Mae AI cynhyrchiol yn is-set o ddeallusrwydd artiffisial sy'n defnyddio technegau dysgu peirianyddol i greu cynnwys neu ddata newydd, yn amrywio o destun a delweddau i gerddoriaeth. Mae'n gweithio trwy fodelau cymhleth fel rhwydweithiau gwrthwynebol cynhyrchiol (GANs) neu awto-godyddion amrywiadol (VAEs), wedi'u hyfforddi ar setiau data helaeth i ddysgu patrymau a rheolau sylfaenol.
Pros
- Effeithlonrwydd a Scalability: Mae AI cynhyrchiol yn creu cynnwys yn effeithlon ar raddfa fawr ac yn awtomeiddio prosesau creu cynnwys.
- Cynnwys wedi'i Bersonoli: Gall addasu'r cynnwys a gynhyrchir yn seiliedig ar ddewisiadau defnyddwyr penodol ar gyfer profiad mwy personol.
- Ychwanegiad Data: Mae'n helpu mewn sefyllfaoedd gyda data cyfyngedig trwy gynhyrchu samplau synthetig ar gyfer hyfforddi modelau eraill.
- Arloesedd mewn Dylunio a Chelf: Gall offer AI greu dyluniadau newydd sy'n meithrin arloesedd, gan agor llwybrau creadigol newydd.
anfanteision
- Ansawdd yr allbwn: Mae sicrhau ansawdd cynnwys a gynhyrchir gan AI yn her, oherwydd gall modelau atgynhyrchu rhagfarnau neu wallau o'r data hyfforddi.
- Diffyg Creadigrwydd: Nid yw modelau AI yn wirioneddol greadigol a dim ond yn seiliedig ar yr hyn y maent wedi'i ddysgu y gallant gynhyrchu.
- Pryderon Moesegol a Phreifatrwydd: Gellir defnyddio AI cynhyrchiol yn anfoesegol, fel creu ffugiau dwfn, creu hunaniaeth, neu ledaenu gwybodaeth anghywir, a gall hefyd amharu ar breifatrwydd.
Er gwaethaf yr heriau hyn, gall dilyn egwyddorion AI cyfrifol helpu i fanteisio ar botensial AI cynhyrchiol mewn modd moesegol a chyfrifol.
Darllenwch yr erthygl lawn yma:
https://techlearningupdates.com/understanding-generative-ais-pros-and-cons/
