genai

Генеративный искусственный интеллект (Generative AI, GenAI) — это класс моделей машинного обучения, которые могут создавать новый контент: текст, изображения, код, музыку, видео и даже 3D-сцены. В отличие от традиционного ИИ, который фокусируется на анализе и классификации существующей информации, генеративный ИИ генерирует оригинальный контент. 

Особенности:

• творческий характер: нейросеть не просто воспроизводит заложенную в неё информацию, но перерабатывает её, рождая уникальный контент;
• вариативность — GenAI может комбинировать полученные знания, выдавая в результате множество разных вариантов;
• открытость к доработке — генеративный ИИ выдаёт результат промпта как своё видение, с которым можно дальше работать: попросить добавить деталей, подредактировать промпт или полученный результат.

Примеры: ChatGPT для текста, Midjourney для изображений. В России активно развиваются свои модели: GigaChat, YandexGPT, Kandinsky.

Принцип работы

GenAI обучают на гигантских массивах информации — миллиардах текстовых страниц, изображений с описаниями и аудиозаписей. Модель ищет в них скрытые связи и закономерности, чтобы потом использовать этот «опыт» для творчества. 

Выполнение задачи генеративным ИИ можно представить в виде трёх этапов: обучения, настройки и генерации с периодической донастройкой и оценками. 

Применение

GenAI используется в разных сферах, например:

• Финансовые услуги — чат-боты, анти-фрод-устройства, аналитика.
• Здравоохранение и медико-биологические разработки — ускорение разработки лекарств, генетическая инженерия, обучение медперсонала.
• Автомобильная промышленность и производство — проектирование автомобилей, улучшение обслуживания клиентов, тестирование приложений.
• Мультимедиа и развлечения — создание новых жанров музыки, более персонализированный контент, помощь в создании игр.
• Телекоммуникации — улучшение обслуживания клиентов, разговорные агенты.
• Энергетика — прогнозирование данных, разработка программ энергоэффективности.

Этика

Использование GenAI поднимает этические проблемы, например:

• Предвзятость и справедливость — модели обучаются на обширных наборах данных, которые часто содержат исторические предрассудки, культурные предубеждения или неполную представленность меньшинств.
• Интеллектуальная собственность и авторское право — модели GenAI часто обучаются на данных, защищённых авторским правом, взятых из Интернета.
• Прозрачность и объяснимость — пользователи и заинтересованные стороны должны понимать, когда контент создаётся с помощью искусственного интеллекта и как системы работают.
• Конфиденциальность данных и согласие — для обучения GenAI требуются массивные наборы данных, иногда содержащие личные или конфиденциальные данные пользователей.

Регулирование

Использование GenAI регулируется разными нормативными актами, например:

• В Евросоюзе — Закон ЕС об искусственном интеллекте, который определяет конкретные меры регулирования в зависимости от уровня риска, связанного с использованием ИИ, в частности генеративного ИИ.
• В России — общие нормативно-правовые акты в отношении ИИ, охватывающие и генеративный ИИ, например, Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года.
• В 2024 году участники Альянса в сфере искусственного интеллекта (включая Сбер, «Яндекс», MTS AI) подписали Декларацию об ответственной разработке и использовании сервисов на основе генеративного ИИ, которая определяет этические принципы и рекомендации.