Северо-Американские (США) 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.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. 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.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. 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.

По аналитическим данным Соваре, 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

RoboGPT, ruGPT, Сократик

Эстония

TextWizard

США

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

Великобритания

ProWritingAid

Сингапур

Addlly AI

Израиль

Imagen

Китай

Infodator Wisdom

Франция

Arcads