چگونه هوش‌مصنوعی مولد چشم‌انداز بخش فناوری اطلاعات را نوآوری می‌کند

هوش مصنوعی (AI) از مبانی نظری اولیه‌اش تا مدل‌های مولد پیچیده امروزی، پیوسته تکامل یافته و بر چالش‌های متعددی در این مسیر غلبه کرده است. توسعه هوش‌مصنوعی مولد که می‌تواند محتوای جدید و واقعی ایجاد کند، نقطه عطف مهمی در این تکامل است. با نگاهی به آینده، انتظار می‌رود هوش‌مصنوعی مولد رشد کند زیرا سازمان‌ها راه‌های جدید و نوآورانه‌ای را برای ادغام آن در زندگی و کار روزمره کشف می‌کنند. بیایید تفاوت‌ها و شباهت‌های بین هوش‌مصنوعی سنتی و هوش‌مصنوعی مولد را بررسی کنیم و ببینیم چگونه می‌توانند صنعت فناوری اطلاعات را تغییر دهند.

تاریخچه هوش‌مصنوعی

ریشه‌های هوش‌مصنوعی به اواسط قرن بیستم باز می‌گردد، زمانی که آلن تورینگ، که تست تورینگ را معرفی کرد، و جان مک کارتی، که این اصطلاح را ابداع کرد، شروع به کاوش در مفهوم ماشین‌هایی کردند که می‌توانند هوش انسانی را شبیه‌سازی کنند.

این رشته در طول دهه‌های 1960 و 1970 با توسعه سیستم‌های خبره، که از مدل‌های مبتنی بر قانون[1] برای تقلید از توانایی‌های تصمیم‌گیری متخصصان انسانی استفاده می‌کردند، به طور قابل توجهی پیشرفت کرد. با این حال، پیشرفت در دهه 1980 به دلیل محدودیت در قدرت محاسباتی و دشواری گرفتن دانش بشر در قوانین کند شد، که منجر به دوره‌هایی به نام "زمستان‌های هوش‌مصنوعی" شد که در آن منابع مالی و علاقه کاهش یافت.

دهه 1990 و اوایل دهه 2000 به دلیل افزایش قدرت محاسباتی، پیشرفت در الگوریتم‌ها و در دسترس بودن مجموعه داده‌های بزرگ، احیای مجدد هوش‌مصنوعی را نشان داد. یادگیری ماشینی، زیر شاخه‌ای از هوش‌مصنوعی متمرکز بر توسعه سیستم‌هایی که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند، و تکنیک‌هایی مانند شبکه‌های عصبی که از ساختار مغز انسان الهام گرفته شده بودند، شروع به نشان دادن امیدوارکننده کردند.

در اواخر سال 2022، با راه‌اندازی ChatGPT OpenAI، یک ربات چت که قادر به درگیر شدن در تعاملات انسانی است، حوزه هوش‌مصنوعی حتی پیروزتر شد. توانایی قابل توجه آن در تولید پاسخ‌های متنی منسجم و مرتبط، پتانسیل هوش‌مصنوعی مولد را نشان داد. OpenAI همچنین DALL·E2 را معرفی کرد، ابزاری که تصاویر را از توضیحات متنی تولید می‌کند و جنبه دیگری از قابلیت‌های هوش‌مصنوعی مولد را به نمایش می‌گذارد.

 

شباهت‌ها و تفاوت‌های اصلی بین هوش‌مصنوعی سنتی و هوش‌مصنوعی مولد

هوش‌مصنوعی سنتی و هوش‌مصنوعی مولد یک پایه اساسی و نگرانی‌های اخلاقی مشابه دارند، اما از نظر دامنه و کاربرد متفاوت هستند. هوش‌مصنوعی سنتی به طور کلی وظایف را بهبود می‌بخشد یا خودکار می‌کند، در حالی که هوش‌مصنوعی مولد در ایجاد محتوای جدید تخصص دارد، که هر یک نوآوری را به روش‌های منحصر به فردی هدایت می‌کند.

بیایید نگاهی دقیق‌تر به ویژگی‌های آنها، از جمله شباهت‌ها و تفاوت‌های اصلی آنها بیندازیم.

هوش‌مصنوعی سنتی

هوش‌مصنوعی به توسعه سیستم‌های رایانه‌ای اشاره دارد که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل یادگیری، استدلال، حل مسئله، ادراک، درک زبان و تصمیم‌گیری است. مدل‌های هوش‌مصنوعی سنتی برخلاف مدل‌های هوش‌مصنوعی مولد، که می‌توانند به طرق مختلف مورد استفاده قرار گیرند، برای انجام وظایف خاص و نسبتاً محدود آموزش دیده‌اند.

هوش‌مصنوعی سنتی از الگوریتم‌ها، یادگیری ماشینی و داده‌ها برای تقلید از عملکردهای شناختی، بهبود یا خودکارسازی فرآیندها در صنایع مختلف مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و فناوری استفاده می‌کند.

هوش‌مصنوعی مولد

هوش‌مصنوعی مولد نشان دهنده جهش قابل توجهی در قابلیت‌های هوش مصنوعی است. برخلاف سیستم‌های هوش مصنوعی سنتی که وظایف را بر اساس قوانین از پیش تعریف شده یا الگوهای آموخته شده انجام می‌دهند، هوش‌مصنوعی مولد می‌تواند محتوای جدید و اصلی ایجاد کند. این فناوری از داده‌های موجود می‌آموزد تا مصنوعاتی را تولید کند که شبیه ویژگی‌های داده‌های آموزشی است بدون اینکه آن‌ها را تکرار کند.

این شامل انواع تولید محتوا، از جمله تصاویر، فیلم‌ها، موسیقی، گفتار، متن، کد نرم افزار، و طرح‌های محصول است. این قابلیت توسط مدل‌های پایه هوش‌مصنوعی فعال می‌شود که بر روی مقادیر زیادی از داده‌های بدون برچسب آموزش دیده‌اند و می‌توانند برای کارهای خاص به‌خوبی تنظیم شوند. هوش‌مصنوعی مولد عمدتاً برای ایجاد محتوا در پاسخ به درخواست‌های زبان طبیعی تطبیق داده شده است و نیاز کاربران به درک یا وارد کردن کد را از بین می‌برد.

هوش‌مصنوعی سنتی در مقابل هوش‌مصنوعی مولد

هوش‌مصنوعی سنتی شامل فناوری‌های مختلفی است که برای کارهایی که به هوش انسانی نیاز دارند، مانند حل مسئله، تصمیم‌گیری و ادراک طراحی شده‌اند. در مقابل، هوش‌مصنوعی مولد زیرمجموعه‌ای از هوش‌مصنوعی است که بر ایجاد محتوای جدید بر اساس داده‌های موجود، مانند متن، تصاویر، موسیقی و ویدیوها متمرکز است. هوش‌مصنوعی سنتی در برنامه‌هایی مانند سیستم‌های توصیه، وسایل نقلیه خودران، تشخیص تقلب و دستیاران مجازی استفاده می‌شود. هوش مصنوعی مولد برای کارهای خلاقانه مانند تولید محتوا، طراحی محصول و شبیه سازی استفاده می‌شود.

تکنیک‌ها نیز متفاوت هستند: هوش‌مصنوعی سنتی از الگوریتم‌های مختلفی از جمله یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی استفاده می‌کند، در حالی که هوش‌مصنوعی مولد عمدتاً به شبکه‌های متخاصم مولد[2] (GAN)، رمزگذارهای خودکار متغیر[3] (VAEs) و ترانسفورمرها (مانند GPT-3) متکی است. در نتیجه، هوش‌مصنوعی سنتی خروجی‌هایی مانند دسته‌بندی، پیش‌بینی و بهینه‌سازی تولید می‌کند، در حالی که هوش‌مصنوعی مولد محتوای جدیدی تولید می‌کند که داده‌های آموزشی را تقلید می‌کند.

علیرغم تفاوت‌هایشان، هوش‌مصنوعی سنتی و هوش‌مصنوعی مولد چندین اصل اساسی مشترک دارند. هر دو فناوری از داده‌ها یاد می‌گیرند، الگوها را شناسایی می‌کنند و بر اساس این یادگیری پیش‌بینی می‌کنند. آنها به داده‌های با کیفیت بالا و متنوع برای عملکرد موثر و منابع محاسباتی قابل توجهی برای آموزش مدل‌های پیچیده نیاز دارند.

تاثیر و کاربردهای هر دو نوع هوش‌مصنوعی متحول کننده است و پتانسیل آن را دارد که صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و سرگرمی را متحول کند. همچنین، هر دو حوزه با چالش‌های اخلاقی مشابهی مواجه هستند، از جمله نگرانی‌ها در مورد تعصب، شفافیت و حریم خصوصی، که نیاز به بررسی و مدیریت دقیق برای اطمینان از استفاده مسئولانه دارد.

خطرات اصلی توسعه هوش‌مصنوعی

توسعه و به کارگیری هر دو نوع هوش‌مصنوعی در کنار پتانسیل تحول آفرین خطرات قابل توجهی را به همراه دارد. رسیدگی به این خطرات مستلزم استانداردهای اخلاقی دقیق، روش‌شناسی شفاف، اقدامات امنیتی قوی و نظارت مستمر برای اطمینان از استفاده مسئولانه و سودمند از این فناوری‌ها است.

در اینجا برخی از رایج‌ترین سوگیری‌ها در توسعه هوش‌مصنوعی آورده شده است.

توهمات هوش‌مصنوعی مولد

توهمات هوش‌مصنوعی زمانی اتفاق می‌افتد که این سیستم‌ها خروجی‌های نادرست یا بی‌معنی تولید می‌کنند که قابل قبول به نظر می‌رسند. این پدیده می‌تواند منجر به انتشار اطلاعات نادرست شود، زیرا هوش‌مصنوعی با اطمینان پاسخ‌ها یا محتوایی را تولید می‌کند که مبنای واقعی ندارد. چنین توهماتی به ویژه در کاربردهایی که دقت بسیار مهم است، مانند تشخیص پزشکی، مشاوره حقوقی و تولید اخبار نگران کننده است. پرداختن به این مسئله مستلزم بهبود استحکام و قابلیت اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی برای اطمینان از ارائه اطلاعات قابل اعتماد و قابل تأیید است.

نگرانی‌های حفظ حریم خصوصی - قانون هوش‌مصنوعی

بسیاری از برنامه‌های کاربردی هوش‌مصنوعی نیازمند جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های شخصی هستند. این می‌تواند منجر به مسائل مهم حریم خصوصی شود، زیرا اطلاعات حساس ممکن است در معرض دید قرار گیرند یا از آنها سوء استفاده شود. به ویژه هوش‌مصنوعی مولد می‌تواند محتوایی تولید کند که از داده‌های شخصی تقلید کند و نگرانی‌هایی را در مورد امنیت داده‌ها و نقض حریم خصوصی ایجاد کند.

قانون پیشنهادی هوش‌مصنوعی در اتحادیه اروپا همچنین با هدف تنظیم سیستم‌های هوش‌مصنوعی برای اطمینان از استفاده اخلاقی و شفاف از آنها است. در حالی که برای محافظت از حریم خصوصی و جلوگیری از سوء استفاده در نظر گرفته شده است، قانون هوش‌مصنوعی می‌تواند الزامات سختگیرانه‌ای را تحمیل کند که ممکن است نوآوری را خفه کند و چالش‌های انطباق را برای توسعه دهندگان و شرکت‌ها ایجاد کند و نظارت نظارتی را با پیشرفت فناوری متعادل کند.

اطلاعات نادرست و دیپ فیک

هوش‌مصنوعی مولد می‌تواند محتوای بسیار واقعی اما جعلی مانند دیپ فیک ایجاد کند. از این موارد می‌توان برای انتشار اطلاعات نادرست، دستکاری افکار عمومی و ایجاد آسیب‌های قابل توجه با تولید فیلم‌ها، صداها یا متن‌های گمراه کننده که معتبر به نظر می‌رسد استفاده کرد.

تزریق سریع

تزریق سریع زمانی اتفاق می‌افتد که کاربران مخرب اعلان‌های ورودی را برای تولید خروجی‌های مضر یا ناخواسته دستکاری می‌کنند. این نوع حمله می‌تواند منجر به تولید محتوای نامناسب، جانبدارانه یا گمراه کننده شود که یکپارچگی و قابلیت اطمینان هوش‌مصنوعی را به خطر می‌اندازد. پرداختن به این خطر مستلزم اعتبارسنجی ورودی قوی، نظارت، و مدیریت سریع ایمن است تا اطمینان حاصل شود که سیستم‌های هوش مصنوعی به طور ایمن و مناسب به ورودی‌های کاربر پاسخ می‌دهند.

مسائل اخلاقی و اخلاقی[4]

سیستم‌های هوش‌مصنوعی می‌توانند تصمیماتی بگیرند که پیامدهای اخلاقی[5] دارند. به عنوان مثال، در وسایل نقلیه خودران، هوش‌مصنوعی باید تصمیماتی را در زمان واقعی اتخاذ کند که می‌تواند بر زندگی انسان تأثیر بگذارد. هوش‌مصنوعی مولد همچنین سوالات اخلاقی[6] در مورد نویسندگی و اصالت آثار خلاقانه را مطرح می‌کند.

خطرات امنیتی

در نهایت، هوش‌مصنوعی و سیستم‌های هوش‌مصنوعی مولد می‌توانند واقعاً در برابر حملات سایبری آسیب‌پذیر باشند. ممکن است دشمنان از این سیستم‌ها برای حمله، دستکاری خروجی‌ها یا استفاده از محتوای تولید شده توسط هوش‌مصنوعی برای مقاصد مخرب مانند فیشینگ یا تولید کد نرم‌افزار مضر استفاده کنند.

موارد استفاده عملی برای هوش‌مصنوعی سنتی و هوش‌مصنوعی مولد

در اینجا چند نمونه عملی از این که چگونه صنایع مختلف می‌توانند از هوش‌مصنوعی سنتی و هوش‌مصنوعی مولد به نفع خود استفاده کنند، آورده شده است.

امور مالی

الگوریتم‌های مبتنی بر هوش‌مصنوعی در موسسات مالی برای کشف تقلب و تجزیه و تحلیل الگوهای تراکنش برای شناسایی فعالیت‌های تقلبی در زمان واقعی استفاده می‌شود. هوش‌مصنوعی مولد همچنین می‌تواند در پیش‌بینی مالی برای تولید مدل‌های پیش‌بینی بر اساس داده‌های تاریخی استفاده شود و به مشتریان در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کند.

بازاریابی

هوش‌مصنوعی در بازاریابی دیجیتال برای توصیه‌های شخصی و تبلیغات هدفمند استفاده می‌شود. الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی رفتار و ترجیحات مصرف کننده را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا محصولات یا خدماتی را پیشنهاد دهند که احتمالاً برای مشتریان فردی جذاب هستند. هوش‌مصنوعی مولد می‌تواند محتوای شخصی‌سازی شده، مانند تبلیغات یا پست‌های رسانه‌های اجتماعی را بر اساس داده‌ها و روندهای مشتری ایجاد کند. همچنین با تولید محتوای بهینه و بهبود دید، بهینه‌سازی موتورهای جستجو[7] (SEO) را بهبود می‌بخشد.

مراقبت‌های بهداشتی

هوش‌مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی استفاده می‌شود تا به رادیولوژیست‌ها در تشخیص دقیق‌تر و کارآمدتر ناهنجاری‌هایی مانند تومورها یا شکستگی‌ها کمک کند. هوش‌مصنوعی مولد می‌تواند داده‌های مصنوعی را برای آموزش مدل‌های هوش‌مصنوعی پزشکی در زمانی که داده‌های واقعی محدود است تولید کند و عملکرد مدل را بدون به خطر انداختن حریم خصوصی بیمار بهبود بخشد.

خرده فروشی

چت ربات‌های مبتنی بر هوش‌مصنوعی پشتیبانی و کمک به مشتری، رسیدگی به سوالات و راهنمایی خریداران در تصمیم‌گیری‌های خریدشان را ارائه می‌کنند. هوش‌مصنوعی مولد می‌تواند برای ایجاد تجربه‌های آزمایشی مجازی برای لباس‌ها و لوازم جانبی استفاده شود و به مشتریان این امکان را می‌دهد تا قبل از خرید، ظاهر اقلام را تجسم کنند.

توسعه نرم افزار

هوش‌مصنوعی با تولید قطعه کد و تکمیل خودکار بلوک‌های کد به توسعه دهندگان کمک می‌کند و چرخه‌های توسعه نرم‌افزار را سرعت می‌بخشد. هوش‌مصنوعی مولد بین زبان‌های برنامه‌نویسی ترجمه می‌شود، تعاملات را ساده می‌کند و فرآیندهای تست را خودکار می‌کند تا از قابلیت اطمینان نرم افزار اطمینان حاصل شود.

سرگرمی

هوش‌مصنوعی مولد با ایجاد ترکیب‌های موسیقی، آثار هنری و حتی فیلم‌نامه‌هایی برای فیلم‌ها و بازی‌های ویدیویی، صنعت سرگرمی را متحول می‌کند. هوش‌مصنوعی می‌تواند ترجیحات و گرایش‌های مخاطب را تجزیه و تحلیل کند تا محتوایی تولید کند که با بینندگان یا شنوندگان طنین انداز شود و تجربه کلی سرگرمی را افزایش دهد.

TUATARA همچنین راه‌حل‌های هوش‌مصنوعی را در بخش فناوری اطلاعات توسعه می‌دهد

بیایید به مطالعات موردی خود نگاه کنیم که نشان می‌دهد چگونه فناوری‌های هوش‌مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های Llama، IBM watsonx و GPT، برای خودکارسازی و بهینه‌سازی فرآیندها، افزایش کارایی عملیاتی و قابلیت‌های خدمات مشتری استفاده می‌شوند.

ساده‌سازی مدیریت ایمیل

یک شرکت بیمه به دنبال ساده‌سازی مدیریت ایمیل با خودکار کردن برچسب‌گذاری و مسیریابی ایمیل‌های دریافتی در ۱۵ تیم مختلف بود. هدف این ابتکار افزایش کارایی از طریق تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش‌مصنوعی و تشخیص قصد فرستنده با استفاده از watsonx بود.

این پروژه داده‌های ایمیل تاریخی را برای آموزش IBM watsonx در مورد اهداف فرستنده و موضوعات ایمیل تحلیل کرد. ایمیل‌ها در مقابل صندوق پستی تیم «درخواست پیشنهاد» تأیید شدند و با پایگاه داده‌ای از فرستندگان فهرست خاکستری بررسی شدند. پاسخ‌های خودکار برای ایمیل‌های فهرست خاکستری به کار گرفته شد. همچنین ایمیل‌ها بر اساس کلمات کلیدی از پیش تعریف شده ارائه شده توسط شرکت برچسب‌گذاری شدند.

ادغام با سیستم ایمیل داخلی Exchange EWS از طریق API حاصل شد و اطمینان حاصل کرد که ایمیل‌های برچسب‌گذاری شده طبق دستورالعمل‌های شرکت به تیم‌های مناسب هدایت می‌شوند.

آینده هوش‌مصنوعی مولد

هوش‌مصنوعی مولد قرار است در چند سال آینده صنایع مختلف را به روش‌های عمیق متحول کند. این فناوری با سرعتی بی‌سابقه در حال پیشرفت است. با حمایت غول‌های فناوری و موسسات تحقیقاتی، به ظهور شرکت‌های متخصص در این زمینه پیشرفته ادامه می‌دهد.

هوش‌مصنوعی وظایف در صنایعی مانند تولید و خدمات مشتری را خودکار می‌کند، کارایی را افزایش می‌دهد و هزینه‌ها را کاهش می‌دهد. همچنین منجر به شخصی‌سازی بیش از حد در بازاریابی و مراقبت‌های بهداشتی می‌شود و تجارب را با اولویت‌های فردی تطبیق می‌دهد.

در مراقبت‌های بهداشتی، می‌توان از آن برای افزایش تشخیص، برنامه‌های درمانی شخصی، و کمک به کشف دارو، بهبود نتایج بیمار استفاده کرد. یادگیری سفارشی مبتنی بر هوش‌مصنوعی و سیستم‌های تدریس خصوصی تطبیقی ​​برای آموزش مفید خواهد بود و نحوه یادگیری دانش‌آموزان را تغییر می‌دهد.

هوش‌مصنوعی همچنین با بهینه‌سازی سیستم‌های انرژی، کشاورزی و برنامه‌ریزی شهری و همچنین تکمیل خلاقیت انسان در هنر و موسیقی، نقش مهمی در پایداری خواهد داشت. همکاری بین دولت‌ها، صنایع و محققان نیز برای اطمینان از ادغام هوش‌مصنوعی در جامعه ضروری است.

---

[1] Rule-based Models

[2] Generative Adversarial Networks

[3] Variational Autoencoders

[4] Ethical and moral issues

[5] moral implications

[6] ethical questions

[7] search engine optimization