Автор: Product Owner Beinf.ai by Colobridge, Марія Цвид
Мультимодальний ШІ — це вид штучного інтелекту, який поєднує та обробляє різні типи даних (текст, аудіо, відео, зображення) в єдиному семантичному просторі, імітуючи людську здатність сприймати світ комплексно, а не фрагментарно.
- Що таке мультимодальний ШІ і як він працює
- Переваги мультимодального ШІ
- Інструменти мультимодального ШІ
- Практичне застосування технології
- Проблеми та виклики
- Майбутнє мультимодального ШІ
- Найважливіше про мультимодальне ШІ
Мультимодальність стала результатом еволюції великих мовних моделей (Large Language Models, LLM), але, на відміну від них, дозволяє аналізувати неструктуровані дані кількох типів, знаходячи між ними глибокі, неочевидні взаємозв’язки.
У рітейлі мультимодальна ШІ-система вивчає фотографії товарів, описи та відгуки покупців. Модель розпізнає, які фасони, кольори та поєднання реально носять, а не просто шукають люди, і на цій основі робить добірки «товари, які підійдуть для цього образу» та пропонує нові ідеї для колекцій. Маркетинг отримує готові інсайти за трендами, а покупець — точніші рекомендації, які спираються не лише на текст, а й на живий візуальний контент.
Свого часу мультимодальний підхід забезпечив величезний стрибок у можливостях ChatGPT — з моделі GPT 3.2, яка навчалася тільки на текстових даних, до GPT 4, навченої на мультимодальних даних (текст і зображення). Сьогодні мультимодальний ШІ розробляють усі основні конкуренти OpenAI, а ринок цієї технології, за даними Precedence Research, збільшиться з $2,51 млрд у 2025 до $42,38 млрд до 2034-го. У Європі ринок мультимодального ШІ зростає ще динамічніше — із прогнозованим CAGR близько 32% до 2030 року, при цьому провідним гравцем у регіоні залишається Німеччина.
Що таке мультимодальний ШІ і як він працює
Модальність у цьому терміні — це спроба відтворити людське сприйняття, де зір і слух працюють як єдиний механізм, а чи не як окремі функції. Мультимодальний ШІ діє аналогічно: не просто перемикається між аналізом картинки та тексту, а поєднує їх у єдиний смисловий простір. Це дозволяє вловлювати контекст, який губиться при роздільній обробці, наприклад, розпізнавати іронію в голосі та зіставляти її з виразом обличчя на відео.
Як працює мультимодальний ШІ
Поглинання та переклад. ШІ-модель збирає дані з усіх доступних каналів: відео з камери, аудіозапис дзвінка, текст інструкції або лог-файли на сервері. Потім спеціальні нейромережі-енкодери переводять ці дані в математичні вектори. Для моделі і фотографія яблука, і слово «яблуко», і звук хрускоту під час укусу перетворюються на цифри.
Злиття сенсів. Етап злиття даних або Data Fusion, коли ШІ-модель поміщає всі вектори в загальний багатовимірний простір. Тут система розуміє, що звук скреготу на відео (аудіо) збігається з моментом поломки верстата (візуальний компонент) і відповідає опису критичної помилки в інструкції (текст).
Генерація рішення. Модель може згенерувати відповідь у будь-якому форматі: описати рішення текстом, створити нове зображення (малюнок, діаграму тощо) або озвучити інструкцію. Наприклад, ІТ-фахівець завантажує в інтерфейс мультимодального ШІ-помічника відео, де його програмний код видає помилку, і водночас голосом пояснює суть завдання. Система вивчає відео, слухає коментарі, аналізує код та видає виправлений варіант. Вона зрозуміла завдання не тому, що її ідеально описали текстом, а тому що вона сприйняла проблему цілком.
Переваги мультимодального ШІ
Перехід від текстових нейромереж до мультимодальних систем дає бізнесу якісний стрибок у точності рішень та глибині розуміння контексту, що є недоступним для класичних алгоритмів.
- Цілісне сприйняття даних. Мультимодальна обробка передбачає роботу не з розрізненими файлами, а пошук прихованих взаємозв’язків між текстом, звуком та відео, формуючи єдину картину події.
- Зниження галюцинацій. Завдяки перехресній перевірці інформації з різних джерел, мультимодальні моделі рідше вигадують факти.
- Природня взаємодія. Користувачі можуть спілкуватися із системою, так само як з іншою людиною — показувати пальцем на об’єкт, малювати ескізи або ставити запитання голосом безпосередньо під час відеозйомки, не витрачаючи час на написання складних текстових промптів.
- Гіперперсоналізація. Аналізуючи візуальні переваги та емоційні реакції (через голос чи міміку) нарівні з історією покупок, ШІ створює рекомендації, які справді резонують зі смаком конкретного користувача.
- Автоматизація складних завдань. Технологія перебирає багатоступінчасті процеси, які раніше вимагали виключно людської участі.
Інструменти мультимодального ШІ
Ринок мультимодального ШІ поділили між собою кілька компаній. Гонка технологій вийшла за межі простого збільшення параметрів моделей — ключовими факторами успіху стали спеціалізація, швидкість обробки даних та глибина інтеграції у бізнес-процеси.
Google — лідер у сегменті мультимодального ШІ. Компанія має великий досвід побудови екосистем, тому її флагманська лінійка моделей Gemini 2.5 (Pro і Flash) спочатку навчалася на мультимодальних даних. Її унікальною особливістю стала глибока інтеграція у Vertex AI, коли ШІ-моделі не просто працюють із готовими записами відео, а й аналізують їх у режимі реального часу. Можна підключити камеру дрона або верстата, і нейромережа на льоту помічатиме небезпеку або брак, не чекаючи, поки відео завантажиться на сервер.
В OpenAI зробили ставку на GPT-5, де фокус із простого чат-бота змістився у бік проактивного агента. Тут мультимодальна модель розуміє інтонацію, перебивання, зітхання і, в результаті, відповідає не машинним, а емоційно забарвленим текстом. Це може трансформувати роботу традиційних IVR-систем у кол-центрах, замінивши їх емпатичних цифрових операторів. Також у GPT-5 з’явилася здатність до роздумів перед відповіддю, що є критично важливим для мультимодальних завдань.
Anthropic та її Claude 3.5 Opus стали еталоном у завданнях, що потребують складного програмного кодингу та роботи з довгими документами. Мультимодальність цієї моделі заточена на аналіз креслень, схем та рукописних нотаток.
Meta зі своєю Llama 4 навесні 2025 року вперше запропонувала раннє злиття (early fusion) тексту та зображень у відкритому доступі. Ця мультимодальна модель розуміє візуальний контент так само глибоко, як рішення від конкурентів, але робить це безкоштовно (Open Source).
Французький стартап Mistral також пішов шляхом використання відкритих моделей і надав лінійку компактних мультимодальних ШІ-моделей Ministral 3. Вони працюють навіть на ноутбуках або роботизованих пристроях без доступу до інтернету.
Переваги популярних мультимодальних ШІ-моделей зібрані у таблиці:
| Gemini 2.5 (Pro/Flash) | OpenAI GPT-5 | Claude 3.5 Opus | Llama 4 | Ministral 3 |
|---|---|---|---|---|
| Нативна мультимодальність Аналіз відео в реальному часі без затримокІнтеграція з корпоративними сервісами Google | Емпатичний голос Функції ШІ-агента Здатність розмірковувати та планувати дії на крок уперед | Інженерна точність Ретельна робота з документами Безпека та суворі етичні фільтри | Open Source-рішення Розуміння зображень на рівні архітектури. Розгортання на сервері клієнта | Компактність Повна автономність (локальна робота) Гнучке налаштування модульности під конкретне завдання |
| Контекстне вікно — до 2 млн токенів (найкращий варіант для «важких» даних та відеоаналізу) | Контекстне вікно — 400 тис. токенів, нативна підтримка аудіо та відео (ідеально для ШІ-агентів) | Контекстне вікно — 200 тис. токенів (оптимально для написання коду та текстів) | Контекстне вікно — 10 млн токенів, iRoPE для «безкінечного» контексту (аналіз величезних масивів даних) | Контекстне вікно — 128 тис. токенів, доступне локальне розгортання (Private Cloud/On-premise) |
Практичне застосування технології
Мультимодальний ШІ перестав бути експериментом і перетворився на робочий інструмент, який вже змінює процеси у ключових секторах економіки.
Охорона здоров’я
Лікарі можуть не вивчати діагностичні знімки та аналізи окремо — мультимодальні моделі збирають воєдино дані МРТ, записи в електронній карті та показники з розумного годинника пацієнта. Аналізуючи ці дані, ШІ виявляє приховані ознаки хвороб та допомагає створити точний план лікування.
Промисловість та виробництво
Тут технологія стала стандартом візуального контролю якості. Камери на конвеєрах у реальному часі транслюють відео у модель, яка зіставляє зображення деталі з її кресленнями, миттєво відбраковуючи вироби із мікродефектами. Це знижує відсоток шлюбу ефективніше, ніж залучення живих операторів.
Рітейл та e-commerce
Мультимодальність стирає кордон між «побачити» та «купити». Користувачі шукають товари, завантажуючи фото образа, що сподобався, а розумні примірювальні підказують розмір і фасон, аналізуючи відео з камери смартфона і співставляючи його з лекалами одягу. А магазини аналізують відеопотоки у торгових залах для оптимізації викладення товарів — такі кейси в рітейлі не рідкість.
Автомобілебудування та БПЛА
Для автопілота мало просто бачити дорогу перед собою, він має розуміти контекст. Мультимодальні моделі поєднують дані з камер та GPS, збагачують їх звуками з вулиці (гудки, сирени, сигнали світлофора), щоб приймати рішення за частки секунди. Це підвищує безпеку руху у непередбачуваних міських умовах.
Фінанси та страхування
Страховики використовують технологію для швидкої оцінки збитків: клієнт завантажує відео пошкодженого майна, а ШІ звіряє його з полісом та історією об’єкта. У банкінгу мультимодальна біометрія (голос+обличчя+поведінка) може стати новим стандартом захисту від шахрайства, скорочуючи ризики злому акаунту.
Хто і як використовує мультимодальний ШІ? Наприклад, у Waymo розробили мультимодальну ШІ-модель для автономного керування авто EMMA на базі Gemini — вона легко орієнтується у щільному міському потоці та розпізнає навіть найскладніші сценарії. Virtual Volunteer, він же «віртуальний волонтер» від Be My Eyes, працює на базі на базі GPT-4 і генерує для людей з вадами зору людей описи навколишнього світу на основі зображень і тексту (наприклад, при купівлі товарів у супермаркеті). А німецька платформа Zalando запровадила мультимодального помічника, який, на відміну від старих чат-ботів, розуміє складні запити. Можна завантажити фото взуття та запитати, яка сумка підійде до неї з урахуванням погоди та модних трендів.
Chief Operating Officer Colobridge, Андрій Михайленко:
«Варіантів використання мультимодального ШІ набагато більше, ніж може вмістити ця стаття. На базі цієї технології можна створювати інструменти для модерації контенту, мультимодальні креативні програми, організовувати розумний пошук у будь-яких каталогах та багато іншого. Ці рішення вже перейшли від експериментальних до практичних, тому найближчим часом на нас чекає ще більше цікавих кейсів, в яких буде задіяний мультимодальний ШІ».
Проблеми та виклики
Основні бар’єри, які заважають впровадженню мультимодального ШІ — це високі вимоги до обчислювальних потужностей та складність налагодження процесу видачі результатів через злиття різнорідних потоків даних. Основні потужності йдуть не так на навчання моделі, як на інференс — процес застосування вже навченої моделі штучного інтелекту у конкретних завданнях. Для синхронної обробки, тексту, відео та голосу та голосу потрібні високопродуктивні GPU-кластери з мінімальною затримкою, що робить архітектуру приватної хмари найбільш підходящим рішенням для Enterprise-сегменту.
Також викликають тривогу ризики конфіденційності та кібербезпеки, оскільки робота з голосом та відео відкриває можливість для неконтрольованого створення реалістичних дипфейків. Плюс інженерам доводиться боротися з «каскадною» упередженістю, коли приховані стереотипи в одній модальності посилюються іншими.
Майбутнє мультимодального ШІ
Мультимодальні ШІ стали справжнім проривом на тлі того, як зросли очікування користувачів за останні два-три роки. Рішення на основі цієї технології стають більш автономними, орієнтованими на активні дії та прийняття рішень. З’явилися ШІ-агенти з «мультимодальним мисленням», які самостійно розробляють плани для досягнення складних цілей, комбінують відео та аудіо із різних джерел відеопотоку, голосові команди та текстові інструкції. Це означає, що мультимодальний ШІ майбутнього буде ще гнучкішим, зможе миттєво переходити від розпізнавання голосу до аналізу зображення і, ймовірно, стане ключовим у створенні розумних роботів-помічників.
На перший погляд, мультимодальні ШІ-моделі стають складнішими, але це не заважає тренду на мініатюризацію. Найцікавішими сьогодні виглядають легковажні розробки, які можуть працювати на пристроях і в IoT-середовищах без зв’язку з хмарою. Це відкриває шлях до появи справді приватних асистентів та гіперперсоналізованих пошукових систем — вони формують видачу, враховуючи не лише слова запиту, а й візуальні підказки та поведінку конкретного користувача.
Найважливіше про мультимодальне ШІ
- В основі мультимодального ШІ лежить принцип людського сприйняття, поєднуючи дані з різних джерел в єдиний смисловий простір.
- Техногіганти на кшталт Google (Gemini), OpenAI (GPT-5) та Anthropic (Claude) вже пропонують свої мультимодальні моделі.
- Розробка вимагає великих обчислювальних ресурсів та створює нові виклики у сфері безпеки даних.
- Технологія застосовується у медицині, на виробництві, у рітейлі, робототехніці.
- Майбутнє — за автономними ШІ-агентами та компактними моделями для роботи на локальних пристроях.
Дізнайтеся, як хмарні технології, передові інструменти в галузі захисту даних та штучного інтелекту можуть змінити ваш бізнес — напишіть нам, щоб запланувати зустріч із менеджером Colobridge.
