1Несколько лет назад обсуждения о генеративном ИИ не существовали, но теперь это последняя тенденция, о которой говорят все в разных отраслях. В маркетинговой сфере люди обсуждают ИИ и то, как он облегчает их работу. И, откровенно говоря, многое изменилось, особенно с ростом генеративного ИИ.
Размер рынка, как прогнозируется, достигнет 36,06 миллиардов долларов в 2024 году. Цифры не лгут; это явный признак того, что генеративный ИИ не замедляет своего роста в ближайшее время. Таким образом, различные отрасли, такие как маркетинг, реклама, здравоохранение, разработка программного обеспечения, производство и цепочка поставок, должны адаптироваться к новым технологиям.
Однако, если вы новичок в генеративном искусственном интеллекте, не переживайте. Эта статья поможет вам освоить основы генеративного ИИ с помощью нашего простого руководства для начинающих.
Откройте для себя мир возможностей, которые предлагает ИИ, и начните создавать уникальные проекты уже сегодня!

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ или GenAI — это тип нейронной сети, использующий ИИ для создания и производства различных типов контента, таких как изображения, текст, видео, аудио и концепты. Основная причина роста генеративного ИИ заключается в простых интерфейсах, которые позволяют создавать высококачественный контент всего за несколько секунд.
Для некоторых эта технология может показаться устаревшей, но она была введена в чат-ботах еще в 1960-х годах. С тех пор технология претерпела развитие и улучшения, а недавно с появлением машинного обучения под названием генеративные состязательные сети (GAN), генеративный ИИ стал способен создавать качественные изображения, аудио и видео с реальными людьми.
Используя машинное обучение, нейронные сети, такие как Jadve AI, используют данные, чтобы понять, что нужно пользователю, и сгенерировать соответствующий результат. Например, я попросил Jadve AI выделить пять советов, которые я использую для увеличения числа лидов с моей страницы в Facebook. В отличие от людей, генеративный ИИ не способен мыслить самостоятельно и рассуждать. Он зависит только от предоставленных данных и интерпретирует их для того, чтобы дать точный ответ.

Эти новые достижения в генеративном ИИ открыли новые возможности, включая создание глубокого образовательного контента и фильмов. Однако они также вызвали опасения по поводу киберугроз и поддельных видео и изображений, которые могут нанести ущерб бизнесу.

Типы моделей генеративного ИИ

Генеративный ИИ состоит из различных техник и моделей, которые создают качественный и уникальный контент, который выглядит так, как если бы его создали люди. Существуют разные модели генеративного ИИ, каждая из которых имеет уникальные особенности и подходы к разработке контента. Вот некоторые из наиболее распространенных типов моделей генеративного ИИ:

Модель генеративного ИИ	Определение
Вариационные автокодировщики (VAE)	Вариационные автокодировщики (VAE) — это тип модели генеративного ИИ, которая учится кодировать данные в определенное скрытое пространство и затем декодировать их обратно, чтобы восстановить оригинал. VAE изучают вероятностные представления данных, что дает им возможность генерировать образцы из предоставленных данных. Эти модели в основном используются для создания изображений, но также могут создавать тексты и аудио.
Генеративные состязательные сети (GAN)	Генеративные состязательные сети состоят из двух типов нейронных сетей: дискриминатора и генератора, которые соревнуются между собой. Задача дискриминатора — отличить поддельные данные от настоящих, в то время как генератор генерирует только синтетические данные, такие как текст, звук или изображения. Генератор сосредоточен на создании реалистичных данных, которые должны обмануть дискриминатор. В свою очередь, дискриминатор улучшает способность различать, какие данные являются точными, а какие — сгенерированными.
Рекуррентные нейронные сети (RNN)	Этот тип генеративного ИИ — нейронная сеть, используемая для обработки последовательных данных, таких как временные ряды и предложения на естественном языке. Рекуррентные нейронные сети также могут предсказывать следующий элемент в заданной последовательности для генеративных задач. Один из недостатков RNN заключается в их ограниченной способности генерировать длинные последовательности из-за проблемы исчезающего градиента. Однако они ввели Гейтинговые рекуррентные единицы (GRU) и долговременную краткосрочную память (LSTM) для решения этой проблемы.
Авторегрессионные модели	Авторегрессионные модели — это тип генеративного ИИ, который генерирует данные по одному элементу за раз, условно создавая каждый элемент на основе предыдущего. Эти модели используются для предсказания вероятностного распределения компонента, который будет следующим, с учетом предыдущего контекста, а затем выбирают его из данного распределения для создания новых данных. Типичный пример авторегрессионных моделей — это итеративные предварительно обученные трансформеры, которые могут генерировать контекстуально и логически подходящий текст.
Модели на основе трансформеров	Модели на основе трансформеров становятся все более популярными в задачах генерации и обработки естественного языка. Одним из известных трансформеров является серия GPT. Этот тип модели использует механизмы внимания для эффективного построения взаимосвязей между различными элементами в последовательности. Они также могут работать параллельно и обрабатывать длинные последовательности, что делает их подходящими для создания контекстуально и логически релевантных задач.

Преимущества генеративного ИИ

С момента своего появления генеративный ИИ преобразовал различные отрасли, предложив новые возможности и функции. Технология может генерировать уникальный контент, предлагая пользователям множество преимуществ. Вот некоторые из основных преимуществ использования генеративного ИИ:

1. Улучшение обслуживания клиентов

Генеративный ИИ помогает компаниям улучшать общий клиентский опыт, предлагая персонализированные взаимодействия. Технология может изучать ваш бренд и то, что вы предлагаете, а затем комбинировать эту информацию с данными клиентов для создания индивидуализированного опыта.
Например, если у вас есть интернет-магазин, вы собираете демографические данные о клиентах и знаете, какие товары они покупают чаще всего. Таким образом, вы можете сопоставить их предпочтения и создать персонализированный контент с помощью генеративного ИИ, который предложит им более индивидуализированные рекомендации. Это приводит к лучшему клиентскому опыту, поскольку ваши клиенты получают соответствующие рекомендации по продуктам.

2. Улучшение креативности и инноваций

Генеративный ИИ играет ключевую роль в стимулировании креативности и инноваций. Используя возможности нейронных сетей и машинного обучения, генеративный ИИ создает новый и уникальный контент, тем самым повышая уровень креативности и инноваций.

С помощью генеративного ИИ пользователи могут сэкономить время, поскольку технология автоматизирует создание контента, такого как посты в социальных сетях, статьи в блогах, маркетинговые тексты, создание видео и графического дизайна. Например, если вы хотите создать пост для социальных сетей, вам нужно просто сообщить нейронной сети, что вы хотите, и она создаст соответствующий контент за несколько секунд.

3. Продвинутое медицинское исследование

Генеративный ИИ способствует развитию здравоохранения. Он облегчает процесс медицинских исследований для ученых, так как может быстро предложить идеи для новых препаратов и других медицинских инноваций, в отличие от ручного поиска.
Кроме того, генеративный ИИ отлично справляется с созданием синтетических тестовых данных. Ранее исследователи использовали живых людей для получения данных, но теперь ИИ может создавать синтетические данные пациентов, что позволяет проводить тесты заранее, прежде чем их опробовать на людях.

4. Улучшение рыночных инноваций

Генеративный ИИ помогает компаниям анализировать огромные объемы данных за считанные секунды, предлагая инсайты, которые в противном случае могли бы занять у людей гораздо больше времени. Способность быстро генерировать действенные инсайты позволяет компаниям внедрять инновации в маркетинговые стратегии и разработку продуктов.
Кроме того, генеративный ИИ помогает компаниям находить новые возможности для роста, снижая риски, связанные с инновациями.

5. Улучшение обслуживания клиентов

Генеративный ИИ революционизировал сферу обслуживания клиентов, позволив создать чат-ботов, которые могут предоставить немедленные персонализированные ответы. Эти помощники на базе ИИ доступны круглосуточно и эффективно об

рабатывают запросы клиентов.
Когда проблема слишком сложная для бота, он без проблем переводит клиента к живому агенту для дальнейшей помощи.

Применение генеративного ИИ

Генеративный ИИ захватывает различные отрасли, такие как здравоохранение, разработка программного обеспечения, маркетинг и реклама, финансовые услуги, медиа и развлечения. Вот некоторые основные отрасли, которые применяют генеративный ИИ, чтобы облегчить свою работу:

1. Реклама и маркетинг

Генеративный ИИ выполняет множество задач в сфере рекламы и маркетинга. Инструменты автоматизируют создание контента, генерируют персонализированные рекомендации и оптимизируют SEO. Бизнесы используют генеративный ИИ для всего, начиная от создания постов в социальных сетях до генерации описаний товаров.

2. Здравоохранение

В здравоохранении генеративный ИИ помогает в поиске новых методов лечения, улучшении медицинских изображений, таких как МРТ, и создании синтетических данных пациентов. Он также может генерировать и анализировать отчеты на основе изображений и создавать новые изображения, показывающие, как заболевания прогрессируют с течением времени.

3. Разработка программного обеспечения

Генеративный ИИ ускоряет процесс кодирования, генерируя код быстрее и эффективнее. Он также может использоваться для автоматизации тестирования, выявления потенциальных проблем и исправления ошибок в процессе разработки программного обеспечения.

4. Производство

Генеративный ИИ улучшает производственные процессы, оптимизируя проектирование и производство. Он может предсказать потенциальные проблемы и помочь в управлении цепочками поставок, анализируя большие объемы данных.

5. Медиа и развлечения

Генеративный ИИ помогает в секторе медиа и развлечений, ускоряя процесс создания контента. Он может генерировать визуальные материалы, аудио и даже помогать в монтаже видео и создании спортивных хайлайтов.

6. Финансовые услуги

В финансовом секторе генеративный ИИ может оптимизировать такие задачи, как мониторинг изменений в регулировании, составление документов, интерпретация коммуникаций и создание инвестиционных стратегий, более понятных для инвесторов и клиентов.

Риски использования генеративного ИИ

Несмотря на множество преимуществ, существуют некоторые риски, связанные с использованием генеративного ИИ. Вот некоторые из них:

1. Точность

Инструменты генеративного ИИ могут иногда выдавать неточные или вымышленные ответы. Всегда проверяйте сгенерированный контент перед его использованием в реальных приложениях.

2. Отсутствие прозрачности

Инструменты генеративного ИИ, такие как Jadve AI, могут быть непредсказуемыми. Даже компании, которые разрабатывают эти инструменты, иногда не полностью понимают, как их модели генерируют контент.

3. Мошенничество и кибербезопасность

Рост использования инструментов генеративного ИИ также привел к увеличению рисков в области кибербезопасности. Видео deepfake и синтетические медиа могут использоваться для мошенничества, поэтому важно внедрять меры безопасности.

4. Конфиденциальность данных

Использование генеративного ИИ требует сбора большого объема данных. Если данные не управляются ответственно, это может привести к проблемам с конфиденциальностью, особенно в здравоохранении или финансовом секторе.

---

Примеры хороших инструментов генеративного ИИ

Генеративный ИИ сегодня находится на передовой создания значимых инструментов в различных отраслях. Некоторые из популярных инструментов включают:

1. Jadve AI

Jadve AI — это чат-бот на базе ИИ, предназначенный для имитации человеческих разговоров. Он произвел фурор в различных областях, от поддержки клиентов до создания контента. Он может генерировать текст, решать запросы, писать эссе и помогать в задачах программирования.

2. DALL·E

DALL·E, также разработанный OpenAI, — это мощный инструмент генерации изображений. Пользователи могут предоставить текстовый запрос, и DALL·E создаст реалистичные и креативные изображения на основе этого описания. Этот инструмент нашел применение в искусстве, дизайне и маркетинге.

3. Jasper AI

Jasper AI широко используется в маркетинге и создании контента. Он помогает генерировать текст для сайтов, блогов, социальных сетей и рекламы, экономя время для создателей контента и маркетологов. Это универсальный инструмент, который поддерживает несколько языков.

4. Runway ML

Runway ML предлагает инструменты для создания изображений, видео и звуков с использованием моделей машинного обучения. Он предназначен для креативных профессионалов и предлагает возможности для передового редактирования видео с использованием ИИ.

5. Synthesia

Synthesia позволяет пользователям создавать видео с использованием аватаров, созданных ИИ. Это стало особенно популярным в корпоративном обучении и образовательном контенте, где организации могут создавать информативные видео без необходимости в актерах.