Co to jest sztuczna inteligencja generatywna (generative AI)?

Dynamiczny rozwój i popularność (stan na kwiecień 2025)

Sztuczna inteligencja generatywna przeżywa obecnie (stan na kwiecień 2025) okres niezwykle dynamicznego rozwoju i cieszy się ogromnym zainteresowaniem zarówno w świecie technologii, jak i w szerokiej opinii publicznej. Pojawienie się zaawansowanych modeli, takich jak duże modele językowe (LLM – Large Language Models), np. z rodziny GPT (Generative Pre-trained Transformer), czy modeli do generowania obrazów (np. DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion), zrewolucjonizowało możliwości tworzenia treści i otworzyło drzwi do wielu nowych zastosowań.

Technologie stojące za Generative AI

Podstawą działania modeli generatywnych są zaawansowane techniki uczenia maszynowego, w szczególności głębokie sieci neuronowe (deep learning). Kluczowe architektury i podejścia to:

• Transformery (Transformers): Architektura sieci neuronowych, która zrewolucjonizowała przetwarzanie języka naturalnego i stanowi podstawę większości dużych modeli językowych (LLM).
• Generatywne sieci przeciwstawne (GANs – Generative Adversarial Networks): Składają się z dwóch sieci neuronowych – generatora i dyskryminatora – które „rywalizują” ze sobą, ucząc się generować coraz bardziej realistyczne dane (np. obrazy).
• Modele dyfuzyjne (Diffusion Models): Nowsze podejście, szczególnie popularne w generowaniu obrazów, które polega na stopniowym dodawaniu szumu do danych treningowych, a następnie uczeniu modelu odwracania tego procesu w celu generowania nowych danych z losowego szumu.
• Autoenkodery wariacyjne (VAEs – Variational Autoencoders): Kolejny typ sieci neuronowych używany do uczenia się ukrytej reprezentacji danych i generowania nowych próbek.

Zastosowania sztucznej inteligencji generatywnej

Możliwości zastosowania Generative AI są bardzo szerokie i obejmują m.in.:

• Tworzenie treści tekstowych: Generowanie artykułów, postów blogowych, opisów produktów, scenariuszy, odpowiedzi na pytania (chatboty, wirtualni asystenci), tłumaczenie tekstów, podsumowywanie dokumentów.
• Generowanie obrazów i grafiki: Tworzenie unikalnych obrazów na podstawie opisów tekstowych, edycja zdjęć, generowanie projektów graficznych, tworzenie wirtualnych światów.
• Generowanie kodu programistycznego: Automatyczne pisanie fragmentów kodu, uzupełnianie kodu, debugowanie, tłumaczenie kodu między językami.
• Tworzenie muzyki i dźwięku: Komponowanie muzyki, generowanie efektów dźwiękowych.
• Generowanie danych syntetycznych: Tworzenie sztucznych danych na potrzeby trenowania innych modeli AI, testowania oprogramowania czy ochrony prywatności.
• Projektowanie leków i materiałów: Symulowanie i generowanie nowych struktur molekularnych.

Wyzwania i kwestie etyczne

Dynamiczny rozwój Generative AI rodzi również szereg wyzwań i pytań etycznych. Dotyczą one m.in. możliwości generowania dezinformacji (fake news), deepfake’ów, naruszeń praw autorskich (wykorzystywanie danych treningowych), potencjalnego wpływu na rynek pracy (automatyzacja zadań kreatywnych), biasów (uprzedzeń) w generowanych treściach oraz kwestii odpowiedzialności za działania modeli AI. Ważne jest rozwijanie tej technologii w sposób odpowiedzialny i etyczny.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja generatywna to przełomowa technologia o ogromnym potencjale transformacyjnym. Jej zdolność do tworzenia nowych treści otwiera niespotykane dotąd możliwości w wielu dziedzinach. Jednocześnie wymaga ona świadomego podejścia do związanych z nią wyzwań i kwestii etycznych, aby jej rozwój przynosił korzyści społeczeństwu.