Generatyvinis dirbtinis intelektas per labai trumpą laiką iš technologinės naujovės tapo įrankiu, kurį šiandien kasdien nesusimąstydami naudoja milijonai žmonių visame pasaulyje tiek darbe, tiek asmeniniame gyvenime.

Skirtingai nei ankstesnės dirbtinio intelekto formos, ši ne tik analizuoja duomenis, bet ir kuria naują turinį. Tai reiškia, kad jis gali parašyti straipsnį, sugeneruoti iliustraciją, sukurti kodą ar net padėti planuoti jūsų dieną. Būtent dėl šios priežasties jis laikomas viena svarbiausių pastarojo dešimtmečio technologijų, keičiančių ne tik skaitmeninį pasaulį, bet ir mūsų kasdienius įpročius.

Šiame gide išsamiai paaiškinsime, kas yra ši dirbtinio intelekto forma, kaip ji veikia ir kur jau šiandien yra naudojama praktikoje.

Kas yra generatyvinis dirbtinis intelektas?

Generatyvinis dirbtinis intelektas (angl. generative artificial intelligence, GenAI) – sritis, kuri ne tik analizuoja ir klasifikuoja duomenis, bet kuria naują turinį. Kitaip tariant, ši technologija geba generuoti tekstą, vaizdus, garsą ir kitą turinį, remdamasi dideliais duomenų kiekiais, iš kurių yra apmokyta.

Skirtingai nei tradiciniai dirbtinio intelekto modeliai, kurie dažniausiai atsako į klausimą „kas tai yra?“, generatyvinis dirbtinis intelektas atsako į kur kas sudėtingesnį klausimą – „ką naujo galima sukurti?“.

Pagrindiniai generatyvinio dirbtinio intelekto modelių tipai (architektūros):

Šie trys modelių tipai paaiškina, kodėl generatyvinis dirbtinis intelektas gali atlikti tokias skirtingas užduotis. Svarbu paminėti, kad būtent transformerių architektūra leidžia kurti pažangius kalbos modelius (angl. large language models), kurie geba ne tik atsakyti į klausimus, bet ir generuoti nuoseklų, kontekstą atitinkantį turinį – tai ką šiandien naudodamas dirbtinio intelekto įrankį daro kiekvienas vartotojas.

Vis dėlto vien suprasti šios technologijos veikimą nepakanka – svarbiausias skirtumas atsiskleidžia lyginant ją su tradiciniais sprendimais.

Tradicinis vs. generatyvinis dirbtinis intelektas:

Šie skirtumai nėra tik teoriniai – jie tiesiogiai atsispindi kasdienėse užduotyse, kur generatyvinis dirbtinis intelektas keičia tai, kaip dirbame ir priimame sprendimus.

Kaip generatyvinis dirbtinis intelektas keičia jūsų kasdienybę

Didžiausia šios technologijos vertė vartotojui yra kognityvinis palengvinimas. Tai reiškia, kad technologija perima rutiniškas, daug pastangų reikalaujančias užduotis, palikdamas žmogui galutinį sprendimų priėmimo ir redagavimo vaidmenį. Iš esmės, tai keičia ne tik tai, kaip dirbame, bet ir kiek galime padaryti per tą patį laiką. Užduotys, kurios anksčiau užtrukdavo valandas, dabar gali būti atliktos per minutes.

Kita vertus, šis teiginys gali būti ir ginčytinas. Nors dirbtinis intelektas gali atlikti daugelį užduočių, svarbu suprasti, kad jo atsakymai gali būti netikslus, jis gali haliucionuoti ir iškreipti tiesą. Todėl kiekvienas rezultatas, siekiant išties sėkmingai naudoti dirbtinį intelektą, reikalauja faktinės ir etiškumo patikros, o tai – kainuoja laiką.

Generatyvinio dirbtinio intelekto pritaikymas praktikoje:

Kur jūs jau naudojate generatyvinį dirbtinį intelektą

Šio tipo dirbtinio intelekto potencialą, jei bandėte naudotis šia technologija, esate „palietę“, tik dažnai tai jau priimame kaip natūralų veiksmą, nesigilindami, kokie sprendimai slypi už šių galimybių.

1. Pokalbių robotai

Pokalbių robotai yra vienas aiškiausių šios srities pavyzdžių. Tai apima tiek specializuotus įrankius, tokius kaip „ChatGPT“ ar „Gemini“, tiek kasdien naudojamas sistemas – klientų aptarnavimo robotus svetainėse, e. prekybos platformose ar net bankų programėlėse.

Skirtingai nei ankstesnės kartos sprendimai, kurie veikė pagal iš anksto nustatytus scenarijus, šiuolaikiniai pokalbių robotai geba suprasti natūralią kalbą, atpažinti kontekstą ir sugeneruoti unikalų atsakymą į sudėtingą klausimą. Vietoje paprasto nukreipimo į D.U.K. skiltį, jie vis dažniau pateikia tiesioginį, žmogaus kalbai artimą atsakymą.

Svarbu tai, kad šiuolaikiniai pokalbių robotai neapsiriboja vien atsakymais į klausimus. Jie vis dažniau naudojami ir turinio kūrimui – gali padėti parašyti el. laišką, sukurti socialinių tinklų įrašą ar perrašyti tekstą aiškesne forma. Be to, dalis jų geba generuoti ir vaizdus pagal tekstinę užklausą, todėl tampa universaliais kūrybiniais įrankiais vienoje vietoje.

Tuo pačiu verta paminėti, kad šios funkcijos egzistuoja ir kaip atskiri sprendimai. Pavyzdžiui, tekstų kūrimui ir redagavimui naudojami įrankiai kaip „Grammarly“, o vaizdų generavimui – tokios platformos kaip „DALL·E“ ar „Midjourney“.

2. „Google“ paieška

Dauguma lietuvių kasdien naudoja „Google“, tačiau pastaruoju metu paieškos procesas iš esmės pasikeitė. Jei anksčiau įvedę užklausą gaudavote tik sąrašą nuorodų į skirtingas svetaines, tai šiandien viršuje vis dažniau matote „DI apžvalgą“ – sugeneruotą tekstinę santrauką, kuri atsako į jūsų klausimą čia ir dabar.

Šis procesas nereiškia tiesiog informacijos kopijavimo iš vieno šaltinio. „Google“ naudoja generatyvinį dirbtinį intelektą, konkrečiai – „Gemini“ modelį. Šis modelis realiuoju laiku apdoroja informaciją iš daugelio šaltinių, lygina ją ir sukuria naują, nuoseklų tekstą.

3. „Circle to Search“ funkcija telefone

Panašiai kaip ir su „Google“, taip yra ir kai kuriuose naujuose telefonuose su „Circle to Search“ funkcija, kuri leidžia paprasčiausiai apvesti objektą ekrane ir iš karto gauti apie jį informaciją. Tai – hibridinis dirbtinio intelekto technologijų pavyzdys.

Tokiu atveju dirbtinis intelektas pirmiausia pasitelkia vaizdo atpažinimo technologijas, kad nustatytų, koks objektas yra pažymėtas. Tuomet sistema automatiškai suformuoja paieškos užklausą ir pateikia susijusią informaciją iš interneto šaltinių.

Kai kuriais atvejais papildomai pasitelkiamas ir generatyvinis dirbtinis intelektas, kuris apibendrina rastą informaciją ir pateikia ją vartotojui suprantama, natūralia kalba – pavyzdžiui, paaiškina, kas tai per objektas, kokia jo paskirtis ar kur jį galima įsigyti. Kitaip tariant, pateikia tą pačią „DI apžvalgą“.

Tokiu būdu vartotojui nebereikia rankiniu būdu ieškoti informacijos ar formuluoti užklausos – dalį šio proceso perima pati sistema.

Kaip saugiai ir efektyviai naudoti generatyvinį dirbtinį intelektą?

Kaip minėjome ši dirbtinio intelekto sritis iš tiesų gali pasiūlyti plačias galimybes, tačiau norint išnaudoti jos potencialą, svarbu laikytis kelių esminių principų. Nors ši technologija geba generuoti turinį greitai ir patogiai, galutinis rezultatas vis dar priklauso nuo vartotojo gebėjimo kritiškai vertinti informaciją.

Be to, šiuos rezultatus taip pat galima vertinti dvejopai – tarp ekspertų dažnai dar ir nėra sutarimo, kas visgi yra tokių rezultatų autorius – jei kalbame apie viešą ar profesionalų tokio turinio naudojimą. Vieną tokių atvejų aptarėme čia.

Štai, ką dar privalote žinoti:

Visada tikrinkite rezultatus

Dirbtinis intelektas gali pateikti įtikinamai skambančius, tačiau netikslius atsakymus, ypatingai tada, kai kalbame apie tekstinį turinį. Todėl atsakymai neturėtų būti priimami kaip absoliuti tiesa, o faktai ir šaltiniai tikrinami.

Plačiau apie tai: Kodėl dirbtinio intelekto atsakymai kartais skamba įtikinamai, bet yra klaidingi

Naudokite dirbtinį intelektą kaip pagalbininką

Atradus mūsų aptartas galimybes yra labai lengva pradėti pernelyg pasitikėti ir perkelti dauguma užduočių tik šiai technologijai. Nepaisant to, jis turėtų būti naudojamas etiškai ir išlikti tik kaip įrankis, kuris padeda atlikti tam tikro darbo dalį, įgyvendinti etapą, tačiau ne pilnai priimti sprendimus.

Aiškiai formuluokite užklausas

Generatyvinis dirbtinis intelektas kuria naują turinį, tačiau ne visada rezultatas gali atitikti lūkestį. Didelę dalį tokių atvejų nulemia ne tik konkretus įrankis ar funkcija, tačiau ir tai, kaip suformuluojate klausimą. Be to, visada verta tikslinti ir toliau redaguoti rezultatą, jei jis neatitinka lūkesčių.

Nepateikite jautrios informacijos

Nesvarbu kokio rezultato siekiate, jokiais atvejais neturėtumėte dalintis jautria informacija su tokiais įrankiais.

Detaliau tai aptarėme: 5 dalykai, kuriais niekada neturėtumėte dalytis su „ChatGPT“

Taigi, tinkamai naudojamas generatyvinis dirbtinis intelektas gali tapti vienu galingiausių kasdienio darbo įrankių, tačiau jo efektyvumas priklauso ne tik nuo technologijos, bet ir nuo to, kaip ją naudoja pats vartotojas.

Apibendriname: generatyvinio dirbtinio intelekto galimybės ir atsakomybė

Generatyvinis dirbtinis intelektas per trumpą laiką tapo viena svarbiausių technologijų, keičiančių ne tik skaitmeninį pasaulį, bet ir kasdienius vartotojų įpročius. Vis dėlto kartu su šiomis galimybėmis atsiranda ir atsakomybė. Nors ši technologija gali pateikti įtikinamai skambančius atsakymus, ji nėra neklystanti– informacija gali būti netiksli, šališka ar neišsami. Dėl šios priežasties vartotojo vaidmuo nesumažėja, o priešingai – tampa dar svarbesnis. Kritinis mąstymas, faktų tikrinimas ir gebėjimas vertinti turinį išlieka esminiais įgūdžiais.

Akivaizdu, kad tai nėra laikina tendencija. Jis vis labiau integruojamas į kasdien naudojamas technologijas – nuo paieškos sistemų iki išmaniųjų telefonų funkcijų. Tai reiškia, kad ateityje ši technologija taps dar mažiau matoma, tačiau dar labiau įprasta.

D.U.K.

Šaltiniai

Rengiant apžvalgą pasitelkėme šiuos šaltinius:

• „Microsoft“ informacija apie generatyviojo dirbtinio intelekto tipus: https://www.microsoft.com/lt-lt/ai/ai-101/what-is-generative-ai#Types
• „Microsoft“ generatyviojo ir dirbtinio intelekto analizė: https://www.microsoft.com/en-us/ai/ai-101/generative-ai-vs-other-types-of-ai
• Sabit Ekin mokslinis darbas apie užklausas dirbtiniam intelektui: „Prompt Engineering For ChatGPT: A Quick Guide To Techniques, Tips, And Best Practices“
• Ekonominio bendradarbiavimo ir plėtros organizacijos (OECD) ataskaita apie generatyvinį dirbtinį intelektą: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/06/the-effects-of-generative-ai-on-productivity-innovation-and-entrepreneurship_da1d085d/b21df222-en.pdf