Generative AI muss derzeit fast nicht vorgestellt werden. Sein Eingang hat nicht nur die Technologiewelt, sondern fast die ganze Welt im Sturm erobert. Inzwischen ist es sicher zu sagen, dass die meisten von uns zumindest von ChatGPT gehört haben (wenn es nicht verwendet wird), dem ersten öffentlich verfügbaren AITool der Generation, das wirklich zum Laufen kommt.
Dank des bahnbrechenden Debüts von ChatGPT wird erwartet, dass der globale Markt für generative AI von bereits erstaunlichen 67,18 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 967,65 Milliarden US-Dollar bis 2032 explodieren wird.
Ohne Zweifel hat die generative AI bereits verschiedene Branchen revolutioniert, indem sie die Automatisierung von Aufgaben und die Erstellung realistischer und neuartiger Inhalte ermöglicht hat.
Aber trotz seines riesigen Potenzials bringt generative AI auch einen fairen Anteil an Herausforderungen mit sich, nicht nur technisch, sondern auch ethisch. In diesem Artikel werden wir untersuchen, was diese Herausforderungen sind, und uns auch mit den Anwendungen, Vorteilen und Trends von AI befassen.
Was ist Generative AI?
Generative AI bezieht sich auf eine Untergruppe von Techniken der künstlichen Intelligenz, die sich darauf konzentrieren, neue Daten oder Inhalte zu erstellen, anstatt nur vorhandene Daten zu analysieren oder Entscheidungen auf der Grundlage dieser zu treffen. Generative AI-Algorithmen sind so konzipiert, dass sie Ausgaben generieren, die von Menschen erstellten Daten wie Bildern, Text, Audio und sogar Videos ähneln oder nachahmen.
Unterschied zwischen Generativer AI und anderen AITechniken
Generative AI unterscheidet sich auf verschiedene Weise von anderen AITechniken wie überwachtem Lernen oder bestärkendem Lernen:
Zielorientiert vs. Erkundung
Überwachtes Lernen und bestärkendes Lernen sind in der Regel zielorientiert, wobei das Modell zur Optimierung einer bestimmten Zielfunktion geschult ist. Im Gegensatz dazu konzentriert sich generative AI stärker auf die Erkundung und Kreativität und zielt darauf ab, neue Daten zu generieren, anstatt sich für eine bestimmte Aufgabe zu optimieren.
Ausgabegenerierung
Während viele AITechniken darauf ausgelegt sind, bestimmte Ergebnisse oder Aktionen basierend auf Eingabedaten zu erzeugen, ist die generative AI speziell darauf ausgerichtet, neue Inhalte oder Datenpunkte zu generieren, die während des Trainings möglicherweise nicht gesehen wurden.
Unüberwachtes Lernen
Generative AI fällt oft in die Kategorie des unbeaufsichtigten Lernens, wobei das Modell lernt, die zugrunde liegende Struktur der Daten ohne explizite Kennzeichnungen oder Anleitung zu erfassen. Dies steht im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem das Modell auf gekennzeichnete Daten trainiert wird, um bestimmte Ergebnisse vorherzusagen oder zu klassifizieren.
Anwendungen der Generativen AI
Hier sind einige spezifische Beispiele dafür, wie verschiedene Sektoren generative AI nutzen:
Kunst
StyleGAN wurde in großem Umfang bei der Erstellung hyperrealistischer Porträts eingesetzt und erzeugt Gesichter von nicht vorhandenen Menschen mit bemerkenswerten Details und Vielfalt. Künstler und Designer nutzen StyleGAN, um neue Ästhetik zu erkunden und die Grenzen der digitalen Kunst zu erweitern.
Ein weiteres Beispiel ist DeepDream. DeepDream wurde ursprünglich von Google entwickelt und wendet neuronale Netzwerke an, um Bilder auf künstlerische und traumhafte Weise zu verbessern und zu ändern. Es wurde zum Erstellen psychedelischer Kunstwerke und zum Hinzufügen surrealer Elemente zu bestehenden Bildern verwendet.
Text-to-Image generative AI-Tools wie Midjourney, Stable Diffusion und DALL-E automatisieren die künstlerische Ausführung von Menschen, um digitale Kunstwerke zu generieren. Eine kürzlich durchgeführte Studie ergab, dass Text-to-Image-AI die Produktivität menschlicher kreativer Produkte um 25 % steigern kann.
Musikkomposition
Magenta ist ein Open-Source-Forschungsprojekt von Google und untersucht die Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Kreativität. Es hat Modelle entwickelt, die in der Lage sind, Musik zu generieren und sogar mit menschlichen Musikern zusammenzuarbeiten. Die Modelle von Magenta können Melodien, Harmonien und ganze musikalische Arrangements zusammenstellen.
Gaming
Generative Modelle können Spielinhalte wie Landschaften, Ebenen, Charaktere und Texturen dynamisch erstellen. Dies ermöglicht unbegrenzte Variationen beim Gameplay und bei immersiven Erlebnissen. Zum Beispiel nutzt No Man's Sky die Verfahrensgenerierung, um ein riesiges, verfahrenstechnisch generiertes Universum mit einzigartigen Planeten und Ökosystemen zu schaffen.
Gesundheitswesen
Arzneimittelhersteller verwenden jetzt generative AI in den Prozessen zur Arzneimittelforschung, um neue Moleküle mit den gewünschten Eigenschaften zu entwickeln. Diese Modelle helfen dabei, Arzneimittelkandidaten zu optimieren, die Arzneimittelentwicklungspipeline zu beschleunigen und Kosten zu senken. Beispielsweise werden generative AI-Modelle auch für Aufgaben wie Bildrekonstruktion, Denoising und sogar die Erstellung synthetischer medizinischer Bilder zum Trainieren von Deep Learning-Modellen verwendet.
Mode
Generative AI kann Modedesignern dabei helfen, neue Designs zu erstellen, verschiedene Stile zu erkunden und Modetrends vorherzusagen. Fashion GAN erzeugt beispielsweise Bekleidungsbilder auf der Grundlage textueller Beschreibungen, sodass Designer schnell Prototypen für neue Designs erstellen können. Virtuelle Try-On-Systeme verwenden generative Modelle, um realistisch zu simulieren, wie Bekleidungsartikel auf eine Person wirken würden, was das Online-Einkaufserlebnis verbessert und den Bedarf an physischen Versuchen und Rückgaben reduziert.
Content-Erstellung und Marketing
Schließlich wird generative AI verwendet, um automatisch Inhalte für verschiedene Zwecke zu generieren, einschließlich Artikel, Blogs, E-Mail-Kopie, Social-Media-Kopie, Produktbeschreibungen und Werbung. Diese Modelle können menschenähnlichen Text erzeugen, der auf bestimmte Themen oder Stile zugeschnitten ist, und so die Prozesse zur Erstellung von Inhalten optimieren. Für den Vertrieb werden Integrationen mit CRM-Plattformen noch relevantere, zeitnahere Nachrichten für einen besseren ROI liefern.
Vorteile von Generativer AI
Generative AI bietet viele Vorteile in verschiedenen Bereichen, von erhöhter Effizienz und Produktivität bis hin zur Förderung von Kreativität und Personalisierung.
Dies sind die wichtigsten Vorteile von generativer AI:
Automatisierung
Wie wir bereits angedeutet und erwähnt haben, hilft generative AI bei der Automatisierung sich wiederholender Aufgaben wie Inhaltsgenerierung, Bildsynthese und Designiterationen, sodass sich die Menschen auf strategischere und kreativere Aspekte eines Projekts konzentrieren können. Generative AI kann auch Aufgaben rationalisieren, die manuellen Aufwand und Zeit erfordern, wie z. B. Datenerweiterung zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen oder zum Erzeugen synthetischer Daten.
Verbesserte Kreativität
Obwohl es noch nicht bewiesen hat, dass es die gleiche endgültige Qualität von kreativem Material wie Menschen produzieren kann, dient generative AI eindeutig zumindest als Werkzeug für die kreative Erkundung und Ideengenerierung. Sie kann Künstlern, Designern und Autoren dabei helfen, neue Konzepte zu entwickeln, Variationen zu generieren und unkonventionelle Ideen zu erkunden.
Höhere Produktiviät
Generative AI beschleunigt die Erstellung und Iteration von Inhalten. Im grafischen Design können generative Modelle beispielsweise schnell mehrere Designvariationen basierend auf der Benutzereingabe generieren und so den Designprozess beschleunigen.
Personalisierung
Generative AI ermöglicht die Erstellung personalisierter Inhalte, die auf individuelle Präferenzen und Merkmale zugeschnitten sind. Diese Personalisierung verbessert das Benutzerengagement, die Zufriedenheit und die Bindung über verschiedene Plattformen und Anwendungen hinweg. Im E-Commerce können generative Modelle beispielsweise personalisierte Produktempfehlungen, Marketingnachrichten und Benutzeroberflächen basierend auf Benutzerverhalten, Präferenzen und demografischen Daten generieren.
Verbesserte Genauigkeit
Generative AI kann qualitativ hochwertige Inhalte mit Konsistenz und Präzision generieren und menschliche Fehler und Variabilität eliminieren. In der medizinischen Bildgebung können generative Modelle beispielsweise die Bildqualität verbessern, Rauschen reduzieren und die Diagnosegenauigkeit verbessern. Insbesondere bei der erweiterten Generierung (RAG) kann der Abruf verbessert werden, welche Daten von wo abgerufen werden, wodurch Halluzinationen und andere Bedenken mit Genauigkeit reduziert werden.
Erleichtern von Innovation
Generative AI fördert Experimente und Innovation, indem sie Tools für schnelle Prototypenerstellung, die Erforschung neuer Ideen und die Generierung unkonventioneller Lösungen bereitstellt. Indem sie es Forschern, Designern und Ingenieuren ermöglicht, eine Vielzahl von Möglichkeiten schnell und kostengünstig zu erkunden, fördert generative AI eine Kultur der Innovation und erleichtert die Entwicklung bahnbrechender Technologien und Produkte.
Herausforderungen und Einschränkungen der Generativen AI
Während generative AI zahlreiche Möglichkeiten bietet, birgt sie auch mehrere Herausforderungen und Einschränkungen, die angegangen werden müssen, darunter:
Ethische Bedenken
Generative AI wirft zweifellos bestimmte ethische Bedenken in Bezug auf potenziellen Missbrauch auf, z. B. das Generieren von Fake News, irreführenden Inhalten oder Deep-Fake-Videos für böswillige Zwecke. Netflix beispielsweise wurde vor Kurzem vorgeworfen, generative AI zum Verzerren von Fotografien zu verwenden, die in einem Dokumentarfilm zu echten Straftaten verwendet wurden. Es bestehen auch Bedenken hinsichtlich Datenschutzverletzungen, da generative Modelle verwendet werden könnten, um synthetische Bilder oder Videos von Einzelpersonen ohne deren Zustimmung zu erstellen.
Voreingenommenheit und Fairness
Generative AI-Modelle können in den Trainingsdaten vorhandene Verzerrungen erben, was zu unfairen Ergebnissen führt. Wenn die Trainingsdaten beispielsweise auf bestimmte Demografien ausgerichtet sind, kann der erzeugte Inhalt diese Gruppen unverhältnismäßig darstellen oder begünstigen. Um Voreingenommenheit bei generativer AI zu beseitigen, ist eine sorgfältige Auswahl und Kuration von Trainingsdaten sowie die Implementierung von Techniken zur Minderung von Voreingenommenheit während des Modelltrainings und der Modellbewertung erforderlich.
Sicherheitsrisiken
Generative AI-Modelle sind anfällig für gegnerische Angriffe, bei denen böswillige Akteure Eingabedaten manipulieren, um unerwartete oder schädliche Ergebnisse zu erzielen. Beispielsweise kann das Hinzufügen unmerklicher Störungen bei der Eingabe von Bildern dazu führen, dass generative Modelle falsche oder böswillige Ergebnisse liefern. Um die Sicherheit generativer AI-Systeme zu gewährleisten, sind robuste Abwehrmaßnahmen gegen gegnerische Angriffe erforderlich, wie z. B. gegnerisches Training, Eingabesanitisierung und Modellüberprüfungstechniken.
Regulatorische und rechtliche Herausforderungen
Die Unternehmen, die „die Regeln festlegen“, haben Schwierigkeiten, mit der schnellen Entwicklung und Verbreitung von generativer AI-Technologie Schritt zu halten. Es sind aktualisierte Vorschriften und Richtlinien erforderlich, um die ethischen, Datenschutz- und Sicherheitsauswirkungen von generativer AI zu bewältigen. Rechtliche Rahmenbedingungen sollten auch Probleme wie geistige Eigentumsrechte, die Haftung für generierte Inhalte und die Rechenschaftspflicht für den Missbrauch generativer AITechnologie berücksichtigen.
Zukünftige Trends und Entwicklungen in der Generativen AI
Die Zukunft der generativen AI bietet aufregende Möglichkeiten, angetrieben durch Fortschritte in den Bereichen Technologie, Forschung und Anwendungen.
Hier sind einige aufkommende Trends, die die Zukunft der generativen AI prägen könnten:
Verbesserter Realismus
Zukünftige generative Modelle werden voraussichtlich noch realistischere und hochpräzisere Inhalte über verschiedene Modalitäten hinweg produzieren, einschließlich Bilder, Videos, Text und Audio. Fortschritte bei Modellarchitekturen, Trainingstechniken und Datenerweiterungsmethoden tragen dazu bei, mehr Realismus und Details bei generierten Inhalten zu erzielen.
Steuerbare Generation
Es besteht wachsendes Interesse an der Entwicklung generativer Modelle, die eine feinkörnige Kontrolle über die Attribute und Merkmale der generierten Inhalte bieten. Zukünftige Modelle können es Benutzern ermöglichen, die gewünschten Funktionen, Stile oder Eigenschaften anzugeben, was eine präzisere und anpassbarere Generierung von Inhalten ermöglicht.
Multimodale Generation
Generative AI-Forschung konzentriert sich zunehmend auf die multimodale Generierung, bei der Modelle Inhalte über mehrere Modalitäten hinweg gleichzeitig generieren können, z. B. Bilder aus Textbeschreibungen oder sowohl Text als auch Bilder aus einem bestimmten Kontext. Die multimodale Generation eröffnet neue Möglichkeiten für kreative Ausdrucks- und Kommunikationsmöglichkeiten.
Interaktive und adaptive Modelle
Zukünftige generative Modelle können interaktive und adaptive Funktionen umfassen, sodass Benutzer den Erzeugungsprozess in Echtzeit interaktiv steuern können. Diese Modelle könnten ihre Ergebnisse basierend auf Benutzerfeedback, Präferenzen oder Kontextinformationen dynamisch anpassen, was zu personalisierteren und ansprechenderen Erfahrungen führt.
domänenübergreifende Anwendungen
Generative AI wird voraussichtlich Anwendungen finden, die über herkömmliche Bereiche wie Kunst und Unterhaltung hinausgehen und sich auf Bereiche wie wissenschaftliche Forschung, Bildung und Gesundheitswesen erstrecken. Beispielsweise könnten generative Modelle verwendet werden, um komplexe Systeme zu simulieren, Schulungsmaterialien zu erstellen oder bei der medizinischen Diagnose und Behandlungsplanung zu helfen.
Ethische und verantwortungsvolle AI
Es wird zunehmend darauf geachtet, generative AI-Systeme zu entwickeln, die ethisch und sozial verantwortlich sind und Probleme wie Voreingenommenheit, Fairness, Datenschutz und Sicherheit angehen. Forschungsbemühungen konzentrieren sich auf die Entwicklung transparenter, verantwortlicher und vertrauenswürdiger generativer Modelle, die ethische Überlegungen priorisieren und gesellschaftliche Werte respektieren.
Föderiertes und dezentrales Lernen
Föderiertes Lernen und dezentralisierte AI-Ansätze gewinnen im Bereich der generativen AI und ermöglichen ein kollaboratives Training von Modellen über verteilte Datensätze hinweg bei gleichzeitiger Wahrung von Datenschutz und Sicherheit. Diese Ansätze werden die Entwicklung robusterer und skalierbarerer generativer Modelle erleichtern, die auf verschiedenen Datenquellen geschult sind.
Generative Quantum-Modelle
Mit der Weiterentwicklung der Quantencomputertechnologien besteht ein wachsendes Interesse daran, den Einsatz von Quantencomputern für generative AIAufgaben zu untersuchen. Quantengenerative Modelle könnten potenziell eine exponentielle Beschleunigung und erweiterte Funktionen für die Erzeugung komplexer und hochdimensionaler Datenverteilungen bieten.
Beste Datenplattform für Generative AI
Die beste Datenplattform für generative AI ist die gleiche wie die beste Datenplattform für AI: eine, die leistungsstark genug ist, um AI-basierte Anwendungsfälle zu unterstützen. Leistungsstark – das bedeutet schnell, flexibel und sicher.
Das ist Pure Storage.
Pure Storage bietet eine für AI entwickelte Plattform der nächsten Generation, die von Grund auf darauf ausgelegt ist, die Komplexität, das Risiko und die Kosten der AI-Infrastruktur zu verringern.
Mit AIRI ® können Sie:
- Verbessern Sie die Zuverlässigkeit, indem Sie einen ununterbrochenen Zugriff auf Daten sicherstellen.
- Senken Sie Risiken mit einer flexiblen Plattform, die sich schnell an sich ändernde Anforderungen anpassen kann.
- Vereinfachen Sie Ihre AI-Infrastruktur durch die Eliminierung von Datensilos und die schnelle, einfache Bereitstellung und Verwaltung.
- Maximieren Sie Ihre Storage-Effizienz und Ihr Modelltraining mit GPU-gestützter Rechenleistung.
- Senken Sie Ihre AIInfrastrukturkosten, indem Sie Ihre Daten-Storage-Performance und -Kapazität optimieren.
Erfahren Sie mehr über die jüngste Storage-Partnervalidierung von Pure Storage mit NVIDIA . NVIDIA
