https://main--cc--adobecom.hlx.page/cc-shared/fragments/merch/products/firefly/sticky-banner/explore-firefly

#F5F5F5

Per praėjusius metus generatyvinis dirbtinis intelektas prikaustė pasaulio vaizduotę. Šis galingas dirbtinio intelekto (DI) tipas gali kurti naują turinį, remdamasis iš esamų duomenų išmoktais modeliais. Šie duomenys skiriasi, tačiau gali apimti nuotraukas, dainas, rašymą ir kitą turinį. Generatyvinis DI gali kurti fantastinius vaizdus, rašyti poeziją ar kodus ir net sukurti repo kūrinį, kuris skamba kaip tikras.

Netrukus generatyvinis DI taps tokia pat svarbia mūsų gyvenimo dalimi, kaip ir išmanusis telefonas. Tačiau daugeliui generatyvinis DI vis dar yra paslaptis. Panagrinėkime, kas yra generatyvinis DI, kas jis nėra ir kaip jis gali pakeisti mūsų gyvenimą darbe ir namuose.

Generatyvinio DI supratimas

Generatyvinio DI apibrėžimas.

highly detailed little bird on a cobble street with palm trees

Komandinė eilutė: paukštelis su daug detalių ant grindinio gatvėje su palmėmis

DI ir generatyvinis DI.

Kodėl generatyvinis intelektas toks protingas.

three labradoodle puppies run on the grass

Komanda: trys žolėje bėgiojantys labradoro šuniukai

Generatyvinio DI taikymo galimybės.

Korporacijos ir generatyvinis DI.

Asmenys ir generatyvinis DI.

interior Design, a perspective of of a living room and a kitchen with an island, large windows with natural light, Light colors, vegetation, modern furniture, skylight, modern minimalistic design

Komanda: interjero dizainas, svetainės ir virtuvės su sala perspektyva, dideli langai, natūralus apšvietimas, šviesios spalvos, augmenija, modernūs baldai, stoglangis, modernus minimalistinis dizainas

Generatyvinio DI nauda ir pranašumai

Generatyvinis DI gali įsisavinti didelius sudėtingų duomenų kiekius daug greičiau nei žmonės. Šis faktas lemia du pagrindinius galimus generatyvinio DI pranašumus:

  1. Didesnis produktyvumas
  2. Didesnis efektyvumas
    Įsivaizduokite, kad dirbate įmonėje, kuri nuosavybės teise priklausančią informaciją saugo rašytinėse ataskaitose, skaičiuoklėse, sąryšinėse duomenų bazėse ir net grafinėse diagramose. Galite pasitelkti generatyvinį DI, kad išanalizuotumėte visus šiuos šaltinius, susietumėte juos tarpusavyje ir gautumėte atsakymus į savo klausimus. DI netgi gali pateikti pagal sintezę parengtų rekomendacijų.

    Tikėtina, kad tai gali padidinti produktyvumą ir efektyvumą daugelyje pramonės šakų. Jei esate mažos įmonės rinkodaros vadovas, generatyvinis DI gali padėti greitai pakeisti internetinio skelbimo dydį, kad jis atitiktų daugelio vietų, kuriose jis bus rodomas, specifikacijas. Galite pasitelkti generatyvinį DI, kai reikia pateikti ataskaitą apie išteklių našumą, pastebėti tendencijas ir galimybes, kurias galite įtraukti į kitą rinkodaros planą.

    Yra ir trečias svarbus generatyvinio DI pranašumas:
  3. Didesnis kūrybiškumas
    Žinoma, žmonės gali būti labai kūrybingi. Tačiau net ir geriausius gali įtraukti rutina. Pavyzdžiui, grafikos dizaineriai gali pasinaudodami DI norėdami generuoti naujas idėjas. Jis gali pateikti naujų idėjų, kurios nukreips jus kita kryptimi, kaip kaleidoskopas, kuris pažįstamą vaizdą paverčia nauju. Tokiais atvejais DI yra ne tiek virtualus ekspertas, kiek jūsų kūrybinis patarėjas.

Generatyvinio DI apribojimai ir iššūkiai.

Generatyvinio DI galimybės tokios stulbinančios, kad lengva pamiršti jo apribojimus. Štai keli iššūkiai, kuriuos reikia įveikti.

DI nėra visada teisus.

Kaip minėjome skyriuje „Generatyvinio DI taikymo galimybės“, generatyvinio DI įrankiai, tokie kaip „ChatGPT“, ne visada yra faktiškai tikslūs. Galbūt ateis laikas, kai patobulinti duomenų rinkiniai ir algoritmai sumažins riziką, tačiau kol kas mes, žmonės, turime skeptiškai vertinti tai, ką skaitome. Patikrinkite informaciją lygindami ją su patikimo šaltinio informacija.

Šališkumo gali pasitaikyti visur.

Faktų tikrinimas nėra labai sudėtinga užduotis. Generatyvinio DI rezultatuose sunkiau blokuoti visuomenės šališkumą, pavyzdžiui, susijusį su lytimi ar rase. Tačiau tai yra būtina. Kad generatyvinio DI rezultatuose nepasireikštų visuomenės šališkumas, už DI atsakingi asmenys turi nustatyti ir sušvelninti šališkumą projektavimo, kūrimo ir diegimo etapuose ir vykdyti nuolatinę priežiūrą.

Naudotojai taip pat gali padėti pašalinti šališkumą. Tarkime, DI meno generatoriuje įvedėte tekstinę komandinę eilutę „mokslininkas laboratoriniu chalatu, laikantis mėgintuvėlį“. Ar rezultatai pateikia tik vienos lyties asmenį, nesvarbu, kiek kartų spaudžiate mygtuką „Generuoti“? Galite nusiųsti pranešimą generatoriaus kūrėjams apie šią akląją zoną ir patobulinti tekstinę komandą, kad rezultatai būtų įvairesni.

scientist in a lab coat holding a test tube

Komanda: mokslininkas laboratoriniu chalatu, laikantis mėgintuvėlį

Generatytvinis DI gali vartoti daug energijos.

Generatyvinio DI įrankius kuriančios įmonės turi žinoti, kiek energijos reikia šiems įrankiams mokyti ir prižiūrėti. Pramonei žinoma būtinybė mažinti anglies dioksido pėdsaką, tačiau dar turime nueiti ilgą kelią.

Intelektinės nuosavybės teisių klausimas.

Profesionalūs kūrėjai pagrįstai nerimauja dėl autorių teisių pažeidimų. Šios problemos šiuo metu yra sprendžiamos teismuose. „Adobe“ yra vienas iš pavyzdžių, kaip bendrovė stengiasi padėti kūrėjams. „Adobe“ ne tik atsakingai kuria „Firefly“ generatyvinį DI, bet ir padeda kurti pramonės standartus per „Content Authenticity Initiative“ (CAI) ir siekia sukurti universalią žymą „Do Not Train“, kuri leistų kūrėjams kontroliuoti, ar DI modeliai gali naudoti jų darbus mokydamiesi.

Generatyvinio DI integravimas darbo eigoje

Ženkite į dizaino ateitį naudodami „Adobe Firefly“ generatyvinį DI

a Japanese tea garden

Komanda: japoniškas arbatos sodas

{{questions-we-have-answers}}

Kas yra generatyvinis DI ir kaip jis veikia?
Generatyvinis dirbtinis intelektas – DI šaka, kurioje daugiausia dėmesio skiriama naujo turinio, pavyzdžiui, vaizdų, muzikos ar tekstų kūrybai ar gamybai, naudojant algoritmus ir kompiuterizuoto mokymosi modelius. Generatyviniam DI paprastai reikia naudotojo įvesties, pvz., tekstinės komandinės eilutės, kad sukurtų atitinkamą išvestį, įskaitant tekstą, vaizdą, muziką ar vaizdo įrašą.
Kokios yra praktinės generatyvinio DI taikymo sritys?
Yra daug praktinių generatyvinio DI taikymo galimybių, įskaitant kompiuterinių kodų rašymą, vaizdų ir vaizdo įrašų kūrimą, ataskaitų apibendrinimą, pardavimo duomenų analizę ir klientų aptarnavimą.
Kuo generatyvinis DI skiriasi nuo kitų DI tipų?
Dirbtinis intelektas plačiąja prasme apibrėžiamas kaip mašina, imituojanti žmogaus intelektą užduotims atlikti. Generatyvinis DI daugiausia dėmesio skiria naujo turinio, pavyzdžiui, vaizdų, muzikos ar tekstų kūrybai ar gamybai, naudojant algoritmus ir kompiuterizuoto mokymosi modelius. Generatyviniam DI paprastai reikia naudotojo įvesties, kad sukurtų atitinkamą išvestį.
Kokie yra generatyvinio DI pranašumai ir apribojimai?
Iš galimų pagrindinių dirbtinio intelekto pranašumų – geresnis efektyvumas, didesnis produktyvumas ir patobulintas kūrybiškumas. Apribojimai yra šie: netiksli informacija, šališkas skatinimas, autorių teisių pažeidimas ir energijos sąnaudos.
Kaip įmonės ir privatūs asmenys gali integruoti generatyvinį DI į savo procesus?
Įmonės ir privatūs asmenys darbo metu gali ieškoti sričių, kuriose galėtų padidinti efektyvumą, našumą ar kūrybiškumą. Generatyvinį DI integruojančios įmonės turėtų peržiūrėti generuojamus rezultatus dėl tikslumo, šališkumo ir autorių teisių pažeidimų, kartu leisdamos darbuotojams kurti koncepciją ir strategiją. Asmenys gali naudoti generatyvinio DI įrankius darbui ir pramogoms, nepamiršdami atsargiai elgtis su savo asmenine informacija.

https://main--cc--adobecom.hlx.page/cc-shared/fragments/products/firefly/aside-dream-bigger-with-firefly

{{you-may-also-like}}

DI menas žaidimų kūrėjams

Sužinokite daugiau

Kaip generatyvinis DI keičia kūrybinį procesą

Sužinokite daugiau

DI meno komandinių eilučių idėjos

Sužinokite daugiau

„Firefly“ ir „Stable Diffusion“

Sužinokite daugiau