Mi az a generatív mesterséges intelligencia?

A generatív mesterséges intelligencia (generative AI) képes olyan tartalmakat generálni, amelyek hasonlóak azokhoz az adatokhoz, amelyekkel betanították – a szövegektől a képeken át a zenéig. A lehetőségek lenyűgözőek, de a generatív mesterséges intelligencia kihívásokat és etikai aggályokat is felvet, különösen a generált tartalmak hitelessége és lehetséges visszaélése tekintetében.

A generatív mesterséges intelligencia meghatározása

A generatív AI a generatív mesterséges intelligenciát jelenti. A kifejezés olyan AI-modellekre és algoritmusokra utal, mint a ChatGPT, amelyek új tartalmakat vagy adatokat tudnak generálni, amelyek hasonlóak azokhoz, amelyekre betanították őket. Ez különböző adattípusokat érinthet, például szöveget, képeket, zenét stb. A technológia ma főként az úgynevezett transzformátor modellekre támaszkodik. A transzformátorok speciális neurális hálózatok, amelyeket nagy mennyiségű szöveges adat kezelésére fejlesztettek ki. Ez a gépi tanulás egyik formája.

Hogyan működik a generatív mesterséges intelligencia?

A generatív mesterséges intelligencia általában neurális hálózatok segítségével működik. Képek létrehozásához gyakran használnak CNN-eket (konvolúciós neurális hálózatokat), míg a szövegekhez egyre inkább transzformátorokat alkalmaznak.

• Először nagy mennyiségű képzési adatot gyűjtenek és dolgoznak fel, amelyek alapul szolgálnak a generatív modell képzéséhez. Ez magában foglalhat például szövegeket, képeket vagy videókat.
• A neurális hálózat több rétegből áll. A pontos felépítés a generálandó adatok típusától függ. Szövegek esetén visszatérő neurális hálózatokkal (RNN) vagy a korábban említett transzformátorokkal rendelkező modell használható, míg képek esetén CNN-eket alkalmaznak.
• Az AI-modellt alkalmazzák a képzési adatokra, hogy megtanulja, hogyan lehet a képzési adatokhoz hasonló adatokat generálni. Ez úgy történik, hogy a neuronok súlyait és paramétereit úgy állítják be, hogy a generált adatok és a tényleges képzési adatok közötti hibák minimálisra csökkenjenek.

A modell betanítása után új adatokat tud generálni. Ez a folyamat úgy kezdődik, hogy a modellnek egy kezdő szekvenciát vagy értéket adunk meg, amelyet promptnak nevezünk , és amely lehet szöveg, kép, videó vagy rajz formájában. Erre válaszul a generatív mesterséges intelligencia új tartalmat hoz létre. A generált kimenetet ezután minőség és relevancia szempontjából értékeljük. A modell teljesítményét új adatokkal történő betanítással tovább lehet finomítani.

Mi a különbség a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia között?

Az mesterséges intelligencia (AI) mint széles kutatási terület célja olyan gépek fejlesztése, amelyek képesek olyan feladatokat elvégezni, amelyekhez általában emberi intelligencia szükséges. A chatbotok és a hangvezérlésű asszisztensek, mint például a Google Home vagy az Amazon Echo, a mesterséges intelligencián alapuló példák.

A gépi tanulás (ML) az AI egyik alága, amely olyan algoritmusok fejlesztésére összpontosít, amelyek képesek tanulni az adatokból. Ahelyett, hogy konkrét utasításokat kapna egy feladat elvégzéséhez, az ML-modell mintadatokból tanul, majd előrejelzéseket vagy döntéseket hoz anélkül, hogy kifejezetten erre a feladatra lenne programozva. Az adatok mennyisége és összetettsége növelte a gépi tanulás potenciálját.

Milyen generatív AI modellek léteznek?

A generatív AI modellek egy speciális neurális hálózatot használnak új tartalom létrehozásához. Az alkalmazástól függően ezek a következők lehetnek:

• Generatív ellentétes hálózatok (GAN): A GAN-ok egy generátorból és egy diszkriminátorból állnak, és gyakran használják őket valósághű képek létrehozására.
• Recurrent Neural Networks (RNNs): Az RNN-ek kifejezetten szöveghez hasonló szekvenciális adatok feldolgozására lettek kifejlesztve, és szöveg vagy zene generálására használják őket.
• Transzformátor-alapú modellek: Az OpenAI GPT (Generative Pretrained Transformer) modelljei transzformátor-alapú modellek, amelyeket szöveggeneráláshoz használnak.
• Flow-alapú modellek: Fejlett alkalmazásokban használják képek vagy más adatok generálására.
• Variációs autoencoderek (VAE-k): A VAE-ket gyakran használják képek és szövegek generálásához.
• Diffúziós modellek: A DALL-E vagy a Stable Diffusion modellek diffúziós modellek. Adatokat generálnak úgy, hogy fokozatosan eltávolítják a véletlenszerű bemeneti adatokból a zajt. Főként képgeneráláshoz használják őket, és nagyon valósághű eredményeket érnek el.

A gépi tanulás különböző módszerei

A gépi tanulás során a feladat típusától és a rendelkezésre álló adatoktól függően különböző típusú modellek közül lehet választani. Alapvető különbséget tesznek a felügyelt tanulás és a felügyelet nélküli tanulás között. A felügyelet nélküli tanuláson alapuló rendszereket gyakran neurális hálózatokban valósítják meg.

Ezen két fő kategória mellett létezik még a félig felügyelt tanulás, a megerősítéses tanulás és az aktív tanulás is. Mindhárom módszer a felügyelt tanulás kategóriájába tartozik, és a felhasználói részvétel típusában és mértékében különböznek egymástól.

Ezenkívül manapság széles körben elterjedt a mélytanulás. Az egyszerű, kevés rétegű gépi tanulással ellentétben mélyebb neurális hálózati architektúrákat használ, hogy összetettebb jellemzőket és mintákat azonosítson nagy adathalmazokban. Alapvetően a gépi tanulás és a mélytanulás a mesterséges intelligencia alágazatai.

Mik azok a ChatGPT, DALL-E, Gemini és társai?

Az olyan megoldások, mint a ChatGPT, a DALL-E és a Gemini, olyan mesterséges intelligencia interfészek, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy generatív mesterséges intelligenciát felhasználva új tartalmakat hozzanak létre.

ChatGPT

A ChatGPT az egyik legnépszerűbb szöveggenerátor. Ez az AI chatbot az OpenAI GPT-4 nyelvi predikciós modelljén alapul, és chat formátumban emberhez hasonló szöveges válaszokat tud adni. Más GPT modellekhez hasonlóan a ChatGPT is nagy mennyiségű szöveges adaton van betanítva, így széles témakört tud lefedni és részletes magyarázatokat tud adni. A felhasználóval folytatott beszélgetések történetét figyelembe véve a ChatGPT természetesebb és dinamikusabb beszélgetést szimulál.

DALL-E

A DALL-E egy multimodális mesterséges intelligencia alkalmazás, amely szöveges leírások alapján generál képeket. A generatív mesterséges intelligenciát az OpenAI GPT implementációjával fejlesztették ki 2021-ben, és a ChatGPT-hez hasonlóan egy nagy képadatbázis és a hozzájuk tartozó szöveges leírások alapján tanították be. Ez lehetővé teszi a képalkotó mesterséges intelligencia weboldal számára, hogy összekapcsolja a szavak jelentését a vizuális elemekkel. A legújabb és legerősebb verzió a DALL-E 3. 2023 októberében jelent meg, és lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a felhasználói utasítások alapján különböző stílusú képeket hozzanak létre, valamint szöveget jelenítsenek meg a képeken belül.

Ikrek

A Gemini egy generatív mesterséges intelligencia chatbot, amelyet a Google fejlesztett ki. A generatív mesterséges intelligencia a Large Language Model Gemini 1.5 nyelvi modell alapján működik. A ChatGPT-hez hasonlóan a Gemini is képes kérdésekre válaszolni, programozni, matematikai feladatokat megoldani és írásbeli feladatokban segíteni. Emellett természetes nyelvfeldolgozási (NLP) technikákat is alkalmaz. Bár a mesterséges intelligencia a Google Keresőtől függetlenül működik, információit az internetről szerzi be. A felhasználók visszajelzéseikkel aktívan hozzájárulhatnak az adatok javításához.

Claude

Claude egy mesterséges intelligenciával rendelkező csevegőrobot, amelyet az amerikai Anthropic cég fejlesztett ki, amelyet az OpenAI korábbi kutatói alapítottak. A jelenlegi verzió, a Claude 4, amely 2025 májusában jelent meg, több, számítási teljesítményükben és képességeikben eltérő modellből áll. A Claude különösen biztonságos, párbeszédorientált kialakításáról ismert, és gyakran használják érzékeny területeken, például az oktatásban vagy az üzleti életben. A hangsúly a átláthatóságon, az egyértelműségen és a felelősségteljes AI-használaton van. A Claude modellek API-kapcsolatokon keresztül és a ChatGPT-hez hasonló „Claude.ai” alkalmazásban érhetők el.

Mistral

A Mistral egy francia mesterséges intelligencia startup, amely hatékony, nagy teljesítményű nyílt forráskódú modellek létrehozására összpontosít. A GPT vagy Claude tulajdonosi modellektől eltérően a Mistral a nyitottságot és a modularitást hangsúlyozza. A általuk kiadott modellek könnyűek, mégis erőteljesek, ezért népszerűek a nyílt forráskódú projektekben és az önállóan üzemeltetett mesterséges intelligencia alkalmazásokban. Európában a Mistral ígéretes megoldásnak számít a adatvédelmi előírásoknak megfelelő mesterséges intelligencia alkalmazások számára.

LLaMA

Az LLaMA a Meta legújabb nyelvi modellje. Az Európában elérhető legújabb verzió, az LLaMA 3.1, 2024-ben jelent meg, és kiemelkedik a nyílt forráskódú környezetben nyújtott magas hatékonyságával és teljesítményével. Különböző verziók szabadon elérhetők és jól alkalmazhatók egyedi AI-alkalmazásokhoz, csevegőrobotokhoz vagy kutatáshoz. A modellek kereskedelmi hardverekre lettek tervezve, ami különösen vonzóvá teszi őket azoknak a fejlesztőknek és vállalatoknak, akik el akarják kerülni a saját fejlesztésű szolgáltatókat.

Mire használható a generatív mesterséges intelligencia?

A generatív mesterséges intelligencia számos területen felhasználható gyakorlatilag bármilyen típusú tartalom létrehozására. Az olyan úttörő fejlesztéseknek, mint a GPT, és a technológia felhasználóbarát jellegének köszönhetően egyre inkább elérhetővé válik. A generatív mesterséges intelligencia alkalmazási területei közé tartoznak például:

• Szövegkészítés: Hírek, kreatív írások, e-mailek, önéletrajzok stb.
• Képek és grafikák készítése: logók, tervek, műalkotások stb.
• Zene és hang: zeneszerzés, hanghatások stb.
• Videójáték-fejlesztés: Játékszintek, karakterek, történetek vagy párbeszédek létrehozása
• Film és animáció: CGI karakterek vagy jelenetek létrehozása, animációk vagy videotartalmak generálása stb.
• Gyógyszerészet és kémia: új molekulaszerkezetek vagy gyógyszerek felfedezése, kémiai vegyületek optimalizálása
• Csevegőrobotok: ügyfélszolgálat vagy technikai támogatás
• Oktatási tartalom: Termékbemutató videók és oktatóanyagok különböző nyelveken
• Építészet és város tervezés: épületek, belső terek vagy városi tervek tervezése, tér- vagy infrastruktúra-használat optimalizálása stb.

Milyen előnyei vannak a generatív mesterséges intelligenciának?

Széles körű alkalmazási lehetőségeinek köszönhetően a generatív mesterséges intelligencia számos előnyt kínál különböző területeken. Új tartalmak létrehozása mellett megkönnyíti a meglévő tartalmak értelmezését és megértését is. A generatív mesterséges intelligencia bevezetésének előnyei a következők:

✓ A manuális folyamatok automatizálása

✓ Összetett információk összefoglalása és előkészítése

✓ Könnyebb tartalomkészítés

✓ Konkrét műszaki kérdések megválaszolása

✓ E-mailekre való válaszadás

Melyek a generatív mesterséges intelligencia korlátai?

A generatív mesterséges intelligencia korlátai gyakran az egyes felhasználási esetek megvalósításához alkalmazott konkrét megközelítésekből adódnak. Bár a generált tartalom gyakran nagyon meggyőzőnek tűnik, az alapjául szolgáló információk helytelenek és manipuláltak lehetnek. A generatív mesterséges intelligencia használatának további korlátai a következők:

• Az információ forrása nem mindig azonosítható
• Az eredeti források elfogultságát nehéz értékelni
• A valósághűnek tűnő tartalom megnehezíti a hamis információk felismerését
• A generált tartalom elfogultságot és előítéleteket tartalmazhat

Milyen aggályok merülnek fel a generatív mesterséges intelligenciával kapcsolatban?

A generatív mesterséges intelligencia használatával számos aggály kapcsolódik. Ezek közé tartozik nemcsak a generált tartalom minősége, hanem a visszaélés lehetősége is.

• Visszaélés és félrevezető információk: A generatív mesterséges intelligencia valósághű tartalom létrehozására való képessége kihasználható például deepfake-ek, hamis hírek, hamis dokumentumok és más típusú félrevezető információk létrehozására.
• Szerzői jog és szellemi tulajdon: A generált tartalom szerzői jogi és szellemi tulajdonjogi kérdéseket vet fel, mivel gyakran nem egyértelmű, hogy ki rendelkezik a generált tartalom jogával, és hogyan lehet azt felhasználni.
• Előítéletek és diszkrimináció: Ha a generatív mesterséges intelligenciát előítéletes adatokkal tanították, ez tükröződhet a generált tartalomban.
• Etika: A hamis tartalom és a manipulált információk generálása etikai kérdéseket vethet fel.
• Jogi és szabályozási kérdések: A generatív mesterséges intelligencia gyors fejlődése bizonytalan jogi helyzetet eredményezett; bizonytalanság övezi a technológia szabályozásának módját.
• Adatvédelem és magánélet: A generatív mesterséges intelligencia személyes adatok generálására vagy személyek azonosítására történő felhasználása adatvédelmi és magánéleti szempontból megkérdőjelezhető.
• Biztonság: A generatív mesterséges intelligencia felhasználható olyan társadalmi mérnöki támadásokhoz, amelyek hatékonyabbak, mint az ember által végrehajtott támadások.

Példák generatív AI eszközökre

A generálandó tartalom típusától függően különböző generatív AI eszközök állnak rendelkezésre. A legjobb AI szöveggenerátorok között szerepelnek:

• ChatGPT az OpenAI-tól
• Jasper
• Writesonic
• Frase
• CopyAI

A legjobb AI képgenerátorok közé tartoznak:

• Midjourney
• DALL-E 3
• Neuroflash
• Jasper Art
• Craiyon

A legjobb AI videó generátorok közé tartoznak:

• Pictory
• Synthesys
• Synthesia
• HeyGen
• Veed

Generatív mesterséges intelligencia kontra mesterséges intelligencia

A generatív mesterséges intelligencia és a mesterséges intelligencia közötti különbség elsősorban az alkalmazásban rejlik, nem pedig az alapul szolgáló technológiában. Míg a mesterséges intelligencia fő célja az emberi intelligenciát igénylő feladatok automatizálása vagy fejlesztése, addig a generatív mesterséges intelligencia új tartalmakat hoz létre, például csevegési válaszokat, terveket, szintetikus adatokat vagy deepfake-eket. A generatív mesterséges intelligencia promptot igényel, amelybe a felhasználó beírja a kezdeti lekérdezést vagy adatkészletet. A hagyományos mesterséges intelligencia viszont a minták felismerésére, a döntéshozatalra, a finomított elemzésre, az adatok osztályozására és a csalások felderítésére összpontosít.

A generatív mesterséges intelligencia használatának bevált gyakorlata

A generatív mesterséges intelligencia használata egyaránt hordoz magában lehetőségeket és kockázatokat. Azok a felhasználók, akik generatív mesterséges intelligencia modelleket alkalmaznak vagy azok kimeneteivel dolgoznak, néhány bevált gyakorlatot követve jobb eredményeket érhetnek el, miközben elkerülik a potenciális kockázatokat:

• Ellenőrizze az eredményeket: Mindig ellenőrizze a generált tartalom hitelességét és minőségét.
• Ismerje meg az eszközt: Tudnia kell, hogyan működik az adott generatív AI eszköz, és mik az erősségei és gyengeségei. A kulcsszó itt a magyarázható AI (XAI).
• Kritikus szemmel nézze a forrásokat: Ha generatív AI által létrehozott tartalmakkal dolgozik, ellenőrizze azokat.
• Egyértelmű jelölés: A generatív AI-tartalmakat mások számára is jelölni kell.
• Etika: Használja a generatív AI-t felelősségteljesen, vagyis ne hozzon létre és ne terjesszen félrevezető, pontatlan vagy manipuláló tartalmakat.
• Folyamatos tanulás: A generatív mesterséges intelligencia gyorsan fejlődik, ezért tájékozódnia kell az új technológiákról, technikákról és bevált gyakorlatokról.