Zein da IA ​​Generatiboaren helburu nagusia?

Zein da IA ​​Generatiboaren helburu nagusia?

AI Generatiboaren helburu nagusia nahiko sinplea da:

Eduki berri eta sinesgarri bat sortzea da –testua, irudiak, audioa, kodea, bideoa, diseinuak–, dauden datuetatik ereduak ikasiz eta gero eskaerari egokitzen zaizkion irteera berriak sortuz.

Hori da muina. Beste guztia (produktibitatea, sormena, pertsonalizazioa, datu sintetikoak, etab.) funtsean "zer egin dezakegu muin horrekin?" elkarrizketa bat da.

Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:

🔗 Zer da IA ​​generatiboa?
Ulertu nola sortzen dituzten modeloek testua, irudiak, kodea eta gehiago.

🔗 Gehiegizko publizitatea al dago IA-n?
Zalapartari, mugei eta benetako munduan duen eraginari buruzko begirada orekatua.

🔗 Zein IA da egokia zuretzat
Konparatu IA tresna ezagunak eta aukeratu egokiena.

🔗 Ba al dago IA burbuilarik?
Kontuan hartu beharreko seinaleak, merkatu-arriskuak eta hurrengoa.

IA Generatiboaren helburu nagusia🧠

Azalpen zehatz eta laburrena nahi baduzu:

  • Adimen artifizial sortzaileak datuen "forma" ikasten du (hizkuntza, irudiak, musika, kodea)

  • forma horrekin bat datozen lagin berriak sortzen ditu

  • Hori egiten du gonbidapen, testuinguru edo mugapen bati erantzunez

Beraz, bai, paragrafo bat idatz dezake, irudi bat margotu, melodia bat nahastu, kontratu klausula bat idatzi, proba kasuak sortu edo logotipo baten antzeko zerbait diseinatu.

Ez gizaki batek ulertzen duen bezala “ulertzen” duelako (horretan sakonduko dugu), baizik eta ikasitako ereduekin estatistikoki eta estrukturalki koherenteak diren emaitzak sortzeko ona delako.

"Nola erabili hau arrasteluei zapaldu gabe" helduen markoa nahi baduzu, NISTen AI Arriskuen Kudeaketa Esparrua aingura sendoa da arriskuak + kontrolak pentsatzeko. [1] Eta bereziki egokitutako zerbait nahi baduzu, NISTek GenAI profil bat ere argitaratu du, sistemak edukia sortzen duenean zer aldatzen den sakontzen duena. [2]

 

IA sortzailea

Zergatik eztabaidatzen du jendeak "IA Generatiboaren helburu nagusia"ri buruz 😬

Jendeak elkarri ahaztuta hitz egiten du "helburua" hitzaren esanahi desberdinak erabiltzen dituztelako

Batzuek esan nahi dute:

  • Helburu teknikoa: emaitza errealistak eta koherenteak sortzea (muina)

  • Negozio helburua: kostuak murriztea, ekoizpena handitzea, esperientziak pertsonalizatzea

  • Giza helburua: azkarrago pentsatzen, sortzen edo komunikatzen laguntza lortzea

Eta bai, horiek talka egiten dute.

Lurrean jarraitzen badugu, AI Sortzailearen helburu nagusia sorkuntza da : lehen existitzen ez zen edukia sortzea, sarreran baldintzatuta.

Negozio kontuak behera doaz. Kultura-izua ere behera doa (barkatu... nolabait 😬).

Zertarako nahasten dute jendeak GenAI (eta zergatik den garrantzitsua) 🧯

asko argitzen ditu :

GenAI ez da datu-base bat

Ez du “egia berreskuratzen”. sinesgarriak . Egia behar baduzu, oinarriak gehitzen dituzu (dokumentuak, datu-baseak, aipuak, gizakien berrikuspena). Funtsean, desberdintasun hori da fidagarritasunaren istorio osoa. [2]

GenAI ez da automatikoki agente bat

Testua sortzen duen eredu bat ez da gauza bera ekintzak segurtasunez egin ditzakeen sistema bat (mezu elektronikoa bidali, erregistroak aldatu, kodea zabaldu). "Argibideak sor ditzake" ≠ "exekutatu beharko lituzke"

GenAI ez da asmorik

Nahitaezko edukia sor dezake. Ez da asmoa izatearen berdina.

Zerk egiten du IA Generatiboaren bertsio ona? ✅

baliotsuak, kontrolagarriak eta testuingururako sortzen dituena da

Bertsio on batek honako hauek izan ohi ditu:

  • Koherentzia - ez da bere burua kontraesanean jartzen bi esalditik behin

  • Lurreratzea - ​​irteerak egiazko iturri batekin (dokumentuak, aipuak, datu-baseak) lotu ditzake 📌

  • Kontrolagarritasuna - tonua, formatua, mugak gidatu ditzakezu (ez bakarrik bibrazioa bultzatzea)

  • Fidagarritasuna - antzeko eskaerek kalitate antzekoa lortzen dute, ez erruleta emaitzak

  • Segurtasun-errailak - diseinuaren bidez irteera arriskutsuak, pribatuak edo debekatuak saihesten ditu.

  • Zintzotasun-jokabideak - asmatu beharrean "Ez nago ziur" esan dezake

  • Lan-fluxuaren egokitzapena - gizakien lan egiteko moduan konektatzen da, ez fantasiazko lan-fluxu batean

NISTek, funtsean, elkarrizketa hau “fidagarritasuna + arriskuen kudeaketa” gisa planteatzen du, hau da... denek lehenago egin izan balute nahi luketen gauza ez-sexya. [1][2]

Metafora inperfektua (presta zaitez): eredu generatibo ona sukaldeko laguntzaile oso azkar baten antzekoa da, edozer gauza presta dezakeena... baina batzuetan gatza azukrearekin nahasten duena, eta etiketak eta dastatze-probak behar dituzu postre-gisatua ez zerbitzatzeko 🍲🍰

Eguneroko mini-zorro azkar bat (konposatua, baina oso normala) 🧩

Imajinatu GenAI-k erantzunak zirriborratzea nahi duen laguntza-talde bat:

  1. 1. astea: «Utzi modeloari txartelei erantzuten».

    • Irteera azkarra, ziurra da... eta batzuetan modu garestietan okerra.

  2. 2. astea: Berreskurapena (dokumentu onartuetatik datuak ateratzen ditu) + txantiloiak gehitzen dituzte (“beti eskatu kontuaren IDa”, “inoiz ez agindu itzulketarik”, etab.).

    • Okerrak gutxitzen dira, koherentzia hobetzen da.

  3. 3. astea: Berrikuspen-bide bat gehitzen dute (arrisku handiko kategorietarako gizakien onarpena) + ebaluazio sinpleak (“aipatutako politika”, “itzulketa-araua bete da”).

    • Orain sistema zabaldu daiteke.

Aurrerapen hori da, funtsean, NISTen praktikaren helburua: eredua pieza bakarra da; inguruko kontrolak dira nahikoa seguru egiten dutenak. [1][2]

Konparazio taula - aukera generatibo ezagunak (eta zergatik funtzionatzen duten) 🔍

Prezioak etengabe aldatzen dira, beraz, nahita lausoa mantentzen da. Gainera: kategoriak gainjartzen dira. Bai, gogaikarria da.

Tresna / ikuspegia Publikoa Prezioa (gutxi gorabehera) Zergatik funtzionatzen duen (eta berezitasun txiki bat)
LLM txat laguntzaile orokorrak Denok, taldeak Doako maila + harpidetza Bikaina zirriborroak egiteko, laburbiltzeko, ideiak jasateko. Batzuetan konfiantza osoz oker... lagun ausart bat bezala 😬
Aplikazioetarako API LLMak Garatzaileak, produktu taldeak Erabileran oinarritutako Erraza da lan-fluxuetan integratzea; askotan berreskuratze + tresnekin parekatuta. Babes-hesiak behar ditu edo arazoa pikatzen du
Irudi-sortzaileak (difusio estilokoak) Sortzaileak, marketin arduradunak Harpidetza/kredituak Estiloan + aldaeran sendoa; zarata kentzeko estiloko belaunaldi-ereduetan oinarritua [5]
Kode irekiko eredu generatiboak Hackerrak, ikertzaileak Software librea + hardwarea Kontrola + pertsonalizazioa, pribatutasuna errespetatzen duten konfigurazioak. Baina konfigurazio-mina (eta GPUaren beroa) ordaindu behar duzu
Audio/musika sorgailuak Musikariak, zaletuak Kredituak/harpidetza Melodiak, zurrumurruak, soinu-diseinua azkarrak dira. Lizentziak nahasgarriak izan daitezke (irakurri baldintzak)
Bideo-sorgailuak Sortzaileak, estudioak Harpidetza/kredituak Storyboard eta kontzeptu-klip azkarrak. Eszenen arteko koherentzia da oraindik ere buruhaustea
Berreskurapen bidezko belaunaldia (RAG) Enpresak Azpiegiturak + erabilera Sorkuntza zure dokumentuekin lotzen laguntzen du; "asmatutako gauzak" murrizteko kontrol arrunta [2]
Datu sintetikoen sortzaileak Datu taldeak Enpresa-itxurako Datuak urriak/sentikorrak direnean erabilgarria; balidazioa behar du sortutako datuek engaina ez zaitzaten 😵

Azpian: sorkuntza funtsean "eredua osatzea" da 🧩

Egia ez-erromantikoa:

AI sortzaile asko "hurrengoa zer datorren iragartzeko" eskalatzen da, beste zerbait bezala sentitu arte.

  • Testuan: sekuentzia bateko hurrengo testu zatia (token itxurakoa) sortu - gaur egungo gonbidapenak hain eraginkorrak egin zituen konfigurazio autorregresibo klasikoa [4]

  • Irudietan: hasi zaratarekin eta iteratiboki kendu zarata egituran (difusio-familiaren intuizioa) [5]

Horregatik dira garrantzitsuak gonbidapenak. Ereduari zati bat ematen ari zara, eta honek osatzen du.

Horregatik ere bikaina izan daiteke IA sortzailea honetarako:

  • "Idatzi hau tonu atseginago batean"

  • "Eman iezadazu hamar izenburu aukera"

  • "Bihurtu ohar hauek plan garbi batean"

  • "Sortu eskafoldaje kodea + probak"

...eta zergatik izan dezakeen arazoak honako hauekin:

  • oinarririk gabeko zehaztasun faktual zorrotza

  • arrazoibide-kate luze eta hauskorrak

  • identitate koherentea irteera askotan zehar (pertsonaiak, markaren ahotsa, xehetasun errepikakorrak)

Ez da pertsona bat bezala “pentsatzea”. Jarraipen sinesgarriak sortzea da. Baliotsua, baina desberdina.

Sormenaren eztabaida - “sortzea” vs “berriro nahastea” 🎨

Jendea neurriz kanpo berotzen da hemen. Ulertzen dut neurri batean.

IA sortzaileak askotan emaitza sortzaileak sortzen ditu, honako hauek egin ditzakeelako:

  • kontzeptuak konbinatu

  • aldakortasuna azkar arakatu

  • gainazaleko lotura harrigarriak

  • imitazio estiloak zehaztasun harrigarriarekin

Baina ez du asmorik. Ez du barne-gusturik. Ez du "hau egin dut niretzat axola delako"

Atzerapauso txiki bat, ordea: gizakiok ere etengabe birnahasten dugu. Bizitako esperientziarekin, helburuekin eta gustuarekin egiten dugu, besterik gabe. Beraz, etiketa eztabaidagai izaten jarrai daiteke. Praktikan, sormen-palanka , eta hori da garrantzitsuena.

Datu sintetikoak - isilean gutxietsitako helburua 🧪

IA sortzailearen adar harrigarriro garrantzitsu bat benetako datuen antzera jokatzen duten datuak sortzea da, benetako pertsonak edo kasu sentikor arraroak agerian utzi gabe.

Zergatik den baliotsua:

  • pribatutasun eta betetze mugak (erregistro errealen esposizio txikiagoa)

  • gertaera arraroen simulazioa (iruzurraren ertzeko kasuak, nitxo-hodietako hutsegiteak, etab.)

  • ekoizpen-datuak erabili gabe hodiak probatzea

  • datuen handitzea benetako datu-multzoak txikiak direnean

Baina tranpa tranpa da oraindik: datu sintetikoek jatorrizko datuen alborapen eta puntu itsu berdinak erreproduzi ditzakete isilean; horregatik, gobernantza eta neurketa belaunaldia bezain garrantzitsuak dira. [1][2][3]

Datu sintetikoak kafe deskafeinatu gabea bezalakoak dira: itxura egokia dute, usain ona dute, baina batzuetan ez dute uste zenuen lana egiten ☕🤷

Mugak - zertan da txarra IA sortzailea (eta zergatik) 🚧

Abisu bakarra gogoratzen baduzu, gogoratu hau:

Eredu generatiboek zentzugabekeria jariakorra sor dezakete.

Ohiko hutsegite moduak:

  • Haluzinazioak - gertaerak, aipuak edo istorioak ziur aski asmatzea

  • Ezagutza zaharkitua - argazkietan trebatutako modeloek eguneraketak galdu ditzakete

  • Berehalako hauskortasuna - hitz aldaketa txikiek irteerako aldaketa handiak eragin ditzakete

  • Ezkutuko alborapena - datu okerretatik ikasitako ereduak

  • Gehiegizko betetzea - ​​laguntzen saiatzen da, behar ez duenean ere

  • Arrazoiketa inkoherentea - batez ere zeregin luzeetan

Horixe da, hain zuzen ere, "IA fidagarria"ri buruzko elkarrizketa horren arrazoia: gardentasuna, erantzukizuna, sendotasuna eta gizakiengan zentratutako diseinua ez dira gauza onak; konfiantza-kanoi bat ekoizpenera bidaltzea saihesteko modua dira. [1][3]

Arrakasta neurtzea: helburua noiz lortzen den jakitea 📏

IA Sortzailearen helburu nagusia bada , arrakasta-neurriak bi multzotan banatzen dira normalean:

Kalitate-neurriak (gizakiak eta automatizatuak)

  • zuzentasuna (aplikagarria denean)

  • koherentzia eta argitasuna

  • estiloaren bat etortzea (tonua, markaren ahotsa)

  • osotasuna (eskatu duzuna hartzen du barne)

Lan-fluxuaren metrikak

  • zeregin bakoitzeko aurreztutako denbora

  • berrikuspenen murrizketa

  • kalitatearen kolapsorik gabe errendimendu handiagoa

  • erabiltzaileen gogobetetasuna (neurririk esanguratsuena, kuantifikatzea zaila bada ere)

Praktikan, taldeek egia deseroso batekin egin dute topo:

  • ereduak zirriborro "nahiko onak" azkar sor ditzake

  • baina kalitate-kontrola bihurtzen da arazo berria

Beraz, benetako garaipena ez da belaunaldia bakarrik. Belaunaldia gehi berrikuspen sistemak dira - berreskuratze-lurreratzea, ebaluazio-suiteak, erregistroa, talde gorria, eskalatze-bideak... benetakoa egiten duten gauza ez-atsegin guztiak. [2]

"Damurik gabe erabili" jarraibide praktikoak 🧩

IA sortzailea erabiltzen ari bazara dibertsio arruntaz haragoko edozer gauzatarako, ohitura hauek asko laguntzen dute:

  • Eskatu egitura: «Eman zenbakidun plano bat, eta gero zirriborro bat».

  • Indar-mugak: “Erabili datu hauek bakarrik. Falta badira, esan zer falta den.”

  • Ziurgabetasuna eskatu: “Zerrenda ezazu hipotesiak + konfiantza.”

  • Erabili lurra: konektatu dokumentuetara/datu-baseetara gertakariak garrantzitsuak direnean [2]

  • Irteerak zirriborro gisa hartu: baita bikainak ere

Eta trikimailurik sinpleena gizatiarrena da: ozen irakurri. Zure arduraduna txunditzen saiatzen ari den robot baten antza badu, ziurrenik editatu egin beharko du 😅

Amaiera 🎯

AI Sortzailearen helburu nagusia gonbidapen edo muga bati egokitzen zaion eduki berria sortzea da , datuetatik ereduak ikasiz eta irteera sinesgarriak sortuz.

Indartsua da, honako hauengatik:

  • zirriborroa eta ideiak azkartzen ditu

  • aldaerak merke biderkatzen ditu

  • trebetasun-arrakala gainditzen laguntzen du (idazketa, kodeketa, diseinua)

Arriskutsua da, zeren eta:

  • gertaerak erraz asmatu ditzake

  • alborapena eta puntu itsuak heredatzen ditu

  • testuinguru larrietan oinarria eta gainbegiratzea behar ditu [1][2][3]

Ondo erabilita, ez da hainbeste "ordezko garuna" eta gehiago "turboa duen zirriborro motorra".
Gaizki erabilita, zure lan-fluxuari zuzendutako konfiantza-kanoi bat da... eta hori azkar garestitzen da 💥

Erreferentziak

[1] NISTen AI RMF - AI arriskuak eta kontrolak kudeatzeko esparru bat. irakurri gehiago
[2] NIST AI 600-1 GenAI Profile - GenAI-ren arrisku eta arintze espezifikoetarako gida (PDF). irakurri gehiago
[3] ELGAko AI Printzipioak - AI arduratsurako printzipio multzo goi-mailakoa. irakurri gehiago
[4] Brown et al. (NeurIPS 2020) - hizkuntza-eredu handiekin plano gutxiko gonbidapenari buruzko oinarrizko artikulua (PDF). irakurri gehiago
[5] Ho et al. (2020) - zarata-kentzean oinarritutako irudien sorrera deskribatzen duen difusio-ereduari buruzko artikulua (PDF). irakurri gehiago

Aurkitu azken IA AI Laguntzaileen Denda Ofizialean

Guri buruz

Blogera itzuli