هوش مصنوعی مولد یا Generative AI چیست؟

هوش مصنوعی مولد نوعی فناوری هوش مصنوعی است که می تواند انواع مختلفی از محتوا از جمله متن، تصویر، صدا و داده های مصنوعی تولید کند. هیاهوی اخیر در مورد هوش مصنوعی مولد به دلیل سادگی رابط های کاربری جدید برای ایجاد متن، گرافیک و ویدیوهای با کیفیت بالا در عرض چند ثانیه است.

لازم به ذکر است که این فناوری کاملاً جدید نیست. هوش مصنوعی مولد در دهه 1960 در چت بات ها معرفی شد اما پس از سال 2014، با استفاده از نوعی الگوریتم یادگیری ماشین بود که توانست تصاویر، ویدیوها و صداهای قانع‌کننده‌ای را از افراد واقعی ایجاد کند.

از یک طرف، این قابلیت جدید فرصت هایی را باز کرده است که شامل دوبله بهتر فیلم و محتوای آموزشی غنی می شود. همچنین نگرانی‌های مربوط به دیپ‌فیک‌ها – تصاویر یا ویدیوهای جعلی دیجیتالی – و حملات مضر امنیت سایبری در تمام مشاغل، از جمله درخواست‌های شرورانه‌ای است که نگرانی هایی را به وجود آورده است.

دو پیشرفت اخیر نقش مهمی در جریان اصلی هوش مصنوعی مولد ایفا کرده‌اند: مبدل ها و مدل‌های زبان پیشرفته. مبدل­ها نوعی یادگیری ماشین هستند که به محققان امکان آموزش مدل های بزرگتر را بدون نیاز به برچسب زدن همه داده ها از قبل می دهند. بنابراین می‌توان مدل‌های جدید را بر روی میلیاردها صفحه متن آموزش داد و در نتیجه پاسخ‌هایی با عمق بیشتری به دست آورد.

علاوه بر این، مبدل­ها مفهوم جدیدی به نام توجه را باز کردند که مدل‌ها را قادر می‌سازد تا ارتباطات بین کلمات را نه تنها در جملات جداگانه، بلکه در صفحات، فصل‌ها و کتاب‌ها ردیابی کنند. همچنین می توانند از توانایی خود برای ردیابی اتصالات برای تجزیه و تحلیل کد، پروتئین، مواد شیمیایی و DNA استفاده کنند.

پیشرفت سریع در مدل‌های زبان بزرگ (LLM) یعنی مدل‌هایی با میلیاردها یا حتی تریلیون‌ها پارامتر، عصر جدیدی را گشوده است که در آن مدل‌های مولد هوش مصنوعی می‌توانند متن جذاب بنویسند، تصاویر واقعی و حتی تا حدودی سرگرم‌کننده خلق کنند. نوآوری‌ها در هوش مصنوعی مولد، تیم‌ها را قادر می‌سازد تا محتوا را در انواع مختلف رسانه، از جمله متن، گرافیک و ویدئو تولید کنند. این اساس ابزارهایی مانند Dall-E است که به طور خودکار تصاویر را از توضیحات متن یا زیرنویس متنی را از تصاویر ایجاد می کند.

با وجود این پیشرفت‌ها، ما هنوز در روزهای اولیه استفاده از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد متن خوانا و گرافیک های سبک فوتورئالیستی هستیم. پیاده سازی های اولیه مشکلاتی با دقت و سوگیری داشته اند، همچنین مستعد توهم و پاسخ های عجیب و غریب هستند. با این حال، پیشرفت تاکنون نشان می‌دهد که قابلیت‌های ذاتی هوش مصنوعی مولد، می‌تواند اساس فناوری سازمانی و نحوه عملکرد کسب‌وکارها را تغییر دهد. در آینده، این فناوری می تواند به نوشتن کد، طراحی داروهای جدید، توسعه محصولات، طراحی مجدد فرآیندهای کسب و کار و تغییر زنجیره تامین کمک کند.

تاریخچه هوش مصنوعی مولد

چت ربات Eliza که توسط جوزف وایزنبام در دهه 1960 ایجاد شد، یکی از اولین نمونه های هوش مصنوعی مولد بود. این پیاده‌سازی‌های اولیه از یک رویکرد مبتنی بر قوانین استفاده می‌کردند که به‌دلیل محدود بودن واژگان، فقدان زمینه و اتکای بیش از حد به الگوها، از جمله کاستی‌های دیگر، به راحتی نابود شد. سفارشی سازی و گسترش ربات های چت اولیه نیز دشوار بود.

این زمینه در پی پیشرفت‌های شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در سال 2010 شاهد تجدید حیات بود که این فناوری را قادر ساخت تا به طور خودکار تجزیه متن موجود، طبقه‌بندی عناصر تصویر و رونویسی صدا را بیاموزد.

ایان گودفلو GAN ها را در سال 2014 معرفی کرد. این تکنیک یادگیری عمیق یک رویکرد جدید برای سازماندهی شبکه های عصبی رقیب برای تولید و سپس رتبه بندی تغییرات محتوا ارائه کرد. اینها می توانند افراد، صداها، موسیقی و متن واقع بینانه تولید کنند. این علاقه الهام‌بخش این بود که چگونه می‌توان از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد دیپ‌فیک‌های واقعی که صداها و افراد را در ویدیوها جعل می‌کنند، استفاده کرد.

از آن زمان، پیشرفت در سایر تکنیک‌ها و معماری‌های شبکه عصبی به گسترش قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد کمک کرده است. تکنیک ها شامل VAE ها، حافظه کوتاه مدت و بلند مدت، مبدل­ها، مدل های انتشار و میدان های تابشی عصبی است.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند؟

Generative AI با یک اعلان شروع می شود که می تواند به شکل متن، تصویر، ویدئو، طرح، نت های موسیقی یا هر ورودی باشد که سیستم هوش مصنوعی می تواند پردازش کند. سپس الگوریتم‌های مختلف هوش مصنوعی در پاسخ به درخواست، محتوای جدید را برمی‌گردانند. محتوا می‌تواند شامل مقاله‌ها، راه‌حل‌هایی برای مشکلات یا تقلبی واقعی باشد که از تصاویر یا صدای یک شخص ایجاد شده است.

نسخه‌های اولیه هوش مصنوعی مولد نیازمند ارسال داده‌ها از طریق یک API یا یک فرآیند پیچیده بود. توسعه دهندگان باید با ابزارهای ویژه آشنا می شدند و برنامه های کاربردی را با استفاده از زبان هایی مانند پایتون می نوشتند.

اکنون، پیشگامان در هوش مصنوعی مولد در حال توسعه تجربیات کاربری بهتری هستند که به شما امکان می دهد درخواست را به زبان ساده توصیف کنید. پس از پاسخ اولیه، می‌توانید نتایج را با بازخورد درباره سبک، لحن و سایر عناصری که می‌خواهید محتوای تولید شده منعکس کند، سفارشی کنید.

مدل‌های هوش مصنوعی مولد

مدل‌های هوش مصنوعی مولد الگوریتم‌های هوش مصنوعی مختلف را برای نمایش و پردازش محتوا ترکیب می‌کنند. به عنوان مثال، برای تولید متن، تکنیک‌های مختلف پردازش زبان طبیعی، نویسه‌های خام (مانند حروف، علائم نقطه‌گذاری و کلمات) را به جملات، بخش‌هایی از گفتار، موجودیت‌ها و کنش‌ها تبدیل می‌کنند که با استفاده از تکنیک‌های رمزگذاری متعدد به صورت بردار نمایش داده می‌شوند. به طور مشابه، تصاویر به عناصر بصری مختلف تبدیل می شوند که به صورت بردار نیز بیان می شوند. یکی از احتیاط‌ها این است که این تکنیک‌ها همچنین می‌توانند سوگیری‌ها، نژادپرستی و فریبکاری در داده‌های آموزشی را رمزگذاری کنند.

توسعه دهندگان از یک شبکه عصبی خاص برای تولید محتوای جدید در پاسخ به یک پرس و جو یا درخواست استفاده می کنند. تکنیک‌هایی مانند GAN و رمزگذارهای خودکار متغیر برای تولید چهره‌های واقعی انسان، داده‌های مصنوعی برای آموزش هوش مصنوعی یا حتی فکس‌های انسان‌های خاص مناسب هستند.

پیشرفت‌های اخیر در مبدل­هایی مانند نمایش‌های رمزگذار دوطرفه Google از Transformers (BERT)، GPT OpenAI و Google AlphaFold همچنین منجر به شبکه‌های عصبی شده‌اند که نه تنها می‌توانند زبان، تصاویر و پروتئین‌ها را رمزگذاری کنند، بلکه محتوای جدیدی نیز تولید می‌کنند.

مدل های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد

مدل های زبانی بزرگ مانند ChatGPT ،Dall-E و Bard رابط های هوش مصنوعی مولد محبوب هستند.

Dall-E

بر روی مجموعه داده های بزرگی از تصاویر و توضیحات متنی مرتبط با آنها آموزش دیده است، نمونه ای از یک برنامه کاربردی هوش مصنوعی چندوجهی است که اتصالات را در رسانه های مختلف مانند بینایی، متن و صدا شناسایی می کند. در این صورت معنای کلمات را به عناصر بصری متصل می کند. این با استفاده از پیاده‌سازی GPT OpenAI در سال 2021 ساخته شد. Dall-E 2، نسخه دوم و با قابلیت‌تر، در سال 2022 منتشر شد، این ابزار کاربران را قادر می‌سازد تا با توجه به در خواست های کاربر تصاویر را در سبک‌های مختلف تولید کنند.

ChatGPT

چت ربات مجهز به هوش مصنوعی که در نوامبر 2022 جهان را طوفانی کرد، بر اساس اجرای OpenAI GPT-3.5 ساخته شد. OpenAI راهی برای تعامل و تنظیم دقیق پاسخ های متنی از طریق رابط چت با بازخورد تعاملی ارائه کرده است. نسخه های قبلی GPT فقط از طریق یک API قابل دسترسی بودند. GPT-4 در 14 مارس 2023 منتشر شد. ChatGPT تاریخچه مکالمه خود با یک کاربر را در نتایج خود گنجانده و یک مکالمه واقعی را شبیه سازی می کند. پس از محبوبیت باورنکردنی رابط GPT جدید، مایکروسافت سرمایه گذاری جدید قابل توجهی را در OpenAI اعلام کرد و نسخه ای از GPT را در موتور جستجوی Bing خود ادغام کرد.

Bard

گوگل یکی دیگر از رهبران اولیه در تکنیک‌های مبدل هوش مصنوعی برای پردازش زبان، پروتئین‌ها و دیگر انواع محتوا بود. تصمیم مایکروسافت برای پیاده‌سازی GPT در بینگ، گوگل را وادار کرد تا یک ربات چت عمومی به نام Google Bard را به بازار عرضه کند که بر اساس نسخه‌ای سبک از خانواده LaMDA از مدل‌های زبان بزرگ ساخته شده است. گوگل متحمل ضرر قابل توجهی در قیمت سهام پس از شروع سریع بارد شد، زیرا این مدل زبانی به اشتباه تلسکوپ وب را اولین سیاره ای دانست که در یک منظومه شمسی خارجی کشف شده است.

در همین حال، پیاده‌سازی‌های مایکروسافت و ChatGPT نیز در اولین فعالیت‌های خود به دلیل نتایج نادرست و رفتار نامنظم وجهه خود را از دست دادند. گوگل از آن زمان نسخه جدیدی از Bard را که بر روی پیشرفته‌ترین LLM خود،PaLM 2  ساخته شده، رونمایی کرده است که به Bard اجازه می‌دهد در پاسخ به پرسش‌های کاربران کارآمدتر و بصری‌تر عمل کند.

موارد استفاده از هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد را می توان در موارد استفاده مختلف برای تولید هر نوع محتوا به کار برد. این فناوری به لطف پیشرفت‌های بسیاری مانند GPT که می‌تواند برای برنامه‌های مختلف تنظیم شود، برای همه کاربران در دسترس‌تر می‌شود. برخی از موارد استفاده برای هوش مصنوعی مولد شامل موارد زیر است:

1. پیاده سازی ربات های چت برای خدمات مشتری و پشتیبانی فنی.
2. استفاده از دیپ فیک برای تقلید از افراد یا حتی افراد خاص.
3. بهبود دوبله فیلم ها و محتوای آموزشی به زبان های مختلف.
4. نوشتن پاسخ ایمیل، پروفایل دوستیابی، رزومه و مقالات.
5. خلق هنر فوتورئالیستی در سبکی خاص.
6. بهبود ویدیوهای نمایش محصول.
7. پیشنهاد ترکیبات دارویی جدید برای آزمایش.
8. طراحی محصولات فیزیکی و ساختمان.
9. بهینه سازی طرح های تراشه های جدید.
10. نوشتن موسیقی به سبک یا لحن خاص.

آشنایی با مزایای هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد را می توان به طور گسترده در بسیاری از زمینه های کسب و کار به کار برد. چرا که می تواند تفسیر و درک محتوای موجود را آسان تر کرده و به طور خودکار محتوای جدید ایجاد کند. توسعه‌دهندگان در حال بررسی راه‌هایی هستند که هوش مصنوعی مولد می‌تواند جریان‌های کاری موجود را بهبود بخشد، با چشم‌اندازی برای تطبیق گردش‌های کاری برای استفاده از این فناوری. برخی از مزایای بالقوه پیاده سازی هوش مصنوعی مولد شامل موارد زیر است:

1. خودکارسازی فرآیندهای دستی نوشتن محتوا.
2. کاهش تلاش برای پاسخ دادن به ایمیل ها.
3. بهبود پاسخ به سؤالات فنی خاص.
4. ایجاد بازنمایی های واقع بینانه از مردم.
5. خلاصه کردن اطلاعات پیچیده در یک روایت منسجم.
6. ساده سازی فرآیند تولید محتوا در یک سبک خاص.

محدودیت های هوش مصنوعی مولد

پیاده سازی‌های اولیه هوش مصنوعی مولد به وضوح محدودیت های فراوان آن را نشان می دهد. برخی از چالش‌هایی که هوش مصنوعی مولد ارائه می‌کند ناشی از رویکردهای خاص مورد استفاده برای اجرای موارد استفاده خاص است. برای مثال، خواندن خلاصه‌ای از یک موضوع پیچیده آسان‌تر از توضیحی است که حاوی منابع مختلفی است که نکات کلیدی را پشتیبانی می‌کنند. با این حال، خوانایی خلاصه به قیمت این است که کاربر بتواند بررسی کند که اطلاعات از کجا آمده است.

در اینجا برخی از محدودیت‌هایی که باید در هنگام پیاده‌سازی یا استفاده از یک برنامه هوش مصنوعی مولد در نظر گرفته شود آورده شده است:

1. همیشه منبع محتوا را مشخص نمی کند.
2. ارزیابی سوگیری منابع اصلی می تواند چالش برانگیز باشد.
3. محتوای واقعی، شناسایی اطلاعات نادرست را دشوارتر می کند.
4. درک چگونگی تنظیم شرایط جدید ممکن است دشوار باشد.
5. نتایج ممکن است بیش از اندازه سوگیری، تعصب و نفرت را پنهان کند.

نگرانی های پیرامون هوش مصنوعی مولد

ظهور هوش مصنوعی مولد نیز نگرانی های مختلفی را برانگیخته است. این امر به کیفیت نتایج، پتانسیل سوء استفاده و پتانسیل ایجاد اختلال در مدل های تجاری موجود مربوط می شود. در اینجا برخی از انواع خاصی از مسائل مشکل ساز ناشی از وضعیت فعلی هوش مصنوعی مولد آورده شده است:

1. می تواند اطلاعات نادرست و گمراه کننده ارائه دهد.
2. بدون دانستن منبع و منشأ اطلاعات، اعتماد کردن دشوارتر است.
3. می تواند انواع جدیدی از سرقت ادبی را ترویج کند که حقوق تولیدکنندگان محتوا و هنرمندان محتوای اصلی را نادیده می گیرد.
4. ممکن است مدل‌های کسب‌وکار موجود مبتنی بر بهینه‌سازی موتور جستجو و تبلیغات را مختل کند.
5. تولید اخبار جعلی را آسان تر می کند.
6. می تواند شواهد عکاسی واقعی از یک تخلف را به صورت جعلی بازسازی کند.
7. می تواند مدارک افراد را برای حملات سایبری مؤثرتر جعل کند.

ابزارهای هوش مصنوعی مولد

ابزارهای هوش مصنوعی مولد برای حالت‌های مختلف مانند متن، تصویر، موسیقی، کد و صدا وجود دارد. برخی از تولیدکنندگان محتوای AI محبوب برای کاوش عبارتند از:

 

1. ابزارهای تولید متن: GPT، Jasper،AI-Writer  و  Lex
2. ابزارهای تولید تصویر: Dall-E 2، Midjourney و  Stable Diffusion
3. ابزارهای تولید موسیقی: Amper، Dadabots  و  MuseNet
4. ابزارهای تولید کد: CodeStarter، Codex، GitHub Copilot  و  Tabnine
5. ابزارهای ترکیب صدا: Descript، Listnr و  ai
6. شرکت‌های ابزار طراحی تراشه هوش مصنوعی: Synopsys، Cadence، Google و Nvidia

استفاده از هوش مصنوعی مولد در صنعت

فناوری‌های هوش مصنوعی مولد گاهی اوقات به عنوان فناوری‌های همه منظوره مشابه قدرت بخار، الکتریسیته و محاسبات توصیف می‌شوند، زیرا می‌توانند عمیقاً بر بسیاری از صنایع و موارد استفاده تأثیر بگذارند. مهم است که در نظر داشته باشید، مانند فناوری‌های همه‌منظوره قبلی، اغلب دهه‌ها طول می‌کشد تا افراد بهترین راه را برای سازماندهی گردش‌های کاری برای استفاده از رویکرد جدید به جای سرعت بخشیدن به بخش‌های کوچک گردش کار موجود بیابند. در اینجا چند روش وجود دارد که کاربردهای هوش مصنوعی مولد می توانند بر صنایع مختلف تأثیر بگذارند:

1. امور مالی می تواند تراکنش ها را در زمینه سابقه یک فرد برای ایجاد سیستم های تشخیص تقلب بهتر مشاهده کند.
2. شرکت‌های حقوقی می توانند از هوش مصنوعی مولد برای طراحی و تفسیر قراردادها، تجزیه و تحلیل شواهد و پیشنهاد استدلال استفاده کنند.
3. سازندگان می توانند از هوش مصنوعی مولد برای ترکیب داده های دوربین ها، اشعه ایکس و سایر معیارها برای شناسایی دقیق تر و اقتصادی تر قطعات معیوب و علل ریشه ای استفاده کنند.
4. شرکت های فیلم و رسانه می توانند از هوش مصنوعی مولد برای تولید مقرون به صرفه تر محتوا و ترجمه آن به زبان های دیگر با صدای خود بازیگران استفاده کنند.
5. صنعت پزشکی می‌تواند از هوش مصنوعی مولد برای شناسایی مؤثرتر دارو‌های امیدبخش استفاده کند.
6. شرکت های معماری می توانند از هوش مصنوعی مولد برای طراحی و تطبیق نمونه های اولیه سریعتر استفاده کنند.
7. شرکت های بازی سازی می توانند از هوش مصنوعی مولد برای طراحی محتوا و سطوح بازی استفاده کنند.

اخلاق و سوگیری در هوش مصنوعی مولد

علیرغم وعده‌های بسیار ابزارهای هوش مصنوعی مولد، مجموعه‌ای از کرم‌ها را در مورد دقت، قابل اعتماد بودن، سوگیری، توهم و سرقت ادبی باز می‌کنند. البته که هیچ یک از این مسائل به خصوص برای هوش مصنوعی جدید نیست. به عنوان مثال، اولین حمله مایکروسافت به چت بات ها در سال 2016، به نام  Tay، پس از اینکه شروع به پخش لفاظی های تحریک آمیز در توییتر کرد، باید خاموش می شد.

در این اواخر تلاش های بسیاری برای تولید برنامه های هوش مصنوعی مولد در سطح منسجم تر وجود داشته، اما همچنان این انسجام مترادف با هوش انسانی نیست. در حال حاضر بحث‌های زیادی در مورد اینکه آیا می‌توان مدل‌های هوش مصنوعی مولد را برای داشتن توانایی استدلال آموزش داد یا خیر، وجود دارد.

واقع گرایی متقاعد کننده محتوای هوش مصنوعی مولد مجموعه جدیدی از خطرات هوش مصنوعی را معرفی می کند. تشخیص محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی دشوارتر از قبل شده است. وقتی برای نوشتن کد یا ارائه توصیه های پزشکی به نتایج هوش مصنوعی مولد تکیه کنیم، می تواند موجب مشکل بزرگی شود. بسیاری از نتایج هوش مصنوعی مولد شفاف نیستند، و نمیتوان تعیین کرد که آیا مشکل از منابع اصلی آنهاست یا خیر. اگر ندانید هوش مصنوعی چگونه به نتیجه رسیده ، قطعا نمی توانید دلیل اشتباه بودن آن را بیان کنید.

تفاوت هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی سنتی

هوش مصنوعی مولد بر ایجاد محتوای جدید و اصلی، پاسخ‌های چت، طرح‌ها، داده‌های مصنوعی یا حتی دیپ‌فیک ها تمرکز دارد. این به ویژه در زمینه های خلاقانه و برای حل مسائل جدید ارزشمند است، زیرا می تواند به طور مستقل انواع مختلفی از خروجی های جدید را ایجاد کند.

هوش مصنوعی مولد بر تکنیک های شبکه عصبی مانند مبدل­ها، GAN ها و VAE ها متکی است. سایر انواع هوش مصنوعی، به طور متمایز، از تکنیک هایی مانند شبکه های عصبی پیچیده، شبکه های عصبی تکراری و یادگیری تقویتی استفاده می کنند.

Generative AI اغلب با یک اعلان شروع می شود که به کاربر یا منبع داده اجازه می دهد یک پرس و جو یا مجموعه داده اولیه را برای هدایت تولید محتوا ارسال کند. این می‌تواند یک فرآیند تکراری برای کشف تغییرات محتوا باشد. از سوی دیگر، الگوریتم‌های سنتی هوش مصنوعی اغلب از مجموعه‌ای از قوانین از پیش تعریف‌شده برای پردازش داده‌ها و تولید نتیجه پیروی می‌کنند.

هر دو رویکرد بسته به مشکلی که باید حل شود، نقاط قوت و ضعف خود را دارند، هوش مصنوعی مولد برای کارهایی شامل NLP و خواستار ایجاد محتوای جدید، مناسب است و الگوریتم‌های سنتی برای کارهایی شامل پردازش مبتنی بر قوانین و نتایج از پیش تعیین‌شده، مؤثرتر است.

هوش مصنوعی پیشبینی کننده و مکالمه ای

هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده، بر خلاف هوش مصنوعی مولد، از الگوهایی در داده‌های تاریخی برای پیش‌بینی نتایج، طبقه‌بندی رویدادها و بینش‌های عملی استفاده می‌کند. سازمان‌ها از هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده برای تقویت تصمیم‌گیری و توسعه استراتژی‌های مبتنی بر داده استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی مکالمه ای به سیستم‌های هوش مصنوعی مانند دستیاران مجازی، چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های خدمات مشتری کمک می‌کند تا به روشی طبیعی با انسان‌ها تعامل داشته باشند. از تکنیک های NLP و یادگیری ماشین برای درک زبان و ارائه پاسخ های متنی یا گفتاری شبیه انسان استفاده می کند.

بهترین روش ها برای استفاده از هوش مصنوعی مولد

بهترین شیوه برای استفاده از هوش مصنوعی مولد بسته به روش ها، گردش کار و اهداف مورد نظر متفاوت است. با این حال، در نظر گرفتن عوامل اساسی مانند دقت، شفافیت و سهولت استفاده در کار با هوش مصنوعی مهم است. اقدامات زیر به دستیابی به این عوامل کمک می کند:

1. تمام محتوای تولیدی هوش مصنوعی را برای کاربران و مصرف کنندگان به وضوح برچسب گذاری کنید.
2. دقت محتوای تولید شده را با استفاده از منابع اولیه در صورت لزوم بررسی کنید.
3. در نظر بگیرید که چگونه سوگیری ممکن است در نتایج AI تولید شده ادغام شود.
4. با استفاده از ابزارهای دیگر، کیفیت کد و محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را دوباره بررسی کنید.
5. نقاط قوت و محدودیت های هر ابزار هوش مصنوعی مولد را بیاموزید.
6. با حالت های رایج شکست در نتایج آشنا شوید و روی آنها کار کنید.

آینده هوش مصنوعی مولد

عمق و سهولت باورنکردنی ChatGPT باعث پذیرش گسترده هوش مصنوعی مولد شد. مطمئناً، پذیرش سریع برنامه‌های هوش مصنوعی مولد نیز برخی از مشکلات را در راه‌اندازی ایمن و مسئولانه این فناوری نشان داده است. اما این مسائل مربوط به اجرای اولیه، تحقیقاتی را برای ابزارهای بهتر برای تشخیص متن، تصاویر و ویدیوی تولید شده توسط هوش مصنوعی الهام بخش کرده است.

در واقع، محبوبیت ابزارهای مولد هوش مصنوعی مانند ChatGPT، Midjourney، Stable Diffusion و Bard  نیز به انواع دوره های آموزشی بی پایان در تمام سطوح تخصصی دامن زده است. هدف بسیاری از آنها کمک به توسعه دهندگان برای ایجاد برنامه های هوش مصنوعی است. دیگران بیشتر بر روی کاربران تجاری تمرکز می کنند که به دنبال استفاده از فناوری جدید در سراسر سازمان هستند. در برخی مواقع، صنعت و جامعه نیز ابزارهای بهتری برای ردیابی منشأ اطلاعات برای ایجاد هوش مصنوعی قابل اعتمادتر خواهند ساخت.

هوش مصنوعی مولد به تکامل خود ادامه خواهد داد و پیشرفت هایی در ترجمه، کشف دارو، تشخیص ناهنجاری ها و تولید محتوای جدید، از متن و ویدئو گرفته تا طراحی مد و موسیقی ایجاد خواهد کرد. به همان اندازه که این ابزارهای جدید خوب هستند، مهم ترین تأثیر هوش مصنوعی مولد در آینده از ادغام این قابلیت ها به طور مستقیم در ابزارهایی که قبلاً استفاده کرده ایم، حاصل خواهد شد.

برای مثال، چک‌کننده‌های گرامر بهتر خواهند شد. ابزارهای طراحی به طور یکپارچه توصیه های مفید بیشتری را مستقیماً در جریان کار ما جاسازی می کنند. ابزارهای آموزشی قادر خواهند بود به طور خودکار بهترین شیوه ها را در یک بخش از سازمان شناسایی کرده تا به آموزش کارآمدتر سایر کارکنان کمک کنند. این موارد تنها بخشی از راه هایی هستند که هوش مصنوعی مولد کاری را که ما در کوتاه مدت انجام می دهیم، تغییر می دهد.

کلام پایانی

هوش مصنوعی مولد به پیشرفت خود ادامه خواهد داد، اما در حال حاضر به سختی می توان گفت که تاثیر آن در آینده تا چه اندازه خواهد بود. همچنان که به استفاده از این ابزارها برای خودکارسازی و افزایش وظایف انسانی ادامه می دهیم، به ناچار خود را مجبور به ارزیابی مجدد ماهیت و ارزش تخصص انسانی خواهیم دید. در حال حاضر واضح است که در آینده ای نزدیک بسیاری از مشاغل مانند پاسخگویی به سوالات مشتریان، ساخت گرافیک برای صفحات وب، بازاریابی و … جایگاه خود را به هوش مصنوعی مولد واگذار خواهند کرد.

در ارتباط با استفاده از هوش مصنوعی مولد نیز تفاوت در نگرش وجود دارد به گونه ای که در حال حاضر برخی از شرکت‌ها به دنبال فرصت‌هایی برای جایگزینی انسان‌ها در صورت امکان هستند، در حالی که برخی دیگر از هوش مصنوعی مولد برای افزایش و تقویت نیروی کار موجود خود استفاده می‌کنند.