ИИ и машинное обучение

Что такое генеративный AI (GenAI)?

Генеративный AI (GenAI, генеративный искусственный интеллект) — это модели искусственного интеллекта, которые создают новый контент: текст, изображения, аудио, видео или код. Классические модели выбирают ответ из готовых вариантов, а генеративные создают результат с нуля.

Генеративная модель обучается на большом количестве примеров и запоминает не сами примеры, а закономерности: какие слова обычно стоят рядом, как выглядят тени на фото, как устроен правильный код. Потом по этим закономерностям она создаёт что-то новое — похожее на обучающие данные, но не такое же.

Самый известный вид генеративного AI — большие языковые модели (LLM), которые работают с текстом и кодом. Есть также модели для изображений, речи и видео, а мультимодальные системы сочетают несколько типов данных одновременно.

Где применяется

Генеративные модели уже встроены в рабочие инструменты. В маркетинге они пишут черновики текстов и создают изображения для рекламы, в разработке подсказывают и объясняют код, в поддержке готовят ответы клиентам, в аналитике превращают таблицы в понятные объяснения.

Важно: результат почти всегда нужно проверять. Генеративная модель отвечает правдоподобно, но не гарантированно правильно. Поэтому в рабочих процессах она готовит черновик, а решения и ответственность остаются за человеком — особенно когда речь о деньгах, юридических текстах или публичных материалах.

Пример

Запрос «напиши клиенту письмо с извинением за задержку доставки» — типичная задача для генеративного AI. Готового ответа в базе нет, поэтому модель составляет текст сама.

Частые вопросы

Чем генеративный AI отличается от обычного?

Классические модели выбирают из готовых вариантов: определяют тему письма, оценивают вероятность ухода клиента, распознают объект на фото. Генеративные создают новый результат — текст, изображение, код, — которого раньше не было.

Можно ли использовать сгенерированный контент в коммерческих целях?

Чаще всего да, но условия зависят от сервиса, поэтому лицензию стоит прочитать. Отдельный вопрос — авторское право: во многих странах полностью сгенерированный материал не защищён, так что конкурент тоже может использовать похожий.

Почему модель даёт разные ответы на один и тот же запрос?

Потому что генерация вероятностная: на каждом шаге модель выбирает следующий фрагмент из нескольких возможных вариантов. Разброс регулируют параметром температуры: чем он ниже, тем предсказуемее и сдержаннее ответ, а результаты чаще повторяются.

Как получить лучший результат от генеративного AI?

Помогает конкретика: укажите роль и аудиторию, дайте контекст и примеры нужного формата, ограничьте объём и стиль, попросите определённую структуру. Общий запрос даёт общий ответ, а хороший промпт похож на задание для исполнителя, а не на вопрос.

Обучение программированию в OWU

Освойте профессию в IT на практических курсах с менторами и реальными проектами.

Выбрать курс