Mit jelent a multimodális generatív mesterséges intelligencia?

A multimodális generatív mesterséges intelligencia olyan rendszer, amely többféle információval, például szöveggel, képpel, hanggal vagy videóval dolgozik, és ezek alapján új tartalmat készít. Egy termékfotóból és a hozzá tartozó adatokból például képaláírást írhat, míg egy képet és szöveges utasítást együtt használva képi változatot alkothat. A „multimodális” a kezelt információfajtákra, a „generatív” az új tartalom létrehozására utal.

Mit jelent a multimodális generatív mesterséges intelligencia?

A kifejezés két tulajdonságot kapcsol össze: a rendszer többféle bemenetet tud kezelni, és új kimenetet tud előállítani. Ha egy feladat fotót, termékleírást és szóbeli kérdést tartalmaz, a bemenet többféle formájú. A válasz lehet szöveg, kép, hang vagy videó; hogy pontosan melyik, az az adott rendszer képességeitől függ.

Egy feleletválasztós kérdésben könnyű összekeverni a két fogalmat. Az a meghatározás helyes, amely egyszerre említi a különböző információfajták feldolgozását és az új tartalom létrehozását. Egy képet felismerő rendszer lehet multimodális, ha szöveggel is dolgozik, de a felismerés önmagában még nem tartalomkészítés.

Webáruházi példával: egy lámpa méretadatai szöveges bemenetet adnak, a fotó pedig megmutatja a formáját. A kész rendszer ezeket egy termékbemutató szöveghez használhatja. A pontos képességet mindig a konkrét eszköznél érdemes ellenőrizni.

Hogyan működik a multimodális mesterséges intelligencia?

A multimodális mesterséges intelligencia a különböző formájú bemeneteket a feladat szempontjából összekapcsolható jellemzőkké alakítja. A képen tárgyakat és részleteket, a szövegben szavakat és összefüggéseket, a hangban beszédet vagy egyéb hangmintákat kezelhet. Ebből következtet arra, hogy az utasítás és a csatolt anyagok mely részei tartoznak össze.

Ha egy vásárló lefotózza a használati útmutató egyik oldalát, és megkérdezi, hogyan kell beállítani egy készüléket, a rendszer a képen látható részletet és a kérdés szövegét együtt értelmezi. Ezután szöveges választ készít. A válasz pontossága függ a kép olvashatóságától, a kérdés egyértelműségétől és a rendszer képességeitől.

Tartalomkészítéskor hasonló a menet: bemenetként érkezik a termékadat és a fotó, majd egy utasítás kijelöli a kívánt kimenetet. Például azt, hogy rövid képaláírás készüljön egy adott termékhez. A közzététel előtt a kész szöveget a forrásadatokkal kell összevetni.

Miben különbözik a multimodális mesterséges intelligencia a generatívtól?

A multimodális jelző azt írja le, hányféle információformával dolgozik egy rendszer; a generatív jelző azt, hogy képes-e új tartalmat alkotni. A két tulajdonság külön-külön és együtt is előfordulhat. Egy kizárólag szöveges válaszokat készítő eszköz generatív lehet, miközben a bemenete és a kimenete is szöveg.

A táblázat feladatokat szemléltet, nem éles határokat húz a termékek között. Ugyanaz az eszköz többféle feladatot is elvégezhet. Vásárlás vagy bevezetés előtt ezért a „multimodális” megjelölés helyett a támogatott bemeneteket és kimeneteket nézd meg.

Milyen hétköznapi példák vannak a multimodális mesterséges intelligencia használatára?

Hétköznapi példa, amikor valaki képet küld egy eszköznek, majd szöveges kérdést tesz fel róla. Lefotózhat egy növény leveleit, és segítséget kérhet a látható tünetek leírásához. A válasz ekkor a képre és a kérdésre egyaránt épül; a növény állapotának biztos megállapításához további vizsgálat kellhet.

Egy másik helyzetben a beszélt kérdés és egy kamerakép érkezik együtt. A rendszer szóban magyarázhatja el, mi látható a képen, amennyiben az adott alkalmazás támogatja ezeket a funkciókat. A többféle információ használata itt a bemeneten és a válaszon is megjelenik.

Webáruháznál a termékfotó és a gyártói adatlap együtt adhat alapot egy képaláíráshoz. Egy videó tervezésénél a termék jellemzői és a felhasználási helyzet kerülhetnek ugyanabba az utasításba. Az eredmény ellenőrzése mindkét esetben a valós termékkel kezdődik.

A ChatGPT multimodális modellnek számít?

A ChatGPT egyes változatai és funkciói multimodális feladatokra is használhatók, például képet és szöveget tartalmazó kérdés értelmezésére. A ChatGPT neve azonban szolgáltatást jelöl; a tényleges képesség a használt modelltől, hozzáféréstől és bekapcsolt funkcióktól függ. Ebből következik, hogy egy adott beszélgetésben a képfeldolgozás vagy a hanghasználat elérhetőségét külön kell ellenőrizni.

Egyszerű próba, ha feltöltesz egy termékfotót, és megkérdezed, milyen tárgyak láthatók rajta. Ez a kép és a szöveg együttes értelmezését vizsgálja. Ha ezután képaláírást kérsz a kép és az általad megadott biztos termékadatok alapján, már a tartalomkészítő képességet is próbára teszed.

A próba nem helyettesíti a tényellenőrzést. Egy fotóból a pontos méret, az anyagösszetétel vagy a készletállapot rendszerint nem olvasható ki megbízhatóan. Az ilyen állításokhoz külön termékadat szükséges.

Melyek a generatív mesterségesintelligencia-modellek négy fő típusa?

A generatív modelleket kezdőként négy gyakori kimenet szerint érdemes csoportosítani: szöveg, kép, hang és videó. Ez használati szempontú felosztás, ezért egy multimodális rendszer több sorban is megjelenhet. Más szakmai felosztások a modellek működési módját veszik alapul.

A „négy fő típus” tehát itt a kész tartalom formáját jelenti. Egy képből szöveget készítő rendszer például képet is feldolgoz, ám a kimenete szöveg. Az összehasonlítás segít pontosítani, mire van szükséged: források értelmezésére, egy bizonyos tartalomfajta készítésére vagy a kettő összekapcsolására.

Hogyan használható a multimodális generatív mesterséges intelligencia a webáruházak marketingjében?

Egy webáruház a termékadatokat és a valódi termékfotókat közös kiindulópontként használhatja többféle tartalomhoz. Tegyük fel, hogy egy termosz adatlapján szerepel az űrtartalom, az anyag és a tisztítás módja, a fotón pedig látszik a szín és a forma. Ezekből termékleírás, rövid közösségi bejegyzés és videóhoz írt narráció is készülhet.

A munkafolyamat sorrendje számít. Először rendezni kell az adatokat, majd megadni, melyik csatornára milyen hosszúságú szöveg vagy milyen kép készüljön. Ezután jön a jóváhagyás, végül a közzététel. A fotó vizuális részleteket adhat, a pontos űrtartalmat viszont az adatlapból kell átvenni.

A Shoprenter 2025-ös Nagy Webáruház Felmérésében a mesterséges intelligenciát használó válaszadók 86%-a termékleíráshoz vagy marketingszöveghez, 66%-a képek készítéséhez vagy szerkesztéséhez használta az ilyen eszközöket. Ezek a felmérés résztvevőinek adatai. Egy konkrét boltban a tényleges haszon azon múlik, mennyi javítás és jóváhagyás kell a kész anyagokhoz.

Milyen korlátokra és kockázatokra kell figyelni?

A legfontosabb korlát, hogy a rendszer meggyőzően fogalmazhat hiányos vagy hibás bemenetből is. Ha a termékadatlapról hiányzik az anyag, a kész szövegben szereplő anyagmegjelölést ellenőrizni kell. Képnél azt vizsgáld, hogy a szín, az alkatrészek és a használati mód megfelelnek-e a valódi terméknek.

Érdemes külön ellenőrzési listát készíteni az árra, a készletre, a méretre, a fordításra és a képi hűségre. Az automatikus közzététel előtt ugyanezeket próbáld ki néhány eltérő terméken: például egy méretváltozatokkal rendelkező ruhán és egy műszaki cikken. A szabályozás és a csatornák saját követelményei is számítanak. Az Európai Bizottság a mesterséges intelligenciáról szóló rendeletben meghatározott felhasználásokhoz átláthatósági kötelezettségeket ismertet; a Google a kereskedői felületére küldött, mesterséges intelligenciával készített termékadatokhoz és képekhez külön jelölési előírásokat ad.

Hírlevélnél a címzettek adatainak kezelése is ellenőrzési feladat. A magyar adatvédelmi hatóság tájékoztatója szerint a hozzájárulás célját világosan meg kell nevezni. A rendszer kezelheti a tartalom elkészítését és a küldést, a jogszerű feliratkozásról a webáruház üzemeltetőjének kell gondoskodnia.

Következő lépésként nézd meg egy saját termékednél, mely adatok és fotók állnak rendelkezésre, majd azt, hogyan alakíthatja át őket egyetlen mesterségesintelligencia-rendszer szöveges, képi és videós marketingtartalmakká. Erre ad gyakorlati példát a Content Ninja webáruházi tartalomkészítő rendszere.