Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?
Generatywna sztuczna inteligencja (generative AI), gałąź sztucznej inteligencji skupiająca się na tworzeniu treści, wykorzystuje sieci neuronowe do generowania nowych danych wyjściowych na podstawie podpowiedzi. Bazując na olbrzymich ilościach danych uczy się tworzyć teksty, obrazy i inne prace, naśladując ludzką kreatywność. Firmy wykorzystują ją do celów marketingowych, obsługi klienta i analityki, zwiększając produktywność i wspomagając podejmowanie decyzji.
Co to jest generatywna sztuczna inteligencja?
Generative AI to gałąź sztucznej inteligencji, która umożliwia indywidualnym użytkownikom i firmom szybkie tworzenie nowych treści na dużą skalę - od tekstu i obrazów po muzykę i więcej. W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji, która została zaprojektowana do rozpoznawania i klasyfikowania danych, generatywna sztuczna inteligencja aktywnie tworzy świeże, nowe dane w reakcji na podpowiedź.
Techniczny szkielet generatywnej sztucznej inteligencji tworzą sieci neuronowe, zwłaszcza te znane jako modele generatywne. Na przykład podczas tworzenia tekstu model generatywnej AI przetwarza ogromne ilości tekstu, aby zrozumieć gramatykę, styl i kontekst. Następnie stosuje tę wiedzę do wygenerowania nowego, spójnego tekstu, który ma znaczenie w określonym kontekście.
Podobnie przy tworzeniu obrazów modele AI analizują dane wizualne, poznają kolory, tekstury i kształty i wykorzystują tę wiedzę do tworzenia nowych obiektów, których nie można odróżnić od obrazów tworzonych przez ludzi.
Firmy coraz częściej używają generatywnej sztucznej inteligencji do wielu celów. Jednym z nich jest tworzenie treści - sztuczna inteligencja może generować materiały marketingowe, newslettery i blogi, co pozwala zaoszczędzić czas i zasoby. Generative AI może również poprawić doświadczenie klienta, zapewniając wsparcie oparte na sztucznej inteligencji i większą personalizację - w tym poprawę rekomendacji produktów i generowanie spersonalizowanych treści.
Sztuczna inteligencja usprawnia analizę, proaktywnie oferując rozwiązania rzeczywistych problemów bez konieczności wysyłania definiowanych przez pracowników zapytań do danych, poprawiając w ten sposób procesy podejmowania decyzji. Inżynierowie mogą korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji, aby uzyskać pomoc w kodowaniu, zwłaszcza w nieznanych językach, co zwiększa produktywność.
Jak generatywna sztuczna inteligencja wpisuje się w szerszy obraz AI?
Generatywna sztuczna inteligencja mieści się w szerszym spektrum sztucznej inteligencji i wyróżnia unikalnymi możliwościami i zastosowaniami. Aby zrozumieć jej miejsce w całym obszarze sztucznej inteligencji, warto na nią spojrzeć w kontekście innych rodzajów AI.
AI to dziedzina, która korzysta z różnych technologii pozwalających maszynom naśladować ludzką inteligencję. Obejmuje to rozumienie języka naturalnego, rozpoznawanie obrazów i wzorców, podejmowanie decyzji i uczenie się na podstawie danych. Systemy AI można podzielić na dwa rodzaje: analityczną (lub poznawczą) oraz generatywną AI.
- AI analityczna (kognitywna): Analityczna sztuczna inteligencja, stanowiąca większość tradycyjnych systemów sztucznej inteligencji, koncentruje się na zrozumieniu i interpretacji danych, np. analizie danych, rozpoznawaniu wzorców czy podejmowaniu decyzji na podstawie istniejących informacji.
System kognitywnej sztucznej inteligencji może na przykład analizować dane finansowe w celu przewidywania trendów rynkowych lub interpretacji obrazów medycznych, aby ułatwić diagnozę. Systemy te są reaktywne, co oznacza, że analizują otrzymane dane i reagują na nie bez tworzenia nowych danych.
Generatywna sztuczna inteligencja: Generatywna sztuczna inteligencja idzie natomiast o krok dalej. Nie tylko analizuje i rozumie dane, ale także koncentruje się na tworzeniu nowych danych, które wcześniej nie istniały. To ta zdolność do generowania nowej treści - tekstu, obrazów, muzyki czy nawet kodu - stanowi o unikalnym charakterze generatywnej sztucznej inteligencji.
Generatywna AI wykorzystuje swoje rozumienie istniejących danych do tworzenia całkowicie nowych, realistycznych i często innowacyjnych wyników. To właśnie ten kreatywny aspekt generatywnej sztucznej inteligencji odróżnia ją od sztucznej inteligencji analitycznej.
Analityczna AI jest zaprojektowana przede wszystkim do zrozumienia, interpretacji i podejmowania decyzji w oparciu o istniejące dane, natomiast konstrukcja generatywnej AI pozwala jej tworzyć nowe dane lub treści. Analityczna sztuczna inteligencja zwykle zajmuje się ustrukturyzowanymi danymi, koncentrując się na wyodrębnianiu wiedzy i wzorców.
Z kolei generatywna sztuczna inteligencja często przetwarza nieustrukturyzowane dane, wykorzystując je jako podstawę do budowy czegoś nowego. Zarównomachine learning, jak i deep learning wymagają jednak często bardziej złożonych modeli (takich jak generatywne sieci przeciwstawne czy transformatory), aby nauczyć się, jak tworzyć nowe wyniki.
Generatywna sztuczna inteligencja jest najbardziej kreatywnym rozwiązaniem opartym na sztucznej inteligencji i przesuwa granice możliwości maszyn. Nie chodzi tylko o zrozumienie świata takim, jakim jest, ale o wyobrażanie sobie i tworzenie tego, czym może być. Stosowana poprawnie, generatywna sztuczna inteligencja ma moc innowatora i kreatora.
Jakie są rodzaje generatywnej sztucznej inteligencji?
Kiedy zastanawiamy się, czym jest generatywna sztuczna inteligencja, warto zauważyć, że AI to coś więcej niż tylko tekst i obrazy. Generatywna sztuczna inteligencja obejmuje różne domeny, z których każda ma unikalne cechy i zastosowania:
Duże modele językowe (LLM)
Zawiera modele takie jak GPT (generative pre-training transformer), czyli model stojący za słynnym ChatGPT. Modele te są doskonale sobie radzą z rozumieniem i generowaniem tekstu naśladującego język ludzki. Trenowane na obszernych danych tekstowych, mogą wykonywać zadania od pisania i tłumaczenia po kodowanie, które można zastosować w chatbotach, automatycznym tworzeniu treści i usługach tłumaczenia języków.
Generatory muzyki
Analizowanie wzorców w muzyce i kompozycjach pozwala tym modelom tworzyć nowe utwory muzyczne. Przykłady ich zastosowania obejmują generowanie muzyki tła do gier i filmów wideo, wspieranie kompozytorów w opracowywaniu nowych pomysłów oraz tworzenie muzyki specyficznej dla nastroju w celach terapeutycznych.
Generatory obrazów
Modele DALL-E, Midjourney i StyleGAN generują nowe obrazy oparte na podpowiedziach i zrewolucjonizowały dziedziny takie jak tworzenie sztuki, projektowanie graficzne i gry. Od generowania realistycznych obrazów lub obrazów imitujących prace znanych artystów, poprzez tekstury otoczenia i projekty postaci, a nawet naukową wizualizację.
Generatory głosu
Podobnie, pracując z dźwiękiem, generatory głosu specjalizują się w syntezowaniu mowy ludzkiej oraz rozumieniu wzorców, tonów i akcentów mowy. Umożliwia to tworzenie wirtualnych asystentów, nagrywanie głosów w różnych mediach, ułatwianie uczenia się języków i zwiększanie dostępności interfejsu mowy.
Generatory wideo
Generując obrazy w ruchu, te modele AI potrafią tworzyć lub modyfikować treści wideo. Ucząc się na istniejących danych wideo, mogą tworzyć nowe klipy wideo lub zmienić te już istniejące, co jest stosowane w filmie i animacji do realistycznego tworzenia scen, w reklamie do kreowania angażujących treści i środowiskach rzeczywistości wirtualnej.
Każdy rodzaj generatywnej sztucznej inteligencji ma swoje specyficzne zastosowanie. Czasami różne rodzaje generatywnej sztucznej inteligencji mogą współdziałać ze sobą w szerszym celu. Na przykład skrypt może wprowadzić do LLM podstawowy konspekt sceny. Generator tekstu rozszerzy go o okna dialogowe i szczegółowe opisy. Kolejnym krokiem będzie utworzenie przez generator obrazów odpowiednich elementów wizualnych scenopisu, co ułatwi wizualizację scen.
Peak generative AI: jak działają duże modele językowe (LLM)
Generatywna sztuczna inteligencja umożliwia tworzenie różnych typów treści, jednak dla wielu firm najbardziej interesujące i trafne zastosowania są związane z tworzeniem tekstu (nawet jeśli jest on ostatecznie tłumaczony na dźwięk lub obrazy).
Mechanizmy LLM, takie jak GPT od OpenAI, PaLM od Google czy Claude od Anthropic, reprezentują zaawansowane podejście w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego i generowania nowego tekstu. Sposób działania systemów LLM obejmuje kilka kluczowych komponentów i procesów:
Podstawy głębokiego uczenia się i sieci neuronowych
LLM zbudowane są w oparciu o sztuczne sieci neuronowe, w szczególności typ zwany modelami transformatorowymi, które są zaprojektowane do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst. Modele te wykorzystują warstwy jednostek obliczeniowych do analizy i generowania języka.
Dostosowywanie zasobów do konkretnych zadań
Po wstępnym przeszkoleniu moduły LLM mogą być „dostrajane" w mniejszym, bardziej specyficznym zbiorze danych. Ten krok dostosowuje model do konkretnych zadań, takich jak odpowiadanie na pytania, tłumaczenie lub tworzenie treści. Dostrajanie dostosowuje parametry modelu, aby lepiej wykonywać pożądane zadania w oparciu o niuanse konkretnych danych, na których jest trenowany.
Wstępne szkolenie na dużych zbiorach danych
Faza „wstępnego szkolenia" to etap, w którym model uczy się wzorców językowych. LLM przekazują ogromne ilości danych tekstowych (książek, artykułów, stron internetowych itp.). W tej fazie uczą się struktury języka, w tym gramatyki, składni i kontekstu. Szkolenie to pozwala modelowi na zrozumienie i przewidywanie wzorców językowych.
Ulepszanie iteracyjne
Maszyny wirtualne często przechodzą wiele iteracji treningu i dostrajania. Z każdą iteracją lepiej rozumieją i generują język. Informacje zwrotne i nowe dane mogą być wykorzystywane do ciągłego zwiększania wydajności.
Zrozumienie kontekstu za pomocą mechanizmów uwagi
Kluczową cechą charakterystyczną LLM jest „mechanizm uwagi". Pozwala to modelowi ocenić istotność różnych słów w zdaniu. Na przykład w zdaniu „Kot usiadł na macie" model uczy się, że słowo „kot" jest w bliskiej relacji do słów „usiadł" i „macie". Takie rozumienie kontekstu i związków między słowami jest kluczowe dla generowania spójnego i kontekstowo odpowiedniego tekstu.
Pod wieloma względami LLM są nietypowe: uczą się same i przynajmniej teoretycznie są w stanie osiągnąć poziomy poznawcze podobne do ludzkich. Oznacza to również, że LLM mają szczególnie szerokie zastosowanie w przypadku dużych i małych przedsiębiorstw oraz indywidualnych użytkowników.
Przykłady zastosowań generatywnej sztucznej inteligencji
Generatywna sztuczna inteligencja daje duże możliwości. Z pewnością zawładnęła wyobraźnią ludzi - a firmy bardzo chętnie wykorzystują cały potencjał sztucznej inteligencji, w tym LMM. Generative AI ma szansę zrewolucjonizować produktywność w skali globalnej i potencjalnie powiększać światową gospodarkę o biliony rocznie.
Głównymi beneficjentami generatywnej sztucznej inteligencji są operacje dotyczące klientów, marketing, sprzedaż, inżynieria oprogramowania oraz R&D. Sztuczna inteligencja może znacznie usprawnić operacje biznesowe, takie jak zwiększanie liczby interakcji z klientami, tworzenie treści marketingowych czy przygotowywanie kodu na podstawie podpowiedzi w języku naturalnym. Obiecuje korzyści również zwykłym użytkownikom.
W głębszych aspektach generatywna sztuczna inteligencja ma wpływ na zmianę charakteru pracy, automatyzację zadań, które aktualnie zużywają czas pracowników, a wpływ ten jest bardziej widoczny na lepiej opłacanych stanowiskach pracy opartej na wiedzy.
Przykłady zastosowania dla zwykłych użytkowników
Nawet w życiu codziennym generatywna sztuczna inteligencja już teraz oferuje wyraźny potencjał zwiększania produktywności ludzi. Weźmy na przykład uczenie się. Generative AI może analizować interakcje między uczniami, aby tworzyć hiperspersonalizowane treści edukacyjne, które odpowiadają indywidualnym potrzebom i preferencjom, pomagając ludziom uczyć się szybciej.
Umożliwia tworzenie spersonalizowanych ścieżek uczenia się, które odnoszą się do unikalnego doświadczenia każdego ucznia i jego zainteresowań, zwiększając zaangażowanie i optymalizując zatrzymywanie wiedzy i zdobywanie umiejętności.
Generative AI może zautomatyzować ocenianie i zapewnić studentom spersonalizowane informacje zwrotne, oszczędzając czas nauczycieli i zapewniając cenną wiedzę uczącym się osobom. Może to pomóc uczniom zrozumieć, jakie są ich mocne i słabe strony, a to umożliwi im skupienie się na obszarach, które wymagają poprawy.
Na co dzień sztuczna inteligencja może zautomatyzować powtarzalne zadania wykonywane ręcznie, co pozwala zaoszczędzić czas i przeznaczyć go na działania bardziej złożone i kreatywne. AI może na przykład pełnić rolę osobistego asystenta, planować spotkania, zarządzać rutynowymi wiadomościami e-mail, organizować kalendarz oraz przeglądać lub zatwierdzać prace, w przypadku których ktoś ma obowiązki nadzorcze.
Zastosowania dla małych firm
Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc małym firmom poprawić wydajność, usprawnić operacje i ulepszyć doświadczenia klientów na różne sposoby. Oto kilka przykładów:
Dostarczanie zasobów analitycznych:
Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc małym firmom w organizowaniu rozproszonych danych i dostarczaniu przydatnych, użytecznych informacji w języku naturalnym, utrzymując w ten sposób płynne i niezawodne operacje, które zwiększają zadowolenie klientów.
Zwiększenie poziomu wsparcia dla klienta:
Generative AI może tworzyć spersonalizowane, zautomatyzowane chatboty na stronach firmowych i dostarczać usługi 24/7, kwalifikować i generować nowe leady, a także odpowiadać na często zadawane pytania. Sztuczna inteligencja może zapewnić natychmiastowe odpowiedzi na zapytania klientów otrzymane za pośrednictwem czatu na żywo, rozmów telefonicznych i e-maili, utrzymując spersonalizowany kontakt i poprawiając zadowolenie klientów.
Automatyzacja marketingu i sprzedaży:
Niezależnie od tego, czy chodzi o publikacje na blogu, treści w mediach społecznościowych czy inne materiały marketingowe, generatywna sztuczna inteligencja oszczędza czas i zasoby małym firmom. Może służyć jako wirtualny asystent dla przedstawicieli handlowych, automatyzując zadania takie jak pisanie e-maili, planowanie spotkań i przygotowywanie notatek do kolejnej interakcji. Dzięki temu zespoły sprzedaży mogą skupić się na domykaniu transakcji.
Wykorzystując generatywną sztuczną inteligencję, małe firmy mogą zoptymalizować swoją działalność, poprawić doświadczenia klientów i uzyskać przewagę konkurencyjną na rynku.
Przykłady zastosowania w dużych firmach
W przypadku dużych przedsiębiorstw zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji sięga głęboko. Częściowo wynika to z faktu, że że duże firmy mają środki budżetowe na zaawansowane dostosowania sztucznej inteligencji do swoich potrzeb, do tego stopnia, że niektóre organizacje budują swoje modele od podstaw. Oto niektóre z obszarów, w których duże firmy wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję:
Przepływ komunikacji marketingowej:
Od wysyłki spersonalizowanych e-maili na dużą skalę po tworzenie treści - sztuczna inteligencja może być głęboko zintegrowana z systemami CRM i zautomatyzować marketing. Narzędzia AI to coraz bardziej zintegrowane platformy do zarządzania projektami, służące do komunikacji i automatyzacji przepływu pracy. Regularnie pojawiają się nowe narzędzia.
Rozrywka:
Technologie oparte na sztucznej inteligencji są coraz częściej wykorzystywane do tworzenia grafik w filmach i grach, ścieżek audio do muzyki i podcastów oraz postaci do wirtualnych narracji. Pomagają w pisaniu skryptów i tworzeniu interaktywnych NPC z przewidywaniami dominacji w przyszłości w materiałach filmowych i medialnych.
Tworzenie oprogramowania:
Generative AI usprawnia proces programowania poprzez automatyzację powtarzalnych zadań, generowanie fragmentów kodu i dostarczanie w czasie rzeczywistym sugestii dotyczących kodowania, co zwiększa wydajność i efektywność programistów. Dzięki temu mogą się skupić na bardziej złożonych i kreatywnych aspektach swoich projektów, a to prowadzi do szybszego prototypowania, testowania i ostatecznie szybszego wprowadzania produktów na rynek.
Zarządzanie wydajnością i coaching:
Generatywna sztuczna inteligencja pomaga w coachingu pracowników, analizując dane z rozmów telefonicznych i ich ton, pomagając menedżerom ocenić wydajność i kierować zespołem tak, by osiągał on lepsze wyniki. Wspiera przeglądy wydajności i procesy udzielania pracownikom informacji zwrotnych, które wspomagają ich produktywność.
Business intelligence:
Generatywna sztuczna inteligencja zajmuje się gromadzeniem dużych ilości danych, w szczególności danych nieustrukturyzowanych i jakościowych, wzmacniając tym samym Business Intelligence i raportowanie. Jest to pionierskie rozwiązanie do tworzenia narracji danych umożliwiających głębsze zrozumienie zbiorów danych.
AI w odkrywaniu leków:
AI przyspiesza odkrywanie i projektowanie leków, generując nowe molekuły i przewidując wyniki badań klinicznych. Diagnostyka medyczna i obrazowanie to kolejne zastosowania, ponieważ sztuczna inteligencja wykazuje potencjał w obszarze patologii, a narzędzia takie jak ChatGPT przechodzą egzaminy medyczne i pomagają w identyfikacji chorób.
Inteligentna produkcja i konserwacja predykcyjna
Sztuczna inteligencja pomaga w innowacyjnym projektowaniu i konserwacji predykcyjnej w produkcji, generując listy zadań i sugestie dotyczące przepływu pracy. Jest używana w projektowaniu odwrotnym do tworzenia nowych materiałów.
Generative AI jest używana w wielu różnych zastosowaniach, z których wiele wciąż się rozwija. Można powiedzieć, że to dopiero początek - wiele z najbardziej głębokich zastosowań wciąż pozostaje do odkrycia, a wraz z nimi należy się spodziewać eksplozji produktywności.
Jakie ryzyko niesie ze sobą generatywna sztuczna inteligencja?
W początkowym stadium rozwoju, kiedy jednostki i firmy zaczęły korzystać z generatywnej sztucznej inteligencji, pojawiły się ograniczenia nieodłącznie związane z tym rodzajem AI. Na przykład LLM nie zawsze mogą jasno określić źródło swoich treści, co utrudnia użytkownikom ocenę wiarygodności i pochodzenia informacji.
Ocena stronniczości obecnej w źródłach może być wyzwaniem, ponieważ generatywna sztuczna inteligencja często przepakowuje treści, nie oferując wglądu w uprzedzenia nieodłącznie z nimi związane. Kolejnym istotnym problemem są trudności w odnajdywaniu nieścisłości, ponieważ treści generowane przez sztuczną inteligencję często brzmią realistycznie i przekonująco... nawet jeśli treść zawiera nieścisłości.
Zrozumienie, jak dostosować te systemy do nowych lub zmieniających się sytuacji, może być złożonym zadaniem.
Wyzwania związane z wdrażaniem Gen AI
Wdrażanie sztucznej inteligencji wiąże się zatem z wyjątkowymi wyzwaniami. Od rozwiązywania problemów związanych ze zawiłościami technicznymi po odnoszenie się do kwestii etycznych, firmy muszą uwzględniać wiele elementów i aspektów, aby w pełni wykorzystać potencjał generatywnej sztucznej inteligencji.
Mamy do czynienia z połączeniem przeszkód technicznych, integracją z systemami starszej daty, kwestią prywatności danych, praw autorskich i implikacji dla pracowników. Poznanie tych wyzwań pozwoli organizacjom lepiej przygotować się do efektywnego i odpowiedzialnego wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji, uwalniając nowe możliwości w zakresie innowacji i wzrostu. Wyzwania obejmują:
Precyzja i halucynacje
Generatywna sztuczna inteligencja ma swoje ograniczenia, jeśli chodzi o dokładność i fenomen halucynacji. Mechanizmy LLM mogą czasami generować niepoprawne lub niewiarygodne wyniki z powodu stronniczości danych treningowych, braku zdroworozsądkowego rozumowania oraz polegania modelu na wzorcach statystycznych, które nie zawsze są dokładne.
Wyzwanie związane z dokładnością obejmuje zjawisko zwane halucynacją, w którym model generuje tekst nieprawidłowy, bezsensowny lub nierzeczywisty. Sprawdzanie dokładności i poprawności ma krytyczne znaczenie, ponieważ nawet najpewniej brzmiące dane wyjściowe AI mogą zawierać błędy.
Jednym ze sposobów na uniknięcie ryzyka jest anonimizacja danych, które są poddawane działaniu silników Gen AI. Inne firmy wybierają prywatne instancje podstawowych modeli zamiast modeli publicznych dostarczanych przez duże firmy technologiczne. Firmy mogą również trenować własne modele AI, które zapewniają ochronę własności intelektualnej i prywatnych danych.
Cyberbezpieczeństwo
Kolejnym istotnym ryzykiem jest znacznie większy ślad cybernetyczny, generowany przez Gen AI, który umożliwia łatwy dostęp do wrażliwych danych. Nadal istnieje duża niepewność co do tego, jak odpowiednio chronić firmy wykorzystujące Gen AI przed atakami, w których stosuje się metodę „wstrzyknięć podpowiedzi" do próby ujawnienia prywatnych danych.
W chwili obecnej zagrożenia związane z cyberbezpieczeństwem stanowią jedno z głównych ograniczeń powstrzymujących upowszechnianie się generatywnej sztucznej inteligencji - wiele z nich jest wciąż słabo rozumianych, dlatego konieczne są dalsze badania w tym zakresie.
Własność intelektualna
Jednym z głównych zagrożeń, na które narażone są przedsiębiorstwa, jest możliwość udostępnienia przez technologię ich własności intelektualnej i wrażliwych danych przy użyciu modelu AI. Istnieje na przykład ryzyko, że mający kontakt z osobami z zewnątrz chatbot może podczas pracy ujawnić wrażliwe treści.
Koszt
W innych przypadkach najważniejszym ograniczeniem utrudniającym szybsze przyjęcie Gen AI są koszty. Koszty mieszczą się w dwóch szerokich kategoriach: szkolenia i wdrożenia, ale trzeba również uwzględnić koszt eksploatacji, ponieważ AI jest intensywna obliczeniowo.
W przypadkach, w których firmy korzystają z modeli open source, na trenowanie modeli należy poświęcić dużo czasu, wysiłku i środków. Należy jednak pamiętać, że wiele narzędzi AI jest darmowych - na przykład pracownicy małych firm mogą uzyskać znaczne korzyści z Bard i ChatGPT, co nic nie kosztuje.
Wreszcie, wiele zastosowań wymaga uważnego rozważenia kwestii stronniczości. Modele często odzwierciedlają stronniczość danych, na których są trenowane, co może prowadzić do zniekształconych lub nieuczciwych wyników. Wiąże się to ze znacznym ryzykiem, zwłaszcza gdy modele te są wykorzystywane w obszarach wrażliwych, takich jak zatrudnienie, egzekwowanie prawa lub opieka zdrowotna. Na przykład firma oceniająca wnioski kredytowe powinna pamiętać o stronniczości podczas stosowania modeli AI w tym celu.
Dobre praktyki w zakresie wdrażania generative AI
Co zatem mogą zrobić zwykli użytkownicy i firmy, aby wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję i jednocześnie ograniczyć potencjalne zagrożenia? Kolejne kroki:
Dokładność:
Jeśli to możliwe, trenuj modele AI na swoich danych, aby uzyskać niezawodne wyniki, równoważące kwestię dokładności, precyzji i pamięci. Niezbędna jest przejrzystość dotycząca niepewności w odpowiedziach generowanych przez AI, co obejmuje powoływanie się na źródła i wyjaśnianie rozumowania sztucznej inteligencji. Co najważniejsze, zawsze należy przewidzieć w łańcuchu pracę człowieka, który zweryfikuje wyniki.
Bezpieczeństwo:
Należy zastosować podejście oparte na bezpieczeństwie, ograniczające stronniczość, toksyczność i szkodliwe wyniki poprzez ocenę i ochronę danych osobowych. Oceny bezpieczeństwa są również ważne dla identyfikacji i ograniczania podatności.
Uczciwość:
Poszanowanie pochodzenia danych i wyrażenie zgody na ich wykorzystanie ma kluczowe znaczenie. Preferowane są dane open source i dane dostarczane przez użytkowników, a treści generowane przez sztuczną inteligencję należy identyfikować w sposób przejrzysty, np. za pomocą znaków wodnych.
Uprawnienia:
Sztuczna inteligencja powinna raczej pomagać w podejmowaniu decyzji przez ludzi niż je zastępować, zwłaszcza w branżach opierających się na zaufaniu, takich jak finanse i opieka zdrowotna. Należy również podkreślić dostępność i szacunek dla autorów treści i osób zajmujących się etykietowaniem danych.
Ostatnim punktem do rozważenia jest zrównoważony rozwój, ponieważ wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na środowisko jest znaczny. Podejmowane są wysiłki w celu zmniejszenia ich rozmiaru i zużycia energii, aby zmniejszyć ich ślad węglowy - ale zarówno firmy, jak i zwykli użytkownicy powinni być świadomi, że korzystanie z generatywnej sztucznej inteligencji przyczynia się do emisji dwutlenku węgla.
OVHcloud i Generative AI
Cloud computing
OVHcloud oferuje kompleksową gamę usług i produktów cloud computing - w tym chmurę publiczną do codziennego korzystania ze sztucznej inteligencji oraz do treningu AI. Jest to uzupełnienie specjalistycznych rozwiązań w zakresie hostingu, usług domenowych, analityki danych i bezpieczeństwa sieci.
Możesz na przykład skorzystać z funkcji AI Deploy, aby płynnie zintegrować obrazy Docker. Korzystaj z zapytań API do modeli i z interfejsu www do zarządzania aplikacjami produkcyjnymi. My zajmujemy się zarządzaniem infrastrukturą i bezpieczeństwem środowiska. OVHcloud AI Notebook to ponadto proste w obsłudze rozwiązanie dla data scientists, które ułatwia odkrywanie danych i modeli testowych.
GPU Cloud
OVHcloud, we współpracy z NVIDIA, oferuje również zaawansowaną platformę do akceleracji GPU w chmurze, zaprojektowaną dla celów deep learning i wysokowydajnych obliczeń. Platforma ta zawiera szereg kart graficznych Nvidia, w tym karty graficzne GPU H100/A100/L40S/L4/V100S, które pozwalają na dodanie wyjątkowych możliwości do bezserwerowego rozwiązania OVHcloud AI.
Nasza platforma do akceleracji GPU jest dostępna w różnych kontekstach: jako instancja cloud, w zarządzanym klastrze Kubernetes, w konfiguracji bezserwerowej (AI Solutions) lub jako bare metal.
AI i Machine Learning
W przypadku wszystkich rozwiązań AI OVHcloud podkreśla swoje zaangażowanie w ochronę danych i zgodność z standardami, takimi jak RODO, a także oferuje wsparcie dla różnych branż.