Istoriškai DI nuolat keitė žaidimo taisykles kūrybinėse srityse. Pavyzdžiui, Google DeepDream projektas, jau beveik prieš dešimtmetį naudodamas neuroninius tinklus, įprastus vartotojų įkeliamus vaizdinius paversdavo sudėtingais ir labiau psichodeliniais atrodančiais meno kūriniais ir taip atskleidė DI potencialą vizualinės kūrybos srityje.
DALL-E, sukurtas OpenAI, žengė dar vieną žingsnį į priekį, kurdamas unikalius vaizdus iš tekstinių užuominų, taip pademonstruodamas dirbtinio intelekto gebėjimą sklandžiai sujungti kalbą ir vaizdus. Šiandien plačiai naudojamas Midjourney gali sugeneruoti įvairiausių stilių bei žanrų paveiksliukus, kurių naudojimas tampa įprasta praktika. Visgi DI įrankių taikymo galimybės, nors ir yra labai plačios, bet dažnai nepakankamai išnaudojamos.
Ką reikia žinoti norint tinkamai išnaudoti DI?
Štai, pavyzdžiui, ChatGPT, Google Bard ar kitų įrankių pasitelkimas turinio kūrimui. Dauguma juos naudoja bazinėms turinio kūrimo funkcijoms – tarkime, tekstui, kuris dažnai skamba šabloniškai ir nepataiko į norimą prekės ženklo toną. Tačiau tinkamai dirbant su šiuo kalbos modeliu, jis gali ne tik generuoti turinį, bet ir jį optimizuoti remiantis auditorijų psichografiniais portretais, pritaikydamas žinutes taip, kad jos rezonuotų tikslinėms demografinėms grupėms.
Esminis skirtumas tarp naudotojo-mėgėjo ir patyrusio naudotojo yra gebėjimas metodiškai formuoti užklausas: kokioje rolėje ChatGPT turėtų veikti, kokiu problemos sprendimo algoritmu, simuliuojančiu žmogaus mąstyseną, vadovautis, ir kaip metodiškai turėtų išspręsti pateiktą problemą. Galima varijuoti daugybe faktorių, tarp jų – ir kaip detaliai mums turi būti atsakoma. Tuo metu pagrindinė naudotojo užduotis – kiek įmanoma detalesnio konteksto suteikimas. Turėtume nurodyti tiek kokio rezultato tikimės, tiek ir kokiu tonu vadovautis ar kokioje konkurencinėje aplinkoje veikiama, kokį vartotojo norimą atsaką siekiama iššaukti.
Nuo muzikos kūrimo iki ligų diagnozavimo
DI jau keičia ir muzikos industriją. Tokie įrankiai kaip Jukedeck gali susintezuoti muzikinius takelius, analizuoti vaizdo įrašų turinį, sinchronizuoti muzikos tempą ir nuotaiką bei užtikrinti darnią audiovizualinę patirtį. Tai reiškia, kad mes klausysimės (o iš dalies ir jau klausomės) muzikos, kurioje žmogaus vaidmuo tampa antraeiliu.
Kita sritis – vartotojų elgsenos analizė. Jau dabar gausu įrankių, analizuojančių didelius socialinių medijų duomenų masyvus. Iš praeities laikotarpių duomenų bei augančių užklausų skirtingomis temomis jie gali prognozuoti būsimas tendencijas likus savaitėms ar net mėnesiams iki jų piko.
Mažmenoje DI analizuoja pirkėjų įpročius, numato ateities poreikius, pritaiko asmeninius pasiūlymus lojalumo programų nariams, teikia individualizuotus pasiūlymus įvairių gyvenimo įvykių proga. Daug kas girdėjo istoriją apie tai, kaip JAV prekybos tinklas „Target“, remdamasis prognostine analitika ir įvertindamas pirkėjos krepšelį, pradėjo jai siųsti personalizuotas nuolaidas į namus sveikindamas ją su būsimu šeimos pagausėjimu apie nėštumą dar nė nežinant jos šeimai.
Sveikatos sektoriuje ir farmacijoje DI jau efektyviai naudojamas tiksliai nustatant ligas, gydymo metodus bei kuriant naujus vaistus. Finansuose akcijos perkamos ir parduodamos realiu laiku daugybėje rinkų įvertinant didžiulius įvairių faktorių duomenų masyvus per itin trumpą laiką, ko žmogaus smegenys padaryti negali.
Ir tai tik keletas pavyzdžių. Jau dabar Google, IBM ir kitų vystomi įrankiai, gebantys analizuoti, atpažinti ir atkartoti regioninius kalbinius dialektus bei kultūrinius turinio niuansus. Tad įsitikinimas, kad žmogus ir čia dar turi pranašumą, turėtų būti vertinamas atsargiai.
Taigi, jei manote, kad technologija dar tik vystoma ir reiktų palaukti, kur mus visa tai nuves, reiškia, kad jau vėluojate įšokti į įsibėgėjantį traukinio vagoną. Mes, savo ruožtu, privalome investuoti į dirbtinio intelekto įrankių pažinimą ir edukuotis. Diegti naujoves ir kaupti žinias bei eksperimentuoti. Keisti požiūrį apie DI galimybes, nes tai, ko jis nemokėjo vakar, šiandien jau moka geriau negu bet kas kitas.