Inteligența Artificială Generativă (GenAI) redefinește rapid peisajul tehnologic prin capacitatea sa de a crea conținut original. Evoluția recentă aduce începutul erei inteligenței artificiale multimodale generative (IAM), adică sisteme capabile să proceseze și să genereze conținut prin mai multe modalități simultan – text, imagine, audio și video. Această fuziune a modalităților marchează un salt major către un AI mai versatil și mai apropiat de modul natural uman de percepție.
Modele precum GPT-4V și Google Gemini definesc standardul pentru IA multimodală: ele pot primi input vizual, textual sau auditiv și pot genera rezultate relevante pe orice canal. Această versatilitate deschide posibilități extinse pentru interacțiunea om-mașină și pentru fluxuri de lucru creative automatizate.
În marketing și creație media, IAM accelerează generarea de conținut personalizat, de la imagini promoționale la clipuri video bazate pe descrieri textuale. În educație, oferă platforme adaptive de învățare care combină text, imagine și voce pentru a personaliza experiența cursanților. Medicina beneficiază de instrumente de diagnostic care combină analiza imagistică cu interpretarea clinică, exemplificat de sisteme precum PathChat pentru patologie.
Un factor critic care conduce IAM este scăderea costurilor de inferență: costul pe milion de jetoane a scăzut de peste 280 de ori între 2022 și 2024, conform raportului AI Index 2025, democratând astfel accesul la modele avansate.
Progresele tehnice includ îmbunătățiri substanțiale pe repere precum MMMU, GPQA și SWE-bench, confirmând capacitatea modelelor multimodale de a gestiona sarcini complexe cu performanțe superioare.
Inteligența Artificială Multimodală Generativă reprezintă un pas esențial spre sisteme AI mai generale și mai naturale. Pe măsură ce modelele evoluează spre integrarea fluidă a multiplelor modalități, aplicațiile lor în industrie, educație și cercetare se vor multiplica exponențial. IAM nu este doar o tendință trecătoare, ci un pilon fundamental al viitorului tehnologiei generative.
Surse:
- Stanford University – AI Index 2025
- Chen et al. (2024) – "Multi-Modal Generative AI: Multi-modal LLM, Diffusion and Beyond" (arXiv)
- Nature (2024) – "A multimodal generative AI copilot for human pathology"