Jak generativní AI funguje?

Generativní AI využívá pokročilé techniky strojového učení k analýze velkých datových sad a generování nového obsahu na základě kontextu, stylu, struktury a tónu původních dat. Při vytváření obsahu vychází model AI ze vzorců v datech a vytváří výstupy, které jsou často k nerozeznání od materiálu vytvořeného člověkem, ať už jde o text, obrázky, kód nebo dokonce hudbu.

Vývoj generativní AI lze vysledovat až k počátkům chatbotů. Tehdy se jednalo především systémy založené na pravidlech s omezenými konverzačními schopnostmi. To byl počáteční nástup konverzační AI, která se od generativní AI liší tím, že se zaměřuje na „stroje“, které vedou souvislý dialog s uživateli, často v roli zákaznické podpory nebo virtuálního asistenta.

S rostoucím výpočetním výkonem a dostupností dat bylo zavedení složitějších modelů významným mezníkem. Vydání modelu ChatGPT společnosti OpenAI znamenalo průlom ve zpracování přirozeného jazyka a ukázalo schopnost generovat přirozený a kontextově relevantní dialog. Pokroky v neurálních sítích dále zlepšily schopnost modelu porozumět jazykovým datům, díky čemuž je interakce ještě plynulejší a podobnější té lidské.

Generativní AI od té doby nachází uplatnění v mnoha odvětvích a mění přístup organizací ke kreativitě a řešení problémů. Generativní AI pomáhá psát scénáře, navrhovat výtvarné návrhy a skládat hudbu. Vytváří personalizovaný obsah přizpůsobený konkrétním cílovým skupinám v závislosti na jejich konkrétních potřebách. Dokáže předvídat interakce mezi léky a shrnout příslušná zjištění do zprávy. Může vám dokonce poskytnout podporu, když potřebujete pomoc. Generativní AI rozvíjí kreativitu, zvyšuje produktivitu a zefektivňuje procesy – a nadále tak mění způsob, jakým komunikujeme s technologiemi a mezi sebou navzájem. 

Generativní AI je postavená na základech neurálních sítí, což jsou výpočetní modely inspirované strukturou a funkcí lidského mozku. Tyto sítě se skládají z několika vrstev vzájemně propojených neuronů, které zpracovávají a přenášejí informace, přičemž každá vrstva slouží ke specifickému účelu zpracování informací.

První vrstva, vstupní vrstva, přijímá nezpracovaná data, která se transformují tím více, čím více putují z vrstvy do vrstvy, a nakonec v poslední vrstvě vytvářejí výstup. Tato hierarchická struktura umožňuje neurálním sítím učit se složitým vzorům a reprezentacím v datech, přičemž hlubší vrstvy často identifikují abstraktnější vzory – podobně jako lidský mozek zpracovává smyslové informace.

Parametry neboli váhy v těchto vrstvách jsou klíčové, protože určují, jak se vstupní data transformují. Například GPT-3.5 se svými 175 miliardami parametrů vykazuje obrovskou schopnost učit se a vytvářet sofistikované texty, protože každý parametr přispívá ke schopnosti modelu rozpoznávat nuance v jazyce a kontextu, což vede k ucelenějším a kontextuálně relevantnějším výstupům.

Modely generativní AI je nutné natrénovat na datech. To zahrnuje vystavení neurální sítě velkým datovým sadám, kde se model učí rozpoznávat vzorce. Proces učení se skládá ze dvou typů učení – učení pod dohledem a učení bez dohledu. Při učení pod dohledem jsou modelu poskytnuta data označená popisky, což mu umožňuje naučit se konkrétní výstupy pro dané vstupy, zatímco při učení bez dohledu model zkoumá data bez explicitních popisků a sám identifikuje inherentní struktury nebo seskupení.

Během tréninku se model učí iterativně zlepšovat své předpovědi a zdokonaluje svou schopnost generovat koherentní a relevantní výstupy. Toho je dosaženo procesem zvaným zpětná propagace (backpropagation), kdy model na základě vstupních dat provádí predikce, porovnává své výstupy se skutečnými výsledky a poté vypočítává chybu nebo ztrátu. Tato smyčka zpětné vazby umožňuje síti dolaďovat své parametry a postupně zlepšovat její schopnost generovat přesný a koherentní obsah.

Pokud jde o zpracování jazyka, generativní AI rozděluje text na menší, snadno zpracovatelné jednotky zvané tokeny, které můžou představovat celá slova, části slov nebo dokonce jednotlivé znaky, v závislosti na návrhu modelu. To umožňuje modelu efektivněji pracovat s různorodou slovní zásobou a jazykovými variacemi. Díky zpracování tokenů může model lépe chápat vztahy mezi slovy a vytvářet jemnější výstupy, což zvyšuje jeho schopnost vytvářet souvislé věty a udržovat kontext v delších pasážích, a tím zlepšuje jeho výkonnost v úkolech, jako je generování textu a konverzace.

Generativní AI má celou řadu uplatnění v různých oblastech a odvětvích. Mezi nejvýznamnější příklady patří:

• Generování textu podobného lidskému. Modely generativní AI, včetně řady GPT, můžou vytvářet články, příběhy a příspěvky na sociálních sítích a zlepšovat tak tvorbu obsahu a marketingové úsilí. Na těchto modelech můžou běžet chatboti, kteří se zapojují do přirozených konverzací a poskytují zákaznickou podporu. Můžou také pomáhat při shrnování dlouhých dokumentů a generování fragmentů kódu pro vývojáře a zvyšovat tak produktivitu.
  
  
• Vytváření obrázků. Modely, jako je DALL-E, můžou generovat jedinečné obrázky na základě textových pokynů a umožňují uživatelům vytvářet umělecká díla nebo návrhy, které odrážejí specifické koncepty nebo styly. To je ideální pro umělecké vedení, design produktů a vizuální návrhy ve hrách.
  
  
• Generování zvuku. Nástroje, jako je MuseNet od OpenAI, dokáží skládat originální hudbu různých žánrů a pomáhají hudebníkům vytvářet nové skladby a filmovou hudbu. Můžou také generovat realistické hlasové projevy a syntézu řeči pro použití v audioknihách, virtuálních asistentech a videohrách.
  
  
• Vytváření videa. Generativní AI může pomáhat při tvorbě videa tím, že navrhuje úpravy, vkládá přechody nebo dokonce generuje nové záběry, což umožňuje rychlou tvorbu obsahu. Modely jako Synthesia můžou vytvářet syntetická videa s realistickými avatary, kteří přednášejí prezentace nebo vyprávějí obsah, a zefektivnit tak vzdělávací a marketingové aktivity.

Generativní AI čelí několika výzvám a omezením, mezi které patří:

• Požadavky na prostředky. Modely generativní AI vyžadují značný výpočetní výkon a energii, takže jejich trénování je nákladné a má dopad na životní prostředí.
  
  
• Nedostatečná transparentnost. Nedostatečná transparentnost vnitřních procesů a rozhodovacích postupů modelů ztěžuje pochopení způsobu, jakým jsou výstupy generovány. To ztěžuje možnost činit AI odpovědnou.
  
  
• Složitost kreativity.Vzhledem k tomu, že obsah, který generuje AI, je často výsledkem naučených vzorců, nikoli skutečných inovací, generativní AI stále nedokáže zachytit kouzlo a složitost lidské kreativity.
  
  
• Halucinace. Modely generativní AI můžou vytvářet věrohodné, ale nepravdivé informace, což může vést k dezinformacím. To představuje významné riziko pro kritické oblasti, jako je žurnalistika, zdravotnictví a vzdělávání.
  
  
• Předsudky. Trénovací data můžou obsahovat inherentní předsudky, což vede k výstupům, které zachovávají stereotypy a dodatečně marginalizují určité skupiny.
  
  
• Otázky týkající se duševního vlastnictví. Etické otázky týkající se autorství, vlastnictví a odpovědnosti jsou v oblasti AI předmětem neustálých diskusí, které signalizují potřebu postupů a rámců v oblasti odpovědné AI.
  
  
• Potenciál pro zneužití. Vzhledem ke své schopnosti vytvářet zavádějící obsah a deepfake obsah může být generativní AI využívána ke škodlivým účelům, jako je propaganda nebo podvody.

Vzhledem k tomu, že výzkumníci své techniky dále zdokonalují, můžou se modely generativní AI stát ještě sofistikovanějšími – a dokonce odpovědnějšími. To by mohlo vést ke kontextuálně relevantnějšímu obsahu s menším počtem případů halucinací a dezinformací. Výzkumníci také experimentují s vylepšenými metodami trénování jako je posilující učení se na základě zpětné vazby od lidí, což by mohlo vést k diferencovanějším výstupům a vyřešit obavy týkající se předsudků.

Očekává se, že generativní AI bude hnacím motorem významných inovací v mnoha oblastech. Ve zdravotnictví vytváří AI personalizované léčebné plány přizpůsobené individuálním profilům pacientů, což vede ke zlepšení péče. V oblasti vzdělávání učitelé využívají AI k vytváření přizpůsobených učebních osnov na základě silných a slabých stránek studentů. A v kreativních odvětvích už AI mění způsob, jakým designéři, vývojáři, copywriteři a scenáristé vytvářejí své práce. Tyto pokroky však mají společenské důsledky. Vzhledem k posunům na trhu práce a otázkám souvisejícím s vlastnictvím roste poptávka po dalších regulačních rámcích týkajících se role AI v lidském životě.

Vzhledem k tomu, že éra AI dále vstupuje do nových a vzrušujících fází, je nezbytné, aby výzkumní pracovníci a odborníci z praxe prostřednictvím neustálého dialogu se zúčastněnými stranami zajistili, že jejich pokroky budou sloužit veřejnému blahu při současném minimalizování rizik. Dokud se bude dařit vyvažovat inovace s etikou, je jisté, že AI přinese světlejší a produktivnější budoucnost.