Inteligența artificială generativă a stârnit sentimente de speranță, teamă și un pic de scepticism. Mulți simt că trebuie să adopte instrumente de inteligență artificială generativă (GenAI) altfel rămân în urmă. Totuși, pentru a-i utiliza corect potențialul, trebuie să înțelegem ce este inteligența artificială generativă și cum ar trebui implementată în fluxul de lucru.
Ce este inteligența artificială generativă?
Inteligența artificială generativă (GenAI) se referă la o categorie de inteligență artificială care utilizează tehnici avansate de învățare automată, în special modele Deep Learning, pentru a crea conținut nou – text, imagini, video, sunet – prin învățarea modelelor și structurilor din datele existente. În prezent, cele mai avansate soluții GenAI – în special modelele lingvistice mari (LLM) și diffusion models – sunt construite în întregime pe Deep Learning, cu o dependență minimă față de abordările tradiționale de Machine Learning.
Modul în care funcționează diferă în funcție de rezultat. De exemplu, în generarea de text, modelul prognozează următorul cuvânt pe baza cuvintelor precedente. Acest lucru este puțin diferit în generarea de imagini, unde modelele de difuzie creează imagini prin eliminarea progresivă a zgomotului dintr-o stare de pornire aleatorie, formând treptat imagini coerente.
Tehnici precum auto-atenția (utilizată în modelele transformer) permit AI să se concentreze asupra celor mai relevante părți ale datelor de intrare, îmbunătățind coerența și acuratețea contextuală. Alte arhitecturi, cum ar fi GAN sau VAE, utilizează mecanisme diferite pentru a obține rezultate similare.
Acest proces nu este perfect și necesită îmbunătățiri constante. Specialiștii în Deep Learning utilizează o varietate de metode pentru a îmbunătăți rezultatul modelelor.
Modele fundamentale și bazate pe sarcini
La nivel general, există două tipuri de GenAI: modele fundamentale și modele bazate pe sarcini. Primele pot fi folosite în sarcini variate, cum e GPT-4, în timp ce celelalte sunt concepute pentru a excela în sarcini sau domenii specifice.
Unele sunt versiuni rafinate ale modelelor fundamentale, în timp ce altele sunt construite de la zero pentru aplicații specializate.
În cadrul acestor clasificări, GenAI este construită pe diferite abordări ale AI, inclusiv următoarele:
Symbolic AI: Folosește reguli explicite, logică și simboluri pentru a reprezenta cunoștințele și a realiza raționamente.
Machine Learning: Permite sistemelor să învețe din date și să îmbunătățească performanța fără a fi programate în mod explicit.
Supervised Learning: Antrenează modele pe date catalogate pentru a prognoza rezultatele pentru intrări noi, neanalizate înainte.
Unsupervised Learning: Identifică modele și structuri în date necatalogate fără rezultate predefinite.
Reinforcement Learning: Agenții sunt învățați comportamente optime prin trial and error, primind recompense sau penalități.
Deși multe dintre cele mai faimoase modele GenAI sunt modele fundamentale, nu e o regulă. De exemplu, Jukebox de la OpenAI este un model bazat pe sarcini conceput special pentru generarea de muzică, mai degrabă decât pentru aplicații de uz general.
Dincolo de scopul lor inițial, diferențele cheie dintre modelele fundamentale și cele bazate pe sarcini includ datele de antrenament, arhitectura, metodologia de antrenament și anvergura.
Exemple de modele fundamentale:
GPT-4: Un model lingvistic mare (LLM) care generează text asemănător omului pentru diverse sarcini, cum ar fi scrierea, codarea și rezumarea.
DALL·E: Un model de generare imagini care creează imagini unice din descrieri text.
Stable Diffusion: Un model similar DALL·E, dar este open-source.
Claude 3.7 Sonnet: Un model similar GPT-4 conceput pentru a genera text asemănător omului și a susține un dialog.
Cazuri de utilizare GenAI
GenAI are o mare varietate de scenarii de utilizare. Dar acestea nu au creativitate asemănătoare omului, ci pot genera rezultate noi prin recombinarea și transformarea modelelor existente în feluri complexe. Aceste instrumente sunt concepute pentru a spori creativitatea umană, nu pentru a o înlocui.
GenAI are o gamă largă de aplicații în diverse industrii:
Înțelegerea user intent
O provocare cheie pentru marketeri este interpretarea a ceea ce un utilizator dorește de fapt să facă. Odată cu eliminarea treptată a cookie-urilor third-party, marketerii se confruntă cu provocări din ce în ce mai mari în înțelegerea comportamentului utilizatorilor și în ajungerea la publicul potrivit. Marketingul cookieless se bazează de obicei pe marketingul contextual. Acest lucru necesită procesarea a miliarde de articole pentru a le identifica pe cele potrivite pentru a face publicitate.
Istoricul RTB House de utilizare a modelelor Deep Learning a pus bazele celor mai recente progrese ale noastre în GenAI: IntentGPT. Acest lucru ajută marketerii să înțeleagă ce își doresc utilizatorii lor, fără a fi nevoie să se bazeze pe metode de tracking invazive cum sunt cookie-urile third-party.
Generarea de conținut
GenAI poate ajuta în crearea de conținut de înaltă calitate la scară mare. Instrumente precum GPT-4 și Jasper AI pot genera postări pe blog, texte publicitare, e-mailuri și chiar postări pentru rețelele sociale. Există, de asemenea, unele instrumente GenAI concepute pentru a ajuta la sarcini foarte specifice. De exemplu, Persado analizează declanșatori emoționali pentru a crea texte publicitare persuasive.
Crearea și testarea conținutului vizual
Conținutul vizual este o componentă cheie a vieții moderne. Aplicații precum DALL·E, Canva Magic Design și Stable Diffusion îți permit să produci imagini unice rapid și la prețuri accesibile. Runway ML, Pictory și Synthesia sunt soluții pentru generarea de conținut video.
Într-un context corporativ, instrumentele de inteligență artificială generativă simplifică, de asemenea, testarea A/B pentru creațiile vizuale pentru a le identifica rapid pe cele cu care rezonează cel mai mult cu publicul.
Deși acest tip de GenAI este impresionant, trebuie menționat că majoritatea conținutului în scopuri profesionale încă necesită post-procesare, iar artiștii umani rămân o parte esențială a procesului creativ.
Crearea conținutului audio pentru videouri
Un caz de utilizare important este capacitatea de a crea rapid fișiere audio pentru reclame fără a fi nevoie să te bazezi pe un artist voiceover cu instrumente precum Overdub de la Descript. Poate fi folosit și în clipuri educaționale, pentru cărți audio și o varietate de alte obiective.
Datorită acestor instrumente, marketerii pot localiza rapid o reclamă pentru diferite regiuni, făcând mai multe înregistrări în accente, tonuri sau chiar limbi diferite. Acest lucru reduce semnificativ complexitatea campaniilor internaționale și ajută brandurile mai mici, cu mai puține resurse, să ajungă pe noi piețe.
Care sunt beneficiile GenAI?
Principalul beneficiu al inteligenței artificiale generative este eficiența îmbunătățită. Capacitatea de a te ajuta să înveți noi abilități, să generezi conținut de înaltă calitate și să analizezi date poate fi extrem de utilă.
Din perspectiva marketingului, utilizarea inteligentă a GenAI va ajuta brandurile să comunice într-un mod mai personal. Conținutul localizat în funcție de gusturile sau stilurile de limbaj ale unei anumite regiuni îi va ajuta pe oameni să se simtă mai conectați la produs și, în cele din urmă, să îmbunătățească experiența publicitară. GenAI poate reduce, totodată, dependența de metodele de tracking invazive.
Care sunt limitele GenAI?
Inteligența artificială generativă nu este lipsită de provocări. Impactul său asupra anumitor industrii, cum ar fi actoria vocală și scrierea, a fost larg discutat, ridicând îngrijorări cu privire la pierderea locurilor de muncă și implicațiile etice. Există, de asemenea, întrebări cu privire la legalitatea modului în care au fost colectate datele utilizate pentru a antrena modelele GPT, în special probleme legate de drepturile de autor și reglementările privind confidențialitatea datelor.
Cu toate acestea, acestea nu sunt singurele provocări ridicate de inteligența artificială generativă, iar tehnologia în sine este limitată de o serie de factori.
Lipsa datelor de calitate ridicată
Modelele generative necesită date de calitate, imparțiale, pentru a fi eficiente, iar acest lucru nu este întotdeauna ușor de furnizat. Aceasta înseamnă că pot fi mai dificil de dezvoltat scenariile de utilizare de nișă, deoarece datele pentru antrenarea inteligenței artificiale pur și simplu nu există. În timp ce datele sintetice – datele produse de o altă inteligență artificială generativă – pot fi folosite pentru a acoperi golul, acestea nu înlocuiesc datele de antrenament generate de oameni.
Această problemă este agravată de situația drepturilor de autor. Organizațiile au devenit conștiente de valoarea datelor lor și îngreunează accesarea acestora de către dezvoltatorii de inteligență artificială generativă. În plus, reglementări precum GDPR și DMA/DSA creează alte provocări juridice potențiale pentru creatorii de instrumente de inteligență artificială generativă.
Dependență excesivă de instrumentele AI
O altă provocare potențială este dependența excesivă de aceste instrumente. Acest lucru poate fi văzut clar în rândul studenților, care au folosit din ce în ce mai mult ChatGPT pentru a-și face temele. Un studiu a constatat că cei care au folosit ChatGPT pentru a răspunde la întrebări au avut rezultate cu 17% mai slabe la un test la materia lor, comparativ cu cei care nu au avut acces.
Cheia este să fii atent la modul în care folosești inteligența artificială. În loc să o folosești pentru a rezolva rapid probleme, privește-o ca pe un partener care te ajută să ajungi singur la concluzia corectă.
Prea mult conținut AI
Deși conținutul AI este adesea asemănător omului, tinde să aibă un limbaj specific. Acest lucru poate duce la uniformizarea conținutului și la o reacție de respingere din partea utilizatorilor. În plus, mulți consumatori par să nu agreeze conținutul AI, în special când un om pretinde că a scris conținutul. Acest lucru se datorează faptului că utilizatorul simte că reduce autenticitatea brandului, mai ales atunci când o inteligență artificială este folosită pentru a scrie conținut emoțional.
Infrastructură de calcul
Inteligențele artificiale generative sunt extrem de complicate și necesită o putere mare de calcul pentru a funcționa. Asta înseamnă că sunt scumpe de creat și întreținut. Pentru context, OpenAI a cheltuit în 2024 9 miliarde de dolari, în timp ce a câștigat doar 5 miliarde.
Acest lucru s-ar putea schimba odată cu apariția unor noi modele GenAI mai eficiente, cum ar fi DeepSeek, despre care compania susține că are un cost de doar 0,14 dolari per milion de tokens, față de 7,50 dolari pentru ChatGPT-01. Cu toate acestea, chiar și cu aceste evoluții, orice proiect serios de inteligență artificială va necesita în continuare costuri computaționale semnificative.
Ce viitor are inteligența artificială generativă
Inteligența artificială generativă va continua să avanseze, dar antrenarea modelelor devine din ce în ce mai scumpă. Ca urmare, îmbunătățirile viitoare se pot concentra pe eficiență și specializare, mai degrabă decât pe dimensiunea modelului. Ne putem aștepta la o generare mai fluidă a videourilor, timpi de răspuns mai scurți pentru chatbots și o mai bună acuratețe factuală și raționament (reducerea halucinațiilor). De asemenea, vor exista mai multe adaptări ale modelelor la cazuri de utilizare specifice, așa cum facem cu IntentGPT.
În marketing ne așteptăm să vedem mai multe echipe de marketing profitând de GPT-uri personalizate cu parametri comportamentali adaptați la un caz specific de utilizare. De exemplu, o companie ar putea antrena un GPT personalizat cu ghidurile sale de brand și exemple de conținut de calitate.
Cu timpul, acest nou GPT personalizat ar putea prelua cele mai bune caracteristici ale conținutului de înaltă performanță și să genereze conținut nou, unic, în vocea brandului. Acest lucru reduce cantitatea de editare necesară de către echipa de marketing și ajută la atenuarea problemei prea multului conținut AI.
Află cum poate compania ta să implementeze GenAI încă de azi
Echipa RTB House a pus întotdeauna inteligența artificială în centrul operațiunilor sale. Folosim deja Deep Learning în toate serviciile noastre de marketing. De asemenea, dezvoltăm activ IntentGPT, un model GPT conceput pentru a ajuta la înțelegerea modului în care utilizatorii interacționează cu conținutul web și pentru a ajuta companiile să ajungă la ei cu conținut personalizat eficient.
Contactează-ne acum ca să afli mai multe despre cum poate compania ta să creeze reclame personalizate bazate cu RTB House.
