Generatiivinen tekoäly: mitä se tarkoittaa ja miten se toimii

Mikä on generatiivinen AI?

Generatiivinen tekoäly on eräänlainen tekoälyteknologia, joka luo sisältöä vastauksena käyttäjien syöttämiin kehotteisiin, jotka perustuvat olemassa olevien tietojen malleihin, joihin se on "koulutettu". Sen monimutkaisia ​​ennakoivia algoritmeja voidaan käyttää tekstin, videoiden, kuvien ja muiden luomiseen tai yksinkertaisesti vuorovaikutukseen käyttäjän kanssa vakuuttavassa ihmiskeskustelussa ChatGPT:n kaltaisilla alustoilla.

Vaikka GenAI on suhteellisen uusi tekoälytekniikka, joka nousi valtavirtaan vuonna 2022 ChatGPT:n julkisen julkaisun myötä, se kehittyy nopeasti, ja se on jo laajalti otettu käyttöön monilla toimialoilla. Nykyään sitä käytetään yleisesti chatbottien, koodausaputyökalujen, käännössovellusten, graafisen suunnittelun alustojen ja muiden tehostamiseen.

Mitä generatiivinen tekoäly tarkoittaa teknologian tulevaisuudelle? Se on aika iso juttu. GenAI-työkalut voivat suorittaa aikaa vieviä inhimillisiä tehtäviä sekunneissa ja erittäin pienin kustannuksin. Sillä on potentiaalia parantaa ihmisten tuottavuutta ja innovaatioita lukemattomilla tavoilla. Esimerkiksi GenAI johtaasuuria läpimurtojasyövän havaitsemisessa analysoimalla kudoskuvia.

Se muuttaa myös tapaa, jolla surffaamme verkossa, ja AI-ominaisuudet integroidaan vähitellen tärkeimpiin verkkoselaimiinkuten Google Chrome, ja se todennäköisesti mahdollistaa esineiden internetin (IoT) nopean kehityksen tarjoamalla uusia joka päivä käyttämillemme fyysisille laitteille (esim. älykkään kodin teknologiaa) Internetiin liittymiseen.

Kuinka generatiivinen AI toimii

Vaikka GenAI-ohjelmien sisäinen toiminta on äärimmäisen monimutkaista, yksinkertainen versio on, että ne analysoivat käyttäjän kehotteita ja luovat sopivan tulosteen, joka perustuu lukuisiin harjoitustietomääriin - mukaan lukien tekstiä, kuvia ja muuta Internetistä, kirjoista ja muista lähteistä hankittuihin - opittuihin malleihin.

Toisin sanoen GenAI ennustaa todennäköisimmän sanojen tai kuvien sekvenssin, joka muodostaisi relevantin vastauksen tiettyyn kehotteeseen, hyödyntäen sen ymmärrystä tilastollisista suhteista, jotka löytyvät sen koulutuksen saaneesta tiedosta. Vaikka GenAI ei välttämättä aina onnistu, uusia ja parannettuja malleja julkaistaan ​​jatkuvasti, ja päivitetyt koulutustietojoukot tarkoittavat, että vastaukset todennäköisesti parantavat jatkuvasti tarkkuutta ja osuvuutta.

Tässä on tarkempi erittely generatiivisen tekoälyn toiminnasta:

1. Käyttäjä antaa kehotteen:Tämä voi olla kysymys, tehtävä tai kuvaus jostakin luotavasta (kuten kuvasta). Kehotteessa voisi lukea: "Kirjoita lyhyt kauhutarina robotista ja hylätystä talosta." Tai "Luo kuva kissanpennusta, joka potkii klovnia Michelangelon maalauksen tyyliin."

2. Tekoäly tulkitsee kehotteen:GenAI-ohjelma hajottaa kehotteen osiin, joita kutsutaan "tokeneiksi". Se vertaa kehotteen muodostavien merkkien malleja samankaltaisiin kuvioihin harjoitustiedoistaan ​​ja käyttää löytämiään ennustaakseen kehotteen parhaiten tyydyttävän vastauksen.

3. Tekoäly tuottaa tulosteen:Tämä tulos voi olla tekstiä, ääntä, videota tai muuta muotoa tekoälytyökalun ja kehotteen mukaan. Koska GenAI analysoi jokaisen kehotteen erikseen, on erittäin epätodennäköistä, että se antaa saman vastauksen kahdesti. Tulosteet ovat yleensä ainutlaatuisia ja alkuperäisiä, vaikka samaa kehotetta käytettäisiin useita kertoja.

Käyttäjä syöttää kehotteen "Luo kuva kissanpennusta, joka potkii klovnia Michelangelon maalauksen tyyliin", ja generatiivinen tekoäly tulkitsee sen luoden kuvan.

On tärkeää muistaa, että huolimatta tekoälyn ihmiseltä kuulostavasta tuloksesta, se ei ajattele, järkeile tai tunne kuten ihminen. Itse asiassa GenAI ei ole ollenkaan älykäs. Mikä tahansa älykkyyden illuusio perustuu vain sen kykyyn tehdä tilastollisia ennusteita massiivisten tietokokonaisuuksien perusteella. Aivan kuten laskin, se reagoi syötteisiin ohjelmointinsa perusteella.

Generatiiviset AI-mallit

Olet luultavasti kuullut ChatGPT:stä, suosituimmasta GenAI-työkalusta, jota OpenAI:n perustaja Sam Altman väittää käyttävänjopa 800 miljoonaa ihmistä. Mutta tämä on vain yksi esimerkki yhdestä generatiivisesta tekoälytyypistä.

On olemassa monia erilaisia ​​generatiivisia tekoälymalleja, mukaan lukien:

• Suuret kielimallit (LLM):LLM:t, kuten "Generative Pre-trained Transformer" tai GPT, joka käyttää ChatGPT:tä, on koulutettu erityisesti tekstilähteisiin. Niiden tarkoitus on luoda uudelleen ja "ymmärtää" ihmiskieli. LLM:t käyttävät syväoppimista (edistynyttä koneoppimista) ennustaakseen vastauksia tekstipohjaisiin kehotteisiin.

• Diffuusiomallit:Näitä malleja käytetään kuvien luomiseen. Ne toimivat vähän kuin maalauksen luominen käänteisesti, luoden ensin meluisan, kaoottisen kuvan ja sitten hiomalla sitä vähitellen, kunnes sen katsotaan tyydyttävän käyttäjän kehotteen.

• Muuntajamallit:Nämä mallit ovat nykyaikaisten GenAI-työkalujen selkäranka. He käyttävät menetelmää, jota kutsutaan tokenisaatioksi, hajottaakseen kehotteet pieniin osiin (kutsutaan tokeneihin), joita algoritmi voi ymmärtää. Algoritmi etsii sitten yhteyksiä tokenien ja sen harjoittelun välillä luodakseen vivahteita, inhimillisiä tuloksia ja realistisia kuvia.

• Multimodaaliset mallit:Nämä mallit integroivat monia tietolähteitä – usein tekstiä, kuvia ja ääntä – helpottamaan monentyyppisen sisällön luomista. Tämä mahdollistaa yhden GenAI-työkalun suorittamisen monenlaisiin tehtäviin.

• Perusmallit:Nämä mallit toimivat perustana monille tekoälytoiminnoille ja tarjoavat ydinälyä tekstin, kuvien ja muiden luomiseen. He ovat koulutettuja käyttämään valtavia tietomääriä, ja niitä voidaan hienosäätää ja päivittää tiettyjä tehtäviä varten. LLM:t, diffuusiomallit, muuntajamallit ja multimodaaliset mallit voivat kaikki olla perusmalleja.

• Generatiiviset vastavuoroiset verkot (GAN:t):Nämä tekoälymallit yhdistävät kaksi hermoverkkoa, joilla kullakin on erillinen tehtävä. Ensimmäinen verkko luo sisällön ja toinen arvioi sisällön tarkkuuden ja tarkentaa sitä tarvittaessa. Niitä käytetään tyypillisesti kuvien ja videoiden luomiseen, ja niitä voidaan myös käyttää syväväärennösten luomiseen.

• Automaattiset kooderit:Nämä GenAI-työkalut pakkaavat tiedot ja rekonstruoivat sen kuvioiden tunnistamiseksi. He voivat esimerkiksi analysoida ihmisääntä ja jakaa sen ominaisuuksiin, jotka algoritmi voi luoda uudelleen. Niitä käytetään usein äänisynteesiin ja syväväärennöksiin.

Generatiivisen AI-mallin perusteet

Generatiivisen tekoälymallin luominen vaatii paljon investointeja ja laskentatehoa. Vaikka kustannukset laskevat, se on siltirakentaminen maksaa miljoonia. GenAI-mallin luominen vaatii seuraavaa:

• Laadukkaat koulutustiedot:Mallit on koulutettava valtaviin tietomääriin. Kaikki nämä tiedot on merkittävä ja luokiteltava tarkasti, jotta tekoäly oppii tehokkaasti ja ilman ennakkoluuloja.

• Kehittyneet neuroverkot:Neuroverkot ovat koneoppimisjärjestelmiä, jotka käyttävät generatiivista tekoälyä. Ne tarjoavat laskennallisen kehyksen, jonka avulla tekoälymallit voivat tehdä ennusteita. GPT on esimerkki (hermoverkko, joka toimii ChatGPT:n malleissa).

• Laskentateho:GenAI-prosessien suorittamiseen tarvitaan valtavia määriä tehokkaita tietokonesiruja, jotka vaativat huomattavaa energiansyöttöä.

  Suositeltu luettava:LLM vs Generatiivinen AI: Mikä on todellinen ero?

Nämä ovat vain perustarpeita. Tehokkaat mallit vaativat myös jatkuvaa moderointia ja koulutusta parantaakseen kykyjään ja estääkseen harhaa tai haitallista sisältöä. Tämä vaatii ihmisten ja koneiden valtavia ponnistuksia. OpenAI:n kerrotaan kuluttavan n1,5 miljardia dollariayksin henkilöstöstä.

Kuinka generatiivinen tekoäly on kehittynyt

Generatiivinen tekoäly on ollut olemassa muodossa tai toisessa vuosikymmeniä – itse asiassa 1960-luvulta lähtien. Siitä lähtien tiedemiehet, lingvistit ja jopa filosofit ovat tehneet kovasti töitä tekoälymallien suunnittelussa ja testaamisessa. Tässä on lyhyt katsaus siihen, miten GenAI syntyi.

1966

Ensimmäisen chatbotin, nimeltä Eliza, keksi MIT:n professori Joseph Weizenbaum. Eliza ohjelmoitiin tunnistamaan avainsanoja kehotteissa ja vastaamaan komentosarjavastauksilla.

1980

Kehittäjät Michael Toy ja Glenn Wichman luovat ensimmäisen menettelyllisesti luodun pelin nimeltä Rogue. Peli loi ympäristöt satunnaisesti, mikä tekee jokaisesta pelikerrasta ainutlaatuisen.

1986-2000

Neuraaliverkkojen läpimurrot loivat pohjan tietokonenäön (esim. kasvojentunnistus) ja syväoppimisen kannalta.

2010-2015

Apple julkaisee ensimmäisen valtavirran tekoälyllä toimivan chatbotin, Sirin, ja Amazon seuraa Alexan esimerkkiä muutama vuosi myöhemmin. Kehitettiin keskeisiä GenAI-malleja, kuten generatiivisia kilpailevia verkkoja (GAN) ja diffuusiomalleja, mikä edistyi valtavasti realistisen tekstin ja kuvan luomisessa.

2016-2020

Google kehittää transformer AI -mallia, josta tulee perusta nykypäivän generatiivisille tekoälytyökaluille. OpenAI julkaisee Generative Pre-trained Transformer (GPT), sen uraauurtava LLM.

2022

OpenAI julkaisee ChatGPT:n, käyttäjäystävällisen chatbotin, joka luo alkuperäistä tekstipohjaista sisältöä ja vuorovaikutusta. Se voittaa100 miljoonaa käyttäjääkahden kuukauden kuluessa sen julkaisusta.

2023

OpenAI julkaisee GPT-4:n, multimodaalisen tekoälyn, joka luo tekstiä ja kuvia. Google ja Bing sisällyttävät tekoälyn hakukoneisiinsa, ja uusia GenAI-työkaluja syntyy, kuten Claude, Gemini, LLaMA ja Grok.

2024 - nykyhetkeen

GenAI menee valtavirtaan. Tekoäly on integroitu lukemattomiin kuluttajatuotteisiin, mukaan lukien sosiaalinen media, kuvankäsittelysovellukset ja projektinhallintaohjelmistot.Yli 80 % yrityksistäkäyttävät tai tutkivat tekoälyn käyttötapoja, jayli 50 % amerikkalaisistaolla vuorovaikutuksessa tekoälyn kanssa päivittäin.

Kuinka käyttää generatiivista tekoälyä

On monia tapoja käyttää generatiivisia tekoälytyökaluja ja lukemattomia käyttötapauksia teknologialle. Yksinkertaisin tapa käyttää generatiivista tekoälyä on vierailla GenAI-työkalun verkkosivustolla (esimclaude.ai) tai lataa GenAI-sovellus (esim. ChatGPT).

Sieltä se on yhtä helppoa kuin kehotteen kirjoittaminen tekstiruutuun. Tässä on vaiheittainen esimerkki suosituimmasta GenAI-työkalusta, ChatGPT:stä.

1. Vieraillachatgpt.com. Tiliä ei tarvitse luoda työkalun käyttämiseksi. Tilin luominen antaa kuitenkin enemmän tietosuojavaihtoehtoja, jos et halua OpenAI:n keräävän tietojasi.

2. Kirjoita kehote tekstiruutuun. Voit esittää kysymyksen, antaa tekoälylle tehtävän (esim. luoda herkullisen reseptin jäljellä olevasta kanasta, sipulista ja pakasteherneistä) tai pyytää sitä luomaan kuvan. Jos et halua kirjoittaa, voit napsauttaaÄäni-kuvaketta puhuaksesi tekoälylle.

   

3. ChatGPT vastaa automaattisesti kehotteeseesi. Sen vastauksen ei pitäisi kestää muutamaa sekuntia kauempaa.

   

4. ChatGPT muistaa kehotteet ja vastaukset samassa keskustelussa. Voit siis jatkaa keskustelua aiheesta tai muokata tehtävää, jos et saanut sitä mitä toivoit.

   

Useimmat chat-pohjaiset GenAI-työkalut toimivat samalla tavalla kuin ChatGPT, plus tai miinus erilaisia ​​ominaisuuksia, kuten mahdollisuus etsiä Internetistä reaaliajassa lisäkontekstia varten. On kuitenkin olemassa myös tarkempia tapoja käyttää generatiivista tekoälyä tarpeidesi mukaan.

Kehittäjät voivat integroida GenAI:n työkaluihinsa pyytämällä API-liittymää mallin luojalta. Näin he voivat lisätä tekoälyominaisuuksia omiin tuotteisiinsa tai sovelluksiinsa. Voit myös käyttää GenAI:ta, kun teet haun Google Chromen ja muiden hakukoneiden, kuten Bingin, kautta. Google Gemini luo nyt automaattisesti tekoälyvastauksen Chromen hakuihin.

Saatat myös huomata, että tekoäly ponnahtaa esiin aiemmin käyttämissäsi sovelluksissa, kuten Notion tai Snapchat. Kaikki nämä sovelluksen sisäiset tekoälytoiminnot toimivat GenAI-malleissa. Jos käytät GenAI:ta tällä tavalla, tiedä vain, että se ei ole yhtä monipuolista kuin suora vuorovaikutus tekoälyn kanssa.

Yritykset, jotka integroivat tekoälyn tuotteisiinsa, rajoittavat tekoälyn laajuutta parantaakseen tarjoamiaan tiettyjä palveluita.

Esimerkkejä generatiivisista tekoälytyökaluista

Vaikka ChatGPT on tunnetuin kuluttajille suunnattu generatiivinen tekoälytyökalu, se ei ole kaukana ainoasta vaihtoehdosta. GenAI-sovelluksia on monia, joista jokaisella on erilainen koulutus ja ominaisuudet. Vaikka saattaa vaikuttaa siltä, ​​että jotkin näistä työkaluista ovat lähes identtisiä toiminnaltaan ja tulokseltaan, niiden erot voivat vaikuttaa käyttökokemukseesi, turvallisuuteen ja yksityisyyteen.

Tässä on esimerkkejä suosituista generatiivisista tekoälytyökaluista.

• ChatGPT:ChatGPT oli ensimmäinen valtavirran GenAI-työkalu, ja se on edelleen suosituin. Se alkoi puhtaasti tekstipohjaisena LLM:nä. Nykyään se on multimodaalinen malli, joka voi tuottaa tekstiä, ääntä, kuvia ja koodia. ChatGPT:n käyttö on ilmaista osoitteessachatgpt.comtai ChatGPT-sovelluksen kautta.

• Claude:Claude on ChatGPT:n kaltainen chatbot, jonka Anthropic on rakentanut keskittyen pitkän muodon sisällöntuotantoon ja tekoälyn turvallisuuteen. Siinä on "Constitutional AI" -kehys, joka on suunniteltu varmistamaan, että tulokset noudattavat ennalta ohjelmoituja eettisiä ohjeita. Jotkut lähteet väittävät, että tämä onnistuuturvallisempi käyttää kuin ChatGPTkäyttäjille, jotka haluavat välttää puolueellisuuden tai mahdollisesti haitalliset vastaukset. Claude voi kuitenkin tällä hetkellä luoda vain tekstiä ja koodia.

• Kaksoset:Gemini on Googlen kehittämä GenAI, joka toimii sen avullaLLM LA:ssa. Gemini toimii aivan kuten ChatGPT, ja se voi luoda tekstiä, kuvia ja koodia. Geminiä integroidaan yhä enemmän myös Googlen muihin työkaluihin, kuten Chromeen ja Docsiin.

• Cat: Le Chat on GenAI-assistentti, jonka on rakentanut ranskalainen tekoälyyritys Mistral. Kuten ChatGPT ja Claude, se on keskustelupalstojen chatbot, joka on suunniteltu luomaan tekstiä ja koodia. Le Chat erottuu siitä, että se perustuu Mistralin avoimiin malleihin, jotka mahdollistavat läpinäkyvyyden ja yhteisölähtöisen kehityksen.

• DeepSeek:DeepSeek on avoimen lähdekoodin GenAI-työkalu, joka kilpailee vastaavien sovellusten laadusta. DeepSeek oli huomattavasti halvempi rakentaa ja kouluttaa kuin kollegansa, joten sitä pidetään läpimurrona GenAI-kehityksen kannalta. Mutta käytännön syistä se ei eroa paljon työkaluista, kuten ChatGPT.

• Lähde-E:Dall-E on OpenAI:n kuvageneraattori. Käyttäjät kuvaavat tekstillä, mitä he haluavat nähdä, ja tekoäly luo kuvan kehotteen perusteella. Dall-E on rakennettu vakaalle diffuusiomallille, ja se on saatavilla ChatGPT:ssä kuvien luomiseen osana multimodaalista kokemusta.

• Keskimatka:Midjourney on toinen tekstistä kuvaksi generaattori, joka tunnetaan erittäin yksityiskohtaisten kuvien luomisesta. Sillä ei kuitenkaan ole verkkosivustoa. Sen sijaan käyttäjät voivat olla vuorovaikutuksessa työkalun kanssa Discord-viestisovelluksen kautta.

• Sora:Sora on OpenAI:n tekstistä videoksi generaattori. Aivan kuten Dall-E, käyttäjät kirjoittavat tekstikuvauksen ja Sora luo 5-20 sekunnin videon kehotteen perusteella. Vaikka Soraa ei ole liitetty ChatGPT:hen (vielä), se on tällä hetkellä maksullisten ChatGPT-asiakkaiden käytettävissä osoitteessasora.com.

Kaikki yllä olevan luettelon vaihtoehdot ovat yleensä turvallisia käyttää, koska ne ovat suosituimpia valtavirran GenAI-työkaluja, jotka ovat suurelta osin hyvämaineisten yritysten kehittämiä.

On kuitenkin monia GenAI-työkaluja, jotka eivät välttämättä ole aivan yhtä turvallisia. Jotkut kolmannen osapuolen sovelluskehittäjät integroivat OpenAI:n kaltaisten yritysten tekoälymalleja omiin sovelluksiinsa esimerkiksi API-avaimilla. Mutta mallin käyttäminen kolmannen osapuolen sovelluksessa voi olla riskialtisempaa kuin sen käyttäminen virallisen ChatGPT-sovelluksen kautta.

Epäluotettavilla kolmannen osapuolen sovelluksilla voi olla alhaisemmat tekoälyn kyberturvallisuusstandardit, mikä tarkoittaa, että ne voivat olla turvattomia tai vaarallisia. Joitakin, tummia tekoälyjä, voivat jopa luoda haitalliset huijarit ja hakkerit varastaakseen henkilökohtaisia ​​tietojasi tai saastuttaakseen laitteesi haittaohjelmilla.

Generatiivisen tekoälyn tulevaisuus

Generatiivinen tekoäly nousi valtavirtaan vasta äskettäin, joten suosiostaan ​​huolimatta se on vielä vasta kasvun alkuvaiheessa. Siitä huolimatta tekniikka kehittyy nopeasti, ja 78 % yrityksistä käyttää sitä ainakin yhdessä toiminnossa.McKinseyn tutkimus.

On todennäköistä, että GenAI jatkaa edistymistä sekä ominaisuuksiensa että käyttöönoton suhteen seuraavan vuosikymmenen aikana, ja siitä tulee nopeasti tärkeämpi osa jokaisen jokapäiväistä elämää. Tässä on muutamia mahdollisia kehityssuuntia, joita voimme nähdä generatiivisen tekoälyn tulevaisuudessa.

• AI-vuorovaikutuksista tulee "inhimillisempää":Tekoäly on tällä hetkellä hyvä kopioimaan ihmisen reaktioita tekstin avulla. Tulevaisuudessa se sisältää lauluääntä, sävyä, huumoria ja jopa ihmisen fyysisiä ominaisuuksia (AI-avatareita), jotka jäljittelevät tarkasti todellista ihmisten vuorovaikutusta. GenAI:sta tulee myös interaktiivisempi ja tietoisempi ihmisten puhemalleista, mikä mahdollistaa sen luonnollisemman keskustelun. Monet näistä ominaisuuksista ovat jo varhaisessa vaiheessa tänään, kuten ChatGPT:n puhetilassa.

• Tekoälypäätöksenteko paranee:Tällä hetkellä tekoälytyökalut voivat vastata kehotteisiin. Pian tekoäly voi pystyä ennustamaan ja ennakoimaan tarpeitasi muistinsa tietojen perusteella. Tekoäly voi tehdä kontekstiin perustuvia ehdotuksia, toimia ja lähettää hälytyksiä ilman kehotusta.

• Tekoälystä tulee luovempi:Tekoälyn kyky koodata, luoda videoita, kirjoittaa ja suunnitella paranee todennäköisesti edelleen. Lähitulevaisuudessa se pystyy todennäköisesti tuottamaan paljon vivahteikkaampaa multimediatulostusta ja osallistumaan aktiivisesti luoviin prosesseihin sen sijaan, että vain noudattaisit kehotteen ohjeita.

Generatiivisen tekoälyn käytön edut

Vaikka emme todennäköisesti vielä täysin ymmärrä generatiivisen tekoälyn kaikkia mahdollisuuksia, siihen liittyy jo monia konkreettisia etuja, kuten:

• Tuottavuus lisää:GenAI voi auttaa käyttäjiä suorittamaan tehtäviä nopeammin ja usein pienemmillä kustannuksilla kuin he voisivat hoitaa yksin. Se voi kääntää tekstiä vieraille kielille sekunneissa, kirjoittaa ammattimaisia ​​sähköposteja ja lehdistötiedotteita ja antaa datapohjaisia ​​suosituksia – kaikki erittäin tarkasti ja tehokkaasti.

• Toistuvien tehtävien automatisointi:GenAI-työkalut voidaan ohjelmoida käsittelemään aikaa vieviä tai tylsiä tehtäviä, kuten tietojen syöttäminen, sisällön muokkaaminen ja asiakastuki. Näiden toimintojen automatisointi voi säästää yritysten rahaa ja antaa yksittäisille käyttäjille mahdollisuuden käyttää aikaansa mielekkäämpään, luovampaan tai strategiseen työhön.

• Tarkennettu data-analyysi:Tekoälyohjelmat analysoivat erinomaisesti suuria teksti- tai datamääriä välittömästi. He voivat tehdä älykkäitä johtopäätöksiä monimutkaisista tietojoukoista sellaisilla aloilla kuin laki, lääketiede, rahoitus, suunnittelu ja tutkimus, mikä auttaa näiden alojen ammattilaisia ​​tekemään nopeampia ja tietoisempia päätöksiä.

• Ihmissuhdesovellukset:LLM-käyttöiset chatbotit on suunniteltu olemaan vuorovaikutuksessa ihmisten kanssa ystävällisesti ja empaattisella tavalla. Ne voivat jäljitellä tunteita, kuten ystävällisyyttä ja myötätuntoa, mikä tarkoittaa, että ne voivat olla hyödyllisiä työkaluja lasten ohjaamiseen tai terveydenhuollon ammattilaisten henkilökohtaisena avustajana stressaavissa lääketieteellisissä olosuhteissa.Yksi tutkimusitse asiassa havaitsivat, että lääketieteelliset potilaat halusivat saada lääketieteellisiä uutisia tekoälyltä lääkäreiden sijaan, koska tekoälyä pidettiin "empatiaisempana".

Generatiivisen tekoälyn rajoitukset ja huolenaiheet

Generatiivinen tekoäly ei ole vailla haittoja. Tekniikka ei ole täydellinen, eivätkä myöskään tekoälymalleja käyttävät yritykset. Muutamia generatiivisen tekoälyn riskejä ovat:

• Väärä tieto ja hallusinaatiot:GenAI tuottaa toisinaan vääriä, haitallisia tai harhaanjohtavia tietoja. Tätä kutsutaan hallusinaatioksi, ja se johtuu tekoälyn käsittelyn ja koulutuksen rajoituksista. Kun ihmisten luottamus tekoälyyn kasvaa, hallusinaatiot voivat ruokkia valeuutisia ja muuta väärää tietoa.

• Harha ja oikeudenmukaisuus:GenAI-tulostus voi joskus olla puolueellinen ja syrjivä vastauksissaan. Tämä voi johtua siitä, että sinulle on koulutettu koulutusmateriaalin puutteellisista tiedoista tai inhimillisistä ennakkoluuloista. Esimerkiksi aiemmille hakijoille koulutettu palkkaustyökalu voi suosia tulevia hakijoita tietyistä kouluista tai taustoista.

• Yksityisyyteen liittyvät huolenaiheet:Tekoälysovellukset keräävät henkilökohtaisia ​​tietojasi rekisteröityessäsi, ja monet tallentavat tekoälyn kanssa käymäsi keskustelut. Esimerkiksi,OpenAI säilyttää ChatGPT-keskustelut vähintään 30 päivän ajan. Tämä voi aiheuttaa tietosuojaongelman, mikä lisää riskiä, ​​että arkaluontoiset tietosi päätyvät vääriin käsiin.

• Tekijänoikeusongelmat:OpenAI onoikeusjutun edessäNew York Timesin johtamana sen tosiasian ympärillä, että yritys kouluttaa mallejaan osittain käyttämällä tekijänoikeudella suojattua dataa korvaamatta alkuperäisiä omistajia. Tekijänoikeusasioista voi tulla entistä suurempi huolenaihe tekoälyyrityksille tulevaisuudessa, kun koulutussarjat laajenevat sisältämään enemmän dataa.

• Ympäristövaikutukset:Tekoälymallien harjoitteleminen ja juokseminen vaativat valtavaa laskentatehoa, mikä saattaa johtaa korkeisiin hiilidioksidipäästöihin. Jokainen ChatGPT:n luoma vastaus tuottaa tiettävästi noin4,32 grammaa hiilidioksidia, joka summautuu siihen mittakaavaan, jossa työkalu toimii.

• Teknologian väärinkäyttö:GenAI on helposti kaikkien saatavilla ilmaiseksi, mikä tarkoittaa, että sitä on myös helppo väärinkäyttää. Hakkerit ja huijarit voivat käyttää näitä työkaluja luodakseen vakuuttavia phishing-viestejä huijatakseen ihmisiä luovuttamaan henkilökohtaisia ​​tietojaan. He voivat myös käyttää tekoälyä luomaan syväväärennöksiä ja ääniklooneja matkimaan muita tai toteuttamaan monenkalastussuunnitelmia.

Hallitse tekoälyn riskejä Avastin avulla

Generatiivinen tekoäly on kiistatta merkittävin teknologinen kehitys Internetin jälkeen, ja sillä on suuria vaikutuksia sekä yksilöille että yrityksille. Jotkut sen suosion kasvun seurauksista ovat todennäköisesti myönteisiä, mutta GenAI:n yleinen saatavuus ja arvaamattomuus voivat myös vaarantaa turvallisuutesi ja yksityisyytesi.

Älä käytä GenAI-työkaluja, kuten ChatGPT:tä, suojaamatta tietojasi ja laitteitasi väistämättömiltä tietoturvakatkoilta, olipa kyseessä tietovuodot tai suorat huijaukset. Suojaa itsesi huijareilta ja haittaohjelmilta Avast Free Antivirus -sovelluksella. Tehokkaan, sisäänrakennetun huijaustunnistusmoottorin lisäksi Avast tarjoaa 24/7-suojan haittaohjelmia, tietovuotoja ja paljon muuta vastaan, joten voit turvallisemmin tutkia generatiivisen tekoälyn monia etuja.