Uwalnianie twórczego potencjału generatywnej sztucznej inteligencji

Według Gartnera 63% dyrektorów ds. marketingu zamierza zainwestować w generatywną sztuczną inteligencję w ciągu najbliższych 24 miesięcy. Czym zatem jest generatywna sztuczna inteligencja i dlaczego jest jej najwyższym priorytetem ? Generatywna sztuczna inteligencja, kategoria sztucznej inteligencji, może tworzyć szeroką gamę treści, takich jak dane syntetyczne, tekst, elementy wizualne i dźwiękowe, z poprzednich zbiorów danych szkoleniowych, jednego lub większej liczby algorytmów sztucznej inteligencji oraz nowego sygnału wejściowego zwanego „podpowiedź”. Ma potencjał, aby całkowicie przekształcić procesy twórcze i biznesowe w organizacjach.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja: 3 warianty modelu

Modele generatywne AI tworzą świeże i oryginalne treści, korzystając z sieci neuronowych, które rozpoznają struktury i wzorce w istniejących danych. Modele te mogą być różnego rodzaju i można łączyć dwa lub więcej, aby tworzyć potężne generatywne aplikacje AI. Niektóre z przykładów obejmują:

1. Autoenkodery wariacyjne (VAE)

Dwie sieci neuronowe, powszechnie określane jako koder i dekoder, stanowią VAE. Koder zmienia dane wejściowe w bardziej zwartą i skoncentrowaną wersję danych. Skompaktowana reprezentacja skutecznie zachowuje dane potrzebne dekoderowi, eliminując jednocześnie niepotrzebne informacje. Koder i dekoder współpracują ze sobą, aby określić łatwy i skuteczny sposób reprezentacji danych.

2. Modele dyfuzyjne

Podczas treningu modele te wykonują dwuetapową technikę obejmującą dyfuzję do przodu i do tyłu. Dyfuzja w przód polega na stopniowym wprowadzaniu szumu losowego do danych uczących. W przyszłości szum będzie stopniowo eliminowany w celu ponownego złożenia danych.

Model inicjuje metodę odwrotnego odszumiania, aby wygenerować świeże dane przy użyciu całkowicie losowego szumu. Ten dwuetapowy proces ułatwia szkolenie setek, a być może nieskończonych warstw.

3. Generacyjne sieci przeciwstawne (GAN)

Wprowadzone w 2014 r. sieci GAN polegają na rywalizacji pomiędzy dwiema sieciami neuronowymi. Generator tworzy świeże przykłady, a dyskryminator określa, czy wygenerowana treść jest autentyczna czy sfabrykowana.

Obydwa modele są szkolone jednocześnie. W miarę jak dyskryminator poprawia swoją zdolność do identyfikowania wygenerowanej treści, a generator tworzy treść wyższej jakości, oba stają się bardziej inteligentne. Ten powtarzający się proces zachęca obie strony do konsekwentnego ulepszania wyprodukowanego materiału, aż stanie się on nie do odróżnienia od wcześniej istniejącej treści.

Postępem w generatywnych modelach sztucznej inteligencji jest ich zdolność do stosowania podczas szkolenia różnych metodologii uczenia się, takich jak nauczanie bez lub częściowo nadzorowane.

W rezultacie organizacje mogą wykorzystywać ogromne ilości nieoznaczonych informacji do szybszego i prostszego opracowywania podstawowych modeli. Modele podstawowe, jak sama nazwa wskazuje, mogą służyć jako podstawa dla systemów AI zdolnych do wykonywania różnych zadań.

Zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji

W miarę jak modele algorytmiczne stają się coraz bardziej wyrafinowane, przykłady i przypadki użycia generatywnej sztucznej inteligencji rozprzestrzeniają się w różnych branżach i branżach.

1. W sztuce i projektowaniu

Wykorzystując modele generatywne do tworzenia obrazu i przenoszenia stylu, artyści mają możliwość tworzenia unikalnych i atrakcyjnych estetycznie dzieł sztuki. Alternatywnym podejściem jest generowanie tekstu na obraz, w którym modele generatywne przekształcają opisy tekstowe w pasujące do nich reprezentacje wizualne.

Technologia ta umożliwia także generowanie modeli 3D lub animacji oraz przekształcanie bazgrołów/szkiców w realistyczne obrazy. Generator DeepDream z ramienia Google AI, Midjourney i WOMBO Dream (niezamienny token lub narzędzie do tworzenia NFT) to przykłady generatywnej sztucznej inteligencji w tym przypadku użycia.

2. W tworzeniu treści

Automatyzując wiele aspektów tworzenia treści, generatywna sztuczna inteligencja może umożliwić marketerom zaoszczędzenie czasu i zasobów, co umożliwi szybsze wprowadzenie produktu na rynek. Modele AI mogą między innymi tworzyć prototypowe treści do kampanii e-mailowych i postów w mediach społecznościowych. Marketerzy mogą następnie modyfikować i personalizować te treści.

Na przykład Writesonic, Jasper i Copy.ai to narzędzia do pisania oparte na sztucznej inteligencji, które mogą pomóc marketerom w szybkim generowaniu kopii wysokiej jakości. Sztuczna inteligencja generacji może nawet pomóc w marketingu treści wizualnych, co jest naprawdę przełomowym sposobem wykorzystania sztucznej inteligencji.

Innym przykładem generatywnej sztucznej inteligencji jest proces modyfikowania istniejącej treści. Badając trendy w danych i opinie użytkowników, sztuczna inteligencja może dostarczać wnikliwych rekomendacji i pomysłów na udoskonalenie. Może wskazać obszary, w których można uzyskać lepsze wyniki w tekstach reklamowych i komunikacji z klientami – na przykład za pomocą narzędzia takiego jak Phrasee.

3. W biznesie i innowacjach

Jednym z najpoważniejszych wyzwań stojących przed marketerami i liderami biznesu jest żmudne zadanie ciągłego wymyślania nowych, rewolucyjnych pomysłów.

Modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą zwiększyć produktywność sesji tworzenia pomysłów dzięki innowacyjnym rekomendacjom i różnym punktom widzenia. Te koncepcje generowane przez sztuczną inteligencję mogą działać jako płyta rezonansowa lub kickstarter dla świeżych i przełamujących bałagan pomysłów, ostatecznie opracowując nowe, unikalne strategie.

Rzeczywiście, zgodnie z prognozą PwC, 45% ogólnych zysków gospodarczych zostanie przypisanych udoskonaleniom produktów opartym na sztucznej inteligencji, które mają znacznie zwiększyć popyt konsumencki do 2030 r.

Dzieje się tak dlatego, że w miarę upływu lat sztuczna inteligencja będzie poszerzać asortyment i zapasy produktów, zapewniając jednocześnie lepszą personalizację, atrakcyjność i przystępność cenową.

Korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji

Rozumiejąc, czym jest generatywna sztuczna inteligencja, i włączając ją odważnie do swojej strategii biznesowej, możliwe jest:

1. Zwiększaj kreatywność i innowacje oparte na współpracy

Firmy nieustannie wypróbowują nowe sposoby usprawnienia współpracy przy opracowywaniu produktów. Dwa z najpopularniejszych to konkursy pomysłów, takie jak hackatony i crowdsourcing. Organizacje potrzebują jednak pomocy we wdrażaniu mnóstwa wygenerowanych pomysłów.

Mogą potrzebować systematycznego podejścia do oceny koncepcji. Kontrybutorom może też być trudno podać niezbędne szczegóły, aby ich pomysły stały się wykonalne. Kolejną przeszkodą jest integrowanie odmiennych koncepcji. Można to obejść za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji, która przetwarza i analizuje ogromne ilości różnorodnych typów danych.

Może pomóc w generowaniu przełomowych pomysłów – przez konsumentów lub pracowników – poprzez stymulowanie ich kreatywności. Co więcej, mogłoby to podnieść jakość nieopracowanych koncepcji, powodując większą demokratyzację innowacji.

2. Usprawnij procesy tworzenia treści

Konwencjonalne podejście do opracowywania treści zazwyczaj obejmuje przedłużające się cykle produkcyjne, w które angażuje się wielu interesariuszy i zespołów. Generatywna sztuczna inteligencja skraca czas i koszty produkcji, automatyzując tworzenie treści, przyspieszając proces.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) umożliwiło organizacjom tworzenie wyjątkowych treści, takich jak opisy produktów, wpisy na blogach i posty w mediach społecznościowych, w znacznie krótszym czasie w porównaniu z niezależnymi twórcami ludzkimi.

Marketerzy szacują, że generatywna sztuczna inteligencja zmniejszy ich obciążenie pracą o ponad pięć godzin tygodniowo, co odpowiada ponad miesiącowi pracy w roku – wynika z badań Salesforce.

3. Personalizuj i dostosowuj doświadczenia klientów

Liczne przykłady generatywnej sztucznej inteligencji pokazują, w jaki sposób jej algorytmy mogą pomóc w dostosowywaniu i indywidualizowaniu doświadczeń klientów.

Rozważmy na przykład scenariusz, w którym opisy produktów wywołują silną osobistą reakcję. Osiąga się to poprzez generatywną sztuczną inteligencję, która modyfikuje opisy, aby dopasować je do precyzyjnie posegmentowanych odbiorców – zgodnie z ich danymi demograficznymi, położeniem geograficznym, historią przeglądania i klasyfikacją użytkowników. Co więcej, technologia ta umożliwi marketerom prowadzenie na masową skalę spersonalizowanych kampanii e-mailowych, podkreślających różne atrybuty produktów dla różnych segmentów.

Ponadto generatywne chatboty AI ułatwiają personalizację poprzez rozumowanie kontekstowe. Analizuje zapytania konsumentów, aby oferować odpowiedzi, które są nie tylko trafne, ale także wysoce zindywidualizowane.

Wreszcie może poprawić jakość wyszukiwania w witrynie marki. Zwiększa możliwości paska wyszukiwania w zakresie interpretacji wprowadzonych obrazów, zapytań mówionych i krótkich klipów wideo oprócz tekstu.

Względy etyczne: jakie są wyzwania związane z generatywną sztuczną inteligencją?

Chociaż generatywna sztuczna inteligencja wykazuje znaczny potencjał w tworzeniu treści, ma ona ograniczenia. Sztuczna inteligencja może również generować materiały budzące zastrzeżenia lub nieistotne – wynikające z ograniczonego zrozumienia względów etycznych, subtelności kulturowych lub czynników kontekstowych. Może to prowadzić do występowania błędów uprzedzeń w wynikach, będących wynikiem danych szkoleniowych.

Ponadto wygenerowana treść może różnić się jakością, co czasami prowadzi do nielogicznych lub błędnych wniosków. Zjawisko to znane jest jako halucynacja AI , a godnym uwagi przykładem halucynacji generatywnej AI jest ten:

Oświadczenie chatbota Google Bard , że Kosmiczny Teleskop Jamesa Webba zebrał wstępne wizualizacje planety znajdującej się poza naszym Układem Słonecznym, było błędne.

Co więcej, własność pracy wygenerowanej przez sztuczną inteligencję jest dyskusyjna i może różnić się w zależności od narodu. Na przykład przepisy dotyczące praw autorskich w Stanach Zjednoczonych stanowią, że „obraz wygenerowany przez sztuczną inteligencję nie ma „autorstwa ludzkiego” niezbędnego do ochrony”.

Kolejnym możliwym problemem, z którym muszą się zmierzyć marketerzy, aby zagwarantować legalność wykorzystania sztucznej inteligencji w tworzeniu treści, jest plagiat. Wreszcie organizacje muszą stawić czoła obawom przed utratą pracy, włączając sztuczną inteligencję gen. do swoich przepływów pracy.

Możliwości generowania sztucznej inteligencji dla liderów biznesu

Generatywna Al ma ogromny potencjał dla firm i ich kreatywnych przepływów pracy oraz może zwiększyć zaangażowanie klientów, ułatwiając zindywidualizowaną samoobsługę.

Automatyzuje obowiązki wymagające dużego nakładu pracy, takie jak tworzenie oprogramowania i rozpatrywanie roszczeń podatkowych. Co więcej, Gen AI i NLP pomagają Twoim zespołom zarządzać, przeglądać i ostatecznie rozumieć znaczenie różnych podzbiorów ważnych nieustrukturyzowanych danych , takich jak umowy, rachunki, opinie klientów, regulacje i oceny wydajności.

Doceniając prawdziwy wpływ generatywnej sztucznej inteligencji i miejsce, w którym pasuje ona do Twojego stosu technologii, możesz odblokować maksymalne zyski z tej przełomowej technologii naszych czasów.