Jak AI tworzy teksty i obrazy. Ten sam prompt, inne wyniki – dlaczego?

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki ludzie tworzą treści i obrazy. Od generowania artykułów, opisów czy postów w mediach społecznościowych po projektowanie grafik, ilustracji i wizualizacji – możliwości AI wydają się niemal nieograniczone. Jednak wraz z rozwojem tych technologii pojawiają się pytania o ich działanie, powtarzalność wyników i czynniki wpływające na różnorodność generowanych treści. Czy dwie osoby, wpisując identyczny prompt, otrzymają takie same teksty lub obrazy? Dlaczego obrazy generowane przez AI różnią się między sobą, mimo że prompt jest ten sam? Jak wygląda proces tworzenia treści i grafik, i dlaczego odbywa się tak szybko? Generowanie treści przez AI – fakty

Proces tworzenia tekstu. Od promptu do wyniku

Generowanie tekstu przez sztuczną inteligencję zaczyna się od wprowadzenia promptu, czyli instrukcji lub zapytania, które użytkownik formułuje w języku naturalnym. Prompt może być prosty, jak „Napisz artykuł o atrakcjach Warszawy”, lub bardziej złożony, zawierający szczegółowe wytyczne dotyczące stylu, tonu czy długości tekstu. Po wprowadzeniu promptu, model językowy, taki jak GPT czy Grok, analizuje go, korzystając z ogromnej bazy danych, na której został przeszkolony. Dane te obejmują miliardy stron internetowych, książek, artykułów i innych tekstów, które model przetworzył w trakcie uczenia.

W przeciwieństwie do tradycyjnego wyszukiwania informacji, gdzie człowiek świadomie wybiera źródła, AI nie „przeszukuje” internetu w czasie rzeczywistym, chyba że jest to wyraźnie włączona funkcja, jak DeepSearch w przypadku niektórych modeli. Zamiast tego model opiera się na wzorcach językowych, które przyswoił podczas treningu. Te wzorce pozwalają przewidzieć, jakie słowa, frazy czy struktury najlepiej pasują do danego promptu. Na przykład, dla zapytania o atrakcje Warszawy model może „przypomnieć sobie” informacje o Zamku Królewskim, Łazienkach czy Pałacu Kultury, ponieważ te miejsca często pojawiają się w tekstach o stolicy Polski, które wcześniej zostały napisane.

Proces generowania tekstu jest iteracyjny. Model dzieli prompt na mniejsze części, analizuje ich znaczenie i generuje odpowiedź, wybierając kolejne słowa na podstawie prawdopodobieństwa. To, co sprawia, że wyniki różnią się między sobą, to element losowości wbudowany w algorytm. Modele językowe, takie jak te oparte na architekturze transformerów, używają mechanizmu zwanego „samplingiem”, który wprowadza przypadkowość w wyborze słów. Dzięki temu dwa teksty wygenerowane na podstawie identycznego promptu, niezwykle rzadko są identyczne. Na przykład, jeden tekst może zacząć się od opisu historycznego centrum Warszawy, podczas gdy inny skupi się na nowoczesnych atrakcjach, takich jak Centrum Nauki Kopernik.

Dodatkowo, na treść wpływają parametry modelu, takie jak „temperatura” i „top-k sampling”. Temperatura kontroluje, jak bardzo model jest skłonny do eksperymentowania z mniej prawdopodobnymi słowami – wyższa temperatura prowadzi do bardziej kreatywnych, ale czasem mniej spójnych tekstów. Top-k sampling ogranicza wybór do najbardziej prawdopodobnych słów, co wpływa na przewidywalność wyniku. Te ustawienia, często niewidoczne dla użytkownika, sprawiają, że generowane teksty różnią się między sobą, nawet jeśli prompt jest identyczny.

Szybkość generowania. Dlaczego to takie błyskawiczne?

Jednym z najbardziej zaskakujących elementów pracy AI jest szybkość, z jaką generuje treści. Proces, który człowiekowi zająłby godziny – research, redagowanie, poprawki – AI wykonuje w kilka sekund. Wynika to z kilku czynników. Po pierwsze, modele językowe są zoptymalizowane do pracy na potężnych serwerach z procesorami graficznymi (GPU) lub dedykowanymi układami, takimi jak TPU. Te urządzenia umożliwiają równoległe przetwarzanie ogromnych ilości danych, co znacznie przyspiesza obliczenia.

Po drugie, AI nie musi „myśleć” w sposób ludzki. Nie analizuje źródeł, nie zastanawia się nad stylem ani nie poprawia błędów w czasie rzeczywistym. Zamiast tego korzysta z wcześniej wytrenowanych wzorców, które pozwalają błyskawicznie przewidzieć najbardziej prawdopodobne sekwencje słów. To, co dla człowieka wydaje się skomplikowanym procesem twórczym, dla AI jest serią matematycznych operacji na macierzach i wektorach, wykonanych w ułamkach sekundy.

Warto również zauważyć, że szybkość generowania zależy od długości tekstu i złożoności promptu. Proste zapytania, takie jak krótki opis atrakcji Warszawy, są przetwarzane niemal natychmiast. Bardziej skomplikowane zadania, takie jak generowanie długiego artykułu z wieloma szczegółami, mogą zająć nieco więcej czasu, ale nadal są nieporównywalnie szybsze niż praca człowieka.

Generowanie treści przez AI.  Różnice w generowaniu obrazów

Podobnie jak w przypadku tekstu, generowanie obrazów przez AI opiera się na modelach uczonych na ogromnych zbiorach danych. Modele takie jak DALL-E, Stable Diffusion czy Midjourney zostały przeszkolone na milionach zdjęć, ilustracji i grafik, co pozwala im tworzyć wizualizacje na podstawie tekstowych promptów. Proces zaczyna się od wprowadzenia opisu, na przykład „Stare Miasto w Warszawie nocą, w stylu impresjonistycznym”. Model analizuje prompt, przekształca go w wektor w przestrzeni matematycznej i generuje obraz, piksel po pikselu, korzystając z technik takich jak dyfuzja.

Dlaczego obrazy generowane na podstawie identycznego promptu różnią się między sobą? Kluczową rolę odgrywa losowość, podobnie jak w modelach językowych. Modele graficzne wykorzystują tzw. „ziarno” (seed), czyli losową wartość początkową, która wpływa na proces generowania. Nawet jeśli dwie osoby wpiszą ten sam prompt, różne ziarna prowadzą do odmiennych wyników. Na przykład, jeden obraz może pokazywać Stare Miasto z perspektywy rynku, z ciepłym światłem latarni, podczas gdy inny przedstawi tę samą scenę z lotu ptaka, z bardziej chłodną paletą barw.

Oprócz losowości, na wyniki wpływają dane treningowe i sposób, w jaki model je interpretuje. Zbiory danych, na których uczą się modele graficzne, są ogromne i zróżnicowane, ale nie zawsze jednolite. To oznacza, że model może różnie interpretować pojęcia, takie jak „impresjonizm” czy „noc”. Jeden model może uznać, że impresjonizm to rozmyte kontury i żywe kolory, podczas gdy inny skupi się na delikatnych pociągnięciach pędzla. Te subtelne różnice w interpretacji prowadzą do różnorodności generowanych obrazów.

Współpraca z użytkownikiem. Czy AI uczy się preferencji?

Często pojawia się pytanie, czy AI „pamięta” wcześniejsze interakcje z użytkownikiem i dostosowuje do nich kolejne generacje. W przypadku większości popularnych narzędzi, takich jak ChatGPT czy Midjourney, każde nowe zapytanie jest traktowane jako oddzielne. Model nie przechowuje informacji o poprzednich promptach ani preferencjach użytkownika, chyba że jest to wyraźnie zaimplementowane w systemie, na przykład w formie personalizowanego profilu. Oznacza to, że AI zaczyna „od zera” przy każdym nowym prompcie, opierając się wyłącznie na jego treści i ustawieniach modelu.

Jednak w niektórych zaawansowanych systemach możliwe jest wprowadzenie mechanizmów uczenia się preferencji. Na przykład, użytkownik może zapisać wcześniejsze obrazy lub teksty jako „ulubione”, a system może wykorzystać te dane do dostosowania przyszłych wyników. W takich przypadkach AI może priorytetyzować określone style, kolory czy elementy, które użytkownik wcześniej preferował. Jednak w standardowych zastosowaniach, zwłaszcza w darmowych wersjach narzędzi, takie funkcje są rzadkie, a generowanie pozostaje niezależne od historii interakcji.

Czynniki wpływające na różnorodność. Architektura i ustawienia

Różnorodność generowanych treści i obrazów zależy nie tylko od losowości, ale także od architektury modelu i jego ustawień. Modele językowe i graficzne są projektowane tak, aby maksymalizować kreatywność, ale jednocześnie zachowywać spójność. Na przykład, w modelach językowych parametr „top-p sampling” (nucleus sampling) pozwala wybierać słowa z puli, która obejmuje tylko najbardziej prawdopodobne opcje, co równoważy kreatywność i logikę. W modelach graficznych podobną rolę odgrywają parametry takie jak „guidance scale”, które kontrolują, jak ściśle obraz ma odpowiadać promptowi.

Innym czynnikiem jest różnorodność danych treningowych. Modele uczone na zróżnicowanych zbiorach danych, obejmujących różne kultury, style i perspektywy, generują bardziej zróżnicowane wyniki. Na przykład, model przeszkolony głównie na zachodnich obrazach może mieć trudności z wiernym odwzorowaniem tradycyjnej polskiej architektury, co prowadzi do większej losowości w interpretacji promptu. Z kolei model z bogatym zestawem danych o Polsce może generować bardziej spójne, ale wciąż zróżnicowane obrazy warszawskich atrakcji.

Wyzwania i przyszłość generowania AI

Rozwój technologii generowania tekstu i obrazów stawia przed twórcami AI nowe wyzwania. Jednym z nich jest balans między kreatywnością a przewidywalnością. Użytkownicy oczekują, że AI dostarczy wyniki zgodne z promptem, ale jednocześnie unikalne i interesujące. Zbyt duża losowość może prowadzić do niespójnych lub niezadowalających rezultatów, podczas gdy zbyt duża przewidywalność sprawia, że wyniki stają się monotonne.

Kolejnym wyzwaniem jest etyka i odpowiedzialność. Modele AI, choć potężne, mogą generować treści stronnicze lub niepoprawne, jeśli dane treningowe zawierają błędy lub uprzedzenia. Na przykład, opis atrakcji Warszawy może pominąć mniej znane, ale równie ważne miejsca, jeśli model został przeszkolony głównie na popularnych przewodnikach turystycznych. W przypadku obrazów, problemem może być stereotypowe przedstawianie kultur lub miejsc.

Przyszłość generowania AI zmierza w stronę większej personalizacji i interaktywności. Modele mogą stać się bardziej świadome kontekstu użytkownika, dostosowując wyniki do jego preferencji, lokalizacji czy wcześniejszych interakcji. Jednocześnie rozwój technologii obliczeniowych sprawi, że generowanie stanie się jeszcze szybsze i bardziej dostępne, umożliwiając tworzenie treści i obrazów na niespotykaną dotąd skalę.

Generowanie treści przez AI: (c) Sadurski.com / GR
Ilustracje tego tekstu, to oczywiście obrazy wygenerowane przez sztuczną inteligencję

Zobacz też:
>
>