.
Surrealistyczny obraz świecącego komputera z przezroczystą obudową na tle górskiego krajobrazu i rozgwieżdżonego nieba. Obraz stworzono za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.
Surrealistyczny obraz świecącego komputera z przezroczystą obudową na tle górskiego krajobrazu i rozgwieżdżonego nieba. Obraz stworzono za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja — od szkolenia do uzyskania wyniku

O generatywnej sztucznej inteligencji piszą wszystkie media i nie jest to tylko bezzasadne zamieszanie. Ta nowa technologia prawdopodobnie niedługo wpłynie na Twoje życie, o ile już się to nie stało. Dowiedz się, jak działa generatywna sztuczna inteligencja, i uprość swój przepływ pracy.

Odkryj modele Adobe Firefly

Surrealistyczny obraz świecącego ekranu komputera z przezroczystą obudową na tle górskiego krajobrazu i rozgwieżdżonego nieba. Obraz stworzono za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Generatywna sztuczna inteligencja w pigułce

W zeszłym roku generatywna sztuczna inteligencja pobudziła wyobraźnię ludzi na całym świecie. Ten potężny rodzaj SI jest w stanie tworzyć nowe treści — obrazy, muzykę, teksty czy kod — bazując na wzorcach, których uczy się na podstawie istniejących danych. Generatywna SI wykorzystuje wprowadzone przez użytkownika informacje, takie jak polecenia tekstowe lub obrazy odniesienia, a następnie wykorzystuje zaawansowane modele do tworzenia zupełnie nowych rezultatów, które są dopasowane do zapytania. Dzięki temu SI może tworzyć fantastyczne obrazy, pisać wiersze, generować kod oprogramowania, a nawet komponować autentycznie brzmiące utwory.

Wkrótce generatywna SI może stać się tak nieodzowną częścią naszego życia, jaką są obecnie smartfony. Dla wielu jednak wciąż pozostaje ona tajemnicą. Ten przewodnik przybliża, czym właściwie jest generatywna SI, czym nie jest, i jak może zmienić sposób, w jaki pracujemy i tworzymy.

style
xxl spacing, two up, static links
layout
1 | 2
Wytwór generatywnej SI: obraz robotycznego mózgu pracującego wewnątrz statku kosmicznego w stylu science fiction.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja za kulisami?

Choć generatywna SI może wydawać się magią, zasila ją jedynie złożona technologia, która uczy się z dostarczonych jej danych i stosuje poznane wzorce do stworzenia czegoś całkiem nowego. Po rozłożeniu jej na czynniki pierwsze o wiele łatwiej zrozumieć tę „magię“.

Generatywna SI to sztuczna inteligencja, która nie tylko analizuje istniejące informacje, ale też tworzy zupełnie nowe treści. Modele są trenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych, obrazów, dźwięków lub wideo, dzięki którym uczą się wzorców, powiązań między elementami i stylów. Gdy zapewnisz modelowi dane wejściowe, takie jak polecenie tekstowe lub obraz referencyjny, zastosuje on swoją wiedzę do stworzenia oryginalnego wyniku, który pasuje do Twojego zapytania.

Dlatego właśnie możesz poprosić czatbota o wymyślenie sloganu i otrzymać nowy pomysł w kilka sekund lub użyć modelu Firefly, aby przekształcić opis w fotorealistyczny lub naszkicowany obraz. Poza zadaniami kreatywnymi generatywna SI wykorzystywana jest w nauce i sektorze opieki zdrowotnej do projektowania nowych białek, ulepszania terapii nowotworowych i przyspieszania badań. Jej potencjał wykracza daleko poza grę słów — już teraz przekształca całe branże.

Dlaczego inteligencja generatywna jest taka sprytna?

W przeszłości aplikacje komputerowe nie mogły wykonać zadania, dopóki człowiek nie dostarczył dokładnych instrukcji, jak osiągnąć konkretny cel. Te instrukcje nazywamy programowaniem. Choć zaawansowane programowanie może przynieść imponujące rezultaty, tradycyjna aplikacja komputerowa nie jest w stanie zrobić niczego, czego ludzie nie uwzględnili w jej kodzie.

Systemy generatywnej sztucznej inteligencji są bardziej elastyczne dzięki mechanizmowi samouczenia, który nie wymaga jawnego kodowania ich funkcji. Zamiast tego człowiek daje komputerowi dostęp do ogromnej ilości danych. Komputery trenują się same, aby rozpoznawać wzorce w tych danych i — co najważniejsze — wyciągać z tego wnioski. (Stąd bierze się człon „uczenie” w terminie „samouczenie”). Wielką wagę ma przy tym rozmiar i jakość zestawu danych. Sztuczna inteligencja jest tylko tak dobra jak dane, na których się ją trenuje.

Odpowiedź na pytanie „Jak działa sztuczna inteligencja generatywna?“ jest złożona, a dogłębne zrozumienie tego zagadnienia wymaga wysiłku. Piękno generatywnej SI polega jednak na tym, że nie musisz rozumieć wszystkich jej aspektów, aby czerpać z niej korzyści. Wystarczy znaleźć aplikację taką jak Firefly, wpisać, co chcesz zobaczyć — na przykład „trzy szczeniaki labradoodle biegające po trawie“ — i voilà, jesteś już użytkownikiem generatywnej SI. Nie potrzebujesz do tego dyplomu z programowania.

Wygenerowany przez AI obraz przedstawiający trzy żółte szczeniaki labradora biegające po trawniku z nowoczesnymi budynkami w tle.
style
grid width 8

Co zasila generatywną sztuczną inteligencję?

Za kulisami działanie generatywna SI polega na wykorzystaniu wydajnego sprzętu i ogromnej mocy obliczeniowej. Jednostki przetwarzania graficznego (GPU) i jednostki przetwarzania tensorowego (TPU) obsługują obszerne obliczenia niezbędne do trenowania i funkcjonowania tych modeli.

Proces ten składa się z dwóch głównych faz:

style
grid width 8

Szkolenie

Modele szkolone są na podstawie ogromnych zbiorów danych tekstowych, obrazów, dźwięków lub wideo. Ten etap jest energochłonny, ponieważ wymaga przetwarzania rozproszonego, równoległego i długiego czasu działania, aby model mógł rozpoznać wzorce i zależności między elementami.

Wnioskowanie

Po wytrenowaniu model może generować wyniki na żądanie, na przykład pisać teksty, tworzyć obrazy lub tłumaczyć pliki audio, zużywając na to znacznie mniej energii. Wnioskowanie można również zoptymalizować, stosując techniki takie jak przetwarzanie wsadowe czy wdrażanie w chmurze.

style
grid width 8
Generatywna SI może zużywać ogromne ilości energii, a firmy rozwijające te narzędzia coraz bardziej zdają sobie sprawę z powiązanych z tym faktem kosztów środowiskowych. Trwają prace nad poprawą wydajności i zmniejszeniem śladu węglowego, ale zostało jeszcze wiele do zrobienia.
style
grid width 8
Wygenerowany przez SI obraz energii przepływającej przez statek kosmiczny.

Jak szkolona jest generatywna sztuczna inteligencja

Aby zrozumieć, jak działa generatywna SI, warto przyjrzeć się temu, co dzieje się przed wpisaniem jakiekolwiek polecenia. Proces szkolenia SI obejmuje staranne oczyszczenie i selekcję danych w celu poprawy ich jakości. Później następuje szkolenie na dużych zbiorach danych, by stworzyć podstawową bazę wiedzy, oraz dostrajanie modeli do konkretnych zadań lub dziedzin.

Istotne są również opinie użytkowników i dostrajanie modeli pod kątem bezpieczeństwa, co pomaga udoskonalić wyniki i zmniejszyć niepożądaną stronniczość modelu. W Adobe przy trenowaniu modeli wykorzystuje się licencjonowane dane o uregulowanym statusie prawnym, w tym zawartość Adobe Stock — dzięki temu profesjonalni twórcy mogą bez wahania korzystać z narzędzi generatywnych.

style
grid width 8

Działanie różnych rodzajów generatywnej sztucznej inteligencji

Istnieje kilka rodzajów modeli generatywnej sztucznej inteligencji, a każdy z nich działa w nieco inny sposób. Zrozumienie różnic między generatywną SI a innymi rodzajami SI pomoże Ci wybrać model najlepiej dopasowany do Twojego projektu.

  1. Duże modele językowe (LLM)
    Wytrenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych modele LLM, takie jak ChatGPT czy Claude, generują naturalnie brzmiące wypowiedzi, przewidując kolejne słowa w sekwencji. Dzięki temu są niezwykle skuteczne w pisaniu, odpowiadaniu na pytania i tworzeniu naturalnie brzmiących dialogów.
  2. Modele dyfuzyjne
    Powszechnie stosowane do tworzenia obrazów i wideo modele dyfuzyjne zaczynają pracę od losowego szumu i stopniowo przekształcają go w wyraźny rezultat odpowiadający wprowadzonemu poleceniu. To właśnie ta technologia leży u podstaw możliwości generatora obrazów opartego na SI w usłudze Firefly.
  3. Generatywne sieci przeciwstawne (GAN)
    Sieci GAN wykorzystują dwie sieci: generator tworzący wyniki i dyskryminator, który je ocenia. Rywalizując ze sobą, doskonalą wynik, dzięki czemu wygenerowane obrazy wyglądają realistycznie. Sieci GAN były głównym czynnikiem napędzającym dla tworzenia kompozycji AI i deepfake'ów.
  4. Autoenkodery wariacyjne (VAE)
    VAE kompresują dane do uproszczonej formy, a następnie rekonstruują je, umożliwiając generowanie wariantów, które zachowują sedno oryginału. Są szczególnie przydatne do łączenia stylów lub tworzenia wielu wersji jednej koncepcji.
  5. Modele oparte na transformatorach
    Transformatory stanowią podstawę architektury wielu systemów generatywnych, w tym zarówno LLM, jak i modeli dyfuzyjnych. Wykorzystują mechanizm „uwagi“, aby zrozumieć relacje zachodzące między danymi — takimi jak słowa w zdaniu czy piksele w obrazie — dzięki czemu wyniki pozostają dokładne i trafne w danym kontekście.
Działając wspólnie, wszystkie te typy modeli umożliwiają generatywnej SI obsługę każdego rodzaju plików — od tekstu po wideo — i ciągłą ewolucję, by tworzyć skuteczniejsze, kreatywne systemy.
style
static links
background
#F8F8F8
Obraz stworzony za pomocą generatywnej SI przedstawiający nieugiętą kobietę w zbroi z walczącymi w tle robotami i mechami.

Jak generatywna SI działa w rzeczywistości i jakie są jej zalety

SI dała nam wirtualnych asystentów. Generatywna SI z kolei zapewnia wirtualnych ekspertów — choć z pewnymi ograniczeniami, o których opowiemy później. W czym zatem generatywna SI przydaje się w praktyce firmom, profesjonalistom i zwykłym użytkownikom? Tworząc nowe treści na żądanie, pomaga zespołom działać szybciej, badać więcej pomysłów i osiągać rezultaty, które kiedyś wymagały znacznie większych nakładów czasu i zasobów. Korzyści z generatywnej SI obejmują zarówno większą wydajność, jak i rozszerzone możliwości kreatywne, co czyni ją cennym narzędziem w wielu branżach.

Korporacje a generatywna sztuczna inteligencja

Generatywna sztuczna inteligencja może stanowić wartość dodaną, optymalizując sposób zarządzania wewnętrzną wiedzą w organizacjach. Profesjonaliści z branży kreatywnej mogą z kolei wykorzystać narzędzia takie jak generator postaci oparty na SI w usłudze Adobe Firefly do tworzenia unikalnych bohaterów do gier, filmów i kampanii marketingowych. Generatywna sztuczna inteligencja ma również potencjał, aby, przykładowo, ułatwić strategom sieci odzieżowych przeglądanie historii zapasów firmy. Wystarczy zadać pytanie typu: „Czy w zeszłym lecie sprzedaliśmy więcej szortów, czy spodni?“. Wyciągnięte w ten sposób wnioski mogą przyspieszyć podejmowanie decyzji i opracowywanie strategii.

Poza tymi przykładami sztuczna inteligencja generatywna działa w różnych branżach, wspierając produktywność, ulepszając wydajność i pobudzając kreatywność. Może analizować złożone zbiory danych — od arkuszy kalkulacyjnych i raportów po obrazy i wykresy — znacznie szybciej niż ludzie. To pomaga zespołom wyciągać wnioski i formułować rozwiązania i rekomendacje. W przypadku specjalistów ds. marketingu może to usprawnić powtarzalne zadania, takie jak zmiana rozmiaru reklam czy raportowanie wyników zasobów. Twórcy tacy jak projektanci graficzni mogą też wykorzystać AI jako partnera podczas burzy mózgów, który zasugeruje niezbadane wcześniej kierunki i warianty inspirujące całkiem nowe rozwiązania.

Użytkownicy indywidualni a generatywna sztuczna inteligencja

Wiele osób używa już generatywnej sztucznej inteligencji do odpowiadania na pytania ogólnej natury i prowadzenia badań. (Uzyskiwane w ten sposób informacje wymagają sprawdzania przez ludzi pod kątem dokładności. Więcej informacji o tej i innych wadach znajdziesz niżej w sekcji „Ograniczenia i wyzwania związane z generatywną sztuczną inteligencją”).

Tworzenie obrazów za pomocą sztucznej inteligencji generatywnej cieszy się również popularnością wśród osób prywatnych. Pozwala ona szybko przetestować różne koncepcje, stworzyć tablicę inspiracji i wyobrazić sobie niezwykłe sceny, używając do tego języka, jaki stosuje się na co dzień. Jest to jednak obszar, w którym mogą pojawiać się problemy, ponieważ wiele narzędzi do generowania grafiki opartych na SI wyszkolono na obrazach chronionych prawem autorskim.

Istnieją obawy związane z prawami autorskimi. W odpowiedzi na nie firma Adobe trenuje modele Firefly przy użyciu zawartości z usługi Adobe Stock, zawartości z licencjami otwartymi i zawartości będącej w domenie publicznej (takiej, w przypadku której ochrona praw autorskich wygasła). Modele Firefly opracowano z myślą o użytku komercyjnym, dzięki czemu można ich używać w wielu dziedzinach, takich jak grafika komercyjna, gry czy środowiska wirtualne.

Kolorowa, surrealistyczna ilustracja przedstawiająca człowieka stojącego na klifie i patrzącego na oko na niebie. Obraz stworzono za pomocą generatywnej SI, korzystając z poleceń i funkcji zamiany tekstu na obraz.
style
grid width 8, static links

Wyzwania związane z jakością, uprzedzeniami i bezpieczeństwem generatywnej sztucznej inteligencji

Możliwości generatywnej sztucznej inteligencji są zadziwiające, ale równie ważne jest zrozumienie ograniczeń tej technologii. Wyzwania dotyczące aspektów takich jak dokładność, stronniczość, kwestie własności intelektualnej i zmieniające się zasady dotyczące etyki SI wynikają z tego, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja działa za kulisami.

  • SI nie zawsze ma rację. Generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć wyniki, które brzmią przekonująco, ale są niezgodne z faktami. Ponieważ mechanizm działania generatywnej SI polega na przewidywaniu wzorców w danych, a nie weryfikacji faktów, modele mogą przedstawiać informacje, które wyglądają na dokładne, choć w rzeczywistości są niepoprawne. Najlepszym zabezpieczeniem przed takimi błędami nadal pozostaje ludzki nadzór i weryfikacja przy użyciu zaufanych źródeł.
  • Uprzedzenia mogą być wszędzie. Zrozumienie, jak działa sztuczna inteligencja generatywna — czyli ucząc się z dużych zbiorów danych odzwierciedlających rzeczywiste dane wejściowe — wyjaśnia, dlaczego uprzedzenia społeczne, takie jak te dotyczące płci czy koloru skóry, mogą pojawić się w wynikach. Podczas gdy programiści pracują nad identyfikacją i redukcją uprzedzeń poprzez projektowanie i ciągły nadzór, użytkownicy również mogą odegrać rolę, zauważając martwe punkty, udoskonalając wprowadzane polecenia i dzieląc się opiniami.
  • Prawa własności intelektualnej stanowią istotną kwestię. Sztuczna inteligencja generatywna często korzysta z ogromnych zbiorów prac twórczych, co może budzić obawy dotyczące praw autorskich. Profesjonalni twórcy słusznie zachowują ostrożność w kwestii sposobu wykorzystywania ich treści, a sądy wciąż określają granice prawne. Adobe szkoli modele Firefly na licencjonowanych danych o uregulowanym statusie prawnym oraz wspiera inicjatywy takie jak Content Authenticity Initiative (CAI) i proponowany przez twórców tag „Do Not Train“ („Nie wykorzystywać do szkolenia”), aby autorzy mieli kontrolę nad tym, jak wykorzystywane są ich prace.

Nadążanie za zmianami w funkcjonowaniu generatywnej sztucznej inteligencji

Zasady, polityki i regulacje dotyczące generatywnej sztucznej inteligencji wciąż ewoluują. Firmy i osoby prywatne muszą pozostawać z nimi na bieżąco i uważnie analizować polityki prywatności, a do tego unikać przesyłania poufnych informacji, które chcieliby zachować w tajemnicy. Dla firm oznacza to ciągłą weryfikację wyników pod kątem dokładności, stronniczości i poszanowania praw autorskich. Osoby prywatne powinny z kolei pamiętać, by traktować generatywną sztuczną inteligencję jako twórczego partnera, a nie zastępstwo dla ludzkiego rozsądku.

style
grid width 8, static links

Przyszłość projektowania — generatywna sztuczna inteligencja Adobe Firefly

Już dziś generatywna sztuczna inteligencja zmienia nasze życie. Generatywna SI jest wirtualnym ekspertem, który może poprawić wydajność i produktywność w wielu branżach. Może też funkcjonować jako partner w burzy mózgów, który wspiera naszą kreatywność.

Technologia generatywnej SI rozwija się na tyle szybko, że jutrzejsza generatywna sztuczna inteligencja niekoniecznie będzie przypominała obecną. Korzystając z tych narzędzi z dozą ciekawości i ostrożności, możemy cieszyć się ich zaletami, unikając pułapek.

Jak generatywna sztuczna inteligencja przydaje się architektom

Dowiedz się, jak generatywna sztuczna inteligencja zmienia obieg pracy w architekturze. Generatywna SI pomaga architektom szybciej niż kiedykolwiek eksplorować koncepcje, dopracowywać projekty i wizualizować przestrzenie — od wstępnych szkiców po pełne modele 3D. Dowiedz się więcej o tym, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja przydaje się architektom.

Jak generatywna sztuczna inteligencja przydaje się twórcom gier

Odkryj, jak sztuczna inteligencja generatywna może przyspieszyć tworzenie światów, projektowanie postaci i generowanie zasobów — dając twórcom gier więcej czasu na skupienie się na fabule i rozgrywce. Dowiedz się więcej o tym, jak generatywna sztuczna inteligencja przydaje się twórcom gier.

Futurystyczny budynek o zaokrąglonych kształtach wygenerowany za pomocą sztucznej inteligencji Firefly.
style
grid width 8

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja od wprowadzenia polecenia do uzyskania wyniku?

Przedstawiamy, jak generatywna sztuczna inteligencja działa za kulisami, gdy wprowadzasz polecenie w usłudze Adobe Firefly lub innym generatywnym narzędziu. Każdy krok łączy zaawansowane uczenie maszynowe z intuicyjnymi opcjami kontroli ułatwiającymi tworzenie nowych treści na podstawie podanych przez Ciebie informacji.
style
grid width 8

1. Wprowadzanie danych i warunkowanie

Zacznij od wpisania polecenia tekstowego lub przesłania obrazu odniesienia. Są to dane wejściowe używane do warunkowania systemu, co oznacza, że model interpretuje Twoje żądanie i przygotowuje się do wygenerowania wyniku.

2. Kodowanie

Dane wejściowe są konwertowane na zrozumiały dla modelu format numeryczny. Słowa są dzielone na tokeny, a obrazy są przekształcane w punkty danych opisujące kształty, kolory i cechy charakterystyczne.

3. Zrozumienie i dopasowanie kontekstu

Model generatywnej sztucznej inteligencji analizuje wprowadzone dane w odniesieniu do wiedzy zdobytej podczas szkolenia, zwracając uwagę na powiązania i kontekst. Taka analiza pomaga zapewnić, że wynik odpowiada zamierzeniom użytkownika i stanowi odpowiedź pasującą do zapytania.

4. Generowanie

Wykorzystując dane, na których był szkolony, model tworzy nową zawartość, na przykład przewidując kolejne słowo w zdaniu, przekształcając losowy szum w obraz lub wytwarzając dźwięk pasujący do opisu.

5. Wskazówki i dostosowywanie

Ustawienia określone przez użytkownika — na przykład te dotyczące stylu, proporcji czy palety kolorów marki — nadają kierunek procesowi. Tego rodzaju dostosowania pomagają doprecyzować wynik, by uzyskać konkretny wygląd, ton lub zastosowanie.

6. Przetwarzanie końcowe i eksport

System dopracowuje wynik, poprawiając jego jakość i wprowadzając ostateczne korekty. Następnie można pobrać, wyeksportować lub dalej udoskonalać rezultat za pomocą ulubionych narzędzi Firefly lub aplikacji Adobe.

style
grid width 8

Najczęściej zadawane pytania o działanie sztucznej inteligencji generatywnej.

Artykuły o generatywnej sztucznej inteligencji.

Co to są kompozycje SI i jak powstają?

Generatywna sztuczna inteligencja szybko staje się kluczowym narzędziem dla artystów. W tym artykule opiszemy, czym są kompozycje generatywnej SI, jak je tworzyć i jak można korzystać z nich w praktyce.

Dowiedz się więcej

Siedem stylów artystycznych w poleceniach dla SI

Surrealizm, kubizm, czy impresjonizm? Przekonaj się, jak tworzyć obrazy w tych i innych stylach artystycznych przy użyciu generatywnej sztucznej inteligencji.

Dowiedz się więcej

Formułowanie poleceń dla SI związanych z architekturą

Odpowiednio dobrane polecenia tekstowe i odrobina wiedzy wystarczają architektom, aby za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji eksplorować i testować pomysły, a także rozwijać wizje.

Dowiedz się więcej

Polecenia dla SI ułatwiające pracę grafików

Dowiedz się, jak pisać skuteczne polecenia dla generatywnej SI, aby osiągać doskonałe wyniki podczas projektowania grafiki.

Dowiedz się więcej
style
Four up, M spacing
background
#E8E8E8

Adobe Firefly

Używaj języka, jakim mówisz na co dzień, aby osiągać niesamowite wyniki w generatywnej sztucznej inteligencji.

Odkryj modele Adobe Firefly

style
Sticky bottom