ChatGPT – czym jest i jak go używać efektywnie w życiu i pracy?

Sztuczna inteligencja znacząco wpływa na nasze życie i sposób pracy, zarówno poprzez wirtualnych asystentów, takich jak Siri i Alexa, jak i zaawansowane algorytmy stosowane w autonomicznych pojazdach. SI stoi na czele technologicznych innowacji, a jednym z jej najnowszych osiągnięć jest generatywna sztuczna inteligencja (Generative AI), której popularność zwiększyło pojawienie się ChatGPT. Ta przełomowa technologia potrafi tworzyć nowe treści oraz pomysły, takie jak rozmowy, opowiadania, obrazy, filmy i muzyka. W przeciwieństwie do tradycyjnej SI, która skupia się na analizie oraz klasyfikacji danych, generatywna AI wykorzystuje zaawansowane modele uczenia maszynowego do produkcji oryginalnych, a także innowacyjnych wyników.

ChatGPT – czym jest? Nowa era interakcji z technologią 

ChatGPT to zaawansowany model językowy opracowany przez firmę OpenAI, który zyskał ogromną popularność i uznanie na całym świecie. Opiera się na technologii generatywnej sztucznej inteligencji, która umożliwia tworzenie tekstu na podstawie dostarczonych danych wejściowych. ChatGPT potrafi prowadzić naturalne rozmowy, odpowiadać na pytania, a także generować kreatywne treści, co czyni go niezwykle wszechstronnym narzędziem.

Jednym z kluczowych osiągnięć ChatGPT jest jego zdolność do rozumienia kontekstu i dostarczania odpowiedzi, które są nie tylko poprawne, ale także spójne oraz adekwatne do rozmowy. Dzięki temu, użytkownicy mogą korzystać z niego w różnorodnych zastosowaniach, takich jak edukacja, wsparcie techniczne, tworzenie treści marketingowych czy nawet jako osobisty asystent.

Rewolucyjność ChatGPT polega również na jego dostępności i łatwości integracji z różnymi platformami i aplikacjami. Wprowadzenie tego narzędzia zmienia sposób, w jaki ludzie wchodzą w interakcje z technologią, sprawiając, że komunikacja z komputerami staje się bardziej intuicyjna i zbliżona do rozmowy z drugim człowiekiem.

Czym jest Generatywna AI – fundament ChatGPT? 

Generatywna AI odnosi się do klasy systemów sztucznej inteligencji, które są zdolne do generowania nowych danych na podstawie analizy wzorców z danych treningowych. Technologia ta może być trenowana do rozumienia i tworzenia treści w różnych dziedzinach, w tym w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), rozpoznawaniu obrazów i wielu innych. Na przykład, generatywna AI może nauczyć się zawiłości języka angielskiego oraz tworzyć wiersze lub zrozumieć strukturę związków chemicznych i sugerować nowe formuły leków.

Historia i ewolucja GenAI

Koncept Generatywnej Sztucznej Inteligencji (GenAI) przenosi nas poza tradycyjne granice logiki binarnej, gdzie AI nie jest już tylko wykonawcą zadań, ale również twórcą. Ta nowatorska gałąź AI otwiera świat, w którym maszyny mogą przejawiać pewien poziom kreatywności zbliżonej do ludzkiej, zbliżając nas do wizji prawdziwie inteligentnych systemów.

Początki Generatywnej Sztucznej Inteligencji

GenAI ma swoje początki w koncepcjach uczenia maszynowego. Już w latach 50. XX wieku naukowcy i badacze eksperymentowali z algorytmami, które mogły generować nowe dane. Jednym z pierwszych przykładów takiego podejścia był model statystyczny znany jako łańcuch Markowa, który umożliwiał tworzenie nowych sekwencji danych na podstawie danych wejściowych. Jednak w tamtych czasach brakowało wystarczającej mocy obliczeniowej oraz zasobów danych, aby te systemy mogły się w pełni rozwijać.

Prawdziwy przełom nastąpił dopiero w latach 90. i 2000., gdy zaawansowany sprzęt komputerowy i cyfrowe dane stały się szerzej dostępne. Wówczas uczenie maszynowe zaczęło się rozwijać w pełni. Rozwój sieci neuronowych zapoczątkował erę Generatywnej AI, którą znamy dzisiaj. Te modele, zainspirowane działaniem ludzkiego mózgu, wykorzystują połączone sztuczne warstwy „neuronów” do przetwarzania i uczenia się z danych. Po zakończeniu procesu treningu, sieć neuronowa potrafi rozpoznawać wzorce w zbiorach danych, podejmować decyzje oraz dokonywać prognoz bez potrzeby bezpośredniego programowania tych zadań.

Przełomowe Technologie

Siła twórcza Generatywnej AI opiera się na specyficznym typie sieci neuronowej, zwanej Generatywną Siecią Kontradyktoryjną (GAN), która została zaproponowana przez Iana Goodfellowa i jego zespół w 2014 roku. GAN składa się z dwóch konkurujących ze sobą sieci neuronowych: generatora, który tworzy fałszywe dane, oraz dyskryminatora, który próbuje odróżnić dane prawdziwe od fałszywych. Dzięki tej rywalizacji generator stopniowo uczy się generować dane, które stają się coraz trudniejsze do odróżnienia od prawdziwych.

W tym samym okresie inne modele generatywne, takie jak Wariacyjne Autoenkodery (VAEs) oraz Rekurencyjne Sieci Neuronowe (RNNs), zaczęły zyskiwać na znaczeniu. Modele te pokazywały swoją zdolność do tworzenia nowych treści, co stanowiło istotny krok naprzód w rozwoju Generatywnej AI.

Kontynuacja kamieni milowych w rozwoju GenAI

• WaveNet (2016): DeepMind zaprezentował WaveNet, znaczący postęp w modelach generatywnych dla dźwięku. WaveNet potrafił generować realistycznie brzmiącą mowę ludzką, co otworzyło nowe możliwości dla bardziej naturalnie brzmiących asystentów AI i precyzyjnej syntezy mowy.

• Progressive GANs (2017): NVIDIA wprowadziła Progressive GANs, które były przełomem w produkcji obrazów wysokiej rozdzielczości. Te sieci generatywne potrafiły tworzyć obrazy o niespotykanej dotąd szczegółowości i klarowności, stopniowo dodając warstwy podczas procesu treningowego.

• GPT-2 i GPT-3 (2019, 2020): OpenAI wprowadziło modele GPT-2 i GPT-3, które stanowiły znaczący krok naprzód w generowaniu tekstu. Te modele transformacyjne mogły tworzyć spójne i kontekstowo odpowiednie zdania, co uczyniło je użytecznymi w wielu zastosowaniach, od asystentów pisarskich po chatboty.

• DALL-E (2022): OpenAI zaprezentowało DALL-E, model głębokiego uczenia, który potrafił generować obrazy cyfrowe na podstawie opisów językowych. Był to kolejny krok naprzód w tworzeniu sztuki i wizualizacji przy użyciu AI.

• ChatGPT (2022): OpenAI wprowadziło ChatGPT, konwersacyjnego chatbota opartego na modelu GPT, który osiągnął milion użytkowników w ciągu zaledwie pięciu dni. Jego zdolność do prowadzenia naturalnych rozmów z użytkownikami była wyjątkowa.

• GPT-4 (2023): Najnowszy model GPT, GPT-4, przyniósł jeszcze większą precyzję i zaawansowane zdolności do rozumowania. Użytkownicy wersji Premium ChatGPT zyskali opcjonalny dostęp do tego ulepszonego modelu, co znacząco podniosło jakość interakcji z chatbotem.

Dlaczego Generatywna Sztuczna Inteligencja jest ważna?

Generatywna sztuczna inteligencja (AI) zyskuje ogromną uwagę dzięki swojej zdolności do rewolucjonizowania doświadczeń klientów, zwiększania produktywności i wspierania innowacji. Wzrost znaczenia generatywnej AI wynika z jej wszechstronnych zastosowań i potencjału do transformacji różnych sektorów gospodarki.

Rewolucjonizowanie Doświadczeń Klienta

Generatywna AI, dzięki swojej zdolności do tworzenia spersonalizowanych treści i interakcji, znacząco poprawia doświadczenia klientów. Przykłady to:

Chatboty i Wirtualni Asystenci

Aplikacje takie jak ChatGPT oferują spersonalizowane i efektywne usługi poprzez naturalne interakcje z użytkownikami. Dzięki generatywnej AI chatboty mogą prowadzić bardziej ludzkie rozmowy, odpowiadać na pytania klientów, rozwiązywać problemy i dostarczać informacje w czasie rzeczywistym.

Personalizacja Treści

Generatywna AI może analizować preferencje klientów i tworzyć spersonalizowane rekomendacje produktów, co zwiększa zaangażowanie klientów i poprawia ich doświadczenia zakupowe. Na przykład, platformy e-commerce mogą używać AI do sugerowania produktów na podstawie historii zakupów i przeglądanych stron.

Zwiększanie Produktywności

Generatywna AI ma potencjał do znacznego zwiększenia produktywności w różnych sektorach, co przyczynia się do wzrostu efektywności operacyjnej i redukcji kosztów.

Automatyzacja Rutynowych Zadań

AI może automatyzować powtarzalne zadania, takie jak generowanie raportów, tworzenie treści marketingowych czy analizowanie danych, co pozwala pracownikom skupić się na bardziej kreatywnych i strategicznych zadaniach.

Wsparcie Decyzji

Generatywna AI może dostarczać wglądy i analizy, które wspierają procesy decyzyjne. Na przykład, modele AI mogą przewidywać trendy rynkowe, analizować zachowania konsumentów i sugerować optymalne strategie biznesowe.

Wspieranie Innowacji

Generatywna AI jest kluczowym narzędziem wspierającym innowacje w różnych dziedzinach, od technologii po sztukę i naukę.

Tworzenie Nowych Produktów i Usług

AI może generować nowe pomysły na produkty i usługi, analizując dane rynkowe i identyfikując luki w ofercie. Przykłady to projektowanie nowych form leków, tworzenie innowacyjnych kampanii marketingowych czy rozwijanie nowych technologii.

Projektowanie Nowych Form Leków

Przykład: AI w firmie Insilico Medicine

Firma Insilico Medicine wykorzystuje generatywną AI do projektowania nowych leków. Algorytmy AI analizują ogromne zbiory danych biologicznych i chemicznych, aby znaleźć nowe kombinacje molekuł, które mogą działać jako skuteczne leki na różne choroby. W 2020 roku Insilico Medicine ogłosiło, że ich AI zaprojektowała nową molekułę dla leczenia włóknienia płuc w zaledwie 46 dni, co jest znacznym skróceniem czasu w porównaniu do tradycyjnych metod.

Tworzenie Innowacyjnych Kampanii Marketingowych

Przykład: AI w firmie Coca-Cola

Coca-Cola korzysta z generatywnej AI do tworzenia spersonalizowanych kampanii marketingowych. AI analizuje dane konsumentów, takie jak preferencje smakowe, nawyki zakupowe i interakcje z marką. Na podstawie tych danych, AI generuje nowe pomysły na kampanie reklamowe, które są dostosowane do różnych segmentów rynku. Na przykład, AI mogła wygenerować kampanię „Share a Coke”, gdzie butelki były personalizowane imionami, co zwiększyło zaangażowanie konsumentów i sprzedaż.

Rozwijanie Nowych Technologii

Przykład: AI w firmie Tesla

Tesla wykorzystuje generatywną AI do rozwijania technologii autonomicznych pojazdów. AI analizuje dane zebrane z milionów przejechanych kilometrów, identyfikuje wzorce i przewiduje potencjalne scenariusze na drodze. Dzięki temu, Tesla może projektować i wdrażać nowe funkcje autonomicznej jazdy, które poprawiają bezpieczeństwo i komfort podróży. Na przykład, AI pomogła w rozwinięciu funkcji autopilota, która automatycznie steruje samochodem w określonych warunkach.

Darmowy dostęp do platformy i materiały dodatkowe dla Ciebie

Zapisz się, by otrzymać próbny dostęp do CampusAI na 7 dni oraz materiały, które pomogą Ci efektywniej pracować z AI.

Pisanie Scenariuszy w Branży Filmowej

Przykład: AI w firmie ScriptBook

ScriptBook to firma, która wykorzystuje AI do analizy i tworzenia scenariuszy filmowych. AI analizuje setki scenariuszy, oceniając ich potencjał komercyjny, oryginalność fabuły oraz zgodność z trendami rynkowymi. Dzięki temu scenarzyści mogą otrzymywać szczegółowe informacje zwrotne i sugestie dotyczące struktury, dialogów czy rozwinięcia postaci. AI może także generować propozycje fabularne na podstawie dostarczonych koncepcji, pomagając twórcom rozwijać bardziej angażujące historie.

Tworzenie Efektów Specjalnych

Przykład: AI w firmie Weta Digital

Weta Digital, znana z pracy nad efektami specjalnymi w filmach takich jak „Avatar” czy „Władca Pierścieni”, wykorzystuje generatywną AI do tworzenia realistycznych efektów specjalnych. AI może symulować złożone sceny, takie jak wybuchy, ruchy postaci czy zmiany pogodowe, co znacznie przyspiesza proces produkcji i obniża koszty. Dzięki AI, artyści mogą skupić się na bardziej kreatywnych aspektach pracy, podczas gdy rutynowe i czasochłonne zadania są automatyzowane.

Komponowanie Muzyki Filmowej

Przykład: AI w firmie AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist)

AIVA to AI specjalizująca się w komponowaniu muzyki. W branży filmowej AIVA może tworzyć oryginalne ścieżki dźwiękowe, które są dostosowane do konkretnych scen i nastrojów filmowych. Kompozytorzy mogą używać AIVA jako narzędzia do generowania inspiracji lub jako współpracownika, który szybko dostarcza propozycje muzyczne na podstawie dostarczonych parametrów, takich jak tempo, styl czy instrumentacja. To pozwala na szybkie iteracje i rozwijanie unikalnych kompozycji, które idealnie pasują do wizji reżysera.

Sztuka Wizualna

Przykład: AI w firmie Artbreeder

Artbreeder to platforma, która umożliwia użytkownikom tworzenie i modyfikowanie obrazów za pomocą AI. Artyści mogą korzystać z AI, aby generować nowe obrazy lub modyfikować istniejące, mieszając różne style i elementy wizualne. To pozwala na eksplorację nowych kierunków artystycznych i szybsze rozwijanie koncepcji wizualnych.

Potencjał ekonomiczny Generatywnej AI

Według Goldman Sachs, generatywna AI ma potencjał, aby zwiększyć globalny PKB o nawet 7 bilionów dolarów i podnieść wzrost produktywności o 1,5 punktu procentowego w ciągu następnej dekady. Jest to możliwe dzięki szeregowi czynników:

Wzrost efektywności

Automatyzacja procesów biznesowych i zwiększenie efektywności operacyjnej prowadzi do oszczędności kosztów i wzrostu wydajności. Oto konkretne przykłady:

Automatyzacja procesów w przemysłach produkcyjnych

Przykład: AI w firmie Siemens

Siemens wykorzystuje generatywną AI do optymalizacji procesów produkcyjnych. Algorytmy AI monitorują linie produkcyjne w czasie rzeczywistym, identyfikując i eliminując wąskie gardła, co zwiększa efektywność produkcji. Dzięki temu Siemens może produkować więcej towarów w krótszym czasie, jednocześnie redukując koszty operacyjne.

Optymalizacja zarządzania łańcuchem dostaw

Przykład: AI w firmie IBM

IBM Watson Supply Chain wykorzystuje generatywną AI do optymalizacji zarządzania łańcuchem dostaw. AI analizuje dane z różnych źródeł, takich jak prognozy pogody, dane rynkowe i operacyjne, aby przewidywać zakłócenia i sugerować optymalne działania. To prowadzi do zmniejszenia strat, poprawy terminowości dostaw i redukcji kosztów magazynowania.

Nowe rynki i możliwości

Generatywna AI otwiera nowe rynki i możliwości, wprowadzając innowacyjne produkty i usługi, które wcześniej były niemożliwe do zrealizowania.

Tworzenie spersonalizowanych produktów

Przykład: AI w firmie Nike

Nike wykorzystuje generatywną AI do tworzenia spersonalizowanych produktów. Klienci mogą zaprojektować swoje własne buty za pomocą interaktywnej platformy, która korzysta z AI do sugerowania wzorów i kolorów na podstawie preferencji użytkownika. Dzięki temu Nike może oferować unikalne produkty, które spełniają indywidualne potrzeby klientów, otwierając nowy rynek spersonalizowanej mody.

Innowacyjne usługi finansowe

Przykład: AI w firmie Mastercard

Mastercard wykorzystuje generatywną AI do rozwijania innowacyjnych usług finansowych, takich jak spersonalizowane doradztwo finansowe i zaawansowana analiza ryzyka kredytowego. AI analizuje dane finansowe klientów, oferując spersonalizowane porady i produkty finansowe, co zwiększa satysfakcję klientów i otwiera nowe możliwości rynkowe w sektorze finansowym.

Inwestycje w AI

Coraz więcej firm inwestuje w technologie AI, co napędza rozwój sektora i przyczynia się do wzrostu gospodarczego. Inwestycje te obejmują badania i rozwój, infrastrukturę technologiczną oraz szkolenia i edukację pracowników.

Badania i Rozwój

Przykład: AI w firmie Google

Google inwestuje ogromne środki w badania i rozwój generatywnej AI, prowadząc projekty takie jak DeepMind i TensorFlow. Inwestycje te prowadzą do ciągłych innowacji i rozwoju nowych technologii, które mogą być stosowane w różnych branżach, od medycyny po rolnictwo.

Infrastruktura technologiczna

Przykład: AI w firmie Amazon Web Services (AWS)

AWS oferuje usługi chmurowe, które wspierają rozwój generatywnej AI. Inwestycje w infrastrukturę chmurową umożliwiają firmom skalowanie swoich rozwiązań AI, bez konieczności ponoszenia wysokich kosztów związanych z utrzymaniem własnych centrów danych. Dzięki temu, firmy mogą szybciej wdrażać innowacyjne produkty i usługi.