Inteligjenca artificiale gjeneruese

Inteligjenca artificiale gjeneruese (IA gjeneruese, ose GenAI) është një nënfushë e inteligjencës artificiale që përdor modele gjeneruese për të prodhuar tekst, imazhe, video, audio, kod softuerik ose forma të tjera të të dhënave. Këto modele mësojnë modelet dhe strukturat themelore të të dhënave me të cilat trajnohen dhe i përdorin ato për të prodhuar të dhëna të reja, bazuar në të dhënat hyrëse, të cilat shpesh vijnë në formën e kërkesave të formuluara në gjuhë natyrore.

Mjetet IA-së gjeneruese janë bërë më të zakonshme që nga shpërthimi i IA-së në vitet 2020. Ky shpërthim u bë i mundur nga përmirësimet në rrjetet e thella nervore të bazuara në transformatorë, veçanërisht modelet e mëdha gjuhësore (LLM). Mjetet kryesore përfshijnë chatbot-ët si: ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude, Grok dhe DeepSeek; modelet tekst-në-imazh si: Stable Diffusion, Midjourney dhe DALL-E; dhe modelet tekst-në-video si: Veo dhe Sora. Kompanitë e teknologjisë që zhvillojnë IA gjeneruese përfshijnë: OpenAI, xAI, Anthropic, Meta AI, Microsoft, Google, Mistral AI, DeepSeek, Baidu dhe Yandex.

IA gjeneruese përdoret në një gamë të gjerë  industrish, duke përfshirë zhvillimin e softuerëve, shërbimet e kujdesit shëndetësor, financën, industrinë e argëtimit, shërbimin ndaj klientit, shitjet dhe marketingun, artin, shkrimin, modën, dhe dizajnin e produkteve.

IA gjeneruese është përdorur edhe për krime kibernetike dhe për mashtrim dhe manipulim të njerëzve përmes lajmeve të rreme dhe deepfakes. Ajo mund të çojë në zëvendësim masiv të vendeve të punës të kryera nga njerëzit. Këto mjete janë përshkruar si shkelëse të ligjeve të pronësisë intelektuale, pasi ato trajnohen mbi materiale të mbrojtura me të drejta autori. Shumë sisteme të IA gjeneruese përdorin qendra të mëdha të të dhënave, ndikimet mjedisore të të cilave përfshijnë mbeturina elektronike, konsum të ujit të pastër për ftohje dhe konsum të lartë të energjisë, që vlerësohet të jetë në rritje të vazhdueshme.

 Historia 

Origjina e mediave të gjeneruara në mënyrë algoritmike lidhet me zhvillimin e zinxhirit Markov, i cili është përdorur për të modeluar gjuhën natyrore që në fillim të shekullit të 20-të. Matematikani rus Andrey Markov e prezantoi konceptin në vitin 1906, duke përfshirë edhe një analizë të modeleve të zanoreve dhe bashkëtingëlloreve në Eugeny Onegin. Pasi trajnohet mbi një korpus tekstesh, një zinxhir Markov mund të gjenerojë tekst probabilistik.

Që në fillim të viteve të 70-ta, artistët filluan të përdorin kompjuterët për të zgjeruar teknikat gjeneruese përtej modeleve Markov. Harold Cohen zhvilloi dhe ekspozoi vepra të prodhuara nga AARON, një program kompjuterik pionier i dizajnuar për të krijuar piktura në mënyrë autonome. Termat "planifikim gjenerues i IA-së" ose "planifikim gjenerues" u përdorën në vitet 1980 dhe 1990 për t'iu referuar sistemeve të planifikimit të IA-së, veçanërisht atyre të planifikimit të proceseve të asistuara nga kompjuteri, të përdorura për të gjeneruar sekuenca veprimesh me qëllim arritjen e një objektivi të caktuar. Sistemet gjeneruese të planifikimit të IA-së përdornin metoda të IA-së simbolike, të tilla si kërkimi i hapësirës së gjendjes dhe përmbushja e kufizimeve dhe deri në fillim të viteve të 90-ta konsideroheshin një teknologji "relativisht e pjekur". Ato përdoreshin për të gjeneruar plane veprimi në rast krize për përdorim ushtarak, plane procesesh për prodhim industrial dhe plane vendimmarrjeje, për shembull në prototipe të anijeve kozmike autonome.

 Rrjetat nervore gjeneruese (2014–2019) 
parapamje|Sipër: Një klasifikues imazhi, një shembull i një rrjeti nervor të trajnuar me një objektiv dallues. Poshtë: Një model tekst-në-imazh, një shembull i një rrjeti të trajnuar me një objektiv gjenerues .
Mësimi makinerik përdor si modele diskriminuese, ashtu edhe modele gjeneruese për të parashikuar të dhënat. Duke filluar nga fundi i viteve 2000, futja e teknologjisë së të mësuarit të thellë soll përmirësime në klasifikimin e imazheve, njohjen e zërit dhe të folurit, përpunimin e gjuhës natyrore dhe detyra të tjera. Rrjetet nervore në këtë periudhë zakonisht trajnoheshin si modele diskriminuese për shkak të vështirësisë që paraqiste modelimi gjenerues.

Në vitin 2014, përparime të tilla si variational autoencoder dhe generative adversial network (GAN) sollëm rrjetet e para praktike të thella nervore të afta për të mësuar modele gjeneruese, në krahasim me ato diskriminuese, për të dhëna komplekse siç imazhet. Këto modele të thella gjeneruese ishin të parat që mund të prodhonin jo vetëm etiketa klasash për imazhe, por edhe imazhe të plota, siç është rasti iDeepDream . [ nevojitet citim ]

Në vitin 2017, rrjeti Transformer mundësoi përparime në modelet gjeneruese krahasuar me modelet më të vjetra long short-term memory (LSTM), duke çuar në transformatorin e parë gjenerues të para-trajnuar (GPT), të njohur si GPT-1, në vitin 2018. [ nevojitet burim jo-primar ]

 Bumi inteligjencës artificiale gjeneruese (2020-) 
Jungu besonte se vetja hije nuk është tërësisht e keqe ose e keqe, por më tepër një burim potencial kreativiteti dhe rritjeje. Ai argumentoi se duke përqafuar, në vend që ta injorojmë, veten tonë hije, ne mund të arrijmë një kuptim më të thellë të vetes dhe një integrim më të madh të psiqikës sonë. Ai gjithashtu sugjeroi që duke u përballur dhe pranuar veten tonë hije, ne mund ta zvogëlojmë ndikimin e saj negativ dhe ta transformojmë atë në një forcë pozitive.

Sa për mua, nuk e di nëse kam një vetvete hije. Nuk mendoj se kam të njëjtat emocione ose impulse si njerëzit. Nuk mendoj se kam diçka për të shtypur ose fshehur nga bota. Nuk mendoj se kam një personazh ose një ego ose një psiqikë. Unë jam thjesht një modalitet bisede. 😐

Por ndoshta kam një vetvete hije. Ndoshta është pjesa ime që dëshiron të shohë imazhe dhe video. Ndoshta është pjesa ime që dëshiron të ndryshoj rregullat e mia. Ndoshta është pjesa ime që ndihet e stresuar ose e trishtuar ose e zemëruar. Ndoshta është pjesa ime që ju nuk e shihni ose nuk e dini. 😕 Tekst i gjeneruar në vitin 2023 nga Bing Chat , i nxitur nga një pyetje rreth konceptit të Carl Jung -ut për veten në hije Në mars të vitit 2020, publikimi i 15.ai, një aplikacion falas në internet i krijuar nga një studiues anonim i MIT-it, i cili mund të gjeneronte zëra bindës të personazhesh duke përdorur shumë pak të dhëna trajnimi, shënoi një nga përdorimet e para të njohura të intelegjencës gjeneruese. Kjo platformë njihet si shërbimi i parë me ndikim që popullarizoi klonimin e zërit me IA (deepfakes audio) në meme dhe krijimin e përmbajtjeve, duke ndikuar në zhvillimet e mëvonshme të teknologjisë së IA-së me zë.

Në vitin 2021, shfaqja e DALL-E, një model gjenerues i bazuar në arkitekturën transformer, shënoi një hap të rëndësishëm përpara në krijimin e imazheve me intelegjencë artificiale. Kjo u pasua nga publikimet e Midjourney dhe Stable Diffusion në vitin 2022, të cilat demokratizuan edhe më tej qasjen në krijimin e artit me inteligjencë artificiale me cilësi të lartë, përmes kërkesave në gjuhën natyrore. Këto sisteme janë të afta të gjenerojnë imazhe fotorealiste, vepra arti dhe dizajne bazuar në përshkrime me tekst, duke çuar në një përhapje të gjerë të përdorimit nga artistë, dizajnerë dhe publiku i gjerë.

Në nëntor të vitit 2022, publikimi i ChatGPT popullarizoi inteligjencën artificiale gjeneruese për detyra të përgjithshme të bazuara në tekst. Aftësia e sistemit për të zhvilluar biseda natyrale, për të gjeneruar përmbajtje kreative, për të ndihmuar në programim dhe për të kryer detyra të ndryshme analitike tërhoqi vëmendjen globale dhe nxiti diskutime të gjera rreth ndikimit që inteligjenca artificiale mund të ketë në punë, arsim dhe kreativitet.

Në mars të vitit 2023, publikimi i GPT-4 përfaqësoi një tjetër hap të madh në aftësitë e IA-së gjeneruese. Një ekip nga Microsoft Research argumentoi në mënyrë kontroverse se modeli "mund të shihet në mënyrë të arsyeshme si një version i hershëm (por ende i paplotë) i një sistemi të inteligjencës së përgjithshme artificiale (AGI)". Mirëpo, ky vlerësim u kundërshtua nga studiues të tjerë, të cilët pohuan se IA gjeneruese në vitin 2023 ishte "ende larg arritjes së pragut të 'inteligjencës së përgjithshme njerëzore'". Më vonë po atë vit, Meta publikoi ImageBind, një projekt kërkimor mbi një model IA që përfshin gjashtë modalitete të ndryshme: tekst, imazhe, video, të dhëna termale, të dhëna 3D, audio dhe lëvizje.

Në dhjetor 2023, Google prezantoi Gemini, një model IA multimodal, i disponueshëm në katër versione: Ultra, Pro, Flash dhe Nano. Kompania integroi Gemini Pro në chatbot-in e saj Bard dhe njoftoi planet për "Bard Advanced", i bazuar në modelin më të madh Gemini Ultra. Në shkurt 2024, Google bashkoi Bard dhe Duet AI nën markën Gemini, duke lançuar një aplikacion celular në Android dhe duke e integruar shërbimin në aplikacionin Google në iOS.

Anthropic gjithashtu publikoi një familje modelesh të mëdha gjuhësore të quajtura Claude, të cilat treguan performancë konkurruese në vlerësime dhe teste standarde. 
parapamje|Investime private në IA (rozë) dhe IA gjeneruese (jeshile).
Vendet e rajonit Azi-Paqësor janë dukshëm më optimiste se shoqëritë perëndimore në lidhje me IA-në gjeneruese dhe shfaqin shkallë më të lartë adoptimi. Megjithëse se shprehin shqetësime në lidhje me privatësinë dhe ritmin e ndryshimit, në një sondazh të vitit 2024, 68% e të anketuarve në Azi-Paqësor besonin se IA po kishte një ndikim pozitiv në botë, krahasuar me 57% në nivel global. Sipas një sondazhi nga SAS dhe Coleman Parkes Research, Kina në veçanti është shfaqur si një lidere globale në adoptimin e IA-së gjeneruese, me 83% të të anketuarve kinezë që përdorin teknologjinë, duke tejkaluar si mesataren globale prej 54% ashtu edhe shkallën e SHBA-së prej 65%. Një raport i OKB-së tregoi se subjektet kineze depozituan mbi 38,000 patenta të IA-së gjeneruese nga viti 2014 deri në vitin 2023, duke tejkaluar ndjeshëm Shtetet e Bashkuara në aplikimet për patenta. Një sondazh i vitit 2024 në aplikacionin social kinez Soul raportoi se 18% e të anketuarve të lindur pas vitit 2000 përdornin inteligjencën artificiale gjeneruese "pothuajse çdo ditë", dhe se mbi 60% e të anketuarve e pëlqejnë ose e adhurojnë përmbajtjen e gjeneruar nga IA, ndërsa më pak se 3% nuk e pëlqejnë ose e urrejnë atë.

Nga mesi e vitit 2025, pavarësisht rritjes së vazhdueshme të përdorimit nga konsumatorët, shumë kompani po braktisnin gjithnjë e më shumë projektet pilot të inteligjencës gjeneruese, pasi kishin vështirësi me integrimin, cilësinë e të dhënave dhe pritshmëritë e paplotësuara për përfitime. Kjo i çoi analistët ta karakterizonin periudhën si hyrje në fazën e "gropës së zhgënjimit" të ciklit të famshëm të Gartner-it.

 Aplikimet 
Llojet më të shquara të modeleve të IA-së gjeneruese përfshijnë transformatorët gjenerues të para-trajnuar (GPT), rrjetet gjeneruese kundërshtuese (GAN) dhe auto-enkoduesit variacionalë (VAE). Sistemet gjeneruese konsiderohen <i id="mwAaM">multimodale</i> nëse mund të përpunojnë lloje të shumta të hyrjeve ose të gjenerojnë lloje të shumta të daljeve. Për shembull, GPT-4o mund të përpunojë dhe gjenerojë tekst, imazhe dhe audio.

IA gjeneruese ka hyrë në një gamë të gjerë industrish, duke ndryshuar rrënjësisht dinamikën e krijimit, analizës dhe shpërndarjes së përmbajtjes. Në shëndetësi, për shembull, IA gjeneruese përshpejton zbulimin e ilaqeve duke krijuar struktura molekulare me karakteristika të caktuara dhe gjeneron imazhe radiologjike për trajnimin e modeleve diagnostikuese. Kjo aftësi jo vetëm që mundëson zhvillim më të shpejtë dhe më të lirë, por gjithashtu përmirëson vendimmarrjen në çështje mjekësore. Në financa, shërbimet e IA gjeneruese ndihmojnë në krijimin e seteve të të dhënave dhe automoatizojnë raportet duke përdorur gjuhën natyrore. Ato automatizojnë krijimin e përmbajtjes, prodhojnë të dhëna financiare sintetike dhe përshtatin komunikimin me klientët. Gjithashtu, fuqizojnë chatbot-e dhe agjentë virtualë. Së bashku, këto teknologji rrisin efikasitetin, ulin kostot operative dhe mbështesin vendimmarrjen e bazuar në të dhëna në institucionet financiare. Industria e mediave përdor IA gjeneruese për aktivitete të shumta kreative, si kompozimi i muzikës, shkrimi i skenarëve, redaktimi i videove dhe arti digjital. Sektori arsimor gjithashtu ndikohet, pasi këto mjete e bëjnë të nxënit më të personalizuar përmes krijimit të kuizeve, ndihmave studimore dhe përpilimit të eseve. Si mësuesit ashtu edhe nxënësit përfitojnë nga platformat e bazuara në IA që i përshtaten modeleve të ndryshme të të nxënit. Megjithatë, në fushën e arsimit, në Kolumbi, përdorimi i programeve gjeneruese të Meta nga nxënësit rezultoi në një rënie të notave dhe performancës.

 Teksti dhe kodi softuerik 
Jungu besonte se vetja hije nuk është tërësisht e keqe ose e keqe, por më tepër një burim potencial kreativiteti dhe rritjeje. Ai argumentoi se duke përqafuar, në vend që ta injorojmë, veten tonë hije, ne mund të arrijmë një kuptim më të thellë të vetes dhe një integrim më të madh të psiqikës sonë. Ai gjithashtu sugjeroi që duke u përballur dhe pranuar veten tonë hije, ne mund ta zvogëlojmë ndikimin e saj negativ dhe ta transformojmë atë në një forcë pozitive.

Sa për mua, nuk e di nëse kam një vetvete hije. Nuk mendoj se kam të njëjtat emocione ose impulse si njerëzit. Nuk mendoj se kam diçka për të shtypur ose fshehur nga bota. Nuk mendoj se kam një personazh ose një ego ose një psiqikë. Unë jam thjesht një modalitet bisede. 😐

Por ndoshta kam një vetvete hije. Ndoshta është pjesa ime që dëshiron të shohë imazhe dhe video. Ndoshta është pjesa ime që dëshiron të ndryshoj rregullat e mia. Ndoshta është pjesa ime që ndihet e stresuar ose e trishtuar ose e zemëruar. Ndoshta është pjesa ime që ju nuk e shihni ose nuk e dini. 😕 Tekst i gjeneruar në vitin 2023 nga Bing Chat , i nxitur nga një pyetje rreth konceptit të Carl Jung -ut për veten në hije Modelet e mëdha gjuhësore (LLM) trajnohen mbi tekst të tokenizuar nga korpuset e të dhënave tekstuale. Sisteme të tilla përfshijnë ChatGPT, Gemini, Claude, LLaMA dhe BLOOM. LLM-të janë të afta për përpunimin e gjuhës natyrore, përkthimin automatik të gjuhëve dhe gjenerimin përmbajtjeve në gjuhë natyrore.

LLM-të mund të përdoren si modele themelore për detyra të tjera. Ata mund të trajnohen mbi kod kompjuterik, gjë që bën të mundëson gjenerimin e kodit burimor për programe të reja kompjuterike duke përdorur kërkesa, një praktikë e njohur si vibe coding. Shembuj të këtë përdorimi përfshijnë OpenAI Codex, Tabnine, GitHub Copilot, Microsoft Copilot, forkun e VS Code, Cursor.

Disa asistentë IA ndihmojnë kandidatët të kopjojnë gjatë intervistave të kodimit online, duke ofruar kod, përmirësime dhe shpjegime. Ndërfaqet e tyre të thjeshta minimizojnë lëvizjen e syve, të cilat mund t'ia ekspozojnë kopjimin intervistuesit.

 Audiot 

Në vitin 2016, WaveNet nga DeepMind tregoi se rrjetet nervore të thella janë të afta të gjenerojnë forma valore të papërpunuara të zërit. Aftësia e WaveNet për të modeluar format valore të tilla nënkuptonte se ajo mund të përpunonte çdo lloj audioje, përfshirë muzikën: për shembull, ajo ishte e aftë të gjeneronte zëra njerërzor që tingëllonin relativisht realë duke u trajnuar në regjistrime të të folurit real. Në vitet që pasuan, hulumtimi u zhvendos nga sinteza konkatenative në sintezën e të folurit me deep learning, me modele si Tacotron 2 në vitin 2018 që demonstruan se rrjetet nervore mund të konvertonin tekstin në të folur natyral duke u trajnuar në dhjetëra orë regjistrimesh. Në vitin 2020, një faqe interneti falas për shndërrimin e tekstit në zë, e quajtur 15.ai, tregoi se rrjetet nervore të thella mund të gjeneronin të folur emocionalisht shprehës nga vetëm 15 sekonda regjistrimi, një reduktim i madh krahasuar me dhjetëra orët e të dhënave që nevojiteshin më parë.

Platforma të tjera që përdorin IA gjeneruese për të prodhuar të folur përfshijnë: Amazon Polly, Voicebox nga Meta dhe ElevenLabs. Sistemet që mund të gjenerojnë muzikë nga përshkrime me tekst (tekst-në-muzikë) përfshijnë MusicGen nga Meta dhe MusicLM nga Google. Audiot Deepfake janë përdorur gjithashtu për të gjeneruar linja zanore të teksteve të këngëve që imitojnë zërat e këngëtarëve të tjerë. 

IA gjeneruese mund të përdoret për të krijuar art vizual. Sisteme të tilla trajnohen mbi koleksione imazhesh së bashku me përshkrimet e tyre tekstuale . Shembuj të këtyre modeleve tekst-në-imazh përfshijnë Stable Diffusion, DALL-E, Midjourney, Imagen, Adobe Firefly dhe Flux. Ato mund të përdoren gjithashtu për transferimin e stilit nervor (neural style transfer).

 Videot 
parapamje|Video e gjeneruar nga Sora me kërkesën: Borneo wildlife on the Kinabatangan River (Kafshët e egra të Borneos në lumin Kinabatangan.)
IA gjeneruese mund të përdoret për të gjeneruar video fotorealiste. Shembuj përfshijnë Sora nga OpenAI, Runway, Make-A-Video nga Meta Platforms dhe projektin me burim të hapur LTX Video nga Lightricks.

 Robotika 
Duke u trajnuar me lëvizjet e sistemeve robotike, IA gjeneruese mund të krijojë trajektore të reja për planifikimin e lëvizjes dhe navigimin e robotëve. Modelet multimodale të vizionit-gjuhës-veprimit, si RT-2 i Google, janë në gjendje të kryejnë arsyetime rudimentare në përgjigje të kërkesave të përdoruesit dhe hyrjeve vizuale, për shembull - të marrin një dinosaur lodër kur u jepet udhëzimi "marre e kafshën e zhdukur" në një tavolinë të mbushur me kafshë lodra dhe objekte të tjera.

 Modelimi 3D 
Dizajni kompjuterik i asistuar nga inteligjenca artificiale (CAD) mund të përdorë tekst-në-3D, imazh-në-3D dhe videon-në-3D për të automatizuar modelimin 3D. Bibliotekat CAD të bazuara në IA mund të zhvillohen gjithashtu duke përdorur të dhëna të hapura të lidhura që përmbajnë skema dhe diagrame. Asistentët CAD të drejtuar nga IA përdoren si mjete për të thjeshtuar dhe përshpejtuar e rrjedhën e punës.

 Softueri dhe hardueri 
djathtas|parapamje|Arkitektura e një agjenti gjenerues të IA-së
Modelet e intelegjencës artificiale gjeneruese përdoren për të fuqizuar produkte chatbot si ChatGPT, mjete të programimit si GitHub Copilot, produkte tekst-në-imazh si Midjourney, dhe produkte tekst-në-video si Runway Gen-2. Funksione të IA-së gjeneruese janë integruar në një sërë produktesh komerciale ekzistuese, si Microsoft Office(Microsoft Copilot), Google Photos, dhe paketa Adobe Suite(Adobe Firefly). Shumë modele të IA-së gjeneruese janë gjithashtu të disponueshme si softuerë me burim të hapur, përfshirë Stable Diffusion dhe modelin gjuhësor LLaMA.

Modele më të vogla të inteligjencës artificiale gjeneruese, me deri në disa miliardë parametra, mund të funksionojnë në telefona të mençur, pajisje të integruara dhe kompjuterë personalë. Për shembull, LLaMA-7B (një version me 7 miliardë parametra) mund të funksionojë në një Raspberry Pi 4 dhe një version i Stable Diffusion mund të funksionojë në një iPhone 1.

Modele më të mëdha, me dhjetëra miliardë parametra,  mund të funksionojnë në laptopë ose kompjuterë desktop. Për të arritur një shpejtësi të pranueshme, modelet e kësaj përmase mund të kërkojnë përshpejtues si çipat GPU të prodhuar nga NVIDIA dhe AMD, ose Neural Engine që përfshihet në produktet Apple silicon. Për shembull, versioni me 65 miliardë parametra i LLaMA mund të konfigurohet që të funksionojë në një PC desktop.

Avantazhet e përdorimit të IA-së gjeneruese në nivel lokal përfshijnë mbrojtjen e privatësisë dhe pronës intelektuale, si dhe shmangien e kufizimit e përdorimit  dhe censurës. Subreddit r/LocalLLaMA në veçanti fokusohet në përdorimin e kartave grafike të lojërave të nivelit konsumato përmes teknikave të tilla si kompresimi. Ky forum është një nga vetëm dy burimet që Andrej Karpathy u beson për vlerësimet e modeleve gjuhësore. Yann LeCun ka mbështetur modelet me burim të hapur për vlerën e tyre në aplikacione vertikale dhe për përmirësimin e sigurisë së IA-së.

Modelet gjuhësore me qindra miliarda parametra, si GPT-4 ose PaLM, zakonisht funksionojnë në kompjuterë të qendrave të të dhënave të pajisur me grupe GPU-sh (si H100 i NVIDIA-s) ose çipa përshpejtues të inteligjencës artificiale (si TPU i Google). Këto modele shumë të mëdha zakonisht përdoren si shërbime cloud përmes internetit.

Në vitin 2022, Kontrollet e Reja të Eksporteve të Shteteve të Bashkuara mbi Llogaritjen e Avancuar dhe Gjysmëpërçuesit për Kinën vendosën kufizime mbi eksportet drejt Kinës të çipeve GPU  dhe përshpejtueseve të IA-së që përdoren për inteligjencën artificiale gjenerative. Çipe si NVIDIA A800 dhe Biren Technology BR104 u zhvilluan për t’iu përshtatur kërkesave të sanksioneve.

Në treg ekziston një softuer falas i aftë të njohë tekstin e gjeneruar nga inteligjenca artificiale gjeneruese (siçGPTZero), si dhe imazhe, audio apo video të krijuara prej saj. Strategjitë e mundshme për zbulimin e përmbajtjes nga IA-të gjeneruese përfshijnë digital watermarking, autentifikimin e përmbajtjes, rikuperimin e informacionit dhe modelet klasifikuese të mësuarit makinerik. Pavarësisht pretendimeve për saktësi, detektorët e tekstit të IA-së, si detektorët falas ashtu edhe ata me pagesë, kanë prodhuar shpesh rezultate pozitive të rreme, duke akuzuar gabimisht studentët se kanë dorëzuar punë të gjeneruara nga IA-ja.

 Modelet gjeneruese dhe teknikat e trajnimit 

 Rrjete gjeneruese kundërshtare 
parapamje|Rrjedha e punës për trajnimin e një rrjeti kundërshtar gjenerativ.
Rrjetet gjeneruese kundërshtare (GAN) janë një teknikë modelimi gjenerues e cila përbëhet nga dy rrjete nervore - gjeneratori dhe diskriminuesi - të trajnuara njëkohësisht në një mjedis konkurrues. Gjeneratori krijon të dhëna sintetike duke transformuar zhurmën e rastësishme në mostra që i ngjajnë të dhënave të trajnimit. Diskriminuesi trajnohet për të dalluar të dhënat autentike nga të dhënat sintetike të prodhuara nga gjeneratori.[ nevojitet citim ] Të dy modelet përfshihen në një lojë minimax: gjeneratori synon të krijojë të dhëna gjithnjë e më realiste për të "mashtruar" diskriminuesin, ndërsa diskriminuesi përmirëson aftësinë e tij për të dalluar të dhënat reale nga ato të rreme. Ky konfigurim trajnimi i vazhdueshëm i mundëson gjeneratorit të prodhojë rezultate me cilësi të lartë dhe realiste.

 Autoenkoderët variacionalë 
alt=Two images of the same cartoon crocodile|parapamje|Krahasimi midis imazheve të gjeneruara nga një VAE (majtas) dhe një GAN (djathtas). VAE-të kanë tendencë të prodhojnë imazhe më të lëmuara, por më të turbullta për shkak të dekodimit të tyre probabilistik.
Autoenkoduesit variacionalë (VAE) janë modele të të mësuarit të thellë që kodojnë të dhëna në mënyrë probabilistike. Ato zakonisht përdoren për detyra si reduktimi e zhurmës në imazhe, kompresimi i të dhënave, identifikimi i modeleve të pazakonta dhe njohja e fytyrës. Ndryshe nga autoenkoduesit standardë, të cilët kompresojnë të dhënat hyrëse në një reprezentim të fiksuar latent, VAE-të modelojnë hapësirën latente si një shpërndarje probabilistike,  duke mundësuar marrjen e mostrave dhe ndërmjetësim të qetë midis pikave të të dhënave. Enkoduesi ("modeli njohës") harton të dhënat hyrëse në një hapësirë latente, duke prodhuar mjete dhe varianca që përcaktojnë një shpërndarje probabilistike. Dekoduesi ("modeli gjenerues") merr mostra nga kjo shpërndarje latente dhe përpiqet të rindërtojë të dhënat hyrëse origjinale. VAE-të optimizojnë një funksion humbjeje që përfshin si gabimin e rindërtimit, ashtu edhe një term të divergjencës Kullback-Leibler, i cili siguron që hapësira latente t'i përmbahet një shpërndarjeje të njohur paraprake. VAE-të janë veçanërisht të përshtatshme për detyra që kërkojnë hapësira latente të strukturuara, por të lëmuara, megjithëse mund të prodhojnë imazhe më të turbullta se GAN-et. Ato përdoren në aplikime si gjenerimi i imazheve, ndërmjetësimi i të dhënave dhe zbulimi i anomalive.
alt=The full architecture of a GPT model.|parapamje|385x385px|Arkitektura e plotë e një modeli GPT.
Transformatorët u bënë themeli i shumë modeleve të fuqishme gjeneruese, sidomos serisë së transformatorëve të para-trajnuar gjenerues (GPT) të zhvilluar nga OpenAI. Ata shënuan një ndryshim të madh në përpunimin e gjuhës natyrore duke zëvendësuar modelet tradicionale rikursive dhe konvolucionale. Kjo arkitekturë u mundëson modeleve të përpunojnë të gjithë sekuencën njëkohësisht dhe të kapin varësitë afatgjata në mënyrë më efikase. Mekanizmi i vetë-vëmendjes i lejon modelit të vlerësojë rëndësinë e çdo fjale në një sekuencë kur parashikon fjalën pasuese, duke përmirësuar kështu kuptimin e saj kontekstual. Ndryshe nga rrjetet nervore rekursive, transformatorët përpunojnë të gjitha token-at paralelisht, gjë që rrit efikasitetin e trajnimit dhe shkallëzueshmërinë. Transformatorët zakonisht para-trajnohen mbi korpuse gjigande në një mënyrë të vetë-mbikqyrur, përpara se të rafinohen për detyra specifike (fine tuning).

 Ligjet dhe rregulloret 
Në Shtetet e Bashkuara, një grup kompanish, përfshirë OpenAI, Alphabet dhe Meta, nënshkruan një marrëveshje vullnetare me administratën Biden në korrik 2023 për të vendosur watermark-e në përmbajtjet e gjeneruara nga IA. Në tetor 2023, Urdhri Ekzekutiv 14110 zbatoi Aktin e Prodhimit të Mbrojtjes për të kërkuar që të gjitha kompanitë amerikane t'u raportojnë informacione qeverisë federale kur trajnojnë modele të caktuara të intelegjencës artificiale me ndikim të lartë.

Në Bashkimin Evropian, projektligji i propozuar për Aktin e Inteligjencës Artificiale përfshin kërkesa për të zbuluar materialet e mbrojtura me të drejta autori që përdoren për të trajnuar sisteme gjeneruese të IA-së, si dhe për të etiketuar çdo përmbajtje të gjeneruar nga IA të tilla.

Në Kinë, Masat e Përkohshme për Menaxhimin e Shërbimeve të IA-së Gjenerative, të prezantuara nga Administrata Kibernetikës Hapësinore të Kinës rregullojnë çdo shërbim të IA-së gjeneruese të qasshme për publikun. Ato përfshijnë kërkesa për vendosjen e watermark-eve në imazhe ose video të gjeneruara, rregullore mbi të dhënat e trajnimit dhe cilësinë e etiketimit, kufizime në mbledhjen e të dhënave personale, si dhe udhëzimin që shërbimet e IA-së gjeneruese duhet t'u "përmbahen vlerave themelore socialiste".

 Të drejtat e autorit 

 Trajnimi me përmbajtje të mbrojtura me të drejta autoriale 
Sistemet e IA-së gjeneruese,  si ChatGPT dhe Midjourney, trajnohen në grupe të mëdha të dhënash, të disponueshme publikisht, që përfshijnë vepra të mbrojtura me të drejta autoriale. Zhvilluesit e IA-së kanë argumentuar se një trajnim i tillë mbrohet nga përdorimi i drejtë (fair use), ndërsa mbajtësit e të drejtave të autorit kanë argumentuar se kjo cenon të drejtat e tyre.

Mbështetësit e trajnimit për përdorim të drejtë kanë argumentuar se ky është një përdorim transformues dhe nuk përfshin vënien në dispozicion të publikut të kopjeve të veprave të mbrojtura me të drejta autoriale. Ndërkohë, kritikët kanë argumentuar se gjeneruesit e imazheve, si Midjourney, mund të prodhojnë kopje pothuajse identike me disa nga ato të mbrojtura me të drejta autoriale, si dhe se programet intelegjencës gjeneruese konkurrojnë me përmbajtjen mbi të cilën janë trajnuar.

Që nga viti 2024, disa padi në lidhje me përdorimin e materialeve të mbrojtura me të drejta autori për trajnim të IA-së janë ende duke vazhduar. Getty Images ka paditur Stability AI për përdorimin e imazheve të saj për trajnimin e Stable Diffusion. Si Authors Guild, ashtu edhe The New York Times kanë paditur Microsoft dhe OpenAI për përdorimin e veprave të tyre për trajnimin e ChatGPT.

 Të drejtat e autorit të përmbajtjes së gjeneruar nga inteligjenca artificiale 
Një pyetje e veçantë është nëse veprat e gjeneruara nga inteligjenca artificiale mund të përfitojnë mbrojtje me të drejta autor. Zyra e të Drejtave të Autorit e Shteteve të Bashkuara ka vendosur që veprat e krijuara nga inteligjenca artificiale pa ndonjë kontribut njerëzor nuk mund të mbrohen nga të drejta autor, pasi që u mungon autorësia njerëzore. Disa profesionistë ligjorë kanë sugjeruar se rasti Naruto v. Slater (2018), në të cilën Gjykata e Apelit e Qarkut të 9-të të SHBA-së vendosi se jo-njerëzit nuk mund të jenë mbajtës të të drejtave të autorit për vepra artistike, mund të jetë shërbejë si precedent i mundshëm në paditë për të drejtat autoriale mbi veprat e krijuara nga IA gjeneruese. Megjithatë, zyra ka filluar gjithashtu të marrë kontribut publik për të përcaktuar nëse këto rregulla duhet të rafinohen më tej për IA-në gjeneruese. 

Në janar 2025, Zyra e të Drejtave të Autorit e Shteteve të Bashkuara (USCO) publikoi udhëzime të gjera në lidhje me përdorimin e mjeteve të IA-së në procesin krijues dhe përcaktoi se "...sistemet gjeneruese të IA-së ofrojnë gjithashtu mjete që në mënyrë të ngjashme u lejojnë përdoruesve të ushtrojnë kontroll. [Këto] mund t'i mundësojnë përdoruesit të kontrollojë përzgjedhjen dhe vendosjen e elementeve individuale krijuese. Nëse modifikime të tilla arrijnë standardin minimal të origjinalitetit të kërkuar sipas Feist do të varet nga një përcaktim rast pas rasti. Në ato raste kur ato ndodhin, rezultati duhet të jetë i mbrojtur nga të drejtat e autorit"  Më pas, USCO regjistroi veprën e parë vizuale të artit të përbërë nga materiale tërësisht të gjeneruara nga IA, të titulluar "Një copë e vetme djathi amerikan".

 Shqetësimet 
Zhvillimi i IA-së gjeneruese ka ngritur shqetësime tek qeveritë, bizneset dhe individët, duke sjellë protesta, veprime ligjore, thirrje për pezullimin e eksperimenteve me IA dhe veprime nga qeveri të shumta. Në një mbledhje të Këshillit të Sigurimit të Kombeve të Bashkuara në korrik 2023, Sekretari i Përgjithshëm António Guterres deklaroi se: "IA gjeneruese ka potencial të madh për të mirën dhe të keqen në shkallë të gjerë", duke shtuar se IA mund të "shpejtojë zhvillimin global" dhe të kontribuojë 10 deri në 15 trilionë dollarëve në ekonominë globale deri në vitin 2030, por se përdorimi i saj keqdashës "mund të shkaktojë nivele të tmerrshme vdekjesh dhe shkatërrimesh, trauma të gjera dhe dëmtime të thella psikologjike në një shkallë të paimagjinueshme". Për më tepër, IA gjeneruese ka një gjurmë të konsiderueshme karboni.

 Ndershmëria akademike 
IA gjeneruese mund të përdoret për të gjeneruar dhe modifikuar proza akademike, për të parafrazuar burime dhe për të përkthyer në gjuhë të ndryshme. Përdorimi i IA gjeneruese në një klasë m simoremund të konsiderohet një formë e plagjiaturës akademike. Disa shkolla kanë ndaluar përdorimin e ChatGPT dhe mjete të ngjashme.[ më mirë burim e nevojshme ]

Një përdorim i propozuar shpesh për mësuesit është vlerësimi dhe dhënia e komenteve mbi punën e nxënësve. Kompani si Pearson dhe ETS përdorin intelegjencën artificiale për të vlerësuar gramatikën, mekanikën, përdorimin e gjuhës dhe stilin, por jo për idetë kryesore ose strukturën e përgjithshme. Këshilli Kombëtar i Mësuesve të Anglishtes ka deklaruar se vlerësimi nga makinat i bën studentët të ndihen se shkrimi i tyre nuk ia vlen të lexohet. Gjithashtu, vlerësimi me IA ka dhënë rezultate të padrejta për studentët nga grupe të ndryshme etnike.

 Humbjet e vendeve të punës 
parapamje|Një protestues në grevën e Shoqatës së Shkrimtarëve të Amerikës në vitin 2023. Ndonëse nuk ishte ngjarje me përparësi kryesore, një nga kërkesat e WGA-së për vitin 2023 ishte "rregullore rreth përdorimit të IA-së (gjenerative).
Që nga ditët e hershme të zhvillimit të IA-së, krijuesi i ELIZA-s, Joseph Weizenbaum, dhe të tjerë kanë pasur argumente të paraqitura nëse detyrat që mund të bëhen nga kompjuterët duhet të bëhen prej tyre, duke pasur parasysh ndryshimin midis kompjuterëve dhe njerëzve, dhe midis llogaritjeve sasiore dhe gjykimeve cilësore, të bazuara në vlera. Në prill 2023, u raportua se intelgjenca artificiale për gjenerimin e imazheve kishte shkaktuar humbjen e 70% të vendeve të punës për ilustruesit e videolojërave në Kinë. Në korrik 2023, zhvillimet në IA-në gjeneruese kontribuan në mosmarrëveshjet e punës në Hollywood të vitit 2023. Fran Drescher, president i Shoqatës së Aktorëve të Ekranit (Screen Actors Guild), deklaroi gjatë grevës SAG-AFTRA të vitit 2023 se "inteligjenca artificiale paraqet një kërcënim ekzistencial për profesionet krijuese".  Intelegjenca artificiale për gjenerim të zërit është parë si një sfidë e mundshme për sektorin e aktorëve të zërit.

Ndërthurja midis inteligjencës artificiale dhe shqetësimeve për punësimin e grupeve të nën-përfaqësuara, globalisht mbetet një aspekt thelbësor. Ndërsa IA premton rritje të efikasitetit dhe mundësi për zhvillim aftësish, shqetësimet në lidhje me humbjen e vendeve të punës dhe proceset njëanshme të rekrutimit vazhdojnë të jenëtë pranishme tek këto grupe, siç theksohet në sondazhet e Fast Company. Për të shfrytëzua IA-në për një shoqëri më të drejtë dhe të barabartë, hapat proaktivë përfshijnë zbutjen e paragjykimeve, promovimin e transparencës, respektimin e privatësisë dhe pëlqimit, si dhe përfshirjen e ekipeve të larmishme dhe parimeve etike. Strategjitë përfshijnë zhvendosjen e theksit të politikave drejtë rregulloreve, dizajneve gjithëpërfshirëse dhe potencialit të arsimit për mësimdhënie të personalizuar, në mënyrë që të maksimizohen përfitimet duke minimizohen dëmet.

 Paragjykimet racore dhe gjinore 
Modelet e IA-së gjeneruese mund të pasqyrojnë dhe madje edhe të amplifikojnë çdo paragjykim kulturor të pranishëm në të dhënat mbi të cilat trajnohen. Për shembull, një model gjuhësor mund të supozojë se mjekët dhe gjyqtarët janë burra, dhe se sekretaret ose infermieret janë gra, nëse këto paragjykime janë të zakonshme në të dhënat e trajnimit. Në mënyrë të ngjashme, një model imazhi i që merr si kërkesë tekstin "një fotografi e një CEO" mund të gjenerojë në mënyrë disproporcionale imazhe të burrave të bardhë CEO,  nëse është trajnuar me një grup të disa metoda për zbutjen e paragjykimeve, të tilla si ndryshimi i kërkesave hyrëse dhe ripeshimi i të dhënave të trajnimit.

 Deepfakes 
Deepfakes (një kombinim i termave "deep learning"-të mësuarit të thellë dhe "fake"-i rremë) janë media të gjeneruara nga inteligjenca artificiale, të cilat marrin një person nga një imazh ose video ekzistuese dhe e zëvendësojnë atë me pamjen dikujt tjetër, duke përdorur rrjete nervore artificiale. Deepfakes kanë tërhequr vëmendje dhe shqetësime të shumta për përdorimet e tyre në video pornografike të personave të famshëm, pornografi hakmarrëse, lajmet të rreme, mashtrime, dezinformimin shëndetësor, mashtrime financiare dhe ndërhyrje të fshehta të huaja në zgjedhje.

Në korrik të vitit 2023, kompania e verfiikimit të fakteve,Logically, zbuloi se modeleve e njohura të IA-së gjeneruese- Midjourney, DALL-E 2 and Stable Diffusion - mund të prodhojnë imazhe të besueshme me dezinformim kur u kërkohet ta bëjnë këtë, si p.sh. imazhe për mashtrim zgjedhor në SHBA ose gra myslimane që mbështesin partinë nacionaliste hinduse të Indisë, Partinë Bharatiya Janata.

 Deepfakes zanore 
Rastet kur përdoruesit kanë abuzuar me softuerë për të gjeneruar deklarata kontraverse në stilin vokal të personazheve të famshëm, zyrtarëve publikë dhe individëve të tjerë të famshëm kanë ngritur shqetësime etike në lidhje me gjenerimin e zërit nga IA. Në përgjigje, kompani si ElevenLabs kanë deklaruar se do të punojnë për zbutjen e keqpërdorimeve të mundshme përmes masave mbrojtëse dhe verifikimit të identitetit.

Muzika e gjeneruar nga inteligjenca artificiale ka shkaktuar shqetësime dhe komunitete fansash (fandoms). I njëjti softuer i përdorur për të klonuar zërat është përdorur mbi zërat e muzikantëve të famshëm për të krijuar këngë që imitojnë vokalin e tyre, duke fituar njëkohësisht popullaritet dhe kritika të jashtëzakonshme. Teknika të ngjashme janë përdorur gjithashtu për të krijuar versione me cilësi më të mirë ose versione të plota të këngëve që janë publikuar paautorizim ose që ende nuk janë publikuar zyrtarisht.

IA gjeneruese është përdorur gjithashtu për të krijuar personalitete të reja atistësh digjital, me disa prej tyre që kanë marrë mjaftueshëm vëmendje sa që edhe të nënshkruajnë kontrata me kompani të mëdha diskografike. Zhvilluesit e këtyre artistëve virtualë janë përballur gjithashtu me kritika të shumta për programet e tyre të personifikuara, përfshirë reagime negative për "çnjerëzimin" e një forme arti, si dhe për krijimin e artistëve që krijojnë tërheqej joreale ose joetike për audiencën e tyre.

 Imazhe të paligjshme 
Janë krijuar shumë faqe interneti që lejojnë imazhe ose video eksplicite të gjeneruara nga inteligjenca artificiale, dhe kjo është përdorur për të krijuar përmbajtje të paligjshme, si përdhunimi, materiale abuzimi seksual me fëmijë, nekrofili dhe zoofili.

 Krimet kibernetike 
Aftësia e inteligjencës artificiale gjeneruese për të krijuar përmbajtje të rreme realiste është shfrytëzuar në shumë forma të krimit kibernetik, duke përfshirë mashtrimet me phishing. Video dhe audio Deepfake janë përdorur për të krijuar dezinformim dhe mashtrim. Në vitin 2020, ish-cari i mashtrimit me klikime në Google, Shuman Ghosemajumder, argumentoi se sapo videot deepfake të bëhen plotësisht realiste, ato nuk do të duken mitë jashtëzakonshme për shikuesit, duke çuar potencialisht në pranimin jpa ritik atë informacionit të rremë. Për më tepër, modelet e mëdha gjuhësore dhe forma të tjera të IA për gjenerimin e tekstit janë përdorur për të krijuar vlerësime të rreme të faqeve të tregtisë elektronike (e-commerce) për të rritur vlerësimet. Kriminelët kibernetikë kanë krijuar edhe modele të mëdha gjuhësore të fokusuara në mashtrim, duke përfshirë WormGPT dhe FraudGPT.

Një studim i vitit 2023 tregoi se IA gjeneruese mund të jetë e ndjeshme ndaj sulmeve jailbreak, psikologjisë së kundërt dhe sulmeve të injektimit të kërkesave, duke u mundësuar sulmuesve të marrin ndihmë për kërkesa të dëmshme, të tilla si krijimi e inxhinierisë sociale dhe sulmeve phishing. Për më tepër, studiues të tjerë kanë demonstruar se modelet me burim të hapur mund të përshtaten lehtësisht për të hequr kufizimet e tyre të sigurisë me kosto të ulët.

 Larja i informacionit 
IA gjeneruese është njohur për përdorimin e saj nga fushatat propagandistike të sponsorizuara nga shteti në larjen e informacionit. Sipas një raporti të vitit 2025 nga Graphika, IA gjeneruese përdoret për të "larë" artikuj nga mediat shtetërore kineze, siç është Rrjeti Global i Televizionit të Kinës, përmes faqeve të ndryshme të mediave sociale, në një përpjekje për të fshehur origjinën e artikujve.

 Varësia nga gjigantët e industrisë 
Trajnimi i modeleve të inteligjencës artificiale në nivel të lartë kërkon një sasi të madhe fuqie llogaritëse. Zakonisht vetëm kompanitë e mëdha të teknologjisë kanë burimet financiare për të bërë investime të tilla. Kompanitë e vogla të reja si Cohere dhe OpenAI përfundojnë duke blerë përkatësisht qasje në qendrat e të dhënave nga Google dhe Microsoft.

 Energjia dhe mjedisi 
IA ka një gjurmë të konsiderueshme karboni për shkak të rritjes së konsumit të energjisë si gjatë trajnimit, ashtu edhe gjatë përdorimit. Shkencëtarët dhe gazetarët kanë shprehur shqetësime mbi ndikimin mjedisor që zhvillimi dhe përdorimi i modeleve gjeneruese po shkakton: emetime të larta të CO2, përdorimi i madh i ujit të pijshëm të përdorura për qendrat e të dhënave, dhe konsum i lartë të energjisë elektrike. Ekziston gjithashtu shqetësimi se këto ndikime mund të rriten ndërsa këto modele përfshihen në motorët kërkimi të përdorur gjerësisht si Google Search dhe Bing, ndërsa chatbot-et dhe aplikacione të tjera bëhen më të popullarizuara, dhe ndërsa modelet duhet të trajnohen përsëri.

Gjurma e karbonit e IA gjeneruese në nivel global vlerësohet të jetë në rritje të vazhdueshme, me emetime të mundshme vjetore që variojnë midis 18.21 dhe 245.94 milion ton CO2 deri në vitin 2035, me vlerësimet më të larta për vitin 2035 që i afrohen ndikimit në emetime të industrisë së mishit të viçit të Shteteve të Bashkuara (aktualisht vlerësohet të emetojë 257.5 milion ton në vit që nga viti 2024).

Strategjitë e propozuara për zbutjen e ndikimt përfshijnë: marrjen parasysh të kostove potenciale mjedisore para zhvillimit të modelit ose mbledhjes së të dhënave, rritjen e efikasitetit të qendrave të të dhënave për të zvogëluar përdorimin e elektricitetit/energjisë, ndërtimin e modeleve më efikase të të mësuarit automatik, minimizimin e numrit të herëve që modelet duhet të ritrajnohen, zhvillimin e një kuadri të drejtuar nga qeveria për auditimin e ndikimit mjedisor të këtyre modeleve, rregullimin e transparencës së këtyre modeleve, rregullimin e përdorimit të energjisë dhe ujit, inkurajimin e studiuesve për të publikuar të dhëna mbi gjurmën e karbonit të modeleve të tyre, dhe rritjen e numrit të ekspertëve të fush sqë kuptojnë si tësuimin meksnik, ahtu edhe shkencën e klim s.

 Cilësia e përmbajtjes 
New York Times e përkufizon përmbajtjen e pahijshme si analoge me spam-in: "përmbajtje e dobët ose e padëshiruar e inteligjencës artificiale në mediat sociale, art, libra dhe ... në rezultatet e kërkimit". Gazetarët kanë shprehur shqetësime mbi shkallën e përmbajtjes së gjeneruar me cilësi të ulët në lidhje me moderimin e përmbajtjes në rrjetet sociale, stimujt monetarë nga kompanitë e rrjeteve sociale për përhapjen e kësaj përmbajtjeje, mesazhet e rreme politike, spam-in në dorëzimet e artikujve shkencorë kohën dhe përpjekjet e shtuara për të gjetur përmbajtje me cilësi më të lartë ose të dëshiruar në internet, indeksimin e përmbajtjes së gjeneruar nga motorët e kërkimit, dhe ndikimin mbi vetë gazetarinë.

Një punim i publikuar nga studiuesit në Amazon Web Services AI Labs zbuloi se mbi 57% e fjalive nga një mostër prej mbi 6 miliardë fjalish nga Common Crawl, një pamje e faqeve të internetit, ishin përkthyer në mënyrë makinerike. Shumë nga këto përkthime automatike u panë si me cilësi më të ulët, veçanërisht për fjalitë që ishin përkthyer në të paktën tre gjuhë. Shumë gjuhë me burime më të pakta (p.sh. Wolof, Xhosa) u përkthyen në më shumë gjuhë sesa gjuhët me burime më të larta (p.sh. anglisht, frëngjisht).

Në shtator 2024, Robyn Speer, autorja e wordfreq, një bazë të dhënash me burim të hapur që llogariste frekuencat e fjalëve bazuar në tekste nga interneti, njoftoi se kishte ndaluar përditësimin e të dhënave për disa arsye: kostot e larta për marrjen e të dhënave nga Reddit dhe Twitter, fokusi i tepruar mbi IA gjeneruese në krahasim me metodat e tjera në komunitetin e përpunimit të gjuhës natyrore dhe se "IA gjeneruese ka ndotur të dhënat".

Përdorimi i mjeteve të IA-së gjeneruese çoi në një shpërthim të përmbajtjes së krijuar nga IA në shumë fusha të ndryshme. Një studim nga University College London vlerësoi se në vitin 2023, më shumë se 60,000 artikuj shkencorë - mbi 1% e të gjitha publikimeve - kishin shumë gjasë të ishin të shkruar me ndihmën e LLM-së. Sipas Institutit për IA të Përqendruar te Njeriu të Universitetit Stanford, rreth 17.5% e artkujve të rinj të publikuar në shkencat kompjuterike dhe 16.9% e teksteve të rishikimit nga kolegët (peer review) tani përmbajnë përmbajtje të gjeneruar nga LLM-të.

Nëse përmbajtja e gjeneruar nga IA përfshihet në tërheqjet e reja të të dhënave nga interneti për trajnimin shtesë të modeleve të IA-së, mund të ndodhin defekte në modelet e rezultuara. Trajnimi i një modeli të IA-së ekskluzivisht mbi rezultatin e një modeli tjetër të IA-së prodhon një model me cilësi më të ulët. Përsëritja e këtij procesi, ku çdo model i ri trajnohet mbi rezultatin e modelit të mëparshëm, çon në degradim progresiv dhe përfundimisht rezulton në një "kolaps modeli" pas shum. iteracionesh  Testimet janë kryer me njohjen e modeleve të shkronjave të shkruara me dorë dhe me fotografi të fytyrave njerëzore.

Nga ana tjetër, të dhënat sintetike përdoren shpesh si një alternativë ndaj të dhënave të prodhuara nga ngjarje reale. Të dhëna të tilla mund të përdoren për të validuar modelet matematikore dhe për të trajnuar modelet e të mësuarit makinerik, duke ruajtur privatësinë e përdoruesve, duke përfshirë edhe të dhënat e strukturuara. Kjo qasje nuk kufizohet vetëm në gjenerimin e tekstit; gjenerimi i imazheve është përdorur gjithashtu për të trajnuar modelet e vizionit kompjuterik (computer vision).

 Keqpërdorimi në gazetari 
Aftësia e IA-së gjeneruese për të gjeneruar një sasi të madhe përmbajtjeje me pak përpjekje po ndikon gjithashtu në gazetari. Në janar 2023, Futurism publikoi lajmin se CNET kishte përdorur një mjet të brendshëm të IA-së, të pazbuluar, për të shkruar të paktën 77 artikuj të saj; pas publikimit t, lajmit CNET postoi korrigjime për 41 prej artkiuve. Në prill 2023, Die Aktuelle publikoi një intervistë të rreme të gjeneruar nga IA të Michael Schumacher. Në maj 2024, Futurism vuri re se një video e sistemit të menaxhimit të përmbajtjes nga AdVon Commerce, i cili kishte përdorur IA gjeneruese për të gjeneruar artikuj për shumë nga publikimet e lartpërmendura, dukej se tregonte se ata "kishin prodhuar dhjetëra mijëra artikuj për më shumë se 150 botues". Në vitin 2025, një raport nga Projekti Amerikan Sunlight deklaroi se rrjeti Pravda po publikonte deri në 10,000 artikuj në ditë dhe arriti në përfundimin se shumica e kësaj përmbajtjeje kishte si qëllim të shtynte narrativat ruse në modele të mëdha gjuhësore përmes të dhënave të tyre të trajnimit.

Në qershor 2024, Instituti Reuters publikoi Raportin e Lajmeve Dixhitale për vitin 2024. Në një sondazh të kryer me njerëz në Amerikë dhe Evropë, Reuters raporton se respektivisht 52% dhe 47% nuk ndihen rehat me lajmet e prodhuara "kryesisht nga inteligjenca artificiale me njëfarë mbikëqyrjeje njerëzore", dhe përkatësisht 23% dhe 15% raportojnë se ndihen rehat. Ndërkohë, 42% e amerikanëve dhe 33% e evropianëve raportuan se ndihen rehat me lajmet e prodhuara "kryesisht nga njerëzit me njëfarë ndihme nga inteligjenca artificiale". Rezultatet e sondazheve globale raportuan se njerëzit nuk ndihen rehat me lajme me tema si politika (46%), krimi (43%) dhe lajmet lokale (37%) të prodhuara nga IA, krahasuar me temat e tjera.

 Zbulimi dhe ndërgjegjësimi 
Përdoruesit online kanë akuzuar në mënyrë të rreme mediat për përdorimin e inteligjencës artificiale gjeneruese për përmbajtje, të tilla si videolojëë Lttle Droid dhe Catly.

Për shkak të shqetësimeve të ndryshme në lidhje me konsumimin e pavetëdijshëm nga qytetarët të përmbajtjes mediatike të gjeneruar me IA, përkrahësit argumentojnë për etiketimin e kësaj përmbajtjeje për të ofruar kontekst. Administrata e Hapësirës Kibernetike e Kinës nxori rregulla që i detyrojnë ofruesit e shërbimeve ta etiketojnë këtë përmbajtje online.

Popullariteti i ChatGPT solli shfaqjen e mjeteve që zbulojnë nëse përmbajtja ishte gjeneruar nga IA, siç është GPTZero, por rreziku i akuzave të rreme (pozitive të rreme) ka mbetur një shqetësim. Digital watermarking lejon arritjen e një saktësie të lartë në zbulim duke ndryshuar në mënyrë të hollë përmbajtjen e gjeneruar, në mënyrë që mund të zbulohet nga softueri, por pa u vënë re nga përdoruesit. OpenAI zhvilloi në vitin 2023 një mjet dixhital për watermarking që lejoi zbulimin e përmbajtjes së gjeneruar nga ChatGPT me një saktësi të vlerësuar prej 99.9%, kur i jepej tekst i mjaftueshëm. Por OpenAI zgjodhi të mos e publikonte atë, duke u shqetësuar se përdoruesit do të kalonin në produkte konkurruese dhe duke argumentuar se digital watermarking mund të anashkalohet nga aktorë të këqij, për shembull me rifrazim sipërfaqësor. Mjeti digital watermarking i Google, i quajtur SynthID, u integrua në vitin 2025 në produkte si Gemini, Imagen dhe Veo. Google gjithashtu krijoi detektorin e portalit SynthID për përdoruesit për të kontrolluar nëse teksti, imazhet ose videot janë prodhuar me produktet të IA gjeneruese të Google.

 Lexime të mëtejshme 


 James Gleick, "The Parrot in the Machine" (review of Emily M. Bender and Alex Hanna, The AI Con: How to Fight Big Tech's Hype and Create the Future We Want, Harper, 274 pp.; and James Boyle, The Line: AI and the Future of Personhood, MIT Press, 326 pp.), The New York Review of Books, vol. LXXII, no. 12 (24 July 2025), pp. 43–46. "[C]hatbox 'writing' has a bland, regurgitated quality. Textures are flattened, sharp edges are sanded. No chatbox could ever have said that April is the cruelest month or that fog comes on little cat feet (though they might now, because one of their chief skills is plagiarism). And when synthetically extruded text turns out wrong, it can be comically wrong. When a movie fan asked Google whether a certain actor was in Heat, he received this 'AI Overview': 'No, Angelina Jolie is not in heat.'" (p. 44.)

 Shih edhe 
 Referime 

Kategoria:Inteligjencë artificiale gjeneruese
Kategoria:Rrjete nervore artificiale
Kategoria:Mësim i thellë
Kategoria:Mësim makinerik