Τι είναι το Generative AI; Μια εισαγωγή
Το Generative AI είναι ένα transformatεθνικός τύπος τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης, ικανός να παράγει διάφορα είδη περιεχομένου ανταποκρινόμενοι σε προτροπές φυσικής γλώσσας. Με τα παραγωγικά μοντέλα AI, οι χρήστες μπορούν να παράγουν εικόνες, κείμενο, ήχο, ακόμη και συνθετικά δεδομένα σε δευτερόλεπτα.
Η διαφημιστική εκστρατεία γύρω από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη άρχισε να δημιουργείται στα τέλη του 2022, όταν Το Open AI ξεκίνησε το ChatGPT, ένα υπερσύγχρονο chatbot ικανό να δημιουργήσει απίστευτο περιεχόμενο σε ανθρώπινη γλώσσα. Ωστόσο, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη υπήρχε στην πραγματικότητα πολύ πριν από το 2022.
Η τεχνολογία στην οποία βασίζεται η γενετική τεχνητή νοημοσύνη εισήχθη για πρώτη φορά τη δεκαετία του 1960, σε μερικά από τα πρώτα chatbots. Αλλά οι δυνατότητες αυτής της μορφής τεχνητής νοημοσύνης αποκαλύφθηκαν πραγματικά μέχρι το 2014, όταν εισήχθησαν τα παραγωγικά δίκτυα αντιπάλου (GAN) στον κόσμο της μηχανικής μάθησης.
Η τελευταία κατηγορία γενετικών εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης προέκυψε έκτοτε από βασικά μοντέλα, επιτρέποντας στις εταιρείες να δημιουργήσουν μοναδικά μοντέλα δημιουργίας εικόνας και γλώσσας.
Τα περισσότερα από τα βασικά μοντέλα που χρησιμοποιούνται σήμερα είναι «μεγάλα γλωσσικά μοντέλα», ή LLM, εκπαιδευμένα σε τεράστιους όγκους φυσικής γλώσσας.
Ο αντίκτυπος αυτών των συστημάτων αποδίδεται όχι μόνο στο μέγεθος των LLM, αλλά στους μετασχηματιστές (εργαλεία μηχανικής εκμάθησης), που επιτρέπουν στους ερευνητές να εκπαιδεύουν μοντέλα χωρίς περίπλοκες εργασίες επισήμανσης.
Η μάθηση μηδενικής βολής επιτρέπει στα μοντέλα να χρησιμοποιούν γενικές κατανοήσεις των σχέσεων μεταξύ των εννοιών για να κάνουν προβλέψεις και να δημιουργούν νέες απαντήσεις στα δεδομένα.
Πίνακας περιεχομένων:
Πώς λειτουργεί το Generative AI;
Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, τα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης ανταποκρίνονται σε «προτροπές», με τη μορφή εικόνων, ήχου, βίντεο, κειμένου και πολλά άλλα. Επιτρέπουν στους χρήστες να δημιουργούν γρήγορα νέο περιεχόμενο, ανταποκρινόμενοι σε αυτές τις προτροπές. Οι προηγούμενες εκδόσεις της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης απαιτούσαν από τους χρήστες να υποβάλλουν δεδομένα στο μοντέλο χρησιμοποιώντας ένα API ή παρόμοια διαδικασία.
Ωστόσο, οι πρωτοπόροι στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη έχουν αναπτύξει καλύτερες διεπαφές, οι οποίες επιτρέπουν στους χρήστες να περιγράφουν αιτήματα σε απλή φυσική γλώσσα. Τα μοντέλα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης αξιοποιούν τα νευρωνικά δίκτυα για να καθορίσουν δομές και μοτίβα στα δεδομένα και να δημιουργήσουν νέο περιεχόμενο.
Μία από τις μεγαλύτερες καινοτομίες στα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης είναι η επιλογή για τους χρήστες να αξιοποιήσουν διάφορες προσεγγίσεις μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της ημι-εποπτευόμενης και χωρίς επίβλεψη μάθησης για εκπαίδευση. Αυτό σημαίνει ότι οι εταιρείες και οι προγραμματιστές μπορούν να αξιοποιήσουν πιο εύκολα μεγάλες ποσότητες δεδομένων, για να υποστηρίξουν μοντέλα Gen AI στην παροχή μοναδικών απαντήσεων σε ερωτήματα.
Τα GAN και οι αυτοκωδικοποιητές παραλλαγών διασφαλίζουν ότι οι προγραμματιστές μπορούν να εκπαιδεύσουν μοντέλα με μια συγκεκριμένη άποψη του κόσμου, οδηγώντας σε διάφορες περιπτώσεις χρήσης για εργαλεία δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν τα πάντα, από GPT-3 και GPT-4, έως Σταθερή Διάχυση.
Πώς αναπτύσσονται τα Generative AI Systems;
Αν και τα γενετικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης όπως τα γνωρίζουμε σήμερα είναι ακόμα σχετικά νέα, υπάρχουν πολλοί διαφορετικοί τύποι μοντέλων εκεί έξω, καθένας από τους οποίους έχει εκπαιδευτεί με μοναδικό τρόπο.
Μία από τις πιο κοινές επιλογές για την ανάπτυξη γενετικής τεχνητής νοημοσύνης είναι η χρήση «μοντέλων διάχυσης» ή η απαγόρευση θορύβου από πιθανοτικά μοντέλα διάχυσης. Αυτά καθορίζουν διανύσματα στον λανθάνοντα χώρο χρησιμοποιώντας διεργασίες εκπαίδευσης δύο βημάτων. Τα συστήματα χρησιμοποιούν τόσο τη διάχυση προς τα εμπρός για να προσθέσουν τυχαίο θόρυβο στα δεδομένα εκπαίδευσης όσο και την αντίστροφη διάχυση για την αντιστροφή του θορύβου και την ανακατασκευή δειγμάτων δεδομένων.
Παρόλο που τα μοντέλα διάχυσης χρειάζονται περισσότερο χρόνο για να εκπαιδευτούν από τα μοντέλα αυτόματου κωδικοποιητή παραλλαγών, οι προγραμματιστές μπορούν να εκπαιδεύσουν σχεδόν άπειρο αριθμό επιπέδων, οδηγώντας σε έξοδο υψηλότερης ποιότητας. Παράλληλα με τα μοντέλα διάχυσης, οι οργανισμοί αξιοποιούν επίσης τόσο τα «VAE» και τα «GANs» για τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης.
Τα VAE, ή αλλιώς Variational Autoencoders, αποτελούνται από δύο αντίστοιχα νευρωνικά δίκτυα: κωδικοποιητές και αποκωδικοποιητές. Ο κωδικοποιητής μετατρέπει την είσοδο σε μια μικρότερη αναπαράσταση δεδομένων, ενώ ο αποκωδικοποιητής ανακατασκευάζει την αρχική είσοδο, αφαιρώντας κάθε περιττόformatιόν. Τα δύο δίκτυα συνεργάζονται για να μάθουν αποτελεσματικούς τρόπους αναπαράστασης δεδομένων, επιτρέποντας δημιουργική παραγωγή.
Τα GAN, ή τα Generative Adversarial Networks αναγκάζουν δύο νευρωνικά δίκτυα να ανταγωνίζονται το ένα το άλλο. Ένας παραγωγός δημιουργεί νέα παραδείγματα δεδομένων, ενώ ένας υπεύθυνος διάκρισης μαθαίνει να διακρίνει το παραγόμενο περιεχόμενο ως «πραγματικό» ή «ψεύτικο».
Τα δύο μοντέλα εκπαιδεύονται ταυτόχρονα και σταδιακά γίνονται πιο έξυπνα, παράγοντας καλύτερο περιεχόμενο με την πάροδο του χρόνου. Τα GAN παρέχουν γρήγορα δείγματα και εξόδους υψηλής ποιότητας, αλλά συχνά υποφέρουν από περιορισμένη ποικιλία δειγμάτων.
Ένας άλλος σημαντικός παράγοντας στην ανάπτυξη μοντέλων παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης είναι η χρήση μιας συγκεκριμένης αρχιτεκτονικής, όπως ένα δίκτυο μετασχηματιστών. Αυτά τα δίκτυα λειτουργούν παρόμοια με τα νευρωνικά δίκτυα, επεξεργάζοντας τη διαδοχική είσοδο σε μια μη διαδοχική format. Οι μετασχηματιστές επωφελούνται τόσο από την αυτοπροσοχή όσο και από την κωδικοποίηση θέσης, επιτρέποντας στους αλγόριθμους να εστιάζουν στη σχέση μεταξύ των λέξεων.
Τα επίπεδα αυτοπροσοχής αποδίδουν ένα βάρος σε κάθε στοιχείο της εισόδου, που σχετίζεται με την αξία ή τη σημασία του. Το σύστημα κωδικοποίησης θέσης καθορίζει τη σειρά με την οποία υποβάλλονται οι λέξεις εισαγωγής. Οι μετασχηματιστές αποτελούνται από διάφορα στρώματα ή μπλοκ μετασχηματιστών, τα οποία συνεργάζονται για να αποκρυπτογραφήσουν, ακόμη και να προβλέψουν ροές δεδομένων, όπως εικόνες και κείμενο.
Εφαρμογές Generative AI
Όπως όλες οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης, τα συστήματα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης προορίζονται να υποστηρίζουν συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης. Αυτά τα εργαλεία μπορούν να εξορθολογίσουν τις ροές εργασίας μηχανικών, επιστημόνων, ερευνητών και δημιουργικών. Τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργούνται μπορούν να λάβουν πληροφορίες με διάφορες μορφές και να δημιουργήσουν νέο περιεχόμενο με τις ίδιες μεθόδους.
Οι κοινές εφαρμογές περιλαμβάνουν:
- Οπτικές εικόνες: Μία από τις πιο δημοφιλείς εφαρμογές παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης είναι η δυνατότητα δημιουργίας μοναδικών εικόνων, όπως avatars, τρισδιάστατων εικόνων, γραφημάτων και εικονογραφήσεων. Οι χρήστες μπορούν να δημιουργήσουν εικόνες σε μια ποικιλία διαφορετικών στυλ, ακόμη και να τροποποιήσουν ή να επεξεργαστούν υπάρχον περιεχόμενο. Τα μοντέλα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να δημιουργήσουν γραφήματα για να παρουσιάσουν χημικές ενώσεις για ανακάλυψη φαρμάκων ή να δημιουργήσουν ρεαλιστικές εικόνες για βιντεοπαιχνίδια, εργαλεία σχεδίασης, εικονική και επαυξημένη πραγματικότητα.
- Ήχος: Ο ήχος, η ομιλία και η μουσική είναι όλα αναδυόμενα πεδία στο τοπίο της τεχνητής νοημοσύνης. Τα παραδείγματα περιλαμβάνουν μοντέλα που μπορούν να αναπτύξουν αποσπάσματα από κλιπ ήχου και τραγούδια χρησιμοποιώντας εισαγωγές κειμένου. Ορισμένα εργαλεία μπορούν επίσης να αναγνωρίσουν συγκεκριμένα αντικείμενα σε βίντεο και να δημιουργήσουν συμπληρωματικούς θορύβους ή μουσική για υλικό βίντεο.
- Γλώσσα: Το κείμενο βρίσκεται στην καρδιά πολλών μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης που δημιουργούνται και συχνά θεωρείται ως ο πιο προηγμένος τομέας. Μερικά από τα πιο δημοφιλή μοντέλα παραγωγής που βασίζονται σε γλώσσα είναι τα LLM ή μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, τα οποία μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία κώδικα, δοκιμίων, μεταφράσεων και πολλά άλλα.
- Συνθετικά δεδομένα: Οι προγραμματιστές χρησιμοποιούν συνθετικά δεδομένα για την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και, όταν είναι απαραίτητο, τα δεδομένα περιορίζονται ή δεν υπάρχουν. Τα παραγωγικά μοντέλα μπορούν να δημιουργήσουν συνθετικά δεδομένα για να καλύψουν όλες τις μεθόδους και να χρησιμοποιήσουν την αποτελεσματική μάθηση με ετικέτα για να αναπτυχθούν. Οι αλγόριθμοι δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μειώσουν το κόστος επισήμανσης δημιουργώντας αυτόματα επαυξημένα δεδομένα εκπαίδευσης ή εκμάθησης αναπαραστάσεων δεδομένων.
Οι περιπτώσεις χρήσης για γενετική τεχνητή νοημοσύνη καλύπτουν επίσης διάφορες βιομηχανίες. Πολλοί επαγγελματίες περιγράφουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη ως ένα είδος τεχνολογίας γενικής χρήσης, παρόμοια με την ηλεκτρική ενέργεια ή την ατμοηλεκτρική ενέργεια. Σε κάθε κλάδο, αυτή η τεχνολογία μπορεί να εξυπηρετήσει διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης, όπως:
- Δημιουργία συστημάτων ανίχνευσης απάτης και εργαλείων διαχείρισης δεδομένων για χρηματοδότηση.
- Ερμηνεία συμβάσεων και ανάλυση αποδεικτικών στοιχείων στον νομικό κλάδο.
- Συνδυασμός δεδομένων από κάμερες και μετρήσεις για τον εντοπισμό ελαττωματικών εξαρτημάτων και πιθανών προβλημάτων στον χώρο παραγωγής.
- Παραγωγή περιεχομένου και μετάφρασή του σε άλλες γλώσσες στον χώρο ταινιών και πολυμέσων.
- Προσδιορισμός υποσχόμενων υποψηφίων φαρμάκων και ευκαιριών στον ιατρικό κλάδο.
- Σχεδιασμός και επιμέλεια πρωτοτύπων στον αρχιτεκτονικό τομέα.
- Δημιουργία περιεχομένου και επιπέδων παιχνιδιού στον χώρο του παιχνιδιού.
Οι προκλήσεις του Generative AI
Ενώ αμέτρητες εταιρείες, από τη Microsoft και την Google, μέχρι το MIT, επενδύουν τώρα σε παραγωγικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης, υπάρχουν ακόμα προκλήσεις που πρέπει να ξεπεραστούν. Μία από τις μεγαλύτερες προκλήσεις συνδέεται με την επεκτασιμότητα της υπολογιστικής δομής. Τα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιούν δισεκατομμύρια παραμέτρους και χρειάζονται σημαντικούς όγκους δεδομένων για εκπαίδευση.
Αυτό σημαίνει ότι παρόλο που ένα γενετικό chatbot AI μπορεί να φαίνεται απλό στην επιφάνεια, απαιτεί σημαντική τεχνική τεχνογνωσία, επενδύσεις κεφαλαίων και μοναδική τεχνολογία για να αναπτυχθεί. Για να εκπαιδεύσουν τόσο μεγάλα σύνολα δεδομένων, οι εταιρείες χρειάζονται επίσης τεράστια ποσά υπολογιστικής ισχύος για να τελειοποιήσουν τα μοντέλα.
Άλλες κοινές προκλήσεις περιλαμβάνουν:
- Ταχύτητα δειγματοληψίας: Η κλίμακα των παραγωγικών μοντέλων σημαίνει ότι μερικές φορές μπορεί να υπάρχει λανθάνουσα κατάσταση στο χρόνο που απαιτείται για τη δημιουργία ενός στιγμιότυπου. Για διαδραστικές λύσεις που προσφέρουν δημιουργία κειμένου ή επεξεργασία φυσικής γλώσσας με τεχνητή νοημοσύνη, οι συνομιλίες πρέπει να γίνονται με ακρίβεια και αμέσως. Οι χαμηλές ταχύτητες δειγματοληψίας μπορεί να κάνουν πιο δύσκολη την γρήγορη εκπαίδευση των εργαλείων.
- Ποιότητα δεδομένων: Όπως αναφέρθηκε παραπάνω, ορισμένα μοντέλα παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων για διάφορες περιπτώσεις χρήσης. Δεν είναι όλα τα δεδομένα κατάλληλα για χρήση σε μοντέλα και εφαρμογές AI. Αυτά τα μοντέλα απαιτούν αμερόληπτα, υψηλής ποιότητας δεδομένα για την εκτέλεση συγκεκριμένων εργασιών. Ορισμένοι τομείς δυσκολεύονται να βρουν αρκετά αποτελεσματικά δεδομένα για τη δημιουργία μοντέλων.
- Άδειες δεδομένων: Η περαιτέρω επιβάρυνση της έλλειψης δεδομένων είναι η αδυναμία πρόσβασης σε δεδομένα. Δεν είναι όλα τα δεδομένα που είναι διαθέσιμα για βελτιστοποίηση τεχνητής νοημοσύνης ανοιχτού κώδικα, ορισμένες εταιρείες δυσκολεύονται να αποκτήσουν πρόσβαση σε εμπορικές άδειες για να χρησιμοποιήσουν υπάρχοντα δεδομένα ή να δημιουργήσουν νέα κατά παραγγελία σύνολα δεδομένων.
Πολλές καινοτόμες εταιρείες εργάζονται τώρα σε νέους τρόπους υποστήριξης της συνεχούς ανάπτυξης και ανάπτυξης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Αυτές οι πλατφόρμες και τα προϊόντα αρχίζουν να εκπαιδεύουν την πολυπλοκότητα που συνεπάγεται η δημιουργία καινοτόμων μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε κλίμακα.
Τα οφέλη του Generative AI
Ενώ υπάρχουν διάφορες προκλήσεις που πρέπει να ξεπεραστούν προτού όλοι μπορέσουν να αποκτήσουν πρόσβαση σε παραγωγικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία νέων εικόνων, περιγραφών κειμένου και πολλά άλλα, η τεχνολογία εξακολουθεί να έχει πολλά ευδιάκριτα οφέλη. Οι αλγόριθμοι γενετικής τεχνητής νοημοσύνης είναι ισχυρά εργαλεία, ικανά να δημιουργούν νέο, πρωτότυπο περιεχόμενο, όπως βίντεο, κείμενο και εικόνες (Dall-e 2).
Μερικά από αυτά τα μοντέλα στυλ βαθιάς μάθησης είναι ικανά να δημιουργούν περιεχόμενο που δεν διακρίνεται σχεδόν από το περιεχόμενο που δημιουργείται από ανθρώπους. Οι παραγωγικοί αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν ακόμη και να χρησιμοποιηθούν για τη βελτίωση της ακρίβειας και της αποτελεσματικότητας των υπαρχουσών τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης.
Μπορούν να βοηθήσουν σε πολλά εργαλεία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και σε συστήματα υπολογιστικής όρασης πιο αποτελεσματικά, με τη δημιουργία νέων συνθετικών δεδομένων για εκπαίδευση. Επιπλέον, οι αλγόριθμοι δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να επιτρέψουν σε προγραμματιστές και οργανισμούς να αναλύουν και να εξερευνούν πολύπλοκα δεδομένα με νέους τρόπους.
Οι επιχειρήσεις και οι ερευνητές μπορούν να χρησιμοποιήσουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να συνοψίσουνformatιόν, ανακαλύψτε κρυφά μοτίβα και βρείτε τάσεις που μπορεί να μην είναι εμφανείς μόνο στα ανεπεξέργαστα δεδομένα. Σε ευρεία κλίμακα, οι παραγωγικοί αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να επιταχύνουν και να αυτοματοποιήσουν μια τεράστια ποικιλία διαδικασιών και εργασιών, εξοικονομώντας οργανισμούς καιdiviδιπλασιάζει σημαντικό χρόνο και πόρους.
Υπάρχουν προβλήματα με το Generative AI σήμερα;
Αν και η άνοδος της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης οδήγησε σε πολύ ενθουσιασμό σε όλα, από τον κατασκευαστικό κλάδο έως τη βιομηχανία υγειονομικής περίθαλψης, υπάρχουν επίσης διάφορες ανησυχίες σχετικά με την τεχνολογία. Πολλές από αυτές τις ανησυχίες περιστρέφονται γύρω από την πιθανότητα κακής χρήσης και κατάχρησης μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, ζητήματα με αποτελέσματα κακής ποιότητας και τη δυνατότητα να διαταραχθούν ορισμένα υπάρχοντα επιχειρηματικά μοντέλα.
Το Generative AI είναι ισχυρό, αλλά μπορεί να παρέχει ανακριβή και παραπλανητικό περιεχόμενοformatιόν. Είναι επίσης δύσκολο να εμπιστευτείς όταν οι εταιρείες δεν γνωρίζουν πλήρως την πηγή του informatιόν που χρησιμοποιείται από τον παραγωγικό προεκπαιδευμένο μετασχηματιστή και άλλους αλγόριθμους.
Σε ορισμένες περιπτώσεις, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να προωθήσει νέες μορφές λογοκλοπής που παραβλέπει τα δικαιώματα των δημιουργών περιεχομένου και των καλλιτεχνών. Θα μπορούσε επίσης να διαταράξει τα υπάρχοντα επιχειρηματικά μοντέλα, ιδιαίτερα σε σχέση με τη διαφήμιση και τη βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης.
Μια ιδιαίτερη ανησυχία που σχετίζεται με τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, είναι ότι τα μοντέλα δημιουργίας κειμένου και εικόνας θα μπορούσαν να διευκολύνουν τη δημιουργία ψεύτικων ειδήσεων. Υπάρχει επίσης η πιθανότητα ορισμένα μοντέλα, ικανά να αναπαράγουν ανθρώπους, να υποδύονται ανθρώπους κατά τη διάρκεια επιθέσεων κοινωνικής μηχανικής.
Αναζητώντας το μέλλον της Generative AI
Καθώς οι καινοτόμοι στον σύγχρονο κόσμο συνεχίζουν να βελτιστοποιούν και να βελτιώνουν τα παραγωγικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης, αυτά τα εργαλεία υπόσχονται εκπληκτικά. Επί του παρόντος, η έρευνα βρίσκεται σε εξέλιξη για νέους τρόπους δημιουργίας εργαλείων για τον εντοπισμό και την αντιμετώπιση πιθανών ζητημάτων και προκλήσεων. Ορισμένες εταιρείες κατασκευάζουν ακόμη και εργαλεία ικανά να ανιχνεύουν εικόνες, βίντεο και κείμενο που δημιουργούνται από AI.
Οι βελτιώσεις στις πλατφόρμες ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης θα συμβάλουν επίσης στη βελτίωση της ανάπτυξης λύσεων παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης στο μέλλον. Οι ηγέτες των επιχειρήσεων και οι προγραμματιστές αναζητούν ήδη τρόπους ενσωμάτωσης της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στα εργαλεία και τα συστήματα που χρησιμοποιούμε ήδη σε μαζική κλίμακα.
Τα εργαλεία σχεδίασης θα γίνουν πιο διαισθητικά, οι ελεγκτές γραμματικής θα εξελιχθούν και τα εργαλεία εκπαίδευσης ενδέχεται σύντομα να είναι σε θέση να εντοπίζουν αυτόματα τις βέλτιστες πρακτικές για λογαριασμό των ηγετών επιχειρήσεων. Το Generative AI έχει τη δυνατότητα να μεταμορφώσει σχεδόν κάθε πτυχή του τρόπου με τον οποίο ζούμε και εργαζόμαστε.
