Czym jest generatywna sztuczna inteligencja? Przykłady i zastosowanie

Generatywna sztuczna inteligencja jest wszędzie. Jest w skrzynce odbiorczej. W działaniach marketingowych. W kodzie, który wdrażasz.

Czym jest generatywna sztuczna inteligencja? W swej istocie jest to technologia, która uczy się wzorców z danych i tworzy nowe.

Od początku 2025 r, 75% organizacji twierdzi, że korzysta z niego regularnie. To o 10 punktów procentowych więcej niż w zeszłym roku.

W 2024 r. przyciągnęła ona $33,9 mld w inwestycjach prywatnych, co stanowi skok o 18,7%. I nie zwalnia tempa.

Pomaga to w redagowaniu wiadomości e-mail, projektowaniu prototypów produktów i pisaniu pełnoprawnych kampanii marketingowych w ciągu kilku minut.

Generatywna sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki myślimy, budujemy, sprzedajemy i rozwijamy się.

Ale jest też druga strona medalu.

CEO OpenAI, Sam Altman Ostrzegam, że to, co powiesz ChatGPT, może pewnego dnia zostać wykorzystane w sądzie.

Tak, dobrze przeczytałeś.

Na tym blogu omówimy wszystko, co dotyczy generatywnej sztucznej inteligencji. 

Dowiesz się, czym jest generatywna sztuczna inteligencja a sztuczna inteligencja, czym się różnią i jakie są popularne modele generatywnej sztucznej inteligencji od 2025 roku. Omówimy również sposób działania generatywnej sztucznej inteligencji, korzyści, ograniczenia, obawy i wiele więcej. 

Zanurzmy się. 

---

Kluczowe wnioski

• Czym jest generatywna sztuczna inteligencja? Systemy AI, które uczą się wzorców z danych i tworzą nowe, oryginalne treści (tekst, obrazy, kod, dźwięk).

• Czym jest generatywna sztuczna inteligencja a sztuczna inteligencja? Tradycyjna sztuczna inteligencja analizuje i przewiduje na podstawie istniejących danych. Generatywna sztuczna inteligencja tworzy całkowicie nową zawartość na podstawie podpowiedzi

• Jaki jest główny cel generatywnej sztucznej inteligencji? Wzmocnienie ludzkiej kreatywności poprzez generowanie oryginalnych treści w dowolnym medium.

• Średni wzrost przepustowości o 66%, wzrost wydajności do 40%, potencjalna wartość ekonomiczna $6-8 bilionów.

• Wiodące modele obejmują GPT-4o do ogólnego użytku, Claude 4 do kodowania, Midjourney do obrazów i Sora do wideo

• Halucynacje AI, kwestie stronniczości, wpływ na środowisko i potrzeba ludzkiego nadzoru pozostają istotnymi obawami.

---

Dlaczego wszyscy mówią o generatywnej sztucznej inteligencji?

ChatGPT został uruchomiony 30 listopada 2022 roku. Zdobył 1 milion użytkowników w ciągu zaledwie 5 dni i osiągnął 100 milionów użytkowników miesięcznie do stycznia 2023 roku.

Po jego uruchomieniu pojawiły się setki (jeśli nie tysiące) narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji w wielu branżach.

Zasadniczo zmieniło to sposób, w jaki pracujemy, niemal całkowicie o 180 stopni. Spójrzmy na kilka przykładów:

Tabela porównawcza dla branży: Przed i po generatywnej sztucznej inteligencji

Przemysł	Wcześniej (przed listopadem 2022 r.)	Po (2023-25, z narzędziami Gen AI)
Rozwój oprogramowania	Ręczne kodowanie, debugowanie, ręczna dokumentacja	Narzędzia takie jak GitHub Copilot umożliwiły o 55,8 % szybsze wykonywanie zadań; deweloperzy zaoszczędzili 30 % czasu na przyziemnych zadaniach.
Marketing i obsługa klienta	Tworzenie treści, analiza kampanii i obsługa klienta wykonywane ręcznie	Generatywna sztuczna inteligencja automatyzuje kreatywne treści (e-maile, reklamy), chatboty; McKinsey szacuje 75 % wartości sztucznej inteligencji w tych funkcjach.
Dział prawny / umowy (wewnętrzne)	Prawnicy sporządzają i weryfikują umowy ręcznie lub zwracają się do zewnętrznych doradców.	Firmy takie jak Unilever korzystają z CoCounsel i Copilot, aby zaoszczędzić ~30 minut na przeglądzie umowy, obniżając zewnętrzne koszty prawne.
Budownictwo i inżynieria	Projektowanie, planowanie, przewidywanie konserwacji i kontrole bezpieczeństwa wykonywane ręcznie	Wykorzystanie modeli generatywnych do zapytań kontraktowych (RAG) poprawiło jakość o 5-9 % w budownictwie, zwiększając produktywność i bezpieczeństwo.

Jeśli spojrzymy na to z szerszej perspektywy:

• Średni wzrost przepustowości = około 66%.
• Wzrost wydajności = do 40%
• Ekonomiczna wartość dodana = $2,6-4,4 biliona rocznie
• Całkowity potencjał = $6-8 bilion.

Dlatego wszyscy próbują zrozumieć, czym jest generatywna sztuczna inteligencja? Ponieważ przynosi ona wymierne rezultaty.

Czym różni się od tradycyjnej sztucznej inteligencji

Zrozumienie, czym jest generatywna sztuczna inteligencja a sztuczna inteligencja, ma kluczowe znaczenie dla nowoczesnych zespołów.

Różnica między generatywną sztuczną inteligencją a tradycyjną sztuczną inteligencją jest jak różnica między detektywem a powieściopisarzem. 

• Jeden z nich jest przeszkolony w analizowaniu wskazówek i ustalaniu, co się stało. 
• Drugi bierze pomysł i tworzy zupełnie nowy świat od podstaw.

Tradycyjna sztuczna inteligencja została stworzona do rozpoznawania wzorców. 

Na przykład, systemy wykrywania oszustw Banki analizują dane z przeszłości, takie jak nawyki związane z wydatkami, lokalizacje, typy transakcji i oznaczają wszystko, co nie pasuje.

To nie jest wymyślanie niczego nowego, to po prostu wykrywanie anomalii.

Inne przykłady to:

• Filtry antyspamowe, które klasyfikują wiadomości e-mail na podstawie znanych wzorców.
• Mechanizmy rekomendacji, takie jak Netflix lub Spotify, które sugerują treści na podstawie wcześniejszych zachowań użytkownika.
• Chatboty, które podążają za drzewami decyzyjnymi, aby zapewnić predefiniowane odpowiedzi.

Wszystkie z nich wykorzystują predykcyjną sztuczną inteligencję, co oznacza, że pobierają dane historyczne, stosują reguły lub modele statystyczne i wyprowadzają prawdopodobny wynik. Celem jest wydajność, a nie kreatywność.

Z drugiej strony, Generatywna sztuczna inteligencja generuje coś nowego które nigdy wcześniej nie istniały. 

Na przykład, dajesz Czat AI monit taki jak "Napisz mi bajkę na dobranoc o latającym tosterze"i pisze jeden.

Ty prosisz o logo oparte na klimacie Twojej marki, a ono je projektuje.

Zobaczmy różnicę między nimi:

Aspekt	Tradycyjna (predykcyjna) sztuczna inteligencja	Generatywna sztuczna inteligencja
Cel	Rozpoznawanie, klasyfikowanie, przewidywanie	Twórz, generuj, wyobrażaj sobie
Wejście	Dane historyczne lub ustrukturyzowane	Podpowiedzi w języku naturalnym lub obrazy
Wyjście	Wyniki, kategorie, przewidywania	Tekst, obrazy, kod, audio, wideo
Przykład	Alerty o oszustwach, systemy rekomendacji, filtry antyspamowe	ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot
Proces	Postępuje zgodnie z regułami wyuczonymi na podstawie istniejących danych	Uczy się wzorców, aby generować nowe wyjścia

Jeśli uprościmy oba typy AI, oznacza to, że:

• Tradycyjna sztuczna inteligencja pomaga Netflix zdecydować, co użytkownik może chcieć obejrzeć.
• Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc Netflixowi napisać cały nowy odcinek na podstawie preferencji użytkownika.

Definicja generatywnej sztucznej inteligencji

Generatywna sztuczna inteligencja odnosi się do systemów, które uczą się wzorców z danych, a następnie generują nową, oryginalną zawartość, niezależnie od tego, czy jest to tekst, obrazy, audio, wideo czy kod. 

Na przykład, Ten obraz został stworzony przez Sora AI i nigdy wcześniej nie został wygenerowany. Jest to całkowicie oryginalny obraz i koncepcja.

Przeanalizujmy to w prosty sposób...

Te systemy generatywnej sztucznej inteligencji są oparte na modele probabilistyczne.

Oznacza to, że przewidują, co będzie dalej, w oparciu o wyuczone wzorce, zamiast przestrzegać ścisłego zestawu reguł. 

To właśnie pozwala narzędziom takim jak ChatGPT lub Midjourney do tworzenia całkowicie nowej zawartości od podstaw. 

Oto jak to działa w praktyce:

• Krok 1: Modele takie jak (ChatGPT lub AI Essay Writer) są trenowane na ogromnych zbiorach danych, takich jak podręczniki, bazy kodów, klipy audio, dzieła sztuki.
  
• Krok 2: Uczy się wzorców w tych danych, takich jak struktura, ton, przepływ i intencje.
  
• Krok 3: Po wyświetleniu monitu wykorzystuje te wzorce do generowania nowych, oryginalnych wyników.

To kluczowy wyróżnik:

• Generatywna sztuczna inteligencja generuje nowe wyniki.

• Podczas gdy modele dyskryminacyjne tylko klasyfikują lub etykietują (np. "to jest spam"), modele generatywne tworzą nowe wiadomości e-mail, nowe obrazy, nowe linie kodu, nowe głosy, a nawet nowe piosenki.

Główny cel generatywnej sztucznej inteligencji staje się tutaj jasny: wzmocnienie ludzkiej kreatywności poprzez generowanie oryginalnych treści w dowolnym medium, niezależnie od tego, czy jest to tekst, obrazy, kod czy dźwięk

Popularne modele generatywnej sztucznej inteligencji

Zrozumienie, czym jest generatywna sztuczna inteligencja, oznacza poznanie wiodących narzędzi przekształcających branże w 2025 roku. 

Generatywna sztuczna inteligencja obejmuje różne modalności, takie jak tekst, obraz, dźwięk, wideo i kod.

Każda kategoria ma obecnie wiodących i wschodzących graczy:

Tekst i kod

• GPT-4o (OpenAI): Szybki, intuicyjny i uniwersalny
• Claude 4 (Anthropic): Znany ze swojej dokładności rozumowania i kodowania
• Gemini 2.5 Pro (Google): Multimodalna siła głosu, obrazu i wideo
• LLaMA 3.3 (Meta): Alternatywa open source zyskuje na popularności
• Phi-4 (Microsoft): Lekki, ale wydajny dla edukacji i nauki
• Grok 4 (xAI): Pozycjonowany do swobodnych i społecznościowych interakcji
• DeepSeek: Zyskuje uwagę w zastosowaniach matematycznych i badawczo-rozwojowych

Obraz

• Midjourney: Stylizowane i artystyczne generowanie obrazu
• DALL-E 3 (OpenAI): Zintegrowany z ChatGPT dla płynnego tworzenia obrazów
• Ideogram AI: Koncentruje się na typografii i elementach projektu.

Audio

• Suno: Realistyczna, generowana przez SI muzyka w wielu gatunkach
• Udio: Świetne do ścieżek głosowych, audio w stylu podcastów

Wideo

• Sora (OpenAI): Lider w dziedzinie generowania wideo przez sztuczną inteligencję, zamieniający podpowiedzi tekstowe w klipy filmowe.

Jak działa generatywna sztuczna inteligencja

U podstaw generatywnej sztucznej inteligencji leży przewidywanie wzorców.

Modele te nie "wiedzą" w sposób, w jaki robią to ludzie, ale obliczają najbardziej prawdopodobne następne słowo, nutę, piksel lub znak kodu na podstawie tego, co widziały wcześniej.

• Duże modele językowe (LLM), takie jak GPT

LLM, takie jak GPT-4.5, działają poprzez rozbijanie ludzkiego języka na małe fragmenty zwane tokeny. 

Tokeny te mogą być słowami, częściami słów, a nawet znakami interpunkcyjnymi. Po tokenizacji model zaczyna rozpoznawać wzorce i relacje między nimi.

LLM są zasilane przez specyficzny typ architektury głębokiego uczenia, znany jako Transformator. Pozwala im to "zwracać uwagę" na kontekst. Na przykład:

• Rozumie, że słowo "bank" oznacza coś innego w "brzegu rzeki" niż w "pieniądzach w banku".

Inteligencja tych modeli skaluje się wraz z rozmiarem. 

Model z miliardami (lub nawet bilionami) parametrów może tworzyć bardziej zniuansowane prognozy. Parametry to wewnętrzne ustawienia, które model dostosowuje podczas szkolenia. 

Na przykład:

• GPT-4.5 ma znacznie więcej parametrów i głębi kontekstowej niż starsze modele, takie jak GPT-3, umożliwiając jej pisanie tonem, strukturą i logiką, które często są nie do odróżnienia od ludzkich.
  
• Trening na ogromnych zbiorach danych

Więc gdzie to wszystko "wiedza" pochodzą?

LLM i inne modele generatywne są trenowane na terabajtach różnorodnych danych.

Oznacza to, że wszystko pochodzi z książek i artykułów do repozytoriów kodu, wątków Reddit, czasopism akademickich, a nawet instrukcji obsługi. 

Im szersze i bardziej zróżnicowane dane treningowe, tym bardziej wszechstronny i spójny staje się model.

Jednak więcej nie zawsze znaczy lepiej. Słabej jakości dane prowadzą do słabej jakości wyników. Właśnie dlatego kurator danych jest kluczowy. 

Ważna uwaga: Niektóre modele spotykają się z krytyką za pozyskiwanie treści bez pozwolenia. Budzi to wątpliwości natury etycznej i prywatności, zwłaszcza gdy wykorzystywane są dane chronione prawem autorskim lub dane wrażliwe.

W miarę jak te zbiory danych rosną, obserwujemy wzrost pojawiających się zdolności. Są to umiejętności, nad którymi model nie został wyraźnie przeszkolony, ale wydaje się je rozwijać, takie jak rozwiązywanie zagadek logicznych lub pisanie wierszy.

• Precyzyjne dostrajanie i szybka inżynieria

Modele bazowe są szkolone w szerokim zakresie, więc muszą być precyzyjnie dostrojone, aby uzyskać konkretny wynik.

Aby osiągnąć precyzyjne dostrojenie, programiści trenują model na niszowych danych, takich jak dokumenty prawne lub notatki medyczne, aby działał dobrze w tej konkretnej dziedzinie.

Dla użytkowników najpotężniejszym narzędziem jest szybka inżynieria. 

Przykład szybkiej inżynierii: 

• Zła podpowiedź: Pisz o marketingu.
  
• Zoptymalizowany monit: Napisz 3 akapitowy wpis na blogu przedstawiający influencer marketing właścicielom małych firm, używając swobodnego tonu i rzeczywistych przykładów.

Im bardziej szczegółowe i kompleksowe są dane wejściowe (podpowiedzi), tym dokładniejsze i bardziej pożądane wyniki można uzyskać. 

• Dane wyjściowe: Tekst, Obrazy, Dźwięk, Kod

Generatywna sztuczna inteligencja obejmuje obecnie niemal każde medium treści:

• Tekst → posty na blogu, teksty reklam, podpisy w mediach społecznościowych (GPT-4.5, Claude 4, AI Chat)
• Obrazy → kreacje reklamowe, ilustracje (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
• Dźwięk → ścieżki muzyczne, efekty dźwiękowe (Suno, Udio)
• Kod → całe funkcje, poprawki błędów, drzewa logiczne (GitHub Copilot, GPT-4o)

W 2025 r, modele multimodalne takie jak OpenAI o1 i Gemini 2.5 Pro mogą obsługiwać głos, wideo, obraz i tekst jednocześnie. 

Typowe przykłady narzędzi generatywnej sztucznej inteligencji

Oto zestawienie najbardziej wpływowych narzędzi w 2025 roku, pokazujące, czym jest generatywna sztuczna inteligencja zdolny do:

Kategoria	Narzędzia	Przypadek użycia	Zalecenie
Pisanie i tworzenie treści	- ChatGPT- Claude- AI Essay Writer– AI SEO Writer	- Posty na blogu, teksty reklamowe, eseje - treści SEO - dopracowanie tonu i przepływu	Połącz AI Essay Writer i AI SEO Writer, aby uzyskać pełny przepływ pracy pisarskiej
Generowanie obrazu	- DALL-E- Midjourney- Stabilna dyfuzja	Wizualizacje reklam, projekty redakcyjne, makiety produktów	Idealny dla projektantów, marketerów i twórców.
Generowanie kodu	- GitHub Copilot- Cursor- Replit	Generowanie kodu, debugowanie, rusztowanie full-stack	Wysoce zalecane dla programistów i zespołów technicznych
Audio i wideo	- Suno- RunwayML- NotebookLM (Google)	Muzyka, edycja wideo, generowanie podcastów/scenariuszy	Zastosowanie w kreatywnych potokach produkcyjnych
Narzędzia specjalistyczne	– AI Humanizer	Ulepsza tekst robotyczny do pisma podobnego do ludzkiego	Niezbędne do poprawy naturalnego tonu w treściach generowanych przez sztuczną inteligencję

Korzyści z generatywnej sztucznej inteligencji

Oto jak generatywna sztuczna inteligencja zmienia krajobraz kreatywności i produktywności:

1. Oszczędza to czas potrzebny na produkcję treści. Marketerzy mogą skalować swoją wydajność 10-krotnie, jednocześnie skracając czas pisania nawet o 70%.

2. Obniża to koszty kreatywności. Zatrudnianie pisarzy, projektantów lub redaktorów może być kosztowne. Generatywna sztuczna inteligencja zastępuje powtarzalną pracę kreatywną szybkim i tanim generowaniem. 

3. Zwiększa jakość i ilość produkcji. Po otrzymaniu pierwszego szkicu można go dopracować pod kątem tonu i formatu, aby był wysokiej jakości i wysokiej częstotliwości.

4. Nie musisz już być profesjonalnym pisarzem, projektantem czy programistą. Każdy może tworzyć dopracowane, profesjonalne zasoby. 

5. Zwiększa produktywność i kreatywność. Generatywna sztuczna inteligencja to nieustępliwy partner w burzy mózgów. Pomaga oderwać się od rzeczywistości i wytyczyć nowe kierunki.

6. Zapewnia kreatywną pomoc 24/7. Jest gotowy w każdej chwili, gdy potrzebujesz treści, inspiracji lub rozwiązania problemu.

Ograniczenia i obawy

1. Problemy z halucynacjami

"Halucynacja" AI oznacza pewne generowanie treści, które są całkowicie fałszywe.

Na przykład: Użytkownik Reddita zapytał ChatGPT o homocysteinę i osteoporozę, a ten zacytował nieistniejący artykuł z czasopisma (PMID: 29033404), który w rzeczywistości opisywał kombinezony zmniejszające palność.

2. Kwestie etyczne: Stronniczość, plagiat, dezinformacja

Na przykład: 

• A system rozpoznawania twarzy był znacznie dokładniejszy w przypadku jasnoskórych mężczyzn niż ciemnoskórych, co odzwierciedla niedostateczną reprezentację w danych treningowych. 

• A Audyt BBC wykazały, że chatboty takie jak ChatGPT, Perplexity, Copilot i Gemini regularnie przeinaczają fakty polityczne, błędnie cytują osoby publiczne i przeinaczają kontekst wiadomości w ponad połowie swoich odpowiedzi na bieżące tematy.

3. Wyzwania związane z wykrywaniem

Ponieważ treści AI stają się coraz trudniejsze do odróżnienia od pracy stworzonej przez człowieka, wykrywanie jest coraz ważniejsze, szczególnie w kontekście akademickim, prawnym lub dziennikarskim. W tym przypadku można użyć dwóch narzędzi: 

• AI Plagiarism Checker identyfikuje ponownie użyty lub zapożyczony tekst.

• Detektor AI i humanizator flaguje treści generowane przez sztuczną inteligencję, a następnie pisze je w humanizowanym tonie i stylu. 

4. Nadmierna zależność i potrzeba ludzkiego osądu

Poleganie wyłącznie na wynikach sztucznej inteligencji bez nadzoru redakcyjnego może prowadzić do błędów merytorycznych, błędów etycznych lub tonu treści, który jest niezgodny z marką.

Sztucznej inteligencji brakuje prawdziwego zrozumienia, więc ludzka weryfikacja pozostaje niezbędna. 

5. Niespójność jakości i zmęczenie iteracjami

Jakość wyników różni się w zależności od podpowiedzi, kontekstu i typu modelu. Nawet doświadczeni użytkownicy muszą wielokrotnie powtarzać podpowiedzi, aby uzyskać użyteczne wyniki, zwłaszcza gdy niuanse lub dokładność mają znaczenie.

Dodaje to ukryte koszty czasowe pomimo szybkości AI. 

6. Wpływ na środowisko

Na przykład: 

• Trening pojedynczego modelu NLP może wyemitować ponad 600 000 funtów CO₂ co jest równoważne produkcji samochodu przez całe życie lub setkom lotów transkontynentalnych.
  
• GPT-3 podobno zużyte ~700 000 litrów wody podczas treningu. Każde 10-50 zapytań zużywa około 0,5 l na chłodzenie sprzętu.
  
• Deloitte podaje, że do 2030 r. zużycie energii elektrycznej z Sztuczna inteligencja może wzrosnąć 24×a modele generatywne mogą zużywać do 4600 razy więcej energii niż tradycyjne systemy sztucznej inteligencji. 

Pracuj mądrzej - analizuj i ulepszaj swoje treści za pomocą jednego kliknięcia poniżej.

Najczęściej zadawane pytania dotyczące generatywnej sztucznej inteligencji

Przemyślenia końcowe

Stoimy teraz na rozdrożu. Generatywna sztuczna inteligencja zmienia nasz sposób myślenia o samej kreatywności.

Pomyśl o tym...

Po raz pierwszy w historii ludzkości mamy maszyny, które nie tylko obliczają lub kategoryzują, ale faktycznie tworzą.

Piszą historie, które nas rozśmieszają.
Projektowanie logo, które oddaje istotę marki.
Koduj rozwiązania problemów, których nawet jeszcze nie wyartykułowaliśmy.

Co to oznacza dla ludzkiej kreatywności?
Odpowiedź zależy całkowicie od tego, jak zdecydujemy się korzystać z tych narzędzi.

Nie chodzi o to, czy generatywna sztuczna inteligencja zmieni Twoją branżę - bo już to zrobiła.

Pytanie brzmi, czy będziesz uczestnikiem, czy widzem tego, co nastąpi później.

Korzystaj z narzędzi takich jak Undetectable AI's AI Narzędzie do sprawdzania plagiatu, Detektor AI i humanizator, AI Essay Writer, AI SEO Writeroraz Czat AI aby wyprzedzać konkurencję - etycznie, inteligentnie i kreatywnie.

Spróbuj Niewykrywalna sztuczna inteligencja teraz i tworzyć treści, które są odważne, ludzkie i gotowe na przyszłość.