В музыкальной сфере генеративный ИИ выступает партнёром композитора, создавая мелодии или дополняя композиции новыми звучаниями. Это сотрудничество открывает музыканту простор для экспериментов с музыкальными формами и стилями, расширяя границы художественного выражения.

Но, как и в случае с любыми технологиями ИИ, популяризация генеративного ИИ порождает этические вопросы и юридические проблемы. Вопрос о правах на произведения, созданные с участием ИИ, остается открытым. «Who owns the rights to artworks or songs created with the help of AI?» Кому принадлежат права на произведения искусства или песни, созданные с помощью ИИ? – задаётся вопросом издание Harvard Business Review. Законодательство в области авторского права, патентов и торговых марок сталкивается с проблемой адаптации к произведениям, созданным машинами (Appel et al., 2023). Отсутствие чётких правовых норм заставляет задуматься о необходимости установления стандартов регулирования.

Кроме того, возникает проблема оригинальности и аутентичности. Является ли продукция, созданная машиной, оригинальной или это всего лишь зеркальное отображение тех данных, на которых она обучалась? Эти вопросы подчёркивают необходимость тщательной проработки этических норм и регуляторных мер для предотвращения злоупотреблений, таких как фальсификация данных или производство ложной информации.

Перспективы генеративного ИИ поражают воображение. Технология способна преобразить целые отрасли и предложить новые подходы к созданию и восприятию контента. В маркетинге генеративный ИИ может совершить революцию, позволяя брендам создавать персонализированный контент, который привлечёт аудиторию более эффективно. Индивидуализированные рекламы, рекомендации товаров и коммуникация с клиентами, настроенные на индивидуальные предпочтения, создают более глубокий контакт с потребителем.

В образовании генеративный ИИ поможет разработать персонализированные учебные материалы, адаптированные к особенностям каждого учащегося, что увеличит доступность качественного образования и улучшит результаты обучения. В дальнейшем развитие технологии откроет новые возможности в экономике, подстёгивая инновации и креативность там, где мы только начинаем видеть потенциал.

Таким образом, генеративный ИИ представляется мощным двигателем перемен, но вместе с тем ставит перед обществом серьезные вопросы ответственности и регулирования.

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ – ОСНОВА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Нейронные сети занимают центральное место в архитектуре искусственного интеллекта, будучи вдохновлёнными структурой и функциональностью человеческого мозга. Они представляют собой сложную систему, обучающую компьютеры обрабатывать информацию подобным образом, используя алгоритм машинного обучения, построенный из множества взаимосвязанных узлов. Аналогично нервной ткани мозга, каждый узел принимает сигнал, обрабатывает его и передает дальше другим узлам (ISO, 2024).

Искусственные нейроны организованы слоями, каждый из которых проводит вычисления с помощью математических функций. Во входном слое принимаются исходные данные, проходящие через один или несколько промежуточных слоёв, где осуществляется основная обработка сигналов, и выдаются конечные результаты на выходе. Такая архитектура позволяет нейронным сетям выявлять закономерности, принимать решения и решать сложные задачи, следуя процессу обработки информации, схожему с функционированием головного мозга.

Один отдельно взятый нейрон выполняет простые математические операции, но, работая в составе многослойной сети, такие нейроны могут справляться с задачами повышенной сложности, ранее доступными только человеческому разуму.