Генеративный искусственный интеллект — это разновидность нейросетей, которые способны создавать новые тексты, изображения, код, аудиофайлы и другие виды контента на основе текстовых или иных запросов. Такие модели, как GPT, Claude или Gemini, не просто извлекают информацию, а строят осмысленные и связные ответы, используя вероятностную обработку огромных массивов данных.
Главная особенность генеративного ИИ — его способность работать с неопределёнными, открытыми задачами. Генеративный ИИ может выступать как инструмент для ускорения анализа, генерации материалов, моделирования вариантов, поиска альтернатив и концептуального расширения задач.
Важно понимать, что генеративный ИИ не обладает знаниями в классическом смысле: он не «знает», а обобщает закономерности из обучающих данных. Поэтому его применение требует критического мышления, чёткого задания целей и понимания ограничений.

• ChatGPT от OpenAI — генерация текстов, помощь с кодом, переводы, ответы на вопросы.
• DALL·E — создание изображений по текстовому описанию.
• Copilot от GitHub — генерация программного кода.
• Claude от Anthropic — чат-бот, ориентированный на безопасное и прозрачное взаимодействие.
• YaGPT — модель от Yandex, встроен в Алису и другие сервисы Яндекса.
• GigaChat — диалоговая модель, ориентированная на работу с русским языком и креативные задачи от Сбербанка.

Генеративный ИИ — мощный инструмент, но он не лишён ограничений:

• Может генерировать ошибки или недостоверную информацию («галлюцинации»).
• Не обладает собственным пониманием или критическим мышлением.
• Требует внимательной проверки при использовании в учебных и научных целях.

Генеративный ИИ — не просто технологическая новинка, а инструмент, способный существенно упростить и разнообразить преподавательскую работу. Изучение возможностей нейросетей — шаг к тому, чтобы оставаться актуальным, гибким и эффективным в меняющейся образовательной среде.

Возможности и ограничения

Примеры генеративных ИИ