Multimodalność AI – co to jest?

Spróbuj wyobrazić się w następującej sytuacji: chcesz zamówić kawę w Hiszpanii, a nie znasz hiszpańskiego. Wypowiadasz słowa, pokazujesz gesty, może nawet rysujesz coś na serwetce – używasz po prostu wszystkiego (głosu, obrazu, tekstu), żeby się porozumieć. Właśnie na tym polega multimodalność. Z tą różnicą, że teraz nie próbujemy porozumieć się z baristą w Madrycie, tylko ze sztuczną inteligencją. Czym więc dokładnie jest multimodalność w AI? Co mają z tym wspólnego takie narzędzia jak ChatGPT, DALL·E 3, Gemini, czy Midjourney? I dlaczego coraz więcej mówi się o multimodalnych systemach sztucznej inteligencji? Usiądź wygodnie, a po lekturze wszystko stanie się jasne.

Co to jest multimodalna sztuczna inteligencja?

Narzędzia sztucznej inteligencji znamy nie od dziś. Przez lata korzystaliśmy z nich w wyszukiwarkach, asystentach głosowych, automatycznych tłumaczach czy chatbotach. Coś je łączyło: skupiały się na jednym typie danych. Nowoczesne modele AI – nawet te imponująco potężne – były zazwyczaj ograniczone do jednego rodzaju danych. Mówiło się coś do Siri – przetwarzała głos. Pisało się w ChatGPT – odpowiadał na podstawie tekstu. Chciało się stworzyć grafikę za pomocą Stable Diffusion – wpisywało się prompt i czekało, aż AI wygeneruje obraz. Robiły to coraz lepiej, ale zawsze w obrębie jednej „dziedziny”.

Tylko że my – użytkownicy, ludzie – nie myślimy w jednym formacie. Mówimy, pokazujemy, rysujemy, krzywimy się. A czasem wszystko naraz. I dokładnie tu pojawia się multimodalność.

To słowo może brzmieć poważnie, ale oznacza coś bardzo prostego: przetwarzanie różnych typów danych jednocześnie. Tekst, dźwięk, obraz, wideo, gesty – wszystko w jednym czasie. W kontekście sztucznej inteligencji chodzi o tworzenie modeli, które nie tylko „rozumieją” te kanały osobno, ale przede wszystkim potrafią je ze sobą połączyć. I to jest prawdziwa zmiana!

Do niedawna mieliśmy modele tekstowe (np. duże modele językowe typu GPT), modele wizualne (np. DALL·E 3, Midjourney) i audio (jak np. Whisper API). Ale teraz coraz częściej mówimy o multimodalnych modelach sztucznej inteligencji, takich jak GPT-4V(ision) czy Gemini Advanced, które potrafią przyjąć dane z różnych źródeł i wyciągnąć z nich wszystkich sens.

To trochę jak człowiek czytający wiadomość ze zdjęciem. Nie widzi tylko liter i pikseli, ale też kontekst. A do tego czuje ton i rozumie, że jeśli ktoś pisze „spokojnie, nic się nie stało”, a w tle widać płonący kosz na śmieci, to coś się jednak stało. Modele multimodalne zaczynają robić to samo. I co najważniejsze – robią to coraz lepiej.

AI staje się bardziej… ludzkie?

Przetwarzanie tekstu? Było. Przetwarzanie obrazu? To również! Ale przetwarzanie różnych typów danych jednocześnie, ich integracja, porównanie, nadanie im znaczenia to już jest zupełnie nowy poziom.

Załóżmy, że wrzucasz zdjęcie kota z pytaniem: „Co on robi?”. Klasyczny model obrazowy może ci opisać, że to kot na drzewie. Model tekstowy zapyta: „jaki kot?”. Ale aplikacje multimodalne takie jak GPT-4V(ision) od OpenAI? Połączą jedno z drugim i napiszą: „Prawdopodobnie poluje na ptaka albo po prostu odpoczywa na gałęzi”. Wnioskują, łączą dane i nadają im znaczenie.

Multimodalne systemy sztucznej inteligencji właśnie na tym polegają: potrafią pracować na różnych typach danych wejściowych, rozumieć ich kontekst i tworzyć spójne odpowiedzi, a nawet generować treści, które bazują na wielu źródłach naraz.

Nie są to więc modele, które wyłącznie generują teksty lub tworzą obrazy. To coś, co widzi więcej, rozumie więcej i odpowiada lepiej. W praktyce oznacza to mniej przełączania się między narzędziami, a więcej inteligentnej, naturalnej współpracy z generatywną sztuczną inteligencją.

Nowoczesny model sztucznej inteligencji – przykłady aplikacji multimodalnych

Aplikacje multimodalne to już nie koncepcja z laboratoriów, tylko narzędzia obecne w codziennym życiu: w pracy, edukacji, kreatywnych zadaniach. Poniżej przedstawiamy kilka najważniejszych przykładów, które najlepiej ilustrują zastosowanie zaawansowanych modeli sztucznej inteligencji.

Aplikacja Gemini – sztuczna inteligencja od Google

Gemini, czyli dawny Bard, to flagowy projekt Google w obszarze AI. Od wersji Gemini Advanced model przetwarza nie tylko tekst, ale też obrazy, wykresy, dokumenty czy wideo. Potrafi analizować złożone dane wizualne w kontekście tekstu, rozumieć relacje między nimi i udzielać precyzyjnych, kontekstowych odpowiedzi. Wiele wskazuje na to, że przyszłość Gemini to jeszcze głębsza integracja danych, z jeszcze lepiej rozwiniętymi funkcjami multimodalnymi.

ChatGPT z GPT-4V(ision) – tekst, obraz, głos

Wersja ChatGPT z GPT-4V(ision) od OpenAI to jeden z najlepiej rozwiniętych przykładów multimodalnych systemów sztucznej inteligencji. Model analizuje dane wizualne – zdjęcia, wykresy, notatki – jednocześnie interpretując tekst i reagując w czasie rzeczywistym. Z pomocą Whisper API obsługuje również mowę, co umożliwia prowadzenie rozmów głosowych z AI. Dzięki temu modele językowe i wizualne współdziałają w jednej interakcji.

DALL·E 3 – generowanie obrazów z tekstu w rozmowie

DALL·E 3, zintegrowany z ChatGPT, pozwala tworzyć ilustracje, grafiki i obrazy na podstawie poleceń tekstowych. To, co go wyróżnia, to możliwość edytowania obrazów w trakcie rozmowy. Można go poprosić o zmianę stylu, dodanie elementów czy korektę kompozycji. To bardzo intuicyjny przykład generatywnej sztucznej inteligencji działającej w środowisku multimodalnym.

Midjourney – kreatywność w wysokiej rozdzielczości

Midjourney specjalizuje się w tworzeniu bardzo estetycznych grafik na podstawie promptów tekstowych. Choć działa głównie w jednym kierunku – od tekstu do obrazu – to sam proces interpretacji języka i zamiany go na obraz to już forma działania multimodalnego. Świetnie sprawdza się w tworzeniu koncepcji wizualnych, moodboardów czy eksperymentów artystycznych.

Stable Diffusion – otwarte podejście do generowania obrazów

Stable Diffusion to model Open-Source, który umożliwia nie tylko generowanie obrazów, ale także ich edycję i stylizację. Jego siła tkwi w elastyczności – z odpowiednim interfejsem (np. AUTOMATIC1111) może być wykorzystywany zarówno przez artystów, jak i programistów. Model integruje tekstowe opisy z danymi wizualnymi, umożliwiając precyzyjną kontrolę nad efektami.

Whisper API – analiza dźwięku w czasie rzeczywistym od OpenAI

Wspomniany już wcześniej model multimodalny Whisper to świetny przykład przetwarzania różnych typów danych – w tym przypadku dźwięku. Potrafi transkrybować mowę z dużą dokładnością, rozpoznając różne języki, akcenty i kontekst. Często jest wykorzystywany jako komponent w większych multimodalnych systemach – na przykład razem z ChatGPT, do konwersacji głosowych.

Runway Gen-2 – AI tworzy wideo

Gdzie jeszcze możesz zaobserwować wspomnianą multimodalność? Kolejnym przykładem jest model Runway Gen-2, który zamienia tekst na wideo. Użytkownik wprowadza opis – na przykład „kobieta spacerująca w lesie o zachodzie słońca” – a narzędzie generuje kilkusekundowy klip. Choć wciąż rozwijany, to pokazuje ogromny potencjał, jaki modele multimodalne mają również w branży filmowej i animacyjnej. Sprawnie łączą one bowiem różne formaty danych: od obrazu, przez ruch, po narrację.

Jakie są obszary zastosowania multimodalnej sztucznej inteligencji w biznesie?

Korzystasz już z narzędzi AI takich jak Google Gemini czy ChatGPT do generowania tekstów i przetwarzania obrazów? To świetnie, jeśli nie wykorzystujesz ich wyłącznie do generowania grafik z psami w kosmosie!

Choć mają one bez wątpienia swój urok, to zastosowania modeli multimodalnych sięgają znacznie głębiej. Coraz śmielej wkraczają one w obszary, które jeszcze niedawno były zarezerwowane dla ludzi nie tylko z dużym doświadczeniem, ale też dostępem do całych zespołów analitycznych, grafików czy specjalistów od danych.

1. Obsługa klienta

Czasy, gdy chatboty odpowiadały tylko na proste pytania tekstowe, powoli przechodzą do historii. Dzięki zaawansowanym modelom językowym i multimodalności AI potrafi nie tylko czytać wiadomości, ale też rozpoznawać załączone zdjęcia, zrzuty ekranu czy nagrania głosowe. Klient wysyła zdjęcie uszkodzonego produktu? System analizuje obraz, łączy go z opisem i generuje gotową odpowiedź np. z instrukcją zwrotu, przeprosinami i numerem reklamacji. Szybko, rzeczowo i bez konieczności ręcznego sprawdzania wszystkiego przez pracownika.

2. Automatyzacja dokumentów i analiz

Modele multimodalne świetnie radzą sobie z łączoną analizą obrazów, tabel, wykresów, dokumentów PDF i komentarzy tekstowych. To oznacza, że AI może wygenerować na ich podstawie spójny, czytelny raport z rekomendacjami — np. analizę sprzedaży z uwzględnieniem wizualnych trendów. Zamiast trzech godzin w Excelu – pięć minut pracy np. z Google Gemini.

3. Social Media i Content Marketing

W dziale marketingu multimodalność oznacza zupełnie nowe tempo i skalę działania. Z jednego wpisu blogowego model może wygenerować: serię postów na Instagrama (z dopasowanymi grafikami), skróconą wersję do newslettera, infografikę na LinkedIn i… scenariusz do wideo na YouTube. Aplikacje multimodalne typu DALL·E 3, Runway Gen-2, Ideogram czy Midjourney świetnie współpracują z generatorami tekstu, tworząc zgrany duet copy + wizual. To rewolucja w tworzeniu treści marketingowych.

4. Zarządzanie wiedzą i zbiorami danych

Wewnętrzne bazy danych, dokumentacja techniczna, prezentacje PowerPoint, zrzuty ekranów, nagrania ze spotkań… Firmy toną w zalewie informacji. Zaawansowane modele językowe w wersji multimodalnej potrafią połączyć te wszystkie źródła danych i wygenerować streszczenia, rekomendacje, a nawet odpowiedzi na konkretne pytania pracowników.

5. Szkolenia i onboarding

Nowy pracownik w dziale sprzedaży? Zamiast przeglądać 15 PDF-ów i godzinne wideo, może zadać multimodalnemu asystentowi pytanie: „Co muszę wiedzieć o produkcie X?” i dostać skondensowaną, kontekstową odpowiedź z grafikami, cytatami z instrukcji i checklistą. Przetwarzanie różnych typów danych pozwala AI naprawdę wspierać rozwój pracowników.

I choć to już robi wrażenie, to tak naprawdę dopiero początek. Bo zastosowanie sztucznej inteligencji w wersji multimodalnej to zarówno efektywniejsze narzędzia, jak i zmiana sposobu, w jaki myślimy o informacji, pracy i komunikacji. Gdy różne typy danych wejściowych – tekst, obraz, dźwięk, wideo – zaczynają ze sobą współgrać, powstaje nowa jakość.

Przyszłość sztucznej inteligencji – przewidywania

Naszym zdaniem, jeśli przyszłość AI można opisać jednym słowem, to byłoby to z pewnością: multimodalność. Już teraz wiemy, że tego rodzaju zaawansowane modele językowe będą nas wspierać – w pracy, w domu, w edukacji, w rozrywce i w biznesie.

Im bardziej AI łączy dane – tekstowe, wizualne, dźwiękowe – tym bliżej jest do naszego sposobu postrzegania świata. A my? My tylko zyskujemy: lepsze narzędzia, szybsze rozwiązania i przede wszystkim więcej czasu na rzeczy, które naprawdę lubimy robić.