Раскрытие творческого потенциала генеративного ИИ

По данным Gartner, 63% руководителей маркетинга намерены инвестировать в генеративный искусственный интеллект в течение следующих 24 месяцев. Итак, что такое генеративный ИИ и почему он является главным приоритетом ? Генеративный ИИ, категория искусственного интеллекта, может создавать широкий спектр контента, например синтетические данные, текст, визуальные эффекты и аудио, на основе предыдущих наборов обучающих данных, одного или нескольких алгоритмов ИИ и новых входных данных, называемых «подсказкой». Он обладает потенциалом полностью трансформировать творческие и бизнес-процессы организаций.

Как работает генеративный ИИ: 3 варианта модели

Генеративные модели искусственного интеллекта создают свежий и оригинальный контент, используя нейронные сети для распознавания структур и закономерностей внутри существующих данных. Эти модели могут быть разных типов, и вы можете объединить две или более для создания мощных генеративных приложений ИИ. Некоторые из примеров включают в себя:

1. Вариационные автоэнкодеры (ВАЭ).

Две нейронные сети, которые обычно обозначаются как кодер и декодер, представляют собой VAE. Кодер преобразует входные данные в более компактную и концентрированную версию данных. Сжатое представление эффективно сохраняет данные, необходимые декодеру, устраняя при этом постороннюю информацию. Кодер и декодер работают вместе, чтобы определить простой и эффективный способ представления данных.

2. Диффузионные модели

Во время обучения эти модели используют двухэтапную технику, включающую прямую и обратную диффузию. Прямая диффузия предполагает постепенное введение случайного шума в обучающие данные. В дальнейшем шум постепенно устраняется для повторной сборки данных.

Модель запускает метод обратного шумоподавления для получения свежих данных с использованием полностью случайного шума. Этот двухэтапный процесс облегчает обучение сотен или, возможно, бесконечных слоев.

3. Генеративно-состязательные сети (GAN).

Представленные в 2014 году GAN включают в себя соревнование между двумя нейронными сетями. Генератор создает свежие примеры, а дискриминатор определяет, является ли сгенерированный контент подлинным или сфабрикованным.

Обе модели обучаются одновременно. По мере того, как дискриминатор улучшает свою способность идентифицировать сгенерированный контент, а генератор производит контент более высокого качества, оба становятся более интеллектуальными. Этот повторяющийся процесс побуждает обе стороны последовательно улучшать создаваемый материал до тех пор, пока он не станет неотличим от ранее существовавшего контента.

Достижение генеративных моделей искусственного интеллекта заключается в их способности использовать различные методологии обучения, такие как неконтролируемые или полуконтролируемые, во время обучения.

В результате организации могут использовать огромные объемы немаркированной информации для более быстрой и простой разработки базовых моделей. Фундаментальные модели, как следует из их названия, могут служить основой для систем искусственного интеллекта, способных выполнять различные задачи.

Приложения генеративного искусственного интеллекта

По мере того как алгоритмические модели становятся все более сложными, примеры и варианты использования генеративного ИИ распространяются по разным отраслям и вертикалям.

1. В искусстве и дизайне

Используя генеративные модели для создания изображений и передачи стилей, художники получают возможность создавать уникальные и эстетически привлекательные произведения искусства. Альтернативный подход — генерация текста в изображение, при котором генеративные модели превращают текстовые описания в соответствующие им визуальные представления.

Кроме того, технология может генерировать 3D-модели или анимацию и преобразовывать рисунки/эскизы в реалистичные изображения. Генератор DeepDream от подразделения искусственного интеллекта Google, Midjourney и WOMBO Dream (невзаимозаменяемый токен или инструмент для создания NFT) — все это примеры генеративного ИИ для этого варианта использования.

2. В создании контента

Автоматизируя множество аспектов создания контента, генеративный искусственный интеллект может позволить маркетологам сэкономить время и ресурсы для ускорения вывода продукции на рынок. Модели ИИ могут, помимо прочего, создавать прототипы контента для рассылок по электронной почте и публикаций в социальных сетях. Затем маркетологи могут настроить и персонализировать этот контент.

Например, Writesonic, Jasper и Copy.ai — это инструменты письма с искусственным интеллектом, которые могут помочь маркетологам быстро создавать высококачественные тексты. Поколение ИИ может даже помочь в маркетинге визуального контента — поистине революционном способе использования ИИ.

Еще одним примером генеративного ИИ является процесс изменения уже существующего контента. Изучая тенденции в данных и отзывы пользователей, ИИ может давать ценные рекомендации и идеи для улучшения. Он может определить области для улучшения результатов в рекламных текстах и ​​общении с клиентами — например, с помощью такого инструмента, как Phrasee.

3. В бизнесе и инновациях

Одной из самых сложных задач для маркетологов и бизнес-лидеров является трудная задача последовательного выдвижения новых идей, меняющих правила игры.

Генеративные модели искусственного интеллекта могут повысить продуктивность сеансов формирования идей благодаря инновационным рекомендациям и различным точкам зрения. Эти концепции, созданные ИИ, могут послужить резонатором или толчком для появления свежих и революционных идей, что в конечном итоге приведет к разработке новых уникальных стратегий.

Действительно, согласно прогнозу PwC, 45% общего экономического роста будет связано с усовершенствованием продуктов на основе искусственного интеллекта, которое должно значительно повысить потребительский спрос к 2030 году.

Это связано с тем, что с течением времени ИИ будет расширять ассортимент и ассортимент продукции в сочетании с улучшенной персонализацией, привлекательностью и доступностью.

Преимущества генеративного ИИ

Поняв, что такое генеративный ИИ, и включив его в свою бизнес-стратегию, можно:

1. Повышение креативности и совместных инноваций.

Компании постоянно пробуют новые способы сделать разработку продуктов более совместной. Двумя наиболее распространенными являются конкурсы идей, такие как хакатоны и краудсорсинг. Однако организациям нужна помощь в реализации множества возникающих идей.

Им может потребоваться систематический подход к оценке концепций. Или участникам может быть сложно предоставить необходимую информацию, чтобы сделать свои идеи жизнеспособными. Интеграция разрозненных концепций является еще одним препятствием. Этого можно обойти с помощью генеративного искусственного интеллекта, который обрабатывает и анализирует огромное количество разнообразных типов данных.

Это может помочь генерировать новаторские идеи – потребителями или сотрудниками – путем стимулирования их творческих способностей. Более того, это могло бы повысить качество неразработанных концепций, сделав инновации более демократичными.

2. Оптимизация процессов создания контента

Традиционные подходы к разработке контента обычно включают длительные производственные циклы, в которых участвуют многочисленные заинтересованные стороны и команды. Генеративный искусственный интеллект сокращает время и затраты производства за счет автоматизации создания контента и ускорения процесса.

Обработка естественного языка (NLP) позволила организациям создавать выдающийся контент, такой как описания продуктов, записи в блогах и сообщения в социальных сетях, в значительно более короткие сроки по сравнению с независимыми создателями-людьми.

По оценкам маркетологов, генеративный ИИ сократит их рабочую нагрузку более чем на пять часов в неделю, что эквивалентно более чем одному месяцу работы в году – согласно исследованию Salesforce.

3. Персонализируйте и настраивайте качество обслуживания клиентов.

Многочисленные примеры генеративного ИИ демонстрируют, как его алгоритмы могут помочь настроить и индивидуализировать обслуживание клиентов.

Рассмотрим, например, сценарий, в котором описания продуктов вызывают солидный личный отклик. Это достигается с помощью генеративного искусственного интеллекта, который модифицирует описания, чтобы они точно соответствовали сегментированной аудитории — в соответствии с их демографией, географическим положением, историей посещений и классификацией пользователей. Кроме того, эта технология позволит маркетологам запускать персонализированные кампании по электронной почте в массовом масштабе, подчеркивая различные атрибуты продукта для разных сегментов.

Кроме того, чат-боты с генеративным искусственным интеллектом облегчают персонализацию посредством контекстного анализа. Он анализирует запросы потребителей, чтобы предложить ответы, которые не только актуальны, но и в высшей степени индивидуализированы.

Наконец, это может улучшить качество поиска на веб-сайте бренда. Это повышает способность панели поиска интерпретировать введенные изображения, голосовые запросы и короткие видеоклипы в дополнение к тексту.

Этические соображения: каковы проблемы генеративного ИИ?

Хотя генеративный ИИ демонстрирует значительный потенциал в создании контента, у него есть ограничения. ИИ также может создавать нежелательные или несущественные материалы, что связано с его ограниченным пониманием этических соображений, культурных тонкостей или контекстуальных факторов. Это может привести к преобладанию систематических ошибок в выходных данных, являющихся результатом обучающих данных.

Кроме того, создаваемый контент может различаться по качеству, что иногда приводит к нелогичным или ошибочным выводам. Это явление известно как галлюцинация ИИ , и примечательным примером галлюцинации с генеративным ИИ является следующий:

Заявление чат-бота Bard от Google о том, что космический телескоп Джеймса Уэбба собрал предварительные изображения планеты за пределами нашей солнечной системы, было ошибочным.

Более того, право собственности на произведения, созданные искусственным интеллектом, является спорным и может различаться от страны к стране. Например, законы об авторском праве в США гласят, что «изображение, созданное искусственным интеллектом, не имеет «человеческого авторства», необходимого для защиты».

Еще одна возможная проблема, с которой должны столкнуться маркетологи, чтобы гарантировать законность использования ИИ при создании контента, — это плагиат. Наконец, организации должны учитывать страх потери рабочих мест при интеграции искусственного интеллекта в свои рабочие процессы.

Возможности генеративного искусственного интеллекта для бизнес-лидеров

Generative Al обладает огромным потенциалом для бизнеса и его творческих рабочих процессов и может улучшить взаимодействие с клиентами, облегчая индивидуальное самообслуживание.

Он автоматизирует задачи, требующие большого объема работы, такие как разработка программного обеспечения и обработка налоговых претензий. Более того, Gen AI и NLP помогают вашим командам управлять, анализировать и в конечном итоге понимать важность различных подмножеств важных неструктурированных данных , таких как контракты, счета, отзывы клиентов, правила и оценки производительности.

Оценив истинное влияние генеративного искусственного интеллекта и то, какое место он вписывается в ваш набор технологий, вы сможете получить максимальную отдачу от этой революционной технологии нашего времени.