Согласно недавней статье Gartner под названием «Помимо ChatGPT: будущее генеративного ИИ для предприятий», область генеративного ИИ стала катализатором трансформационных изменений в эпоху цифровых технологий. Благодаря способности автоматизировать создание контента, разработку продуктов и инновации в сфере услуг генеративный ИИ предлагает предприятиям беспрецедентную экономию времени, повышенную эффективность и безграничные инновации.
По словам Альберта Эйнштейна, «настоящим признаком интеллекта являются не знания, а воображение». Это слияние воображения и безграничных возможностей генеративного ИИ открывает будущее, в котором предприятия работают с беспрецедентной гибкостью и креативностью.
Одним из конкретных применений генеративного ИИ с огромным потенциалом является открытие лекарств. Исследователи могут разрабатывать новые лекарства и материалы с помощью генеративного ИИ, эффективно проверяя их безопасность и эффективность. Этот прорыв может значительно сократить время и затраты, связанные с процессом разработки лекарств, как подчеркивается в статье Gartner.
Генеративный ИИ используется для разработки новых лекарств путем обучения модели на наборе данных об известных лекарствах. Модель может генерировать новые молекулы, похожие на известные лекарства, но имеющие другие свойства. Это может быть более эффективным способом обнаружения новых лекарств, чем традиционные методы, которые обычно включают скрининг больших библиотек соединений.
Генеративный ИИ также используется для разработки новых материалов. Например, исследователи из IBM Research разработали генеративную модель ИИ, которую можно использовать для создания новых материалов для аккумуляторов. Модель была обучена на наборе данных известных аккумуляторных материалов, и ее можно использовать для создания новых материалов с улучшенными свойствами, такими как более длительный срок службы или более высокая плотность энергии.
Помимо разработки новых соединений и материалов, генеративный ИИ также можно использовать для эффективного тестирования безопасности и эффективности этих соединений. Например, исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско разработали генеративную модель ИИ, которую можно использовать для прогнозирования токсичности новых лекарств. Модель была обучена на наборе данных об известных препаратах и профилях их токсичности, и ее можно использовать для создания новых лекарств с меньшей вероятностью токсичности.
Генеративный ИИ также оказался бесценным в маркетинге и медиаиндустрии. Используя его возможности, предприятия могут создавать персонализированные маркетинговые сообщения, генерировать визуально потрясающие изображения и видео и даже создавать сценарии для фильмов и телешоу. Результатом является возможность развертывания более эффективных маркетинговых кампаний и предоставления увлекательного контента, как об этом говорится в статье Gartner.
Когда дело доходит до персонализированного маркетинга, алгоритмы генеративного ИИ анализируют огромные объемы данных о клиентах, включая поведение в Интернете, историю покупок и демографическую информацию, чтобы создавать индивидуальные маркетинговые сообщения, которые находят отклик у отдельных потребителей. Понимая предпочтения и интересы клиентов, генеративный ИИ может генерировать узконаправленный контент, повышающий вовлеченность и коэффициент конверсии. Этот персонализированный подход позволяет компаниям доставлять правильные сообщения нужной аудитории в нужное время, что приводит к более эффективным маркетинговым кампаниям.
Генеративный ИИ также позволяет компаниям создавать визуально потрясающие изображения и видео. Используя алгоритмы глубокого обучения и большие наборы данных, генеративный ИИ может создавать реалистичные высококачественные визуальные эффекты, практически неотличимые от контента, созданного человеком. Эта возможность особенно ценна для предприятий в таких отраслях, как реклама, мода и дизайн интерьера, где привлекательные визуальные эффекты играют решающую роль в привлечении клиентов. Генеративный ИИ позволяет компаниям создавать собственные изображения и видео, которые соответствуют эстетике их бренда и эффективно доносят свое сообщение до целевой аудитории.
Кроме того, генеративный ИИ добился значительных успехов в написании сценариев для фильмов и телешоу. Анализируя обширные наборы данных существующих сценариев, алгоритмы генеративного ИИ могут генерировать диалоги, сюжетные линии и взаимодействия персонажей, соответствующие определенным жанрам, стилям или правилам повествования. Эта возможность предоставляет ценный инструмент для создателей контента и кинематографистов, поскольку генеративный ИИ может помочь в создании идей и разработке сценариев, предлагая свежие и инновационные взгляды. В то время как человеческое творчество и опыт по-прежнему играют жизненно важную роль в конечном продукте, генеративный ИИ может служить ценным ресурсом для генерации идей и облегчения творческого процесса.
Помимо этих заметных приложений, генеративный ИИ может изменить многие другие отрасли. Будь то создание инновационного дизайна продукта, составление привлекательных бизнес-предложений или даже создание креативного кода, возможности огромны. Как говорится в статье Gartner, рынок генеративного ИИ все еще находится в зачаточном состоянии, но быстро растет.
За последние три года венчурные компании уже инвестировали более 1,7 млрд долларов в генеративные решения ИИ, и к 2025 году рынок, по прогнозам, достигнет 10 млрд долларов. Учитывая эти события, инвесторы, стремящиеся к следующему прорыву в области ИИ, должны серьезно подумать о генеративном ИИ.
Эта область не только способна произвести революцию во многих отраслях, но и обладает потенциалом для получения значительной отдачи от инвестиций. Однако, наряду с огромным потенциалом, необходимо преодолеть некоторые проблемы, чтобы полностью раскрыть возможности генеративного ИИ.
Одна из ключевых задач заключается в обеспечении качества генерируемого контента. Компании, использующие генеративный ИИ, могут столкнуться с неточностями, предвзятостью или оскорбительным контентом, особенно при создании маркетинговых сообщений или общедоступных материалов. Решение этой проблемы жизненно важно для поддержания целостности и репутации бизнеса.
Еще одна важная проблема — устранение предвзятости в генеративных моделях ИИ. Поскольку эти модели обучаются на обширных наборах данных, состоящих из текста и кода, они по своей сути несут в себе предубеждения, присутствующие в реальном мире. Следовательно, генеративные модели ИИ могут генерировать предвзятый контент. Как подчеркивается в статье Gartner, компании, использующие генеративный ИИ, должны осознавать этот риск и активно принимать меры для его снижения.
Некоторые советы о том, как гарантировать, что качество генерируемого ИИ контента не содержит неточностей, предвзятости или оскорбительного контента, особенно при создании маркетинговых сообщений или общедоступных материалов, включают:
Используйте разнообразный набор обучающих данных. Модель ИИ будет лучше генерировать точный и беспристрастный контент, если будет обучена набору данных, отражающему разнообразие реального мира. Это означает включение широкого круга людей, культур и точек зрения в обучающие данные.
Используйте четкие и конкретные подсказки. Чем конкретнее подсказка, тем больше вероятность того, что модель ИИ будет генерировать точный и актуальный контент. Например, вместо того, чтобы просить ИИ разработать «маркетинговое сообщение», вы можете попросить его создать «маркетинговое сообщение для нового продукта, предназначенного для молодых женщин».
Используйте проверку человеком. Даже лучшие модели ИИ могут ошибаться. Вот почему важно, чтобы рецензенты проверяли сгенерированный контент перед его публикацией. Это поможет обнаружить любые неточности, предвзятость или оскорбительный контент.
Хотя путь к полному использованию потенциала генеративного ИИ может быть сопряжен с трудностями, возможности, которые он предоставляет, неизмеримы. От ускорения разработки лекарств до революционных маркетинговых стратегий и т. д. потенциальное влияние огромно. Инвесторы, способные дальновидно осознать исключительный потенциал генеративного ИИ, поставят себя в авангарде инноваций в области ИИ. Как указано в статье Gartner, экспоненциальный рост и растущая рыночная стоимость в этой области подчеркивают будущее, полное возможностей.
Когда мы стоим на пороге этой эры преобразований, нам вспоминаются слова Алана Тьюринга: «Мы можем видеть только небольшое расстояние вперед, но мы видим там много того, что нужно сделать». Давайте встанем на этот путь открытий, понимая, что настоящее путешествие только началось.
