Оригинал: Top Generative AI Applications Across Industries in 2025
Автор: Никита Дуггал (Nikita Duggal)
Приложения на основе генеративного ИИ исследуют новые возможности, от артистического самовыражения до технической точности, и меняют будущее. ChatGPT помог разговорному ИИ стать повседневной необходимостью. Statista ожидает, что к 2025 году рынок чат-ботов достигнет 1,25 миллиарда долларов. а согласно исследованию Блумберг, к 2032 году объем рынка генеративного ИИ составит 1,3 триллиона долларов. Эти данные свидетельствуют, что глобальные компании внедряют и инвестируют в технологии генеративного ИИ.
Генеративный ИИ поможет демократизировать трансформационный потенциал ИИ. Мы должны знать, что нас ожидает, чтобы подготовиться к изменениям в нашей жизни.
Что такое генеративный искусственный интеллект
Генеративный ИИ создает новые данные, а не обрабатывает и организует существующие. Большие языковые модели позволяют ему генерировать оригинальный текстовый контент, графику, видео и музыку.
Генеративный ИИ — это новая эра, в которой машины интерпретируют и создают разнообразные данные, опираясь на понимание сложных закономерностей. Эта новая технология обучается на огромных массивах данных и создает контент, имитирующий творчество человека. Приложения генеративного ИИ находят применение уникальным возможностям этой технологии в различных отраслях.
Применения генеративного ИИ
1. Здравоохранение и фармацевтика
Благодаря генеративному ИИ здравоохранение получает опору на данные. Он анализирует большие данные, выявляет тенденции и составляет прогнозы. Эти знания помогают в лечении заболеваний, распределении ресурсов и принятии решений, помогая уходу за пациентами. Генеративный ИИ доминирует в фармацевтических технологиях. Он повышает эффективность разработки и тестирования лекарств. Согласно недавним исследованиям, традиционный искусственный интеллект способен ускорить разработку лекарственных препаратов, экономя от 25% до 50% времени и средств.
Примеры:
- Мичиганский университет создал модель генеративного ИИ для имитации сценариев лечения сепсиса.
- Пенсильванский университет разработал генеративную модель ИИ для имитации COVID-19. Эта модель позволила исследователям протестировать социальную дистанцию и вакцинацию против патогена.
- Компания Adaptyv Bio в своем центре белковой инженерии начала разработку лекарств, ферментов и экологичных материалов с использованием генеративного ИИ, программного обеспечения с открытым исходным кодом и синтетической биологии.
- Платформа Pharma.AI компании Insilico Medicine достигла важного этапа: их препарат на основе ИИ INS018_055 достиг II фазы клинических испытаний лечения редкого, разрушительного идиопатического легочного фиброза. Разработка препарата на основе ИИ в данном сценарии эффективна и многообещающая.
2. Реклама и маркетинг
Генеративный ИИ помогает маркетологам создавать инновационный и увлекательный контент быстрее, чем когда-либо. Благодаря мощным моделям ИИ и машинного обучения маркетологи могут экспериментировать с новыми идеями и повышать эффективность.
Примеры:
- Приложение Nike Fit эффективно использует данные клиентов в маркетинговых целях. Пользователь может отсканировать в приложении свою стопу и с помощью дополненной реальности и искусственного интеллекта получить рекомендации по выбору обуви. На базе искусственного интеллекта Nike создала рекламную кампанию «Развитие никогда не заканчивается («Never Done Evolving») с участием Серены Уильямс.
- Starbucks использует искусственный интеллект, чтобы освободить сотрудников от ручного труда и позволить им сосредоточиться на взаимодействии с клиентами.
3. Производство
В производстве ИИ широко применяется для контроля качества. Контроль качества в режиме реального времени с использованием алгоритмов машинного обучения позволяет быстро выявлять и устранять ошибки, снижая вероятность попадания некачественной продукции на рынок.
Примеры:
- Nike и Autodesk объединили усилия в применении генеративного ИИ для создания обуви. Генеративный ИИ продемонстрировал революционное улучшение продукта – в рекордные сроки оптимизировал подошву, сделав ее на 13% легче и на 4% прочнее.
- Энергетический гигант Siemens использовал ИИ для выявления потенциальный проблем в своей глобальной цепи поставок. ИИ предлагал альтернативных поставщиков и корректировал производственные графики, в режиме реального времени анализируя исторические данные и рыночные тенденции. Эта способность к адаптации позволяет Siemens избежать простоев и бесперебойно работать в условиях значительного дефицит сырья.
- Airbus использовал ИИ для разработки более легких и прочных компонентов. Оптимизации конструкции с помощью ИИ позволила снизить вес некоторых элементов на 50%, что дает экономию топлива и повышение эффективности самолета.
4. Разработка ПО
В разработке программного обеспечения генеративный ИИ используется практически на всех уровнях. Он генерирует дизайн пользовательского интерфейса и автоматически пишет код, создавая разнообразные и революционные приложения. Генеративные модели способны анализировать огромные объемы неструктурированных данных и выявлять закономерности для получения реалистичных результатов.
Примеры:
- Microsoft инвестирует в компании и технологии генеративного ИИ, создавая такие решения, как Microsoft Copilot и Copilot для Microsoft 365, которые помогают разработчикам создавать, дополнять и рефакторить код, на основе стандартов и лучших практик.
- Alphabet, материнская компания Google, использует генеративный ИИ в Gemini и Vertex AI для разработки программного обеспечения, в том числе для прототипирования и проектирования пользовательских интерфейсов.
5. Финансовые услуги
В финансовой сфере генеративный ИИ используется для разработки инвестиционных стратегий, подготовки документации, мониторинга изменений нормативно-правовой базы и понимания диалогов между клиентами и инвесторами.
Примеры:
- Fargo — виртуальный помощник Wells Fargo на базе генеративного ИИ. С момента запуска в марте 2023 года ассистент обработал 20 миллионов обращений, и ожидается, что их число достигнет 100 миллионов в год. Приложение использует программу PaLM 2 LLM от Google для ответов на вопросы клиентов и выполнения таких задач, как проверка кредитного рейтинга, оплата счетов и предоставление данных о транзакциях.
- Morgan Stanley внедрил виртуального помощника на базе ИИ, использующего OpenAI GPT-4, чтобы предоставить 16 тысячам финансовых консультантов быстрый доступ к базе данных, содержащей 100000 исследовательских отчетов и документов.
- Международный поставщик платежных услуг Airwallex внедрил Generative AI copilot, который использует большие языковые модели для ускорения процессов оценки и адаптации клиентов.
6. СМИ и развлечения
Генеративный ИИ превращает отрасль СМИ и развлечений в предоставление персонализированных, захватывающих впечатлений. Он позволяет производить и подбирать контент так, чтобы попадать в предпочтения пользователей и радикально повышать их вовлеченность. Оптимизируя доставку контента, алгоритмы рекомендаций и таргетинг, эта технология формирует более динамичную и адаптивную медиасреду.
Примеры:
- MagellanTV использует генеративный ИИ для расширения своей глобальной коллекции потоковых документальных фильмов. Polly, Transcribe и Translate от AWS обеспечивают автоматический дубляж и субтитры для преимущественно англоязычных материалов компании.
- NBCUniversal успешно применяет генеративный ИИ для создания персонализированной рекламы, повышая вовлеченность и доход на цифровых платформах.
- Disney сотрудничает с Oculus, ведущей платформой виртуальной реальности. Виртуальные туры, созданные с помощью генеративного ИИ, дают полное погружение в миры на основе знаменитых брендов Marvel и Star Wars.
7. Индустрия моды и образа жизни
Индустрия моды все активнее интегрирует искусственный интеллект в свою деятельность, в частности, посредством использования созданных с его помощью моделей в рекламных кампаниях. Такие бренды, как Mango, внедрили искусственный интеллект для создания виртуальных моделей, стремясь ускорить производство контента и снизить затраты. Этот переход привел к значительным финансовым выгодам; например, Mango сообщил о самой высокой выручке за последние четыре десятилетия после внедрения моделей искусственного интеллекта.
Другие крупные бренды, включая Nike, Louis Vuitton и Levi Strauss & Co., также изучают применение искусственного интеллекта в своих маркетинговых стратегиях. Хотя этот технологический прогресс обеспечивает эффективность и инновации, он вызывает опасения по поводу потенциального вытеснения человеческих моделей и более широких последствий для занятости в сфере моды.
8. Военно-промышленный комплекс
Генеративный ИИ способен сыграть решающую роль в анализе угроз и моделировании боевых ситуаций путем реализации дополненного интеллекта за счет обработки огромных объемов данных, выявления закономерностей и прогнозирования исхода. Автономные системы на базе ИИ, такие как дроны и транспортные средства, динамически адаптируются к задачам, а приложения кибербезопасности обнаруживают уязвимости и разрабатывают контрмеры в режиме реального времени.
Кроме того, генеративный ИИ поддерживает обучение с помощью реалистичных тренажеров, повышает надежность оборудования благодаря предиктивному обслуживанию и даже помогает в проведении психологических операций по воздействию на противника. Например, индийский стартап Rabbitt AI недавно представил инструменты генеративного ИИ для повышения эффективности военных операций за счет сокращения участия человека в зонах повышенного риска.
Примеры топовых приложений генеративного ИИ
1. ChatGPT
ChatGPT, динамическая языковая модель OpenAI, превосходно подходит для написания реалистичного текста. ChatGPT универсален и может вести честные дискуссии, отвечать на вопросы и вдохновлять на написание текстов. Это изобретение успешно применяется в ботах клиентской поддержки, для генерации контента и в мозговых штурмах.
2. Gemini AI
Gemini AI от Google гладко интегрирует большие языковые модели с мощными мультимодальными возможностями. Он создан для понимания и генерации текстов, похожих на человеческие. Gemini AI также превосходно обрабатывает и синтезирует информацию из данных различных типов, таких как текст, изображения и видео.
3. Synthesia
Synthesia AI революционизирует создание контента, превращая текст в реалистичные видео. Используя передовые методы глубокого обучения, Synthesia AI комбинирует текст с реалистичными изображениями и формирует визуально привлекательные объекты. Маркетинг, развлечения и образование используют эту технологию, чтобы изменить то, как мы общаемся и визуализируем идеи.
4. Microsoft Copilot
Microsoft Copilot (ранее Bing Chat) — это инструмент на базе искусственного интеллекта, который стимулирует производительность, креативность и сотрудничество в экосистеме Microsoft. Copilot предоставляет интеллектуальные рекомендации, аналитику и автоматизацию, выходящую за рамки поддержки.
5. Grammarly
Grammarly — революционный инструмент для письменной речи на базе искусственного интеллекта, который привнес в цифровые коммуникации точность и экспертные знания.
6. RunwayML
Платформа Runway ML демократизировала создание и монтаж видео, предоставляя большую творческую и операционную свободу. Runway ML и другие платформы преобразования текста в видео делают модели машинного обучения и генеративный ИИ более доступными, предоставляя больше возможностей создателям контента и специалистам.
Как работает генеративный ИИ
В зависимости от того, что хотят создать пользователи, генеративный ИИ использует огромные языковые модели, обученные с использованием больших наборов данных и методов глубокого обучения.
Благодаря такому обучению и данным, извлеченных из интернета и других источников, технологии генеративного ИИ способны создавать реалистичный контент, похожий на создаваемый человеческом. Нейронные сети глубокого обучения, напоминающие человеческий мозг, позволяют программному обеспечению генеративного ИИ распознавать контекст, взаимозависимости, закономерности и другие связи, которые ранее требовали человеческого мышления.
Значение генеративного ИИ
Генеративный ИИ играет ключевую роль во многих отраслях. Создаваемый с его помощью уникальный контент влияет на искусство, дизайн, маркетинг и многое другое. Эта технология стимулирует креативность, инновации и персонализацию.
Генеративный ИИ трансформирует привычные методы и открывает новые возможности для предприятий, внедряющих инновации на его основе.
Риски генеративного ИИ
У каждой медали есть оборотная сторона. Генеративный ИИ имеет множество преимуществ, но у него также есть недостатки и опасности.
- При внедрении и использовании генеративного ИИ необходимо учитывать множество угроз безопасности. Forrester обнаружил, что 64% респондентов следует научиться оценивать безопасность инструментов генеративного ИИ. Это делает безопасность серьезной проблемой для компаний, использующих ИИ.
- Значительная проблема Microsoft Copilot заключается в том, как его модель безопасности использует права доступа к файлам и информации пользователей. Большинству пользователей в организациях требуется больше доступа к закрытой информации.
- Компаниям необходимо достаточное обучение и проактивные меры безопасности для обмена конфиденциальными данными между этими технологиями и интернетом. По мере того, как люди используют технологии ИИ, они могут стать ленивее и чрезмерно доверять ИИ при оценке безопасности.
- Злоумышленники будут использовать ИИ для создания вредоносного кода, выявления уязвимостей и запуска масштабных кампаний. Злоумышленники также будут использовать ИИ для создания ложных наборов данных с целью шантажа компаний или траты их времени.
Часто задаваемые вопросы
- Каковы преимущества использования генеративного ИИ в бизнесе?
Инновации, скорость вывода продукта на рынок, снижение затрат, качество продукта, принятие решений, клиентский опыт, устойчивое развитие, снижение рисков, креативность — вот лишь некоторые преимущества, которые генеративное ИИ привносит в разработку продуктов.
- Есть ли польза от генеративного ИИ в образовании?
Генеративный ИИ обеспечивает создание субтитров в реальном времени, преобразует текст в речь и улучшает читаемость учебных материалов, а также выполняет перевод.
- Каковы этические аспекты генеративного ИИ?
Наиболее существенными этическими проблемами моделей ИИ являются открытость, подотчетность, конфиденциальность данных и надежность. Решение этих проблем обеспечит безопасность вашего генеративного ИИ.
- Как генеративный ИИ помогает создавать контент?
Генеративный ИИ обучается генерировать контент, анализируя данные и создавая аналогичные данные. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, создают речь и текст, а диффузионные модели создают изображения и видео.
- Может ли генеративный ИИ создавать реалистичные изображения?
Создавать реалистичные и естественные изображения в генеративном ИИ помогает возможность стилизации под определенную кинопленку, например Kodak или Fuji. Вы можете также задать тип сцены и наиболее узнаваемые элементы для создания фотографий в собственной манере, воздействовать на технический и художественный результат. Генеративный ИИ создает графику, руководствуясь текстовыми командами.