Вони відповідають на запитання, створюють вміст і перекладають мовами, роблячи пошук інформації ефективним і персоналізованим. Крім того, він розширює можливості для навчання, пропонуючи індивідуальне навчання та персоналізований досвід навчання, щоб збагатити освітню подорож безперервним самонавчанням. Насправді досі немає однозначної відповіді на це питання, оскільки різні дисципліни по-різному формують межі галузі.

Впровадження генеративного ШІ в чат-ботах для обробки базових запитів клієнтів

Нещодавні дослідження показали, що великі мовні моделі (LLM), такі як GPT-3, можуть дослівно відтворювати значні уривки своїх навчальних даних без цитування (Nasr та ін., 2023; Карліні та ін., 2022). Наприклад, судовий позов The New York Times виявив, що програмне забезпечення OpenAI генерує статті New York Times майже дослівно (The New York Times, 2023). Британський академік Джеймс Лайтхілл опублікував звіт на замовлення британської ради з питань наукових досліджень. У своєму звіті розкритикував повільний прогрес у цій сфері, що призвело до скорочення фінансування та початку першої «зими ШІ» — періоду зниження інтересу до штучного інтелекту. Вчений стверджував, що інтелект машин онбординг новачків можна виміряти за допомогою «імітаційної гри», тепер відомої як тест Тюрінга. Тест Тюрінга став центральною концепцією ШІ, оскільки здатність машини переконливо імітувати людську розмову та поведінку вважається мірилом інтелекту.

Галюцинації штучного інтелекту

• Тим часом у лабораторіях розвивалося глибоке навчання — метод, який дозволив нейромережам навчатися та вдосконалюватися без прямого втручання людини.
• Коли ШІ обробляє первинні запити та автоматизує повторювані завдання, агенти можуть приділяти більше часу наданню персоналізованої та чуйної підтримки, гарантуючи, що кожна взаємодія з клієнтом буде позитивною.
• Як зазначено вище, генеративний штучний інтелект має значні переваги у використанні, але водночас існує чимало аспектів, на які слід звернути увагу для правильного використання.
• При впровадженні генеративних ШІ-сервісів у роботу, варто порівнювати та оцінювати кожен сервіс з багатосторонньої точки зору.
• Автори повідомляють, що легше почати з нуля, щоб створити добре написаний текст, який відгукується у читачів і відображає думки авторів, ніж починати з тексту, створеного ШІ.
• Завдяки постійному вдосконаленню алгоритмів і апаратного забезпечення якість, ефективність і сфера застосування ШІ стрімко зростають.

На відміну від традиційних моделей ШІ, які класифікують або прогнозують події на основі встановлених правил, моделі генеративного ШІ вивчають шаблони, стилі та структури даних, щоб створювати оригінальні результати. Розглянемо приклад, коли кінцевий користувач використовує платформу штучного інтелекту для створення статті або музичного твору. Цей ризик особливо високий у випадках, коли результати роботи ШІ поширюються публічно або використовуються в комерційних цілях. Загалом більшість компаній виступають проти нових ліцензійних мандатів і применшують занепокоєння щодо того, що системи штучного інтелекту відтворюють захищені твори без посилання на авторство. Однак ця позиція викликає суперечки з огляду на недавні судові процеси та дебати щодо авторських прав на штучний інтелект. Сучасні системи штучного інтелекту, такі як GPT-3, навчаються за допомогою процесу, який називається трансферним навчанням.

Підтримка аналізу даних та автоматична генерація звітів

• Хоча це може призвести до підвищення ефективності, це також означає, що працівники повинні бути готовими вивчати нові навички та адаптуватися.
• Ви побачите, що є широкий вибір інструментів, і ви можете спробувати їх на безкоштовному плані.
• Через багато років один із найвідоміших автоматів створив Леонардо да Вінчі приблизно у 1495 році.

Тоді він стверджував, що машину можна назвати розумною, якщо вона почне генерувати відповіді на питання, які нічим не відрізняються від людських. Генеративні моделі розробляли у 1960-х та 1970-х, але найскладніші з них — наприклад, моделі глибокого навчання — з’явилися лише у 1990-х. Саме вони змогли генерувати досить реалістичний, схожий на людський текст і навіть відтворювати мову. Черговий спалах популярності генеративного ШІ припав на появу GPT-3, створеної компанією OpenAI (ChatGPT — це її дітище, яке використовує саме цю мовну модель). Редакційна команда складається з групи досвідчених професіоналів, які мають пристрасть до розповіді історій та гостре око на деталі. Маючи різноманітний досвід у журналістиці, написанні текстів, редагуванні та створенні контенту, вони привносять багатий досвід у свою роботу.

Цифрові працівники та експерти на основі штучного інтелекту

З іншого боку, кінцеві користувачі можуть захистити себе, звернувшись до постачальників ШІ за гарантіями. Вони можуть включати положення про відшкодування збитків у контрактах або угодах, фактично перекладаючи відповідальність за будь-яке потенційне порушення авторських прав на постачальника ШІ. Але хоча нейронні мережі є складними поняттями, їх вивчення — це фантастична подорож не лише у світ штучного інтелекту, але й у людський розум і свідомість.