Код КППС: 01.20.07.01
Генеративный искусственный интеллект (ГИИ)
Генеративный искусственный интеллект (ГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence, GAI) – это класс алгоритмов и моделей, которые используются для создания нового контента, такого как тексты, изображения, музыка и прочих видов. Генеративный AI использует машинное обучение для обучения на больших объемах данных, а затем использует эти знания для создания нового, уникального контента.
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Генеративный искусственный интеллект, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
- способность обучаться на больших объёмах разнородных данных и извлекать из них закономерности, необходимые для генерации нового контента,
- возможность создавать уникальный контент в различных форматах (тексты, изображения, музыка и др.),
- способность адаптироваться к изменяющимся условиям и требованиям пользователя, модифицируя генерируемый контент с учётом новых параметров,
- возможность имитировать стили и особенности уже существующих произведений или данных для создания контента в заданном стиле,
- способность генерировать контент, который соответствует определённым критериям качества и реалистичности.
Сравнение
Сортировать:
Систем: 5

Grok от xAI
Grok— это генеративная языковая модель с ИИ-компонентами, способная анализировать данные в реальном времени и генерировать креативный контент с учётом контекста.. Узнать больше про Grok
GrokxAI

Grok— это генеративная языковая модель с ИИ-компонентами, способная анализировать данные в реальном времени и генерировать креативный контент с учётом контекста.. Узнать больше проGrok

RoboGPT от ИП Шуков Н. В.
RoboGPT — это комплексная платформа искусственного интеллекта для создания текстового и визуального контента с поддержкой более 10 языков и широким набором инструментов для бизнеса и маркетинга.. Узнать больше про RoboGPT
RoboGPTИП Шуков Н. В.

RoboGPT — это комплексная платформа искусственного интеллекта для создания текстового и визуального контента с поддержкой более 10 языков и широким набором инструментов для бизнеса и маркетинга.. Узнать больше проRoboGPT

GPT-4o от OpenAI
GPT-4o — это мультимодальная модель искусственного интеллекта, способная обрабатывать текст, изображения и аудио в режиме реального времени, с поддержкой более 50 языков и возможностью голосового взаимодействия.. Узнать больше про GPT-4o
GPT-4oOpenAI

GPT-4o — это мультимодальная модель искусственного интеллекта, способная обрабатывать текст, изображения и аудио в режиме реального времени, с поддержкой более 50 языков и возможностью голосового взаимодействия.. Узнать больше проGPT-4o

Claude от Anthropic
Claude — это мультифункциональный ИИ-ассистент для автоматизации рабочих задач — от анализа данных и генерации отчётов до упорядочивания файлов, с промежуточным согласованием действий пользователем.. Узнать больше про Claude
ClaudeAnthropic

Claude — это мультифункциональный ИИ-ассистент для автоматизации рабочих задач — от анализа данных и генерации отчётов до упорядочивания файлов, с промежуточным согласованием действий пользователем.. Узнать больше проClaude

Сократик от Сократика
Сократик — это ИИ-сервис для мгновенного создания презентаций, предлагающий готовые шаблоны, текст, изображения, графики. Система позволяет редактировать презентации онлайн с ИИ и скачивать их в форматах PPTX и PDF.. Узнать больше про Сократик
СократикСократика

Сократик — это ИИ-сервис для мгновенного создания презентаций, предлагающий готовые шаблоны, текст, изображения, графики. Система позволяет редактировать презентации онлайн с ИИ и скачивать их в форматах PPTX и PDF.. Узнать больше проСократик
Руководство по выбору
- Определение
Генеративный искусственный интеллект (ГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence, GAI) – это класс алгоритмов и моделей, которые используются для создания нового контента, такого как тексты, изображения, музыка и прочих видов. Генеративный AI использует машинное обучение для обучения на больших объемах данных, а затем использует эти знания для создания нового, уникального контента.
- Бизнес-процесс
Интеллектуальная генерация данных — это деятельность, связанная с применением алгоритмов и моделей генеративного искусственного интеллекта для создания новых данных, которые могут быть представлены в виде текстов, изображений, музыкальных композиций и других форматов контента. В основе интеллектуальной генерации данных лежит использование методов машинного обучения, позволяющих моделям обучаться на обширных массивах информации и затем генерировать оригинальные, не существовавшие ранее данные, обладающие определёнными характеристиками и свойствами исходного набора данных. Такая деятельность находит применение в различных сферах, включая креативную индустрию, образование, научные исследования, бизнес и многие другие.
Ключевые аспекты данного процесса:
- создание литературных и журналистских текстов,
- генерация визуальных изображений и графического контента,
- разработка музыкальных произведений и звуковых дорожек,
- формирование наборов данных для обучения и тестирования моделей машинного обучения,
- создание сценариев и диалогов для видеоигр и кино,
- автоматизация подготовки учебных и методических материалов,
- разработка персонализированных маркетинговых и рекламных материалов.
Важную роль в процессе интеллектуальной генерации данных играют цифровые (программные) решения, которые обеспечивают необходимую вычислительную мощность, алгоритмы обработки и анализа данных, интерфейсы для взаимодействия пользователя с системой, а также механизмы контроля качества и соответствия генерируемых данных заданным параметрам и требованиям. Без современных программных платформ и инфраструктурных решений реализация интеллектуальной генерации данных была бы существенно затруднена или невозможна.
- Назначение и цели использования
Генеративный искусственный интеллект предназначен для создания нового уникального контента в различных форматах — текстах, изображениях, музыкальных произведениях и других видах медиа. Он реализует свои функции посредством алгоритмов машинного обучения, которые обучаются на обширных наборах данных и затем генерируют оригинальные материалы, имитируя закономерности и стили, выявленные в процессе обучения.
Функциональное предназначение генеративного искусственного интеллекта заключается в автоматизации процессов создания контента, повышении эффективности работы в творческих и аналитических областях, снижении временных и ресурсных затрат на разработку различного рода материалов. Системы генеративного ИИ могут применяться для разработки маркетинговых и рекламных материалов, создания прототипов и идей в дизайне и архитектуре, генерации тестовых данных для разработки и тестирования программного обеспечения, а также для решения ряда других задач, требующих креативного подхода и обработки больших объёмов информации.
- Типизация и разновидности Генеративный искусственный интеллект (ГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence, GAI) – это класс алгоритмов и моделей, которые используются для создания нового контента, такого как тексты, изображения, музыка и прочих видов. Генеративный AI использует машинное обучение для обучения на больших объемах данных, а затем использует эти знания для создания нового, уникального контента.Системы генерации естественного языка (СГЕЯ, Natural Language Generation Systems, NLG) — это программные решения для автоматического создания связных текстов на естественном языке по заданным параметрам и данным. Они обеспечивают преобразование структурированной информации в читаемый контент, адаптируя стиль, тон и формат под целевую аудиторию и конкретную задачу.Нейросети генерации изображений (НГИ, англ. Image Generation Neural Networks, IG NN) – это класс искусственных нейронных сетей, которые используются для создания изображений из текстовых описаний. НГИ обучаются на наборах данных с парами текст-изображение, и затем могут генерировать новые изображения на основе заданных текстовых описаний. Генерация изображений с использованием НГИ может быть использовано в различных приложениях, таких как дизайн, визуальные эффекты, дополненная реальность и многое другое.Нейросети генерации видео (НГВ, англ. Video Generation Neural Networks, VG NN) – это класс алгоритмов искусственного интеллекта, которые используются для создания видео из текстовых описаний или других видео. Эти алгоритмы используют нейронные сети и машинное обучение для генерации новых видео на основе обучающих данных.Нейросети генерации аудио (НГА, англ. Audio Generation Neural Networks, AG NN) – это тип искусственных нейронных сетей, предназначенных для создания аудиозаписей, таких как музыка или речь, на основе анализа и обработки больших объёмов аудиоданных. Они могут использоваться для синтеза голоса, создания музыкальных композиций, улучшения качества звука и других задач, связанных с генерацией и обработкой аудиосигналов.Системы управления жизненным циклом приложений генеративного ИИ (СУЖЦ‑ГИИ, GenAI Applications Lifecycle Management Systems, GenAI‑ALM) — это программные платформы для сквозного контроля разработки, тестирования и эксплуатации генеративных ИИ‑решений. Они обеспечивают версионирование моделей, управление промптами и датасетами, а также мониторинг качества и этических рисков на всех этапах использования генеративных приложений.Детекторы сгенерированного ИИ‑контента (ДСИИК, AI Content Detectors, AICD) — это программные инструменты для выявления признаков машинного происхождения текстов, изображений и мультимедиа на основе статистических и семантических паттернов. Они обеспечивают оценку вероятности ИИ‑генерации, маркировку подозрительного контента и поддержку верификации подлинности материалов в образовательных, медиа‑ и регуляторных сценариях.
- Функции и возможности Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПОВозможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспеченияЧасто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информациейНаличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных
- Пользователи
Генеративный искусственный интеллект в основном используют следующие группы пользователей:
- представители креативных индустрий (литераторы, художники, музыканты) для создания произведений искусства и интеллектуального контента;
- компании в сфере маркетинга и рекламы для разработки рекламных материалов, слоганов, визуального контента;
- IT-компании и разработчики ПО для автоматизации кодирования, генерации тестовых данных, создания документации;
- образовательные учреждения и онлайн-школы для разработки учебных материалов, генерации тестов и заданий;
- медиакомпании и новостные агентства для создания черновиков статей, автоматического формирования новостных сводок;
- бизнес-структуры для анализа больших объёмов данных, генерации отчётов, прогнозирования трендов и поддержки принятия решений;
- юридические фирмы и консультационные центры для генерации шаблонов документов, анализа юридических текстов и поиска прецедентов.
- Полезный эффект применения
Генеративный искусственный интеллект (ГИИ) открывает новые возможности для бизнеса и экономики, позволяя автоматизировать создание контента, ускорить разработку продуктов и оптимизировать рабочие процессы. Преимущества использования ГИИ включают:
- Автоматизация создания контента. ГИИ способен генерировать тексты, изображения и другие виды контента, что снижает затраты на ручной труд и ускоряет процесс создания материалов для маркетинга, образования и медиа.
- Ускорение разработки продуктов. В сфере дизайна, разработки ПО и других областях ГИИ помогает быстро создавать прототипы и варианты решений, сокращая время вывода продукта на рынок.
- Персонализация предложений. ГИИ анализирует большие объёмы данных о пользователях и создаёт персонализированный контент, повышая вовлечённость и лояльность клиентов, а также эффективность маркетинговых кампаний.
- Оптимизация рабочих процессов. Применение ГИИ позволяет автоматизировать рутинные задачи, освобождая время сотрудников для более сложных и творческих заданий, что повышает общую продуктивность.
- Расширение возможностей творчества. ГИИ служит инструментом для художников, писателей и других творческих профессионалов, предлагая новые идеи и варианты реализации проектов, что способствует развитию креативных индустрий.
- Снижение затрат на контент-производство. За счёт автоматизации процессов создания контента компании могут существенно сократить расходы на его производство, сохраняя при этом высокое качество материалов.
- Улучшение качества аналитических данных. ГИИ может обрабатывать и анализировать огромные объёмы данных, выявляя скрытые закономерности и тренды, что помогает принимать более обоснованные бизнес-решения.
- Отличительные черты
Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Генеративный искусственный интеллект, системы должны иметь следующие функциональные возможности:
- способность обучаться на больших объёмах разнородных данных и извлекать из них закономерности, необходимые для генерации нового контента,
- возможность создавать уникальный контент в различных форматах (тексты, изображения, музыка и др.),
- способность адаптироваться к изменяющимся условиям и требованиям пользователя, модифицируя генерируемый контент с учётом новых параметров,
- возможность имитировать стили и особенности уже существующих произведений или данных для создания контента в заданном стиле,
- способность генерировать контент, который соответствует определённым критериям качества и реалистичности.
- Технологические тренды
По данным аналитических исследований Soware, в 2026 году на рынке программных приложений функционального класса «Генеративный искусственный интеллект» продолжат развиваться тенденции, связанные с углублением интеграции ГИИ с другими технологиями, совершенствованием мультимодальных моделей, повышением качества генерируемого контента, расширением сфер применения в бизнесе и жизни, а также усилением внимания к этическим, правовым и безопасным аспектам использования ГИИ.
Генеративный искусственный интеллект в 2026 году будут во многом изменяться под влиянием следующих основных трендов:
- Интеграция с технологиями расширенной реальности и IoT. ГИИ будет всё более тесно переплетаться с технологиями расширенной реальности и интернетом вещей, что позволит создавать комплексные решения для промышленности, образования и сферы услуг, повышая уровень интерактивности и персонализации пользовательского опыта.
- Увеличение объёмов и разнообразия данных для обучения. Модели ГИИ будут требовать всё больших объёмов структурированных и неструктурированных данных, что стимулирует развитие инфраструктуры для их хранения, обработки и анализа, включая распределённые вычислительные системы и облачные платформы.
- Развитие мультимодальных архитектур. Мультимодальные модели, обрабатывающие различные типы данных (текст, изображения, аудио, видео), станут более совершенными, что расширит их применение в креативных индустриях, образовании, медицине и бизнес-аналитике.
- Повышение реалистичности и качества контента. Алгоритмы ГИИ продолжат совершенствоваться, позволяя генерировать контент, который будет практически неотличим от созданного человеком, что повысит доверие пользователей и расширит возможности применения технологий в медиа и развлекательной индустрии.
- Расширение применения в бизнес-процессах. ГИИ будет активнее внедряться для автоматизации рутинных задач, оптимизации бизнес-процессов, прогнозирования спроса, персонализации предложений и улучшения клиентского опыта, что приведёт к существенному повышению эффективности работы компаний.
- Углубление работы с этическими и правовыми аспектами. Будут активно разрабатываться и внедряться стандарты и нормы использования ГИИ, направленные на предотвращение злоупотреблений, защиту персональных данных и интеллектуальной собственности, что потребует междисциплинарного подхода и участия широкого круга экспертов.
- Усиление мер по обеспечению безопасности данных и моделей. Развитие методов защиты моделей и данных ГИИ от несанкционированного доступа, атак и утечек станет приоритетом, включая применение криптографических методов, технологий блокчейн и систем обнаружения аномалий.
- Системы по странам происхождения
