Решать рутинные задачи за несколько секунд — сегодня это не мечта, а реальность, которую сделал возможной искусственный интеллект (ИИ). Что такое генеративный AI и как он меняет компании и рынок — разбираемся в статье.
Что такое генеративный искусственный интеллект?
Генеративный искусственный интеллект — это определенный вид ИИ, который помогает создавать контент: видео, тексты, аудио, картинки и многое другое. То есть он не просто проводит анализ уже имеющейся информации, а создает что-то, чего не было раньше.
Этот вид ИИ регулярно учится на больших объемах данных — благодаря чему выдает разнообразный и релевантный контент. С каждым днем его результаты становятся более точными, а время анализа данных сокращается — что позволяет выполнять задачи за несколько секунд.
Примеры генеративных моделей искусственного интеллекта
Рассмотрим несколько наиболее популярных нейросетей для разных задач.
📝 Текстовые модели
ChatGPT (OpenAI) — чат-бот, генерирующий текстовые ответы, статьи, код, диалоги и многое другое.
Gemini (Google) — мультимодальная модель, способная создавать текст, анализировать изображения и видео.
Claude (Anthropic) — ИИ-ассистент, фокусирующийся на генерации текста и ведении диалога с пользователем.
🖼️ Генерация изображений
DALL·E 3 (OpenAI) — создает изображения по текстовым запросам.
Midjourney — генератор картинок по текстовым описаниям.
Stable Diffusion (Stability AI) — открытая модель для генерации и редактирования фотореалистичных изображений.
🎵 Музыка и аудио
Suno AI (Bark) — создает аудио по текстовому описанию.
Jukebox (OpenAI) — генерирует музыку в разных стилях.
ElevenLabs — синтезирует реалистичную речь с разными голосами.
🎬 Видео
Sora (OpenAI) — создает высококачественные видео по текстовым запросам.
Runway ML — инструмент для генерации и редактирования видео, оживляет статические картинки.
Pika Labs — генерация коротких анимированных роликов.
Как работает генеративный ИИ?
Генеративные модели работают так же, как и другие нейросети — их работа складывается из нескольких этапов. Если говорить простыми словами, то нейросеть решает задачи, например, как сложить 2 + 2.
Предположим, нам нужно создать новое изображение автомобиля. Если написать промпт «создай картинку с машиной», ИИ выдаст сотни разных вариантов. Если же добавить уточнение «создай изображение с машиной, которая стоит в горах на рассвете» — тогда будет меньше вариаций, а картинка будет более точной.
Для нейросети этот запрос будет подобен сложению: машина + горы + рассвет |
Генеративные модели работают в несколько этапов:
ИИ собирает информацию — на основе массивов данных, которые загружены в модель.
Обрабатывает данные, преобразовывая информацию в понятный для нейросети датасет.
Обучается, подстраиваясь под запросы.
Оптимизирует параметры с помощью алгоритмов, чтобы выдать наиболее точный результат.
Повторяет действие — пока результаты нейросети не перестанут улучшаться.
На финальном этапе нейросеть «донастраивается» — чтобы работать эффективно с определенным типом задач.
Виды и типы генеративного ИИ
Сегодня существует множество видов генеративных моделей:
Генеративно-состязательная нейросеть (GAN). Это наиболее популярная модель искусственного интеллекта, которую изобрел в 2014 году Иан Гудфеллоу. Нейросеть состоит из двух частей — генератора и дискриминатора. Первый — синтезирует информацию и создает данные, второй — оценивает и классифицирует результаты. Две эти части постоянно сражаются друг с другом: генератор пытается обмануть дискриминатор, а дискриминатор все лучше учится распознавать подделки. Благодаря этой «гонке» GAN-модели генерируют высококачественный контент.
Авторегрессионные модели (AE). Такие модели умеют предсказывать элементы последовательностей на основе предыдущих. У них довольно сложные вычисления, но несмотря на это, они генерируют данные быстро. Среди таких моделей — PixelRNN, который создает изображения пиксель за пикселем.
Вариационные автоэнкодеры (VAE). Их принцип работы отличается. Эта ИИ-модель состоит из двух частей — кодировщика (энкодер) и декодировщика (декодер). Энкодер сжимает входные данные и преобразует их в особую форму записи информации, а декодер — восстанавливает данные из этого пространства.
Примеры использования генеративного ИИ
Генеративный искусственный интеллект активно используют в разных сферах: от дизайна и маркетинга до медицины и архитектуры.
Искусство и другие креативные сферы. Нейросети могут создавать работы в стиле любых художников, сочинять мелодии и тексты в разных стилях.
Медицина. ИИ-модели сегодня могут анализировать результаты снимков (рентген, МРТ, КТ), предсказывать диагнозы и разрабатывать лекарства. Эксперты прогнозируют, что в будущем треть лекарственных средств будет создана при помощи ИИ.
Геймдев. Генеративные модели продумывают героев, сценарии игр, прописывают диалоги и даже придумывают музыкальное сопровождение к сценам.
Кино. Здесь ИИ помогает специалистам на разных этапах — во время написания сценариев, генерации фонов и сцен, создания музыки и спецэффектов, постпродакшена.
Мода. Нейросети придумывают фасоны, принты и детали одежды, создают персонажей в созданных нарядах.
Преимущества и ограничения генеративного ИИ
Плюсы
➕ Автоматизация творческих процессов. Генеративный ИИ кардинально упрощает создание контента, будь то тексты, изображения или музыкальные композиции. Вместо того чтобы тратить часы на рутинную работу, дизайнеры и маркетологи могут мгновенно получать готовые варианты, что значительно ускоряет производственные процессы и снижает затраты.
➕ Демократизация творчества. Нейросети делают профессиональные инструменты доступными для широкой аудитории. Теперь любой человек, не обладая специальными навыками рисования или писательского мастерства, может создавать качественный контент.
➕ Персонализированный подход. Генеративный ИИ умеет адаптировать контент под конкретные запросы пользователей. Маркетологи могут создавать десятки вариантов рекламы для разных аудиторий, преподаватели — генерировать учебные материалы с учетом уровня знаний студентов, а музыканты — экспериментировать со стилями.
➕ Прорыв в науке и медицине. В этих сферах генеративный ИИ работает на опережение. Алгоритмы анализируют огромные массивы данных, помогая ученым быстрее находить перспективные молекулы для новых лекарств.
➕ Новые горизонты в индустрии развлечений. От создания уникальных персонажей для видеоигр до написания сценариев фильмов — генеративный ИИ становится полноценным соавтором в креативных проектах.
Минусы
➖ Проблемы с авторским правом и оригинальностью. Поскольку ИИ обучается на существующих работах, граница между вдохновением и плагиатом становится размытой. Художники и писатели уже сталкиваются с ситуациями, когда алгоритмы воспроизводят элементы их стиля без согласия.
➖ Распространение дезинформации. Возможность генерации фотореалистичных изображений и убедительных текстов несет социальные риски. Deepfake-видео с публичными лицами или фейковые новости могут использоваться для манипуляций в политике и финансах.
➖ Влияние на рынок труда. Автоматизация креативных процессов ставит под вопрос будущее многих профессий. Дизайнеры, копирайтеры и даже композиторы могут столкнуться с сокращением спроса на их услуги.
➖ Этические дилеммы. Нейросети, обученные на реальных данных, нередко воспроизводят социальные стереотипы и предвзятость. Например, при генерации изображений профессий алгоритмы могут ассоциировать определенные роли с конкретным полом или расой.
➖ Технические ограничения. Несмотря на прогресс, ИИ все еще допускает ошибки. ChatGPT иногда «галлюцинирует», выдавая ложные факты, а генераторы изображений искажают анатомию или детали.
Будущее генеративного ИИ
Хоть у генеративного искусственного интеллекта и есть точки роста, он значительно упрощает жизнь и избавляет от рутинных задач, экономя время. Нейросети постоянно совершенствуются, поэтому в ближайшем будущем все «проблемы» будут устранены, а версии ИИ-моделей будут более продвинутыми.
Генеративный искусственный интеллект уже сегодня трансформирует бизнес, творчество и науку, предлагая универсальные возможности для автоматизации и инноваций. Развитие генеративного ИИ неизбежно. Узнать больше о технологиях и стать тем, кто помогает разрабатывать их, можно в онлайн-школе ProductStar. Во время обучения вы сразу сможете применить новые знания и навыки на реальных проектах и собрать портфолио. А по окончании учебы — получить профессиональную поддержку в трудоустройстве.
