מה זה AI גנרטיבי? הקדמה
AI גנרטיבי הוא סוג טרנספורמטיבי של טכנולוגיית בינה מלאכותית, המסוגלת לייצר סוגים שונים של תוכן בתגובה להנחיות השפה הטבעית. עם מודלים של בינה מלאכותית, משתמשים יכולים לייצר תמונות, טקסט, אודיו ואפילו נתונים סינתטיים תוך שניות.
ההייפ סביב הבינה המלאכותית הגנרטיבית החל להתפתח בסוף 2022, אז Open AI השיקה את ChatGPT, צ'אט בוט מתקדם המסוגל ליצור תוכן מדהים בשפה בסגנון אנושי. עם זאת, AI גנרטיבי היה קיים הרבה לפני 2022.
הטכנולוגיה העומדת בבסיס הבינה המלאכותית הגנרטיבית הוצגה לראשונה בשנות ה-1960, בכמה מהצ'אטבוטים המוקדמים ביותר. אבל הפוטנציאל של צורה זו של בינה מלאכותית לא נחשף באמת עד 2014, כאשר רשתות יריבות גנרטיביות (GANs) הוצגו לעולם למידת המכונה.
המעמד האחרון של יישומי בינה מלאכותית נוצרה מאז ממודלים בסיסיים, המאפשרים לחברות לבנות מודלים ייחודיים ליצירת תדמית ושפה.
רוב דגמי היסוד המשמשים כיום הם "מודלים של שפה גדולה", או LLMs, מאומנים על נפחים עצומים של שפה טבעית.
ההשפעה של מערכות אלו מיוחסת לא רק לגודלם של LLMs, אלא לשנאים (כלי למידת מכונה), המאפשרים לחוקרים לאמן מודלים ללא משימות תיוג מורכבות.
למידה בזריקת אפס מאפשרת למודלים להשתמש בהבנה כללית של הקשרים בין מושגים כדי ליצור תחזיות, וליצור תגובות חדשות לקלט.
תוכן העניינים:
כיצד פועל בינה מלאכותית גנרטיבית?
כפי שהוזכר לעיל, דגמי AI גנרטיביים מגיבים ל"הנחיות", בצורה של תמונות, אודיו, וידאו, טקסט ועוד. הם מאפשרים למשתמשים ליצור במהירות תוכן חדש, בתגובה להנחיות אלו. גרסאות קודמות של AI גנרטיבי חייבו את המשתמשים לשלוח נתונים למודל באמצעות API או תהליך דומה.
עם זאת, חלוצים בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית פיתחו ממשקי משתמש טובים יותר, המאפשרים למשתמשים לתאר בקשות בשפה טבעית פשוטה. מודלים של AI גנרטיביים ממנפים רשתות עצביות כדי לקבוע מבנים ודפוסים בנתונים, וליצור תוכן חדש.
אחת מפריצות הדרך הגדולות ביותר במודלים של AI גנרטיביים, היא האפשרות למשתמשים למנף גישות למידה שונות, כולל למידה מפוקחת למחצה ולא מפוקחת להדרכה. המשמעות היא שחברות ומפתחים יכולים למנף ביתר קלות כמויות גדולות של נתונים, כדי לתמוך במודלים של Gen AI במתן תשובות ייחודיות לשאילתות.
GANs ומקודדים אוטומטיים וריאציות מבטיחים שמפתחים יכולים להכשיר מודלים עם מבט ספציפי על העולם, מה שמוביל למקרי שימוש שונים עבור כלי AI גנרטיביים. דוגמאות כוללות הכל מ-GPT-3 ו-GPT-4, ועד דיפוזיה יציבה.
כיצד מפותחות מערכות בינה מלאכותית?
למרות שמערכות AI גנרטיביות כפי שאנו מכירים אותן היום הן עדיין חדשות יחסית, ישנם מספר סוגים שונים של דגמים בחוץ, כל אחד מהם מאומן בצורה ייחודית.
אחת האפשרויות הנפוצות ביותר לפיתוח AI גנרטיבי היא להשתמש ב"מודלים של דיפוזיה", או מודלים הסתברותיים של דיפוזיה. אלה קובעים וקטורים במרחב הסמוי באמצעות תהליכי אימון דו-שלביים. המערכות משתמשות הן בדיפוזיה קדימה כדי להוסיף רעש אקראי לנתוני האימון, והן בדיפוזיה הפוכה כדי להפוך את הרעש ולבנות מחדש דגימות של נתונים.
למרות שמודלים של דיפוזיה לוקחים יותר זמן לאימון מאשר מודלים של מקודדים אוטומטיים וריאציות, מפתחים יכולים לאמן כמעט מספר אינסופי של שכבות, מה שמוביל לתפוקה באיכות גבוהה יותר. לצד מודלים של דיפוזיה, ארגונים ממנפים גם "VAEs" ו-"GANs" עבור AI גנרטיבי.
VAEs, או Variational Autoencoders, מורכבים משתי רשתות עצביות מתאימות: מקודדים ומפענחים. המקודד ממיר קלט לייצוג קטן יותר של נתונים, בעוד המפענח משחזר את הקלט המקורי, ומסיר כל מידע מיותר. שתי הרשתות עובדות יחד כדי ללמוד דרכים יעילות לייצוג נתונים, המאפשרות פלט יצירתי.
GANs, או Generative Adversarial Networks מאלצים שתי רשתות עצביות להתחרות זו בזו. מחולל יוצר דוגמאות חדשות של נתונים, בעוד שמפלה לומד להבחין בין תוכן שנוצר כ"אמיתי" או "מזוייף".
שני הדגמים מאומנים בו-זמנית, והופכים בהדרגה לחכמים יותר, ומייצרים תוכן טוב יותר לאורך זמן. GANs מספקים דגימות ותפוקות באיכות גבוהה במהירות, אך לרוב סובלים ממגוון דגימות מוגבל.
גורם מרכזי נוסף בפיתוח מודלים של AI גנרטיביים הוא השימוש בארכיטקטורה ספציפית, כגון רשת שנאים. רשתות אלו פועלות בדומה לרשתות עצביות, ומעבדות קלט רציף בפורמט לא רציף. רובוטריקים נהנים הן מתשומת לב עצמית והן מקידוד מיקום, מה שמאפשר לאלגוריתמים להתמקד בקשר בין מילים.
שכבות תשומת לב עצמית מייחסות משקל לכל רכיב של הקלט, בקורלציה לערכו או לחשיבותו. מערכת הקידוד המיקוםי קובעת את סדר הגשת מילות הקלט. רובוטריקים מורכבים משכבות שונות או בלוקי שנאים, הפועלים יחד כדי לפענח, ואף לחזות זרמי נתונים, כגון תמונות וטקסט.
יישומים של AI גנרטיבי
כמו כל טכנולוגיות AI, מערכות AI גנרטיביות נועדו לתמוך במקרים ספציפיים של שימוש. כלים אלה יכולים לייעל את זרימות העבודה של מהנדסים, מדענים, חוקרים וקריאייטיבים כאחד. מודלים של AI גנרטיביים יכולים לקבל קלט במגוון צורות, וליצור תוכן חדש באותם שיטות.
יישומים נפוצים כוללים:
- חזותיים: אחד מיישומי הבינה המלאכותית הפופולרית ביותר היא היכולת ליצור תמונות ייחודיות, כגון אווטרים, תמונות תלת מימד, גרפים ואיורים. משתמשים יכולים ליצור תמונות במגוון סגנונות שונים, ואפילו לשנות או לערוך תוכן קיים. דגמי AI גנרטיביים יכולים ליצור גרפים כדי להציג תרכובות כימיות לגילוי תרופות, או ליצור תמונות ריאליסטיות עבור משחקי וידאו, כלי עיצוב, מציאות וירטואלית ומציאות רבודה.
- אודיו: אודיו, דיבור ומוזיקה הם כולם שדות מתפתחים בנוף ה-AI הגנרטיבי. דוגמאות כוללות מודלים שיכולים לפתח קטעים של קטעי אודיו ושירים באמצעות קלט טקסט. כלים מסוימים יכולים גם לזהות אובייקטים ספציפיים בסרטוני וידאו, וליצור רעשים משלימים או מוזיקה לצילומי וידאו.
- שפה: טקסט הוא לב ליבם של דגמי AI גנרטיביים רבים, ולעתים קרובות הוא נחשב לתחום המתקדם ביותר. חלק מהמודלים הגנרטיביים המבוססים על השפה הפופולריים ביותר הם LLMs, או מודלים של שפות גדולות, שניתן להשתמש בהם ליצירת קוד, חיבורים, תרגומים ועוד.
- נתונים סינתטיים: מפתחים משתמשים בנתונים סינתטיים כדי לאמן מודלים של AI, ובמידת הצורך, הנתונים מוגבלים או אינם קיימים. מודלים גנרטיביים יכולים ליצור נתונים סינתטיים כדי לכסות את כל האופנים, ולהשתמש בלמידה יעילה של תווית כדי לצמוח. אלגוריתמי AI גנרטיביים יכולים להפחית את עלויות התיוג על ידי הפקה אוטומטית של נתוני אימון מוגברים, או לימוד ייצוגים של נתונים.
מקרי השימוש עבור AI גנרטיבי משתרעים גם על פני תעשיות שונות. אנשי מקצוע רבים מתארים בינה מלאכותית גנרטיבית כסוג של טכנולוגיה למטרות כלליות, בדומה לחשמל או לכוח קיטור. בכל תעשייה, טכנולוגיה זו יכולה לשרת מקרי שימוש שונים, כגון:
- בניית מערכות לגילוי הונאה וכלים לניהול נתונים למימון.
- פרשנות חוזים וניתוח ראיות בתעשייה המשפטית.
- שילוב נתונים ממצלמות ומדדים לזיהוי רכיבים פגומים ובעיות פוטנציאליות בחלל הייצור.
- הפקת תוכן ותרגומו לשפות אחרות במרחב הקולנועי והמדיה.
- זיהוי מועמדים והזדמנויות לתרופות מבטיחות בתעשייה הרפואית.
- עיצוב ועריכת אבות טיפוס במגזר האדריכלי.
- יצירת תוכן ורמות משחק במרחב המשחקים.
האתגרים של AI גנרטיבי
בעוד אינספור חברות, ממיקרוסופט וגוגל ועד MIT, משקיעות כעת בפתרונות בינה מלאכותית, עדיין יש אתגרים להתגבר עליהם. אחד האתגרים הגדולים ביותר קשור להרחבה של מבנה המחשוב. מודלים של AI גנרטיביים יכולים להשתמש במיליארדי פרמטרים וזקוקים לכמויות משמעותיות של נתונים לצורך אימון.
המשמעות היא שלמרות שצ'טבוט AI יצירתי עשוי להיראות פשוט על פני השטח, הוא דורש מומחיות טכנית משמעותית, השקעת הון וטכנולוגיה ייחודית כדי להתפתח. כדי להכשיר מערכי נתונים גדולים כאלה, חברות זקוקות גם לכמויות אדירות של כוח מחשוב כדי לכוונן מודלים.
אתגרים נפוצים נוספים כוללים:
- מהירות דגימה: קנה המידה של המודלים הגנרטיביים אומר שלעיתים עשוי להיות חביון בזמן הדרוש ליצירת מופע. עבור פתרונות אינטראקטיביים המציעים יצירת טקסט, או עיבוד שפה טבעית בינה מלאכותית, השיחות צריכות להתרחש בצורה מדויקת ומידית. מהירויות דגימה איטיות יכולות להקשות על אימון כלים במהירות.
- איכות מידע: כפי שהוזכר לעיל, כמה מודלים של AI גנרטיביים משמשים ליצירת נתונים סינתטיים עבור מקרי שימוש שונים. לא כל הנתונים מתאימים לשימוש במודלים ואפליקציות בינה מלאכותית. מודלים אלה דורשים נתונים בלתי משוחדים ואיכותיים לביצוע משימות ספציפיות. חלק מהתחומים מתקשים למצוא מספיק נתונים יעילים ליצירת מודלים.
- רישיונות נתונים: שילוב נוסף של חוסר בנתונים הוא חוסר יכולת לגשת לנתונים. לא כל הנתונים הזמינים לאופטימיזציה של בינה מלאכותית הם קוד פתוח, חברות מסוימות מתקשות לגשת לרשיונות מסחריים כדי להשתמש בנתונים קיימים, או ליצור מערכי נתונים חדשים בהתאמה אישית.
חברות חדשניות רבות עובדות כעת על דרכים חדשות לתמוך בצמיחה ופיתוח מתמשך של מודלים של בינה מלאכותית. הפלטפורמות והמוצרים הללו מתחילים לחנך את המורכבות הכרוכה בבניית מודלים חדשניים של למידת מכונה בקנה מידה.
היתרונות של AI גנרטיבי
אמנם יש אתגרים שונים שצריך להתגבר עליהם לפני שכולם יוכלו לגשת לפתרונות AI גנרטיביים ליצירת תמונות חדשות, תיאורי טקסט ועוד, לטכנולוגיה עדיין יש יתרונות רבים. אלגוריתמי AI גנרטיביים הם כלים רבי עוצמה, המסוגלים ליצור תוכן חדש ומקורי, כגון סרטונים, טקסט ותמונות (Dall-e 2).
חלק מהמודלים של סגנון למידה עמוקה אלו מסוגלים ליצור תוכן שכמעט ואינו ניתן להבדיל מתוכן שנוצר על ידי בני אדם. ניתן להשתמש באלגוריתמי AI גנרטיביים אפילו כדי לשפר את הדיוק והיעילות של טכנולוגיות AI קיימות.
הם יכולים לסייע בכלים רבים לעיבוד שפה טבעית ומערכות ראייה ממוחשבת בצורה יעילה יותר, עם יצירת נתונים סינתטיים חדשים לאימון. בנוסף, אלגוריתמי AI גנרטיביים יכולים לאפשר למפתחים וארגונים לנתח ולחקור נתונים מורכבים בדרכים חדשות.
עסקים וחוקרים יכולים להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לסכם מידע, לגלות דפוסים נסתרים ולמצוא מגמות שאולי אינן ניכרות בנתונים גולמיים בלבד. בקנה מידה רחב, אלגוריתמי AI גנרטיביים יכולים להאיץ ולהפוך מגוון עצום של תהליכים ומשימות לאוטומטי, ולחסוך לארגונים וליחידים זמן ומשאבים משמעותיים.
האם יש היום בעיות עם AI גנרטיבי?
למרות שעליית הבינה המלאכותית הגנרטיבית הובילה להתרגשות רבה בכל דבר, החל מהייצור ועד תעשיית הבריאות, יש גם חששות שונים סביב הטכנולוגיה. רבים מהחששות הללו סובבים סביב הפוטנציאל של שימוש לרעה וניצול לרעה של מודלים של AI, בעיות עם תוצאות באיכות ירודה והפוטנציאל לשבש כמה מודלים עסקיים קיימים.
AI גנרטיבי הוא רב עוצמה, אך הוא יכול לספק מידע לא מדויק ומטעה. קשה גם לתת אמון כאשר חברות אינן מודעות לחלוטין למקור המידע המשמש את השנאי המאומן מראש ואלגוריתמים אחרים.
במקרים מסוימים, בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה לקדם צורות חדשות של פלגיאט שמתעלמות מהזכויות של יוצרי תוכן ואמנים. זה גם עלול לשבש מודלים עסקיים קיימים, במיוחד ביחס לפרסום ואופטימיזציה למנועי חיפוש.
דאגה אחת הקשורה לבינה מלאכותית גנרטיבית היא שמודלים מבוססי טקסט ויצירת תמונות יכולים להקל על הפקת חדשות מזויפות. יש גם פוטנציאל שדגמים מסוימים, המסוגלים לשכפל בני אדם, יכולים להתחזות לאנשים במהלך התקפות הנדסה חברתית.
מסתכלים על העתיד של AI גנרטיבי
בעוד חדשנים בעולם המודרני ממשיכים לייעל ולשפר מודלים של בינה מלאכותית, הכלים הללו מראים הבטחה מדהימה. כרגע נמשך מחקר על דרכים חדשות לבניית כלים לאיתור ולהתגבר על בעיות ואתגרים פוטנציאליים. חלק מהחברות אפילו בונות כלים המסוגלים לזהות תמונות, וידאו וטקסט שנוצרו על ידי בינה מלאכותית.
שיפורים בפלטפורמות פיתוח בינה מלאכותית יסייעו גם לשפר את הפיתוח של פתרונות AI גנרטיביים בעתיד. מנהיגים ומפתחים עסקיים כבר מחפשים דרכים להטמיע בינה מלאכותית גנרטיבית בכלים ובמערכות שאנו כבר משתמשים בהן בקנה מידה עצום.
כלי העיצוב יהפכו אינטואיטיביים יותר, בודקי הדקדוק יתפתחו, וכלי הדרכה עשויים בקרוב לזהות באופן אוטומטי שיטות עבודה מומלצות בשם מנהיגים עסקיים. ל- AI גנרטיבי יש פוטנציאל לשנות כמעט כל היבט של איך שאנחנו חיים ועובדים.
