Mi a generatív mesterséges intelligencia? Példák és felhasználás

A generatív mesterséges intelligencia mindenhol jelen van. Az Ön postaládájában is ott van. Az Ön marketingjében. Az Ön által használt kódban.

Mi az a generatív mesterséges intelligencia? Lényegében ez egy olyan technológia, amely az adatokból mintákat tanul és újakat hoz létre.

2025 elejétől, 75% szervezetek azt mondják, hogy rendszeresen használják. Ez 10 százalékpontos növekedés a tavalyi évhez képest.

2024-ben $33,9 milliárd a magánberuházásokban, ami 18,7% kiugrást jelent. És ez nem lassul.

Ez segít az e-mailek megfogalmazásában, a termékprototípusok tervezésében és a teljes körű marketingkampányok percek alatt történő megírásában.

A generatív mesterséges intelligencia megváltoztatja a gondolkodásmódunkat, az építkezést, az értékesítést és a növekedést.

De van ennek egy másik oldala is.

Sam Altman, az OpenAI vezérigazgatója figyelmeztetett, hogy amit a ChatGPT-nek mond, egy nap felhasználható a bíróságon.

Igen, jól olvasta.

Ebben a blogban a generatív mesterséges intelligenciával kapcsolatos mindenről szó lesz. 

Megtudhatod, mi a generatív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligenciával szemben, miben különbözik, és melyek a 2025-től népszerű generatív mesterséges intelligencia modellek. Kitérünk arra is, hogyan működik a generatív AI, milyen előnyei, korlátai, aggályai és még sok minden más. 

Merüljünk el benne. 

---

A legfontosabb tudnivalók

• Mi az a generatív mesterséges intelligencia? Olyan mesterséges intelligencia rendszerek, amelyek adatokból tanulnak mintákat, és új, eredeti tartalmat (szöveget, képeket, kódot, hangot) hoznak létre.

• Mi a generatív AI vs. AI? A hagyományos mesterséges intelligencia meglévő adatokból elemez és jósol. A generatív mesterséges intelligencia teljesen új tartalmat hoz létre a felkérésekből.

• Mi a generatív mesterséges intelligencia fő célja? Az emberi kreativitás felerősítése eredeti tartalmak generálásával bármilyen médiumban.

• Átlagos áteresztőképesség-növekedés 66%, teljesítménynövekedés akár 40%, potenciális gazdasági érték $6-8 billió.

• A vezető modellek közé tartozik a GPT-4o általános használatra, a Claude 4 kódolásra, a Midjourney képekhez és a Sora videóhoz.

• A mesterséges intelligencia hallucinációi, az elfogultsági problémák, a környezeti hatások és az emberi felügyelet szükségessége továbbra is jelentős aggodalomra ad okot.

---

Miért beszél mindenki a generatív mesterséges intelligenciáról?

A ChatGPT 2022. november 30-án indult. Mindössze 5 nap alatt 1 millió felhasználóra tett szert, és elérte a 100 millió havi felhasználó 2023 januárjáig.

A bevezetését követően több száz (ha nem több ezer) generatív AI-eszköz jelent meg több vertikális területen.

Alapvetően átalakította a munkamódszerünket, szinte teljes 180 fokos váltás történt. Nézzünk néhány példát:

Iparági összehasonlító táblázat: A generatív mesterséges intelligencia előtti és utáni időszak

Iparág	Korábban (november 2022 előtt)	Utána (2023-25, a Gen AI eszközökkel)
Szoftverfejlesztés	Kézi kódolás, hibakeresés, dokumentálás kézzel	Az olyan eszközök, mint a GitHub Copilot 55,8 %-tel gyorsabb feladatvégzést tettek lehetővé; a fejlesztők 30 % időt takarítottak meg a hétköznapi feladatokon.
Marketing és ügyfélműveletek	Tartalomkészítés, kampányelemzés és ügyfélszolgálat manuálisan	A generatív AI automatizálja a kreatív tartalmakat (e-mailek, hirdetések), chatbotokat; a McKinsey becslése szerint a Gen AI értékének 75 %-je ezekben a funkciókban rejlik.
Jogi / Szerződések (házon belül)	Az ügyvédek kézzel készítik és vizsgálják felül a szerződéseket, vagy külső tanácsadót kérdeznek meg.	Az olyan vállalatok, mint az Unilever, a CoCounsel és a Copilot segítségével ~30 percet takarítanak meg egy szerződés felülvizsgálata során, csökkentve a külső jogi költségeket.
Építőipar és mérnöki tevékenység	Kézzel végzett tervezés, tervezés, karbantartási előrejelzések és biztonsági ellenőrzések	A generatív modellek használata a szerződéses lekérdezéshez (RAG) 5-9 %-vel javította a minőséget az építőiparban, növelve a termelékenységet és a biztonságot.

Ha ezt tágabb perspektívából nézzük:

• Átlagos áteresztőképesség-növekedés = körülbelül 66%.
• Teljesítménynövelés = 40%-ig
• Gazdasági hozzáadott érték = $2,6-4,4 billió évente
• Teljes potenciál = $6-8 trillió.

Ezért próbálja mindenki megérteni, hogy mi is az a generatív AI? Mert mérhető eredményeket hoz.

Miben különbözik a hagyományos mesterséges intelligenciától

Annak megértése, hogy mi a generatív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligenciával szemben, kritikus fontosságú a modern csapatok számára.

A generatív mesterséges intelligencia és a hagyományos mesterséges intelligencia közötti különbség olyan, mint a detektív és a regényíró közötti különbség. 

• Az ember arra van kiképezve, hogy elemezze a nyomokat, és kitalálja, mi történt. 
• A másik fog egy ötletet, és egy teljesen új világot teremt a semmiből.

Hagyományos mesterséges intelligencia a minták felismerésére épült. 

Például, csalásfelderítő rendszerek a bankokban megvizsgálják a múltbeli adatokat, például az Ön költési szokásait, tartózkodási helyeit, tranzakciótípusait, és megjelölnek mindent, ami nem illik bele.

Nem talál fel semmi újat, egyszerűen csak észreveszi az anomáliákat.

További példák:

• Spamszűrők, amelyek ismert minták alapján osztályozzák az e-maileket.
• Ajánlómotorok, mint a Netflix vagy a Spotify, amelyek az Ön korábbi viselkedése alapján javasolnak tartalmakat.
• Chatbotok, amelyek döntési fákat követve előre meghatározott válaszokat adnak.

Ezek mindegyike prediktív mesterséges intelligenciát használ, ami azt jelenti, hogy előzményadatokat vesz, szabályokat vagy statisztikai modelleket alkalmaz, és valószínű eredményt ad ki. A cél a hatékonyság, nem a kreativitás.

Másrészt, Generatív mesterséges intelligencia valami újat hoz létre ami korábban soha nem létezett. 

Például, adsz AI Chat egy olyan felszólítás, mint "Írj nekem egy esti mesét egy repülő kenyérpirítóról", és ír egyet.

Ön a márkája hangulata alapján kér egy logót, és a márka megtervezi azt.

Lássuk az egymás melletti különbséget:

Aspect	Hagyományos (prediktív) mesterséges intelligencia	Generatív mesterséges intelligencia
Cél	Felismerés, osztályozás, előrejelzés	Létrehozni, generálni, elképzelni
Bemenet	Történeti vagy strukturált adatok	Természetes nyelvi súgók vagy képek
Kimenet	Pontszámok, kategóriák, előrejelzések	Szöveg, képek, kód, hang, videó
Példa	Csalásriasztások, ajánlórendszerek, spamszűrők	ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot
Folyamat	A meglévő adatokból megtanult szabályokat követi	Mintákat tanul új kimenetek létrehozásához

Ha mindkét AI-típust leegyszerűsítjük, ez azt jelenti, hogy:

• A hagyományos mesterséges intelligencia segít a Netflixnek eldönteni, hogy mit szeretnél nézni.
• A generatív mesterséges intelligencia segíthet a Netflixnek egy teljesen új epizódot írni az Ön preferenciái alapján.

Generatív mesterséges intelligencia definíció

A generatív mesterséges intelligencia olyan rendszerekre utal, amelyek az adatokból mintákat tanulnak, majd új, eredeti tartalmat generálnak, legyen az szöveg, kép, hang, videó vagy kód. 

Például, ezt a képet a Sora AI hozta létre, és még soha nem generálták korábban. Ez egy teljesen eredeti kép és koncepció.

Bontsuk le ezt egyszerűen...

Ezek a generatív AI rendszerek a következőkre épülnek valószínűségi modellek.

Ez azt jelenti, hogy a megtanult minták alapján jósolják meg, mi következik, ahelyett, hogy szigorú szabályokat követnének. 

Ez teszi lehetővé, hogy az olyan eszközök, mint a ChatGPT vagy Midjourney hogy teljesen új tartalmat hozzon létre a semmiből. 

Így működik a koncepció:

• 1. lépés: Az olyan modellek, mint (ChatGPT vagy AI esszéíró) hatalmas adathalmazokon, például tankönyveken, kódbázisokon, hangklipeken, műalkotásokon edződnek.
  
• 2. lépés: Az adatokból mintákat tanul, például a szerkezetet, a hangnemet, a szövegáramlást és a szándékot.
  
• 3. lépés: Amikor a rendszer kéri, ezeket a mintákat használja fel, hogy új kimeneteket hozzon létre, amelyek eredetinek tűnnek.

Ez a legfontosabb megkülönböztető jegy:

• A generatív mesterséges intelligencia újszerű kimeneteket produkál.

• Míg a diszkriminatív modellek csak osztályoznak vagy címkéznek (pl. "ez spam"), addig a generatív modellek új e-maileket, új képeket, új kódsorokat, új hangokat, sőt új dalokat állítanak össze.

A generatív mesterséges intelligencia fő célja itt válik világossá: az emberi kreativitás felerősítése eredeti tartalom generálásával bármilyen médiumban, legyen az szöveg, kép, kód vagy hang.

Népszerű generatív AI modellek

Ha megértjük, mi a generatív ai, akkor meg kell ismernünk a 2025-ben az iparágakat átalakító vezető eszközöket. 

A generatív mesterséges intelligencia olyan modalitásokon átível, mint a szöveg, kép, hang, videó és kód.

Minden kategóriának vannak vezető és feltörekvő szereplői:

Szöveg és kód

• GPT-4o (OpenAI): Gyors, intuitív és általános célú
• Claude 4 (antropikus): Ismert az érvelési és kódolási pontosságáról.
• Gemini 2.5 Pro (Google): Multimodális erősség hangon, képen és videón keresztül
• LLaMA 3.3 (Meta): Nyílt forráskódú alternatíva egyre nagyobb teret nyer
• Phi-4 (Microsoft): Könnyű, de hatékony az oktatáshoz és a tanuláshoz
• Grok 4 (xAI): Alkalmi és társadalmi interakciókhoz
• DeepSeek: K+F alkalmazások: egyre nagyobb figyelmet kapnak a matematikailag nehéz és K+F alkalmazások

Kép

• Félúton: Stilizált és művészi képgenerálás
• DALL-E 3 (OpenAI): Integrálva a ChatGPT-vel a zökkenőmentes képkészítéshez
• Ideogram AI: A tipográfiára és a dizájnelemekre összpontosítva

Audio

• Suno: Realisztikus, mesterséges intelligencia által generált zene számos műfajban
• Udio: Podcast-stílusú hanganyagokhoz.

Videó

• Sora (OpenAI): A mesterséges intelligencia videók generálásában élenjáró, a szöveges utasításokat filmes klipekké alakítja.

Hogyan működik a generatív AI

A generatív mesterséges intelligencia lényege a mintajóslás.

Ezek a modellek nem úgy "tudnak", mint az emberek, hanem úgy működnek, hogy kiszámítják a legvalószínűbb következő szót, jegyzetet, pixelt vagy kódkaraktert az alapján, amit már láttak.

• Nagyméretű nyelvi modellek (LLM), mint a GPT

Az LLM-ek, mint a GPT-4.5, úgy működnek, hogy az emberi nyelvet apró darabokra bontják. tokenek. 

Ezek a tokenek lehetnek szavak, szórészletek vagy akár írásjelek is. A tokenizálás után a modell elkezdi felismerni a mintákat és a köztük lévő kapcsolatokat.

Az LLM-eket egy speciális típusú mélytanulási architektúra hajtja, az úgynevezett Transzformátor. Ez lehetővé teszi számukra, hogy "odafigyeljenek" a kontextusra. Például:

• Megérti, hogy a "bank" szó mást jelent a "folyóparton", mint a "bankban lévő pénz" esetében.

Ezeknek a modelleknek az intelligenciája a mérettel együtt skálázódik. 

Egy több milliárd (vagy akár trillió) paraméterrel rendelkező modell árnyaltabb előrejelzéseket tud adni. A paraméterek azok a belső beállítások, amelyeket a modell a képzés során módosít. 

Például:

• GPT-4.5 lényegesen több paraméterrel és kontextuális mélységgel rendelkezik, mint a régebbi modellek, mint például a GPT-3, lehetővé teszi, hogy olyan hangnemben, szerkezetben és logikával írjon, amely gyakran megkülönböztethetetlen az emberétől.
  
• Képzés hatalmas adathalmazokon

Szóval, hol van ez az egész "tudás" honnan származik?

Az LLM-eket és más generatív modelleket terabájtnyi különböző adaton képzik ki.

Ez azt jelenti, hogy a könyvektől és cikkektől kezdve a kódtárolókon, Reddit-fonalakon, tudományos folyóiratokon át egészen a felhasználói kézikönyvekig minden megtalálható. 

Minél szélesebb és változatosabb a képzési adat, annál sokoldalúbb és koherensebb lesz a modell.

A több azonban nem mindig jobb. A rossz minőségű adatok rossz minőségű kimenethez vezetnek. Ezért kulcsfontosságú az adatok kurátori kezelése. 

Fontos megjegyzés: Egyes modelleket engedély nélküli tartalomkaparás miatt vizsgálnak. Ez etikai és adatvédelmi aggályokat vet fel, különösen, ha szerzői jogvédelem alatt álló vagy érzékeny adatokat használnak fel.

Ahogy ezek az adathalmazok növekednek, úgy látjuk az új képességek megjelenését. Ezek olyan képességek, amelyeket a modell nem kapott kifejezett képzést, de úgy tűnik, hogy fejlődnek, mint például a logikai rejtvények megoldása vagy a versírás.

• Finomhangolás és gyors tervezés

Az alapmodelleket széles körben képzik ki, ezért finomhangolni kell őket, hogy specifikusak legyenek.

A finomhangolás érdekében a fejlesztők a modellt olyan speciális adatokon, mint például jogi dokumentumok vagy orvosi feljegyzések, képzik ki, hogy az adott területen jól teljesítsen.

A felhasználók számára a leghatékonyabb eszköz a gyors mérnöki munka. 

Példa a prompt tervezésre: 

• Rossz kérés: Írjon a marketingről.
  
• Optimalizált prompt: Írjon egy 3 bekezdéses blogbejegyzést, amelyben bemutatja az influencer marketinget a kisvállalkozóknak, laza hangnemben és valós példákkal.

Minél pontosabb és átfogóbb a bemenet (a súgók), annál pontosabb és kívánatosabb kimenetet kaphat. 

• Kimenetek: Kód, szöveg, kép, hang

A generatív mesterséges intelligencia ma már szinte minden tartalmi médiumra kiterjed:

• Szöveg → blogbejegyzések, reklámszövegek, közösségi feliratok (GPT-4.5, Claude 4, AI Chat)
• Képek → reklámkreatívok, illusztrációk (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
• Hang → zeneszámok, hangeffektek (Suno, Udio)
• Kód → teljes függvények, hibajavítások, logikai fák (GitHub Copilot, GPT-4o)

2025-ben, multimodális modellek mint például az OpenAI o1 és a Gemini 2.5 Pro egyszerre képes kezelni hangot, videót, képet és szöveget. 

Általános példák a generatív AI eszközökre

Íme, a 2025-re leghatásosabb eszközök bontása, amely megmutatja, mi is a generatív AI. képes:

Kategória	Eszközök	Felhasználási eset	Ajánlás
Írás és tartalomkészítés	- ChatGPT- Claude- AI esszéíró– AI SEO író	- Blogbejegyzések, reklámszövegek, esszék- SEO tartalom- Hangnem és flow finomítása	Az AI Essay Writer és az AI SEO Writer kombinálása egy teljes körű írói munkafolyamathoz
Képgenerálás	- DALL-E- Midjourney- Stabil diffúzió	Vizuális anyagok hirdetésekhez, szerkesztőségi tervezéshez, termékmintákhoz	Ideális tervezőknek, marketingeseknek és kreatívoknak
Kódgenerálás	- GitHub Copilot- Cursor- Replit	Kódgenerálás, hibakeresés, full-stack scaffolding	Fejlesztőknek és műszaki csapatoknak kifejezetten ajánlott
Hang és videó	- Suno- RunwayML- NotebookLM (Google)	Zene, videószerkesztés, podcast/szkript készítés	Használja kreatív termelési csővezetékekhez
Speciális eszközök	– AI Humanizer	A robotizált szöveget emberihez hasonló írássá finomítja	Alapvető fontosságú az AI által generált tartalmak természetes hangszínének javításához

A generatív mesterséges intelligencia előnyei

Íme, hogyan alakítja át a generatív mesterséges intelligencia a kreatív és a termelékenységet:

1. Időt takarít meg a tartalom előállításával. A marketingszakemberek 10x nagyobb teljesítményt érhetnek el, miközben az írási időt akár 70%-vel is csökkenthetik.

2. Csökkenti a kreatív költségeket. Az írók, tervezők vagy szerkesztők felbérlése költséges lehet. A generatív mesterséges intelligencia az ismétlődő kreatív munkát gyors és olcsó generálással helyettesíti. 

3. Növeli a kimenet minőségét és mennyiségét. Ha megvan az első vázlat, akkor finomhangolhatja a hangnemet és a formátumot, hogy magas színvonalú és magas frekvenciájú legyen.

4. Többé nem kell profi írónak, tervezőnek vagy kódolónak lennie. Bárki készíthet professzionális minőségű, csiszolt eszközöket. 

5. Fokozza a termelékenységet és a kreatív áramlást. A generatív mesterséges intelligencia egy könyörtelen agytröszt partner. Segít felszabadulni, és új irányokat sugározni.

6. 24/7 kreatív segítséget nyújt. Bármikor készen áll, amikor tartalomra, inspirációra vagy problémamegoldásra van szüksége.

Korlátozások és aggályok

1. Hallucinációs problémák

A mesterséges intelligencia "hallucináció" azt jelenti, hogy magabiztosan generál olyan tartalmat, amely teljesen hamis.

Például: Egy Reddit-felhasználó megkérdezte a ChatGPT-t a homociszteinről és a csontritkulásról, az egy nem létező folyóiratcikket idézett (PMID: 29033404), amely valójában lángmentesített overallokat írt le.

2. Etikai aggályok: Plagizálás, félretájékoztatás

Például: 

• A arcfelismerő rendszer szignifikánsan pontosabb volt a világos bőrű férfiaknál, mint a sötét bőrűeknél, ami a képzési adatokban való alulreprezentáltságot tükrözi. 

• A BBC-ellenőrzés megállapította, hogy az olyan chatbotok, mint a ChatGPT, a Perplexity, a Copilot és az Gemini az aktuális ügyekre adott válaszaik több mint felében rendszeresen tévesen állítanak politikai tényeket, félreérthetően idéznek közszereplőket, és tévesen adják vissza a hírek összefüggéseit.

3. Érzékelési kihívások

Mivel a mesterséges intelligenciával létrehozott tartalmakat egyre nehezebb megkülönböztetni az emberi alkotásoktól, a felismerés egyre fontosabbá válik, különösen tudományos, jogi vagy újságírói környezetben. Ebben az esetben két eszközt használhat: 

• AI plágiumellenőrző azonosítja az újra felhasznált vagy kölcsönzött szöveget.

• AI Detector és Humanizer megjelöli a mesterséges intelligencia által generált tartalmakat, majd humanizált hangnemben és stílusban írja meg azokat. 

4. Túlzott bizalom és az emberi ítélőképesség szükségessége

Ha kizárólag a mesterséges intelligenciára támaszkodik szerkesztői felügyelet nélkül, az ténybeli hibákhoz, etikai hibákhoz vagy a márkához nem illeszkedő tartalmi hangvételhez vezethet.

A mesterséges intelligenciának nincs valódi megértése, így az emberi felülvizsgálat továbbra is elengedhetetlen. 

5. Minőségi következetlenség és ismétlési fáradtság

A kimenet minősége felszólításonként, kontextusonként és modelltípusonként változik. Még a szakértő felhasználóknak is többször kell ismételgetniük az utasításokat a használható eredményekhez, különösen, ha az árnyalat vagy a pontosság számít.

Ez a mesterséges intelligencia sebessége ellenére rejtett időköltséget jelent. 

6. Környezeti hatás

Például: 

• Egyetlen NLP-modell képzése több mint 600.000 font CO₂ ami egy autó teljes élettartamának vagy több száz transzkontinentális repülőútnak felel meg.
  
• A GPT-3 állítólag fogyasztott ~700,000 liter víz a képzés során. Minden 10-50 válaszlekérdezés körülbelül 0,5 l-t használ a hardver hűtésére.
  
• A Deloitte jelentése szerint 2030-ra a villamosenergia-felhasználás AI emelkedhet 24×, és a generatív modellek akár 4600× több energiát is fogyaszthatnak, mint a hagyományos mesterséges intelligencia rendszerek. 

Dolgozzon okosabban - elemezze és javítsa tartalmát egyetlen kattintással.

GYIK a generatív mesterséges intelligenciáról

Végső gondolatok

Most válaszúthoz érkeztünk. A generatív mesterséges intelligencia megváltoztatja a kreativitásról való gondolkodásunkat.

Gondolj bele...

Az emberiség történetében először vannak olyan gépeink, amelyek nem csak számolnak vagy kategorizálnak, hanem ténylegesen alkotnak.

Olyan történeteket írnak, amelyek megnevettetnek minket.
Tervezzen olyan logókat, amelyek megragadják a márka lényegét.
Kódmegoldások olyan problémákra, amelyeket még nem is fogalmaztunk meg.

Mit jelent ez az emberi kreativitás szempontjából?
A válasz teljes mértékben attól függ, hogyan használjuk ezeket az eszközöket.

A kérdés nem az, hogy a generatív mesterséges intelligencia meg fogja-e változtatni az iparágat - mert már megtörtént.

A kérdés az, hogy résztvevője vagy nézője leszel-e annak, ami ezután következik.

Használjon olyan eszközöket, mint az Undetectable AI AI Plágiumellenőrző, AI Detector és Humanizer, AI esszéíró, AI SEO író, és AI Chat hogy etikailag, intelligensen és kreatívan az élvonalban maradjunk.

Próbálja ki a címet. Kimutathatatlan AI most, és hozzon létre olyan tartalmakat, amelyek merészek, emberi és jövőbe mutatóak.