Системы генеративного искусственного интеллекта (ГИИ)

Системы генеративного искусственного интеллекта (ГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence Systems, GenAI) – это вид искусственного интеллекта, который способен создавать новые данные на основе изученных моделей и информации.

Интеллектуальная генерация контента - это процесс создания контента с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, который является уникальным, привлекательным и релевантным для аудитории.

Системы генеративного искусственного интеллекта предназначены для создания нового контента на основе существующих данных, таких как тексты, изображения, музыка и другие виды данных. Данные системы включают в себя генеративные модели, которые могут создавать изображения, обрабатывать естественный язык, выполнять машинный перевод, синтезировать речь и создавать музыку.

ГИИ используются в различных отраслях, включая маркетинг, рекламу, дизайн, музыку и кино. Генеративный искусственный интеллект позволяет создавать уникальный контент, который может быть использован для привлечения внимания аудитории и увеличения продаж. Кроме того, генеративный ИИ может помочь в создании более эффективных маркетинговых кампаний, так как он может генерировать идеи и предложения на основе анализа данных.

Системы генеративного искусственного интеллекта в основном используют следующие группы пользователей:

• компании из сферы креативных индустрий для создания контента: текстов, изображений, видео и музыки;
• предприятия, занимающиеся разработкой программного обеспечения, для автоматизации кодирования и генерации тестовых данных;
• образовательные учреждения и онлайн-платформы для разработки обучающих материалов и персонализации образовательных программ;
• исследовательские организации и лаборатории для моделирования данных, генерации гипотез и анализа больших объёмов информации;
• компании в сфере маркетинга и рекламы для создания рекламных текстов, слоганов, сценариев и визуального контента;
• финансовые учреждения и компании для анализа рыночных тенденций, прогнозирования и генерации отчётов;
• юридические фирмы и организации для генерации юридических документов, анализа правовых текстов и выявления закономерностей в судебной практике.

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.

При выборе программного продукта из функционального класса систем генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует проанализировать масштаб деятельности компании: для крупных корпораций могут быть актуальны решения с высокой пропускной способностью и возможностями горизонтального масштабирования, в то время как для малого и среднего бизнеса приоритет может быть отдан более доступным по стоимости и простым в интеграции продуктам. Также важно учитывать специфику отрасли и соответствующие требования к обработке данных, например, в финансовом секторе критически важна высокая точность прогнозов и соответствие нормативным актам о защите данных, в медицинской сфере — возможность работы с конфиденциальной информацией и соответствие стандартам качества медицинских данных. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к вычислительным ресурсам и поддержке определённых операционных систем и баз данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности ГИИ конкретным бизнес-процессам (например, автоматизация создания контента, генерация аналитических отчётов, разработка прототипов продуктов);
• наличие механизмов обеспечения безопасности и конфиденциальности данных (шифрование, контроль доступа, аудит действий пользователей);
• возможности интеграции с другими корпоративными системами (CRM, ERP, системами управления контентом и т. д.);
• уровень поддержки и обслуживания со стороны разработчика (наличие документации, обучающих материалов, службы технической поддержки);
• масштабируемость и гибкость архитектуры системы (возможность расширения функционала, увеличения объёма обрабатываемых данных);
• показатели производительности и надёжности (время отклика, процент успешного выполнения запросов, доступность системы);
• наличие механизмов обучения и адаптации системы под специфические задачи компании.

После анализа вышеперечисленных аспектов следует провести пилотное тестирование выбранного решения на ограниченном объёме данных или в рамках отдельного бизнес-процесса. Это позволит оценить эффективность ГИИ в реальных условиях, выявить возможные проблемы с интеграцией и настройкой, а также определить необходимость доработки или изменения конфигурации системы. Также важно учесть правовые и регуляторные аспекты использования ГИИ, включая соблюдение законодательства о защите данных и интеллектуальной собственности.

Интеллектуальная генерация контента может быть очень полезной для компании по нескольким причинам. Во-первых, она может помочь создавать уникальный и привлекательный контент, который будет привлекать внимание аудитории и увеличивать продажи. Во-вторых, генерация контента на основе искусственного интеллекта может быть быстрее и эффективнее, чем ручная работа, что позволяет компаниям экономить время и ресурсы. В-третьих, генерация контента с использованием ИИ может быть более точной и релевантной, чем ручной труд, поскольку алгоритмы могут анализировать данные и создавать контент, который соответствует потребностям и предпочтениям аудитории.

Генеративный искусственный интеллект

Генеративный искусственный интеллект (ГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence, GAI) – это класс алгоритмов и моделей, которые используются для создания нового контента, такого как тексты, изображения, музыка и прочих видов. Генеративный AI использует машинное обучение для обучения на больших объемах данных, а затем использует эти знания для создания нового, уникального контента.

Нейросети генерации текста

Нейросети генерации текста (НГТ, англ. Text Generation Neural Networks, TG NN) – это тип искусственного интеллекта, который используется для создания текста на основе заданного входного текстового задания. НГТ использует нейронные сети для обработки текста и генерации нового текста на основе обучающих данных. НГТ могут использоваться в различных приложениях, таких как генерация текстов, ответы на вопросы, создание историй и многое другое.

Нейросети генерации изображений

Нейросети генерации изображений (НГИ, англ. Image Generation Neural Networks, IG NN) – это класс искусственных нейронных сетей, которые используются для создания изображений из текстовых описаний. НГИ обучаются на наборах данных с парами текст-изображение, и затем могут генерировать новые изображения на основе заданных текстовых описаний. Генерация изображений с использованием НГИ может быть использовано в различных приложениях, таких как дизайн, визуальные эффекты, дополненная реальность и многое другое.

Нейросети генерации аудио

Нейросети генерации аудио (НГА, англ. Audio Generation Neural Networks, AG NN) – это тип искусственных нейронных сетей, предназначенных для создания аудиозаписей, таких как музыка или речь, на основе анализа и обработки больших объёмов аудиоданных. Они могут использоваться для синтеза голоса, создания музыкальных композиций, улучшения качества звука и других задач, связанных с генерацией и обработкой аудиосигналов.

Нейросети генерации видео

Нейросети генерации видео (НГВ, англ. Video Generation Neural Networks, VG NN) – это класс алгоритмов искусственного интеллекта, которые используются для создания видео из текстовых описаний или других видео. Эти алгоритмы используют нейронные сети и машинное обучение для генерации новых видео на основе обучающих данных.

Для соответствия категории ГИИ система должна удовлетворять следующим критериям:

• Генерация нового контента: система генеративного ИИ должны создавать новый контент на основе существующих данных, например, тексты, изображения, музыка и другие виды контента.

• Машинное обучение и глубокое обучение: система должна использовать алгоритмы машинного и глубокого обучения для создания нового контента.

• Уникальность: генеративный ИИ должен позволять создавать уникальный контент.

• Персонализированный контент: генеративный ИИ должен создавать персонализированный контент, учитывая в точности задание пользователя и контекстную специфику запроса.

В 2025 году на рынке систем генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных моделей, повышения уровня персонализации генерируемых данных, дальнейшего развития методов обеспечения безопасности и этичности использования ГИИ, расширения применения ГИИ в корпоративном секторе, совершенствования алгоритмов обучения на ограниченных наборах данных, а также роста интереса к объяснимому ИИ и снижению зависимости от вычислительных ресурсов.

• Интеграция мультимодальных моделей. Развитие моделей, способных одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео, что позволит создавать более комплексные и реалистичные генерируемые данные для различных сфер применения.

• Персонализация генерируемых данных. Усовершенствование алгоритмов для учёта индивидуальных предпочтений и контекста пользователя, что повысит ценность и релевантность генерируемой информации в таких областях, как образование, развлечения и персонализированный маркетинг.

• Безопасность и этичность ГИИ. Усиление внимания к разработке механизмов защиты данных, предотвращению генерации вредоносного или неприемлемого контента, а также к соблюдению правовых и этических норм при использовании ГИИ.

• Применение ГИИ в корпоративном секторе. Расширение использования ГИИ для автоматизации бизнес-процессов, генерации отчётов, создания контента, оптимизации логистики и управления цепочками поставок, что приведёт к повышению эффективности работы компаний.

• Алгоритмы обучения на ограниченных данных. Разработка методов, позволяющих моделям обучаться на меньшем объёме данных с сохранением высокого качества генерации, что снизит затраты на сбор и обработку данных.

• Объяснимый ИИ. Рост интереса к созданию моделей, чьи решения можно интерпретировать и объяснить пользователю, что повысит доверие к ГИИ и облегчит его внедрение в критически важные сферы, такие как медицина и финансы.

• Снижение зависимости от вычислительных ресурсов. Оптимизация моделей и алгоритмов для работы на менее мощных вычислительных системах, что сделает ГИИ более доступным для малого и среднего бизнеса и удалённых регионов.

Россия

Сократик, RoboGPT, ruGPT

Израиль

Imagen

Франция

Arcads

США

OpenAI Sora, Grok, GPT-4o