Блог компании Росатом. Меня зовут Алексей Мартынов, я аналитик-эксперт, руководитель направления методологии продуктового маркетинга в компании «Цифрум» (Росатом). Представляю своего соавтора — Дениса Ларинова, эксперта в области нейроморфных вычислений, руководителя отдела ИИ компании «Цифрум» (Росатом). Мы расскажем о том, что такое генеративный искусственный интеллект, с какими задачами он справляется и как может (или не может) изменить наш мир. А еще представим наши расчеты с прогнозом о том, как использование этой технологии повлияет на экономику России.

Что такое генеративный ИИ и как он работает

Генеративный искусственный интеллект — часть искусственного интеллекта (ИИ, англ. artificial Intelligence, AI), которая использует статистические методы и машинное обучение для создания контента с помощью имитации данных, на которых был обучен.

В идеальном сценарии генеративные модели, обученные на огромных массивах информации, сжимают ее и извлекают суть без утраты смысла. При этом эмоциональность, скрытый подтекст и прочие важные в работе детали генеративный ИИ может упустить.

Для обработки и генерации текста языковая модель использует базовую единицу информации — токен. Он может быть словом или его частью, или даже группой слов в зависимости от того, как модель была обучена разделять и интерпретировать текст.

С точки зрения длины в зависимости от языка:

1 токен ~= 4 символа в английском языке ~= 0,75 слова,

1 токен ~= 2,3 символа в русском языке ~= 0,46 слова,

1 токен ~= 0,5 символа в китайском языке,

1 токен ~= 0,8 символа в японском языке.

Например, GPT-4 Turbo (мультимодальная большая языковая модель, созданная OpenAI) с контекстным окном на 128 тысяч токенов составляет около 300 тыс. символов на русском языке. Предельное количество символов в рамках одного сеанса работы генеративного ИИ определяет границу эффективного применения, свыше которого информация моделью не учитывается, то есть контекст имеет ограниченную длину.

Как эффективно использовать генеративный ИИ

Генеративный ИИ в настоящее время малоэффективен в сложных, многомерных и многовекторных проектах, в которых присутствуют динамические связи, где необходимо учитывать целостную картину и наследование опыта. Тенденция к повышению возможностей генеративного ИИ в части усложнения решаемых задач очевидна: в 2024 г. ожидается всплеск работы генеративных моделей с видео (например, посредством GPT5).

С точки зрения генеративного ИИ достоверность ресурса, скорее всего, будет определяться не его авторитетностью, а количеством цитирований или копирований. В связи с этим возникает риск получения информации из источника низкого качества.

Генеративный ИИ часто «придумывает» ответы. Кембриджский словарь английского языка (англ. Cambridge Dictionary) даже назвал глагол «галлюцинировать» словом 2023 г. в контексте генеративного ИИ. ChatGPT, например, придумал несколько прецедентов из юридической практики, на основе которых выстраивалась позиция адвоката в США. Поэтому, прежде чем использовать генеративный ИИ, стоит сначала проверить его ответ.

Генеративный ИИ полезен в задачах, где нужен конкретный ответ на одномерный и четко поставленный вопрос. Также с помощью этой технологии можно быстро ознакомиться с новой темой или составить сводку текста, видео или аудио.

Какие компании внедрили генеративный ИИ и не прогадали

Конгломерат Morgan Stanley внедрил для своих 16 тыс. финансовых консультантов ассистент AI @ Morgan Stanley (кастомизированное решение, основанное на GPT-4 от OpenAI). Это позволило сэкономить время, которое сотрудники тратили на решение вопросов, связанных с рынками, рекомендациями и внутренними процессами. Таким образом консультанты смогли направить больше ресурсов на обслуживание клиентов и ускорить оказание услуг на 14%. Сейчас Morgan Stanley тестирует другие системы с генеративным искусственным интеллектом: инструмент под названием Debrief, например, автоматически обобщает содержание встреч с клиентами и генерирует последующие электронные письма.

Сервис Netflix сделал ставку на внедрение технологий искусственного интеллекта. Сегодня у компании один из самых низких показателей оттока клиентов — всего 3,5%. Алгоритм Cinematch отслеживает все явные и неявные данные по 223 млн пользователей и повышает общую удовлетворенность клиентов. Стратегия Netflix заключается в том, чтобы изменить формирование и представление контента, используя генеративный ИИ при написании сценариев, создании мультфильмов, кастомной генерации превью и т.д.

Все это доказывает, что генеративный ИИ можно применять не только в науке, но и в более практических сферах.

Настоящее и будущее генеративного ИИ в мире