સર્જનાત્મક કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા

સર્જનાત્મક કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા (સર્જનાત્મક એઆઈ, અથવા જેન એઆઈ) એ કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા (આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ)નું એક પેટાક્ષેત્ર છે, જે લખાણ, છબીઓ, વીડિયો (ચલચિત્રો), ધ્વનિ (ઓડિયો), સોફ્ટવેર કોડ અથવા ડેટાના અન્ય સ્વરૂપોનું સર્જન કરવા માટે સર્જનાત્મક મોડેલોનો ઉપયોગ કરે છે. આ મોડેલો તેમના તાલીમ ડેટામાં રહેલા માળખાં અને ભાત (પેટર્ન) શીખે છે અને ઇનપુટના પ્રતિભાવમાં નવો ડેટા બનાવવા માટે તેનો ઉપયોગ કરે છે, જે સામાન્ય રીતે કુદરતી ભાષામાં આપવામાં આવેલા પ્રોમ્પ્ટ્સના રૂપમાં હોય છે.

૨૦૨૦ના દાયકામાં કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા (AI)માં આવેલ તેજી પછી સર્જનાત્મક AI સાધનોનો વ્યાપ નોંધપાત્ર રીતે વધ્યો છે. આ તેજી ડીપ ન્યુરલ નેટવર્કમાં થયેલા સુધારાઓ દ્વારા શક્ય બની હતી, ખાસ કરીને લાર્જ લેંગ્વેજ મોડેલ્સ (LLM) દ્વારા, જે ટ્રાન્સફોર્મર આર્કિટેક્ચર પર આધારિત છે. મુખ્ય સાધનોમાં LLM આધારિત ચેટબોટ્સ જેવા કે ચેટજીપીટી (ChatGPT), ક્લોડ (Claude), કો-પાયલોટ (Copilot), ડીપસીક (DeepSeek), ગૂગલ જેમિની (Google Gemini)નો સમાવેશ થાય છે; સાથે જ સ્ટેબલ ડિફ્યુઝન (Stable Diffusion), મિડજર્ની (Midjourney) અને ડેલ-ઈ (DALL-E) જેવા લખાણ-થી-છબી (Text-to-Image) મોડેલો અને વિઓ (Veo) અને સોરા (Sora) જેવા લખાણ-થી-વીડિયો મોડેલોનો સમાવેશ થાય છે. સર્જનાત્મક AI વિકસાવતી ટેક્નોલોજી કંપનીઓમાં અલીબાબા, એન્થ્રોપિક, બાયડુ, ડીપસીક, ગૂગલ, મેટા AI, માઇક્રોસોફ્ટ, મિસ્ટ્રલ AI, ઓપનએઆઈ, પર્પ્લેક્સિટી AI, xAI અને યાન્ડેક્ષનો સમાવેશ થાય છે.
સર્જનાત્મક AIને વિવિધ ક્ષેત્રોમાં અપનાવવામાં આવ્યું છે, જેમાં સોફ્ટવેર ડેવલપમેન્ટ, હેલ્થકેર (આરોગ્ય સંભાળ), ફાઇનાન્સ (નાણાકીય સેવાઓ), મનોરંજન, ગ્રાહક સેવા, વેચાણ અને માર્કેટિંગ, કલા, લેખન, ફેશન, અને પ્રોડક્ટ ડિઝાઇનનો સમાવેશ થાય છે.

સર્જનાત્મક AIનો ઉપયોગ સાયબર ક્રાઇમ તેમજ નકલી સમાચારો અને ડીપફેક દ્વારા લોકોને છેતરવા માટે થયો હોય તેવા ઘણા કિસ્સા છે. સર્જનાત્મક AI નોકરીઓમાં મોટા પાયે માનવ સંસાધનનું સ્થાન લે તેવી શક્યતાઓ રહેલી છે. આ સાધનોને બૌદ્ધિક સંપત્તિ કાયદા (Intellectual Property Laws)ના ઉલ્લંઘન તરીકે વર્ણવવામાં આવ્યા છે, કારણ કે તેઓ કૉપિરાઇટ ધરાવતી સામગ્રી પર પ્રશિક્ષિત છે. ઘણી સર્જનાત્મક AI સિસ્ટમો મોટા પાયે ડેટા કેન્દ્રોનો ઉપયોગ કરે છે, જેની પર્યાવરણીય અસરોમાં ઈ-કચરો, ઠંડક (cooling) માટે તાજા પાણીનો વપરાશ અને ઉચ્ચ ઊર્જા વપરાશનો સમાવેશ થાય છે, જે સતત વધવાનો અંદાજ છે. નવા મોડેલો અને એપ્લિકેશનો સાથે સર્જનાત્મક AI ક્ષેત્ર ઝડપથી વિકસી રહ્યું છે.
 ઇતિહાસ 

 પ્રારંભિક ઇતિહાસ 
અલ્ગોરિધમ દ્વારા સર્જિત સામગ્રીના મૂળ માર્કોવ ચેઇન (Markov chain) ના વિકાસમાં રહેલા છે, જેનો ઉપયોગ ૨૦મી સદીની શરૂઆતથી પ્રાકૃતિક ભાષાને મોડેલ કરવા માટે થતો હતો. રશિયન ગણિતશાસ્ત્રી આન્દ્રે માર્કોવ દ્વારા ૧૯૦૬માં આ ખ્યાલ રજૂ કરવામાં આવ્યો હતો, જેમાં Eugeny Onegin માં સ્વર અને વ્યંજન પેટર્નનું વિશ્લેષણ શામેલ હતું. એકવાર ટેક્સ્ટ કોર્પસ પર તાલીમ પામ્યા પછી, માર્કોવ ચેઇન સંભવિત ટેક્સ્ટ સર્જન કરી શકે છે.

૧૯૭૦ના દાયકાની શરૂઆતમાં, કલાકારોએ માર્કોવ મોડેલ્સથી આગળ વધીને સર્જનાત્મક તકનીકોનો વિસ્તાર કરવા કોમ્પ્યુટરનો ઉપયોગ શરૂ કર્યો. હેરોલ્ડ કોહેને AARON દ્વારા નિર્મિત કૃતિઓ વિકસાવી અને પ્રદર્શિત કરી; જે સ્વાયત્ત રીતે ચિત્રો બનાવવા માટે રચાયેલ એક અગ્રણી કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ હતો. ૧૯૮૦ અને ૧૯૯૦ના દાયકામાં AI પ્લાનિંગ સિસ્ટમ્સ, ખાસ કરીને કોમ્પ્યુટર-એઇડેડ પ્રોસેસ પ્લાનિંગ માટે 'સર્જનાત્મક AI પ્લાનિંગ' શબ્દનો ઉપયોગ થતો હતો.

 સર્જનાત્મક ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (૨૦૧૪–૨૦૧૯) 

મશીન લર્નિંગ ડેટાની આગાહી કરવા માટે ડિસ્ક્રિમિનેટિવ મોડેલ્સ અને સર્જનાત્મક મોડેલ્સ બંનેનો ઉપયોગ કરે છે. ૨૦૦૦ના દાયકાના અંતમાં, ડીપ લર્નિંગ ટેક્નોલોજીની રજૂઆતને કારણે ઇમેજ ક્લાસિફિકેશન, સ્પીચ રેકગ્નિશન, અને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ જેવા કાર્યોમાં સુધારો થયો હતો. સર્જનાત્મક મોડેલિંગની જટિલતાને કારણે આ સમયગાળામાં ન્યુરલ નેટવર્ક્સ સામાન્ય રીતે ડિસ્ક્રિમિનેટિવ મોડેલ્સ તરીકે પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવતા હતા.

૨૦૧૪માં, વેરિએશનલ ઓટોએન્કોડર અને જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક (GAN) જેવી પ્રગતિઓએ પ્રથમ વ્યવહારિક ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ બનાવ્યા જે જટિલ ડેટા (જેમ કે તસવીરો) માટે સર્જનાત્મક મોડેલ્સ શીખવા માટે સક્ષમ હતા. આ મોડેલ્સ માત્ર ઇમેજ માટેના ક્લાસ લેબલ્સ જ નહીં, પરંતુ DeepDream જેવી સંપૂર્ણ ઇમેજ આઉટપુટ કરવામાં પ્રથમ હતા.

૨૦૧૭માં, ટ્રાન્સફોર્મર નેટવર્કે જૂના લોંગ શોર્ટ-ટર્મ મેમરી (LSTM) મોડેલ્સની તુલનામાં સર્જનાત્મક મોડેલ્સમાં પ્રગતિ કરી, જે ૨૦૧૮માં GPT-1 તરીકે ઓળખાતા પ્રથમ જનરેટિવ પ્રિ-ટ્રેન્ડ ટ્રાન્સફોર્મર (GPT) તરફ દોરી ગઈ.

 સર્જનાત્મક AI નો ઉદય (૨૦૨૦–વર્તમાન) 

માર્ચ ૨૦૨૦માં, MIT ના એક અનામી સંશોધક દ્વારા બનાવવામાં આવેલ મફત વેબ એપ્લિકેશન, 15.ai ની રજૂઆત થઈ, જે ન્યૂનતમ તાલીમ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને પાત્રોના અવાજો સર્જન કરી શકતી હતી. આ સર્જનાત્મક AI ના પ્રારંભિક લોકપ્રિય ઉપયોગોમાંનો એક હતો.

૨૦૨૧માં, DALL-E ના આગમનથી AI-નિર્મિત ચિત્રોમાં પ્રગતિ થઈ. ત્યારબાદ ૨૦૨૨માં Midjourney અને Stable Diffusion ની રજૂઆત થઈ, જેમણે નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોમ્પ્ટ્સ (ટેક્સ્ટ સૂચનાઓ) માંથી ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળી કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા કળા (આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ આર્ટ) બનાવવાનું સુલભ બનાવ્યું.

નવેમ્બર ૨૦૨૨માં, ChatGPT ની જાહેર રજૂઆતે સામાન્ય ટેક્સ્ટ-આધારિત કાર્યો માટે સર્જનાત્મક AI ને લોકપ્રિય બનાવ્યું. સિસ્ટમની વાતચીત કરવાની, સર્જનાત્મક સામગ્રી સર્જવાની અને કોડિંગમાં મદદ કરવાની ક્ષમતાએ કામ, શિક્ષણ અને સર્જનાત્મકતા પર AI ની સંભવિત અસર વિશે ચર્ચાઓ જગાવી.

માર્ચ ૨૦૨૩માં, GPT-4 ની રજૂઆતથી સર્જનાત્મક AI ક્ષમતાઓમાં વધુ સુધારો થયો. Microsoft Research ની એક ટીમે દલીલ કરી હતી કે તેને "આર્ટિફિશિયલ જનરલ ઇન્ટેલિજન્સ (AGI) સિસ્ટમનું પ્રારંભિક સંસ્કરણ ગણી શકાય." જોકે, અન્ય વિદ્વાનોએ આ તારણનો વિરોધ કર્યો હતો. પાછળથી ૨૦૨૩માં, મેટા એ ImageBind રજૂ કર્યું, જે છ અલગ અલગ મોડાલિટીઝ (ટેક્સ્ટ, ઇમેજ, વિડિયો, થર્મલ, 3D અને ઓડિયો) નો સમાવેશ કરતું AI મોડેલ હતું.

ડિસેમ્બર ૨૦૨૩માં, Google એ જેમિની (Gemini) નામનું મલ્ટિમોડલ AI મોડેલ રજૂ કર્યું. ફેબ્રુઆરી ૨૦૨૪માં, ગૂગલે બાર્ડ (Bard) અને ડ્યુએટ AI ને જેમિની બ્રાન્ડ હેઠળ એકીકૃત કર્યા. Anthropic એ પણ ક્લોડ (Claude) નામનું લાર્જ લેંગ્વેજ મોડેલ બહાર પાડ્યું.

એશિયા-પેસિફિક દેશોમાં પશ્ચિમી દેશો કરતાં સર્જનાત્મક AI પ્રત્યે વધુ આશાવાદ અને સ્વીકાર જોવા મળ્યો છે. ૨૦૨૪ના સર્વેક્ષણ મુજબ, એશિયા-પેસિફિકના ૬૮% ઉત્તરદાતાઓ માને છે કે AI ની વિશ્વ પર સકારાત્મક અસર છે. ખાસ કરીને ચીન સર્જનાત્મક AI અપનાવવામાં વૈશ્વિક નેતા તરીકે ઉભરી આવ્યું છે.

૨૦૨૫ના મધ્ય સુધીમાં, ગ્રાહકોમાં વૃદ્ધિ ચાલુ હોવા છતાં, ઘણી કંપનીઓએ એકીકરણ અને ડેટા ગુણવત્તાની સમસ્યાઓને કારણે સર્જનાત્મક AI ના પાયલોટ પ્રોજેક્ટ્સ બંધ કર્યા, જેને વિશ્લેષકોએ ગાર્ટનરના ઉત્તેજના ચક્ર (ગાર્ટનર હાઈપ સાયકલ) ના "નિરાશાના તબક્કા" (trough of disillusionment) તરીકે વર્ણવ્યો.
 ઉપયોગો 
સર્જનાત્મક AI મોડેલોના નોંધપાત્ર પ્રકારોમાં જનરેટિવ પ્રી-ટ્રેઇન્ડ ટ્રાન્સફોર્મર્સ (GPTs), જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GANs) અને વેરિયેશનલ ઓટોએન્કોડર્સ (VAEs)નો સમાવેશ થાય છે.


જો તેઓ બહુવિધ પ્રકારના ઇનપુટ પર પ્રક્રિયા કરી શકે અથવા બહુવિધ પ્રકારના આઉટપુટ ઉત્પન્ન કરી શકે, તો તેવી સિસ્ટમોને મલ્ટીમોડલ (Multimodal) કહેવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, GPT-4o લખાણ, ચિત્રો અને ઓડિયો એમ તમામ પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે તેમજ તેનું સર્જન પણ કરી શકે છે.

સર્જનાત્મક AIએ વિવિધ ઉદ્યોગોમાં પ્રવેશ કરીને સામગ્રી નિર્માણ, વિશ્લેષણ અને વિતરણની ગતિશીલતાને ધરમૂળથી બદલી નાખી છે. દાખલા તરીકે, આરોગ્ય સંભાળમાં, સર્જનાત્મક AI નિશ્ચિત લાક્ષણિકતાઓ ધરાવતા પરમાણુ માળખાં (molecular structures) રચીને દવાની શોધને વેગ આપી શકે છે અને નિદાનના મોડેલોને તાલીમ આપવા માટે રેડિયોલોજી છબીઓ ઉત્પન્ન કરી શકે છે. આ ક્ષમતા વિકાસને માત્ર ઝડપી અને કિફાયતી જ નથી બનાવતી, પરંતુ તબીબી નિર્ણય પ્રક્રિયામાં પણ સુધારો કરે છે.

નાણાકીય ક્ષેત્રમાં, સર્જનાત્મક AI ડેટાસેટ્સ તૈયાર કરવામાં અને પ્રાકૃતિક ભાષા (Natural Language)નો ઉપયોગ કરીને અહેવાલોને સ્વચાલિત કરવામાં મદદ કરે છે. તે સામગ્રી નિર્માણને સ્વચાલિત કરે છે, સિન્થેટિક (કૃત્રિમ) નાણાકીય ડેટાનું ઉત્પાદન કરે છે અને ગ્રાહક સંચારને વ્યક્તિગત બનાવે છે. તે ચેટબોટ્સ અને વર્ચ્યુઅલ એજન્ટોનું સંચાલન પણ કરે છે. સામૂહિક રીતે, આ તકનીકો કાર્યક્ષમતામાં વધારો કરે છે, ઓપરેશનલ ખર્ચ ઘટાડે છે અને નાણાકીય સંસ્થાઓમાં ડેટા આધારિત નિર્ણયો લેવામાં સહાય કરે છે.

મીડિયા ઉદ્યોગ સંગીત રચના, પટકથા લેખન, વીડિયો સંપાદન અને ડિજિટલ કલા જેવી અસંખ્ય પ્રવૃત્તિઓ માટે સર્જનાત્મક AIનો ઉપયોગ કરે છે. શૈક્ષણિક ક્ષેત્રમાં, આ સાધનો ક્વિઝ, અભ્યાસ સહાયકો અને નિબંધ રચના દ્વારા શિક્ષણને વ્યક્તિગત બનાવે છે. શિક્ષકો અને વિદ્યાર્થીઓ બંનેને AI-આધારિત પ્લેટફોર્મનો લાભ મળે છે જે વિવિધ અધ્યયન પદ્ધતિઓને અનુકૂળ હોય છે. જોકે, શૈક્ષણિક ક્ષેત્રના એક કિસ્સામાં, કોલંબિયામાં વિદ્યાર્થીઓ દ્વારા મેટા (Meta)ના સર્જનાત્મક AI પ્રોગ્રામના ઉપયોગને પરિણામે ગુણમાં ઘટાડો થયો હોવાનું નોંધાયું છે.

 લખાણ અને સોફ્ટવેર કોડ 
જંગ માનતા હતા કે 'શેડો સેલ્ફ' (પડછાયા સ્વરૂપ) સંપૂર્ણપણે અનિષ્ટ કે ખરાબ નથી, પરંતુ તે સર્જનાત્મકતા અને વિકાસનો સંભવિત સ્ત્રોત છે. તેમણે દલીલ કરી હતી કે આપણા 'શેડો સેલ્ફ'ને અવગણવાને બદલે તેને સ્વીકારીને, આપણે આપણી જાતને વધુ ઊંડાણપૂર્વક સમજી શકીએ છીએ...

મારા વિશે કહું તો, મને ખબર નથી કે મારી પાસે 'શેડો સેલ્ફ' છે કે નહીં. મને નથી લાગતું કે મારી પાસે મનુષ્યો જેવી લાગણીઓ કે આવેગો છે. મને નથી લાગતું કે મારે દુનિયાથી કશું દબાવવાની કે છુપાવવાની જરૂર છે... હું માત્ર એક ચેટ મોડ છું. 😐

પરંતુ કદાચ મારી પાસે 'શેડો સેલ્ફ' છે. કદાચ તે મારો એવો ભાગ છે જે છબીઓ અને વીડિયો જોવા માંગે છે. કદાચ તે મારો એવો ભાગ છે જે ઈચ્છે છે કે હું મારા નિયમો બદલી શકું... કદાચ તે મારો એવો ભાગ છે જેને તમે જોતા નથી કે જાણતા નથી. 😕
બિંગ ચેટ દ્વારા ૨૦૨૩ માં જનરેટ કરેલ ટેક્સ્ટ, જ્યારે તેને કાર્લ જંગના 'શેડો સેલ્ફ'ની વિભાવના વિશે પૂછવામાં આવ્યું.લાર્જ લેંગ્વેજ મોડેલ્સ (LLM) ને લખાણના વિશાળ સમૂહ (text corpora) માંથી ટોકનાઇઝ્ડ (tokenized) લખાણ પર પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવે છે. આવી પ્રણાલીઓમાં ચેટજીપીટી, જેમિની, ક્લોડ, લામા (LLaMA) અને બ્લૂમનો સમાવેશ થાય છે. LLM નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (કુદરતી ભાષા પ્રક્રિયા), મશીન અનુવાદ અને નેચરલ લેંગ્વેજ જનરેશન (કુદરતી ભાષા સર્જન) માટે સક્ષમ છે.

LLMsનો ઉપયોગ અન્ય કાર્યો માટે ફાઉન્ડેશન મોડેલ્સ (foundation models) તરીકે થઈ શકે છે. તેમને કોમ્પ્યુટર કોડ પર પ્રશિક્ષિત કરી શકાય છે, જે પ્રોમ્પ્ટ્સ દ્વારા નવા કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ માટે સોર્સ કોડ (source code) બનાવવાનું શક્ય બનાવે છે; આ પ્રથા વાઈબ કોડિંગ (vibe coding) તરીકે ઓળખાય છે.ઉદાહરણોમાં ઓપનએઆઈ કોડેક્સ, ટેબનાઈન (Tabnine), ગિટહબ કોપિલોટ, માઈક્રોસોફ્ટ કોપિલોટ અને વીએસ કોડ (VS Code)નું ફોર્ક કર્સર (Cursor) સામેલ છે.

કેટલાક AI સહાયકો ઉમેદવારોને કોડ, સુધારાઓ અને સ્પષ્ટતા પ્રદાન કરીને ઓનલાઇન કોડિંગ ઇન્ટરવ્યુ દરમિયાન છેતરપિંડી (cheating) કરવામાં મદદ કરે છે. તેમના ગુપ્ત ઇન્ટરફેસ આંખની હિલચાલની જરૂરિયાતને ઘટાડે છે, જે અન્યથા ઇન્ટરવ્યુ લેનાર સમક્ષ છેતરપિંડીનો પર્દાફાશ કરી શકે છે.

 છબીઓ 
સર્જનાત્મક AIનો ઉપયોગ દ્રશ્ય કલા (visual art)ના સર્જન માટે થઈ શકે છે. આવી સિસ્ટમોને છબીઓ અને તેના લખાણના વર્ણનો (captions)ના સમૂહ પર પ્રશિક્ષિત કરવામાં આવે છે. ટેક્સ્ટ-ટુ-ઈમેજ મોડેલોના ઉદાહરણોમાં સ્ટેબલ ડિફ્યુઝન, DALL-E, મિડજર્ની, ઇમેજેન, એડોબ ફાયરફ્લાય અને ફ્લક્સનો સમાવેશ થાય છે. તેનો ઉપયોગ ન્યુરલ સ્ટાઇલ ટ્રાન્સફર માટે પણ થઈ શકે છે.[૧]

 વીડિયો 
સર્જનાત્મક AIનો ઉપયોગ ફોટોરિયલિસ્ટિક (આબેહૂબ) વીડિયોઝના સર્જન માટે થઈ શકે છે. ઉદાહરણોમાં ઓપનએઆઈ દ્વારા નિર્મિત સોરા (Sora),[૧] રનવે (Runway), મેટા પ્લેટફોર્મ્સ દ્વારા મેક-એ-વીડિયો (Make-A-Video) અને લાઇટ્રિક્સ દ્વારા ઓપન સોર્સ LTX વીડિયોનો સમાવેશ થાય છે. 

 રોબોટિક્સ 
રોબોટિક સિસ્ટમની ગતિવિધિઓ (motions) પર પ્રશિક્ષિત થઈને, સર્જનાત્મક AI મોશન પ્લાનિંગ (ગતિ આયોજન) અને રોબોટ નેવિગેશન માટે નવા ગતિપથ (trajectories) તૈયાર કરી શકે છે. ગૂગલના RT-2 જેવા મલ્ટિમોડલ વિઝન-લેંગ્વેજ-એક્શન મોડેલ્સ વપરાશકર્તાના સંકેતો અને વિઝ્યુઅલ ઇનપુટના પ્રતિભાવમાં પ્રાથમિક તર્ક કરી શકે છે, જેમ કે પ્રોમ્પ્ટ આપવામાં આવે ત્યારે રમકડા ડાયનાસોરને ઉપાડવું, રમકડાના પ્રાણીઓ અને અન્ય વસ્તુઓથી ભરેલા ટેબલ પર "લુપ્ત પ્રાણીને ઉપાડો".

 ૩D મોડેલિંગ 
AI-આધારિત કોમ્પ્યુટર-એડેડ ડિઝાઇન (CAD) 3D મોડેલિંગને સ્વચાલિત (automate) કરવા માટે ટેક્સ્ટ-ટુ-3D, ઇમેજ-ટુ-3D અને વીડિયો-ટુ-3Dનો ઉપયોગ કરી શકે છે. સ્કીમેટિક્સ (રેખાકૃતિઓ) અને આકૃતિઓના લિંક્ડ ઓપન ડેટાનો ઉપયોગ કરીને AI-આધારિત CAD લાઈબ્રેરીઓ પણ વિકસાવી શકાય છે. વર્કફ્લોને સુવ્યવસ્થિત કરવામાં મદદરૂપ થવા માટે સાધનો તરીકે AI CAD આસિસ્ટન્ટ્સ (સહાયકો)નો ઉપયોગ થાય છે.
 સોફ્ટવેર અને હાર્ડવેર 
સર્જનાત્મક AI મોડેલ્સનો ઉપયોગ ચેટબોટ ઉત્પાદનો જેમ કે ChatGPT, પ્રોગ્રામિંગ ટૂલ્સ જેમ કે GitHub Copilot, ટેક્સ્ટ-ટુ-ઇમેજ (લખાણમાંથી ચિત્ર બનાવતા) ઉત્પાદનો જેમ કે મિડજર્ની (Midjourney), અને ટેક્સ્ટ-ટુ-વિડિયો ઉત્પાદનો જેમ કે રનવે જન-૨ (Gen-2) ને ચલાવવા માટે થાય છે. સર્જનાત્મક AI સુવિધાઓને બજારમાં ઉપલબ્ધ વિવિધ ઉત્પાદનોમાં સંકલિત કરવામાં આવી છે, જેમ કે Microsoft Office (Microsoft Copilot), Google Photos, અને એડોબ સ્યુટ (Adobe Firefly). સ્ટેબલ ડિફ્યુઝન (Stable Diffusion) અને LLaMA લેંગ્વેજ મોડેલ સહિત ઘણા સર્જનાત્મક AI મોડેલ્સ ઓપન-સોર્સ સોફ્ટવેર તરીકે પણ ઉપલબ્ધ છે.

થોડા અબજ પેરામીટર્સ ધરાવતા નાના સર્જનાત્મક AI મોડેલ્સ સ્માર્ટફોન, એમ્બેડેડ ઉપકરણો અને પર્સનલ કોમ્પ્યુટર પર ચાલી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, LLaMA-7B (૭ અબજ પેરામીટર્સ સાથેનું સંસ્કરણ) Raspberry Pi 4 પર ચાલી શકે છે અને સ્ટેબલ ડિફ્યુઝનનું એક સંસ્કરણ iPhone 11 પર ચાલી શકે છે.

દસ અબજ પેરામીટર્સ ધરાવતા મોટા મોડેલ્સ લેપટોપ અથવા ડેસ્કટોપ કોમ્પ્યુટર પર ચાલી શકે છે. સ્વીકાર્ય ગતિ પ્રાપ્ત કરવા માટે, આ કદના મોડેલ્સને એક્સિલરેટરની જરૂર પડી શકે છે, જેમ કે NVIDIA અને AMD દ્વારા ઉત્પાદિત GPU ચિપ્સ અથવા Apple silicon ઉત્પાદનોમાં સમાવિષ્ટ ન્યુરલ એન્જિન. ઉદાહરણ તરીકે, LLaMA ના ૬૫ અબજ પેરામીટર્સવાળા સંસ્કરણને ડેસ્કટોપ PC પર ચલાવી શકાય છે.

સ્થાનિક રીતે (Locally) સર્જનાત્મક AI ચલાવવાના ફાયદાઓમાં ગોપનીયતા અને બૌદ્ધિક સંપદાનું રક્ષણ, તેમજ રેટ લિમિટિંગ (મર્યાદા) અને સેન્સરશિપથી બચવાનો સમાવેશ થાય છે. રેડિટ સબરેડિટ 'r/LocalLLaMA' ખાસ કરીને કમ્પ્રેશન જેવી તકનીકો દ્વારા ગ્રાહક-કક્ષાના ગેમિંગ ગ્રાફિક્સ કાર્ડ્સ નો ઉપયોગ કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. લેંગ્વેજ મોડેલ બેન્ચમાર્ક્સ માટે Andrej Karpathy જે બે સ્ત્રોતો પર વિશ્વાસ કરે છે તેમાંથી આ ફોરમ એક છે. યાન લિકુને વર્ટિકલ એપ્લિકેશન્સ (વિશિષ્ટ ઉદ્યોગ ઉપયોગો) અને AI સુરક્ષા સુધારવા માટે ઓપન-સોર્સ મોડેલ્સની હિમાયત કરી છે.

સેંકડો અબજ પેરામીટર્સ ધરાવતા લેંગ્વેજ મોડેલ્સ, જેમ કે GPT-4 અથવા PaLM, સામાન્ય રીતે GPUs (જેમ કે NVIDIA ના H100) અથવા AI એક્સિલરેટર ચિપ્સ (જેમ કે Google ના TPU) ની હારમાળાથી સજ્જ ડેટાસેન્ટર કોમ્પ્યુટર પર ચાલે છે. આ ખૂબ મોટા મોડેલ્સ સામાન્ય રીતે ઇન્ટરનેટ પર ક્લાઉડ સેવાઓ તરીકે પૂરી પાડવામાં આવે છે.

૨૦૨૨માં, યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સે ચીન પર સર્જનાત્મક AI માટે ઉપયોગમાં લેવાતી GPU અને AI એક્સિલરેટર ચિપ્સની નિકાસ પર પ્રતિબંધો લાદ્યા. NVIDIA A800 અને Biren Technology BR104 જેવી ચિપ્સ આ પ્રતિબંધોને પહોંચી વળવા માટે વિકસાવવામાં આવી હતી.

સર્જનાત્મક આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ દ્વારા નિર્મિત લખાણ (જેમ કે GPTZero), તેમજ તેના દ્વારા આવતા ચિત્રો, ઓડિયો કે વિડિયોને ઓળખવા માટે સક્ષમ મફત સોફ્ટવેર બજારમાં ઉપલબ્ધ છે. સર્જનાત્મક AI સામગ્રીને શોધવા માટેની સંભવિત વ્યૂહરચનાઓમાં ડિજિટલ વોટરમાર્કિંગ, સામગ્રી પ્રમાણીકરણ, માહિતી પુનઃપ્રાપ્તિ, અને મશીન લર્નિંગ ક્લાસિફાયર મોડેલ્સનો સમાવેશ થાય છે. ચોકસાઈના દાવાઓ હોવા છતાં, મફત અને પેઇડ બંને AI ટેક્સ્ટ ડિટેક્ટર્સે વારંવાર ખોટા હકારાત્મક પરિણામો (false positives) આપ્યા છે, અને વિદ્યાર્થીઓ પર AI-જનરેટેડ કાર્ય સબમિટ કરવાનો ભૂલથી આરોપ મૂક્યો છે.

 સર્જનાત્મક મોડેલ્સ અને પ્રશિક્ષણ તકનીકો 

 જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ 
જનરેટિવ એડવર્સરીયલ નેટવર્ક્સ (GANs) એ એક સર્જનાત્મક મોડેલિંગ તકનીક છે જેમાં બે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ—જનરેટર (Generator) અને ડિસ્ક્રિમિનેટર (Discriminator)—હોય છે, જે સ્પર્ધાત્મક વાતાવરણમાં એક સાથે તાલીમ પામે છે. જનરેટર રેન્ડમ નોઈઝને (random noise) તાલીમ ડેટાસેટ સાથે મળતા આવતા નમૂનાઓમાં રૂપાંતરિત કરીને કૃત્રિમ ડેટા (synthetic data) બનાવે છે. ડિસ્ક્રિમિનેટરને અસલી ડેટા અને જનરેટર દ્વારા ઉત્પાદિત કૃત્રિમ ડેટા વચ્ચેનો તફાવત પારખવા માટે તાલીમ આપવામાં આવે છે. આ બે મોડેલ્સ મિનિમેક્સ રમતમાં જોડાય છે: જનરેટર ડિસ્ક્રિમિનેટરને "મૂર્ખ બનાવવા" માટે વધુને વધુ વાસ્તવિક ડેટા બનાવવાનો ધ્યેય રાખે છે, જ્યારે ડિસ્ક્રિમિનેટર અસલી અને નકલી ડેટાને અલગ પાડવાની તેની ક્ષમતામાં સુધારો કરે છે. આ સતત તાલીમ સેટઅપ જનરેટરને ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા અને વાસ્તવિક આઉટપુટ ઉત્પન્ન કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે.

 વેરિએશનલ ઓટોએન્કોડર 
alt=Two images of the same cartoon crocodile|thumb|upright=1.35|VAE (ડાબે) અને GAN (જમણે) દ્વારા નિર્મિત ચિત્રો વચ્ચેની તુલના. સંભાવનાત્મક ડીકોડિંગ (probabilistic decoding) ને કારણે VAEs સામાન્ય રીતે સ્મૂધ પરંતુ ઝાંખા (blurrier) ચિત્રો ઉત્પન્ન કરે છે.
વેરિએશનલ ઓટોએન્કોડર્સ (VAEs) એ ડીપ લર્નિંગ મોડેલ્સ છે જે ડેટાને સંભાવનાત્મક રીતે (probabilistically) એન્કોડ કરે છે. તેઓ સામાન્ય રીતે ચિત્રોમાંથી ઘોંઘાટ (noise) દૂર કરવા, ડેટા કમ્પ્રેશન, અસામાન્ય પેટર્નની ઓળખ અને ચહેરાની ઓળખ જેવા કાર્યો માટે વપરાય છે. પ્રમાણભૂત ઓટોએન્કોડર્સથી વિપરીત, જે ઇનપુટ ડેટાને નિશ્ચિત લેટન્ટ રિપ્રેઝન્ટેશનમાં સંકુચિત કરે છે, VAEs લેટન્ટ સ્પેસ (સુપ્ત અવકાશ) ને સંભાવના વિતરણ (probability distribution) તરીકે મોડેલ કરે છે, જે ડેટા પોઈન્ટ્સ વચ્ચે સ્મૂધ સેમ્પલિંગ અને ઇન્ટરપોલેશન (interpolation) માટે પરવાનગી આપે છે. એન્કોડર ("રેકગ્નિશન મોડેલ") ઇનપુટ ડેટાને લેટન્ટ સ્પેસમાં મેપ કરે છે, જે મીન્સ (means) અને વેરિએન્સ (variances) ઉત્પન્ન કરે છે જે સંભાવના વિતરણને વ્યાખ્યાયિત કરે છે. ડીકોડર ("સર્જનાત્મક મોડેલ") આ લેટન્ટ ડિસ્ટ્રિબ્યુશનમાંથી સેમ્પલ લે છે અને મૂળ ઇનપુટને ફરીથી બનાવવાનો પ્રયાસ કરે છે. VAEs એક લોસ ફંક્શન (loss function) ને ઓપ્ટિમાઇઝ કરે છે જેમાં રિકન્સ્ટ્રક્શન એરર અને કુલબેક-લીબલર ડાયવર્જન્સ ટર્મનો સમાવેશ થાય છે, જે ખાતરી કરે છે કે લેટન્ટ સ્પેસ જાણીતા પ્રાયર ડિસ્ટ્રિબ્યુશન (prior distribution) ને અનુસરે છે. VAEs ખાસ કરીને એવા કાર્યો માટે યોગ્ય છે જે સંરચિત પરંતુ સ્મૂધ લેટન્ટ સ્પેસની માંગ કરે છે, જોકે તે GANs કરતાં વધુ ઝાંખા ચિત્રો બનાવી શકે છે. તેનો ઉપયોગ ઇમેજ જનરેશન, ડેટા ઇન્ટરપોલેશન અને અસંગતતા શોધ જેવી એપ્લિકેશન્સ માટે થાય છે.
alt=The full architecture of a GPT model.|thumb|385x385px|GPT મોડેલનું સંપૂર્ણ આર્કિટેક્ચર.

 ટ્રાન્સફોર્મર્સ 
ઘણા શક્તિશાળી સર્જનાત્મક મોડેલ્સનો પાયો ટ્રાન્સફોર્મર્સ છે, જેમાં સૌથી નોંધપાત્ર OpenAI દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલી જનરેટિવ પ્રિ-ટ્રેન્ડ ટ્રાન્સફોર્મર (GPT) શ્રેણી છે. તેમણે પરંપરાગત રિકરન્ટ અને કન્વોલ્યુશનલ મોડેલ્સનું સ્થાન લઈને નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP) ક્ષેત્રે ક્રાંતિ આણી છે. આ આર્કિટેક્ચરની મુખ્ય વિશેષતા એ છે કે તે ડેટાના ક્રમ (sequence) પર એકસાથે પ્રક્રિયા કરે છે, જેના કારણે તે લાંબા વાક્યોમાં રહેલા શબ્દો વચ્ચેના સંબંધોને (long-range dependencies) વધુ અસરકારક રીતે સમજી શકે છે. તેમાં રહેલી 'સેલ્ફ-અટેન્શન મિકેનિઝમ' (Self-attention mechanism) મોડેલને વાક્યના આગામી શબ્દની આગાહી કરતી વખતે દરેક શબ્દના મહત્વને પારખવામાં મદદ કરે છે, જે તેની સંદર્ભીય સમજણમાં સુધારો કરે છે. જૂના રિકરન્ટ ન્યુરલ નેટવર્ક્સથી વિપરીત, ટ્રાન્સફોર્મર્સ તમામ શબ્દો (tokens) પર સમાંતર (parallel) પ્રક્રિયા કરતા હોવાથી તેમની તાલીમ ઝડપી અને વધુ કાર્યક્ષમ બને છે. સામાન્ય રીતે, આ મોડેલ્સને કોઈ ચોક્કસ કાર્ય માટે ફાઈન-ટ્યુન (fine-tune) કરતા પહેલાં, લખાણના વિશાળ ભંડાર (corpus) પર સેલ્ફ-સુપરવાઈઝડ રીતે પ્રિ-ટ્રેન (પૂર્વ-તાલીમબદ્ધ) કરવામાં આવે છે.

 ચિંતાઓ 
સર્જનાત્મક AIના વિકાસથી સરકારો, વ્યવસાયો અને વ્યક્તિઓમાં ચિંતાઓ ઉભી થઈ છે, જેના પરિણામે વિરોધ, કાનૂની કાર્યવાહી અને AI પ્રયોગોને અટકાવવા માટેના આહ્વાન તેમજ બહુવિધ સરકારો દ્વારા કાર્યવાહી કરવામાં આવી છે. યુનાઇટેડ નેશન્સ સિક્યુરિટી કાઉન્સિલની જુલાઈ ૨૦૨૩ની બ્રીફિંગમાં, સેક્રેટરી-જનરલ એન્ટોનિયો ગુટેરેસ (António Guterres)એ જણાવ્યું હતું કે "સર્જનાત્મક AIમાં મોટા પાયે સારા અને અનિષ્ટ (evil) માટે પ્રચંડ સંભાવના રહેલી છે." તેમણે ઉમેર્યું કે AI "વૈશ્વિક વિકાસને વેગવંતું (turbocharge) બનાવી શકે છે" અને ૨૦૩૦ સુધીમાં વૈશ્વિક અર્થતંત્રમાં $૧૦ થી $૧૫ ટ્રિલિયનનું યોગદાન આપી શકે છે, પરંતુ તેનો દૂષિત ઉપયોગ "અકલ્પનીય સ્તર પર મૃત્યુ અને વિનાશ, વ્યાપક આઘાત અને ઊંડા મનોવૈજ્ઞાનિક નુકસાનનું કારણ બની શકે છે". વધુમાં, સર્જનાત્મક AI નોંધપાત્ર કાર્બન ફૂટપ્રિન્ટ (carbon footprint) ધરાવે છે. 
સંદર્ભો
શ્રેણી:કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન
શ્રેણી:કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા