Генеративный искусственный интеллект повсюду. Он в вашем почтовом ящике. В вашем маркетинге. В коде, который вы внедряете.
Что такое генеративный ИИ? По своей сути это технология, которая изучает закономерности на основе данных и создает новые.
По состоянию на начало 2025 года, 75% организаций говорят, что пользуются им регулярно. Это на 10 пунктов больше, чем в прошлом году.
В 2024 году он достигнет $33,9 млрд. в частные инвестиции, что составляет 18,7%. И этот рост не замедляется.
Это помогает составлять электронные письма, разрабатывать прототипы продуктов и писать полноценные маркетинговые кампании за считанные минуты.
Генеративный искусственный интеллект меняет наши представления о том, как мы мыслим, строим, продаем и развиваемся.
Но есть и другая сторона.
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман Предупредите, что то, что вы скажете ChatGPT, однажды может быть использовано в суде.
Да, вы все правильно поняли.
В этом блоге мы расскажем обо всем, что касается генеративного ИИ.
Вы узнаете, что такое генеративный ИИ в сравнении с искусственным интеллектом, чем он отличается, и какие модели генеративного ИИ популярны по состоянию на 2025 год. Мы также расскажем о том, как работает генеративный ИИ, о его преимуществах, ограничениях, проблемах и многом другом.
Давайте погрузимся.
Основные выводы
- Что такое генеративный ИИ? Системы искусственного интеллекта, которые изучают закономерности на основе данных и создают новый, оригинальный контент (текст, изображения, код, аудио).
- Что такое генеративный ИИ в сравнении с искусственным интеллектом? Традиционный ИИ анализирует и прогнозирует на основе имеющихся данных. Генеративный ИИ создает совершенно новый контент на основе подсказок
- Какова основная цель генеративного ИИ? Усиление творческого потенциала человека путем создания оригинального контента на любом носителе.
- Средний прирост пропускной способности - 66%, прирост производительности - до 40%, потенциальная экономическая ценность - $6-8 триллионов.
- Ведущие модели: GPT-4o для общего использования, Claude 4 для кодирования, Midjourney для изображений и Sora для видео.
- Галлюцинации ИИ, проблемы предвзятости, воздействие на окружающую среду и необходимость человеческого контроля по-прежнему вызывают серьезные опасения.
Почему все говорят о генеративном искусственном интеллекте
ChatGPT был запущен 30 ноября 2022 года. Всего за 5 дней он набрал 1 миллион пользователей и достиг 100 миллионов ежемесячных пользователей к январю 2023 года.
После его запуска появились сотни (если не тысячи) инструментов генеративного ИИ в различных вертикалях.
Она коренным образом изменила наши методы работы, практически полностью перевернув их на 180 градусов. Давайте рассмотрим несколько примеров:
Никогда больше не беспокойтесь о том, что ИИ обнаружит ваши сообщения. Undetectable AI Мы можем помочь вам:
- Сделайте так, чтобы ваши записи с помощью искусственного интеллекта появились человекоподобный.
- Байпас все основные инструменты обнаружения ИИ одним щелчком мыши.
- Используйте AI безопасно и уверенно в школе и на работе.
Сравнительная таблица отраслей: До и после генеративного искусственного интеллекта
| Промышленность | До (до ноября 2022 года) | После (2023-25 гг., с инструментами Gen AI) |
| Разработка программного обеспечения | Кодирование, отладка, документирование вручную | Такие инструменты, как GitHub Copilot, позволили ускорить выполнение задач на 55,8 %; разработчики сэкономили 30 % времени на выполнении рутинных задач. |
| Маркетинг и работа с клиентами | Создание контента, анализ кампаний и обслуживание клиентов выполняются вручную | Генеративный ИИ автоматизирует креативный контент (электронные письма, рекламу), чат-боты; по оценкам McKinsey, в этих функциях задействовано 75 % стоимости Gen AI. |
| Юридические услуги / Контракты (внутри компании) | Юристы составляют и проверяют договоры вручную или обращаются к внешним консультантам | Такие компании, как Unilever, используют CoCounsel и Copilot, чтобы сэкономить ~30 минут на проверку контракта, сокращая расходы на юридические услуги. |
| Строительство и проектирование | Проектирование, планирование, прогнозы технического обслуживания и проверки безопасности выполняются вручную | Использование генеративных моделей для запроса контрактов (RAG) повысило качество на 5-9 % в строительстве, увеличив производительность и безопасность. |
Если посмотреть на это с более широкой точки зрения:
- Средний прирост пропускной способности = приблизительно 66%.
- Повышение производительности = до 40%
- Экономическая добавленная стоимость = $2,6-4,4 триллиона в год
- Общий потенциал = $6-8 триллион.
Вот почему все пытаются понять, что такое генеративный ИИ? Потому что он дает измеримые результаты.
Чем он отличается от традиционного ИИ
Понимание того, что такое генеративный и искусственный интеллект, крайне важно для современных команд.
Разница между генеративным и традиционным ИИ подобна разнице между детективом и романом.
- Один из них обучен анализировать улики и выяснять, что произошло.
- Другой берет идею и создает совершенно новый мир с нуля.
Традиционный искусственный интеллект была создана для распознавания закономерностей.
Например, системы обнаружения мошенничества Банки изучают данные о ваших прошлых расходах, местоположении, типах транзакций и отмечают все, что не подходит.
Он не изобретает ничего нового, а просто замечает аномалии.
Другие примеры:
- Фильтры спама, классифицирующие электронные письма на основе известных шаблонов.
- Рекомендательные системы, такие как Netflix или Spotify, которые предлагают контент на основе вашего прошлого поведения.
- Чат-боты, которые, следуя деревьям решений, предоставляют заранее определенные ответы.
Все они используют предиктивный ИИ, то есть берут исторические данные, применяют правила или статистические модели и выдают вероятный результат. Цель - эффективность, а не креативность.
С другой стороны, Генеративный ИИ создает что-то новое которых раньше не существовало.
Например, вы даёте Чат с искусственным интеллектом подсказка типа "Напишите мне сказку на ночь про летающий тостер"., и он пишет один.
Вы просите разработать логотип в соответствии с атмосферой вашего бренда, и он разрабатывает его.
Давайте посмотрим, чем они отличаются друг от друга:
| Аспект | Традиционный (предиктивный) ИИ | Генеративный ИИ |
| Цель | Распознавать, классифицировать, предсказывать | Создавать, генерировать, воображать |
| Вход | Исторические или структурированные данные | Подсказки на естественном языке или изображения |
| Выход | Баллы, категории, прогнозы | Текст, изображения, код, аудио, видео |
| Пример | Предупреждения о мошенничестве, рекомендательные системы, фильтры спама | ChatGPT, Midjourney, GitHub Copilot |
| Процесс | Следуйте правилам, полученным на основе имеющихся данных | Изучает шаблоны для получения новых результатов |
Если мы упростим оба типа ИИ, это будет означать, что:
- Традиционный искусственный интеллект помогает Netflix определить, что вы хотите посмотреть.
- Генеративный ИИ может помочь Netflix написать целый новый эпизод, основываясь на ваших предпочтениях.
Определение генеративного ИИ
Генеративный ИИ относится к системам, которые изучают закономерности на основе данных и затем генерируют новый, оригинальный контент, будь то текст, изображения, аудио, видео или код.
Например, Это изображение было создано Sora AI и никогда ранее не генерировалось. Это совершенно оригинальный образ и концепция.
Давайте разложим это по полочкам...
Эти системы генеративного искусственного интеллекта построены на вероятностные модели.
Это значит, что они предсказывают, что будет дальше, основываясь на изученных шаблонах, а не следуя строгому набору правил.
Именно это позволяет использовать такие инструменты, как ChatGPT или Midjourney создавать совершенно новый контент с нуля.
Вот как это работает в общих чертах:
- Шаг 1: Модели типа (ChatGPT или Писатель эссе по искусственному интеллекту) обучаются на огромных массивах данных, таких как учебники, базы кодов, аудиоклипы, произведения искусства.
- Шаг 2: Он изучает закономерности в этих данных, такие как структура, тон, поток и намерения.
- Шаг 3: При необходимости он использует эти шаблоны для создания новых результатов, которые кажутся оригинальными.
Это ключевое отличие:
- Генеративный ИИ создает новые результаты.
- В то время как дискриминационные модели просто классифицируют или навешивают ярлыки (например, "это спам"), генеративные модели создают новые электронные письма, новые изображения, новые строки кода, новые голоса и даже новые песни.
Главная цель генеративного ИИ становится понятной: усилить творческий потенциал человека, создавая оригинальный контент на любом носителе, будь то текст, изображения, код или аудио.
Популярные генеративные модели ИИ
Понимание того, что такое генеративный ai, означает знание ведущих инструментов, которые изменят отрасли в 2025 году.
Генеративный ИИ охватывает все модальности, такие как текст, изображение, аудио, видео и код.
В каждой категории сейчас есть ведущие и новые игроки:
Текст и код
- GPT-4o (OpenAI): Быстрый, интуитивно понятный и универсальный
- Клод 4 (Антроп): Известен своими рассуждениями и точностью кодирования
- Gemini 2.5 Pro (Google): Мультимодальная сила голоса, изображений и видео
- LLaMA 3.3 (Meta): Альтернатива с открытым исходным кодом набирает обороты
- Phi-4 (Microsoft): Легкий, но эффективный инструмент для образования и обучения
- Grok 4 (xAI): Предназначен для повседневного и социального взаимодействия
- DeepSeek: Привлекает внимание для приложений, связанных с математикой и исследованиями
Изображение
- Midjourney: Создание стилизованных и художественных образов
- DALL-E 3 (OpenAI): Интеграция с ChatGPT для создания бесшовных изображений
- Ideogram AI: сфокусирован на типографике и элементах дизайна
Аудио
- Suno: Реалистичная, созданная искусственным интеллектом музыка в различных жанрах
- Udio: Отлично подходит для озвучивания треков, аудиозаписей в стиле подкастов
Видео
- Sora (OpenAI): Лидер в области создания видео с помощью искусственного интеллекта, превращающий текстовые подсказки в кинематографические ролики
Как работает генеративный искусственный интеллект
В основе генеративного ИИ лежит предсказание закономерностей.
Эти модели не "знают", как это делают люди, они работают, вычисляя наиболее вероятное следующее слово, ноту, пиксель или символ кода на основе того, что они видели раньше.
- Большие языковые модели (LLM) типа GPT
LLM, такие как GPT-4.5, работают, разбивая человеческий язык на крошечные кусочки, называемые жетоны.
Этими лексемами могут быть слова, части слов или даже знаки препинания. После того как лексемы будут выделены, модель начнет распознавать закономерности и связи между ними.
LLM работают на основе особого типа архитектуры глубокого обучения, известной как Трансформатор. Это позволяет им "обращать внимание" на контекст. Например:
- Он понимает, что слово "банк" в значении "речной берег" отличается от слова "деньги в банке".
Интеллект этих моделей зависит от размера.
Модель с миллиардами (или даже триллионами) параметров может делать более тонкие прогнозы. Параметры - это внутренние настройки, которые модель регулирует в процессе обучения.
Например:
- GPT-4.5 имеет значительно больше параметров и контекстуальной глубины, чем старые модели, такие как ГПТ-3, Это позволяет ему писать с интонацией, структурой и логикой, часто неотличимыми от человеческих.
- Обучение на больших массивах данных
Так где же все это "знание" откуда?
LLM и другие генеративные модели обучаются на терабайтах разнообразных данных.
Это значит, что все - от книг и статей до репозиториев кода, тем на Reddit, научных журналов и даже руководств пользователя.
Чем шире и разнообразнее обучающие данные, тем более универсальной и целостной становится модель.
Однако больше - не всегда лучше. Некачественные данные приводят к некачественным результатам. Вот почему обработка данных имеет ключевое значение.
Важное замечание: Некоторые модели подвергаются тщательной проверке за то, что они занимаются соскабливанием контента без разрешения. Это вызывает вопросы этики и конфиденциальности, особенно если используются данные, защищенные авторским правом или конфиденциальные.
По мере роста таких наборов данных мы наблюдаем появление эмерджентных способностей. Это навыки, которым модель не обучалась явно, но, похоже, развивается, например, решение логических головоломок или написание стихов.
- Тонкая настройка и оперативное проектирование
Базовые модели обучаются в широком смысле, поэтому их приходится настраивать, чтобы добиться конкретики.
Чтобы добиться тонкой настройки, разработчики обучают модель на нишевых данных, таких как юридические документы или медицинские записи, чтобы она хорошо работала именно в этой области.
Для пользователей самым мощным инструментом является оперативное проектирование.
Пример оперативного проектирования:
- Плохая подсказка: Пишите о маркетинге.
- Оптимизированная подсказка: Напишите статью в блоге из трех параграфов, в которой расскажите о маркетинге влияния для владельцев малого бизнеса, используя непринужденный тон и реальные примеры.
Чем более конкретными и полными будут ваши вводные данные (подсказки), тем более точный и желаемый результат вы получите.
- Выходы: Текст, изображения, аудио, код
Генеративный искусственный интеллект теперь охватывает практически все виды контента:
- Текст → посты в блогах, рекламная копия, подписи в социальных сетях (GPT-4.5, Claude 4, AI Chat)
- Изображения → рекламные креативы, иллюстрации (Midjourney, DALL-E 3, Ideogram AI)
- Аудио → музыкальные треки, звуковые эффекты (Suno, Udio)
- Код → целые функции, исправление ошибок, логические деревья (GitHub Copilot, GPT-4o)
В 2025 году, мультимодальные модели такие как OpenAI's o1 и Gemini 2.5 Pro, могут обрабатывать голос, видео, изображения и текст одновременно.
Общие примеры инструментов генеративного ИИ
Здесь представлены наиболее влиятельные инструменты в 2025 году, показывающие, что такое генеративный ИИ. способный на:
| Категория | Инструменты | Пример использования | Рекомендация |
| Написание и создание контента | - ChatGPT- Claude- Писатель эссе по искусственному интеллекту– ИИ SEO-писатель | - Посты в блогах, рекламные тексты, эссе - SEO-контент - доработка тона и подачи. | Объедините AI Essay Writer и AI SEO Writer для создания полноценного рабочего процесса. |
| Генерация образов | - DALL-E - Midjourney - Stable Diffusion | Визуальные эффекты для рекламы, редакционного дизайна, макетов продуктов | Идеально подходит для дизайнеров, маркетологов и творческих личностей |
| Генерация кода | - GitHub Copilot- Cursor- Replit | Генерация кода, отладка, полностековые леса | Настоятельно рекомендуется для разработчиков и технических команд |
| Аудио и видео | - Suno- RunwayML- NotebookLM (Google) | Музыка, видеомонтаж, создание подкастов/сценариев | Используйте для создания творческих производственных конвейеров |
| Специализированные инструменты | – Гуманизатор искусственного интеллекта | Превращает роботизированный текст в человекоподобный | Необходим для улучшения естественного тона в контенте, создаваемом искусственным интеллектом |
Преимущества генеративного искусственного интеллекта
Вот как генеративный искусственный интеллект меняет ландшафт творчества и продуктивности:
- Это экономит время на производство контента. Маркетологи могут увеличить объем выпускаемой продукции в 10 раз, сократив при этом время написания текста на 70%.
- Это сокращает расходы на творчество. Нанимать писателей, дизайнеров или редакторов может быть дорого. Генеративный ИИ заменяет повторяющийся творческий труд быстрой и недорогой генерацией.
- Он повышает качество и количество выпускаемой продукции. Как только вы получите первый черновик, вы сможете доработать его по тону и формату, чтобы сделать его качественным и высокочастотным.
- Вам больше не нужно быть профессиональным писателем, дизайнером или кодером. Любой может создать отполированные, профессиональные активы.
- Он повышает продуктивность и творческий потенциал. Генеративный ИИ - это неустанный партнер по мозговому штурму. Он поможет вам выйти из затруднительного положения и найти новые направления.
- Он обеспечивает круглосуточную творческую помощь. Он готов в любой момент, когда вам нужен контент, вдохновение или решение проблем.
Ограничения и проблемы
- Проблемы с галлюцинациями
ИИ "галлюцинация" означает уверенное создание контента, который является полностью ложным.
Например: Пользователь Reddit спросил у ChatGPT о гомоцистеине и остеопорозе, и тот сослался на несуществующую статью в журнале (PMID: 29033404), в которой на самом деле описывалась огнезащитная спецодежда.
2. Этические проблемы: Предвзятость, плагиат, дезинформация
Например:
- A система распознавания лиц была значительно точнее на светлокожих мужчинах, чем на темнокожих, что отражает недопредставленность в обучающих данных.
- A Аудит Би-би-си обнаружили, что такие чат-боты, как ChatGPT, Perplexity, Copilot и Gemini, регулярно искажают политические факты, неправильно цитируют общественных деятелей и искажают контекст новостей в более чем половине своих ответов на актуальные темы.
3. Проблемы обнаружения
Поскольку контент, созданный искусственным интеллектом, все труднее отличить от созданного человеком, его обнаружение становится все более важным, особенно в академических, юридических или журналистских контекстах. В этом случае можно использовать два инструмента:
- Проверка на плагиат с помощью искусственного интеллекта выявляет повторно использованный или заимствованный текст.
- Детектор искусственного интеллекта и гуманизатор отслеживает контент, созданный искусственным интеллектом, а затем пишет его в очеловеченном тоне и стиле.
4. Чрезмерное доверие и потребность в человеческом суждении
Если полагаться только на результаты работы искусственного интеллекта без редакционного контроля, это может привести к фактическим ошибкам, этическим промахам или несоответствию тональности контента бренду.
ИИ не хватает истинного понимания, поэтому человеческий контроль по-прежнему необходим.
5. Несоответствие качества и усталость от итераций
Качество результатов зависит от подсказки, контекста и типа модели. Даже опытным пользователям приходится многократно повторять подсказки, чтобы получить приемлемые результаты, особенно когда важны нюансы или точность.
Это увеличивает скрытые временные затраты, несмотря на скорость работы ИИ.
6. Воздействие на окружающую среду
Например:
- Обучение одной модели НЛП может дать более 600 000 фунтов CO₂ что эквивалентно выработке за весь срок службы автомобиля или сотням трансконтинентальных перелетов.
- По имеющимся данным, потребление GPT-3 ~700,000 литров воды во время обучения. Каждый запрос с 10-50 ответами потребляет около 0,5 л для охлаждения оборудования.
- По данным Deloitte, к 2030 году потребление электроэнергии от ИИ может вырасти в 24 разаПри этом генеративные модели могут потреблять до 4600× больше энергии, чем традиционные системы ИИ.
Работайте умнее - анализируйте и улучшайте свой контент одним щелчком мыши.
Часто задаваемые вопросы о генеративном искусственном интеллекте
Генеративный ИИ - это то же самое, что и ChatGPT?
Нет. ChatGPT - это один из примеров генеративного ИИ. Другие модели генеративного ИИ включают Midjourney, Suno, AI Chatbot и т. д.
В чем разница между машинным обучением и искусственным интеллектом?
Искусственный интеллект - это общее понятие. Машинное обучение - это подмножество ИИ, которое учится на данных.
Генеративный ИИ - это подтип машинного обучения, направленный на создание нового контента или данных.
Каковы основные типы моделей машинного обучения?
Контролируемая, неконтролируемая, с подкреплением и генеративная.
В чем разница между генеративным и предиктивным ИИ?
Генеративный ИИ создает новый контент или данные, а предиктивный ИИ прогнозирует результаты на основе имеющихся данных.
Заключительные мысли
Сейчас мы стоим на перепутье. Генеративный ИИ меняет наше представление о творчестве как таковом.
Подумайте об этом...
Впервые в истории человечества у нас появились машины, которые не просто вычисляют или классифицируют, а создают.
Они пишут истории, которые заставляют нас смеяться.
Создавайте логотипы, которые отражают суть бренда.
Кодовые решения проблем, которые мы еще даже не сформулировали.
Что это значит для человеческого творчества?
Ответ полностью зависит от того, как мы решили использовать эти инструменты.
Вопрос не в том, изменит ли генеративный ИИ вашу отрасль, ведь он уже изменил ее.
Вопрос в том, станете ли вы участником или зрителем того, что будет дальше.
Используйте такие инструменты, как ИИ Undetectable AI Проверка на плагиат, Детектор искусственного интеллекта и гуманизатор, Писатель эссе по искусственному интеллекту, ИИ SEO-писатель, и Чат с искусственным интеллектом чтобы быть впереди - этично, разумно и творчески.
Попробуйте Необнаруживаемый ИИ Сейчас и создавайте контент, который будет смелым, человечным и ориентированным на будущее.