Северо-Американские (США) Генеративные нейросети

Генеративные нейросети (ГН, англ. Generative Neural Networks, CG) – это класс искусственных нейронных сетей, предназначенных для генерации нового контента, такого как изображения, текст, аудио или видео, на основе анализа и обработки больших объёмов данных. Они способны обучаться на примерах и создавать новые, ранее не существовавшие объекты, которые соответствуют характеристикам исходных данных.

Генерация контента как деятельность представляет собой процесс создания новых информационных объектов — текстов, изображений, аудио- и видеоматериалов — с использованием алгоритмов и технологий, способных анализировать большие объёмы данных и на их основе формировать оригинальные произведения. В сфере информационных технологий генерация контента активно реализуется посредством генеративных нейросетей, которые обучаются на наборах данных и воспроизводят контент, соответствующий определённым характеристикам и паттернам. Эта деятельность находит применение в различных областях: от развлекательной индустрии и медиа до маркетинга, образования и науки, позволяя автоматизировать создание контента и расширять творческие возможности пользователей.

Ключевые аспекты данного процесса:

• создание текстовых материалов, например, статей, сценариев, литературных произведений,
• генерация изображений и графики для дизайна и иллюстраций,
• синтез аудиодорожек и музыкальных композиций,
• формирование видеоконтента, включая анимацию и виртуальные сцены,
• разработка виртуальных персонажей и аватаров,
• создание обучающих и тестовых данных для разработки и тестирования программных продуктов.

Важную роль в процессе генерации контента играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают необходимую вычислительную мощность, алгоритмы машинного обучения и интерфейсы для взаимодействия пользователя с системой. От качества и функциональности таких решений зависит эффективность генерации контента, его соответствие заданным параметрам и возможность масштабирования процессов создания информационных объектов.

Генеративные нейросети предназначены для создания нового контента — изображений, текста, аудио или видео — на основе анализа и обработки больших объёмов данных. Они обучаются на наборах данных, выявляя скрытые закономерности и структуры, что позволяет им генерировать новые объекты, которые сохраняют характеристики исходных материалов, но при этом являются уникальными и ранее не существовавшими.

Функциональное предназначение генеративных нейросетей заключается в автоматизации процессов создания контента, расширении возможностей в сферах творчества, дизайна, медиа и развлечений, а также в решении прикладных задач, например, в разработке виртуальных моделей, тестировании программных продуктов, создании прототипов и симуляций. Они могут использоваться для обогащения баз данных, генерации тестовых наборов данных, создания персонализированного контента и в других областях, где требуется генерация разнообразных и сложных объектов с учётом определённых параметров и требований.

Генеративные нейросети в основном используют следующие группы пользователей:

• компании из сферы развлечений и медиа для создания контента: фильмов, музыки, видеоигр, литературных произведений;
• маркетинговые и рекламные агентства для разработки креативных рекламных материалов, слоганов, визуального контента;
• образовательные учреждения и онлайн-школы для генерации учебных материалов, тестов, интерактивных заданий;
• IT-компании и стартапы для разработки новых программных продуктов, прототипирования, улучшения пользовательского интерфейса;
• дизайнерские и архитектурные бюро для создания визуализаций, разработки концептов и эскизов;
• научные и исследовательские организации для моделирования данных, генерации гипотез, анализа сложных систем;
• предприятия в сфере электронной коммерции для персонализации предложений, создания описаний товаров, генерации изображений для онлайн-каталогов.

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 на базе генеративных нейросетей необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут быть достаточны облачные решения с ограниченным функционалом и невысокой стоимостью подписки, тогда как крупным корпорациям потребуются масштабируемые решения с возможностью интеграции в существующую ИТ-инфраструктуру и высокой степенью кастомизации. Также важно учитывать отраслевые требования и специфику задач — например, в сфере медиа и развлечений востребованы ГН для создания визуального и аудиоконтента, в то время как в финансовом секторе приоритет отдаётся генерации аналитических отчётов и прогнозированию трендов. Не менее значимы технические ограничения, включая требования к вычислительным ресурсам (например, наличие мощных GPU для обработки больших объёмов данных), объёму и качеству обучающих данных, а также уровню защиты данных и соответствию нормативным требованиям (например, требованиям к обработке персональных данных или стандартам кибербезопасности в финансовой сфере).

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности продукта конкретным бизнес-задачам (генерация текста, изображений, аудио или видео);
• наличие API и возможностей для интеграции с существующими корпоративными информационными системами;
• масштабируемость и возможность обработки необходимого объёма данных;
• уровень безопасности и соответствие отраслевым стандартам и нормативам;
• наличие механизмов контроля качества генерируемого контента и возможности его доработки;
• стоимость решения, включая лицензии, обслуживание и дополнительные услуги;
• поддержка и обслуживание со стороны разработчика, наличие документации и обучающих материалов;
• требования к инфраструктуре и вычислительным ресурсам (CPU, GPU, объём оперативной памяти и дискового пространства).

После анализа вышеперечисленных факторов следует провести пилотный проект или тестирование выбранного решения на ограниченном объёме данных, чтобы оценить его эффективность и выявить возможные проблемы интеграции и эксплуатации. Также целесообразно обратить внимание на репутацию разработчика и отзывы других компаний, уже использующих данное решение, что позволит снизить риски, связанные с выбором недостаточно надёжного или эффективного продукта.

Генеративные нейросети (ГН) представляют собой перспективный инструмент для решения широкого спектра задач в различных отраслях. Их применение позволяет автоматизировать и оптимизировать процессы создания контента, ускорить разработку новых продуктов и услуг, а также повысить качество и персонализацию предлагаемых решений. Среди ключевых преимуществ и выгод использования ГН можно выделить:

• Автоматизация создания контента. ГН способны генерировать тексты, изображения, аудио и видеоматериалы, что позволяет существенно сократить время и ресурсы, затрачиваемые на ручное создание контента, и повысить производительность творческих и маркетинговых отделов.

• Персонализация предложений. Используя ГН, компании могут анализировать предпочтения и поведение пользователей, создавая индивидуализированные предложения и контент, что повышает лояльность клиентов и эффективность маркетинговых кампаний.

• Ускорение разработки продуктов. В сфере дизайна, разработки ПО и других областях ГН помогают быстро генерировать варианты решений, сокращая время на итеративные процессы и ускоряя вывод продуктов на рынок.

• Снижение затрат на производство. Автоматизация процессов создания контента и оптимизации рабочих процессов с помощью ГН позволяет сократить затраты на оплату труда, материалы и другие ресурсы, необходимые для производства.

• Расширение возможностей для инноваций. ГН открывают новые горизонты для создания уникальных продуктов и услуг, которые ранее были недоступны, способствуя развитию инновационных направлений бизнеса и укреплению конкурентных преимуществ.

• Улучшение качества данных и аналитики. ГН могут использоваться для генерации и обработки больших объёмов данных, что улучшает качество аналитики, помогает выявлять скрытые закономерности и принимать более обоснованные управленческие решения.

• Оптимизация процессов обучения и тестирования. В области разработки ПО и обучения моделей ГН позволяют создавать синтетические данные для обучения и тестирования алгоритмов, что ускоряет процесс разработки и повышает качество конечных продуктов.

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

• способность к обучению на больших объёмах данных и выявлению скрытых закономерностей,
• возможность генерации нового контента (изображений, текста, аудио, видео) на основе изученных данных,
• способность создавать объекты, которые соответствуют характеристикам исходных данных, но при этом являются уникальными и ранее не существовавшими,
• возможность адаптации к различным задачам и типам данных с минимальным количеством ручной настройки параметров,
• способность к постепенному улучшению качества генерируемого контента по мере накопления опыта и новых данных.

Аналитическая компания Soware прогнозирует, что в 2026 году на рынке генеративных нейросетей (ГН) продолжат развиваться тенденции, направленные на повышение их эффективности, универсальности и безопасности, расширение сфер применения и углубление интеграции с другими технологиями. Ожидается дальнейшее совершенствование архитектур и алгоритмов, развитие мультимодальных моделей, усиление интеграции с бизнес-процессами, расширение применения в образовании, совершенствование этических и безопасных практик использования ГН, а также снижение порога входа для пользователей.

Ключевые тренды, влияющие в 2026 году на генеративные нейросети и определяющие их развитие:

• Совершенствование качества генерируемого контента. Разработка более сложных и эффективных алгоритмов позволит генеративным нейросетям создавать контент, который будет ещё ближе к человеческому по качеству и реалистичности, что откроет новые возможности для креативных и маркетинговых задач.

• Развитие мультимодальных моделей. Появление нейросетей, способных одновременно обрабатывать и генерировать контент в различных форматах (текст, изображение, аудио, видео), что значительно повысит их универсальность и применимость в комплексных проектах и решениях.

• Интеграция с корпоративными системами. Углубление интеграции ГН с корпоративными информационными системами для автоматизации создания документации, отчётов, аналитических материалов и маркетинговых ресурсов, что позволит существенно повысить эффективность бизнес-процессов.

• Применение в образовательных технологиях. Расширение использования генеративных нейросетей для создания персонализированных учебных материалов, виртуальных тренажёров и симуляций, адаптированных под индивидуальные потребности и уровень знаний учащихся.

• Стандартизация этического использования. Разработка и внедрение стандартов и норм использования ГН, направленных на предотвращение распространения дезинформации, защиту авторских прав и обеспечение этичного применения технологий в различных сферах.

• Усиление мер безопасности. Создание более совершенных механизмов защиты данных, используемых для обучения ГН, и предотвращение возможности применения таких технологий в вредоносных и незаконных целях.

• Упрощение интерфейсов и инструментов. Разработка интуитивно понятных пользовательских интерфейсов и инструментов для работы с ГН, что позволит более широкому кругу специалистов и организаций использовать их возможности без глубоких технических знаний.

Россия

RoboGPT, ruGPT, Сократик

Эстония

TextWizard

США

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

Великобритания

ProWritingAid

Сингапур

Addlly AI

Израиль

Imagen

Китай

Infodator Wisdom

Франция

Arcads