Системы генеративного искусственного интеллекта (ГИИ)

Системы генеративного искусственного интеллекта (ГИИ, англ. Generative Artificial Intelligence Systems, GenAI) – это вид искусственного интеллекта, который способен создавать новые данные на основе изученных моделей и информации.

Интеллектуальная генерация контента - это процесс создания контента с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, который является уникальным, привлекательным и релевантным для аудитории.

Системы генеративного искусственного интеллекта предназначены для создания нового контента на основе существующих данных, таких как тексты, изображения, музыка и другие виды данных. Данные системы включают в себя генеративные модели, которые могут создавать изображения, обрабатывать естественный язык, выполнять машинный перевод, синтезировать речь и создавать музыку.

ГИИ используются в различных отраслях, включая маркетинг, рекламу, дизайн, музыку и кино. Генеративный искусственный интеллект позволяет создавать уникальный контент, который может быть использован для привлечения внимания аудитории и увеличения продаж. Кроме того, генеративный ИИ может помочь в создании более эффективных маркетинговых кампаний, так как он может генерировать идеи и предложения на основе анализа данных.

Системы генеративного искусственного интеллекта в основном используют следующие группы пользователей:

• компании из сферы креативных индустрий для создания контента: текстов, изображений, видео и музыки;
• предприятия, занимающиеся разработкой программного обеспечения, для автоматизации кодирования и генерации тестовых данных;
• образовательные учреждения и онлайн-платформы для разработки обучающих материалов и персонализации образовательных программ;
• исследовательские организации и лаборатории для моделирования данных, генерации гипотез и анализа больших объёмов информации;
• компании в сфере маркетинга и рекламы для создания рекламных текстов, слоганов, сценариев и визуального контента;
• финансовые учреждения и компании для анализа рыночных тенденций, прогнозирования и генерации отчётов;
• юридические фирмы и организации для генерации юридических документов, анализа правовых текстов и выявления закономерностей в судебной практике.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность продукта для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует проанализировать масштаб деятельности компании: для крупных корпораций могут быть актуальны решения с высокой пропускной способностью и возможностями горизонтального масштабирования, в то время как для малого и среднего бизнеса приоритет может быть отдан более доступным по стоимости и простым в интеграции продуктам. Также важно учитывать специфику отрасли и соответствующие требования к обработке данных, например, в финансовом секторе критически важна высокая точность прогнозов и соответствие нормативным актам о защите данных, в медицинской сфере — возможность работы с конфиденциальной информацией и соответствие стандартам качества медицинских данных. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к вычислительным ресурсам и поддержке определённых операционных систем и баз данных.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• соответствие функциональности ГИИ конкретным бизнес-процессам (например, автоматизация создания контента, генерация аналитических отчётов, разработка прототипов продуктов);
• наличие механизмов обеспечения безопасности и конфиденциальности данных (шифрование, контроль доступа, аудит действий пользователей);
• возможности интеграции с другими корпоративными системами (CRM, ERP, системами управления контентом и т. д.);
• уровень поддержки и обслуживания со стороны разработчика (наличие документации, обучающих материалов, службы технической поддержки);
• масштабируемость и гибкость архитектуры системы (возможность расширения функционала, увеличения объёма обрабатываемых данных);
• показатели производительности и надёжности (время отклика, процент успешного выполнения запросов, доступность системы);
• наличие механизмов обучения и адаптации системы под специфические задачи компании.

После анализа вышеперечисленных аспектов следует провести пилотное тестирование выбранного решения на ограниченном объёме данных или в рамках отдельного бизнес-процесса. Это позволит оценить эффективность ГИИ в реальных условиях, выявить возможные проблемы с интеграцией и настройкой, а также определить необходимость доработки или изменения конфигурации системы. Также важно учесть правовые и регуляторные аспекты использования ГИИ, включая соблюдение законодательства о защите данных и интеллектуальной собственности.

Интеллектуальная генерация контента может быть очень полезной для компании по нескольким причинам. Во-первых, она может помочь создавать уникальный и привлекательный контент, который будет привлекать внимание аудитории и увеличивать продажи. Во-вторых, генерация контента на основе искусственного интеллекта может быть быстрее и эффективнее, чем ручная работа, что позволяет компаниям экономить время и ресурсы. В-третьих, генерация контента с использованием ИИ может быть более точной и релевантной, чем ручной труд, поскольку алгоритмы могут анализировать данные и создавать контент, который соответствует потребностям и предпочтениям аудитории.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для соответствия категории ГИИ система должна удовлетворять следующим критериям:

• Генерация нового контента: система генеративного ИИ должны создавать новый контент на основе существующих данных, например, тексты, изображения, музыка и другие виды контента.
• Машинное обучение и глубокое обучение: система должна использовать алгоритмы машинного и глубокого обучения для создания нового контента.
• Уникальность: генеративный ИИ должен позволять создавать уникальный контент.
• Персонализированный контент: генеративный ИИ должен создавать персонализированный контент, учитывая в точности задание пользователя и контекстную специфику запроса.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных моделей, повышения уровня персонализации генерируемых данных, дальнейшего развития методов обеспечения безопасности и этичности использования ГИИ, расширения применения ГИИ в корпоративном секторе, совершенствования алгоритмов обучения на ограниченных наборах данных, а также роста интереса к объяснимому ИИ и снижению зависимости от вычислительных ресурсов.

• Интеграция мультимодальных моделей. Развитие моделей, способных одновременно обрабатывать текст, изображения, аудио и видео, что позволит создавать более комплексные и реалистичные генерируемые данные для различных сфер применения.
• Персонализация генерируемых данных. Усовершенствование алгоритмов для учёта индивидуальных предпочтений и контекста пользователя, что повысит ценность и релевантность генерируемой информации в таких областях, как образование, развлечения и персонализированный маркетинг.
• Безопасность и этичность ГИИ. Усиление внимания к разработке механизмов защиты данных, предотвращению генерации вредоносного или неприемлемого контента, а также к соблюдению правовых и этических норм при использовании ГИИ.
• Применение ГИИ в корпоративном секторе. Расширение использования ГИИ для автоматизации бизнес-процессов, генерации отчётов, создания контента, оптимизации логистики и управления цепочками поставок, что приведёт к повышению эффективности работы компаний.
• Алгоритмы обучения на ограниченных данных. Разработка методов, позволяющих моделям обучаться на меньшем объёме данных с сохранением высокого качества генерации, что снизит затраты на сбор и обработку данных.
• Объяснимый ИИ. Рост интереса к созданию моделей, чьи решения можно интерпретировать и объяснить пользователю, что повысит доверие к ГИИ и облегчит его внедрение в критически важные сферы, такие как медицина и финансы.
• Снижение зависимости от вычислительных ресурсов. Оптимизация моделей и алгоритмов для работы на менее мощных вычислительных системах, что сделает ГИИ более доступным для малого и среднего бизнеса и удалённых регионов.