Binance
0 2 8 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
Ga Ge Gi Gł Go Gp Gu Gw
Gener Genes

Generatywna sztuczna inteligencja

Generatywna sztuczna inteligencja (ang. generative AI) to gałąź sztucznej inteligencji, która koncentruje się na tworzeniu nowych treści – takich jak tekst, obraz, dźwięk, kod, a nawet modele 3D – na podstawie danych wejściowych i wzorców wyuczonych z ogromnych zbiorów danych. W odróżnieniu od tradycyjnych systemów AI, które głównie klasyfikują, przewidują lub rekomendują, generatywna AI tworzy coś nowego.

Jak działa generatywna AI?

Systemy generatywne opierają się zazwyczaj na modelach głębokiego uczenia (deep learning), zwłaszcza na architekturach takich jak:

  • Generative Adversarial Networks (GANs) – stosowane m.in. do generowania realistycznych obrazów;

  • Variational Autoencoders (VAE) – używane do tworzenia danych o określonych cechach;

  • Transformery, np. GPT (Generative Pre-trained Transformer) – stosowane w generowaniu tekstów, kodu i tłumaczeń językowych.

Modele te uczą się na podstawie ogromnych zbiorów danych, analizując wzorce i struktury w danych źródłowych (np. tekstach literackich, kodzie programistycznym, plikach graficznych), a następnie wykorzystują te wzorce do tworzenia nowych, często unikalnych wyników.

Przykłady zastosowań

  • Chatboty i asystenci głosowi (np. ChatGPT, Google Bard) – generowanie naturalnego języka w rozmowie z użytkownikiem;

  • Tworzenie obrazów i grafik (np. DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion);

  • Generowanie muzyki i głosu (np. AI do syntezatorów głosowych lub komponowania utworów);

  • Kodowanie – AI pisząca i uzupełniająca kod (np. GitHub Copilot);

  • Projektowanie produktów – np. generowanie wariantów projektów 3D na podstawie założeń konstrukcyjnych;

  • Tworzenie deepfake’ów – kontrowersyjne zastosowanie wideo i audio z fałszywym udziałem znanych osób.

Zalety i wyzwania

Zalety:

  • Automatyzacja procesów twórczych;

  • Oszczędność czasu i zasobów;

  • Personalizacja treści;

  • Wsparcie w edukacji, programowaniu, pisaniu.

Wyzwania i zagrożenia:

  • Generowanie dezinformacji (np. fake news);

  • Naruszenia praw autorskich;

  • Trudności w rozróżnieniu treści wygenerowanej od prawdziwej;

  • Ryzyko nadużyć, np. w oszustwach czy propagandzie.