Руководство по созданию генеративных приложений с искусственным интеллектом

Создание генеративных приложений с использованием искусственного интеллекта иллюстрированное руководство

Генеративные ИИ-инструменты (GenAI), основанные на больших языковых моделях (LLM), переходят от увлекательного видения к осязаемой реальности, поскольку бизнесы осознают их потенциал для изменения отраслей и поддержки творчества. Их возможности, начиная от создания увлекательного контента до генерации реалистичных изображений, предлагают беспрецедентные возможности. Большинство руководителей, с которыми я встречаюсь, ошеломлены огромным количеством идей, которые приходят в голову их командам. Навигация по пейзажу применения GenAI сама по себе может быть вызовом.

Целью этой статьи является разоблачение сложного мира генеративного искусственного интеллекта. Предоставляя информацию о различных возможностях генеративного ИИ, изучая процесс выбора правильных примеров использования и рассматривая этические соображения, цель состоит в том, чтобы провести вас по пути от видения к реальности.

Раскрытие силы генеративного ИИ

Применение GenAI так же разнообразно, как и многое, о чем уже было написано. Исходя из моей работы с различными компаниями, я перечислю некоторые практические применения решений на основе LLM:

Создание контента

Инструменты GenAI могут создавать увлекательный контент различных форматов, включая:

• Неделя бонусов возвращения к основам Развертывание в облаке
• Работа с Power Query для обработки данных в PowerBI
• Data Altruism Цифровое топливо для корпоративных двигателей

• Блоги и статьи: ИИ-инструменты для написания помогают генерировать высококачественный контент, освобождая писателей для сосредоточения на творческих аспектах написания и обеспечивая последовательность и точность.
• Маркетинговые материалы: ИИ-инструменты могут генерировать индивидуальные маркетинговые тексты, персонализированные кампании электронных писем и даже увлекательные описания продуктов, улучшая эффективность маркетинга.
• Музыка и сценарии: ИИ может сочинять оригинальные музыкальные произведения, генерировать реалистичные звуковые эффекты, а также разрабатывать сюжеты и сценарии, открывая новые возможности для создателей.
• Разработка новых концептов продуктов: Создание инновационных дизайнов и прототипов продуктов, ускорение цикла разработки продукта с помощью ИИ.
• Создание захватывающих историй: ИИ может генерировать интерактивные истории, персонализированные игровые сюжеты и другие увлекательные впечатления.

Инструмент повышения производительности

Инструменты GenAI могут повысить производительность человека, автоматизируя сложные и часто утомительные задачи и оптимизируя коммуникацию на разных языках и в технических областях:

• Генерация идей: Генерация аргументов и творческих идей, преодоление творческого затруднения.
• Суммаризация: Быстрое сжатие сложных текстов в краткую сводку, экономия времени и повышение запоминания информации.
• Перевод языков: Безупречное общение на разных языках с инструментами мгновенного перевода, преодоление языковых барьеров и содействие глобальному сотрудничеству.
• Помощник для программистов: Ускорение работы с кодом и улучшение качества кода с помощью ИИ-помощника, который объясняет код, предлагает фрагменты кода, оптимизирует существующий код, выявляет потенциальные ошибки и создает документацию.

Приложения на основе данных

Предоставление надежных данных LLM-моделям может помочь достичь мощных результатов. С помощью архитектурных шаблонов генерации, дополненной извлечением (RAG), генеративный ИИ оживляет приложения данных, обнаруживая скрытые узлы, даже в чрезвычайно неструктурированных данных. Основные примеры использования включают:

• Поисковая система: Активирование предприятийных данных, облегчение поиска информации при соблюдении сильных приватности и управления.
• Виртуальный помощник: Разработка интегрированных решений на основе данных первой стороны для создания виртуальных помощников для различных персонажей – аналитиков, специалистов по обслуживанию клиентов, клиентов и других.
• Анализ контента: Извлечение информации из данных, хранящихся в файловых форматах PDF, изображениях, аудио и видео с использованием генеративных ИИ, например, Q&A по договорному документу.
• Автоматизированная генерация отчетов: Автоматическая генерация отчетов путем понимания шаблонов данных, комбинирования данных из нескольких источников и создания полноценных выводов, похожих на человеческие.

Хотя существует бесчисленное количество других приложений LLM, которые существуют, указанные выше являются наиболее распространенными примерами использования, которые я наблюдаю в различных бизнесах.

Нанесение курса: определение подходящего применения

Выбор правильного применения не означает определение каждого возможного варианта использования в вашей организации; это о выборе тех, которые предлагают наибольшее немедленное воздействие и ценность. Начиная с нескольких четко определенных применений, вы можете сосредоточить свои ресурсы, получить ценный опыт и построить прочную основу для будущего развития. Вот несколько ключевых аспектов выбора подходящих применений:

• Соотнесение с бизнес-целями: Убедитесь, что выбранные применения непосредственно соответствуют стратегическим целям вашей организации. Они должны решать конкретные проблемы, улучшать существующие процессы или создавать новые возможности для роста.
• Оценка затрат и выгод: Рассчитайте потенциальную прибыль от каждого применения. Учтите такие факторы, как лицензионные сборы, затраты на внедрение, увеличение производительности, экономию затрат и возможности роста выручки. В случае рабочей нагрузки пилотного проекта избегайте слишком сложных применений.
• Выбор платформы: Исследуйте различные модели, инструменты и поддерживающие платформы GenAI. Сравните их функциональность, преимущества и ограничения. Убедитесь, что они соответствуют вашим потребностям и решают вашу проблему. Учтите типы данных, форматы вывода и сложность задачи.
• Оценка интеграции: Понимайте образцы интеграции с вашими существующими системами и рабочими процессами. Учтите совместимость с API, протоколы передачи данных и возможные обновления инфраструктуры.
• Принятие подхода “человек в цикле”: Роль человека внутри системы GenAI является чрезвычайно важной. Применяйте подход “человек в цикле”, чтобы гарантировать этичное и ответственное использование искусственного интеллекта. Люди обеспечивают контроль, управление и обратную связь для максимальной эффективности и минимизации предубеждений.
• Экспериментальный и обучающий подход: Отнеситесь к внедрению GenAI с открытым умом и готовностью к экспериментам и обучению. По мере приобретения опыта вы можете уточнять свои применения и расширять свои возможности.

Человек в цикле: симбиоз человека и искусственного интеллекта

GenAI и люди не конкурируют, они являются взаимосвязанными партнерами. В то время как искусственный интеллект предлагает замечательные возможности, его успешное применение не может полностью полагаться только на технологию. Человеческий контроль играет критическую роль в обеспечении этичного, ответственного и эффективного внедрения искусственного интеллекта. Так появляется понятие “человек в цикле”.

Человек в цикле не означает замену человеческого суждения искусственным интеллектом, а, скорее, о расширении возможностей человека с использованием его огромного потенциала. Люди предоставляют этический компас, предметную экспертизу и аналитические способности, которых не хватает искусственному интеллекту, а искусственный интеллект обеспечивает вычислительную мощность, анализ данных и возможности автоматизации, которых люди не могут достичь. Это участие человека служит следующим ключевым целям:

Управление рисками

• Устранение иллюзий: Модели генерации искусственного интеллекта подвержены иллюзиям, при которых они создают выводы, которые не соответствуют действительности или значительно отклоняются от намеченной задачи. Это требует человеческого наблюдения для идентификации и исправления иллюзий, гарантируя надежность и достоверность выводов искусственного интеллекта.
• Идентификация и снижение рисков: Люди активно выявляют потенциальные риски, связанные с искусственным интеллектом, такие как утечка данных, алгоритмический биас и неправильное использование.
• Планирование в условиях неопределенности: Люди разрабатывают планы для устранения выявленных рисков, обеспечивая устойчивость и безопасность системы.
• Соответствие нормативам: Люди гарантируют соблюдение соответствующих правовых и этических рамок искусственным интеллектом, минимизируя правовые и репутационные риски.

Этические нормы

• Обнаружение и устранение предубеждений: Люди идентифицируют и устраняют потенциальные предубеждения в обучающих данных и выходных данных модели, обеспечивая справедливость и непредвзятость.
• Прозрачность и объяснимость: Люди интерпретируют решения искусственного интеллекта с помощью инструментов объяснения и описывают свои аргументы заинтересованным сторонам, создавая доверие и понимание.

Улучшенная производительность

• Обратная связь и усовершенствование: Обратная связь от людей помогает усовершенствовать модели искусственного интеллекта и повышать их точность, производительность и релевантность.
• Предметная экспертиза: Знания и опыт людей направляют применение искусственного интеллекта в конкретных задачах и областях, максимизируя его эффективность.
• Творческое сотрудничество: Люди и искусственный интеллект работают вместе для генерации инновационных решений и создания новых возможностей.

Все применения GenAI, которые я перечислил в начале, имеют одну общую основу: все они требуют человеческого осмотра и вмешательства. Будь то создание контента или генерация кода, ответственность и принятие решений остаются за людьми. В некотором смысле решения GenAI – это усиление человеческой работы и опыта.

Этические соображения: ответственное использование генеративного ИИ

ГенИИ предлагает невероятные возможности, но важно использовать его с этической точки зрения. Регулярно анализируйте модели ГенИИ на возможные предубеждения и внедряйте стратегии для их устранения. Это может включать удаление предвзятых данных, применение контрфактуальных методов рассуждения или использование метрик справедливости в процессе разработки. Запомните следующие ключевые моменты:

Прозрачность

• Коммуникация ограничений: Передайте пользователям информацию об ограничениях моделей ГенИИ. Это включает выделение областей, где модель может быть менее надежной или подверженной ошибкам.
• Открытый диалог: Вовлекайтесь в открытый диалог по разработке и использованию ГенИИ. Включайте в него заинтересованные стороны, в том числе этиков, политиков и общественность, чтобы решать проблемы и обеспечить ответственную реализацию.

Конфиденциальность и безопасность

• Безопасность данных: Внедрите надежные механизмы безопасности, чтобы защитить данные пользователей от несанкционированного доступа, использования или раскрытия. Это включает шифрование данных в состоянии покоя и при передаче, использование сильных механизмов аутентификации и регулярное мониторинг уязвимостей безопасности.
• Безопасность ГенИИ: ГенИИ сопряжен с новыми видами угроз безопасности, такими как инъекция подсказок, заражение модели и атаки с задней дверью. Чрезвычайно важно иметь соответствующий процесс проверки и контроль в приложениях для минимизации таких угроз.
• Минимизация данных: Собирайте и храните только минимальный объем данных, необходимых для конкретного применения ГенИИ. Избегайте ненужного сбора данных и стремитесь анонимизировать или обезличивать данные всякий раз, когда это возможно.
• Соблюдение регуляций: Соблюдайте все применимые регуляции конфиденциальности данных, такие как GDPR и CCPA. Это включает получение согласия пользователя на сбор данных и предоставление пользователю контроля над его данными.

Ответственность

• Этические руководящие принципы: Разработайте четкие этические принципы для разработки и использования ГенИИ в вашей организации. Эти рекомендации должны определить приемлемое и неприемлемое использование технологии и предоставить фреймворк для принятия решений.
• Роли и обязанности: Четко распределите роли и обязанности для разработки, внедрения и мониторинга систем ГенИИ. Это обеспечит, чтобы каждый участник понимал свои обязанности и был отвечает за свои действия.
• Аудит и мониторинг: Регулярно аудитируйте и мониторьте системы ГенИИ, чтобы выявить потенциальные риски и убедиться, что они работают, как задумано. Это включает проведение аудитов по справедливости, оценки предвзятости и аудита безопасности.

Практические советы

• Проведение оценки рисков: Определите и оцените потенциальные риски, связанные с разработкой и использованием ГенИИ. Это поможет разработать стратегии смягчения и определить приоритеты ресурсов.
• Обучение команд: Обучите сотрудников принципам этического ИИ и лучшим практикам. Это обеспечит, чтобы каждый понимал свои обязанности и мог внести вклад в ответственную разработку ГенИИ.
• Создание комитета по этике ИИ: Сформируйте внутренний комитет по этике ИИ, который будет обеспечивать руководство и контроль за разработкой и использованием ГенИИ в вашей организации.
• Поощрение открытых диалогов: Содействуйте культуре открытого диалога и обсуждения этических вопросов, связанных с ИИ. Это способствует прозрачности, ответственности и постоянному совершенствованию.

Соблюдая эти рекомендации, лидеры могут гарантировать ответственную разработку и внедрение технологии ГенИИ, способствовать справедливости, прозрачности, конфиденциальности и ответственности. Помните, что ответственное использование ГенИИ – это непрерывный процесс. При развитии технологии и возникновении новых случаев использования крайне важно оставаться бдительным и соответствующим образом адаптироваться.

Заключение и главные моменты

В этой статье мы погрузились в мир генеративного ИИ, исследовали его возможности, изучали пейзаж случаев использования и рассмотрели ключевые этические соображения. Я не могу достаточно подчеркнуть важность человека в процессе (HITL) как фундаментального принципа для обеспечения ответственной и эффективной реализации ИИ.

Основные выводы

• GenAI предлагает мощный набор инструментов для различных приложений, от создания контента и разработки продуктов до анализа данных и рассказов.
• Выявление правильного применения GenAI требует тщательного рассмотрения потребностей бизнеса, анализа соотношения затрат и выгод, выбора платформы, оценки интеграции и этических аспектов.
• HITL дает возможность предприятиям использовать возможности искусственного интеллекта, обеспечивая управление рисками, этические рамки и принятие ответственных решений.
• Внедрение решений GenAI требует фокусировки на справедливости, прозрачности, конфиденциальности, безопасности и ответственности.

Движение вперед

По мере развития GenAI крайне важно для индивидуалов и организаций оставаться информированными и проактивными. Понимая его возможности и ограничения, а также принимая этические принципы, мы можем гарантировать, что GenAI будет служить силой прогресса и положительных изменений в нашем мире. Сотрудничество между человеком и искусственным интеллектом лежит в основе истинного потенциала GenAI, открывая путь к будущему, где люди и ИИ сотрудничают, чтобы раскрыть новые возможности и достичь поразительных результатов.