Diferenţa dintre Inteligenţa Artificială Generală şi Inteligenţa Artificială Generativă: Ce trebuie să ştii 

În era transformărilor digitale rapide, termenii din domeniul inteligenţei artificiale devin din ce în ce mai prezenţi în jurul nostru. Cu toate acestea, confuzia între conceptele de Inteligenţă Artificială Generală (AGI) şi Inteligenţa Artificială Generativă (GenAI) poate duce la neînţelegeri semnificative atât în rândul publicului larg, cât şi în mediile profesionale.

AGI se referă la viitoarele sisteme capabile de o inteligenţă similară celei umane, care pot să realizeze sarcini cognitive diverse, în timp ce GenAI descrie tehnologia actuală care generează conţinut nou pe baza datelor învăţate. Cu toate că ambele reprezintă componente ale viitorului AI, diferenţele dintre ele sunt esenţiale pentru a înţelege corect potenţialul şi limitele fiecărei tehnologii. Articolul de faţă îşi propune să clarifice aceste concepte şi să explice impactul confuziei asupra percepţiei publicului şi dezvoltării AI. Acest articol are menirea de a explica principiile, avantajele şi dezavantajele pe care fiecare dintre cele două tehnologii le oferă utilizatorilor. Primul episod va aborda, pe larg, Inteligenţa Artificială Generală (AGI).

Inteligenţa artificială (AI) a devenit un subiect din ce în ce mai discutat în ultimii ani, revoluţionând diverse domenii şi schimbând modul în care interacţionăm cu tehnologia. În acest context, termeni precum Inteligenţa Artificială Generală (AGI) şi Inteligenţa Artificială Generativă (GenAI) sunt tot mai des utilizaţi, însă adesea confundaţi sau înţeleşi greşit.

Deşi ambele tipuri de tehnologii AI reprezintă progrese remarcabile, ele au scopuri, capacităţi şi mecanisme de funcţionare diferite. În timp ce Inteligenţa Artificială Generală (AGI) se referă la o inteligenţă artificială capabilă să înţeleagă şi să rezolve o gamă largă de probleme, similare inteligenţei umane, Inteligenţa Artificială Generativă (GenAI) este specializată în generarea de conţinut nou, fie că este vorba de text, imagini, sau alte forme de date creative.

• Ce este inteligenţa artificială generală?

Potrivit experţilor de la Gartner, AGI (Inteligenţa Artificială Generală) este supranumită drept „Sfântul Graal” al cercetării în domeniul inteligenţei artificiale, deoarece această tehnologie are ca scop principal crearea şi pregătirea unor maşini care pot manifesta inteligenţă la nivel uman.

Imaginează-ţi un sistem care poate învăţa, raţiona, adapta şi rezolva probleme într-o varietate de domenii, replicând abilităţile cognitive care ne fac unici ca oameni.

Spre exemplu, un sistem AGI ar excela în jocul de şah, dar ar înţelege, de asemenea, strategiile de bază şi ar formula abordări noi. Totodată, acest sistem ar putea înţelege concepte ştiinţifice complexe, realiza traduceri cu o înţelegere nuanţată şi chiar crea lucrări artistice, care ar putea concura cu ingeniozitatea umană.

Inteligenţa Artificială Generală reprezintă o etapă teoretică avansată în dezvoltarea inteligenţei artificiale, în care maşinile nu doar că pot executa sarcini specifice, ci sunt capabile şi să manifeste o inteligenţă comparabilă cu cea umană, învăţând şi aplicând cunoştinţe în multiple domenii fără a necesita o programare specializată pentru fiecare sarcină.

• Caracteristici principale ale IAG

Inteligenţa Artificială Generală are un ansamblu de caracteristici specifice, cu ajutorul cărora întregul ansamblu tehnologic al inteligenţei artificiale se poate dezvolta, poate învăţa şi poate să evolueze constant, acumulând informaţii şi date, pe care ulterior le poate folosi. Printre cele mai importante caracteristici ale AGI se numără:

1.Capacitate de învăţare şi adaptare generalizată:

Spre deosebire de inteligenţa artificială îngustă (Narrow AI), care este proiectată să realizeze o sarcină specifică (cum ar fi conducerea autonomă sau recunoaşterea imaginilor), AGI poate învăţa şi aplica cunoştinţele în orice domeniu. Aceasta implică abilitatea de a învăţa din experienţe, de a face inferenţe şi de a se adapta la situaţii noi, la fel ca un om.

2.Raţionament şi înţelegere profundă:

Inteligenţa Artificială Generală ar avea abilitatea de a înţelege concepte abstracte şi complexe, de a face raţionamente deductive şi de a rezolva probleme într-o gamă largă de contexte. Ar putea analiza date din domenii variate şi formula soluţii creative la probleme noi, ceva ce sistemele actuale de IA nu pot face fără o intervenţie umană.

3.Autonomie:

Un sistem AGI ar fi capabil să îşi gestioneze şi să îşi prioritizeze propriile acţiuni fără intervenţia umană constantă. Ar putea lua decizii în mod autonom, pe baza datelor disponibile şi a propriilor învăţări.

4.Interacţiune contextuală cu mediul:

Un aspect esenţial al Inteligenţei Artificiale Generale este capacitatea de a înţelege şi interpreta contextul în care operează. Asta înseamnă nu doar înţelegerea datelor brute, ci şi recunoaşterea semnificaţiilor mai profunde şi a intenţiilor din spatele situaţiilor, limbajului sau altor forme de interacţiune.

5.Generalizare în sarcini multiple:

Spre deosebire de AI specifică, care este limitată la o singură sarcină, AGI ar putea excela într-o varietate de activităţi, de la traducerea limbilor străine şi diagnosticarea bolilor până la conducerea cercetărilor ştiinţifice complexe sau crearea de artă inovatoare.

• Slăbiciunile şi riscurile Inteligenţei Artificiale Generale

Conform Gartner, ca orice tehnologie nouă, aflată încă în fază incipientă de cercetare şi testare, Inteligenţa Artificială Generală vine cu o serie de provocări în ceea ce priveşte implementarea sa dar şi cu riscuri în materie de utilizare. Dezvoltarea unui astfel de sistem este extrem de dificilă din mai multe motive:

1. Progrese tehnologice insuficiente:

În prezent, IA funcţionează pe baza reţelelor neuronale şi a algoritmilor de învăţare automată care sunt foarte eficiente în sarcini specifice, dar acestea nu pot generaliza dincolo de domeniul lor. IAG necesită tehnologii mai avansate care să poată învăţa şi adapta în contexte noi.

2. Înţelegerea limbajului natural şi raţionamentul:

Înţelegerea limbajului uman în toate nuanţele sale este o sarcină extrem de complexă. În plus, IAG trebuie să poată face raţionamente logice şi să înţeleagă relaţii cauzale în mod autonom.

3. Siguranţă şi etică:

Dacă un sistem IAG ar ajunge să aibă capacităţi echivalente sau chiar superioare celor umane, ar ridica probleme majore de siguranţă şi etică. Un astfel de sistem ar putea fi dificil de controlat şi ar ridica întrebări cu privire la impactul său asupra umanităţii, inclusiv asupra securităţii, economiei şi locurilor de muncă.

4. Resurse computaţionale:

Crearea unui sistem AGI necesită resurse masive de calcul şi date, împreună cu algoritmi extrem de sofisticaţi. În prezent, aceste cerinţe depăşesc capacităţile disponibile în majoritatea scenariilor practice.

5. Ameninţări existenţiale:

Dacă un astfel de sistem devine necontrolabil, există riscul ca deciziile sale să fie imposibil de oprit sau corectat, ceea ce ar putea conduce la consecinţe catastrofale pentru omenire.

6. Impact social şi economic:

Dezvoltarea şi utilizarea AGI ar putea provoca pierderea locurilor de muncă, iar restructurarea economică ar putea lăsa multe persoane fără mijloace de trai, necesitând implementarea unor plase de siguranţă socială extinse.

Cu toate acestea, Inteligenţa Artificială Generală rămâne, în prezent, un ideal al cercetării în AI. Deşi există obstacole tehnologice şi etice uriaşe de depăşit, potenţialul său transformator este imens. Succesul în atingerea Inteligenţei Artificiale Generale ar putea schimba profund viitorul umanităţii, dar ar veni şi cu provocări considerabile în ceea ce priveşte controlul, responsabilitatea şi impactul său asupra societăţii.

Inteligenţa Artificială Generativă (GenAI)

În era transformărilor digitale rapide, termenii din domeniul inteligenţei artificiale devin din ce în ce mai prezenţi în jurul nostru. Cu toate acestea, confuzia între conceptele de Inteligenţă Artificială Generală (AGI) şi Inteligenţa Artificială Generativă (GenAI) poate duce la neînţelegeri semnificative atât în rândul publicului larg, cât şi în mediile profesionale. AGI se referă la viitoarele sisteme capabile de o inteligenţă similară celei umane, capabile să realizeze sarcini cognitive diverse, în timp ce GenAI descrie tehnologia actuală care generează conţinut nou pe baza datelor învăţate. Cu toate că ambele reprezintă componente ale viitorului AI, diferenţele dintre ele sunt esenţiale pentru a înţelege corect potenţialul şi limitele fiecărei tehnologii. Articolul de faţă îşi propune să clarifice aceste concepte şi să explice impactul confuziei asupra percepţiei publicului şi dezvoltării AI. Acest articol are menirea de a explica principiile, avantajele şi dezavantajele pe care fiecare dintre cele două tehnologii le oferă utilizatorilor. Articolul de astăzi va aborda detaliile Inteligenţei Artificiale Generative (GenAI).

• Ce este Inteligenţa Artificială Generativă?

Inteligenţa Artificială Generativă (GenAI), după cum arată şi numele tehnologiei, este specializat în generarea de conţinut. Fie că vorbim de text, imagini, clipuri video sau muzică, Inteligenţa Artificială Generativă este tot mai des folosită în rândul utilizatorilor, prin intermediul aplicaţiilor precum ChatGPT, Midjourney, Dall-E şi multe altele, conform experţilor Gartner.

Inteligenţa Artificială Generativă (GenAI) este un subdomeniu al inteligenţei artificiale specializat în crearea de conţinut nou, original, precum text, imagini, sunete, sau chiar modele 3D, pe baza unor date existente. Spre deosebire de alte tipuri de inteligenţă artificială care doar analizează sau clasifică datele, GenAI se concentrează pe generarea de rezultate creative care nu existau anterior, folosind algoritmi sofisticaţi de învăţare automată.

• Cum funcţionează Inteligenţa Artificială Generativă?

GenAI utilizează reţele neuronale, în special modele generative precum reţelele generative adversariale (Generative Adversarial Networks – GANs) sau modele de învăţare automată bazate pe transformatoare, cum ar fi GPT (Generative Pre-trained Transformer), pentru a genera conţinut original. Aceste modele sunt antrenate pe seturi mari de date, învaţă tiparele din acestea şi le folosesc pentru a crea noi instanţe care seamănă cu datele de antrenament, dar care nu sunt copiate direct.

De asemenea, Inteligenţa Artificială Generativă foloseşte o serie de algoritmi specifici acestei tehnologii, precum:

-Reţele Generative Adversariale (GAN)

GAN-urile funcţionează pe baza unui proces adversarial între două reţele neuronale. Una este un generator, care creează noi exemple, şi alta este un discriminator, care evaluează dacă acele exemple sunt autentice sau generate. Acest proces iterativ ajută generatorul să creeze exemple din ce în ce mai realiste.

-Modele de transformare (Transformers):

Modelele de tip transformer, precum GPT, sunt concepute să înţeleagă şi să genereze secvenţe de date. Ele au fost antrenate cu cantităţi masive de date şi pot genera rezultate coerente, imitând stilul uman.

• Avantajele Inteligenţei Artificiale Generative

Fiind una dintre cele mai comune tehnologii de AI în rândul utilizatorilor, Inteligenţa Artificială Generativă a devenit deja parte din viaţa de zi cu zi a celor care o folosesc. Fie că vorbim de sprijin în lucrări de redactare, căutări avansate şi rapide pe subiectele dorite sau chiar şi reţete de gătit, această tehnologie, utilizate prin programe precum ChatGPT, se integrează tot mai mult în societate şi devine un „partener” al utilizatorilor. De aceea, principalele avantaje ale Inteligenţei Artificiale Generative sunt:

1.Creativitatea asistată:

GenAI poate ajuta artiştii, scriitorii, muzicienii şi designerii să îşi dezvolte ideile sau să creeze conţinut nou rapid, oferind sugestii sau prototipuri pe baza inputului lor iniţial.

2. Eficienţa în generarea de conţinut:

Poate accelera procesul de producţie creativă, automatizând sarcini care în mod normal ar necesita mult timp şi efort.

3. Simularea şi prototiparea:

În domenii precum ingineria sau cercetarea ştiinţifică, IA generativă poate simula scenarii sau prototipuri de produse înainte ca acestea să fie realizate fizic, economisind resurse semnificative.

4. Adaptabilitatea şi personalizarea:

GenAI poate genera conţinut personalizat pentru fiecare utilizator, fie că este vorba de reclame, experienţe de joc sau produse de consum, adaptate la preferinţele şi nevoile individuale.

De aceea, modelele fundamentale, inclusiv transformatoarele pre-antrenate generative (care alimentează ChatGPT), reprezintă una dintre inovaţiile arhitecturale în domeniul inteligenţei artificiale, care pot fi utilizate pentru a automatiza, a sprijini oamenii sau maşinile şi pentru a executa în mod autonom procesele de lucru în afaceri sau în domeniul IT.

Potrivit experţilor, beneficiile inteligenţei artificiale generative includ dezvoltarea mai rapidă a produselor, îmbunătăţirea experienţei clienţilor şi creşterea productivităţii angajaţilor, însă detaliile depind de cazul de utilizare. Cu toate acestea, utilizatorii finali ar trebui să aibă aşteptări realiste cu privire la valoarea pe care doresc să o obţină, mai ales atunci când utilizează un serviciu ca atare, care prezintă limitări majore.

Este important de notat faptul că Inteligenţa artificială generativă creează conţinuturi care pot fi inexacte sau părtinitoare, ceea ce face validarea umană esenţială şi poate limita timpul economisit de angajaţi. Experţii recomandă conectarea cazurilor de utilizare la indicatorii cheie de performanţă (KPI) pentru a se asigura că orice proiect fie îmbunătăţeşte eficienţa operaţională, fie aduce profit sau experienţe mai bune.

Într-un sondaj recent organizat de compania Gartner, în cadrul unui webinar cu peste 2.500 de directori executivi, 38% dintre participanţi au spus că experienţa şi retenţia clienţilor reprezintă scopul principal al investiţiilor lor în inteligenţa artificială generativă. Acestea au fost urmate de creşterea veniturilor (26%), optimizarea costurilor (17%) şi continuitatea afacerii (7%).

• Care sunt riscurile Inteligenţei Artificiale Generative?

Potrivit companiei Gartner, riscurile asociate cu inteligenţa artificială generativă sunt semnificative şi evoluează rapid. O gamă largă de actori rău intenţionaţi au folosit deja această tehnologie pentru a crea „deep fakes” sau copii ale produselor şi pentru a genera artefacte menite să susţină escrocherii din ce în ce mai complexe.

ChatGPT şi alte instrumente similare sunt antrenate pe cantităţi mari de date disponibile public. Acestea nu sunt concepute pentru a fi conforme cu Regulamentul General privind Protecţia Datelor (GDPR) şi alte legi privind drepturile de autor, aşa că este imperativ să acordaţi atenţie modului în care întreprinderea dvs. utilizează aceste platforme.

Riscurile de supraveghere care trebuie monitorizate includ:

1. Lipsa de transparenţă:

Modelele de inteligenţă artificială generativă şi ChatGPT sunt imprevizibile, iar chiar şi companiile care le dezvoltă nu înţeleg întotdeauna pe deplin cum funcţionează.

2. Acurateţea:

Sistemele de IA generativă produc uneori răspunsuri inexacte sau fabricate. Evaluaţi toate rezultatele pentru acurateţe, adecvare şi utilitate înainte de a vă baza pe ele sau de a le distribui public.

3. Părtinirea:

Este necesar să aveţi politici sau controale pentru a detecta şi a gestiona rezultatele părtinitoare, în conformitate cu politica companiei şi orice cerinţe legale relevante.

4. Proprietatea intelectuală (PI) şi drepturile de autor:

În prezent, nu există garanţii verificabile privind guvernarea şi protecţia datelor confidenţiale ale întreprinderilor. Utilizatorii ar trebui să presupună că orice date sau interogări introduse în ChatGPT şi concurenţii săi vor deveni informaţii publice, iar companiilor li se recomandă să implementeze controale pentru a evita expunerea neintenţionată a PI.

5. Securitatea cibernetică şi fraudele:

Întreprinderile trebuie să fie pregătite pentru utilizarea de către actorii rău intenţionaţi a sistemelor de IA generativă pentru atacuri cibernetice şi fraude, cum ar fi utilizarea de „deep fakes” în ingineria socială a personalului, şi să se asigure că sunt puse în aplicare controale pentru a atenua riscurile. Consultaţi-vă cu furnizorul dvs. de asigurări cibernetice pentru a verifica în ce măsură politica dvs. existentă acoperă breşele legate de IA.

6. Sustenabilitatea:

IA generativă consumă cantităţi semnificative de electricitate. Alegeţi furnizori care reduc consumul de energie şi folosesc surse de energie regenerabilă de înaltă calitate pentru a atenua impactul asupra obiectivelor de sustenabilitate.

În concluzie, deşi atât Inteligenţa Artificială Generală (AGI) cât şi Inteligenţa Artificială Generativă (GenAI) reprezintă progrese importante în domeniul AI, ele servesc scopuri diferite şi abordează probleme distincte. AGI aspiră să atingă un nivel de inteligenţă similar cu cel uman, capabil să înţeleagă şi să rezolve o gamă largă de sarcini şi probleme complexe, într-o manieră generalizată. În schimb, GenAI este specializată în generarea de conţinut nou pe baza datelor existente, oferind soluţii creative şi eficiente în sarcini specifice, cum ar fi generarea de texte, imagini sau sunete.

Diferenţa esenţială constă în scop şi aplicabilitate: AGI vizează dezvoltarea unei inteligenţe versatile şi adaptabile, în timp ce GenAI este o unealtă puternică pentru automatizarea şi augmentarea proceselor creative. Ambele tehnologii vor avea un impact semnificativ asupra viitorului, dar dezvoltarea AGI rămâne un obiectiv pe termen lung, în timp ce GenAI deja transformă industrii şi procese de lucru în prezent, potrivit experţilor în domeniu.

• Sfaturi în utilizarea AI

Datorită faptului că inteligenţa artificială este, încă, nou apărută în spaţiul public şi este un produs recent în rândul utilizatorilor, folosirea ei necesită o atenţie sporită şi o răspundere mare, pentru a evita posibile riscuri. Iată zece sfaturi date de către experţi pentru utilizarea eficientă şi responsabilă a inteligenţei artificiale (AI):

1. Clarifică-ţi obiectivele

Înainte de a utiliza AI, asigură-te că ai o înţelegere clară a obiectivelor tale. Stabileşte ce vrei să obţii, fie că este vorba de automatizare, îmbunătăţirea experienţei clienţilor sau optimizarea proceselor şi evaluează dacă AI este soluţia potrivită pentru atingerea acestora.

2. Alege tehnologia potrivită pentru sarcină

Există multe tipuri de AI, fiecare specializat în diverse domenii, de la generarea de conţinut (AI Generativă) până la recunoaşterea de imagini sau automatizarea proceselor. Alege instrumentul AI potrivit pentru nevoile tale specifice, evitând supraingineria sau aplicarea unei soluţii nepotrivite.

Înţelege limitările tehnologiei

AI poate părea impresionantă, dar are limitări. Modelele generative, de exemplu, pot produce rezultate inexacte, părtinitoare sau incomplete. Nu te baza exclusiv pe AI pentru decizii critice fără a revizui rezultatele cu o evaluare umană atentă.

4. Asigură-te că respectă reglementările

Dacă foloseşti AI pentru gestionarea datelor, asigură-te că soluţia respectă reglementările locale şi internaţionale, cum ar fi Regulamentul General privind Protecţia Datelor (GDPR) sau legile privind drepturile de autor. Fii conştient de potenţialele riscuri legate de confidenţialitatea datelor.

5. Fii atent la părtinire

AI învaţă din datele pe care le primeşte, iar dacă acele date sunt părtinitoare, rezultatele AI pot fi şi ele părtinitoare. Monitorizează şi corectează orice tendinţă spre părtinire pentru a te asigura că deciziile luate cu ajutorul AI sunt corecte şi echitabile.

6. Integrează AI cu supraveghere umană

Chiar dacă AI poate automatiza multe sarcini, supravegherea umană este esenţială. Monitorizează performanţa AI şi corectează erorile când este necesar, mai ales în procesele critice. AI ar trebui să fie un partener, nu un înlocuitor complet al factorului uman.

7. Protejează datele şi proprietatea intelectuală

Când utilizezi AI care implică date sensibile, ai grijă la confidenţialitatea şi protecţia acestor date. Asigură-te că implementarea AI respectă măsuri stricte de securitate cibernetică pentru a preveni breşele de date sau expunerea proprietăţii intelectuale.

8. Testează şi evaluează periodic performanţa AI

Sistemele AI trebuie testate şi evaluate continuu pentru a te asigura că funcţionează conform aşteptărilor şi că răspund nevoilor de business. Actualizează modelele de AI pe măsură ce datele şi contextul se schimbă, pentru a menţine relevanţa şi acurateţea acestora.

9. Educă-ţi echipa

Asigură-te că echipa ta înţelege cum funcţionează AI şi cum să o folosească în mod responsabil. O bună instruire va ajuta la adoptarea eficientă a tehnologiei şi la reducerea riscurilor asociate cu utilizarea greşită a acesteia.

10. Fii pregătit pentru schimbări

AI este un domeniu în continuă evoluţie. Fii deschis la schimbări şi la actualizări tehnologice. Inovează continuu şi fii pregătit să adaptezi procesele şi strategiile companiei tale pe măsură ce noile tehnologii apar pe piaţă.

În concluzie, inteligenţa artificială (AI) reprezintă una dintre cele mai transformative tehnologii ale secolului XXI, oferind oportunităţi imense pentru inovare, automatizare şi optimizare a proceselor. Cu toate acestea, pentru a valorifica pe deplin potenţialul AI, este esenţial să înţelegem nu doar beneficiile, ci şi provocările şi riscurile pe care le implică. O utilizare responsabilă, transparentă şi bine monitorizată a AI va determina succesul acestei tehnologii în viitor, contribuind la crearea unui mediu mai eficient, sigur şi echitabil pentru toţi. Adoptarea AI nu trebuie privită doar ca o investiţie tehnologică, ci şi ca o angajare pe termen lung pentru dezvoltare sustenabilă şi etică.(Bursa.ro)