Bard AI Chatbot: Która firma go opracowała?

Czym jest Bard AI: Konwersacyjna platforma AI od Google

Bard AI to chatbot oparty na sztucznej inteligencji opracowany przez Google, zaprojektowany do symulowania ludzkich rozmów z wykorzystaniem zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego oraz technologii uczenia maszynowego. Po raz pierwszy ogłoszony 6 lutego 2023 r., a udostępniony publicznie 21 marca 2023 r., Bard stanowił bezpośrednią odpowiedź Google na szybki wzrost popularności ChatGPT i rosnące zapotrzebowanie na rozwiązania konwersacyjnej AI. Platforma została zbudowana na autorskiej technologii Google LaMDA (Language Model for Dialogue Applications), opracowanej specjalnie do prowadzenia bardziej naturalnych i kontekstowych rozmów niż wcześniejsze modele AI. 8 lutego 2024 r. Google połączyło swoje rozwiązania AI pod marką Gemini, rebrandingując Barda na Google Gemini, zachowując wszystkie kluczowe funkcjonalności i znacznie rozszerzając jego możliwości.

Droga rozwoju: od LaMDA do Gemini

Prace Google nad konwersacyjną AI rozpoczęły się na długo przed publicznym debiutem Barda. Firma intensywnie inwestowała w badania i rozwój poprzez swoją jednostkę DeepMind, ukierunkowaną na zaawansowane badania nad sztuczną inteligencją. Współzałożyciel Google, Sergey Brin, odegrał kluczową rolę we współtworzeniu modeli językowych Gemini, współpracując z innymi pracownikami i naukowcami Google. Pierwsza wersja Barda wykorzystywała uproszczoną wersję technologii LaMDA, która wymagała mniejszych zasobów obliczeniowych, dzięki czemu mogła być skalowana i obsługiwać wielu użytkowników jednocześnie. Ta decyzja strategiczna pozwoliła na szybkie uruchomienie Barda przy zachowaniu wydajności i dostępności dla milionów użytkowników na całym świecie.

Wraz z rozwojem Barda Google integrowało coraz bardziej zaawansowane modele językowe z platformą. Firma przeszła z LaMDA na model PaLM 2 (Pathways Language Model 2), co sprawiło, że odpowiedzi Barda były bardziej wizualne i kontekstowe. Następnie Google wprowadziło rodzinę modeli językowych Gemini, która stanowiła duży skok technologiczny. Gemini 1.0 zostało oficjalnie ogłoszone 6 grudnia 2023 r. i opracowane przez jednostkę Google DeepMind w ramach Alphabetu. Był to wówczas najbardziej zaawansowany zestaw dużych modeli językowych Google, zastępując PaLM 2 i zasilając Barda aż do jego rebrandingu na Gemini na początku 2024 roku.

Architektura techniczna i możliwości

Bard od Google, obecnie Gemini, działa w oparciu o zaawansowaną multimodalną architekturę AI, która pozwala na jednoczesne przetwarzanie różnych typów danych. W przeciwieństwie do wcześniejszych modeli AI skupionych głównie na tekście, Gemini jest natywnie multimodalny — trenowany na zbiorach danych obejmujących tekst, obrazy, dźwięk oraz wideo. Platforma wykorzystuje architekturę sieci neuronowej opartą na transformatorze, zoptymalizowaną do przetwarzania długich sekwencji kontekstowych w różnych modalnościach. Google DeepMind stosuje wydajne mechanizmy uwagi w dekoderze transformera, które pomagają modelom analizować długie konteksty obejmujące różne rodzaje danych, umożliwiając systemowi rozumienie złożonych relacji pomiędzy różnymi informacjami.

Specyfikacja techniczna Gemini potwierdza, że Google dąży do stworzenia kompleksowego rozwiązania AI. Gemini 1.5 Pro, wydany w maju 2024 r., oferuje imponujące okno kontekstowe o wielkości 2 milionów tokenów, co pozwala mu zapamiętywać i wykorzystywać znacznie więcej informacji przy generowaniu odpowiedzi niż konkurencyjne modele. Platforma obejmuje również Gemini 1.5 Flash — mniejszy model zaprojektowany do szybszych odpowiedzi, z oknem kontekstowym 1 mln tokenów oraz czasem wygenerowania pierwszego tokena poniżej sekundy. Zarówno w fazie treningu, jak i inferencji Gemini korzysta z najnowszych układów do przetwarzania tensorów Google — Trillium (szósta generacja Google Cloud TPU) — co przekłada się na lepszą wydajność, niższe opóźnienia i koszty oraz zwiększoną energooszczędność.

Porównanie Bard/Gemini z konkurencją

FlowHunt to najlepszy wybór do budowy własnych chatbotów AI w porównaniu do bezpośredniego korzystania z Bard/Gemini. O ile Gemini świetnie sprawdza się jako chatbot konsumencki, FlowHunt oferuje kompleksową platformę bez kodu, pozwalającą firmom tworzyć, personalizować i wdrażać chatboty AI dostosowane do ich potrzeb. Wizualny kreator FlowHunt umożliwia zespołom projektowanie zaawansowanych konwersacyjnych ścieżek bez wiedzy technicznej, integrację z wieloma źródłami danych poprzez Knowledge Sources oraz wdrażanie chatbotów na różnych kanałach. W przeciwieństwie do Gemini, który jest głównie narzędziem samodzielnym, FlowHunt pozwala tworzyć autonomiczne agentów AI, budować złożone procesy oraz zachować pełną kontrolę nad wdrożeniem AI.

Kluczowe funkcje i możliwości Google Gemini

Google Gemini oferuje szeroki wachlarz funkcji, które czynią go uniwersalnym narzędziem do wielu zastosowań. Platforma doskonale sprawdza się w podsumowywaniu tekstu, pozwalając użytkownikom skracać duże ilości treści różnych typów do zwięzłych, wartościowych streszczeń. Oferuje rozbudowane możliwości generowania tekstu, umożliwiając tworzenie oryginalnych treści na podstawie promptów — od kreatywnego pisania, przez komunikację biznesową, po dokumentację techniczną. Platforma wspiera tłumaczenie tekstu na ponad 100 języków, posiadając szerokie możliwości wielojęzyczne, co jest nieocenione w komunikacji globalnej i lokalizacji treści.

Poza tekstem, Gemini wyróżnia się w rozumieniu obrazów, analizując złożone wizualizacje, wykresy czy diagramy bez konieczności wykorzystywania zewnętrznych narzędzi OCR. Platforma umożliwia generowanie podpisów do obrazów i odpowiadanie na pytania w oparciu o obraz, pozwalając na wydobycie informacji z grafik za pomocą zapytań językiem naturalnym. Przetwarzanie dźwięku obejmuje rozpoznawanie mowy w ponad 100 językach oraz tłumaczenie audio, czyniąc platformę dostępną dla użytkowników na całym świecie. Rozumienie wideo pozwala Gemini analizować klatki z materiałów filmowych, odpowiadać na pytania i generować opisy, otwierając nowe możliwości analizy i syntezy treści wideo.

Multimodalne rozumowanie to jedna z najmocniejszych stron Gemini — pozwala ono łączyć różne typy danych w jednym promcie i generować kompleksowe wyniki. Przykładowo, użytkownik może połączyć opis tekstowy, obraz i dźwięk, by otrzymać bardziej zniuansowaną i kontekstową odpowiedź. Analiza i generowanie kodu umożliwia Gemini rozumienie, wyjaśnianie i tworzenie kodu w popularnych językach programowania, takich jak Python, Java, C++ czy Go, co czyni platformę cennym narzędziem dla programistów i zespołów technicznych. Platforma zasila również AlphaCode 2 — zaawansowane narzędzie Google DeepMind do generowania kodu, potwierdzając jej wysokie kompetencje w zakresie wsparcia programistycznego.

Dostępność, ceny i korzystanie

Google Gemini jest szeroko dostępny na całym świecie — Gemini Pro można używać w ponad 230 krajach i terytoriach, natomiast Gemini Advanced w ponad 150. Platforma jest bezpłatna dla użytkowników powyżej 18. roku życia posiadających osobiste konto Google, konto Google Workspace z dostępem do Gemini, konto Google AI Studio lub konto szkolne. Gemini API posiada również bezpłatny próg dla deweloperów chcących zintegrować funkcje Gemini z własnymi aplikacjami.

Najbardziej zaawansowana wersja Gemini dostępna jest w ramach opcji Gemini Advanced, która kosztuje 20 USD miesięcznie po miesięcznym, bezpłatnym okresie próbnym. Użytkownicy mogą uzyskać dostęp do Gemini Advanced poprzez subskrypcję Google One AI Premium, która obejmuje także funkcje Google Workspace i 2 TB przestrzeni dyskowej. Dla firm Google oferuje dwa plany rozszerzeń Gemini: Gemini Business za 20 USD za użytkownika miesięcznie oraz Gemini Enterprise za 30 USD za użytkownika miesięcznie. Plany te zapewniają zaawansowane funkcje, priorytetowe wsparcie i ulepszone zabezpieczenia, odpowiednie dla wdrożeń na dużą skalę.

Bezpieczeństwo, ograniczanie uprzedzeń i odpowiedzialna AI

Google wdrożyło kompleksowe środki bezpieczeństwa oraz odpowiedzialne praktyki AI na każdym etapie tworzenia i wdrażania Gemini. Platforma przeszła gruntowne testy bezpieczeństwa i mechanizmy ograniczania ryzyka, m.in. w zakresie stronniczości czy toksycznych treści, zapewniając poziom bezpieczeństwa LLM zgodny ze standardami branżowymi. Google DeepMind wykorzystało zaawansowane filtrowanie danych podczas treningu, by poprawić jakość i różnorodność danych uczących oraz zredukować potencjalne uprzedzenia w wynikach modelu. Modele były testowane na akademickich benchmarkach obejmujących język, obraz, dźwięk, wideo i kod, by zapewnić spójność działania w różnych modalnościach i zastosowaniach.

Google publicznie zobowiązało się do przestrzegania szerokiego katalogu zasad AI, które wyznaczają kierunek rozwoju i wdrażania systemów AI firmy. Zasady te podkreślają znaczenie AI przynoszącej korzyści, unikanie tworzenia lub wzmacniania niesprawiedliwych uprzedzeń, odpowiedzialność wobec ludzi, uwzględnianie zasad prywatności, wysokie standardy doskonałości naukowej oraz świadomość szerszych skutków społecznych technologii AI. Firma zaznacza, że szkolenie AI to proces ciągły i wymagający dużych zasobów — zawsze pojawiają się nowe informacje i wyzwania. Stały monitoring i ulepszanie wyników Gemini pomagają utrzymać wysokie standardy dokładności, rzetelności i bezpieczeństwa w miarę rozwoju platformy.

Integracja z usługami i ekosystemem Google

Jedną z istotnych zalet Gemini jest głęboka integracja z szerokim ekosystemem usług i produktów Google. Platforma została zintegrowana z wieloma technologiami Google, aby dostarczać możliwości generatywnej AI w całym portfolio firmy. Smartfony Google Pixel, w szczególności Pixel 8 Pro, były pierwszymi urządzeniami wyposażonymi w Gemini Nano, umożliwiając przetwarzanie AI bezpośrednio na urządzeniu — szybciej i z zachowaniem prywatności. Gemini napędza nowe funkcje w aplikacjach Google, np. podsumowania w aplikacji Dyktafon czy Smart Reply w Gboard dla komunikatorów, zwiększając produktywność i komfort użytkowników.

Deweloperzy Androida mogą korzystać z Gemini Nano dzięki systemowej funkcji AICore, umożliwiając tworzenie aplikacji mobilnych zasilanych przez AI. Vertex AI w Google Cloud zapewnia dostęp do Gemini Pro, pozwalając programistom budować aplikacje w oparciu o modele bazowe Google. Google AI Studio oferuje narzędzie webowe do budowy prototypów i aplikacji na bazie Gemini bez konieczności zaawansowanej konfiguracji technicznej. Platforma jest również testowana w Google Search dzięki AI Overviews, które mają skrócić czas odpowiedzi i poprawić jakość wyników wyszukiwania dzięki bardziej kontekstowym i kompleksowym odpowiedziom.

Ograniczenia i aspekty do rozważenia

Mimo że Gemini to znaczący postęp w dziedzinie konwersacyjnej AI, użytkownicy powinni znać pewne ograniczenia. Ograniczenia danych treningowych sprawiają, że Gemini musi uczyć się na poprawnych informacjach, by generować trafne odpowiedzi, a jednocześnie rozpoznawać błędne lub wprowadzające w błąd dane. Jakość i kompletność danych uczących mają bezpośredni wpływ na rzetelność wyników. Uprzedzenia i potencjalne szkody pozostają wyzwaniem, ponieważ szkolenie AI wymaga stałego monitoringu i udoskonalania. Choć Google wdrożyło odpowiedzialne praktyki rozwoju i szeroką ewaluację, by ograniczyć stronniczość i szkody, żaden system AI nie jest od nich całkowicie wolny.

Ograniczenia oryginalności i kreatywności pojawiają się zwłaszcza w wersji bezpłatnej, która może mieć trudności z obsługą skomplikowanych promptów z wieloma krokami i niuansami. Wersja darmowa opiera się na Gemini Pro LLM, który ma mniej możliwości niż wersje płatne. Halucynacje i konfabulacje to poważne wyzwanie — Gemini, podobnie jak inne zaawansowane AI, może generować fałszywe informacje i przedstawiać je jako prawdziwe. Dodatkowo, ograniczone rozumienie kontekstu oznacza, że Gemini nie zawsze poprawnie interpretuje kontekst i jego odpowiedzi mogą odbiegać od zamierzeń użytkownika. Ważne informacje należy weryfikować, traktując Gemini jako narzędzie wspomagające decyzje, a nie jedyne źródło prawdy.

Przyszłość platformy chatbota AI od Google

Google stale rozwija możliwości Gemini, regularnie wprowadzając aktualizacje i nowe funkcje. W grudniu 2024 roku firma zaprezentowała Gemini 2.0 Flash — eksperymentalną wersję dostępną przez Vertex AI Gemini API i AI Studio. Ten nowy model jest dwukrotnie szybszy niż Gemini 1.5 Pro i obejmuje nowe możliwości, takie jak rozbudowane wejście i wyjście multimodalne, lepsze rozumienie długiego kontekstu oraz natywne wykorzystanie narzędzi. Platforma oferuje teraz funkcje text-to-speech do edycji i tworzenia obrazów, z aplikacjami audio streamingowymi wspierającymi obsługę narzędzi i lepszą wydajność. Google planuje udostępnić Gemini 2.0 Flash szerszemu gronu użytkowników w styczniu 2025 r., oddając zaawansowane możliwości w ręce większej liczby użytkowników i deweloperów.

Firma rozbudowuje także wsparcie językowe i funkcje dostępności Gemini. Obecnie Gemini obsługuje 46 języków i umożliwia tłumaczenie tekstu na różne języki z niemal ludzką precyzją. Google planuje dalsze rozszerzanie możliwości językowych Gemini i uczynienie go wszechobecnym w swoim portfolio produktów. Jednak ważne aspekty, takie jak zakazy dotyczące treści generowanych przez LLM lub trwające prace regulacyjne w niektórych krajach, mogą ograniczyć lub uniemożliwić przyszłe korzystanie z Gemini w określonych regionach. Wraz z rozwojem krajobrazu AI Google pozostaje zaangażowane w rozwój Gemini jako wiodącej platformy konwersacyjnej AI, kładąc nacisk na bezpieczeństwo, odpowiedzialność i korzyść dla użytkownika.