Boom na Generative AI trwa już od pewnego czasu, jednak premiera Chat GPT go jeszcze spotęgowała. Na social mediach nie brakuje postów o nowopowstałych narzędziach i zaskakujących, niesamowitych, a czasami dziwnych grafikach stworzonych przez sztuczną inteligencję. Opinie, jak zawsze przy tak dużej zmianie, są skrajnie różne – począwszy od osób zachwyconych tą technologią, aż po sceptyków, a nawet hejterów. Na usta ciśnie się pytanie: czy Generative AI to przyszłość, czy może katastrofa? Czy ta technologia pozwoli nam na nowe możliwości, czy też przysporzy problemów? Jakie perspektywy czekają tę technologię i jak wpłynie to na nasze postrzeganie świata?

CO TO JEST GENERATIVE AI?

Generative AI, czy po polsku Generatywne AI, to rodzaj sztucznej inteligencji (AI), która może generować nowe i unikalne treści od podstaw. Modele wykorzystują złożone algorytmy uczenia maszynowego, aby przewidzieć następne słowo, lub obraz na podstawie poprzednich sekwencji czy opisów. Polega to głównie na pokazywaniu setek, tysięcy, a nawet milionów danych, co wymaga ogromnej mocy obliczeniowej. Jednak gdy model jest już wytrenowany, może być dostosowany do konkretnych treści przy użyciu znacznie mniejszej ilości danych.

Istnieją dwa rodzaje modeli deep learningu, których używa Generative AI – GANs i VAEs.

GAN-y mają dwie części. Jedna tworzy nowe rzeczy, a druga sprawdza, czy nowe rzeczy wyglądają prawdziwie. Pracują one razem, aby nowe rzeczy wyglądały jeszcze bardziej realnie.

VAE mają również dwie części. Jedna sprawia, że rzeczy są mniejsze, a druga, że rzeczy są znowu większe. To tworzy nowe rzeczy, które wyglądają jak oryginalne.

Już widzimy, że możliwości generatywnej AI są ogromne i zróżnicowane. W tym momencie Generative AI jest wykorzystywana do tworzenia treści marketingowych, generowania kodu oraz jako chatboty. Jednak potencjał generatywnej AI wykracza daleko poza te zastosowania. 

GDZIE NAJCZĘŚCIEJ WYKORZYSTUJE SIĘ GENERATIVE AI?

Jednym z najczęstszych zastosowań generatywnej AI jest marketing i reklama. Weźmy popularnego Jaspera. To narzędzie, które wykorzystuje model GPT-3 od OpenAI i może tworzyć wpisy na blogi, posty w mediach społecznościowych, teksty do stron sprzedażowych maile i treści reklamy. Jasper używa testów A/B do optymalizacji treści pod kątem pozycjonowania w wyszukiwarkach i dostraja swoje modele za pomocą opinii klientów, aby osiągnąć jeszcze lepsze wyniki. Podobnie jest z Copy.AI.

Jeśli chodzi o obrazy to Midjourney, czy DALL-E 2 i inne narzędzia są już wykorzystywane w reklamie i projektowaniu produktów. Heinz, na przykład, użył obrazu butelki z ketchupem, argumentując, że "tak wygląda 'ketchup' dla AI". Nestle wykorzystało przerobioną przez AI wersję obrazu Vermeera, by pomóc w sprzedaży jednej ze swoich marek jogurtów. Stitch Fix, firma odzieżowa, eksperymentuje z DALL-E 2, aby tworzyć wizualizacje ubrań na podstawie preferencji klientów. Mattel również wykorzystuje technologię do projektowania i marketingu zabawek.

To oczywiście nie wszystko. Dzięki AI możesz mieć nawet własnego lektora. Ta najnowocześniejsza technologia nie tylko produkuje realistyczny dźwięk mowy poprzez akcentowanie, modulowanie i tonowanie głosu, ale ma również praktyczne zastosowanie w różnych branżach. Już teraz możesz przetłumaczyć swój podcast na język angielski, nawet jeśli nie mówisz w tym języku! To otwiera nowe możliwości dla firm i twórców online.

Descript, Elevenlabs to narzędzia, które potrafią skopiować Twój głos i przeczytać napisany przez Ciebie tekst.

Gdy zostajemy przy dźwiękach, to nie sposób nie wspomnieć o muzyce. Tak, generatywne AI może stworzyć dla Ciebie piosenki i twórcy już wykorzystują je do produkcji utworów. Tu znajdziesz kilka przykładów. Oczywiście nie są to hity światowego formatu. W zeszłym tygodniu Google wypuściło MusicLM, czyli AI, które potrafi generować muzykę z tekstu i obrazów. Możesz przekazać mu prawie każdą informację – gatunek, okres, opis muzyki, a narzędzie wygeneruje dla Ciebie muzykę na podstawie dema. MusicLM jest najlepszym do tej pory generatorem muzyki, jednak wygląda na to, że Google nie wypuści go do szerzej.

Generative AI może być również wykorzystywane do tworzenia kodu. Codex od OpenAi jest specjalnie wyszkolony do generowania kodu w różnych językach. Innym przykładem jest CoPilot, który notabene wykorzystuje Codexa. 

Narzędzia te są zaprojektowane do pracy jako wsparcie dla programistów. Ich zadaniem nie jest zastąpienie programistów, a zwiększenie szybkości i efektywności procesu programowania. Mogą być niezwykle cenne przy generowaniu małych wycinków programu i identyfikowaniu błędów i pomyłek w kodzie.

Ten rodzaj sztucznej inteligencji jest także powszechnie wykorzystywany w różnego rodzaju komunikacji – głównie przez chatboty. Modele wykorzystywane do budowy narzędzi rozumieją schematy komunikacji dużo lepiej niż inne rozwiązania. BlenderBot Facebooka jest zaprojektowany specjalnie do przeprowadzania dialogów. Jest w stanie prowadzić konwersację przy jednoczesnym zachowaniu kontekstu. Stąd są tak chętnie wykorzystywane właśnie jako chatboty. 

Oczywiście to tylko najpopularniejsze przykłady, jednak nawet one robią ogromne wrażenie.

RYZYKA ZWIĄZANE Z AI

Generative AI i ogólnie sztuczna inteligencja niosą za sobą nie tylko ogromny potencjał, ale również wiele zagrożeń.

Jednym z głównych problemów związanych z generatywną AI jest kwestia tego, kto powinien być przypisany jako twórca treści wygenerowanych przez AI. Niektórzy twierdzą, że prawa powinny należeć do sztucznej inteligencji i jej twórców, podczas gdy inni opwiadają się za tym, że prawa powinny należeć do ludzkiego twórcy, który posługuje się narzędziem. Do całego mixu musimy również dodać oryginalnych autorów, którzy stworzyli artykuł, czy obraz, a model wykorzystuje je bez ich zgody do generowania swoich odpowiedzi lub w niektórych przypadkach po prostu kopiuje tekst. 

Generative AI daje też możliwość produkowania deepfake’ów i propagandy, a to zagraża ludzkiej prywatności. Pojawia się możliwość utraty pracy przez ludzi, ponieważ sztuczna inteligencja staje się zdolna do tworzenia treści w wybranym stylu bez ich zgody.

Mamy też problem ze stronniczością. Modele AI są szkolone na zbiorach danych i jeśli te zbiory danych zawierają uprzedzenia, modele AI również będą je zawierać. Może to skutkować niesprawiedliwymi i dyskryminacyjnymi wynikami. Dochodziło również do sytuacji, że narzędzia generowały obraźliwe, sprośne, wulgarne odpowiedzi. Jednak główni gracze zapewniają, że starają się wyłapywać i eliminować takie wyniki.

Do tego, wraca jak bumerang temat danych. Jakie i czyje dane mogą zostać użyte do trenowania AI? Kto tym będzie zarządzać? W tym momencie to wolna amerykanka i największe firmy ściągają dane z całego internetu, by ulepszać swoje produkty.

Do trenowania modeli potrzebna jest spora siła robocza. To ludzie filtrują informacje, którymi jest karmione AI. Te osoby są niekiedy wystawione na potężną psychiczną próbę. W styczniu wyszły na jaw detale współpracy pomiędzy pracownikami z Kenii, a OpenAI. Część obrazów zawierała drastyczne sceny i wywierały ogromny wpływ na psychikę testerów. Wywołało to również dyskusję o stawkę za taką pracę. Po raz kolejny pojawiły się pytania – czy ta gra za taką cenę jest warta świeczki?

JAKA PRZYSZŁOŚĆ CZEKA SZTUCZNĄ INTELIGENCJĘ?

Gdy patrzymy w przyszłość, jedno jest pewne: generatywne AI zmieni, a w zasadzie już zmienia obraz świata. Wyobraź sobie, że jesteś w stanie stworzyć wszystko, co tylko sobie wymarzysz. Od nowych leków po najnowocześniejsze materiały, a wszystko to z pomocą sztucznej inteligencji. Brzmi to, jak coś prosto z powieści science fiction, ale prawda jest taka, że tak w niedługim czasie może wyglądać nasza rzeczywistość.

Yoav Shoham, współzałożyciel AI21 Labs w wywiadzie wspomina, że kluczem do uwolnienia pełnego potencjału generatywnej AI jest precyzja. W przyszłości im bardziej sprecyzujemy, co chcemy wygenerować, tym większy sukces odniesiemy.„The thing is, many generic things can satisfy you. However, as you go beyond these experiences you will need to be precise. If you write an email to a customer you can't get it wrong. What you will see is that the tool will get much more precise”.

Generative AI nie jest przeznaczona tylko dla dużych graczy. Dzięki rosnącemu trendowi ponownego wykorzystania infrastruktury IT, bariery wejścia na rynek obniżają się, ułatwiając indie deweloperom tworzenie nowych i ekscytujących programów. Oznacza to, że coraz więcej branż będzie mogło uzyskać przewagę konkurencyjną dzięki wykorzystaniu AI do usprawnienia pracy, poprawy procesów analitycznych oraz zwiększenia wsparcia dla klientów i pracowników.

Gartner, wiodąca firma badawcza i doradcza, przewiduje, że do 2025 roku aż 30% wszystkich nowych leków i materiałów zostanie stworzonych przez generatywne modele AI. To tylko wierzchołek góry lodowej, jeśli chodzi o potencjał tej technologii.

Czy całkowicie zastąpi człowieka? W żadnym wypadku. Generatywne AI pomoże lub wyręczy Cię z części zadań. Jednak należy pamiętać, że Generative AI to dalej narzędzie, potężne, ale narzędzie. Dalej potrzebuje człowieka, by stworzyć i wykorzystać dalej dobry „output”.

Maciej Marek

Główne źródła:LINK 1LINK 2LINK 3

Zostałem finalistą w konkursie Business Angel of the Year 2022 w kategorii Nagroda Ekosystemu, bardzo dziękuję wszystkim, którzy zauważyli moją osobę i jej rolę w polskim środowisku startupowym!

 W tej kategorii to właśnie Wy decydujecie o tym, kto zostanie Laureatem. Tutaj możecie oddać na mnie głos, jeśli uważacie, że zasługuję na nagrodę.

Dziękuję za nominację do Konkursu I kwalifikację do finału. To duże wyróżnienie, cieszę się, że moje działania na rzecz rozwoju ekosystemu startupowego zostały dostrzeżone I pozytywnie wyróżnione.

 Zachęcam Was do głosowania I śledzenia Konkursu Business Angel of the Year. Ogłoszenie laureatów we wszystkich kategoriach – w tym Nagroda Ekosystemu, nastąpi 7 marca podczas Gali w Sali Notowań Giełdy Papierów Wartościowych w Warszawie.

Pomożesz?

Przejdź do głosowania

Ta sekcja została przygotowana przez naszego partnera DAC.digital

Czy Kotlin wyprze Javę?

Kotlin to język programowania, który powstał na bazie doświadczeń programistów z Javą i może uchodzić za jej zamiennik. Czy faktycznie jest w stanie zastąpić Javę w każdym obszarze? W jakich projektach użyć Kotlina, a w jakich lepiej postawić na jego starszego konkurenta? W artykule porównujemy oba języki i wskazujemy konkretne use case’y, w których sprawdzają się najlepiej.

Przeczytaj artykuł

Artykuł jest napisany w języku angielskim

NEWSY WARTE TWOJEJ UWAGI

OpenAI zatrudniaW ostatnim półroczu, OpenAI zatrudniło około 1000 zdalnych wykonawców z Ameryki Łacińskiej i Europy Wschodniej. Wśród nich, 60% odpowiada za etykietowanie danych, podczas gdy pozostałe 40% stanowią programiści tworzący dane do nauki modeli OpenAI. Wydaje się, że firma buduje unikalny zbiór danych, który zawiera nie tylko kody, ale także ludzkie wyjaśnienia w języku naturalnym. Obecna liczba zatrudnionych w OpenAI wynosi 375 osób, nie uwzględniając kontraktorów.LINK

Apple przygotowuje się na premierę Gogli AR/VRApple opracowuje nowe narzędzia, które umożliwią zarówno deweloperom, jak i klientom tworzenie aplikacji AR dla swoich nowych gogli. Narzędzia te pozwoliłyby użytkownikom na łatwe tworzenie aplikacji AR bez konieczności kodowania. Firma oferuje już pewne narzędzia do tworzenia AR na iPhone'a i iPada, które mogłyby zostać rozszerzone na nowy sprzęt, który ma zostać wydany jeszcze w tym roku. Narzędzia wspierające dla nowych okularów mogą zostać ujawnione podczas WWDC Apple w czerwcu.LINK

Nowe trendy na TikTokuAnti-aging jest teraz w samym centrum uwagi, głównie dzięki pandemii. Branża ta zdecydowanie przeżywa rozkwit, a w samych Stanach zaobserwowano wzrost wartości rynku z 3,9 miliardów dolarów w 2016 roku do 4,9 miliardów dolarów w 2021 roku. Główny czynnik napędzający? Coraz więcej kobiet w wieku poniżej 45 lat szuka nieinwazyjnych procedur, takich jak Botox (najbardziej popularny) i lifting twarzy (przychodzący na drugim miejscu). Według Jessiki DeFino wiele z tych zabiegów jest wynikiem presji na wyglądanie idealnie na ekranie, co często prowadzi do poszukiwania nierealistycznej i przefiltrowanej aparycji. Stąd Aging-trend na TikToku, gdzie Twórczynie pokazują różne oblicza swojego wieku.LINK

Meta zwolni część managementu?Mark Zuckerberg stwierdził podobno, że nie jest fanem wielopoziomowego zarządzania. Chief Product Officer firmy napisał na początku tego miesiąca post o potrzebie "spłaszczenia" struktury organizacji. Wszystko to sugeruje, że dalsze zwolnienia są prawdopodobne. Meta w listopadzie dokonała jednej z największych redukcji personelu w swojej historii, zwalniając ponad 11 tysięcy osób.LINK