בינה מלאכותית (AI) גנרטיבית היא סוג של בינה מלאכותית שיכולה לעזור לכם ליצור תוכן. היא יכולה לשפר את היצירתיות והפרודוקטיביות ולהרחיב את הידע שלכם.
במאמר הזה מפורט מידע על בינה מלאכותית גנרטיבית, כולל:
- מהי בינה מלאכותית גנרטיבית ואיך היא פועלת
- איך להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית ולבחון את מידת הדיוק של התשובות שהיא מספקת
- איך Google מפתחת AI
מהי בינה מלאכותית גנרטיבית
בינה מלאכותית גנרטיבית היא סוג של מודל למידת מכונה. בינה מלאכותית גנרטיבית היא לא בן אדם. היא לא יכולה לחשוב בעצמה ואין לה רגשות. היא פשוט טובה במציאת דפוסים.
בעבר נעשה שימוש ב-AI כדי להבין מידע ולהמליץ עליו. כיום, הבינה המלאכותית הגנרטיבית יכולה לעזור לנו גם ליצור תוכן חדש, כמו תמונות, מוזיקה וקוד.
איך מתבצע אימון המודלים של למידת מכונהמודלים של למידת מכונה, כולל בינה מלאכותית גנרטיבית, לומדים מתוך תהליך של תצפית והתאמת דפוסים, והתהליך הזה נקרא 'אימון'. כדי שמודל יבין מהי נעל ספורט, הוא עובר אימון על מיליוני תמונות של נעלי ספורט. עם הזמן הוא מזהה שנעלי ספורט הן חפצים עם שרוכים, סוליות ולוגו, שבני אדם נועלים על כפות הרגליים.
המודל יכול להשתמש באימון כדי:
- לקבל קלט כמו "תיצור לי תמונה של נעלי ספורט עם קישוט בצורת עז".
- לחבר את המידע שהוא למד על נעלי ספורט, קישוטים ועיזים.
- ליצור תמונה, גם אם הוא לא ראה תמונה כזו בעבר.
בינה מלאכותית גנרטיבית ומודלים גדולים של שפה (LLM) הם חלק מאותה טכנולוגיה. אפשר לאמן בינה מלאכותית גנרטיבית על כל סוג של נתונים, אבל מודלים מסוג LLM משתמשים במילים בתור המקור הראשי לנתוני אימון.
תכונות ושירותים שמבוססים על מודלים מסוג LLM, כמו Gemini ושילוב AI גנרטיבי בחיפוש (SGE), יכולים לחזות מה יהיו המילים הבאות על סמך ההנחיה שלכם והטקסט שכבר נוצר עד השלב הזה. יש להם גמישות כדי לבחור את המילים הבאות האפשריות שתואמות לדפוסים שהם לומדים באימון. הגמישות הזו מאפשרת להם ליצור תשובות יצירתיות.
אם תבקשו מהם להשלים את הביטוי "הארי [ריק]", יכול להיות שהם יחזו שהמילה הבאה היא 'סטיילס' או 'פוטר'.
איך משתמשים בבינה מלאכותית גנרטיבית
חשוב: התכונות והשירותים של Google שמבוססים על בינה מלאכותית גנרטיבית יכולים לעזור לכם להתחיל את תהליך היצירה. הם לא נועדו לעשות את כל העבודה במקומכם או לשמש כיוצרים.
אפשר להשתמש בבינה מלאכותית גנרטיבית ב-3 דרכים:
- סיעור מוחות לגבי הרעיונות היצירתיים שלכם. לדוגמה, אפשר לקבל עזרה בכתיבת סרט מקדים (פריקוול) לסרט האהוב עליכם.
- שליחת שאלות שלא חשבתם שאפשר לענות עליהן. למשל: "מה היה קודם, הביצה או התרנגולת?"
- קבלת עזרה נוספת. אפשר לבקש הצעה לשם לסיפור שכתבתם, או לקבל עזרה בזיהוי המינים של בעלי חיים או חרקים שמופיעים בתמונה.
כשאתם חוקרים, יוצרים ולומדים דברים חדשים באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית, חשוב להשתמש בטכנולוגיה כזו באופן אחראי. לקבלת פרטים, אפשר לעיין במדיניות בנושא שימוש אסור ב-AI גנרטיבי.
לפעמים ה-AI טועהבינה מלאכותית גנרטיבית היא טכנולוגיה ניסיונית ונמצאת עדיין בפיתוח, ולכן לפעמים היא טועה:
- היא עלולה להמציא דברים. תשובה שבינה מלאכותית גנרטיבית ממציאה נקראת הזיה. מה גורם להזיות האלה? בניגוד למידע מהאינטרנט בתוצאות בחיפוש Google, מודלים מסוג LLM לא אוספים מידע בכלל, אלא חוזים מה יהיו המילים הבאות, על סמך הקלט של המשתמשים.
- לדוגמה, אפשר לשאול "מי תזכה בענף התעמלות לנשים באולימפיאדת הקיץ של בריזבן בשנת 2032?" ולקבל תשובה, למרות שהאירוע עדיין לא התקיים.
- יכול להיות שה-AI יבין דברים בצורה שגויה. לפעמים מוצרים של בינה מלאכותית גנרטיבית מפרשים את השפה בצורה שגויה, והמשמעות משתנה.
- לדוגמה, ייתכן שתרצו לקבל מידע נוסף על עצלנים, היונקים ששוכנים על עצים. אם תבקשו מידע על עצלנים, יכול להיות שתקבלו מידע על אנשים שמתאפיינים בעצלנות.
חשבו באופן ביקורתי על התשובות שאתם מקבלים מכלים של בינה מלאכותית גנרטיבית. השתמשו ב-Google ובמקורות מידע אחרים כדי לבדוק מידע שמוצג כעובדות.
אם אתם נתקלים במשהו שגוי או בעייתי, דווחו עליו. רוב מוצרי הבינה המלאכותית הגנרטיבית שלנו כוללים כלי דיווח. המשוב שלכם עוזר לנו לשפר את המודלים כדי לשפר את התכונות והשירותים של הבינה המלאכותית הגנרטיבית לכולם.
התכונות הגנרטיביות לעזרה בתכנות עדיין ניסיוניות, והשימוש שלכם בהצעות לקוד או בהסברים על תכנות הוא באחריותכם. חשוב להפעיל שיקול דעת ולבדוק בקפידה את כל הקוד כדי לאתר שגיאות, באגים ונקודות חולשה. באחריותכם לעמוד בדרישות הרישיון. למשל, כשאנחנו מספקים הפניות למאגרי קוד פתוח, באחריותכם לפעול לפי הכללים. מידע נוסף
איך Google מפתחת AI
כדי לוודא שאנחנו מפתחים כלים שמשפרים העולם לכולם, פיתחנו סדרה של עקרונות AI בשנת 2018. העקרונות האלה מתארים את היעדים שלנו לפיתוח טכנולוגיה מתקדמת שיכולה להתמודד באופן אחראי עם חלק מהאתגרים הגדולים ביותר של החברה.
לדוגמה, אנחנו משתמשים ב-AI למטרות הבאות:
- תמיכה במאמצים לבלום את שינויי האקלים, למשל צמצום של תנועה שמאופיינת בעצירות תכופות במטרה להפחית את הפליטות מכלי הרכב
- חיזוי של אסונות טבע או מעקב אחריהם, למשל חיזוי שיטפונות ביותר מ-20 מדינות ומעקב אחרי גבולות של שריפות בזמן אמת
- תמיכה בחידושים בתחום הבריאות, למשל שיפור הנגישות של בדיקות לאבחון שחפת ועזרה בגילוי מוקדם של סרטן השד
בעקרונות שלנו מפורטים גם התחומים שבהם לא נשתמש ב-AI, כמו טכנולוגיות שגורמות נזק כללי או מפירות את החוק הבינלאומי וזכויות אדם.
הרשימה המלאה של עקרונות ה-AI שלנו
כדי לפתח ולשפר ממשקים של בינה מלאכותית גנרטיבית בחיפוש Google, וגם את הטכנולוגיות של למידת המכונה שעליהן חוויות כאלה מבוססות, Google נעזרת באינטראקציות של אנשים עם חיפוש Google ועם הממשקים האלה. האינטראקציות האלה עשויות לכלול את מה שאנשים מחפשים ואת המשוב שהם נותנים, כמו סימונים של 'אהבתי' או 'לא אהבתי'. בדיקה אנושית היא דרך אחת ממגוון הדרכים שבהן אנחנו מעריכים ומשפרים את האיכות של התוצאות ושל המוצרים שלנו בצורה אחראית.
כשבודקים אנושיים משפרים את איכות המודלים של למידת מכונה בחיפוש Google, אנחנו נוקטים מספר אמצעי זהירות כדי להגן על פרטיות המשתמשים:
- נתונים שהבודקים רואים ומוסיפים להם הערות מנותקים מהחשבונות של המשתמשים.
- כלים אוטומטיים עוזרים לזהות ולהסיר מגוון רחב של פרטים מזהים ומידע אישי רגיש.