Обучение ИИ и автоматизация бизнеса с использованием искусственного интеллекта

81 подписчик

Что такое GenAI? Объяснение принципа работы генеративного ИИ

25 октября 202525 окт 2025

7 мин

GenAI – это прорывная разработка в области искусственного интеллекта, способная производить оригинальный контент различного формата: от текстовых материалов до изображений, мелодий и видеороликов. Если обычный ИИ занимается анализом информации и выявлением ценных сведений, то GenAI создает нечто совершенно новое, реагируя на заданные параметры или решая конкретные вопросы. Чтобы понять, как работает GenAI, представьте, что у вас есть огромная база данных — тексты, изображения, аудио и другие типы информации. Генеративный ИИ использует сложные математические алгоритмы, чтобы «организовать» эти данные в нечто, что называется векторными пространствами. Это как если бы вы создавали карту, где каждая точка соответствует части данных, а их взаимосвязи — это расстояние между этими точками. Когда вы задаёте запрос генеративному ИИ, например, «напиши статью», алгоритм начинает кодировать информацию, используя векторное представление данных, и декодирует её обратно в текст, который кажется «новы

Оглавление

Как работает генеративный ИИ?
Что умеет делать GenAI?
Применение генеративного ИИ

Как работает генеративный ИИ?

Чтобы понять, как работает GenAI, представьте, что у вас есть огромная база данных — тексты, изображения, аудио и другие типы информации. Генеративный ИИ использует сложные математические алгоритмы, чтобы «организовать» эти данные в нечто, что называется векторными пространствами. Это как если бы вы создавали карту, где каждая точка соответствует части данных, а их взаимосвязи — это расстояние между этими точками.

Когда вы задаёте запрос генеративному ИИ, например, «напиши статью», алгоритм начинает кодировать информацию, используя векторное представление данных, и декодирует её обратно в текст, который кажется «новым» и связанным с тем, о чём вы попросили. Так, GenAI, с одной стороны, берет информацию из реального мира, а с другой — создает нечто уникальное и новое.

Что умеет делать GenAI?

1. Генерация контента:

GenAI помогает создавать текст (например, статьи, письма, резюме), изображения (например, картины, фотографии), музыку и даже видео. Например, система вроде ChatGPT может написать вам статью или ответить на вопрос, а DALL-E может создать изображение по вашему запросу.

2. Обобщение информации:

GenAI может анализировать большое количество данных и давать краткие и полезные выводы. Это полезно в бизнесе, например, для автоматического составления отчётов.

3. Автоматизация задач:

Он может помогать в маркетинге, автоматизации процессов и даже написании кода. Например, системы на основе GenAI могут улучшать код, помогать в тестировании или создавать идеи для новых продуктов.

Применение генеративного ИИ

Генеративный ИИ используется в различных сферах жизни. Вот несколько ключевых примеров:

• Сфера бизнеса:

Оптимизация рабочих процессов, например, формирование сводок, обработка информации или разработка рекламной продукции.

• Образовательный сектор:

Разработка обучающих пособий, контрольных работ, содействие в проектировании курсов и поиске решений упражнений.

• Здравоохранение:

Объединение информации с целью разработки инновационных соединений или изучение истории болезни пациента для постановки диагноза.

• Индустрия развлечений:

Появление визуального контента, звуковых композиций и музыкальных произведений, применимых в кинематографе, продвижении товаров и прочих сферах.
Одним из популярных примеров использования GenAI являются чат-боты, которые помогают компаниям общаться с клиентами, отвечая на их вопросы, разрешая проблемы или предлагая персонализированные рекомендации.

Инструменты GenAI

• OpenAI ChatGPT: Основа GPT-3.5/4o; мультимодальный (текст, изображения, видео, голос); поиск в Интернете; GPT-4.5 встречен прохладно.

• Google Gemini: Для вопросов, обобщения, поиска; Imagen для изображений; Vertex AI для приложений; NotebookLM для подкастов.

• Microsoft Copilot: Интегрирован в Office 365, GitHub; использует OpenAI + собственные модели.

• Другие: Perplexity (поиск + модели); Anthropic Claude (безопасность, этика); DeepSeek (эффективность, низкие затраты).

• Специализированные: Для текста (Jasper, Writer), изображений (Midjourney, Stable Diffusion), музыки (Amper), кода (CodeWhisperer), речи (Descript).

История развития

Всё началось с простых моделей ИИ, которые могли выполнять лишь базовые задачи. Однако с развитием технологий стало возможным создавать более сложные и мощные модели. Ключевыми моментами в истории являются:
1. 1950-е – 1960-е годы: Появление первых чат-ботов (например, Eliza), которые могли вести простые беседы с пользователями.
2. 2014 год: Разработка генеративно-состязательных сетей (GAN), которые позволяют создавать реалистичные изображения и видео. Это стало поворотным моментом, поскольку такие сети могут «соревноваться» между собой, чтобы создавать изображения, которые трудно отличить от настоящих.
3. 2017 год ознаменовался созданием архитектуры трансформеров, открывшей возможность для искусственного интеллекта обрабатывать обширные текстовые массивы и разнообразные данные, существенно повысив понимание контекста и качество генерации текстов, визуальных образов и других медиа форматов.

4. 2022 год принес широкое распространение диалоговых систем, подобных ChatGPT от OpenAI, ставшему рекордным по скорости развития приложением за всю историю, благодаря умению формировать тексты, давать исчерпывающие ответы и предлагать новаторские решения.

Основные алгоритмы, применяемые в генеративном ИИ:

* Трансформеры:

Данные алгоритмы обеспечивают способность моделей машинного обучения фокусироваться на различных фрагментах информации, способствуя более глубокому анализу контекста и повышению точности выдаваемых результатов.

* Диффузионные модели:

Используются преимущественно для генерации графических изображений, начиная с хаотичного "шума" и последовательно преобразуя его в четкую картинку.

* Генеративно-состязательные сети (GAN):

Это две сети, работающие в паре — одна генерирует контент (например, изображения), а другая проверяет, насколько этот контент реалистичен. Это позволяет создавать невероятно правдоподобные изображения.

* Вариационные автокодировщики (VAE):

Применяются для работы с вероятностным представлением скрытых признаков, позволяя генерировать новые изображения или тексты, сохраняющие логическую связь с исходной информацией.

Влияние GenAI на бизнес-среду

Генеративный ИИ оказывает заметное воздействие на деловую деятельность и различные сектора экономики:

• Повышение качества обслуживания клиентов:

Чат-боты и виртуальные ассистенты способны оперативно и результативно решать запросы потребителей, снижая нагрузку на персонал компании.

• Индивидуальный подход:

Системы ИИ могут формировать персонализированные предложения и рекламные материалы, улучшая взаимодействие с клиентами и увеличивая вероятность совершения покупок.

• Автоматизация рабочих процессов:

Генеративный ИИ способен автоматизировать широкий спектр задач, включая составление отчётности, создание публикаций для социальных сетей и даже написание программного кода.

• Оценка и смягчение рисков:

Он может анализировать большие массивы данных и помогать в прогнозировании потенциальных угроз для бизнеса.

Достоинства и недостатки

Как и любая инновационная технология, генеративный ИИ обладает как преимуществами, так и ограничениями.

Преимущества:

• Сокращение затрат времени и ресурсов:

Генеративный ИИ помогает оптимизировать время, затрачиваемое на разработку контента, его анализ и обработку.

• Ускорение выполнения задач:

Он способствует повышению скорости реализации различных операций, таких как подготовка документов, поиск новых идей или изучение информации.

• Стимулирование креативности:

Искусственный интеллект может способствовать появлению свежих концепций, расширяя границы творчества и стимулируя инновации.

Недостатки:

• Выдача недостоверной информации:

Генеративный ИИ иногда выдает неправдивые или ошибочные сведения, что приводит к возникновению ситуаций, известных как «галлюцинации». Например, он может генерировать вымышленные факты или приписывать несуществующие высказывания (цитаты).

• Воспроизведение предвзятости:

Системы ИИ могут неосознанно воспроизводить предубеждения, присутствующие в данных, использованных для их обучения.

• Проблемы с уникальностью:

Генеративный ИИ может создавать материалы, напоминающие уже существующие работы, что приводит к вопросам об охране авторских прав.

Перспективы развития генеративного ИИ

Будущее генеративного искусственного интеллекта представляется многообещающим, хотя технология все еще находится на начальном этапе своего развития. Уже сейчас наблюдается ее активное применение в бизнесе, средствах массовой информации и многих других сферах деятельности.

Однако ключевыми задачами остаются повышение точности результатов, снижение потенциальных рисков и разработка более понятных и этичных моделей.

С течением времени генеративный ИИ будет становиться всё более совершенным, а его использование – более распространенным, открывая новые возможности для технологического прогресса, творчества и автоматизации процессов.