Czym jest generatywna sztuczna inteligencja i jak działa?

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki tworzymy treści cyfrowe i wchodzimy z nimi w interakcję. W tym artykule zagłębiamy się w istotę generatywnej sztucznej inteligencji, jej działania, rodzajów, korzyści, ograniczeń i nie tylko. Przyglądamy się także jej zastosowaniu w marketingu, porównujemy z innymi typami sztucznej inteligencji i próbujemy zajrzeć w przyszłość tej fascynującej technologii.

Generatywna sztuczna inteligencja – co to jest?

Generatywna sztuczna inteligencja (Generative AI, w skrócie GenAI) to szybko rozwijająca się dziedzina sztucznej inteligencji, która może zrewolucjonizować sposób, w jaki tworzymy treści cyfrowe i wchodzimy z nimi w interakcję. Odnosi się do podzbioru sztucznej inteligencji, która może generować nową treść, taką jak tekst, obrazy, dźwięk i wideo, na podstawie wyuczonych wzorców danych. W przeciwieństwie do tradycyjnej sztucznej inteligencji, która koncentruje się przede wszystkim na rozpoznawaniu wzorców i przewidywaniu na podstawie istniejących danych, generatywna sztuczna inteligencja tworzy nowatorskie treści naśladujące ludzką kreatywność.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja?

Generatywna sztuczna inteligencja działa w oparciu o złożone algorytmy i modele, które uczą się na podstawie dużych zbiorów danych. Podstawowa technika polega na szkoleniu sieci neuronowych na tych zbiorach danych w celu zrozumienia leżących u ich podstaw struktur i wzorców.

Kluczowe modele stosowane w generatywnej sztucznej inteligencji obejmują generatywne sieci przeciwstawne (GAN), autoenkodery wariacyjne (VAE) i modele oparte na transformatorach. Modele te wykorzystują zaawansowane techniki uczenia maszynowego do generowania nowych, realistycznych treści.

Kluczowe komponenty:

• dane szkoleniowe: ogromne zbiory danych są wykorzystywane do trenowania generatywnych modeli sztucznej inteligencji, umożliwiając im uczenie się różnorodnych wzorców
• sieci neuronowe: sieci neuronowe głębokiego uczenia się, takie jak GAN i transformatory, odgrywają kluczową rolę w generowaniu treści
• algorytmy: zaawansowane algorytmy kierują procesem generowania, zapewniając, że dane wyjściowe są spójne i istotne kontekstowo

Proces generatywnej sztucznej inteligencji zazwyczaj obejmuje następujące kroki:

1. Wprowadzanie danych: model AI otrzymuje duże zbiory danych odpowiadające żądanym wynikom
2. Trening: model uczy się wzorców, struktur i relacji w danych
3. Generowanie: korzystając z wyuczonych wzorców, model tworzy nową treść, gdy zostanie o to poproszony
4. Udoskonalanie: dane wyjściowe są często udoskonalane w wielu iteracjach w celu poprawy jakości

Rodzaje generatywnej sztucznej inteligencji

Istnieje wiele różnych typów generatywnej sztucznej inteligencji, z których każdy specjalizuje się w przetwarzaniu określonego typu danych. Do najpopularniejszych typów generatywnej sztucznej inteligencji należą:

• generatory tekstu: generatorów tekstu można używać do tworzenia różnych typów tekstu, w tym artykułów prasowych, wpisów na blogach, a nawet kreatywnego copywritingu
• generatory obrazów: generatory obrazów można wykorzystać do tworzenia realistycznych obrazów ludzi, miejsc i obiektów
• generatory wideo: generatorów wideo można używać do tworzenia krótkich filmów, takich jak zapętlone animacje lub reklamy
• generatory głosu: generatory głosu można wykorzystać do tworzenia realistycznie brzmiących ludzkich głosów
• personalizacja treści: personalizacja treści może służyć do tworzenia dedykowanych treści dla każdego użytkownika, takich jak rekomendacje produktów lub news feedy

Generatywna sztuczna inteligencja – korzyści

Z biznesowego punktu widzenia generatywna sztuczna inteligencja może zaoferować szereg korzyści, takich jak między innymi:

• zwiększona kreatywność: generatywną sztuczną inteligencję można wykorzystać do tworzenia nowych pomysłów i koncepcji, których człowiek nie byłby w stanie wymyślić samodzielnie
• zwiększona wydajność: generatywna sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do automatyzacji zadań, które obecnie wykonują ludzie, takich jak tworzenie materiałów marketingowych czy generowanie raportów
• obniżone koszty: generatywna sztuczna inteligencja może pomóc firmom obniżyć koszty poprzez automatyzację zadań i poprawę wydajności
• ulepszone doświadczenia klientów: generatywnej sztucznej inteligencji można używać do tworzenia dedykowanych treści i doświadczeń dla każdego indywidualnego klienta
• personalizacja: generatywna sztuczna inteligencja umożliwia spersonalizowane doświadczenia, dostosowując treści do indywidualnych preferencji, co może zwiększyć satysfakcję i zaangażowanie klientów.
• innowacja: na przykład w marketingu generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć ukierunkowane kampanie, generować spersonalizowane reklamy i poprawiać interakcje z klientami za pośrednictwem chatbotów i wirtualnych asystentów
• skalowalność: generatywna sztuczna inteligencja umożliwia szybkie tworzenie dużych ilości treści
• szybkie prototypowanie: podczas projektowania i rozwoju produktu generatywna sztuczna inteligencja może szybko tworzyć wiele iteracji i koncepcji
• rozszerzanie danych: sztuczna inteligencja może generować dane syntetyczne w celu ulepszenia zbiorów danych szkoleniowych dla innych modeli sztucznej inteligencji

Ograniczenia generatywnej sztucznej inteligencji i wynikające z niej obawy

Pomimo potencjalnych korzyści, generatywna sztuczna inteligencja ma również pewne ograniczenia i jak każda technologia transformacyjna, może wzbudzać różne obawy, w tym:

• stronniczość: generatywne modele sztucznej inteligencji mogą być stronnicze, odzwierciedlając stronniczość danych, na których zostały przeszkolone. Może to prowadzić do generowania treści obraźliwych lub dyskryminujących
• trudności w zrozumieniu: zrozumienie, w jaki sposób generatywne modele sztucznej inteligencji podejmują decyzje, może być trudne, co może sprawić, że trudno będzie im zaufać
• możliwość nadużyć: generatywna sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do tworzenia deepfake’ów lub innych form syntetycznych mediów, które można wykorzystać do podszywania się pod ludzi lub rozpowszechniania dezinformacji
• niespójność jakości: wyniki mogą różnić się jakością i mogą wymagać nadzoru człowieka
• brak ludzkiego czynnika: sztuczna inteligencja, choć zdolna do naśladowania wzorców, nie posiada prawdziwego zrozumienia ani świadomości
• obawy etyczne: generatywna sztuczna inteligencja może generować fałszywe treści i wprowadzające w błąd treści, rodząc pytania etyczne dotyczące autentyczności i zaufania
• zależność od danych: generatywne modele sztucznej inteligencji w dużym stopniu opierają się na jakości i różnorodności danych szkoleniowych, co może mieć wpływ na ich wydajność i możliwość uogólnienia
• kwestie praw autorskich i własności: tworzenie treści generowanych przez sztuczną inteligencję rodzi złożone pytania prawne i etyczne
• intensywność zasobów: szkolenie i uruchamianie dużych modeli sztucznej inteligencji wymaga znacznej mocy obliczeniowej i energii
• redukowanie miejsc pracy: generatywna sztuczna inteligencja może prowadzić do redukowania miejsc pracy, ponieważ automatyzuje zadania obecnie wykonywane przez ludzi

Jak można wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję w marketingu?

Generatywną sztuczną inteligencję można wykorzystać w marketingu na wiele sposobów, w tym:

• tworzenie spersonalizowanych kampanii marketingowych: generatywna sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do tworzenia spersonalizowanych kampanii marketingowych, które są dostosowane do indywidualnych potrzeb i zainteresowań każdego klienta
• opracowywanie nowych kreatywnych treści: generatywnej sztucznej inteligencji można używać do opracowywania nowych kreatywnych treści, takich jak teksty reklam, opisy produktów lub posty w mediach społecznościowych
• generowanie rekomendacji produktów: generatywna sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do generowania spersonalizowanych rekomendacji produktów dla każdego indywidualnego klienta
• optymalizacja kampanii marketingowych: generatywnej sztucznej inteligencji można używać do testów A/B różnych komunikatów marketingowych i kreacji, aby zobaczyć, które z nich sprawdzają się najlepiej
• poprawa obsługi klienta: generatywna sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do tworzenia chatbotów, które mogą odpowiadać na pytania klientów i zapewniać wsparcie
• analiza danych: generatywna sztuczna inteligencja może analizować ogromne ilości danych marketingowych, aby wyciągać wnioski, optymalizować kampanie i przewidywać zachowania klientów

Generatywna sztuczna inteligencja w performance marketingu

Choć generatywna sztuczna inteligencja może być narzędziem stosowanym w wielu zadaniach marketingowych, szczególnie obiecująco prezentuje się w dziedzinie performance marketingu. Oto najciekawsze przykłady:

• tworzenie spersonalizowanych reklam: generatywna sztuczna inteligencja może tworzyć spersonalizowane teksty reklam, strony docelowe i posty w mediach społecznościowych w oparciu o indywidualne dane i preferencje użytkownika. Ten poziom personalizacji może znacznie poprawić współczynniki klikalności i konwersji
• testy A/B na dużą skalę: generatywnej sztucznej inteligencji można używać do generowania ogromnej ilości odmian kreacji reklamowych i stron docelowych. Pozwala to na przeprowadzanie testów A/B na niespotykaną wcześniej skalę, pomagając marketerom zidentyfikować najskuteczniejsze elementy przekazu i projektu
• dynamiczna optymalizacja treści: generatywna sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do optymalizacji treści stron internetowych i opisów produktów w czasie rzeczywistym na podstawie zachowań użytkowników. Dzięki temu użytkownicy zawsze otrzymują najbardziej odpowiednie i angażujące treści
• wykorzystanie chatbotów: generatywna sztuczna inteligencja może zasilać chatboty, które mogą odpowiadać na pytania klientów, zapewniać wsparcie, a nawet kwalifikować potencjalnych klientów. Może to poprawić jakość obsługi klienta i generowanie potencjalnych klientów
• zakup reklam w modelu programatycznym: generatywna sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do automatyzacji procesu zakupu i optymalizacji miejsc docelowych reklam, co prowadzi do bardziej wydajnego i efektywnego zakupu mediów

To tylko niektóre z przykładów pokazujących, że generatywna sztuczna inteligencja oferuje wiele możliwości poprawy skuteczności i wydajności kampanii performance marketingowych.

Generatywna sztuczna inteligencja vs tradycyjna sztuczna inteligencja

Tradycyjne systemy sztucznej inteligencji zwykle opierają się na regułach lub mają charakter statystyczny. Są szkolone na zbiorze danych, a następnie programowane w celu identyfikowania wzorców i relacji w tych danych. Po zidentyfikowaniu tych wzorców można je wykorzystać do przewidywania lub podejmowania decyzji. 

Natomiast generatywne modele sztucznej inteligencji nie są programowane za pomocą żadnych konkretnych reguł ani relacji. Zamiast tego samodzielnie uczą się podstawowych wzorców danych. Dzięki temu mogą generować nowe dane, które są podobne do danych, na których zostały przeszkolone, ale nie są z nimi identyczne.

Generatywna sztuczna inteligencja a predykcyjna sztuczna inteligencja i konwersacyjna sztuczna inteligencja

W ramach sztucznej inteligencji istnieje wiele różnych poddziedzin, a generatywna sztuczna inteligencja jest tylko jedną z nich. Przedstawiamy porównanie generatywnej sztucznej inteligencji z dwiema innymi dziedzinami:

• predykcyjna sztuczna inteligencja: predykcyjna sztuczna inteligencja koncentruje się na analizie danych w celu przewidywania przyszłych wydarzeń. Na przykład predykcyjny model sztucznej inteligencji można zastosować do przewidywania, którzy klienci najprawdopodobniej zrezygnują z usługi. Chociaż generatywnej sztucznej inteligencji można używać do generowania danych, które można następnie wykorzystać do modelowania predykcyjnego, nie jest to podstawowa funkcja samej generatywnej sztucznej inteligencji
• konwersacyjna sztuczna inteligencja: konwersacyjna sztuczna inteligencja, znana również jako technologia chatbotów, koncentruje się na tworzeniu chatbotów, które mogą w naturalny sposób wchodzić w interakcję z ludźmi. Generatywną sztuczną inteligencję można wykorzystać do zasilania chatbotów, generując tekst podobny do ludzkiego, który chatbot będzie mógł wykorzystać w rozmowie. Jednak konwersacyjna sztuczna inteligencja to szersza dziedzina, która obejmuje również inne techniki, takie jak przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe

Generatywne modele sztucznej inteligencji

Konkretne algorytmy stosowane do osiągnięcia generatywnej sztucznej inteligencji wchodzą w zakres modeli generatywnych. Oto niektóre z najpopularniejszych typów:

• duże modele językowe (LLM): LLM to rodzaj architektury sieci neuronowej, która szczególnie dobrze nadaje się do zadań przetwarzania języka naturalnego. Można ich używać do zadań takich jak generowanie tekstu, tłumaczenie języków i pisanie różnego rodzaju kreatywnych treści
• modele dyfuzyjne: modele dyfuzyjne działają poprzez stopniowe dodawanie szumu do obrazu, aż stanie się on całkowicie losowy. Następnie uczą się odwracać ten proces, zaczynając od zaszumionego obrazu i generując czysty, realistyczny obraz
• generatywne sieci przeciwstawne (GAN): sieci GAN składają się z dwóch konkurujących ze sobą sieci neuronowych: generatora i dyskryminatora. Ta konkurencja pomaga generatorowi tworzyć coraz bardziej realistyczne wyniki
• wariacyjne autoenkodery (VAE): VAE działają poprzez kompresję danych w ukrytą reprezentację, a następnie rekonstrukcję danych z tej reprezentacji. Przestrzeń utajoną można wykorzystać do wygenerowania nowych danych poprzez próbkowanie z niej

Przykłady generatywnych modeli AI w marketingu

Kilka generatywnych modeli sztucznej inteligencji jest szczególnie istotnych dla specjalistów ds. marketingu:

• ChatGPT, Google Gemini, Claude 3.5, Microsoft Copilot: te duże modele językowe mogą pomóc w tworzeniu różnych kreatywnych formatów tekstowych, takich jak treści marketingowe, opisy produktów lub posty w mediach społecznościowych, a także w generowaniu kodu czy tłumaczeniach językowych
• DALL-E 3, Midjourney: te zaawansowane modele generowania obrazów można wykorzystać do tworzenia makiet produktów, grafik do mediów społecznościowych, a nawet spersonalizowanych materiałów marketingowych

Najlepsze praktyki wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji

Generatywna sztuczna inteligencja to rewolucyjne narzędzie, ale ważne jest, aby używać jej w sposób odpowiedzialny i etyczny. Oto kilka najlepszych praktyk, o których warto pamiętać:

• nadawaj priorytet jakości danych: korzystaj z różnorodnych zbiorów danych wysokiej jakości do uczenia generatywnych modeli sztucznej inteligencji w celu uzyskania lepszej wydajności i możliwości uogólniania
• unikaj stronniczości: pamiętaj o danych, na których trenuje się Twój generatywny model sztucznej inteligencji, ponieważ stronniczość może znaleźć odzwierciedlenie w wynikach. Monitoruj brak obiektywizmu w generowanych treściach
• korzystaj z nadzoru człowieka: generatywna sztuczna inteligencja jest narzędziem, a nie zamiennikiem ludzkiej kreatywności i rozsądku. Nadzór człowieka ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia jakości, dokładności i etyczności generowanych treści
• skup się na jakości: nie przedkładaj szybkości nad jakość. Upewnij się, że wygenerowana treść jest zgodna z faktami, poprawna gramatycznie i zgodna z brand voice Twojej marki
• szanuj własność intelektualną: upewnij się, że masz prawa do korzystania z wszelkich danych lub elementów kreatywnych wprowadzonych do generatywnego modelu AI, aby uniknąć naruszenia praw autorskich
• pamiętaj o transparentności: informuj, gdy korzystasz z treści generowanych przez sztuczną inteligencję. Buduje to zaufanie odbiorców i pozwala uniknąć potencjalnych nieporozumień
• bądź na bieżąco: regularnie zapoznawaj się z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie technologii AI

Przyszłość generatywnej sztucznej inteligencji

Generatywna sztuczna inteligencja to szybko rozwijająca się dziedzina, która może zrewolucjonizować sposób, w jaki tworzymy treści i wchodzimy z nimi w interakcję. Oto kilka potencjalnych przyszłych kierunków rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji:

• ulepszone możliwości multimodalne: płynna integracja generowania tekstu, obrazu i wideo
• lepsze zrozumienie kontekstu: tworzenie bardziej zniuansowanych i świadomych kontekstu treści
• ramy etyczne dotyczące sztucznej inteligencji: opracowanie solidnych wytycznych dotyczących odpowiedzialnego wykorzystania sztucznej inteligencji
• personalizacja na dużą skalę: maksymalnie dostosowane treści dla indywidualnych konsumentów
• kreatywna współpraca: sztuczna inteligencja jako narzędzie zwiększające ludzką kreatywność, a nie ją zastępujące