mo\u017ce generowa\u0107 tyle samo dwutlenku w\u0119gla, co pi\u0119\u0107 samochod\u00f3w<\/a> przez ca\u0142y ich okres \u017cycia. Stawia to pod znakiem zapytania wp\u0142yw \u015brodowiskowy tworzenia i u\u017cywania generatywnych modeli AI oraz potrzeb\u0119 bardziej zr\u00f3wnowa\u017conych praktyk, jako \u017ce AI nieustannie si\u0119 rozwija.<\/p>\nJaka jest kontrowersja wok\u00f3\u0142 generatywnego AI?<\/h2>\n Poza ograniczeniami, istniej\u0105 r\u00f3wnie\u017c powa\u017cne obawy dotycz\u0105ce generatywnego AI, zw\u0142aszcza, \u017ce ro\u015bnie ono szybko bez \u017cadnych regulacji lub nadzoru.<\/p>\n
Kwestie Etyczne<\/h3>\n Etycznie istniej\u0105 obawy dotycz\u0105ce nadu\u017cywania generatywnego AI do tworzenia dezinformacji lub generowania tre\u015bci promuj\u0105cych szkodliwe ideologie. Modele AI mog\u0105 by\u0107 u\u017cywane do podszywania si\u0119 pod osoby lub jednostki, generuj\u0105c tekst lub media, kt\u00f3re wydaj\u0105 si\u0119 pochodzi\u0107 od nich, co potencjalnie prowadzi do dezinformacji lub nadu\u017cycia to\u017csamo\u015bci. Modele AI mog\u0105 r\u00f3wnie\u017c generowa\u0107 szkodliwe lub obra\u017aliwe tre\u015bci, zar\u00f3wno celowo z powodu z\u0142ego u\u017cycia, jak i niezamierzenie z powodu stronniczo\u015bci w ich danych szkoleniowych.<\/p>\n
Wielu wiod\u0105cych ekspert\u00f3w w dziedzinie nawo\u0142uje do wprowadzenia regulacji (lub przynajmniej wytycznych etycznych) maj\u0105cych na celu promowanie odpowiedzialnego u\u017cytkowania AI, ale te propozycje jeszcze nie zdoby\u0142y du\u017cego poparcia, nawet gdy narz\u0119dzia AI zacz\u0119\u0142y si\u0119 zakorzenia\u0107.<\/p>\n
Stronniczo\u015b\u0107 w danych szkoleniowych<\/h3>\n Uprzedzenia w generatywnych sztucznych inteligencjach to kolejny znacz\u0105cy problem. Poniewa\u017c modele AI ucz\u0105 si\u0119 na podstawie danych, na kt\u00f3rych s\u0105 trenowane, mog\u0105 odtwarza\u0107 i wzmacnia\u0107 istniej\u0105ce uprzedzenia w tych danych. Mo\u017ce to prowadzi\u0107 do niesprawiedliwych lub dyskryminacyjnych wynik\u00f3w, utrwalaj\u0105c szkodliwe stereotypy lub stawiaj\u0105c w niekorzystnej sytuacji pewne grupy.<\/p>\n
Pytania dotycz\u0105ce praw autorskich i w\u0142asno\u015bci intelektualnej<\/h3>\n Legalnie, wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji rodzi z\u0142o\u017cone pytania dotycz\u0105ce praw autorskich i w\u0142asno\u015bci intelektualnej. Na przyk\u0142ad, je\u015bli generatywna AI tworzy utw\u00f3r muzyczny lub dzie\u0142o artystyczne, kt\u00f3re bardzo przypomina istniej\u0105ce dzie\u0142o, nie jest jasne, kto posiada prawa do sztucznie wygenerowanego dzie\u0142a i czy jego stworzenie stanowi naruszenie praw autorskich. Dodatkowo, je\u015bli model AI generuje tre\u015bci oparte na materia\u0142ach obj\u0119tych prawem autorskim w\u0142\u0105czonych do jego danych szkoleniowych, mo\u017ce to potencjalnie narusza\u0107 prawa oryginalnych tw\u00f3rc\u00f3w.<\/p>\n
W kontek\u015bcie tworzenia multimodalnego SI na podstawie istniej\u0105cej sztuki, implikacje dotycz\u0105ce praw autorskich s\u0105 nadal niepewne. Je\u015bli wyj\u015bcie SI jest wystarczaj\u0105co oryginalne i transformatywne, mo\u017ce by\u0107 uznane za nowe dzie\u0142o. Jednak\u017ce, je\u015bli \u015bci\u015ble na\u015bladuje istniej\u0105c\u0105 sztuk\u0119, potencjalnie mo\u017ce narusza\u0107 prawa autorskie oryginalnego artysty. Pytanie, czy oryginalny artysta powinien by\u0107 wynagrodzony za takie dzie\u0142a wygenerowane przez SI, jest z\u0142o\u017cone i przecina si\u0119 z rozwa\u017caniami prawnymi, etycznymi i ekonomicznymi.<\/p>\n
Najcz\u0119\u015bciej Zadawane Pytania dotycz\u0105ce AI Generatywnego<\/h2>\n Poni\u017cej znajduj\u0105 si\u0119 niekt\u00f3re z najcz\u0119\u015bciej zadawanych pyta\u0144 dotycz\u0105cych generatywnej sztucznej inteligencji, kt\u00f3re pomog\u0105 Ci poszerzy\u0107 wiedz\u0119 na ten temat.<\/p>\n
Kto wynalaz\u0142 generatywne AI?<\/h3>\n Sztuczna inteligencja generatywna nie zosta\u0142a wynaleziona przez jedn\u0105 osob\u0119. By\u0142a rozwijana na r\u00f3\u017cnych etapach, z wk\u0142adem licznych badaczy i programist\u00f3w na przestrzeni czasu.<\/p>\n
Chatbot ELIZA, uwa\u017cany za pierwsz\u0105 generatywn\u0105 sztuczn\u0105 inteligencj\u0119, zosta\u0142 stworzony w latach 60. przez Josepha Weizenbauma.<\/p>\n
Generatywne sieci adwersarne (GANs) zosta\u0142y wynalezione w 2014 roku przez Iana Goodfellowa i jego koleg\u00f3w z Google.<\/p>\n
Architektura transformera zosta\u0142a wynaleziona w 2017 roku przez Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin.<\/p>\nWielu wi\u0119cej naukowc\u00f3w, badaczy, pracownik\u00f3w technicznych i innych kontynuuje prac\u0119 nad rozwijaniem sztucznej inteligencji generatywnej w nadchodz\u0105cych latach.<\/p>\n
Co jest potrzebne do zbudowania modelu AI generatywnego?<\/h3>\n Budowanie modelu AI generatywnego wymaga nast\u0119puj\u0105cych czynno\u015bci:<\/p>\n
Dane<\/b>. Modele generatywne s\u0105 szkolone na du\u017cych ilo\u015bciach danych. Na przyk\u0142ad model generuj\u0105cy tekst mo\u017ce by\u0107 szkolony na milionach ksi\u0105\u017cek, artyku\u0142\u00f3w i stron internetowych. Jako\u015b\u0107 i r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107 tych danych szkoleniowych mo\u017ce znacznie wp\u0142yn\u0105\u0107 na wydajno\u015b\u0107 modelu.<\/li>Zasoby obliczeniowe<\/b>. Szkolenie modeli generatywnych zwykle wymaga znacz\u0105cej mocy obliczeniowej. Cz\u0119sto wi\u0105\u017ce si\u0119 to z u\u017cyciem wydajnych GPU, kt\u00f3re mog\u0105 sprosta\u0107 intensywnym wymaganiom obliczeniowym szkolenia du\u017cych sieci neuronowych.<\/li>Architektura modelu<\/b>. Projektowanie architektury modelu jest kluczowym etapem. Obejmuje to wyb\u00f3r typu sieci neuronowej (np. sieci neuronowe rekurencyjne, sieci neuronowe konwolucyjne, sieci transformator\u00f3w itp.) oraz konfiguracj\u0119 jej struktury (np. liczba warstw, liczba w\u0119z\u0142\u00f3w w ka\u017cdej warstwie itp.).<\/li>Algorytm szkoleniowy<\/b>. Model musi by\u0107 szkolony przy u\u017cyciu odpowiedniego algorytmu. W przypadku Generatywnych Sieci Adwersyjnych (GANs), na przyk\u0142ad, wi\u0105\u017ce si\u0119 to z procesem, gdzie dwa sieci neuronowe s\u0105 szkolone r\u00f3wnolegle: sie\u0107 “generuj\u0105ca”, kt\u00f3ra stara si\u0119 tworzy\u0107 realistyczne dane, i sie\u0107 “dyskryminuj\u0105ca”, kt\u00f3ra stara si\u0119 odr\u00f3\u017cni\u0107 wygenerowane dane od prawdziwych danych.<\/li><\/ol>\n Budowanie modelu AI generatywnego mo\u017ce by\u0107 skomplikowanym i wymagaj\u0105cym du\u017cych zasob\u00f3w procesem, cz\u0119sto wymagaj\u0105cym zespo\u0142u wykwalifikowanych naukowc\u00f3w zajmuj\u0105cych si\u0119 danymi i in\u017cynier\u00f3w. Na szcz\u0119\u015bcie dost\u0119pnych jest wiele narz\u0119dzi i zasob\u00f3w, kt\u00f3re u\u0142atwiaj\u0105 ten proces, w tym otwarte badania nad ju\u017c zbudowanymi modelami AI generatywnymi.<\/p>\n
Jak szkoli\u0107 model generatywny AI?<\/h3>\n Szkolenie modelu AI generatywnego wymaga wielu krok\u00f3w \u2013 i du\u017co czasu.<\/p>\n
Zbieranie i przygotowanie danych. <\/b>Pierwszym krokiem jest zebranie i przygotowanie danych, na kt\u00f3rych zostanie przeszkolony model. W zale\u017cno\u015bci od zastosowania, mog\u0105 to by\u0107 du\u017ce zestawy dokument\u00f3w tekstowych, obrazy lub inny rodzaj danych. Te dane musz\u0105 by\u0107 przetworzone do formy, kt\u00f3r\u0105 mo\u017cna dostarczy\u0107 do modelu.<\/li>Wyb\u00f3r architektury modelu. <\/b>Nast\u0119pnie nale\u017cy wybra\u0107 odpowiedni\u0105 architektur\u0119 modelu. Zale\u017cy to od rodzaju danych i konkretnego zadania. Na przyk\u0142ad, Generatywne Sieci Adwersaryjne (GANs) s\u0105 cz\u0119sto u\u017cywane do generowania obraz\u00f3w, podczas gdy sieci Long Short-Term Memory (LSTM) lub modele Transformer mog\u0105 by\u0107 u\u017cywane do generowania tekstu.<\/li>Szkolenie modelu. <\/b>Model jest nast\u0119pnie szkolony na zebranych danych. W przypadku GAN, obejmuje to gr\u0119 dw\u00f3ch graczy pomi\u0119dzy sieci\u0105 generatora (kt\u00f3ra stara si\u0119 generowa\u0107 realistyczne dane) oraz sieci\u0105 dyskryminatora (kt\u00f3ra stara si\u0119 odr\u00f3\u017cni\u0107 prawdziwe dane od generowanych). Generator uczy si\u0119 produkowa\u0107 bardziej realistyczne dane na podstawie informacji zwrotnych od dyskryminatora.<\/li>Ocena i dostosowanie. <\/b>Po pocz\u0105tkowym szkoleniu, oceniana jest wydajno\u015b\u0107 modelu. W tym celu mo\u017cna u\u017cy\u0107 oddzielnego zestawu danych walidacyjnych. Nast\u0119pnie mo\u017cna dostosowa\u0107 model na podstawie oceny.<\/li>Testowanie. <\/b>Wreszcie, przeszkolony model jest testowany na nowym zestawie danych (zestaw testowy), kt\u00f3rych wcze\u015bniej nie widzia\u0142. Daje to miar\u0119 tego, jak dobrze model prawdopodobnie b\u0119dzie dzia\u0142a\u0107 w rzeczywistym \u015bwiecie.<\/li><\/ol>\nJakie rodzaje wynik\u00f3w mo\u017ce tworzy\u0107 AI generatywne?<\/h3>\n Sztuczna inteligencja generatywna mo\u017ce tworzy\u0107 szeroki wachlarz wynik\u00f3w, w tym teksty, obrazy, wideo, grafiki ruchome, audio, modele 3-D, pr\u00f3bki danych i wiele innych.<\/p>\n
Czy generatywna sztuczna inteligencja naprawd\u0119 odbiera ludziom prac\u0119?<\/h3>\n Tak, to skomplikowana kwestia z wieloma czynnikami: tempo post\u0119pu technologicznego, zdolno\u015b\u0107 adaptacji r\u00f3\u017cnych bran\u017c i si\u0142y roboczej, polityka gospodarcza i wi\u0119cej.<\/p>\n
AI ma potencja\u0142 do automatyzacji powtarzalnych, rutynowych zada\u0144, a generatywna AI ju\u017c potrafi wykonywa\u0107 niekt\u00f3re zadania tak dobrze jak cz\u0142owiek (ale nie pisanie artyku\u0142\u00f3w \u2013 to napisa\u0142 cz\u0142owiek ?).<\/p>\n
Wa\u017cne jest pami\u0119tanie, \u017ce generatywna sztuczna inteligencja, podobnie jak AI przed ni\u0105, ma r\u00f3wnie\u017c potencja\u0142 do tworzenia nowych miejsc pracy. Na przyk\u0142ad, generatywna AI mo\u017ce automatyzowa\u0107 niekt\u00f3re zadania w tworzeniu tre\u015bci, projektowaniu czy programowaniu, potencjalnie zmniejszaj\u0105c potrzeb\u0119 pracy ludzkiej w tych obszarach, ale r\u00f3wnie\u017c umo\u017cliwia nowe technologie, us\u0142ugi i bran\u017ce, kt\u00f3re wcze\u015bniej nie istnia\u0142y.<\/p>\n
A cho\u0107 generatywna AI mo\u017ce automatyzowa\u0107 niekt\u00f3re zadania, nie jest w stanie zast\u0105pi\u0107 ludzkiej kreatywno\u015bci, krytycznego my\u015blenia i zdolno\u015bci podejmowania decyzji, kt\u00f3re s\u0105 kluczowe w wielu zawodach. Dlatego bardziej prawdopodobne jest, \u017ce generatywna AI zmieni charakter pracy, a nie ca\u0142kowicie zast\u0105pi ludzi.<\/p>\n
Czy AI kiedykolwiek stanie si\u0119 \u015bwiadome?<\/h3>\n To kolejne trudne pytanie do odpowiedzi. Konsensus w\u015br\u00f3d badaczy AI jest taki, \u017ce AI, w tym AI generatywne, nie osi\u0105gn\u0119\u0142o jeszcze \u015bwiadomo\u015bci, i nie wiadomo kiedy, a nawet czy kiedykolwiek to nast\u0105pi. \u015awiadomo\u015b\u0107 odnosi si\u0119 do zdolno\u015bci posiadania subiektywnych do\u015bwiadcze\u0144 lub uczu\u0107, samo\u015bwiadomo\u015bci lub \u015bwiadomo\u015bci i obecnie odr\u00f3\u017cnia ludzi i inne zwierz\u0119ta od maszyn.<\/p>\n
Chocia\u017c AI poczyni\u0142a imponuj\u0105ce post\u0119py i mo\u017ce na\u015bladowa\u0107 pewne aspekty ludzkiej inteligencji, nie “rozumie” w spos\u00f3b, w jaki robi\u0105 to ludzie. Na przyk\u0142ad, generatywny model AI, jak GPT-3, mo\u017ce generowa\u0107 tekst, kt\u00f3ry wydaje si\u0119 niezwykle ludzki, ale tak naprawd\u0119 nie rozumie tre\u015bci, kt\u00f3r\u0105 generuje. To w zasadzie znajdowanie wzorc\u00f3w w danych i przewidywanie kolejnego fragmentu tekstu na podstawie tych wzorc\u00f3w.<\/p>\n
Nawet je\u015bli dojdziemy do momentu, w kt\u00f3rym AI mo\u017ce na\u015bladowa\u0107 ludzkie zachowanie lub inteligencj\u0119 tak dobrze, \u017ce wydaje si\u0119 by\u0107 \u015bwiadome, to niekoniecznie oznacza, \u017ce faktycznie jest<\/i> \u015bwiadome. Kwestia tego, co stanowi \u015bwiadomo\u015b\u0107 i jak mogliby\u015bmy ostatecznie okre\u015bli\u0107, czy AI jest \u015bwiadome, to skomplikowane pytania filozoficzne i naukowe, kt\u00f3re s\u0105 dalekie od uzyskania odpowiedzi.<\/p>\nPrzysz\u0142o\u015b\u0107 AI generatywnej<\/h2>\n
Nikt nie jest w stanie przewidzie\u0107 przysz\u0142o\u015bci \u2013 nawet generatywne AI (jeszcze nie).<\/p>\n
Przysz\u0142o\u015b\u0107 generatywnej sztucznej inteligencji zapowiada si\u0119 ekscytuj\u0105co i transformacyjnie. Mo\u017cliwo\u015bci SI prawdopodobnie b\u0119d\u0105 nadal si\u0119 rozszerza\u0107 i ewoluowa\u0107, nap\u0119dzane post\u0119pami w technologiach podstawowych, rosn\u0105c\u0105 dost\u0119pno\u015bci\u0105 danych oraz ci\u0105g\u0142ymi badaniami i pracami rozwojowymi.<\/p>\n
Podkre\u015blaj\u0105c jakikolwiek optymizm dotycz\u0105cy przysz\u0142o\u015bci AI, nale\u017cy jednak pami\u0119ta\u0107 o obawach zwi\u0105zanych z pozwalaniem narz\u0119dziom AI na niekontrolowany rozw\u00f3j. W miar\u0119 jak AI staje si\u0119 bardziej widoczne w nowych obszarach naszego \u017cycia, mo\u017ce to przynie\u015b\u0107 zar\u00f3wno korzy\u015bci, jak i potencjalne szkody.<\/p>\n
Jedno jest pewne: era sztucznej inteligencji generatywnej dopiero si\u0119 zaczyna, i mamy szcz\u0119\u015bcie by\u0107 \u015bwiadkami tego na w\u0142asne oczy.<\/p>\n\n
\n\n\n
Get Content Delivered Straight to Your Inbox<\/h2> Subscribe now to receive all the latest updates, delivered directly to your inbox.<\/p>
![\"Definicja](\"https:\/\/www.dreamhost.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/What-Is-Generative-AI.jpg\")
<\/figure>\n