Generatiivinen tekoäly (AI) on tekoälytyyppi, joka voi auttaa luomaan sisältöä. Se voi auttaa olemaan luovempi, tuotteliaampi ja asiantuntevampi.
Tästä artikkelista löydät tietoa generatiivisesta tekoälystä, kuten esimerkiksi
- mitä generatiivinen tekoäly on ja miten se toimii
- miten käyttää generatiivista tekoälyä ja arvioida sen vastausten tarkkuutta
- miten Google kehittää tekoälyä.
Mitä generatiivinen tekoäly on
Generatiivinen tekoäly on koneoppimismalli. Generatiivinen tekoäly ei ole ihminen. Se ei osaa ajatella itse tai tuntea tunteita. Se on kuitenkin hyvä löytämään säännönmukaisuuksia.
Tekoälyä käytettiin aiemmin tiedon ymmärtämiseen ja suositteluun. Nyt generatiivinen tekoäly voi myös auttaa luomaan uutta sisältöä, esimerkiksi kuvia, musiikkia ja ohjelmakoodia.
Miten koneoppimismalleja koulutetaanGeneratiivinen tekoäly ja muut koneoppimismallit oppivat tarkkailuun ja kaavamaisuuksien etsimiseen perustuvan prosessin kautta. Tätä prosessia kutsutaan kouluttamiseksi. Jotta malli ymmärtää, mikä on esimerkiksi tennari, sitä koulutetaan miljoonilla kuvilla tennareista. Ajan myötä se tunnistaa tennarit esineinä, jotka ihmiset pukevat jalkoihinsa ja joissa on nauhat, pohja ja logo.
Koulutuksen avulla malli voi
- vastaanottaa esimerkiksi syötteen "Luo kuva tennareista, joissa on vuohiriipus"
- yhdistää asiat, jotka se on oppinut tennareista, vuohista ja riipuksista
- luoda kuvan, vaikka se ei olisi nähnyt pyydettyä kuvaa aiemmin.
Generatiivinen tekoäly ja LLM-kielimallit ovat osa samaa teknologiaa. Generatiivista tekoälyä voidaan kouluttaa kaikenlaisella datalla, mutta LLM-kielimallit käyttävät sanoja koulutusdatan päälähteenä.
LLM-kielimalleihin perustuvat tuotteet ja ominaisuudet, esimerkiksi Gemini ja AI-yhteenvedot, voivat ennakoida seuraavaksi tulevia sanoja kehotteesi ja jo luodun tekstin perusteella. Tuotteet ja ominaisuudet on suunniteltu riittävän joustaviksi, jotta ne voivat valita seuraavat todennäköiset sanat, jotka vastaavat koulutuksessa opittuja säännönmukaisuuksia. Tämän joustavuuden ansiosta ne voivat generoida luovia vastauksia.
Jos pyydät kirjoittamaan valmiiksi sanaparin "Harry [tyhjä]", seuraavaksi sanaksi voidaan ennakoida "Styles" tai "Potter".
Generatiivisen tekoälyn käyttö
Tärkeää: Googlen generatiiviseen tekoälyyn perustuvat käyttökokemukset voivat auttaa luovassa prosessissa. Niiden ei ole tarkoitus tehdä kaikkea työtä puolestasi tai olla sisällön luojia.
Voit käyttää generatiivista tekoälyä esimerkiksi näillä kolmella tavalla:
- Käytä sitä apuna luovassa ideoinnissa. Voit esimerkiksi saada apua suosikkielokuvasi esiosan kirjoittamiseen.
- Esitä kysymyksiä, joihin et uskonut löytyvän vastausta. Esimerkiksi "Kumpi tuli ensin, kana vai muna?"
- Pyydä siltä apua. Pyydä sitä ehdottamaan otsikkoa kirjoittamallesi tarinalle tai tunnistamaan kuvassa oleva eläin- tai hyönteislaji.
Kun tutkit, luot ja opit uusia asioita generatiivisen tekoälyn avulla, on tärkeää, että käytät sitä vastuullisesti. Lue lisää Generatiivisen AI:n kiellettyä käyttöä koskevasta käytännöstä.
Tekoäly voi tehdä virheitä ja tekeekin niitä
Koska generatiivinen tekoäly on kokeellinen ja kehitysvaiheessa, se saattaa tehdä (ja tekeekin) esimerkiksi tällaisia virheitä:
- Se voi keksiä asioita. Kun generatiivinen tekoäly keksii vastauksen, sitä kutsutaan hallusinaatioksi. Niitä tapahtuu, koska toisin kuin verkosta tietoa saava Google Haku, LLM-kielimallit eivät kerää tietoa. Sen sijaan LLM-kielimallit ennustavat seuraavat sanat käyttäjien syötteiden perusteella.
- Jos esimerkiksi kysyt "Kuka voittaa naisten voimistelun Brisbanen vuoden 2032 kesäolympialaisissa?", voit saada vastauksen, vaikka kilpailua ei ole vielä käyty.
- Se voi ymmärtää asioita väärin. Joskus generatiiviset tekoälytuotteet tulkitsevat kieltä väärin muuttaen sen merkitystä.
- Saatat esimerkiksi haluta lisätietoa pesistä, eli eläinten suojinaan käyttämistä rakennelmista. Jos pyydät tietoa pesistä, vastaus saattaa kuitenkin kertoa pesäpallon, baseballin tai kriketin pesistä.
Mieti generatiiviseen tekoälyyn perustuvista työkaluista saamiasi vastauksia kriittisesti. Tarkista faktoina esitetyt tiedot Googlen ja muiden materiaalien avulla.
Jos huomaat virheitä, ilmoita niistä. Monissa generatiiviseen tekoälyyn perustuvissa tuotteissamme on ilmoitustyökaluja. Palautteesi auttaa kehittämään malleja, joiden avulla generatiivisen tekoälyn käyttökokemuksia parannetaan kaikille.
Generatiiviset koodiominaisuudet ovat edelleen kokeellisia, ja olet itse vastuussa ehdotetun koodin tai siihen liittyvien selitysten käytöstä. Käytä harkintaa ja testaa ja tarkista koko koodi huolellisesti virheiden, bugien ja haavoittuvuuksien varalta ennen kuin luotat siihen. Lisenssivaatimusten noudattaminen (esimerkiksi tekemämme lähdeviittaukset avoimen lähdekoodin varastoihin) on sinun vastuullasi. Lue lisää.
Miten Google kehittää tekoälyä
Varmistaaksemme, että kehittämämme työkalut tekevät maailmasta paremman kaikille, laadimme vuonna 2018 joukon tekoälyn eettisiä periaatteita. Nämä periaatteet kuvaavat tavoitteitamme kehittää rohkeasti teknologiaa, joka voi vastata yhteiskunnan suurimpiin haasteisiin vastuullisella tavalla.
Esimerkkejä tekoälyn käyttötarkoituksista:
- Ilmastonmuutoksen hillitsemisen tukeminen. Esimerkiksi jatkuvasti pysähtelevän liikenteen vähentäminen ajoneuvojen päästöjen vähentämiseksi.
- Luonnonkatastrofien ennakointi ja seuranta. Esimerkiksi tulvaennusteet yli 20 maassa ja maastopalojen reaaliaikainen seuranta.
- Terveydenhuollon innovaatioiden tukeminen. Esimerkiksi tuberkuloosiseulonnan helpottaminen ja rintasyövän havaitseminen aikaisessa vaiheessa.
Periaatteissa kerrotaan myös, mihin emme käytä tekoälyä. Tällaisia ovat esimerkiksi teknologiat, jotka aiheuttavat haittaa tai rikkovat kansainvälistä oikeutta ja ihmisoikeuksia.
Tutustu kaikkiin tekoälyn eettisiin periaatteisiimme.
Google pyrkii kehittämään ja parantamaan generatiivisen tekoälyn käyttökokemuksia Haussa ja niiden taustalla toimivia koneoppimisteknologioita hyödyntämällä kokemuksissa ihmisten interaktioita Haussa. Tämä voi tarkoittaa esimerkiksi käyttäjän tekemiä hakuja ja antamaa palautetta (esim. peukku ylös tai alas). Ihmisten tekemät tarkastukset ovat yksi monista tavoista, joilla arvioimme ja parannamme tulosten ja tuotteidemme laatua vastuullisesti.
Kun koulutetut tarkastajat parantavat Haun koneoppimismallien laatua, suojaamme käyttäjien yksityisyyttä eri tavoin:
- Tarkastajien näkemää ja merkitsemää dataa ei yhdistetä käyttäjien tileihin.
- Automatisoidut työkalut auttavat tunnistamaan ja poistamaan monenlaisia tunnistetietoja ja arkaluontoisia henkilökohtaisia tietoja.
