Kas ir ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta teh­no­lo­ģi­ja?

Ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta (Ge­ne­ra­ti­ve AI) sa­īsi­nā­jums ir ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta, kas spēj ģenerēt saturu, kas ir līdzīgs datiem, uz kuriem tas ir apmācīts — no tekstiem līdz attēliem un mūzikai. Po­ten­ciāls ir ie­spai­dīgs, bet ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta rada arī iz­ai­ci­nā­ju­mus un ētiskas bažas, jo īpaši attiecībā uz ģenerētā satura au­ten­tis­ku­mu un iespējamo ļaun­prā­tī­gu iz­man­to­ša­nu.

Ģe­ne­ra­tī­vās mākslīgās in­te­lek­tas de­fi­nī­ci­ja

Ge­ne­ra­tī­vā AI ir sa­īsi­nā­jums no vārdiem „ge­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta”. Šis termins attiecas uz AI modeļiem un al­go­rit­miem, piemēram, ChatGPT, kas var ģenerēt jaunu saturu vai datus, kas ir līdzīgi tiem, uz kuriem tie ir apmācīti. Tas var ietvert dažādus datu veidus, piemēram, tekstu, attēlus, mūziku utt. Šodien šī teh­no­lo­ģi­ja gal­ve­no­kārt balstās uz tā sa­uk­ta­jiem transfor­ma­to­ru modeļiem. Transfor­ma­to­ri ir spe­cia­li­zē­ti neironu tīkli, kas iz­strā­dā­ti, lai ap­strā­dā­tu lielus teksta datu apjomus. Tas ir viens no ma­šīn­mā­cī­ša­nās veidiem.

Kā darbojas ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta teh­no­lo­ģi­ja?

Ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta darbība parasti balstās uz neironu tīklu iz­man­to­ša­nu. Attēlu radīšanai bieži tiek izmantoti CNN (kon­vo­lū­ci­jas neironu tīkli), savukārt tekstu apstrādei arvien biežāk tiek izmantoti transfor­ma­to­ri.

• Sākotnēji tiek savākti un ap­strā­dā­ti lieli apjomi apmācības datu, kas kalpo par pamatu ģe­ne­ra­tī­vā modeļa apmācībai. Tas var ietvert, piemēram, tekstus, attēlus vai vi­deok­li­pus.
• Neironu tīkls sastāv no vairākiem slāņiem. Precīza ar­hi­tek­tū­ra ir atkarīga no ģe­ne­rē­ja­mo datu veida. Tekstiem var izmantot modeli ar at­kār­to­tiem neironu tīkliem (RNN) vai iepriekš mi­nē­ta­jiem transfor­ma­to­riem, bet attēliem izmanto CNN.
• AI modelis tiek piemērots apmācības datiem, lai iemācītos ģenerēt datus, kas ir līdzīgi apmācības datiem. To dara, pie­lā­go­jot neironu svarus un pa­ra­met­rus, lai mi­ni­mi­zē­tu kļūdas starp ģe­ne­rē­ta­jiem datiem un fak­tis­ka­jiem apmācības datiem.

Kad modelis ir apmācīts, tas var ģenerēt jaunus datus. Šis process sākas ar to, ka modelim tiek sniegta sākuma secība vai vērtība, kas pazīstama kā uzvedne un var būt teksta, attēlu, video vai zīmējumu veidā. Atbildot uz to, ģe­ne­ra­tī­vā AI izveido jaunu saturu. Pēc tam ģe­ne­rē­tais rezultāts tiek novērtēts pēc kva­li­tā­tes un at­bil­stī­bas. Modelis var tikt turpināts pilnvei­dot, apmācot to ar jauniem datiem, lai uzlabotu tā veikt­spē­ju.

Kāda ir atšķirība starp ma­šīn­mā­cī­ša­nos un mākslīgo intelektu?

Kā plaša pēt­nie­cī­bas joma, mākslīgā intelekta (AI) mērķis ir izstrādāt mašīnas, kas spēj veikt uzdevumus, kuri parasti prasa cilvēka intelektu. Čatboti un balss palīgi, piemēram, Google Home vai Amazon Echo, ir mākslīgā intelekta piemēri.

Ma­šīn­mā­cī­ša­nās (ML) ir mākslīgā intelekta ap­akš­no­za­re, kas kon­cen­trē­jas uz algoritmu izstrādi, kuri spēj mācīties no datiem. Tā vietā, lai saņemtu konkrētas ins­truk­ci­jas uzdevuma veikšanai, ML modelis mācās no pa­raugda­tiem un pēc tam veic prognozes vai pieņem lēmumus, neesot skaidri prog­ram­mēts uzdevuma veikšanai. Datu apjoms un sa­rež­ģī­tī­ba ir pa­lie­li­nā­ju­si ma­šīn­mā­cī­ša­nās po­ten­ciā­lu.

Kādi ir ģe­ne­ra­tī­vie AI modeļi?

Ģe­ne­ra­tī­vie AI modeļi izmanto īpašu neironu tīklu, lai radītu jaunu saturu. Atkarībā no lie­to­jum­prog­ram­mas, tie ietver:

• Ģe­ne­ra­tī­vās pre­ti­nie­ku tīklojumi (GAN): GAN sastāv no ģe­ne­ra­to­ra un dis­kri­mi­na­to­ra un bieži tiek izmantoti, lai radītu reā­lis­tis­kus attēlus.
• Atkārtoti neironu tīkli (RNN): RNN ir īpaši iz­strā­dā­ti secīgu datu, piemēram, teksta, apstrādei un tiek izmantoti teksta vai mūzikas ģe­ne­rē­ša­nai.
• Transfor­ma­to­ru bāzēti modeļi: Modeļi, piemēram, GPT (Ge­ne­ra­ti­ve Pret­rai­ned Transfor­mer) no OpenAI, ir transfor­ma­to­ru bāzēti modeļi, ko izmanto teksta ģe­ne­rē­ša­nai.
• Plūsmas modeļi: izmanto uzlabotās lie­to­jum­prog­ram­mās attēlu vai citu datu ģe­ne­rē­ša­nai.
• Va­riā­ci­jas au­toen­ko­de­ri (VAEs): VAEs bieži izmanto attēlu un teksta ģe­ne­rē­ša­nai.
• Difūzijas modeļi: modeļi, piemēram, DALL-E vai Stable Diffusion, ir difūzijas modeļi. Tie ģenerē datus, pa­kā­pe­nis­ki noņemot troksni no nejaušas ievades. Tos gal­ve­no­kārt izmanto attēlu ģe­ne­rē­ša­nai, un tie sasniedz ļoti reā­lis­tis­kus re­zul­tā­tus.

Dažādas ma­šīn­mā­cī­ša­nās metodes

Ma­šīn­mā­cī­bā ir dažādi modeļu veidi, kas tiek izvēlēti atkarībā no uzdevuma veida un pie­eja­ma­jiem datiem. Pamata atšķirība ir starp uz­rau­dzī­tu mācīšanos un ne­uz­rau­dzī­tu mācīšanos. Sistēmas, kas balstās uz ne­uz­rau­dzī­tu mācīšanos, bieži tiek īstenotas neironu tīklos.

Papildus šīm divām gal­ve­na­jām ka­te­go­ri­jām pastāv arī daļēji uz­rau­dzī­ta apmācība, pa­stip­ri­nā­ta apmācība un aktīvā apmācība. Visas trīs metodes ietilpst uz­rau­dzī­tas apmācības ka­te­go­ri­jā un atšķiras pēc lietotāja ie­sais­tī­ša­nās veida un apjoma.

Turklāt mūsdienās plaši tiek izmantota dziļā apmācība. Atšķirībā no vien­kār­šas ma­šīn­mā­cī­bas ar nelielu slāņu skaitu, tā izmanto dziļākas neironu tīklu ar­hi­tek­tū­ras, lai iden­ti­fi­cē­tu sa­rež­ģī­tā­kas iezīmes un modeļus lielos datu kopumos. Būtībā ma­šīn­mā­cī­ba un dziļā apmācība ir mākslīgā intelekta ap­akš­no­za­res.

Kas ir ChatGPT, DALL-E, Gemini un Co.?

Ri­si­nā­ju­mi, piemēram, ChatGPT, DALL-E un Gemini, ir AI saskarnes, kas ļauj lie­to­tā­jiem radīt jaunu saturu, iz­man­to­jot ģe­ne­ra­tī­vo mākslīgo intelektu.

ChatGPT

ChatGPT ir viens no po­pu­lā­rā­ka­jiem teksta ģe­ne­ra­to­riem. Šis AI čatbots darbojas ar OpenAI GPT-4 valodas prog­no­zē­ša­nas modeli un var sniegt cilvēkam līdzīgas teksta atbildes čata formātā. Tāpat kā citi GPT modeļi, ChatGPT ir apmācīts, iz­man­to­jot lielu teksta datu apjomu, kas ļauj tam aptvert plašu tēmu klāstu un sniegt de­ta­li­zē­tus pa­skaid­ro­ju­mus. Ņemot vērā sarunas vēsturi ar lietotāju, ChatGPT simulē dabiskāku un di­na­mis­kā­ku sarunu.

DALL-E

DALL-E ir mul­ti­mo­dā­la AI lie­to­jum­prog­ram­ma attēlu ģe­ne­rē­ša­nai, pa­ma­to­jo­ties uz teksta ap­rak­stiem. Ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta programma tika iz­strā­dā­ta, iz­man­to­jot OpenAI GPT imple­men­tā­ci­ju 2021. gadā, un, tāpat kā ChatGPT, tika apmācīta, iz­man­to­jot lielu attēlu datu kopu un at­bil­sto­šus teksta aprakstus. Tas ļauj attēlu AI tīmekļa vietnei saistīt vārdu nozīmi ar vizuāliem ele­men­tiem. Jaunākā un jaudīgākā versija ir DALL-E 3. Tā tika izlaista 2023. gada oktobrī un ļauj lie­to­tā­jiem radīt attēlus dažādos stilos, ko kontrolē lietotāja norādes, kā arī attēlot tekstu attēlos.

Dvīņi

Gemini ir Google iz­strā­dāts ģe­ne­ra­tīvs AI čatbots. Ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta darbību nodrošina lielais valodas modelis Gemini 1.5. Tāpat kā ChatGPT, Gemini var atbildēt uz jau­tā­ju­miem, prog­ram­mēt, risināt ma­te­mā­tis­kas problēmas un palīdzēt rak­stī­ša­nas uzdevumos. Tas izmanto arī dabiskās valodas apstrādes (NLP) metodes. Lai gan AI darbojas ne­at­ka­rī­gi no Google Search, tā in­for­mā­ci­ju iegūst no interneta. Lietotāji var aktīvi pie­da­lī­ties datu uz­la­bo­ša­nā, sniedzot savu atsauksmi.

Claude

Claude ir mākslīgā intelekta čatbots, ko iz­strā­dā­ju­si ASV kompānija Anthropic, kuru di­bi­nā­ju­ši bijušie OpenAI pētnieki. Pa­šrei­zē­jā versija, Claude 4, kas izlaista 2025. gada maijā, sastāv no vairākiem modeļiem, kas atšķiras ar aprēķinu jaudu un iespējām. Claude ir pazīstams ar īpaši drošu, uz dialogu orientētu dizainu un tiek bieži izmantots jutīgās jomās, piemēram, izglītībā vai uz­ņē­mēj­dar­bī­bā. Uzmanības centrā ir pār­re­dza­mī­ba, skaidrība un atbildīga AI iz­man­to­ša­na. Claude modeļi ir pieejami caur API sa­vie­no­ju­miem un ChatGPT līdzīgajā lietotnē “Claude.ai”.

Mistral

Mistral ir franču AI start-up uzņēmums, kas spe­cia­li­zē­jas efektīvu, augstas veikt­spē­jas atvērtā koda modeļu izstrādē. Atšķirībā no pa­ten­tē­tiem modeļiem, piemēram, GPT vai Claude, Mistral uzsver atvērtību un mo­du­la­ri­tā­ti. Uzņēmuma iz­strā­dā­tie modeļi ir viegls, bet vien­lai­kus arī jaudīgi, tāpēc tie ir populāri atvērtā koda projektos un pa­šuz­stā­dī­tos AI lie­to­jum­prog­ram­mās. Eiropā Mistral tiek uzskatīts par daudz­so­lo­šu ri­si­nā­ju­mu privātuma prasībām at­bil­sto­šām AI lie­to­jum­prog­ram­mām.

LLaMA

LLaMA ir jaunākais Meta valodas modelis. Jaunākā Eiropā pieejamā versija, LLaMA 3.1, tika izlaista 2024. gadā un izceļas ar augstu efek­ti­vi­tā­ti un veikt­spē­ju atvērtā koda sce­nā­ri­jos. Dažādas versijas ir brīvi pieejamas un labi pie­mē­ro­tas pie­lā­go­tām AI lie­to­jum­prog­ram­mām, čatbotiem vai pēt­nie­cī­bai. Modeļi ir paredzēti darbībai ko­mer­ciā­lā aparatūrā, tādējādi padarot tos īpaši pie­vil­cī­gus iz­strā­dā­tā­jiem un uz­ņē­mu­miem, kuri vēlas iz­vai­rī­ties no patentētu ri­si­nā­ju­mu pie­gā­dā­tā­jiem.

Kā var izmantot ģe­ne­ra­tī­vo mākslīgo intelektu?

Ģe­ne­ra­tī­vo AI var izmantot dažādās jomās, lai radītu praktiski jebkura veida saturu. Pa­tei­co­ties tādiem re­vo­lu­cio­nā­riem sa­snie­gu­miem kā GPT un teh­no­lo­ģi­jas lie­to­tā­jam drau­dzī­gu­mam, tā kļūst arvien pie­eja­mā­ka. Ģe­ne­ra­tī­vās mākslīgās in­te­lek­tas pie­lie­to­ju­ma jomas ietver, piemēram:

• Teksta izveide: ziņu raksti, radošā rak­stī­ša­na, e-pasti, CV utt.
• Attēlu un grafiku izveide: logotipi, dizaini, mākslas darbi utt.
• Mūzika un skaņa: kom­po­nē­ša­na, skaņu efekti utt.
• Vi­deos­pē­ļu izstrāde: spēļu līmeņu, varoņu, sižetu vai dialogu izveide
• Filmas un ani­mā­ci­jas: CGI tēlu vai ainu izveide, animāciju vai video satura izveide utt.
• Farmācija un ķīmija: jaunu mo­le­ku­lā­ro struktūru vai zāļu atklāšana, ķīmisko sa­vie­no­ju­mu op­ti­mi­zā­ci­ja
• Čatboti: klientu ap­kal­po­ša­na vai teh­nis­kais atbalsts
• Iz­glī­tī­bas saturs: produktu de­mons­trā­ci­jas video un apmācības dažādās valodās
• Ar­hi­tek­tū­ra un pil­sētplā­no­ša­na: ēku, interjeru vai pilsētu plānu izstrāde, telpu vai in­fras­truk­tū­ras iz­man­to­ša­nas op­ti­mi­zā­ci­ja utt.

Kādas ir ge­ne­ra­tī­vās mākslīgās in­te­lek­tuā­lās sistēmas priekš­ro­cī­bas?

Pa­tei­co­ties plašajam pie­lie­to­ju­ma spektram, ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta teh­no­lo­ģi­ja piedāvā dažādas priekš­ro­cī­bas dažādās jomās. Papildus jauna satura radīšanai tā var arī atvieglot esošā satura in­ter­pre­tā­ci­ju un izpratni. Ģe­ne­ra­tī­vās mākslīgās intelekta teh­no­lo­ģi­jas ie­vie­ša­nas priekš­ro­cī­bas ietver:

✓ Manuālo procesu au­to­ma­ti­zā­ci­ja

✓ Kom­plek­sas in­for­mā­ci­jas ap­ko­po­jums un sa­ga­ta­vo­ša­na

✓ Vien­kār­šā­ka satura izveide

✓ Atbildes uz kon­krē­tiem teh­nis­ka­jiem jau­tā­ju­miem

✓ At­bil­dē­ša­na uz e-pastiem

Kādi ir ģe­ne­ra­tī­vās mākslīgās in­te­lek­tas ie­ro­be­žo­ju­mi?

Ģe­ne­ra­tī­vās mākslīgās in­te­lek­tuā­lās sistēmas ie­ro­be­žo­ju­mi bieži rodas no kon­krē­tiem pieejas veidiem, kas tiek izmantoti, lai īstenotu noteiktus lie­to­ša­nas gadījumus. Lai gan ģe­ne­rē­tais saturs bieži izklausās ļoti pār­lie­ci­no­ši, pa­ma­tin­for­mā­ci­ja var būt nepareiza un ma­ni­pu­lē­ta. Citi ģe­ne­ra­tī­vās mākslīgās in­te­lek­tuā­lās sistēmas lie­to­ša­nas ie­ro­be­žo­ju­mi ietver:

• In­for­mā­ci­jas avots ne vienmēr ir iden­ti­fi­cē­jams
• Oriģinālo avotu ne­ob­jek­ti­vi­tā­ti ir grūti novērtēt
• Reā­lis­tis­ki skanošs saturs apgrūtina ne­pa­tie­sas in­for­mā­ci­jas atklāšanu
• Ģe­ne­rē­ta­jā saturā var būt iekļauti aiz­sprie­du­mi un priekš­sta­ti

Kādas ir bažas saistībā ar ģe­ne­ra­tī­vo AI?

Ar ģe­ne­ra­tī­vās AI iz­man­to­ša­nu saistītas vairākas bažas. Tās attiecas ne tikai uz ģenerētā satura kvalitāti, bet arī uz iespējamo ļaun­prā­tī­gu iz­man­to­ša­nu.

• Ļaun­prā­tī­ga iz­man­to­ša­na un de­zin­for­mā­ci­ja: Ģe­ne­ra­tī­vās AI spēju radīt reā­lis­tis­ku saturu var izmantot, piemēram, deepfake, viltus ziņu, viltotu dokumentu un citu veidu de­zin­for­mā­ci­jas radīšanai.
• Au­tor­tie­sī­bas un in­te­lek­tuā­lais īpašums: Ģe­ne­rē­tais saturs rada jau­tā­ju­mus par au­tor­tie­sī­bām un in­te­lek­tuā­lo īpašumu, jo bieži nav skaidrs, kam pieder tiesības uz ģenerēto saturu un kā to ir atļauts izmantot.
• Priekš­ro­cī­bas un dis­kri­mi­nā­ci­ja: ja ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta apmācība ir veikta, iz­man­to­jot ne­ob­jek­tī­vus datus, tas var at­spo­gu­ļo­ties ģe­ne­rē­ta­jā saturā.
• Ētika: Viltus satura un ma­ni­pu­lē­tas in­for­mā­ci­jas radīšana var izraisīt ētiskus jau­tā­ju­mus.
• Ju­ri­dis­kie un nor­ma­tī­vie jautājumi: Ģe­ne­ra­tī­vās AI straujā attīstība ir radījusi neskaidru juridisko situāciju; pastāv ne­skaid­rī­ba par to, kā šī teh­no­lo­ģi­ja būtu jāregulē.
• Datu aiz­sar­dzī­ba un privātums: ģe­ne­ra­tī­vās mākslīgās in­te­lek­tas iz­man­to­ša­na, lai ģenerētu personas datus vai iden­ti­fi­cē­tu personas attēlos, ir apšaubāma datu aiz­sar­dzī­bas un privātuma ziņā.
• Drošība: Ģe­ne­ra­tī­vo mākslīgo intelektu var izmantot sociālās in­že­nie­ri­jas uz­bru­ku­miem, kas ir efek­tī­vā­ki nekā cilvēku vadīti uzbrukumi.

Ģe­ne­ra­tī­vo AI rīku piemēri

Atkarībā no veidojamā satura veida, ir pieejami dažādi ģe­ne­ra­tī­vie AI rīki. Starp la­bā­ka­jiem AI teksta ģe­ne­ra­to­riem ir:

• ChatGPT no OpenAI
• Jasper
• Wri­te­so­nic
• Frase
• CopyAI

Daži no la­bā­ka­jiem AI attēlu ģe­ne­ra­to­riem ir:

• Midjour­ney
• DALL-E 3
• Ne­uroflash
• Jasper Art
• Craiyon

Daži no la­bā­ka­jiem AI video ģe­ne­ra­to­riem ir:

• Pictory
• Synthesys
• Synthesia
• HeyGen
• Veed

Ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta un mākslīgā intelekta sa­lī­dzi­nā­jums

Atšķirība starp ģe­ne­ra­tī­vo AI un mākslīgo intelektu kopumā gal­ve­no­kārt slēpjas lietojumā, nevis pa­mat­teh­no­lo­ģi­jā. Mākslīgā intelekta galvenais mērķis ir au­to­ma­ti­zēt vai uzlabot uzdevumus, kas parasti prasa cilvēka intelektu, savukārt ģe­ne­ra­tī­vais māk­slī­gais intelekts rada jaunu saturu, piemēram, tēr­zē­ša­nas atbildes, dizainu, sin­tē­tis­kos datus vai deepfakes. Ģe­ne­ra­tī­va­jam AI ir ne­pie­cie­ša­ma uzvedne, kurā lietotājs ievada sākotnējo vaicājumu vai datu kopu. Tra­di­cio­nā­lā AI, no otras puses, kon­cen­trē­jas uz modeļu at­pa­zī­ša­nu, lēmumu pie­ņem­ša­nu, precīzu analīzi, datu kla­si­fi­kā­ci­ju un krāpšanas atklāšanu.

Labākā prakse ģe­ne­ra­tī­vās mākslīgās in­te­lek­tuā­lās sistēmas iz­man­to­ša­nai

Ģe­ne­ra­tī­vās AI iz­man­to­ša­na rada gan iespējas, gan riskus. Lie­to­tā­jiem, kuri izmanto ģe­ne­ra­tī­vās AI modeļus vai strādā ar to re­zul­tā­tiem, ir dažas labākās prakses, lai sasniegtu labākus re­zul­tā­tus, vien­lai­kus iz­vai­ro­ties no po­ten­ciā­liem riskiem:

• Pār­bau­diet re­zul­tā­tus: vienmēr pār­bau­diet ģenerētā satura ticamību un kvalitāti.
• Izpratne par rīku: Jums jāzina, kā darbojas kon­krē­tais ģe­ne­ra­tī­vais AI rīks un kādas ir tā stiprās un vājās puses. Galvenais termins šeit ir iz­skaid­ro­jams AI (XAI).
• Kritiski iz­vēr­tē­jiet avotus: strādājot ar saturu, kas radīts ar ģe­ne­ra­tī­vās AI palīdzību, jums tas ir jā­pār­bau­da.
• Skaidra marķēšana: ģe­ne­ra­tī­vā AI saturs jāmarķē kā tāds, lai citi to varētu atpazīt.
• Ētika: iz­man­to­jiet ģe­ne­ra­tī­vo AI atbildīgi, tas nozīmē, ka ne­drīk­stat radīt vai izplatīt maldinošu, neprecīzu vai ma­ni­pu­lē­jo­šu saturu.
• Ne­pār­trauk­ta apmācība: ģe­ne­ra­tī­vā mākslīgā intelekta attīstība notiek ātri, tāpēc jums jābūt in­for­mē­tam par jaunām teh­no­lo­ģi­jām, metodēm un labāko praksi.