Generative AI (GenAI) – co to? Twój przewodnik po tworzeniu treści przez sztuczną inteligencję

Pomyśl o Generative AI (GenAI) jako o zaawansowanym typie sztucznej inteligencji, która potrafi tworzyć zupełnie nowe rzeczy – teksty, obrazy, muzykę, a nawet kod. Robi to, ucząc się na ogromnych ilościach danych, a potem, na podstawie tego, co wyłapała, tworzy coś nowego, odpowiadając na twoje polecenia. To trochę tak, jakbyś uczył się malować, oglądając tysiące obrazów, a potem sam zaczął tworzyć własne dzieła. Kluczowa różnica między GenAI a starszymi systemami AI jest taka, że GenAI po prostu tworzy, podczas gdy te starsze głównie analizowały albo przewidywały. Ta technologia zyskuje na znaczeniu w wielu obszarach, więc warto wiedzieć, czym tak naprawdę jest i do czego może się przydać.

Jak to wszystko działa?

GenAI działa na zasadzie uczenia się przez analizę gigantycznych zbiorów danych. Dzięki temu potrafi wychwycić skomplikowane wzorce i zależności. Następnie wykorzystuje tę wiedzę do generowania nowych danych, które są podobne do tych, na których się uczyła, ale nie są ich dokładną kopią. Wyobraź sobie system, który przeczytał całą Wikipedię – potrafi potem napisać artykuł na dowolny temat w podobnym stylu i z podobną strukturą.

Cały ten proces opiera się na kilku ważnych elementach:

• Trening: Modele uczą się na gigantycznych porcjach danych. Na przykład, GPT-3 uczył się na 45 terabajtach tekstu. W tym czasie algorytmy łapią zależności między różnymi elementami danych, często poprzez zadania typu uzupełnij brakujące słowo, co pomaga im zrozumieć, jak wszystko się ze sobą łączy.
• Architektura modelu: Wiele systemów GenAI korzysta z architektury Transformers, która składa się z enkodera i dekodera. Transformers to sprytna architektura oparta na mechanizmie uwagi, pozwalająca na przetwarzanie sekwencji danych w tym samym czasie. Encoder przetwarza dane wejściowe na coś w rodzaju skondensowanych reprezentacji, które łapią kontekst i zależności, a dekoder używa ich do generowania nowych sekwencji.
• Generowanie treści: Po treningu model dostaje od ciebie polecenie (tzw. prompt) i na podstawie nauczonych wzorców generuje wyniki, które są statystycznie najbardziej prawdopodobne. Trochę losowości w tym procesie sprawia, że nawet przy tym samym zapytaniu można dostać różne odpowiedzi, co nadaje treściom pewnej kreatywności i „życia”.

Pamiętaj, że główna różnica między GenAI a tradycyjną sztucznej inteligencją jest taka: podczas gdy stare systemy AI analizowały dane, żeby tworzyć prognozy lub optymalizować, GenAI została stworzona specjalnie do tworzenia nowych rzeczy. Na przykład, sztuczna inteligencja przewidująca odpowiedzi może podpowiadać gotowe frazy w mailach, ale Generative AI, jak ChatGPT, tworzy zupełnie nowe informacje dopasowane do twoich konkretnych potrzeb. Dzięki temu może realizować zadania opisane w sekcji o tym, jak działa GenAI, obejmujące fazę treningu, architekturę modelu i fazę generowania.

Główne typy modeli Generative AI

Istnieje mnóstwo rodzajów modeli Generative AI, każdy z nich ma swoje mocne i słabe strony, a także konkretne zastosowania. Są wśród nich GANy, VAE, modele dyfuzyjne, autoregresyjne, przepływowe oraz Transformers, które stanowią podstawę wielu nowoczesnych systemów, w tym dużych modeli językowych (LLMs).

Oto krótki przegląd najważniejszych typów:

• GANs (Generative Adversarial Networks): To trochę jak gra między dwoma sieciami neuronowymi – generatorem i dyskryminatorem. Generator tworzy dane, a dyskryminator próbuje odróżnić je od prawdziwych. Te modele potrafią generować bardzo realistyczne obrazy i filmy, ale ich trening bywa trudny i niestabilny. Mogą też popaść w tzw. mode collapse, czyli zaczynają generować bardzo podobne dane. Używa się ich do tworzenia obrazów i zmieniania stylów.
• VAEs (Variational Autoencoders): Mają strukturę enkodera-dekodera, która mapuje dane do tzw. przestrzeni ukrytej (latentnej), aby potem probabilistycznie generować nowe dane. Są łatwiejsze w treningu niż GANy i świetnie radzą sobie z kompresją danych czy wykrywaniem anomalii. Jednak obrazy przez nie generowane bywają mniej ostre. Stosuje się je do wykrywania anomalii i uczenia cech.
• Modele dyfuzyjne: Działają poprzez stopniowe dodawanie i usuwanie szumu z danych. Te modele są mistrzami w generowaniu obrazów i filmów wysokiej jakości (pomyśl o DALL-E czy Midjourney) i są szeroko stosowane w sztuce i mediach. Główną wadą jest ich ogromne zapotrzebowanie na moc obliczeniową.
• Modele autoregresyjne: Generują sekwencje krok po kroku, przewidując następny element na podstawie poprzednich (np. następne słowo w zdaniu). Są skuteczne w pracy z danymi sekwencyjnymi, jak tekst czy szeregi czasowe, ale mogą być drogie w obliczeniach, jeśli sekwencje są długie. Wykorzystuje się je do przewidywania tekstu i prognozowania szeregów czasowych.
• Modele przepływowe (Flow-based Models): Przekształcają proste rozkłady prawdopodobieństwa w bardziej złożone za pomocą funkcji odwracalnych. Są efektywne w pracy z obrazami i pozwalają na dokładne obliczanie prawdopodobieństwa, ale mają ograniczenia w modelowaniu długoterminowych zależności. Używa się ich do estymacji gęstości i generowania obrazów.
• Transformers: Architektura oparta na mechanizmie uwagi (self-attention, multi-head attention) pozwala na efektywne przetwarzanie sekwencji w sposób równoległy. To podstawa modeli takich jak GPT-4, Gemini czy Claude, które służą do generowania tekstu, kodu, tłumaczeń, podsumowań i zadań multimodalnych. Są skalowalne, ale wymagają dużych zasobów obliczeniowych i mogą czasami halucynować (generować nieprawdziwe informacje).

Modele multimodalne, takie jak DALL-E czy CLIP, łączą różne typy architektur (np. Transformers i modele dyfuzyjne), aby przetwarzać i generować treści w wielu formach – tekst, obraz, dźwięk.

Poniższa tabela porównuje kluczowe cechy wybranych typów modeli:

Typ modelu	Kluczowe mocne strony	Kluczowe ograniczenia	Typowe zastosowania
GANs	Realistyczne i ostre wyniki	Niestabilny trening, „mode collapse”	Synteza obrazów, transfer stylu
VAEs	Stabilna przestrzeń latentna	Rozmyte próbki	Detekcja anomalii, uczenie cech
Diffusion Models	Wysokiej jakości obrazy	Intensywne obliczeniowo	Sztuka, generowanie wideo
Autoregressive	Dokładność sekwencyjna	Powolne dla długich sekwencji	Predykcja tekstu, szeregi czasowe
Flow-based	Dokładne prawdopodobieństwa, efektywne	Słabe modelowanie dalekich zależności	Estymacja gęstości, obrazy
Transformers	Zarządzanie kontekstem, skalowalność	Wysoki koszt obliczeniowy, halucynacje	NLP, chatboty, kod

Wybór odpowiedniego modelu zależy od zadania; GANy i VAE często używa się do obrazów, podczas gdy Transformers dominują w przetwarzaniu języka naturalnego.

Zastosowania Generative AI w biznesie i nie tylko

Generative AI jest wdrażane w różnych sektorach gospodarki, aby zwiększyć produktywność, obniżyć koszty i napędzać innowacje. Ta technologia wspiera kluczowe funkcje biznesowe, od obsługi klienta po badania i rozwój, a tempo jej adaptacji będzie tylko rosło.

Główne zastosowania w różnych branżach

• Technologia i rozwój oprogramowania: Sektor technologiczny przoduje we wdrażaniu GenAI (56% implementacji). Kluczowe zastosowania obejmują generowanie kodu, optymalizację procesów programistycznych i poprawę wydajności systemów. Firmy takie jak Salesforce i SAP korzystają z asystentów AI do wspierania swoich operacji.
• Opieka zdrowotna i nauki o życiu: GenAI zmienia łańcuch wartości w opiece zdrowotnej, usprawniając dokumentację medyczną, poprawiając diagnostykę i przyspieszając przetwarzanie roszczeń ubezpieczeniowych. Inne zastosowania to odkrywanie leków poprzez modelowanie struktur molekularnych, tworzenie obrazów prognozujących postęp chorób, personalizowanie planów leczenia i wdrażanie wirtualnych asystentów dla pacjentów.
• Usługi finansowe: Technologia ta może przynieść branży bankowej od 200 do 340 miliardów dolarów rocznej wartości. Praktyczne zastosowania obejmują wykrywanie oszustw napędzane przez AI, personalizowane doradztwo finansowe, rozwój strategii inwestycyjnych, monitorowanie zgodności z przepisami i usprawnianie komunikacji z klientami.
• Produkcja i łańcuch dostaw: GenAI usprawnia operacje poprzez poprawę logistyki, zarządzania zapasami i prognozowania popytu. Technologia umożliwia transformację tradycyjnych zakładów w inteligentne operacje, zwiększając produktywność i efektywność. Ponadto, 89% menedżerów wskazuje na inwestycje w automatyzację, w tym w możliwości Generative AI Applications dla zarządzania łańcuchem dostaw.
• Marketing i reklama: Zastosowania obejmują generowanie angażujących tekstów reklamowych dla platform e-commerce i mediów społecznościowych, tworzenie treści eksperckich oraz optymalizację list produktów i stron docelowych. Marketing stanowi 27% projektów związanych z GenAI.
• Obsługa klienta: Rozwiązywanie problemów klientów to kluczowe zastosowanie, stanowiące 49% projektów GenAI (w tym 35% poświęcone wyłącznie rozwiązywaniu problemów). Technologia ta pozwala na efektywną obsługę zapytań klientów i automatyzację usług.

Wschodzące zastosowania

Nowe obszary zastosowań Emerging Applications obejmują:

• Rolnictwo: Rolnictwo precyzyjne wykorzystuje narzędzia AI do analizy danych z czujników i satelitów, optymalizując nawadnianie, nawożenie i wzorce siewu w celu poprawy zrównoważonego rozwoju.
• Energia odnawialna: Algorytmy AI analizują dane pogodowe i zużycie energii, aby optymalizować integrację energii odnawialnej z siecią.
• Tworzenie treści i media: GenAI jest powszechnie używana do tworzenia muzyki, produkcji treści audio i generowania konwersji mowy na mowę na potrzeby gier i filmów.
• Zarządzanie informacją: Rozwiązania w zakresie wyszukiwania korporacyjnego integrują różne systemy, tworząc ujednolicone bazy wiedzy i zapewniając pracownikom wsparcie na żądanie.

Wpływ ekonomiczny

Szerokie wdrożenie praktycznych zastosowań GenAI może odblokować od 2 do 4 bilionów dolarów wartości dla globalnej gospodarki. Przewiduje się, że do 2026 roku ponad 100 milionów ludzi będzie współpracować z GenAI w swojej pracy.

Etyczne wyzwania i ryzyka związane z Generative AI

Generative AI niesie ze sobą szereg istotnych wyzwań etycznych, w tym BiasAndDiscrimination (stronniczość i dyskryminacja), dezinformację, naruszenia praw autorskich, naruszenia prywatności oraz potencjalne niewłaściwe użycie.

• Stronniczość i dyskryminacja: Systemy GenAI mogą odzwierciedlać uprzedzenia twórców, danych treningowych lub interpretacji, prowadząc do realnych szkód. Przykładem jest aplikacja do generowania avatarów, która seksualizowała wizerunki kobiet, ze szczególnym uwzględnieniem kobiet azjatyckiego pochodzenia. Trudność w identyfikacji i łagodzeniu tych uprzedzeń wynika z nieprzejrzystości danych treningowych.
• Dezinformacja i halucynacje: Systemy te potrafią generować fałszywe informacje, przedstawiając je z dużą pewnością – jest to zjawisko znane jako halucynacja. ChatGPT na przykład czasami powołuje się na nieistniejące źródła. Jest to problem, ponieważ użytkownicy często ufają wynikom generowanym przez AI bez weryfikacji.
• Prawa autorskie i własność intelektualna: Narzędzia GenAI są trenowane na ogromnych zbiorach danych pobranych z internetu, w tym na dziełach chronionych prawem autorskim, bez zgody lub powiadomienia twórców. Znaczna część tych danych pochodzi z nielegalnych zbiorów materiałów chronionych prawem autorskim. Stwarza to ryzyko prawne dla firm korzystających z tych narzędzi – jeśli wygenerowana treść przypadkowo naruszy czyjąś własność intelektualną, może to prowadzić do ogromnych strat reputacyjnych i finansowych.
• Prywatność i wykorzystanie danych: Korzystanie z narzędzi GenAI pozwala firmom na zbieranie danych użytkowników, które mogą być sprzedawane stronom trzecim do celów marketingowych lub inwigilacji. Ponadto, duże modele językowe mogą wnioskować o cechach osobowych, takich jak wiek, płeć, dochód czy lokalizacja, na podstawie pozornie nieistotnych danych tekstowych.
• Generowanie szkodliwych treści: Systemy AI mogą nieumyślnie tworzyć obraźliwy język lub szkodliwe porady, szczególnie gdy są używane bez nadzoru ludzkiego. Co gorsza, technologia tekstu na mowę w połączeniu z GenAI może masowo generować deepfake’i – technologia tworzenia fałszywych głosów była już używana do podszywania się pod celebrytów i polityków w celu rozpowszechniania obraźliwych wiadomości.
• Brak przejrzystości i wyjaśnialności: W przeciwieństwie do ludzi, którzy wskazują na niepewność swoich odpowiedzi, GenAI udziela ich bez wahania, maskując niepewność. Dodatkowo, systemy te nie potrafią dokładnie cytować źródeł ani wyjaśnić, jak wygenerowały konkretną treść, co uniemożliwia weryfikację ich wiarygodności.
• Wpływ na środowisko: Trenowanie i eksploatacja dużych modeli GenAI zużywa znaczne zasoby energetyczne. Ograniczenie zbiorów danych treningowych do tych starannie wyselekcjonowanych, zamiast pobieranych z sieci, mogłoby pomóc w zmniejszeniu tego śladu środowiskowego.

wzmocnione i bardziej niepokojące niż te związane z innymi typami sztucznej inteligencji.

Aby zaradzić tym ryzykom, organizacje powinny wdrażać kompleksowe podejścia, w tym jasno określone strategie, dobre ramy zarządzania, praktyki odpowiedzialnej AI i ludzki nadzór, aby zapewnić, że treści generowane przez AI spełniają standardy etyczne.

Przyszłość Generative AI: trendy i prognozy

Badania i rozwój w dziedzinie Generative AI postępują bardzo szybko. Na pierwszy plan wysuwają się modele multimodalne, systemy autonomiczne (agentic systems) i aplikacje domenowe. Jednocześnie pojawiają się wyzwania związane ze spadkiem bańki medialnej (hype deflation) i trudnościami w realizacji wartości biznesowej. Prognozuje się, że globalne przychody osiągną 30–40 miliardów dolarów w 2026 roku, w porównaniu do 18–22 miliardów dolarów w 2025 roku. Firmy, które wcześnie wdrożyły GenAI, odnotowują zwrot z inwestycji w wysokości 3,70 dolara na każdy zainwestowany dolar.

Aktualny stan

GenAI ewoluuje od pojedynczych narzędzi do zasobów organizacyjnych. Obecnie 39% firm wdraża ją na skalę produkcyjną (wzrost z 24% w roku poprzednim). Kluczowe postępy obejmują:

• Modele multimodalne i agentic AI: Systemy potrafią już interpretować intencje, przeszukiwać sieci, wybierać narzędzia i autonomicznie dążyć do osiągnięcia celów w obszarach takich jak obsługa klienta i badania. Te systemy tworzą multimodalnych cyfrowych pracowników, zdolnych do samodzielnego wykonywania złożonych zadań. Komunikacja międzyagentowa z wewnętrznymi pętlami sprzężenia zwrotnego pozwala na autonomiczną weryfikację i korektę.
• Dane syntetyczne i prywatność: Modele generują realistyczne, konfigurowalne dane zgodne z zasadami ochrony prywatności, wykorzystywane w badaniach nad pojazdami autonomicznymi, farmaceutykami czy finansami. Przetwarzanie na urządzeniach (on-device) minimalizuje ryzyko transmisji danych.
• Rozwój open-source: Ekosystem rozszerza się o mniejsze, domenowo specyficzne modele, takie jak Granite od IBM czy modele DeepSeek. Podkreśla się globalną dywersyfikację, interoperacyjność i znaczenie zarządzania modelami.
• Ewolucja sprzętu i infrastruktury: Pojawiają się hybrydowe systemy integrujące AI z komputerami kwantowymi i superkomputerami, tworząc gęściej upakowaną moc obliczeniową w rozproszonych sieciach, określanych jako superfabryki.
• Integracja z badaniami: AI staje się aktywnym uczestnikiem procesów badawczych, generując hipotezy, kontrolując eksperymenty i współpracując z naukowcami w dziedzinach takich jak fizyka, chemia czy nauki o klimacie.

Pomimo postępów, obserwuje się spadek zainteresowania wokół AI, co wpływa na gospodarkę. Firmy napotykają trudności w efektywnym zarządzaniu GenAI i mierzeniu jej wartości biznesowej.

Perspektywy na 2026 rok i dalej

Prognozy wskazują na głębsze osadzanie GenAI w rzeczywistych systemach, gdzie będzie ona pełnić rolę współpracownika, a nie tylko narzędzia. Główne trendy obejmują:

• Domenowo specyficzne modele: Przejście od ogólnych modeli do specjalistycznych, dostosowanych do konkretnych branż, co zwiększa precyzję i efektywność.
• Wideo generowane przez AI i automatyzacja: Rozwój wysokiej jakości wideo generowanego przez AI, inteligentnych aplikacji i cyfrowych asystentów wspomagających kreatywność i przepływy pracy.
• Odpowiedzialna i zrównoważona AI: Skupienie na etyce, prawach autorskich, prywatności na urządzeniu, energooszczędnych infrastrukturach i audytowanych wydaniach.
• Robotyka i fizyczna AI: Przesunięcie priorytetów w kierunku systemów ucieleśnionych, które potrafią postrzegać i działać w fizycznym środowisku, wychodząc poza dominację LLM.
• Wzmocnienie pozycji deweloperów: AI będzie generować i utrzymywać komponenty kodu na podstawie opisów intenti, przyspieszając proces tworzenia oprogramowania.

Utrzymują się wyzwania związane z monetyzacją, zarządzaniem i podejmowaniem kompromisów, takich jak zarządzanie zmianą. Jednak standardy open-source i hybrydowe obliczenia obiecują korzyści w zakresie wydajności i otwierają nowe rynki. Ogólnie rzecz biorąc, GenAI jest na dobrej drodze do etycznej integracji na poziomie przedsiębiorstw, chociaż potencjalne rozczarowanie związane z systemami autonomicznymi może wpłynąć na krótkoterminowe oczekiwania.

Podsumowanie: Generative AI – narzędzie tworzenia i wyzwań

Generative AI to potężna technologia sztucznej inteligencji, zdolna do tworzenia nowej, oryginalnej treści w odpowiedzi na ludzkie polecenia. Od generowania tekstu i obrazów po tworzenie kodu i muzyki, jej potencjał do transformacji różnych branż jest ogromny. Technologie te, takie jak modele oparte na architekturze Transformers, napędzają innowacje i zwiększają produktywność na niespotykaną dotąd skalę. Jednakże, wraz z rosnącymi możliwościami, pojawiają się również znaczące wyzwania etyczne, w tym stronniczość, dezinformacja i kwestie związane z prawami autorskimi. Dlatego kluczowe jest odpowiedzialne rozwijanie i wdrażanie tej technologii, aby maksymalizować jej korzyści przy jednoczesnym minimalizowaniu potencjalnych ryzyk.

FAQ – najczęściej zadawane pytania o Generative AI (GenAI)

Czym różni się Generative AI od tradycyjnej sztucznej inteligencji?

Generative AI (GenAI) aktywnie tworzy nową, unikalną treść, bazując na nauczonych wzorcach, podczas gdy tradycyjne systemy AI skupiają się na analizie istniejących danych w celu dokonywania prognoz lub klasyfikacji.

Czy Generative AI może być niebezpieczne?

Tak, GenAI wiąże się z potencjalnymi zagrożeniami, takimi jak generowanie dezinformacji, utrwalanie stronniczości, naruszanie praw autorskich czy tworzenie szkodliwych treści. Kluczowe jest odpowiedzialne zarządzanie i nadzór nad tymi technologiami.

Jakie są najpopularniejsze zastosowania Generative AI?

Najpopularniejsze zastosowania obejmują tworzenie treści marketingowych i reklamowych, generowanie kodu programistycznego, wspomaganie obsługi klienta, tworzenie treści edukacyjnych, generowanie realistycznych obrazów i wideo, a także wspieranie badań naukowych.

Czy treści generowane przez AI są oryginalne?

Treści generowane przez AI są nowe w tym sensie, że nie są bezpośrednią kopią danych treningowych. Bazują jednak na wyuczonych wzorcach i stylach, co rodzi pytania o ich absolutną oryginalność i kwestie praw autorskich.

Jakie są przykłady znanych modeli Generative AI?

Do znanych modeli GenAI należą między innymi GPT-4 (OpenAI), DALL-E (OpenAI), Midjourney, Gemini (Google), Claude (Anthropic) oraz modele z rodziny Llama (Meta).

 

Poszukujesz agencji SEO w celu wypozycjonowania swojego serwisu? Skontaktujmy się!