Лучшие приложения генеративного искусственного интеллекта в разных отраслях

Приложения генеративного искусственного интеллекта меняют то, как мы используем технологии. От художественного выражения до технической точности, они бросают вызов возможностям и преобразуют будущее. ChatGPT помог разговорному ИИ стать повседневной необходимостью. Statista ожидает, что к 2025 году рынок чат-ботов достигнет $1,25 млрд, что подчеркивает его важность. Согласно исследованию, генеративный искусственный интеллект станет 1,3 триллиона долларов Рынок к 2032 году. Эти данные показывают, что глобальные компании внедряют и инвестируют в технологии генеративного искусственного интеллекта.

Генеративный ИИ поможет демократизировать трансформационный потенциал ИИ. Каждый должен знать, что нас ждет, чтобы правильно оценить его влияние на нашу жизнь.

Что такое генеративный ИИ или ген ИИ?

Генеративный ИИ (Gen AI) создает новые данные, а не обрабатывает и систематизирует текущие данные. Большие языковые модели позволяют создавать оригинальный письменный контент, графику, видео и музыку.

Генеративный ИИ — это новая эра, в которой машины интерпретируют и создают разнообразные данные, понимая сложные закономерности. Эта новая технология учится на огромных наборах данных и создает контент, имитирующий человеческое творчество и эффективность. Приложения генеративного искусственного интеллекта используют уникальные возможности технологии в нескольких отраслях.

Приложения генеративного искусственного интеллекта

1. Здравоохранение и фармацевтика

Благодаря генеративному искусственному интеллекту здравоохранение становится управляемым данными. Он анализирует большие данные, находит тенденции и прогнозирует. Эти идеи помогают управлять болезнями, распределять ресурсы и принимать решения, поддерживать уход за пациентами и систему здравоохранения. Поколение искусственного интеллекта доминирует в фармацевтических технологиях. Это улучшает поиск лекарств и эффективность испытаний. Согласно недавним исследованиям, традиционный искусственный интеллект может ускорить исследования лекарств и сэкономить от 25% до 50% времени и денег.

Примеры

• Мичиганский университет создал генеративную модель искусственного интеллекта для моделирования сценариев лечения сепсиса.
• Пенсильванский университет разработал генеративную модель искусственного интеллекта для имитации COVID-19. Эта модель позволила исследователям протестировать социальную дистанцию ​​и вакцинацию против возбудителя.
• Adaptyv Bio начала разработку лекарств, ферментов и экологически чистых материалов, используя Gen AI, программное обеспечение с открытым исходным кодом и синтетическую биологию в своей литейной белковой инженерии.
• Pharma.AI, платформа Gen AI от Insilico Medicine, прошла ключевую веху. INS018_055, их лекарство от искусственного интеллекта, находится на второй фазе клинических испытаний для лечения редкого, разрушительного идиопатического легочного фиброза. В этом сценарии разработка лекарств с использованием ИИ является эффективной и многообещающей.

2. Реклама и маркетинг

Генеративный искусственный интеллект помогает маркетологам создавать изобретательный и привлекательный контент быстрее, чем когда-либо. Благодаря мощным моделям искусственного интеллекта и машинного обучения маркетологи могут экспериментировать с новыми идеями и повышать производительность.

Примеры

• Приложение Nike Fit эффективно использует данные клиентов в маркетинговых целях. Пользователи могут сканировать свои ноги в приложении и получать рекомендации по оптимальной обуви с помощью AR и AI. Компания Nike создала рекламную кампанию «Never Done Evolving» с использованием искусственного интеллекта с участием Серены Уильямс.
• Starbucks использует искусственный интеллект, чтобы освободить сотрудников от ручных обязанностей и позволить им сосредоточиться на взаимодействии с клиентами.

3. Производство

Искусственный интеллект широко применяется в производстве для улучшения контроля качества. Контроль качества в режиме реального времени с использованием алгоритмов машинного обучения быстро обнаруживает и исправляет ошибки, снижая вероятность попадания на рынок некачественных товаров.

Примеры

• Nike и Autodesk объединились, чтобы использовать генеративный искусственный интеллект для создания обуви. Генеративный искусственный интеллект в рекордно короткие сроки оптимизировал межподошву на 13 % легче и на 4 % прочнее, продемонстрировав революционное улучшение продукта.
• Крупнейшая энергетическая компания Siemens использовала искусственный интеллект для обнаружения возможных проблем в своей глобальной цепочке поставок. ИИ предлагал альтернативных поставщиков и изменял графики производства, оценивая исторические данные и рыночные тенденции в реальном времени. Такая адаптивность позволяет Siemens пережить значительную нехватку сырья, избежать простоев и бесперебойно работать.
• Airbus использовал искусственный интеллект для создания более легких и прочных компонентов. Внутренние структуры, оптимизированные с помощью искусственного интеллекта, сокращают расход материалов и соответствуют критериям производительности. Это позволило снизить вес некоторых элементов на 50%, что позволило сэкономить топливо и повысить эффективность самолета.

4. Разработка программного обеспечения

Gen AI используется практически на каждом уровне разработки программного обеспечения. Он создает дизайн пользовательского интерфейса и автоматически пишет код, что делает его приложения разнообразными и меняющими правила игры. Генеративные модели могут оценивать огромные объемы неструктурированных данных и обнаруживать закономерности для получения реалистичных результатов, соответствующих обучающим данным.

Примеры

• Microsoft инвестирует в компании и технологии генеративного искусственного интеллекта, создавая такие решения, как Microsoft Copilot и Copilot для Microsoft 365, которые помогают разработчикам создавать, дополнять и рефакторинг кода с использованием стандартов и лучших практик.
• Alphabet, материнская компания Google, использует генеративный искусственный интеллект в Gemini и Vertex AI для разработки программного обеспечения, включая прототипирование дизайна и дизайн интерфейсных приложений.

5. Финансовые услуги

Генеративный ИИ используется в финансовых услугах для создания инвестиционных стратегий, подготовки документации, мониторинга изменений в законодательстве и понимания переговоров между клиентом и инвестором.

Примеры

• Fargo — виртуальный помощник Wells Fargo по генеративному искусственному интеллекту. С момента запуска в марте 2023 года помощник обработал 20 миллионов обращений, и ожидается, что их число будет достигать 100 миллионов ежегодно. Приложение использует PaLM 2 LLM от Google, чтобы отвечать на банковские вопросы клиентов и выполнять такие задачи, как проверка кредитного рейтинга, оплата счетов и предоставление данных о транзакциях.
• Morgan Stanley задействовал помощника по искусственному интеллекту, используя GPT-4 OpenAI, чтобы предоставить 16 000 финансовых консультантов быстрый доступ к базе данных, содержащей 100 000 исследовательских отчетов и документов.
• Airwallex, мировой поставщик платежей, внедрил второй пилотный проект с генеративным искусственным интеллектом, который использует большие языковые модели для ускорения процессов оценки KYC и адаптации.

6. СМИ и развлечения

Поколение искусственного интеллекта превращает средства массовой информации и развлечения в индивидуальные, захватывающие впечатления. Поколение искусственного интеллекта совершенствует создание и курирование контента, чтобы удовлетворить предпочтения пользователей и повысить вовлеченность. Эта технология оптимизирует доставку контента, алгоритмы рекомендаций и таргетинг аудитории, создавая более динамичную и отзывчивую медиа-среду.

Примеры

• MagellanTV использует генеративный искусственный интеллект для расширения своей глобальной коллекции потоковых документальных фильмов. Polly, Transcribe и Translate от AWS позволяют автоматически дублировать и добавлять субтитры к материалам компании, преимущественно англоязычным.
• NBCUniversal успешно использовала генеративный искусственный интеллект для предоставления персонализированной рекламы, повышая вовлеченность и доходы на цифровых платформах.
• Disney сотрудничает с Oculus, ведущей платформой виртуальной реальности, для создания захватывающих впечатлений на основе своих знаменитых брендов Marvel и Star Wars. Эти виртуальные туры на базе генеративного искусственного интеллекта раскрывают прошлое, как никогда раньше.

7. Генеративный искусственный интеллект в стиле жизни и индустрии моды

Индустрия моды все чаще интегрирует ИИ в свою деятельность, в частности, за счет использования моделей, созданных ИИ, в рекламных кампаниях. Такие бренды, как Mango, внедрили искусственный интеллект для создания виртуальных моделей, стремясь ускорить производство контента и снизить затраты. Этот сдвиг привел к значительной финансовой выгоде; например, манго сообщила о своих самых высоких доходах за четыре десятилетия после внедрения моделей искусственного интеллекта. Другие крупные бренды, в том числе Nike, Louis Vuitton и Levi Strauss & Co., также изучают возможности применения искусственного интеллекта в своих маркетинговых стратегиях. Хотя этот технологический прогресс обеспечивает эффективность и инновации, он вызывает обеспокоенность по поводу потенциального вытеснения человеческих моделей и более широких последствий для занятости в секторе моды.

Примеры лучших приложений генеративного ИИ

1. ЧатGPT

ChatGPT, динамическая языковая модель OpenAI, превосходно подходит для написания реалистичного текста. ChatGPT универсален и может создавать честные дискуссии, отвечать на вопросы и вдохновлять на написание статей. Это изобретение успешно применяется в ботах поддержки клиентов, создании контента и мозговом штурме авторов в различных областях.

Будьте на шаг впереди и узнайте все о SearchGPT вместе с нами!

2. Близнецы ИИ

Gemini AI от Google легко интегрирует большие языковые модели с мощными мультимодальными возможностями. Он создан для понимания и создания человеческого текста в различных областях. Gemini AI также превосходно обрабатывает и синтезирует информацию из нескольких типов данных, таких как текст, изображения и видео.

3. Синтезия

Synthesia AI создает реалистичные видео из текста, совершая революцию в создании контента. Он легко смешивает текст с реалистичными изображениями, используя передовые методы глубокого обучения, делая объекты визуально привлекательными. Маркетинг, развлечения и образование используют эту технологию, чтобы изменить то, как мы общаемся и визуализируем идеи.

4. Microsoft Второй пилот

Microsoft Copilot (ранее Bing Chat) — это инструмент на базе искусственного интеллекта, который повышает производительность, креативность и сотрудничество в экосистеме Microsoft. Copilot предоставляет интеллектуальные предложения, аналитику и автоматизацию, помимо поддержки.

5. Грамматика

Grammarly, революционный инструмент для письма на базе искусственного интеллекта, привнес точность и профессионализм в цифровое общение. Grammarly интегрирует передовой искусственный интеллект в редактирование, производя революцию в написании.

6. РанвейМЛ

Runway ML возглавляет демократизацию инструментов искусственного интеллекта в быстро меняющемся мире технологий. Платформа Runway ML демократизировала создание и редактирование видео, предоставляя большую творческую и операционную свободу. Поскольку Runway ML и другие платформы преобразования текста в видео делают модели машинного обучения и генеративный искусственный интеллект более доступными, они расширяют возможности авторов и профессионалов.

Вы тоже хотите освоить эти инструменты? Не ищите дальше, изучите и запишитесь на наш уникальный курс специализации «Прикладной генеративный искусственный интеллект» уже сегодня!

Как работает генеративный ИИ?

В зависимости от того, что пользователи хотят сгенерировать, генеративный ИИ использует огромные языковые модели ИИ, обученные с использованием огромных наборов данных и методов глубокого обучения.

Благодаря этому обучению технологии искусственного интеллекта поколений могут генерировать реалистичные, похожие на человеческие данные и результаты, извлекая основанные на данных знания из Интернета и других ресурсов. Нейронные сети глубокого обучения напоминают человеческий мозг, помогая программному обеспечению генеративного искусственного интеллекта распознавать контекст, отношения, шаблоны и другие связи, которые раньше требовали человеческого мышления.

Важность генеративного искусственного интеллекта

Генеративный ИИ имеет решающее значение во всех отраслях. Создание уникального контента влияет на искусство, дизайн, маркетинг и многое другое. Эта технология способствует творчеству, инновациям и индивидуальности.

Генеративный ИИ генерирует различные решения и ситуации для решения проблем. Генеративный ИИ трансформирует устоявшиеся методы и открывает новые возможности, поскольку предприятия используют инновации, основанные на ИИ.

Риски генеративного ИИ

У каждой истории есть две стороны. Генеративный ИИ имеет много преимуществ, но также имеет недостатки и опасности.

• При внедрении и использовании генеративного ИИ необходимо учитывать множество угроз безопасности. Forrester обнаружил, что 64% ​​респондентов необходимо научиться оценивать безопасность инструментов генеративного ИИ, что делает безопасность серьезной проблемой для компаний, использующих ИИ.
• Существенной проблемой Microsoft Copilot является то, как в его модели безопасности используются права доступа ко всем пользовательским файлам и информации. Большинству пользователей организации требуется больший доступ к ограниченной информации.
• Фирмы нуждаются в достаточном обучении и превентивных мерах безопасности, чтобы обмениваться конфиденциальными данными с помощью этих технологий и Интернета. По мере того, как люди используют технологии искусственного интеллекта, они могут стать более ленивыми и слишком доверять искусственному интеллекту при оценке безопасности.
• Злоумышленники будут использовать ИИ для создания вредоносного кода, обнаружения уязвимостей и запуска крупномасштабных кампаний, а также для решения проблем внутренней безопасности. Злоумышленники также будут использовать ИИ для создания ложных наборов данных, чтобы шантажировать предприятия или тратить их время.

Заключение

Приложения генеративного искусственного интеллекта позволяют компаниям создавать персонализированный контент для каждого клиента. Такой индивидуальный подход показывает клиентам, что компания заботится о них, что укрепляет доверие и лояльность. Несмотря на свою раннюю стадию, технологии генеративного искусственного интеллекта имеют большой потенциал во многих дисциплинах.

Независимо от того, являетесь ли вы творческим работником или просто интересуетесь искусственным интеллектом, эти технологии будут становиться все более важными для творчества и инноваций. Мы прогнозируем более интересные разработки в области генеративного искусственного интеллекта по мере совершенствования технологий. Оставайтесь с нами и раскройте потенциал этих фантастических инструментов!

Зарегистрируйтесь в программе профессиональных сертификатов в области генеративного искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы глубже изучить преобразовательный потенциал генеративного искусственного интеллекта. Эта программа дает вам передовые навыки и знания, позволяющие использовать возможности искусственного интеллекта для инновационных приложений.

Повысьте свой опыт с помощью наших передовых программ GenAI. Овладейте наиболее востребованными навыками, такими как генеративный искусственный интеллект, оперативное проектирование, модели GPT и многое другое. Зарегистрируйтесь и раскройте свой потенциал ИИ и возглавьте будущее! Начинайте!

Часто задаваемые вопросы

1. Каковы преимущества использования генеративного ИИ в бизнесе?

Инновации, скорость выхода на рынок, стоимость, качество продукции, принятие решений, качество обслуживания клиентов, устойчивость, снижение рисков, креативность, конкурентные преимущества и инновации — это лишь некоторые преимущества, которые GenAI привносит в разработку продуктов.

2. Может ли генеративный ИИ помочь в образовании?

Генеративный ИИ обеспечивает субтитры в реальном времени, преобразует текст в речь и улучшает читаемость материалов в сфере образования в дополнение к языковому переводу.

3. Каковы этические соображения в отношении генеративного ИИ?

Наиболее серьезными этическими проблемами для моделей ИИ являются открытость, подотчетность, конфиденциальность данных и надежность. Решение этих проблем обеспечит безопасность вашего поколения ИИ.

4. Как генеративный ИИ помогает в создании контента?

Генеративный ИИ учится генерировать, изучая данные и создавая аналогичные данные. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, которые создают язык и текст, и диффузионные модели, которые создают изображения и видео, часто являются генеративными моделями.

5. Может ли генеративный ИИ создавать реалистичные изображения?

Идентификация химической пленки с помощью Generative AI помогает создавать реалистичные и естественные изображения. Вы можете использовать тип сцены и наиболее узнаваемые компоненты этого фильма, чтобы создавать фотографии в своей манере или влиять на технический и художественный результат. Генеративный ИИ генерирует графику с помощью текстовых команд.