Автор: Волнянский А.
Генеративный искусственный интеллект (GenAI) — это тип искусственного интеллекта, способного создавать новый контент, такой как текст, изображения или аудио, на основе анализа больших объемов данных. В отличие от традиционного ИИ, который фокусируется на анализе и классификации существующей информации, генеративный ИИ генерирует оригинальный контент. В этой статье мы рассмотрим, что такое генеративный искусственный интеллект, его ключевые отличия от традиционного ИИ и современные области применения.
- Что такое генеративный ИИ простыми словами
- Преимущества и риски использования генеративного ИИ
- Где применяется генеративный ИИ: кейсы по отраслям
- Самые популярные модели генеративного ИИ
- Самое важно о генеративном ИИ
Что такое генеративный ИИ простыми словами
Генеративный ИИ (он же Generative Artificial Intelligence, GenAI) — одна из самых быстро развивающихся отраслей искусственного интеллекта, которая создает то, чего ранее не существовало. Прежде всего это новые формы контента: текстовый, аудио и визуальный. Генеративные модели используют как основу для обучения наборы данных, однако не просто комбинируют их в соответствии с запросом, а фактически создают с нуля.
Как появился генеративный ИИ
О генеративном ИИ активно говорят последние пару лет, хотя эту технологию нельзя назвать новой — под ее описание подходит тест Алана Тьюринга, предложенный им еще в 1950-м году. Тогда он утверждал, что машину можно назвать разумной, если она начнет генерировать ответы на вопросы, ничем не отличимые от человеческих. Генеративные модели разрабатывали в 1960-х и 1970-х, но наиболее сложные из них — например, модели глубокого обучения (Deep Leaning) — появились только в 1990-х. Именно они смогли генерировать достаточно реалистичный, неотличимый от человеческого, текст и даже воссоздавать речь. Очередной виток популярности генеративного ИИ пришелся на появление GPT-3, созданной компанией OpenAI (ChatGPT — это ее детище, который использует именно эту языковую модель).
По данным исследования Bloomberg Intelligence к 2032 году генеративный ИИ станет рынком стоимостью $1,3 трлн, а сама отрасль будет расти в среднем на 42% ежегодно в течение 10 ближайших лет.
В чем разница между ИИ и генеративным ИИ
Принцип работы генеративного ИИ отличается от традиционного ИИ — его также называют искусственным интеллектом, основанным на правилах. Последний выполняет конкретные задачи, используя предопределенные правила и алгоритмы, а решения принимает на основе логических рассуждений. Поэтому традиционные системы ИИ используются в основном для анализа данных и принятия решений на основе данных (Data-Driven-подход), в то время как генеративный ИИ – для создания принципиально нового контента.
Основные отличия генеративного ИИ и от традиционного ИИ хорошо прослеживаются в этой таблице:
| Критерий | Традиционный ИИ | Генеративный ИИ |
| Основная цель | Решает задачи на основе предопределенных правил | Создает новый, оригинальный контент |
| Сильные стороны | Эффективный, интерпретируемый, хорошо решает конкретные задачи | Креативный, хорошо справляется с неопределенностью при постановке задачи |
| Слабые стороны | Полностью отсутствует креативный подход | Недостаточно хорошо справляется с распознаванием образом и решением конкретных задач |
| Ключевые особенности | Деревья решений, распознавание образов, предиктивное моделирование | Глубокое обучение, нейронные сети, творческая генерация данных |
| Требования к данным | Для обучения подходят структурированные данные | Использует для обучения модели большие наборы структурированных и неструктурированных данных |
| Подход | Структурированный, последовательный, аналитический | Динамичный и креативный |
| Прозрачность | Структурированный анализ и логические процессы | Менее прозрачный из-за сложных алгоритмов обучения, часто невозможно понять, как получился тот или иной результат |
| Приложения | Предиктивная аналитика, обнаружение мошенничества, персонализированные рекомендации, автоматизация процессов, системы принятия решений | Автоматизированное создание контента: текстового, визуального и аудио |
Как работает генеративный ИИ
Выполнение задачи генеративным ИИ можно представить в виде трех этапов: обучения, настройки и посредственно генерации с периодической донастройкой и оценками.
Обучение используется при создании базовой модели, которая ляжет в основу приложений генеративного ИИ. Чаще всего базовой моделью выступает большая языковая модель (Large Language Model, LLM), которая используется для генерации текста. Эта модель лежит в основе задач обработки естественного языка (NLP), таких как генерация текста, анализ тональности, перевод и ответы на вопросы. Но также есть и другие модели — для создания креативных видео, изображений, музыки. Также существуют мультимодальные базовые модели, которые поддерживают сразу несколько из этих функций. Обучение заканчивается созданием нейронной сети, которая может автономно генерировать контент по подсказкам пользователя.
Принцип того, как работают большие языковые модели мы затрагивали в одной из прошлых статей «Что такое контекстное окно в ИИ».
Практикуют несколько вариантов обучения, но основные из них — это обучение с учителем и без учителя. В первом случае используются размеченные наборы данных и алгоритм знает, какой результат правильный, а какой нет. Этот метод лучше всего подходит для использования в медицинской диагностике, выявления спама и случаев мошенничества, прогнозирования оттока клиентов, в работе рекомендательных систем. При обучении без учителя используются большие наборы данных без каких-либо меток, в которых модель находит закономерности самостоятельно. Этот вариант подходит для разделения на сегменты (например, микросегментации клиентской базы в маркетинге), сжатия изображений, анализа социальных сетей, обнаружения аномалий и других задач.
Как выглядит простейшая схема обучения с учителем, без учителя и частичным привлечением учителя:
Настройка представляет собой адаптацию универсальной модели под конкретные задачи. Это можно сделать путем тонкой настройки (сложной и трудоемкой), а можно с помощью такого метода машинного обучения, как обучение с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF). Во втором случае люди оценивают сгенерированный контент, и эти оценки повышают точность и релевантность последующих ответов.
Далее пользователи постоянно улучшают базовую модель, оценивая ее. Но улучшений можно добиться и другими способами — с помощью дополненной генерации (RAG). Это фреймворк, который расширяет базовую модель и гарантирует, что она будет иметь доступ к наиболее актуальной информации.
Этот процесс обучения и адаптации делает генеративный ИИ эффективным инструментом для генерации самых разных типов контента, основные из них перечислены дальше.
- Текст. Поддерживают любые текстовые форматы — от деловых документов и веб-контента до художественной литературы. Генерация контента автоматизирует рутинные задачи вроде составления емких описаний товаров для торговых сетей или маркетинговых материалов — думаем, вам не нужно объяснять, как пользоваться ChatGPT или его аналогами для решения подобных вопросов.
- Изображения, видео и графика. AI-генератор изображений позволяет получить уникальные реалистичные изображения и видеоролики по текстовому описанию, редактировать и стилизовать медиаконтент. Он также умеет генерировать персонажей, окружение и спецэффекты для видеоигр и виртуальных симуляций.
- Звук и музыка. Это может быть как естественно звучащая речь для голосовых помощников или озвучки, так и оригинальные музыкальные композиции в заданных стилях.
- Программный код. Генерация кода включает не только написание кода на разных языках программирования, но и его оптимизация и тестирование, что значительно ускоряет разработку и отладку.
- Научные данные. Среди возможностей генеративного ИИ также есть способность генерировать синтетические данные и сложные структуры — например, новые молекулярные соединения для разработки лекарств в фармацевтике.
Таким образом, генеративный ИИ поддерживает такие модели преобразования текстовых входных данных в результат на основе пользовательских промптов:
По данным Goldman Sachs, генеративный ИИ может обеспечить увеличение мирового ВВП на 7 % (или почти на $7 трлн) и прирост производительности на 1,5 процентных пункта в ближайшие 10 лет. В то же время исследование VentureBeat показывает, что 18,2% крупных компаний по всему миру уже внедряют эту технологию, но лишь пятая часть из них планирует увеличить расходы на GenAI в следующем году. Среди главных причин — ограниченные бюджеты на IT или недостаточно высокий приоритет данной задачи.
Преимущества и риски использования генеративного ИИ
Основное преимущество при работе с генеративным ИИ — это повышение эффективности: эта технология ускоряет процесс генерации контента, поиски ответов, помогает автоматизировать рутинные задачи, сократить расходы и освободить время человека на более творческие или более приоритетные задачи.
Итак, какие преимущества дает генеративного ИИ:
- Повышение уровня креативности в создании контента разных типов — этим уже активно пользуются художники, писатели, дизайнеры, а также маркетологи, разработчики, архитекторы и другие.
- Ускоренное принятие решений на основе данных — благодаря выявлению закономерностей, генерации произвольного количества гипотез.
- Реализация персонализированного подхода в создании клиентов в режиме реального времени — контент можно создавать в режиме реального времени, обеспечивая тем самым непревзойденный клиентский опыт.
- Постоянная доступность — генеративный ИИ работает в режиме 24/7 и не устает, что очень важно для чат-ботов, которые дают автоматические ответы на запросы пользователей.
- Снижение барьера для входа в новые профессии — с генеративным ИИ люди без или с минимальными навыками могут создавать креативные тексты, писать простейшие приложения, музыку и т. п.
- Широкие возможности для масштабирования — можно за короткое время генерировать большие объемы контента (например, текстов в изображения или описаний товаров для больших интернет-магазинов) или тысячи строк программного кода.
Результаты внедрения генеративного могут быть измерены — например, лучшие AI-инструменты для маркетинга приводят к повышению удержания на 38% повышению удержания, а в продажах — к росту выручки на 26%. Больше данных здесь:
Несмотря на ряд преимуществ, использование генеративного ИИ все еще сопряжено с некоторыми сложностями.
Какие риски несет генеративный ИИ:
- Принцип и логика работы систем генеративного ИИ часто непонятны даже разработчикам, не всегда зависят от качества промптов, а это затрудняет контроль и прогнозирование.
- Есть риски генерации недостоверной или вводящей в заблуждение информации, которую необходимо перепроверять вручную.
- Есть склонность к предвзятости, если в наборах для обучения были признаки дискриминации или нетерпимости к определенным категориям людей или событиям.
- Отсутствие надежных механизмов защиты конфиденциальных данных и интеллектуальной собственности, поэтому любая введенная пользователем информация может стать общедоступной.
- Злоумышленники часто используют генеративный ИИ для продвинутых кибератак и мошенничества, в том числе создают дипфейки для методов, основанных на социальной инженерии.
- Работа систем генеративного ИИ требует значительных энергетических ресурсов, что негативно влияет на экологию.
Где применяется генеративный ИИ: кейсы по отраслям
Если смотреть, где уже применяются технологии ИИ, то можно назвать огромное количество областей и самых невероятных проектов — от обучения и медицины до обработки больших данных и прогнозной аналитики. Сегодня можно выделить несколько приоритетных направлений, где его использование приносит максимальный эффект и пользу.
Маркетинг
Генеративный ИИ может стать прекрасным помощником в создании контента для сайтов, маркетинговых материалов (текстовых, аудио и видео), одной из технологий для персонализированного взаимодействия с клиентами, проведения А/В тестирования, улучшения клиентского опыта (с помощью чат-ботов и виртуальных помощников), а также в генерации новых идей.
Пример: Coca-Cola использовала генеративный ИИ (OpenAI и Bain) для кампании «Создай настоящее волшебство», генерируя видео и графику. Это повысило вовлеченность и качество пользовательского контента в соцсетях на 40%.
С помощью инструмента Taluno by Colobridge, который объединяет возможности генеративного ИИ и предиктивной аналитики, маркетологи могут создавать гиперперсонализированные сообщения и доставлять их в самое подходящее время микросегментами целевой аудитории. Это помогает повысить вовлеченность и удовлетворенность, улучшить показатели удержания и в конце концов улучшить продажи.
Электронная коммерция
Примеры использования генеративного ИИ в e-commerce включают составление описаний товаров, создание изображений с помощью ИИ (например, товаров в реальных условиях эксплуатации), а также разработку виртуальных ботов-помощников.
Пример: Marks & Spencer внедрила генеративный ИИ для бизнеса, чтобы персонализировать онлайн-покупки, предлагая индивидуальные модные рекомендации (40 млн вариантов). Это привлекло более 450 000 пользователей к тесту стиля. Также M&S автоматизировала 80% описаний товаров, что способствовало росту онлайн-продаж на 7,8%.
Индустрия развлечений
Как генеративный ИИ меняет индустрию развлечений: помогает создавать как персонализированный мультимедийный контент на основе пользовательских промптов, так и принципиально новые виртуальные миры, включая оригинальные музыкальные композиции, реалистичные или, наоборот, фантастические звуковые эффекты, бесконечные игровые миры или неигровых персонажей.
Пример: компания Ubisoft разработала Ghostwriter — AI-инструмент для сценаристов, который автоматизирует написание диалогов для персонажей. Это позволило авторам проекта сконцентрироваться на сюжете и эмоциях, ускорить разработку и обеспечить эффект полного погружения в игру.
Финансы
Генеративный ИИ в финансовом и банковском секторе позволяет создавать чат-ботов и AI-помощников, которые повышают скорость и качество обслуживания клиентов, могут давать персонализированные консультации и рекомендаций по выбору продуктов, а также идентифицировать мошеннические схемы и недобросовестных потенциальных заемщиков.
Пример: компания Klarna внедрила ИИ-помощника для обслуживания клиентов, и уже через месяц он обрабатывал две трети обращений, решая большинство проблем менее чем за две минуты. Это помогло повысить удовлетворенность клиентов на 85% и сэкономило шведской финтех-компании миллионы долларов.
Здравоохранение
Вы наверняка слышали о том, как ИИ помогает в разработке новых лекарств. Но также генеративные модели участвуют в тестировании медпрепаратов, создании синтетических наборов данных о пациентах для дальнейшего обучения моделей ИИ, моделировании клинических испытаний, изучении редких генетических заболеваний.
Пример: генеративный ИИ значительно ускорил разработку нового препарата от фиброза для Insilico Medicine. Он позволил создать молекулу-кандидата всего за 46 дней, вместо обычных 1-1.5 лет, анализируя белковые мишени и предлагая эффективные соединения.
Производство
Генеративный ИИ помогает оптимизировать конструкцию изделий, сокращать расходы материалов и повышать производительность, а также улучшать планирование логистических маршрутов.
Пример: Siemens применяет генеративный ИИ (Industrial Copilot) для оптимизации проектирования, достигнув снижения веса турбинных деталей до 75% и сокращения цикла разработки на 30%. Это привело к значительной экономии ресурсов и повышению эффективности.
Автомобилестроение
Генеративные системы искусственного интеллекта могут быть задействованы в проектировании новых моделей авто, создание новых микросхем и конструктивных элементов транспортного средства.
Пример: Ferrari применяет генеративный ИИ для быстрого прототипирования лёгких деталей и персонализации цифровых функций авто. Это ускорило проектирование и повысило удовлетворённость клиентов благодаря индивидуальным интерфейсам.
Энергетика
Генеративный ИИ помогает повысить качество обслуживания клиентов, а также разрабатывать программы энергоэффективности и оптимизировать производство электроэнергии.
Пример: Shell внедрила ИИ для предиктивного обслуживания, обрабатывая 20+ млрд строк данных еженедельно с 10 000+ единиц оборудования. Это снизило отказы на 40%, затраты на обслуживание на 20% и простои на 35%, значительно повысив надежность и эффективность.
Недвижимость
Генеративный ИИ в недвижимости служит для создания листингов предложений, автоматизированного создания договоров аренды и покупки, ускорения работы с аналитикой данных о рынке и других задач.
Пример: JLL, компания по коммерческой недвижимости, использует ИИ для анализа договоров аренды. Это ускорило обработку на 30%, повысив эффективность управляющих и снизив риски споров благодаря выявлению проблем.
Онлайн-обучение
Роль генеративного ИИ в онлайн-обучении тоже очень высока: он может помочь с подготовкой персонализированных учебных материалов и сценариев обучения, автоматизации процесса оценивания, создания интерактивных обучающих сред и даже выявления в домашних заданиях фрагментов, созданных с помощью того же ИИ.
Пример: Khanmigo, ИИ-репетитор от Академии Хана, персонализирует обучение, пошагово помогая ученикам и повышая вовлеченность в классе. 95% учителей подтвердили его эффективность, а проект получил высокую оценку.
Самые популярные модели генеративного ИИ
Многие компании уже активно внедряют или тестируют решения на базе ведущих LLM-моделей генеративного ИИ, используя их для создания контента.
Лучшие модели генеративного ИИ по состоянию на 2025 год:
- GPT (OpenAI). Передовая мультимодальная модель от OpenAI, способная обрабатывать и генерировать текст, изображения и голос. Отличается высокой скоростью работы, исключительными способностями к рассуждению и пониманию контекста, что делает ее отличным выбором при написании тестов, ответов на вопросы и ведения разговора на естественном языке.
- Claude (Anthropic). Модель с акцентом на безопасность и осторожность в ответах. «Помнит» очень длинные диалоги, что делает ее идеальным решением для систем поддержки клиентов и задач, требующих высокой степени ответственности.
- Gemini (Google). Эта нейросеть для создания текста и не только разработана для глубокой интеграции с инструментами Google, показывает отличные результаты в разработке и тестировании кода, проведении исследований, извлечении актуальной информации из поисковых систем, предоставлении точных и полных ответов на большинство вопросов.
- Mistral. Модель с открытым кодом, легкая и гибкая. Она идеально подходит компаниям, которым необходим контроль за работой ИИ на собственных мощностях.
- LLaMA (Meta). Ориентирована на разработчиков, легко адаптируется под конкретные задачи (fine-tuning) и может работать без мощных вычислительных ресурсов, что делает ее доступной для широкого круга пользователей.
- DALL·E (OpenAI). Мощный инструмент, превращающий текстовые описания в детализированные креативные изображения. Создает высококачественные визуальные материалы для дизайна и маркетинга.
- Sora (OpenAI). Новая, но перспективная модель для создания коротких видеоклипов по текстовым описаниям. Имеет большой потенциал для использования в маркетинге, производстве контента и креативных индустриях.
- Midjourney. Лидер в создании высококачественных изображений. Массово используется в дизайне, брендинге и различных творческих проектах благодаря своим уникальным художественным возможностям.
- MusicGen / Suno: Эти платформы позволяют создавать оригинальную музыку на основе текстовых описаний. Будут полезными для контент-мейкеров, музыкантов и всех, кому требуется быстро сгенерировать музыкальное сопровождение или создать уникальные мелодии.
- RunwayML. Набор инструментов для генерации и редактирования видеоконтента, позволяющий создавать видео профессионального качества. Подходит для кинематографистов, маркетологов и всех, кто работает с видео.
- GitHub Copilot X (Microsoft/GitHub). Инструмент для разработчиков, который помогает писать код, находить и исправлять ошибки, а также предлагать функции прямо внутри среды разработки, ускоряя процесс написания кода.
Кроме того, хотим обратить внимание на самые популярные инструменты генеративного ИИ в 2025 году — они полностью готовы к работе и зарывают какую-то одну или несколько близкородственных задач.
Эксперт Colobridge:
«Генеративный интеллект уже совершает революции в самых различных отраслях, генерируя абсолютно новый персонализированный контент качественно и быстро. Но за этими двумя составляющими всегда стоит производительная IT-инфраструктура, способная справляться с самыми сложными нагрузками. Чтобы обеспечить значительную вычислительную мощность, GenAI зачастую требуются графические процессоры (GPU) и специализированные тензорные процессоры (TPU), предназначенные для использования совместно с библиотекой машинного обучения TensorFlow. Также уже есть первые предпосылки для появления в портфелях ведущих облачных провайдеров продукта «Генеративный ИИ как услуга», что сделает эту технологию еще более доступной для широкого внедрения в самых разных сферах».
Инфраструктура на базе выделенных серверов, построенная с учетом индивидуальных требований — оптимальное решение для размещения нагрузок, связанных с искусственным интеллектом. Специалисты Colobridge помогут разработать и реализовать проект, максимально соответствующим вашим ожиданиям и потребностям, а также при необходимости возьмут на себя сопровождение и администрирование IT-инфраструктуры. Напишите или позвоните нам, чтобы узнать больше о возможностях платформы Colobridge под размещение ваших IT-сервисов.
Самое важно о генеративном ИИ
- Генеративный ИИ (он же GenAI) — это ИИ, который создает новый контент: текст, изображения, аудио и видео.
- В отличие от классического ИИ, генеративный не анализирует, а генерирует с нуля.
- Работает на основе нейросетей и больших языковых моделей (LLM), проходя обучение и настройку.
- Основные сферы применения генеративного ИИ: маркетинг, e-commerce, финансы, здравоохранение, производство и обучение.
- Топ-модели GenAI: GPT, Claude, Gemini, DALL·E, Midjourney, Copilot, Runway и др.
- Преимущества: автоматизация, персонализация, экономия времени и ресурсов.
- Риски: непрозрачность, фейки, утечка данных, высокое энергопотребление.
- Генеративный ИИ уже внедряют Coca-Cola, Klarna, Ubisoft, Siemens, Ferrari и др.
