PRZEJDŹ DO SEKCJI
Omówienie generatywnej sztucznej inteligencji
Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji
Zalety generatywnej sztucznej inteligencji
Ograniczenia i wyzwania związane z generatywną sztuczną inteligencją
Integrowanie generatywnej sztucznej inteligencji z istniejącym obiegiem pracy
Przyszłość projektowania — generatywna sztuczna inteligencja Adobe Firefly
W zeszłym roku generatywna sztuczna inteligencja pobudziła wyobraźnię ludzi na całym świecie. Ten zaawansowany typ sztucznej inteligencji (SI) pozwala tworzyć nową zawartość na podstawie wzorców wykrywanych w istniejących danych. Mogą to być różnorodne dane — między innymi zdjęcia, utwory muzyczne czy teksty pisane. Generatywna sztuczna inteligencja potrafi wytwarzać fantastyczne obrazy, pisać poezję lub kod, a nawet produkować utwory rapowe przypominające dzieła muzyków.
Niedługo będzie ona równie ważna w naszym życiu jak smartfony. Jednak dla wielu osób generatywna sztuczna inteligencja pozostaje zagadką. Przyjrzyjmy się, czym jest, a czym nie jest ta technologia. Omówimy też jej potencjalny wpływ na nasze życie prywatne i pracę.
Omówienie generatywnej sztucznej inteligencji
Choć generatywna sztuczna inteligencja może wydawać się magiczną, jest oparta na szeregu złożonych, zróżnicowanych technologii. Jeśli zastanowić się nad każdą z nich z osobna, można zrozumieć mechanizmy składające się w tę „magię”.
Definiowanie generatywnej sztucznej inteligencji
Najważniejsze dla zrozumienia, dlaczego generatywna SI ma ogromne znaczenia, jest pojęcie tej nazwy. Ta sztuczna inteligencja potrafi generować nową zawartość, która wcześniej nie istniała.
Generatywna sztuczna inteligencja nie tylko analizuje istniejące dane, ale również tworzy nowe materiały. Wyobraź sobie, że prosisz czatbota opartego na generatywnej SI, takiego jak ChatGPT, aby podpowiedział slogan nowej firmy handlującej kawą. W ciągu kilku sekund czatbot przegląda slogany związane z kawą z przestrzeni dziesięcioleci i zaparza nowy slogan: „Ożywiaj swój dzień, po jednym łyku”. To całkiem niezły pomysł na początek poszukiwań sloganu.
Generatywna sztuczna inteligencja potrafi więcej niż tylko bawić się słowami. Może analizować miliony wierszy danych DNA i budować białka od podstaw. Również lekarze korzystają z generatywnej sztucznej inteligencji, która pomaga w leczeniu raka, precyzyjnie ustalając zakres guzów przeznaczonych do naświetlenia promieniowaniem. Artyści używają aplikacji generatywnej SI, takich jak Adobe Firefly, do wyrażania swoich pomysłów i tworzenia prac komercyjnych.
Opis: szczegółowy mały ptaszek na ulicy z kostki z palmami
Sztuczna inteligencja a generatywna sztuczna inteligencja
Termin „sztuczna inteligencja” oznacza dokładnie to, co sugeruje — komputerowe naśladowanie inteligencji ludzkiej w celu wykonywania pewnych zadań. Jej znanymi przykładami są asystenty głosowe, takie jak Siri i Alexa, a także czatboty do obsługi klientów, które są wyświetlane, gdy pytasz sklep internetowy o brakującą paczkę.
Choć sztuczna inteligencja inna niż generatywna ma swoje zastosowania, generatywna sztuczna inteligencja oferuje zupełnie nowe możliwości. Dopiero przekonujemy się, jak i gdzie pomoże nam ona w osiąganiu rezultatów, które dawniej wymagałyby poświęcenia o wiele więcej czasu lub wcale nie były możliwe.
Dlaczego inteligencja generatywna jest taka sprytna?
W przeszłości programy nie potrafiły wykonywać zadań, dopóki człowiek nie podał ścisłych instrukcji na ich temat. Tworzenie takich instrukcji określamy jako „programowanie”. Choć złożone programy mogą dawać imponujące wyniki, tradycyjne programy nie potrafią robić niczego, czego nie uwzględnił człowiek podczas ich pisania.
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.
Udzielenie odpowiedzi na pytanie „Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?” nie jest proste, a prawdziwe zrozumienie tego zagadnienia wymaga podjęcia pewnego wysiłku. W generatywnej sztucznej inteligencji piękne jest to, że nawet nie rozumiejąc wszystkich jej aspektów, można z niej korzystać. Wystarczy znaleźć aplikację taką jak Firefly, opisać to, co chcemy zobaczyć — „trzy szczenięta labradoodla biegnące po trawie” — i gotowe. Użyliśmy generatywnej sztucznej inteligencji. Nie musisz mieć ukończonych studiów programistycznych.
Opis: trzy szczenięta labradoodla biegnące po trawie
Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji
Dzięki sztucznej inteligencji mamy asystenty wirtualne. Generatywna sztuczna inteligencja pozwoliła opracować eksperty wirtualne (mające pewne ograniczenia, które omówimy).
Korporacje a generatywna sztuczna inteligencja
Generatywna sztuczna inteligencja zwiększa wartość wiedzy wewnętrznej w organizacjach, gdyż pomaga optymalizować jej wykorzystanie. Potencjalnie może ona służyć strategom sieci odzieżowej do przeszukiwania rejestrów magazynowych przez zadawanie pytań takich jak „Czy ostatniego lata sprzedaliśmy więcej szortów czy spodni?”. Takie analizy pomogą w podejmowaniu decyzji i opracowywaniu strategii.
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”).
Popularne jest też tworzenie kompozycji przy użyciu generatywnej SI. Pozwala ona szybko testować koncepcje, tworzyć tablice nastrojów i wymyślać niezwykłe sceny, opisując je zwykłym językiem. Występują jednak pewne problemy, gdyż wiele generatorów kompozycji SI jest trenowanych na obrazach objętych ochroną praw autorskich.
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.
Opis: projektowanie wnętrz, perspektywa salonu i kuchni z wyspą, duże okna ze światłem naturalnym, jasne kolory, rośliny, nowoczesne meble, świetlik, nowoczesny minimalistyczny styl
Zalety generatywnej sztucznej inteligencji
Generatywna sztuczna inteligencja analizuje dużą ilość złożonych danych o wiele szybciej niż człowiek. Z tego faktu wynikają dwie potencjalne zalety generatywnej sztucznej inteligencji:
1. Zwiększona produktywność
2. Wyższa wydajność
Wyobraź sobie, że pracujesz w firmie przechowującej poufne informacje w formie raportów, arkuszy kalkulacyjnych, relacyjnych baz danych, a nawet wykresów. Generatywna sztuczna inteligencja pozwala analizować wszystkie te źródła danych, wykrywać powiązania między nimi i odpowiadać na różnorodne pytania. SI potrafi nawet przedstawiać zalecenia oparte na syntezie danych.
W wielu branżach może się to przyczynić do zwiększenia produktywności i wydajności. Jeśli zarządzasz marketingiem w małej firmie, dzięki generatywnej SI możesz szybko zmienić rozmiar reklamy online, tak aby pasowała do specyfikacji miejsc, w których będzie wyświetlana. Następnie generatywna sztuczna inteligencja może wytworzyć raport na temat skuteczności zasobów, a także wykryć trendy i możliwości na potrzeby następnego etapu marketingu.
Istnieje trzecia potencjalna zaleta generatywnej SI:
3. Zwiększona kreatywność
Ludzie dysponują oczywiście wielkim potencjałem kreatywnym. Ale nawet najlepsi z nas mają okresy bez weny. Graficy mogą na przykład używać SI jako partnera podczas burzy mózgów. Może ona wytwarzać nieoczekiwane pomysły, które pobudzą Twoją wyobraźnię. Przypomina kalejdoskop zmieniający zwykłe rzeczy w coś nowego. W takich sytuacjach sztuczna inteligencja zamienia się z wirtualnego eksperta w kreatywnego drugiego pilota.
Ograniczenia i wyzwania związane z generatywną sztuczną inteligencją
Funkcje generatywnej SI są tak zdumiewające, że łatwo jest stracić z oczu jej ograniczenia. Oto kilka wyzwań, jakie trzeba przezwyciężyć.
Sztuczna inteligencja nie zawsze ma rację.
Jak już pisaliśmy w sekcji „Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji”, narzędzia tego rodzaju, na przykład ChatGPT, nie zawsze podają informacje zgodne z faktami. Być może w przyszłości specjalnie dobrane zestawy danych i algorytmy ograniczą to ryzyko, tymczasem jednak to my — ludzie — musimy zachować dozę sceptycyzmu względem tego, co czytamy. Sprawdzaj otrzymywane informacje, porównując je z zaufanymi źródłami.
Stronniczość może powstać wszędzie.
Sprawdzanie faktów jest względnie łatwe. Zapobieganie stronniczości wyników generatywnej SI na tle społecznym, na przykład względem rasy czy płci, jest już trudniejsze. Również o tym trzeba pamiętać. Aby zapobiegać stronniczości społecznej w wynikach generatywnej SI, osoby odpowiedzialne za nią powinny wykrywać i ograniczać taką stronniczość na etapach projektowania, programowania i wdrożenia systemu. Jest też koniczne ciągłe nadzorowanie systemu.
Również jako użytkownicy mamy możliwość eliminowania stronniczości. Załóżmy na przykład, że w generatorze kompozycji SI wprowadziliśmy opis „naukowiec w kitlu trzymający probówkę”. Czy wyniki zawierają jedynie osoby określonego typu, nawet po wielokrotnym kliknięciu przycisku Generuj? Możesz wysłać twórcom generatora wiadomość na temat tego braku, a także zmodyfikować opis, aby uzyskać bardziej zróżnicowane wyniki.
Opis: naukowiec w kitlu trzymający probówkę
Generatywna sztuczna inteligencja może zużywać mnóstwo energii.
Firmy pracujące nad narzędziami opartymi na generatywnej SI powinny mieć świadomość, ile energii potrzeba do trenowania i działania takich narzędzi. W branży rozpoznaje się potrzebę ograniczenia śladu węglowego, ale jest jeszcze bardzo wiele do zrobienia.
Występują problemy z prawami autorskimi.
Zawodowi twórcy mają rację, że martwią się o naruszenia praw autorskich. Obecnie tymi zagadnieniami zajmują się sądy. Firma Adobe należy do organizacji, które starają się pomagać twórcom. Oprócz dbania o odpowiedzialne prace nad generatywną sztuczną inteligencją Firefly firma Adobe pomaga w opracowywaniu standardów branżowych w ramach organizacji Content Authenticity Initiative (CAI). Pracujemy też nad uniwersalnym znacznikiem „Do Not Train” (Nie trenować), który umożliwi twórcom wpływanie na to, czy modele SI mogą być trenowane na podstawie ich prac.
Integrowanie generatywnej sztucznej inteligencji z istniejącym obiegiem pracy
Generatywna sztuczna inteligencja ma ogromne możliwości. Również Ty wiele możesz. Pamiętaj, aby zawsze zdobywać potrzebne informacje. Zanim użyjesz narzędzia opartego na generatywnej SI, sprawdź zasady ochrony prywatności. Jeśli nie podobają Ci się zasady jakiegoś narzędzia, unikaj go. Poważnie się zastanów, zanim wyślesz do jakiegokolwiek narzędzia opartego na generatywnej SI więcej danych osobowych niż te, których wymaga rejestracja. Jeśli coś ma pozostać poufne, nie powinno trafić do narzędzia. Jeśli zamierzasz używać wyników do celów komercyjnych, upewnij się, że narzędzie pozwala uniknąć naruszenia praw autorskich. Wprowadzając generatywną sztuczną inteligencję, firmy powinny zawsze badać uzyskiwane wyniki pod kątem dokładności, stronniczości i naruszeń praw autorskich.
Należy również śledzić rozwój przepisów. Jest to najlepszy sposób na ochronę reputacji firmy i zabezpieczanie się przez zagrożeniami prawnymi. Strategie i pomysły powinny pochodzić od ludzi. Pamiętaj, że sztuczna inteligencja jest tylko pomocnikiem. Rządzisz Ty.
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 ta 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.
Opis: japoński ogród herbaciany
Masz pytania? Znamy odpowiedzi.
Generatywna sztuczna inteligencja jest to rodzaj SI przeznaczony do tworzenia lub produkcji nowej zawartości — na przykład obrazów, muzyki czy tekstu — przy użyciu specyficznych algorytmów i modeli opartych na samouczeniu. Zazwyczaj generatywna sztuczna inteligencja wymaga wprowadzenia informacji przez użytkownika, na przykład w formie tekstu, aby wygenerować dane wyjściowe, takie jak tekst, obraz, muzyka czy wideo.
Generatywna sztuczna inteligencja ma szereg zastosowań praktycznych, takich jak pisanie kodu, tworzenie obrazów i wideo, podsumowywanie raportów, analizowanie danych sprzedaży czy obsługa klientów.
Termin „sztuczna inteligencja” definiuje się ogólnie jako komputerowe naśladowanie inteligencji ludzkiej w celu wykonywania pewnych zadań. Generatywna sztuczna inteligencja jest przeznaczona głównie do tworzenia lub produkcji nowej zawartości — na przykład obrazów, muzyki czy tekstu — przy użyciu specyficznych algorytmów i modeli opartych na samouczeniu. Zazwyczaj generatywna sztuczna inteligencja wymaga wprowadzenia informacji przez użytkownika, aby wygenerować dane wyjściowe.
Do potencjalnych zalet sztucznej inteligencji należą zwiększona produktywność, wyższa wydajność i poprawiona kreatywność. Jej ograniczeniami są między innymi niedokładne informacje, promowanie stronniczości, naruszanie praw autorskich i zużycie energii.
Zarówno firmy, jak i użytkownicy indywidualni znają w swoich obiegach pracy czynności, w których przydatna byłaby doza efektywności, produktywności lub kreatywności. Integrując generatywną sztuczną inteligencję, firmy powinny badać uzyskiwane wyniki pod kątem dokładności, stronniczości i naruszeń praw autorskich, a także dbać o zapewnianie pracownikom możliwość rozwijania pomysłów i strategii. Narzędzia oparte na generatywnej sztucznej inteligencji pomagają użytkownikom indywidualnym w pracy i zabawie, jednocześnie umożliwiając dbanie o poufność danych osobowych.
Udostępnij ten artykuł
Dream Bigger — Adobe Firefly
Generatywna sztuczna inteligencja dostępna w aplikacji internetowej Firefly ułatwia wymyślanie, eksperymentowanie i tworzenie. Teraz znajdziesz ją również w usłudze Creative Cloud, w tym do użytku komercyjnego.
