Автор: Волнянский А.
Генеративний штучний інтелект (GenAI) — це тип штучного інтелекту, здатного створювати новий контент, такий як текст, зображення або аудіо, на основі аналізу великих обсягів даних. На відміну від традиційного ШІ, який фокусується на аналізі та класифікації існуючої інформації, генеративний ШІ генерує оригінальний контент. У цій статті ми розглянемо, що таке генеративний штучний інтелект, його ключові відмінності від традиційного ШІ та сучасні області застосування.
- Що таке генеративний ШІ простими словами
- Переваги та ризики використання генеративного ШІ
- Де застосовується генеративний ШІ: кейси за галузями
- Найпопулярніші моделі генеративного ШІ
- Найважливіше про генеративний ШІ
Що таке генеративний ШІ простими словами
Генеративний ШІ (він же Generative Artificial Intelligence, GenAI) — одна з галузей штучного інтелекту, що найбільш швидко розвивається і створює те, чого раніше не існувало. Перш за все це нові форми контенту: текстовий, аудіо та візуальний. Генеративні моделі використовують як основу для навчання набори даних, однак не просто комбінують їх відповідно до запиту, а фактично створюють з нуля.
Як з’явився генеративний ШІ
Про генеративний ШІ активно говорять останні пару років, хоча цю технологію не можна назвати новою — під її опис підходить тест Алана Тьюринга, запропонований ним ще в 1950-му році. Тоді він стверджував, що машину можна назвати розумною, якщо вона почне генерувати відповіді на питання, що нічим не відрізняються від людських. Генеративні моделі розробляли в 1960-х і 1970-х, але найскладніші з них — наприклад, моделі глибокого навчання (Deep Leaning) — з’явилися тільки в 1990-х. Саме вони змогли генерувати досить реалістичний, не відрізнити від людського, текст і навіть відтворювати мову. Черговий сплеск популярності генеративного ШІ припав на появу GPT-3, створеної компанією OpenAI (ChatGPT — це її продукт, що використовує саме цю мовну модель).
За даними дослідження Bloomberg Intelligence до 2032 року генеративний ШІ стане ринком вартістю $1,3 трлн, а сама галузь буде рости в середньому на 42% щорічно протягом 10 найближчих років.
У чому різниця між ШІ та генеративним ШІ
Принцип роботи генеративного ШІ відрізняється від традиційного ШІ — його також називають штучним інтелектом, заснованим на правилах. Останній виконує конкретні завдання, використовуючи заздалегідь визначені правила та алгоритми, а рішення приймає на основі логічних міркувань. Тому традиційні системи ШІ використовуються в основному для аналізу даних і прийняття рішень на основі даних (Data-Driven-підхід), водночас як генеративний ШІ — для створення принципово нового контенту.
Основні відмінності генеративного ШІ від традиційного ШІ добре простежуються в цій таблиці:
| Критерій | Традиційний ШІ | Генеративний ШІ |
| Основна мета | Вирішує завдання на основі заздалегідь визначених правил | Створює новий, оригінальний контент |
| Сильні сторони | Ефективний, інтерпретований, добре вирішує конкретні завдання | Креативний, добре справляється з невизначеністю при постановці завдання |
| Слабі сторони | Повністю відсутній креативний підхід | Недостатньо добре справляється з розпізнаванням зображень і вирішенням конкретних завдань |
| Ключові особливості | Дерева рішень, розпізнавання образів, предиктивне моделювання | Глибоке навчання, нейронні мережі, творча генерація даних |
| Вимоги до даних | Для навчання підходять структуровані дані | Використовує для навчання моделі великі набори структурованих і неструктурованих даних |
| Підхід | Структурований, послідовний, аналітичний | Динамічний і креативний |
| Прозорість | Структурований аналіз і логічні процеси | Менш прозорий через складні алгоритми навчання, часто неможливо зрозуміти, як з’явився той чи інший результат |
| Застосування | Предиктивна аналітика, виявлення шахрайства, персоналізовані рекомендації, автоматизація процесів, системи прийняття рішень | Автоматизоване створення контенту: текстового, візуального та аудіо |
Як працює генеративний ШІ
Виконання завдання генеративним ШІ можна представити у вигляді трьох етапів: навчання, налаштування і посередницьке генерування з періодичним доналагодженням і оцінками.
Навчання використовується при створенні базової моделі, яка ляже в основу застосунків генеративного ШІ. Найчастіше базовою моделлю виступає велика мовна модель (Large Language Model, LLM), яка використовується для генерації тексту. Ця модель лежить в основі завдань обробки природної мови (NLP), таких як генерація тексту, аналіз тональності, переклад і відповіді на питання. Але також є й інші моделі — для створення креативних відео, зображень, музики. Також існують мультимодальні базові моделі, які підтримують відразу кілька з цих функцій. Навчання закінчується створенням нейронної мережі, яка може автономно генерувати контент за підказками користувача.
Принцип того, як працюють великі мовні моделі, ми розглядали в одній з минулих статей «Що таке контекстне вікно в ШІ».
Практикують кілька варіантів навчання, але основні з них — це навчання з вчителем і без вчителя. У першому випадку використовуються розмічені набори даних і алгоритм знає, який результат правильний, а який ні. Цей метод найкраще підходить для використання в медичній діагностиці, виявлення спаму і випадків шахрайства, прогнозування відтоку клієнтів, в роботі рекомендаційних систем. При навчанні без вчителя використовуються великі набори даних без будь-яких міток, в яких модель знаходить закономірності самостійно. Цей варіант підходить для поділу на сегменти (наприклад, мікросегментації клієнтської бази в маркетингу), стиснення зображень, аналізу соціальних мереж, виявлення аномалій та інших завдань.
Як виглядає найпростіша схема навчання з вчителем, без вчителя і з частковим залученням вчителя:
Налаштування являє собою адаптацію універсальної моделі під конкретні завдання. Це можна зробити шляхом тонкого налаштування (складного і трудомісткого), а можна за допомогою такого методу машинного навчання, як навчання з підкріпленням на основі відгуків людей (RLHF). У другому випадку люди оцінюють згенерований контент, і ці оцінки підвищують точність і релевантність наступних відповідей.
Далі користувачі постійно покращують базову модель, оцінюючи її. Але поліпшень можна досягти й іншими способами — за допомогою доповненої генерації (RAG). Це фреймворк, який розширює базову модель і гарантує, що вона матиме доступ до найактуальнішої інформації.
Цей процес навчання та адаптації робить генеративний ШІ ефективним інструментом для генерації найрізноманітніших типів контенту, основні з яких перераховані далі.
- Текст. Підтримують будь-які текстові формати — від ділових документів і вебконтенту до художньої літератури. Генерація контенту автоматизує рутинні завдання на кшталт складання детальних описів товарів для торгових мереж або маркетингових матеріалів — думаємо, вам не потрібно пояснювати, як користуватися ChatGPT або його аналогами для розв’язання подібних завдань.
- Зображення, відео та графіка. AI-генератор зображень дозволяє отримати унікальні реалістичні зображення та відеоролики за текстовим описом, редагувати та стилізувати медіаконтент. Він також вміє генерувати персонажів, оточення та спецефекти для відеоігор та віртуальних симуляцій.
- Звук і музика. Це може бути як природня мова для голосових помічників або озвучування, так і оригінальні музичні композиції в заданих стилях.
- Програмний код. Генерація коду включає не тільки написання коду на різних мовах програмування, але і його оптимізацію та тестування, що значно прискорює розробку і налагодження.
- Наукові дані. Серед можливостей генеративного ШІ також є здатність генерувати синтетичні дані й складні структури — наприклад, нові молекулярні сполуки для розробки ліків у фармацевтиці.
Таким чином, генеративний ШІ підтримує такі моделі перетворення текстових вхідних даних в результат на основі користувацьких промптів:
За даними Goldman Sachs, генеративний ШІ може забезпечити збільшення світового ВВП на 7% (або майже на $7 трлн) і приріст продуктивності на 1,5 процентного пункту в найближчі 10 років. Водночас дослідження VentureBeat показує, що 18,2 % великих компаній по всьому світу вже впроваджують цю технологію, але лише п’ята частина з них планує збільшити витрати на GenAI в наступному році. Серед головних причин — обмежені бюджети на IT або недостатньо високий пріоритет даного завдання.
Переваги та ризики використання генеративного ШІ
Основна перевага при роботі з генеративним ШІ — це підвищення ефективності: ця технологія прискорює процес генерації контенту, пошук відповідей, допомагає автоматизувати рутинні завдання, скоротити витрати та звільнити час людини на більш творчі або більш пріоритетні завдання.
Отже, які переваги дає генеративний ШІ:
- Підвищення рівня креативності у створенні контенту різних типів — цим вже активно користуються художники, письменники, дизайнери, а також маркетологи, розробники, архітектори та інші.
- Прискорене прийняття рішень на основі даних — завдяки виявленню закономірностей, генерації довільної кількості гіпотез.
- Реалізація персоналізованого підходу у створенні клієнтів у режимі реального часу — контент можна створювати в режимі реального часу, забезпечуючи тим самим неперевершений клієнтський досвід.
- Постійна доступність — генеративний ШІ працює в режимі 24/7 і не втомлюється, що дуже важливо для чат-ботів, які дають автоматичні відповіді на запити користувачів.
- Зниження бар’єру для входу в нові професії — з генеративним ШІ люди без або з мінімальними навичками можуть створювати креативні тексти, писати найпростіші додатки, музику тощо.
- Широкі можливості для масштабування — можна за короткий час генерувати великі обсяги контенту (наприклад, текстів в зображення або описів товарів для великих інтернет-магазинів) або тисячі рядків програмного коду.
Результати впровадження генеративного можуть бути виміряні — наприклад, кращі AI-інструменти для маркетингу призводять до підвищення утримання на 38%, а в продажах — до зростання виторгу на 26%.
Більше даних тут:
Попри низку переваг, використання генеративного ШІ все ще пов’язане з деякими складнощами.
Які ризики несе генеративний ШІ:
- Принцип і логіка роботи систем генеративного ШІ часто незрозумілі навіть розробникам, не завжди залежать від якості промптів, а це ускладнює контроль і прогнозування.
- Є ризики генерації недостовірної або оманливої інформації, яку необхідно перевіряти вручну.
- Є схильність до упередженості, якщо в наборах для навчання були ознаки дискримінації або нетерпимості до певних категорій людей або подій.
- Відсутність надійних механізмів захисту конфіденційних даних та інтелектуальної власності, тому будь-яка введена користувачем інформація може стати загальнодоступною.
- Зловмисники часто використовують генеративний ШІ для просунутих кібератак і шахрайства, в тому числі створюють дипфейки для методів, заснованих на соціальній інженерії.
- Робота систем генеративного ШІ вимагає значних енергетичних ресурсів, що негативно впливає на екологію.
Де застосовується генеративний ШІ: кейси за галузями
Якщо дивитися, де вже застосовуються технології ШІ, то можна назвати величезну кількість областей і найнеймовірніших проєктів — від навчання і медицини до обробки великих даних і прогнозної аналітики. Сьогодні можна виділити кілька пріоритетних напрямків, де його використання приносить максимальний ефект і користь.
Маркетинг
Генеративний ШІ може стати чудовим помічником у створенні контенту для сайтів, маркетингових матеріалів (текстових, аудіо та відео), однією з технологій для персоналізованої взаємодії з клієнтами, проведення А/В тестування, поліпшення клієнтського досвіду (за допомогою чат-ботів і віртуальних помічників), а також у генерації нових ідей.
Приклад: Coca-Cola використовувала генеративний ШІ (OpenAI та Bain) для кампанії «Створи справжнє диво», генеруючи відео та графіку. Це підвищило залученість і якість користувацького контенту в соціальних мережах на 40%.
За допомогою інструменту Taluno by Colobridge, який об’єднує можливості генеративного ШІ та предиктивної аналітики, маркетологи можуть створювати гіперперсоналізовані повідомлення і доставляти їх в найвідповідніший час мікросегментам цільової аудиторії. Це допомагає підвищити залученість і задоволеність, поліпшити показники утримання і в кінцевому підсумку поліпшити продажі.
Електронна комерція
Приклади використання генеративного ШІ в e-commerce включають складання описів товарів, створення зображень за допомогою ШІ (наприклад, товарів в реальних умовах експлуатації), а також розробку віртуальних ботів-помічників.
Приклад: Marks & Spencer впровадила генеративний ШІ для бізнесу, щоб персоналізувати онлайн-покупки, пропонуючи індивідуальні модні рекомендації (40 млн варіантів). Це залучило понад 450 000 користувачів до тесту стилю. Також M&S автоматизувала 80% описів товарів, що сприяло зростанню онлайн-продажів на 7,8%.
Індустрія розваг
Як генеративний ШІ змінює індустрію розваг: допомагає створювати як персоналізований мультимедійний контент на основі користувацьких промптів, так і принципово нові віртуальні світи, включаючи оригінальні музичні композиції, реалістичні або, навпаки, фантастичні звукові ефекти, нескінченні ігрові світи або неігрових персонажів.
Приклад: компанія Ubisoft розробила Ghostwriter — AI-інструмент для сценаристів, який автоматизує написання діалогів для персонажів. Це дозволило авторам проєкту сконцентруватися на сюжеті та емоціях, прискорити розробку та забезпечити ефект повного занурення в гру.
Фінанси
Генеративний ШІ у фінансовому та банківському секторі дозволяє створювати чат-ботів та AI-помічників, які підвищують швидкість і якість обслуговування клієнтів, можуть надавати персоналізовані консультації та рекомендації щодо вибору продуктів, а також ідентифікувати шахрайські схеми та недобросовісних потенційних позичальників.
Приклад: компанія Klarna впровадила ШІ-помічника для обслуговування клієнтів, і вже через місяць він обробляв дві третини звернень, вирішуючи більшість проблем менш ніж за дві хвилини. Це допомогло підвищити задоволеність клієнтів на 85% і заощадило шведській фінтех-компанії мільйони доларів.
Охорона здоров’я
Ви напевно чули про те, як ШІ допомагає в розробці нових ліків. Але також генеративні моделі беруть участь у тестуванні медичних препаратів, створенні синтетичних наборів даних про пацієнтів для подальшого навчання моделей ШІ, моделюванні клінічних випробувань, вивченні рідкісних генетичних захворювань.
Приклад: генеративний ШІ значно прискорив розробку нового препарату від фіброзу для Insilico Medicine. Він дозволив створити молекулу-кандидата всього за 46 днів, замість звичайних 1-1,5 року, аналізуючи білкові мішені та пропонуючи ефективні сполуки.
Виробництво
Генеративний ШІ допомагає оптимізувати конструкцію виробів, скорочувати витрати матеріалів і підвищувати продуктивність, а також покращувати планування логістичних маршрутів.
Приклад: Siemens застосовує генеративний ШІ (Industrial Copilot) для оптимізації проєктування, досягнувши зниження ваги турбінних деталей до 75% і скорочення циклу розробки на 30%. Це призвело до значної економії ресурсів і підвищення ефективності.
Автомобілебудування
Генеративні системи штучного інтелекту можуть бути задіяні в проєктуванні нових моделей авто, створенні нових мікросхем і конструктивних елементів транспортного засобу.
Приклад: Ferrari застосовує генеративний ШІ для швидкого прототипування легких деталей і персоналізації цифрових функцій авто. Це прискорило проєктування і підвищило задоволеність клієнтів завдяки індивідуальним інтерфейсам.
Енергетика
Генеративний ШІ допомагає підвищити якість обслуговування клієнтів, а також розробляти програми енергоефективності та оптимізувати виробництво електроенергії.
Приклад: Shell впровадила ШІ для предиктивного обслуговування, обробляючи 20+ млрд рядків даних щотижня з 10 000+ одиниць обладнання. Це знизило відмови на 40%, витрати на обслуговування на 20% і простої на 35%, значно підвищивши надійність і ефективність.
Нерухомість
Генеративний ШІ в нерухомості служить для створення лістингу пропозицій, автоматизованого створення договорів оренди та купівлі, прискорення роботи з аналітикою даних про ринок та інших завдань.
Приклад: JLL, компанія з комерційної нерухомості, використовує ШІ для аналізу договорів оренди. Це прискорило обробку на 30%, підвищивши ефективність керівників і знизивши ризики суперечок завдяки виявленню проблем.
Онлайн-навчання
Роль генеративного ШІ в онлайн-навчанні також дуже висока: він може допомогти з підготовкою персоналізованих навчальних матеріалів і сценаріїв навчання, автоматизацією процесу оцінювання, створенням інтерактивних навчальних середовищ і навіть виявленням у домашніх завданнях фрагментів, створених за допомогою того ж ШІ.
Приклад: Khanmigo, ШІ-репетитор від Академії Хана, персоналізує навчання, покроково допомагаючи учням і підвищуючи залученість у класі. 95% вчителів підтвердили його ефективність, а проєкт отримав високу оцінку.
Найпопулярніші моделі генеративного ШІ
Багато компаній вже активно впроваджують або тестують рішення на базі провідних LLM-моделей генеративного ШІ, використовуючи їх для створення контенту.
Найкращі моделі генеративного ШІ станом на 2025 рік:
- GPT (OpenAI). Провідна мультимодальна модель від OpenAI, здатна обробляти та генерувати текст, зображення і голос. Відрізняється високою швидкістю роботи, винятковими здібностями до міркування і розуміння контексту, що робить її відмінним вибором при написанні тестів, відповідей на питання і веденні розмови природною мовою.
- Claude (Anthropic). Модель з акцентом на безпеку та обережність у відповідях. «Пам’ятає» дуже довгі діалоги, що робить її ідеальним рішенням для систем підтримки клієнтів і завдань, що вимагають високого ступеня відповідальності.
- Gemini (Google). Ця нейромережа для створення тексту і не тільки розроблена для глибокої інтеграції з інструментами Google, показує відмінні результати в розробці й тестуванні коду, проведенні досліджень, витягуванні актуальної інформації з пошукових систем, наданні точних і повних відповідей на більшість питань.
- Mistral. Модель з відкритим кодом, легка і гнучка. Вона ідеально підходить компаніям, яким необхідний контроль за роботою ШІ на власних потужностях.
- LLaMA (Meta). Орієнтована на розробників, легко адаптується під конкретні завдання (fine-tuning) і може працювати без потужних обчислювальних ресурсів, що робить її доступною для широкого кола користувачів.
- DALL·E (OpenAI). Потужний інструмент, що перетворює текстові описи в деталізовані креативні зображення. Створює високоякісні візуальні матеріали для дизайну та маркетингу.
- Sora (OpenAI). Нова, але перспективна модель для створення коротких відеокліпів за текстовими описами. Має великий потенціал для використання в маркетингу, виробництві контенту та креативних індустріях.
- Midjourney. Лідер у створенні високоякісних зображень. Масово використовується в дизайні, брендингу та різних творчих проєктах завдяки своїм унікальним художнім можливостям.
- MusicGen / Suno: Ці платформи дозволяють створювати оригінальну музику на основі текстових описів. Будуть корисними для контент-мейкерів, музикантів і всіх, кому потрібно швидко згенерувати музичний супровід або створити унікальні мелодії.
- RunwayML. Набір інструментів для генерації та редагування відеоконтенту, що дозволяє створювати відео професійної якості. Підходить для кінематографістів, маркетологів і всіх, хто працює з відео.
- GitHub Copilot X (Microsoft/GitHub). Інструмент для розробників, який допомагає писати код, знаходити та виправляти помилки, а також пропонувати функції прямо всередині середовища розробки, прискорюючи процес написання коду.
Крім того, хочемо звернути увагу на найпопулярніші інструменти генеративного ШІ у 2025 році — вони повністю готові до роботи й виконують одну або кілька близькоспоріднених завдань.
Експерт Colobridge:
«Генеративний інтелект вже здійснює революції в найрізноманітніших галузях, генеруючи абсолютно новий персоналізований контент якісно і швидко. Але за цими двома складовими завжди стоїть продуктивна IT-інфраструктура, здатна справлятися з найскладнішими навантаженнями. Щоб забезпечити значну обчислювальну потужність, GenAI часто потрібні графічні процесори (GPU) і спеціалізовані тензорні процесори (TPU), призначені для використання спільно з бібліотекою машинного навчання TensorFlow. Також вже є перші передумови для появи в портфелях провідних хмарних провайдерів продукту «Генеративний ШІ як послуга», що зробить цю технологію ще більш доступною для широкого впровадження в найрізноманітніших сферах».
Інфраструктура на базі виділених серверів, побудована з урахуванням індивідуальних вимог — оптимальне рішення для розміщення навантажень, пов’язаних зі штучним інтелектом. Фахівці Colobridge допоможуть розробити та реалізувати проєкт, що максимально відповідає вашим очікуванням і потребам, а також при необхідності візьмуть на себе супровід і адміністрування IT-інфраструктури. Напишіть або зателефонуйте нам, щоб дізнатися більше про можливості платформи Colobridge для розміщення ваших IT-сервісів.
Найважливіше про генеративний ШІ
- Генеративний ШІ (він же GenAI) — це ШІ, який створює новий контент: текст, зображення, аудіо та відео.
- На відміну від класичного ШІ, генеративний не аналізує, а генерує з нуля.
- Працює на основі нейромереж і великих мовних моделей (LLM), проходячи навчання і налаштування.
- Основні сфери застосування генеративного ШІ: маркетинг, e-commerce, фінанси, охорона здоров’я, виробництво і навчання.
- Топові моделі GenAI: GPT, Claude, Gemini, DALL·E, Midjourney, Copilot, Runway та ін.
- Переваги: автоматизація, персоналізація, економія часу та ресурсів.
- Ризики: непрозорість, фейки, витік даних, високе енергоспоживання.
- Генеративний ШІ вже впроваджують Coca-Cola, Klarna, Ubisoft, Siemens, Ferrari та ін.
