Najnowsze Osiągnięcia w Generatywnej Sztucznej Inteligencji
Świat generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) rozwija się w zawrotnym tempie. Tam, gdzie kiedyś mogliśmy tylko marzyć o technologii dorównującej ludzkiej kreatywności, dziś obserwujemy zastosowania, które nas zaskakują i inspirują. Od generowania tekstu po tworzenie sztucznych obrazów i wideo: GenAI otwiera drzwi do nowych możliwości w różnych sektorach, od marketingu i rozrywki po opiekę zdrowotną i edukację. W tym artykule omówimy najbardziej przełomowe osiągnięcia i przyjrzymy się temu, co może przynieść przyszłość.
2. Uczenie kontekstowe i modele adaptacyjne
Uczenie kontekstowe (In-context learning) oznacza, że modele AI stają się lepsze w rozumieniu kontekstu i niuansów zadawanych pytań, bez potrzeby dodatkowego szkolenia. Dzięki temu mogą być natychmiast wdrażane w sytuacjach wymagających reakcji w czasie rzeczywistym, takich jak obsługa klienta. Adaptacyjna AI, która potrafi dostosowywać się na podstawie informacji zwrotnej i wzorców użytkowania, sprawia, że AI staje się coraz lepsza w dostarczaniu spersonalizowanych odpowiedzi i usług.
3. Open Source i wkład społeczności
Społeczność GenAI staje się coraz bardziej otwarta, a firmy takie jak meta oraz Hugging Face udostępniają swoje modele publicznie. Pozwala to deweloperom na samodzielne eksperymentowanie z tymi zaawansowanymi systemami AI i przyczynianie się do ich ulepszania. Społeczność open-source odgrywa kluczową rolę w rozwiązywaniu problemów, takich jak uprzedzenia (bias) i kwestie etyczne, dzięki wkładowi użytkowników z całego świata.
4. Wydajniejsze modele AI przy mniejszej mocy obliczeniowej
Tradycyjnie potężne modele AI, takie jak genAI, wymagały dużej mocy obliczeniowej i energii. Innowacje w architekturach AI, takie jak bardziej wydajne sieci neuronowe i specjalistyczne układy scalone AI, umożliwiają uruchamianie dużych modeli AI na mniejszą skalę i przy niższych kosztach. Dzięki temu rozwiązania genAI stają się bardziej dostępne dla mniejszych firm i użytkowników indywidualnych.
5. Lepsza produkcja obrazu i wideo
Podczas gdy genAI było wcześniej stosowane głównie do tekstu, najnowsze osiągnięcia w technologii obrazu i wideo są imponujące. Modele takie jak Midjourney i Runway oferują użytkownikom możliwość generowania wysokiej jakości obrazów, a nawet klipów wideo. Jest to szczególnie przydatne w marketingu i reklamie, gdzie wizualnie atrakcyjne treści odgrywają dużą rolę. Nowe systemy AI potrafią nawet naśladować ludzkie ruchy, co pozwala na realistyczne poruszanie się aktorów lub postaci animowanych w generowanych środowiskach.
6. Etyka i polityka
Wraz z pojawieniem się potężnych modeli genAI pojawiają się również kwestie etyczne, takie jak prawa autorskie, prywatność i wpływ AI na miejsca pracy. Coraz więcej firm i rządów pracuje nad wytycznymi zapewniającymi odpowiedzialne korzystanie z AI. OpenAI, na przykład, wprowadziło funkcje takie jak „zabezpieczenia” (safeguarding), aby zapobiegać niezamierzonym wynikom w generowaniu obrazów. Badane są również sposoby na uczynienie AI bardziej przejrzystą dla użytkowników, aby wiedzieli, kiedy i w jaki sposób AI jest wykorzystywana.
7. Integracja w codzienne narzędzia
GenAI coraz częściej znajduje zastosowanie w codziennych narzędziach programowych, takich jak edytory tekstu, oprogramowanie do projektowania i przeglądarki. Google i Microsoft integrują funkcje AI odpowiednio w swoich pakietach Google Workspace i Microsoft Office, pomagając użytkownikom pracować mądrzej i szybciej. Ta integracja zapewnia, że wsparcie AI jest natychmiast dostępne w przepływie pracy milionów ludzi, co może znacznie zwiększyć produktywność.
Co przyniesie przyszłość?
Wraz z szybkością rozwoju genAI, wkrótce możemy spodziewać się jeszcze bardziej przełomowych zastosowań. Pomyślmy o asystentach AI, którzy nie tylko reagują, ale mogą proaktywnie pomagać, przejmując zadania, o zaawansowanych obrazach holograficznych niemal nieodróżnialnych od rzeczywistości oraz o systemach AI współpracujących ze sobą w celu rozwiązywania złożonych problemów.
Firmy będą również coraz częściej wdrażać AI w procesach biznesowych. Firma może wytrenować wielu agentów do wykonywania określonych zadań i pozwolić im współpracować jako zespół. Obecnie AI jest przede wszystkim bardzo przydatnym asystentem – takim, który działa szybko i jest na przykład bardzo dobry w pisaniu, sprawdzaniu i debugowaniu kodu komputerowego.
Generatywna AI stała się nieodłącznym elementem i odgrywa kluczową rolę w przyszłości technologii i kreatywności. Niezależnie od tego, czy firmy wykorzystują genAI do tworzenia innowacyjnych produktów, czy osoby prywatne chcą zwiększyć swoją produktywność, możliwości są nieograniczone, a przyszłość zapowiada się obiecująco.
NetCare również stworzyło własną aplikację genAI, którą nazywamy AIR naszą. Jest to opłacalny model LLM, który można wykorzystać do wielu zastosowań – od programowania, przez agenta obsługi klienta, po tłumacza stron internetowych. W ten sposób powstało wiele stron internetowych, takich jak te tłumaczone przez AIR. Samą wtyczkę również stworzyliśmy przy pomocy AIR, z niewielką pomocą Gerarda 🙂
