда не существовало
Современные генеративные модели искусственного интеллекта обучены на огромных объемах данных с использованием «глубокого обучения» или глубоких нейронных сетей. Они могут поддерживать беседы, отвечать на вопросы, писать истории, генерировать код, а также создавать изображения и видео любого описания — и все это на основе кратких текстовых вводов или «подсказок».
ИИ называется генеративным, потому что он создает то, чего раньше не существовало. Именно это отличает его от дискриминационного ИИ, который различает разные типы входных данных. Другими словами, различающий ИИ попытается ответить на вопросы типа «Это изображение рисунка кролика или льва?» в то время как генеративный ИИ будет реагировать на подсказки вроде «Нарисуй мне льва и кролика, сидящих рядом друг с другом».
Истоки генеративного ИИ восходят к 1970-м годам, когда инженеры начали разрабатывать методы автоматической генерации текста. Появление генеративно-состязательных сетей (GAN) позволяет ИИ генерировать текст на основе моделей человеческой речи. Технологические достижения в области искусственного интеллекта и обработки естественного языка теперь позволяют ИИ воспроизводить человеческую речь в письменной форме.
Генеративный ИИ в последние годы приобрел значительную популярность благодаря развитию генеративно-состязательных сетей (GAN). GAN состоят из двух нейронных сетей — генеративной сети и дискриминативной сети, — которые участвуют в конкурентном процессе. Генератор создает контент, а дискриминатор оценивает качество этого контента. Благодаря бесчисленным итерациям этот генератор оттачивает свои возможности, что приводит к все более реалистичным и креативным результатам.
Разница между генеративным ИИ и традиционным ИИ
Основное различие между традиционным ИИ и ИИ следующего поколения заключается в их возможностях и областях применения. Традиционные системы ИИ в основном используются для анализа данных и составления прогнозов, в то время как генеративный ИИ идет дальше, генерируя новые данные, аналогичные данным обучения.
Другими словами, традиционный ИИ преуспевает в распознавании образов, в то время как креативный ИИ преуспевает в создании образов. Традиционный ИИ может анализировать данные и сообщать вам, что он видит, но творческий ИИ может использовать те же самые данные для создания чего-то совершенно нового.
Применение генеративного ИИ имеет широкие перспективы и открывает новые возможности для творчества и инноваций. В дизайне генеративный ИИ может помочь создать бесчисленное количество прототипов за считанные минуты, сокращая время, необходимое для процесса формирования идей.
В индустрии развлечений генеративный ИИ может помочь в создании новой музыки, написании сценариев или даже создании дипфейков. В журналистике это может быть написание статей или репортажей. Творческий ИИ способен произвести революцию в любой области, где креативность и инновации играют ключевую роль.
С другой стороны, традиционный ИИ продолжает демонстрировать отличные результаты в приложениях, ориентированных на конкретные задачи. Он обеспечивает работу наших чат-ботов, рекомендательных систем, предиктивной аналитики и многого другого. Это движущая сила большинства современных приложений ИИ, направленных на оптимизацию эффективности в различных отраслях.
 |
| Как генеративный, так и традиционный ИИ играют важную роль в формировании будущего человечества. (Источник: VinBase) |
Хотя традиционный ИИ и творческий ИИ имеют разные функции, они не являются взаимоисключающими. Генеративный ИИ может работать в тандеме с традиционным ИИ, предоставляя еще более мощные решения. Например, традиционный ИИ может анализировать данные о поведении пользователей, а генеративный ИИ может использовать этот анализ для создания персонализированного контента.
Поскольку мы продолжаем изучать огромный потенциал ИИ, важно понимать эти различия. Как генеративный, так и традиционный ИИ играют важную роль в формировании будущего человечества, каждый из которых открывает уникальные возможности. Внедрение этих передовых технологий станет ключевым фактором для предприятий и частных лиц, стремящихся оставаться на шаг впереди в стремительно развивающемся цифровом пространстве человечества.
Искусственный интеллект в общественной жизни
Риски, связанные с генеративным ИИ, значительны и быстро растут. Различные злоумышленники использовали эту технологию для создания «глубоких подделок» или копий продуктов, а также создания артефактов для поддержки все более сложных мошеннических операций.
ChatGPT и другие подобные инструменты обучаются на больших объемах общедоступных данных. Они не предназначены для соблюдения Общего регламента по защите данных (GDPR) и других законов об авторском праве. Поэтому крайне важно, чтобы пользователи уделяли пристальное внимание использованию платформы в своих компаниях. К надзорным рискам, подлежащим мониторингу, относятся:
Отсутствие прозрачности. Инновационные модели искусственного интеллекта и ChatGPT непредсказуемы, и даже компании, стоящие за ними, не всегда понимают все принципы их работы.
Точность. Генеративные системы искусственного интеллекта иногда выдают неверные и сфабрикованные ответы. Прежде чем полагаться на информацию или публично ее распространять, крайне важно оценить все результаты на предмет точности, актуальности и практической полезности, поскольку точная информация более полезна и интерактивна.
Интеллектуальная собственность (ИС) и авторское право. В настоящее время не существует проверяемых гарантий защиты данных и управления конфиденциальной корпоративной информацией. Пользователи должны понимать, что любые данные или запросы, которые они вводят в ChatGPT и его конкурентов, станут общедоступной информацией, а предприятиям следует принять меры контроля, чтобы избежать непреднамеренного раскрытия интеллектуальной собственности.
Кибербезопасность и мошенничество. Предприятиям необходимо быть готовыми к тому, что злоумышленники будут использовать системы искусственного интеллекта для кибератак и мошенничества, например, для обмана персонала, а также обеспечить наличие мер контроля для смягчения последствий. Обратитесь к своему поставщику услуг киберстрахования, чтобы уточнить, в какой степени ваш текущий полис покрывает нарушения, связанные с ИИ.
Устойчивость. Генерация ИИ потребляет значительное количество электроэнергии. Поэтому важно выбирать поставщика с низким потреблением энергии и использовать высококачественную возобновляемую энергию, чтобы свести к минимуму влияние на цели устойчивого развития.
Хотя многие проблемы будут подвержены риску из-за рисков, вызванных генеративным ИИ, невозможно не упомянуть некоторые преимущества, которые приносит генеративный ИИ.
Генеративный ИИ способен изменить структуру работы, расширяя возможности отдельных работников за счет автоматизации некоторых из их индивидуальных действий. Современный искусственный интеллект и другие технологии способны автоматизировать рабочие процессы, которые сегодня занимают от 60 до 70 процентов рабочего времени сотрудников. Ранее, согласно отчету McKinsey & Company за 2017 год, предполагалось, что технологии способны автоматизировать половину рабочего времени сотрудников.
Ускорение потенциала технической автоматизации во многом обусловлено возросшей способностью ИИ понимать естественный язык, что необходимо для рабочих задач, на которые приходится 25% общего рабочего времени. Таким образом, генеративный ИИ оказывает большее влияние на интеллектуальный труд, связанный с профессиями с более высокой заработной платой и образовательными требованиями, чем на другие виды работ.
Генеративный ИИ может значительно повысить производительность труда во всей экономике, но для этого потребуются инвестиции в поддержку работников при переходе на другую работу или смене места работы. ИИ может обеспечить рост производительности на 0,1–0,6 процента в год до 2040 года в зависимости от темпов внедрения технологий и перераспределения рабочего времени работников на другие виды деятельности.
Объединив генеративный ИИ со всеми другими технологиями, автоматизация рабочих мест может добавить от 0,2 до 3,3 процентных пунктов в год к росту производительности. Однако работникам потребуется поддержка в освоении новых навыков, а некоторым придется сменить профессию. Если удастся управлять переходом рабочей силы и другими рисками, ИИ может внести значительный вклад в экономический рост и способствовать созданию более инклюзивного и устойчивого мира.
Творческий ИИ окажет значительное влияние на все секторы промышленности. Банковское дело, высокие технологии и науки о жизни входят в число отраслей, которые могут ощутить наибольшее влияние с точки зрения доли дохода, генерируемого ИИ. Например, в банковской отрасли эта технология может обеспечить эквивалент от 200 до 340 миллиардов долларов США в год, если варианты использования будут полностью реализованы. В секторах розничной торговли и потребительских товаров потенциальное влияние также значительно: от 400 до 660 миллиардов долларов в год.
Возможности Вьетнама
В настоящее время Вьетнам проявляет большой интерес к искусственному интеллекту. В начале апреля 2023 года на конференции «Будущее искусственного интеллекта 2023», состоявшейся в Кремниевой долине, Калифорния, заместитель директора Национального инновационного центра г-н Во Суан Хоай подчеркнул: «Национальный инновационный центр содействует координации с вьетнамскими инновационными сетями по всему миру, например, с сетью в Кремниевой долине, для продвижения инноваций в целом и ИИ в частности, сопровождая вьетнамские предприятия и интеллектуалов за рубежом, чтобы поддержать их в развитии карьеры, расширении бизнеса на родине, передаче технологий...».
 |
| Заместитель директора Национального инновационного центра г-н Во Суан Хоай выступил на семинаре «Будущее искусственного интеллекта 2023». (Источник: Bnews) |
К августу этого года VinBigdata (входящая в состав Vingroup Corporation) интегрирует технологии, которые сделают VinBase (комплексную мультикогнитивную платформу искусственного интеллекта) первой платформой генеративного ИИ во Вьетнаме, предоставляя при этом решения для разработки на основе технологии генеративного ИИ, такие как чат-бот генеративного ИИ, бот-звонок или виртуальный помощник нового поколения ViVi...
Компания также заявила, что им нужно всего несколько миллиардов параметров для создания большой языковой модели (LLM), похожей на ChatGPT, но при этом обладающей способностью генерировать высокоаутентичные тексты, особенно если эти тексты будут содержать данные о вьетнамцах и знаниях о вьетнамском языке.
Потенциал Вьетнама в области развития генеративного ИИ огромен, однако, если генеративный ИИ будет применяться на основе крупных платформ языковых моделей, доступных в мире, Вьетнам рискует столкнуться со многими рисками, поэтому освоение генеративного ИИ внутри страны важно, поскольку это может помочь в освоении контента, избежании дезинформации, обеспечении национальной безопасности данных, а также распространении вьетнамских технологий по всему миру. «У Вьетнама есть все возможности сократить мировой разрыв в области искусственного интеллекта».
Такую оценку дал генеральный директор VinBigdata доктор Дао Дык Минь на форуме AI Summit, который состоялся в Хошимине 22 сентября этого года. Также на форуме г-н Пабло Фуэнтес Неттель, старший консультант Oxford Insights, заявил, что у Вьетнама блестящее будущее, если он сосредоточится на инвестициях в ИИ.
Видно, что ИИ и искусственный ИИ проникли во все сферы и профессии нашей страны, такие как здравоохранение, образование, жизнь... Вьетнаму необходимо разработать стратегию развития этой технологии, поскольку это будущее технологий в ближайшем будущем.
Источник
Комментарий (0)