Tikras DI prieš netikrą DI: kaip atpažinti skirtumą

Mažiau nei prieš 10 metų DI jau buvo tapęs madingu žodžiu. Daugelis įmonių teigė naudojančios DI savo technologiniuose produktuose. Filip Borcov atsimena Wix prezentaciją, kurioje lankėsi 2017 metais Klaipėdoje. Wix prezentavo jų svetainių konstruktorių, pavadintą Wix ADI.

Tuo metu Wix aktyviai reklamavo, kad naudoja DI (ADI). Tuo laikotarpiu net tokie paprasti dalykai kaip T9 buvo laikomi dirbtiniu intelektu. Tačiau dabar, kai LLM yra visur, dauguma SaaS produktų pristatomi kaip „DI pagrįsti“. Kyla klausimas — ar yra skirtumas tarp „DI“ ir „DI pagrįsto“?

Kas yra tikras DI

Yra daugybė akademinių AI apibrėžimų. Čia apibrėžimas derinamas su kompiuterinės kūrybos sritimi. AI — tai sistema, gebanti atlikti kūrybinį darbą.

Tai peržengia technines operacijas, tokias kaip skaičiuotuvai, ir apima tokias užduotis kaip vaizdų generavimas ar originalaus teksto rašymas — t. y. rezultatų kūrimą, kai nėra vieno teisingo varianto. Jei tą pačią užduotį duotumėte keliems žmonėms, kiekvienas iš jų pateiktų unikalų sprendimą.

jei sistema geba atlikti tokias užduotis, ji gali būti vadinama tikru dirbtiniu intelektu.

Kodėl ne viskas, kas vadinama 'DI', iš tikrųjų yra DI

Daugelis produktų, pristatomų kaip DI, techninių žinių neturintiems vartotojams gali pasirodyti išmanūs.

Realybėje, didysis tikro dirbtinio intelekto priaukinimo proveržis įvyko visai neseniai, didžiąja dalimi paskatintas pažangių modelių, tokių kaip ChatGPT, viešo išleidimo 2022 m. pabaigoje, kas pasauliniu mastu pagreitino susidomėjimą tikru generatyviniu DI.

Šiuo metu DI modeliai yra pažangesni nei bet kada anksčiau. Daugybė SaaS produktų, įskaitant ERP sistemas ir svetainių konstruktorius, teigia įdiegę DI. Bet ar šios sistemos iš tiesų naudoja DI, ar tik pasitelkia AI kaip rinkodaros etiketę?

Du DI tipai šiuolaikiniuose produktuose

Dalinis DI diegimas

Tokiose sistemose DI nėra produkto esmė. Jis padeda, bet nevaldo viso produkto veikimo. Pavyzdžia apima DI pągristą paiešką, rašybos taisymą, tekstų generavimą ir balso atpažinimą tam tikruose produkto moduliuose (bet ne jo esmėje).

Tai negali būti vadinama “netikru DI” — technologija yra naudojama ir remiasi mašininio mokymosi technologija. Taigi, tai nėra melas, kai rinkodaros specialistai renkasi žymėti reklamuojamus produktis DI, net jei tai tėra papildomas modulis.

Yra priežastis, kodėl DI tapo vienu didžiausių madingų terminų: jis gerai parduodamas. Vartotojai ir verslai yra įprate prie DI funkcionalumo, ir, turėdami pasirinkimą, yra labiau teikti pirmenybę DI pagrįstiems produktams.

Pastebėjome panašų modelį per savo A/B testavimą Site.pro platformoje. Kai į savo pagrindinį puslapį įdėjome antraštę „DI svetainių konstruktorius“ vietoje įprastos „Svetainių konstruktorius“, konversijų rodikliai padvigubėjo. Tai parodo stiprią vartotojų paklausą ir komercinį paskatinimą produktus žymėti kaip DI patobulintus.

DI funkcijos yra pridedamos visur: bankų programėlėse, ERP sistemose, produktyvumo įrankiuose, kūrybinėje programinėje įrangoje ir dar daugiau.

Pilnas DI diegimas

Pilni AI produktai yra tie, kurių pagrindinę paskirtį gali atlikti pats AI. Panaudokime analogiją.

Įsivaizduokime, kad yra du automobiliai:

Panašiai ir programinėje įrangoje, DI gali būti tiek esminė funkcija, tiek priedas (antrinė funkcija). Sąskaitų atpažinimas ar rašybos tikrinimas yra naudingi, bet nėra transformuojantys, nebent tai būtų vienintelė produkto funkcija.

DI svetainių konstruktoriai: kur jie yra šiandien

Pagrindinis svetainių konstruktorių tikslas yra kurti svetaines. Jei DI visiškai atlieka šią užduotį — remdamasis vartotojo komandomis ar balso nurodymais — tuomet produktą galima pagrįstai vadinti DI svetainių konstruktoriu.

Tikro DI svetainių kūrimo pavyzdžiai apima:

Priešingai, vaizdų generavimas ar tekstų kūrimas, nors ir naudingi, neišpildo esminės svetainių konstruktorių misijos.

Suprasti netikrą DI

Trečias “DI” diegimo tipas iš tikrųjų nenaudojo mašininio mokymosi technologijos. Yra daugybė programų, paremtų algoritmais, kurie gali atrodyti kaip DI, bet realybėje neturi su juo nieko bendro.

Senosios automatizavimo skriptų sistemos veikė tokiu būdu. Atrodydavo, kad jos atsako į Jūsų unikalią užklausą, kai iš tikrųjų — nesvarbu, kiek kartų paklaustumėte — jos pateiks tą patį atsakymą. Stabilūs algoritmai nesimoko taip, kaip LLM, ir negali atlikti kūrybinės darbo dalies ar tobulėti laikui bėgant.

Tokios deterministinės sistemos anksčiau būdavo reklamuojamos kaip DI, tačiau tokių atvejų yra vis mažiau, nes LLM tapo labiau prieinami.

Nustatyti, ar pildas DI diegimas yra to vertas

Kadangi DI yra integruojamas į skirtingus mūsų gyvenimo aspektus, tikri LLM modeliai atsiranda vis daugiau produktų, kaip funkcija ir kaip pagrindinė jų dalis.

DI turi esminį pranašumą: skirtingai nuo tradicinės kompiuterinės įrangos, jis tobulėja ir generuoja naujus rezultatus, kai yra apmokomas su daugiau duomenų. Tačiau tam yra tam tikrų kaštų — tiek verslui, tiek klientams.

Originalus straipsnis: 2026-03-26 Fake AI Vs. Real AI: How To Know The Difference And Avoid Falling For False Advertising