Umelá inteligencia (AI) zažíva v posledných rokoch obrovský rast, najmä v oblasti generatívnej AI. Táto vetva AI sa zameriava na vytváranie realistického obsahu, ako sú obrázky, zvuky, videá a texty. Modely, ako napríklad DALL-E 3, Stable Diffusion a ChatGPT, ukázali impozantné tvorivé schopnosti, no zároveň vzbudili obavy o etiku, skreslenie a potenciálne zneužitie. S rýchlym vývojom generatívnej AI sa objavujú nové pokroky, ako napríklad Google Gemini a očakávané projekty ako OpenAI Q*, ktoré formujú budúcnosť tohto odvetvia.
Generatívna AI nielen transformuje výskumnú oblasť, ale prináša aj významné dôsledky v rôznych odvetviach a doménach, ako sú zdravotníctvo, financie a vzdelávanie. Avšak s tým súvisia aj nové výzvy, ako napríklad kvalita výskumu a zabezpečenie zhody AI s ľudskými hodnotami. Je dôležité nájsť rovnováhu medzi pokrokom a etickými záležitosťami.
Jedným významným vývojom v generatívnej AI je vzostup multimodálneho učenia a miešaných odborníkov (MoE). Tieto prístupy umožňujú viacstranné schopnosti AI v rôznych aplikáciách. Napríklad model Gemini od spoločnosti Google využíva MoE na excelentné dlhé konverzačné výmeny a stručné zodpovedanie otázok, predčiť ešte predchádzajúce modely ako LaMDA. Navyše, Gemini dokáže spracovať rôzne modality okrem textu, čo stanovuje nové referenčné body, ale súčasne prináša technické a etické výzvy, na ktoré je potrebné zareagovať.
Multimodálne systémy ako Gemini ukazujú potenciál spojenia textových konceptov s vizuálnymi oblasťami, manipulácie s audio a video vstupmi, generovania kódu v rôznych programovacích jazykoch a efektívneho škálovania. Avšak výzvy ako diverzita dát, vyhodnotenie, škálovateľnosť a interpretovateľnosť si vyžadujú pozornosť, aby sa mohol plne odvíjať potenciál multimodálnej AI.
Zatiaľ čo vývoj umelej všeobecnej inteligencie (AGI) zostáva ambicióznym a kontroverzným cieľom, postupné pokroky v prenosovom učení, viacúlohovom trénovaní a abstrakcii nás približujú k jeho realizácii. Projekt Q* od spoločnosti OpenAI, ktorý kombinuje posilňovacie učenie s veľkými jazykovými modelmi, predstavuje dôležitý krok vpred v tejto oblasti.
S nárastom sily AI sa však objavujú aj riziká. Napríklad jailbreaking umožňuje útočníkom manipulovať s AI modelmi, čo môže viesť k vytváraniu škodlivého obsahu, ako je dezinformácia, nenávistná reč alebo závadlivý kód. Dôkladné doladenie, adversársky tréning, pravidelné vyhodnocovanie a ľudský dohľad sú kľúčové pre zmiernenie týchto rizík.
Okrem toho môže dochádzať k AI halucinácii, ktorá spočíva v generovaní výstupov, ktoré nie sú kotvené v trénovacích dátach. Je nevyhnutné byť ostražitý a prijať účinné protiopatrenia, aby sa predišlo šíreniu škodlivého softvéru alebo iným hrozbám napájaným AI.
Záverom možno konštatovať, že generatívna AI dosiahla významný pokrok, otvára nové výskumné a aplikované oblasti. Inovácie ako multimodálne učenie a MoE revolucionizujú schopnosti AI systémov. Avšak je potrebné riešiť etické obavy a výzvy spojené s technickou implementáciou, aby sa zabezpečil zodpovedný vývoj a nasadenie AI technológií.
The source of the article is from the blog agogs.sk