Северо-Американские (США) Модели генеративного искусственного интеллекта

Модели генеративного искусственного интеллекта (МГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence Models, ICG) — это класс алгоритмов и систем машинного обучения, способных создавать новый уникальный контент (тексты, изображения, аудио, видео) на основе анализа больших массивов данных, в отличие от традиционного ИИ они генерируют оригинальные материалы, а не просто анализируют существующие.

Интеллектуальное создание контента — это деятельность, основанная на применении алгоритмов и систем машинного обучения для генерации нового уникального контента: текстов, изображений, аудио- и видеоматериалов. В основе лежит анализ больших массивов данных и выявление закономерностей, которые затем используются для создания оригинальных материалов, а не просто для анализа существующих. Такая деятельность находит применение в различных сферах: медиа, маркетинг, образование, игровая индустрия и другие, позволяя автоматизировать процесс создания контента, сократить временные и финансовые затраты, повысить вариативность и объём производимых материалов.

Ключевые аспекты данного процесса:

• генерация текстовых материалов для блогов, статей, новостных лент,
• создание визуального контента для рекламных кампаний и веб-сайтов,
• разработка музыкальных композиций и звуковых дорожек,
• формирование видеоматериалов для развлекательного и образовательного контента,
• создание виртуальных персонажей и сценариев для игр и кино.

Важную роль в интеллектуальном создании контента играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают необходимую вычислительную мощность, алгоритмы машинного обучения, интерфейсы для взаимодействия с пользователем и интеграции с другими системами. Без современных программных продуктов и инфраструктуры реализация такого рода деятельности была бы существенно затруднена или невозможна.

Модели генеративного искусственного интеллекта предназначены для создания нового уникального контента в различных форматах — текстах, изображениях, аудио- и видеоматериалах. Они анализируют большие массивы данных, выявляют закономерности и на их основе генерируют оригинальные материалы, которые могут быть использованы в самых разных сферах деятельности — от творчества и медиа до бизнес-процессов и научных исследований.

Функциональное предназначение МГИИ заключается в автоматизации процессов создания контента, повышении эффективности работы с информацией и расширении возможностей для инноваций. Они способны существенно сократить время и ресурсы, необходимые для разработки новых материалов, облегчить работу специалистов в областях, требующих креативного подхода, а также открыть новые перспективы для персонализации услуг, разработки интеллектуальных продуктов и улучшения пользовательского опыта.

Модели генеративного искусственного интеллекта в основном используют следующие группы пользователей:

• представители креативных индустрий (литераторы, художники, музыканты) для создания нового контента и вдохновения в творческом процессе;
• компании в сфере маркетинга и рекламы для разработки рекламных материалов, слоганов, сценариев и визуального контента;
• образовательные учреждения и онлайн-школы для генерации учебных материалов, тестов и интерактивного контента;
• IT-компании и стартапы для ускорения разработки программного обеспечения, генерации кода и документации;
• медиакомпании и новостные агентства для автоматизации создания новостных материалов и статей;
• исследовательские центры и научные организации для генерации гипотез, анализа больших данных и создания моделей;
• компании в сфере развлечений и геймдева для создания сценариев, диалогов и визуального контента в играх и фильмах.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса моделей генеративного искусственного интеллекта (МГИИ) для решения деловых задач необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность и эффективность применения технологии в конкретной сфере деятельности. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных корпораций могут быть актуальны МГИИ с высокой производительностью и возможностями масштабирования, в то время как для малого и среднего бизнеса приоритет может быть отдан более доступным по стоимости и простым в интеграции решениям. Также важно учитывать специфику отрасли и соответствующие требования к качеству и формату генерируемого контента, наличие необходимых интеграционных возможностей с существующими корпоративными информационными системами, уровень безопасности и конфиденциальности данных, соответствие законодательным и отраслевым стандартам (например, в финансовом секторе или здравоохранении действуют строгие требования к обработке и хранению данных).

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности МГИИ конкретным бизнес-задачам (генерация текстов для контент-маркетинга, создание визуального контента для рекламных кампаний, синтез аудио для голосовых помощников и т. д.);
• наличие API и других механизмов для интеграции с корпоративными системами (CRM, ERP и др.);
• возможности по настройке и обучению модели под специфические задачи бизнеса;
• производительность и масштабируемость (способность обрабатывать большие объёмы данных и генерировать контент в необходимом объёме и с требуемой скоростью);
• уровень защиты данных и соответствие требованиям информационной безопасности;
• наличие документации, обучающих материалов и поддержки со стороны разработчика;
• стоимость лицензии и обслуживания, включая возможные дополнительные расходы на инфраструктуру и персонал.

После анализа перечисленных факторов следует провести пилотное тестирование выбранного программного продукта на ограниченном объёме данных или в рамках отдельного бизнес-процесса. Это позволит оценить эффективность МГИИ в реальных условиях, выявить возможные проблемы с интеграцией и настройкой, а также определить необходимость доработок или выбора альтернативного решения. Особое внимание при этом стоит уделить качеству генерируемого контента и его соответствию ожиданиям бизнеса, а также оценить влияние МГИИ на существующие рабочие процессы и производительность сотрудников.

Модели генеративного искусственного интеллекта (МГИИ) открывают новые возможности для бизнеса и экономики, позволяя автоматизировать создание контента, ускорить разработку продуктов и оптимизировать рабочие процессы. Их применение приносит значительную выгоду в различных сферах деятельности. Среди основных преимуществ МГИИ можно выделить:

• Автоматизация создания контента. МГИИ способны генерировать тексты, изображения, аудио и видео, что позволяет существенно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на создание маркетингового и информационного контента.

• Ускорение разработки продуктов. В сфере разработки программного обеспечения и дизайна МГИИ помогают быстро создавать прототипы, генерировать код и визуальные элементы, ускоряя процесс вывода продуктов на рынок.

• Персонализация пользовательского опыта. МГИИ могут анализировать поведение пользователей и генерировать персонализированный контент, повышая вовлечённость и удовлетворённость клиентов, что особенно важно для онлайн-сервисов и электронной коммерции.

• Оптимизация бизнес-процессов. Применение МГИИ для автоматизации рутинных задач, таких как составление отчётов, генерация документов и анализ данных, позволяет сотрудникам сосредоточиться на более сложных и стратегически важных задачах.

• Расширение возможностей творчества и инноваций. МГИИ служат инструментом для креативных профессионалов, помогая генерировать новые идеи, концепции и решения, которые могут стать основой для инновационных продуктов и услуг.

• Снижение затрат на контент-производство. За счёт автоматизации процессов создания контента МГИИ позволяют существенно снизить затраты на его производство, что особенно актуально для крупных медиакомпаний и корпораций.

• Улучшение качества аналитических данных. МГИИ могут обрабатывать и анализировать большие объёмы данных, выявляя скрытые закономерности и тренды, что повышает точность прогнозов и качество принимаемых бизнес-решений.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Модели генеративного искусственного интеллекта, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• способность к генерации уникального контента (текстов, изображений, аудио, видео) на основе анализа больших объёмов данных,
• возможность обучаться на разнообразных наборах данных и адаптироваться к различным тематикам и стилям,
• алгоритмы, позволяющие модели выявлять и воспроизводить сложные паттерны и зависимости в данных,
• механизмы для контроля качества и стилистики генерируемого контента,
• функции для настройки параметров генерации с целью получения результатов, соответствующих заданным критериям и требованиям пользователя.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке моделей генеративного искусственного интеллекта (МГИИ) можно ожидать усиления тенденций к интеграции МГИИ в корпоративные информационные системы, роста спроса на мультимодальные модели, способных работать с различными типами данных, дальнейшего развития методов обеспечения безопасности и этичности использования МГИИ, а также увеличения внимания к оптимизации вычислительных ресурсов и снижению затрат на обучение моделей.

• Интеграция с корпоративными системами. МГИИ будут глубже интегрироваться в корпоративные информационные системы для автоматизации создания контента, оптимизации бизнес-процессов и улучшения взаимодействия с клиентами, что потребует разработки специализированных API и интерфейсов.

• Развитие мультимодальных моделей. Модели, способные одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео, станут более совершенными, что расширит их применение в таких областях, как медиа, образование и развлечения.

• Обеспечение безопасности данных. Усиление требований к защите персональных данных и интеллектуальной собственности приведёт к разработке новых методов шифрования и анонимизации информации, используемой для обучения МГИИ.

• Этические аспекты использования МГИИ. Рост общественного внимания к этическим вопросам, связанным с генерацией контента, потребует создания стандартов и регулятивных механизмов для контроля качества и достоверности генерируемой информации.

• Оптимизация вычислительных ресурсов. Развитие алгоритмов, снижающих требования к вычислительным мощностям и объёму памяти, сделает МГИИ более доступными для малого и среднего бизнеса.

• Персонализация и адаптивность. МГИИ будут всё более ориентированы на создание персонализированного контента, учитывающего индивидуальные предпочтения пользователей, что потребует развития механизмов анализа пользовательского поведения и предпочтений.

• Расширение сфер применения. МГИИ начнут активно использоваться в новых областях, таких как медицина, юриспруденция и наука, для генерации гипотез, разработки лечебных протоколов и анализа больших объёмов научной информации.

Россия

ruGPT, Сократик, RoboGPT

Эстония

TextWizard

США

Grok, OpenAI Sora, GPT-4o, Ginger Business, Zoom AI Companion, Regie.ai, Generative AI on AWS, Otter.ai, Copy.ai, Vectara, Hugging Face, WordAi, Zomani.ai, Hypotenuse AI, Writesonic, Parrot AI, P. AI, Backplain, Grammarly

Великобритания

ProWritingAid

Сингапур

Addlly AI

Израиль

Imagen

Китай

Infodator Wisdom

Франция

Arcads