Generativna umjetna inteligencija

obučene s diskriminativnim ciljem. Ispod: Model pretvaranja teksta u sliku, primjer mreže obučene s generativnim ciljem.]]
**Generativna umjetna inteligencija** (također **generativna AI** ili **GenAI**) jest podoblast umjetne inteligencije koja koristi generativne modele za stvaranje teksta, slika, videozapisa, zvuka, softverskog koda i drugih oblika podataka. Takvi modeli uče obrasce i strukture iz podataka za obuku, a zatim na osnovu korisničkog unosa — najčešće u obliku prirodnojezičnih uputa — proizvode nove izlaze sličnih karakteristika. Među najpoznatijim primjenama nalaze se čet-botovi, sistemi za pretvaranje teksta u sliku, generatori zvuka i govora te modeli za stvaranje videa. U drugoj polovini 20. stoljeća umjetnici i istraživači počeli su koristiti računare za generiranje vizuelnih djela, među ostalim i kroz program *AARON*, koji je razvio Harold Cohen.

Savremeni razvoj generativne umjetne inteligencije usko je povezan s napretkom neuronskih mreža. Presudni pomaci desili su se 2013–2014. pojavom varijacijskih autoenkodera (VAE) i generativnih suparničkih mreža (GAN), koji su omogućili praktično generiranje složenih podataka poput slika. Uvođenje transformera 2017. godine ubrzalo je razvoj generativnih modela za tekst i druge medije, a 2018. pojavio se i prvi *generative pre-trained transformer* (GPT).

### Slike 
Sistemi za pretvaranje teksta u sliku stvaraju ilustracije, fotografiji slične prizore, dizajnerske skice i druge vizuelne sadržaje na osnovu tekstualnih uputa. Takvi modeli obično se treniraju na velikim skupovima slika i njihovih tekstualnih opisa.

## Pravo i regulacija 
Pravni okvir za generativnu umjetnu inteligenciju brzo se razvija, naročito u pitanjima autorskog prava, transparentnosti i odgovornosti. Posebno su sporna dva pitanja: upotreba zaštićenih djela u obuci modela i pravni status sadržaja koji modeli proizvedu.

U Evropskoj uniji *AI Act* uspostavlja okvir zasnovan na riziku i uvodi obaveze transparentnosti za određene sisteme umjetne inteligencije, uključujući zahtjeve povezane s označavanjem i prepoznavanjem sadržaja generiranog ili manipuliranog pomoću AI-ja.

U Sjedinjenim Američkim Državama Ured za autorska prava objavio je 2024. i 2025. dijelove izvještaja o vezi između autorskog prava i umjetne inteligencije. U dijelu o zaštitljivosti iz 2025. naglašeno je da čisto AI-generirani izlazi, bez dovoljnog ljudskog autorskog doprinosa, u pravilu ne ispunjavaju standarde za autorskopravnu zaštitu, dok djela u kojima je ljudska kreativna kontrola prepoznatljiva mogu biti zaštićena od slučaja do slučaja.

### Pristrasnost 
Generativni modeli mogu odražavati i pojačavati pristrasnosti sadržane u podacima za obuku. To se može ispoljiti kroz rodne, rasne, kulturne i druge stereotipe u tekstualnim i vizuelnim izlazima, pa se zato razvijaju tehnike ublažavanja pristrasnosti kroz promjene podataka, uputa i postupaka vrednovanja.

### Deepfakeovi i dezinformacije 
Jedna od najpoznatijih kontroverzi jesu deepfakeovi, odnosno sintetički audio i videozapisi koji uvjerljivo oponašaju stvarne osobe, događaje ili izjave. Takav sadržaj može se koristiti za prevaru, političku manipulaciju, narušavanje ugleda i širenje dezinformacija. Ujedinjeni narodi upozorili su da generativna umjetna inteligencija ima vrlo velik potencijal za dobro, ali i za široku zloupotrebu na globalnom nivou.

### Rad i ekonomija 
Generativna umjetna inteligencija može povećati produktivnost u pojedinim poslovima, ali i mijenjati strukturu rada u kreativnim, administrativnim i tehničkim zanimanjima. Posebne rasprave vode se o utjecaju na ilustratore, prevodioce, novinare, programere i druge profesije u kojima se dio zadataka može automatizirati ili ubrzati.

### Energija i okoliš 
Obuka i korištenje velikih modela zahtijevaju znatne količine električne energije, računalnih resursa i rashladne infrastrukture, pa se sve češće raspravlja o njihovom ugljeničnom otisku i širem okolišnom utjecaju.

## Otkrivanje i prepoznavanje 
Razvijeni su alati za otkrivanje sadržaja koji je generirala umjetna inteligencija, ali njihova preciznost nije potpuna i mogu davati lažno pozitivne rezultate. Zbog toga se sve više pažnje posvećuje tehnikama poput digitalnog vodenog žiga, označavanja porijekla sadržaja i standardima za mašinski čitljivo obilježavanje AI-generiranih izlaza.

## Također pogledaj 
* Umjetna inteligencija
* Veliki jezički model
* Transformer
* Deepfake
* Obrada prirodnog jezika
* Mašinsko učenje

## Reference 
Kategorija:Umjetna inteligencija
Kategorija:Mašinsko učenje
Kategorija:Obrada prirodnog jezika
Kategorija:Digitalni mediji