الذكاء الاصطناعي التوليدي هو نوع من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التي تصف على نطاق واسع أنظمة التعلم الآلي التي يمكنها إنشاء نصوص أو صور أو أكواد برمجية أو أنواع أخرى من المحتوى.
نماذج من الذكاء الاصطناعي التوليدي يتم دمجها بشكل متزايد في الأدوات عبر الإنترنت و chatbot والتي تسمح للمستخدمين بكتابة الأسئلة أو التعليمات في حقل الإدخال، حيث سيولد نموذج الذكاء الاصطناعي استجابة شبيهة بالاستجابة البشرية.
نماذج من الذكاء الاصطناعي التوليدي يستخدمون عملية حاسوبية معقدة تُعرف باسم deep learning لتحليل الأنماط والترتيبات الشائعة في مجموعات البيانات الكبيرة ثم استخدام هذه المعلومات لإنشاء نتائج جديدة ومقنعة. تقوم النماذج بذلك من خلال دمج تقنيات التعلم الآلي المعروفة باسم الشبكات العصبية، وهي مستوحاة بشكل فضفاض من الطريقة التي يعالج بها الدماغ البشري المعلومات ويفسرها ثم يتعلم منها بمرور الوقت.
على سبيل المثال، تغذية نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مع كميات كبيرة من السرد، بمرور الوقت، سيكون النموذج قادرًا على تحديد وإعادة إنتاج عناصر القصة، مثل بنية الحبكة والشخصيات والموضوعات وأدوات السرد وما إلى ذلك.
نماذج من الذكاء الاصطناعي التوليدي إنهم يصبحون أكثر تعقيدًا مع زيادة البيانات التي يتلقونها ويولدونها، وذلك بفضل تقنيات deep learning و الشبكة العصبية أقل. ونتيجة لذلك، كلما زاد المحتوى الذي ينشئه القالب الذكاء الاصطناعي التوليديكلما أصبحت نتائجه أكثر إقناعاً وشبهاً بالإنسان.
شعبيةالذكاء الاصطناعي التوليدي انفجرت في عام 2023، ويرجع الفضل في ذلك إلى حد كبير إلى البرامج شات جي بي تي e لوح di OpenAI. علاوة على ذلك، التقدم التكنولوجي السريع الذكاء الاصطناعي، مثل معالجة اللغة الطبيعية، جعلتالذكاء الاصطناعي التوليدي في متناول المستهلكين ومنشئي المحتوى على نطاق واسع.
سارعت شركات التكنولوجيا الكبرى إلى القفز على العربة، حيث قامت جوجل ومايكروسوفت وأمازون وميتا وغيرها بتجهيز أدوات التطوير الخاصة بها. الذكاء الاصطناعي التوليدي في غضون بضعة أشهر.
هناك العديد من الأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي، على الرغم من أن نماذج إنشاء النصوص والصور ربما تكون الأكثر شهرة. نماذج من الذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمدون عادةً على قيام المستخدم بتقديم رسالة ترشدهم نحو إنتاج المخرجات المطلوبة، سواء كانت نصًا أو صورة أو مقطع فيديو أو قطعة موسيقية، على الرغم من أن هذا ليس هو الحال دائمًا.
هناك أنواع مختلفة من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، كل منها مصمم لمواجهة تحديات ومهام محددة. ويمكن تصنيفها على نطاق واسع إلى الأنواع التالية.
Transformer-based modelsيتم تدريب النماذج المعتمدة على المحولات على مجموعات كبيرة من البيانات لفهم العلاقات بين المعلومات المتسلسلة، مثل الكلمات والجمل. مدعوم من deep learningتميل نماذج الذكاء الاصطناعي هذه إلى أن تكون على دراية جيدة بالبرمجة اللغوية العصبية وفهم بنية اللغة وسياقها، مما يجعلها مناسبة تمامًا لمهام إنشاء النص. يعد ChatGPT-3 وGoogle Bard من الأمثلة على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية القائمة على المحولات.
Generative adversarial networksتتكون شبكات GAN من شبكتين عصبيتين تُعرفان باسم المولد والتمييز، وتعملان بشكل أساسي ضد بعضهما البعض لإنشاء بيانات ذات مظهر حقيقي. وكما يوحي الاسم، فإن دور المولد هو توليد مخرجات مقنعة مثل الصورة بناءً على اقتراح، بينما يعمل التمييز على تقييم صحة الصورة المذكورة. وبمرور الوقت، يتحسن كل مكون في الأدوار المنوطة به، مما يحقق نتائج أكثر إقناعًا. يعد كل من DALL-E وMidjourney أمثلة على نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المستندة إلى GAN.
Variational autoencodersتستخدم VAEs شبكتين لتفسير البيانات وتوليدها: في هذه الحالة تكون وحدة التشفير ووحدة فك التشفير. يأخذ برنامج التشفير البيانات المدخلة ويضغطها في تنسيق مبسط. ثم يأخذ جهاز فك التشفير هذه المعلومات المضغوطة ويعيد بنائها إلى شيء جديد يشبه البيانات الأصلية، ولكنه ليس هو نفسه تمامًا.
ومن الأمثلة على ذلك تدريس برنامج كمبيوتر لإنشاء وجوه بشرية باستخدام الصور كبيانات تدريبية. بمرور الوقت، يتعلم البرنامج تبسيط صور وجوه الأشخاص عن طريق تقليلها إلى بعض الميزات المهمة، مثل حجم وشكل العيون والأنف والفم والأذنين وما إلى ذلك، ثم استخدامها لإنشاء وجوه جديدة.
Multimodal modelsيمكن للنماذج متعددة الوسائط فهم ومعالجة أنواع متعددة من البيانات في وقت واحد، مثل النصوص والصور والصوت، مما يسمح لها بإنشاء مخرجات أكثر تعقيدًا. ومن الأمثلة على ذلك نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه إنشاء صورة بناءً على مطالبة نصية، بالإضافة إلى وصف نصي لمطالبة الصورة. من-E 2 ه GPT-4 بواسطة OpenAI هي أمثلة على نماذج متعددة الوسائط.
بالنسبة للشركات، يمكن القول إن الكفاءة هي الميزة الأكثر إلحاحًا للذكاء الاصطناعي التوليدي لأنها يمكن أن تمكن الشركات من أتمتة مهام محددة وتركيز الوقت والطاقة والموارد على أهداف استراتيجية أكثر أهمية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى انخفاض تكاليف العمالة وزيادة الكفاءة التشغيلية ورؤى جديدة حول ما إذا كانت بعض العمليات التجارية تعمل أم لا.
بالنسبة للمحترفين ومنشئي المحتوى، يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية المساعدة في توليد الأفكار، وتخطيط المحتوى وجدولةه، وتحسين محرك البحث، والتسويق، وإشراك الجمهور، والبحث والتحرير، وربما أكثر من ذلك. مرة أخرى، الفائدة الرئيسية المقترحة هي الكفاءة لأن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية يمكن أن تساعد المستخدمين على تقليل الوقت الذي يقضونه في مهام معينة حتى يتمكنوا من استثمار طاقتهم في مكان آخر. ومع ذلك، يظل الإشراف اليدوي والتحكم في نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية في غاية الأهمية.
لقد وجد الذكاء الاصطناعي التوليدي موطئ قدم في العديد من قطاعات الصناعة ويتوسع بسرعة في الأسواق التجارية والاستهلاكية. تقديرات ماكينزي أنه بحلول عام 2030، يمكن أتمتة المهام التي تمثل حاليا حوالي 30٪ من ساعات العمل في الولايات المتحدة، وذلك بفضل تسارع الذكاء الاصطناعي التوليدي.
في خدمة العملاء، تساعد روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الشركات على تقليل أوقات الاستجابة والتعامل بسرعة مع أسئلة العملاء الشائعة، مما يقلل العبء على الموظفين. في تطوير البرمجيات، تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية المطورين على البرمجة بشكل أكثر نظافة وكفاءة من خلال مراجعة التعليمات البرمجية، وتسليط الضوء على الأخطاء، واقتراح الحلول المحتملة قبل أن تصبح مشاكل أكبر. وفي الوقت نفسه، يمكن للكتاب استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية لتخطيط وصياغة ومراجعة المقالات والمقالات وغيرها من الأعمال المكتوبة، على الرغم من النتائج المختلطة في كثير من الأحيان.
يختلف استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي من صناعة إلى أخرى، وهو أكثر رسوخًا في بعض الصناعات أكثر من غيرها. تتضمن حالات الاستخدام الحالية والمقترحة ما يلي:
أحد المخاوف الرئيسية بشأن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية - وخاصة تلك التي يمكن للجمهور الوصول إليها - هو قدرتها على نشر المعلومات الخاطئة والمحتوى الضار. ويمكن أن يكون تأثير ذلك واسع النطاق وشديدًا، بدءًا من إدامة الصور النمطية وخطاب الكراهية والأيديولوجيات الضارة وحتى الإضرار بالسمعة الشخصية والمهنية والتهديد بعواقب قانونية ومالية. حتى أنه تم اقتراح أن سوء استخدام أو سوء إدارة الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يعرض الأمن القومي للخطر.
هذه المخاطر لم تفلت من السياسيين. في أبريل 2023، اقترح الاتحاد الأوروبي قواعد حقوق النشر الجديدة للذكاء الاصطناعي التوليدي الأمر الذي سيتطلب من الشركات الكشف عن أي مواد محمية بحقوق الطبع والنشر تُستخدم لتطوير أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية. تمت الموافقة على هذه القواعد في مشروع القانون الذي صوت عليه البرلمان الأوروبي في يونيو، والذي تضمن أيضًا قيودًا صارمة على استخدام الذكاء الاصطناعي في الدول الأعضاء في الاتحاد الأوروبي، بما في ذلك الحظر المقترح على تقنية التعرف على الوجه في الوقت الفعلي في الأماكن العامة.
تثير أتمتة المهام عبر الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا مخاوف بشأن القوى العاملة ونزوح الوظائف، كما أبرزت شركة ماكينزي. ووفقا للمجموعة الاستشارية، يمكن أن تتسبب الأتمتة في 12 مليون تحول وظيفي من الآن وحتى عام 2030، مع تركز فقدان الوظائف في دعم المكاتب وخدمة العملاء وخدمة الطعام. ويقدر التقرير أن الطلب على العاملين في المكاتب يمكن أن "... ينخفض بمقدار 1,6 مليون وظيفة، بالإضافة إلى خسائر قدرها 830.000 ألف وظيفة لمندوبي مبيعات التجزئة، و710.000 آلاف للمساعدين الإداريين، و630.000 ألفاً لأمين الصندوق".
يمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي العام وجهين مختلفين لنفس العملة. كلاهما يتعلق بمجال الذكاء الاصطناعي، لكن الأول هو نوع فرعي من الأخير.
يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي تقنيات مختلفة للتعلم الآلي، مثل GAN أو VAE أو LLM، لإنشاء محتوى جديد من النماذج المستفادة من بيانات التدريب. يمكن أن تكون هذه المخرجات نصًا أو صورًا أو موسيقى أو أي شيء آخر يمكن تمثيله رقميًا.
الذكاء العام الاصطناعي، المعروف أيضًا باسم الذكاء العام الاصطناعي، يشير على نطاق واسع إلى مفهوم أنظمة الكمبيوتر والروبوتات التي تمتلك ذكاءً واستقلالية شبيهين بالإنسان. لا تزال هذه مادة من الخيال العلمي: فكر في WALL-E من إنتاج Disney Pixar، أو Sonny من فيلم I, Robot، أو HAL 2004 عام 9000، أو الذكاء الاصطناعي الخبيث من فيلم 2001: A Space Odyssey لستانلي كوبريك. معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية هي أمثلة على "الذكاء الاصطناعي الضيق"، لأنها مصممة لمهام محددة للغاية.
كما هو موضح أعلاه، الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي. تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية تقنيات التعلم الآلي لمعالجة البيانات وتوليدها. بشكل عام، يشير الذكاء الاصطناعي إلى مفهوم أجهزة الكمبيوتر القادرة على أداء المهام التي قد تتطلب ذكاءً بشريًا، مثل اتخاذ القرار والبرمجة اللغوية العصبية.
التعلم الآلي هو المكون الأساسي للذكاء الاصطناعي ويشير إلى تطبيق خوارزميات الكمبيوتر على البيانات بغرض تعليم الكمبيوتر لأداء مهمة محددة. التعلم الآلي هو العملية التي تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي باتخاذ قرارات أو تنبؤات مستنيرة بناءً على الأنماط المستفادة.
لا يُظهر النمو الهائل للذكاء الاصطناعي التوليدي أي علامات على التراجع، ومع تبني المزيد والمزيد من الشركات للرقمنة والأتمتة، يبدو أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيلعب دورًا مركزيًا في مستقبل الصناعة. لقد أثبتت قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي قيمتها بالفعل في صناعات مثل إنشاء المحتوى، وتطوير البرمجيات، والطب، ومع استمرار تطور التكنولوجيا، ستتوسع تطبيقاتها وحالات استخدامها.
ومع ذلك، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي التوليدي على الشركات والأفراد والمجتمع ككل يعتمد على كيفية تعاملنا مع المخاطر التي يمثلها. التأكد من استخدام الذكاء الاصطناعي أخلاقيا الحد من التحيز، وتحسين الشفافية والمساءلة ودعم الحكم سيكون توفير البيانات أمرا بالغ الأهمية، في حين أن ضمان مواكبة التنظيم للتطور السريع للتكنولوجيا يمثل تحديا بالفعل. وبالمثل، فإن إيجاد التوازن بين الأتمتة والمشاركة البشرية سيكون مهما إذا كنا نأمل في تسخير الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي التوليدي مع التخفيف من أي عواقب سلبية.
Ercole Palmeri
أعلنت صحيفة فاينانشيال تايمز يوم الاثنين الماضي عن صفقة مع OpenAI. "فاينانشيال تايمز" ترخص صحافتها ذات المستوى العالمي...
يدفع الملايين من الأشخاص مقابل خدمات البث، ويدفعون رسوم الاشتراك الشهرية. من الشائع أنك…
سوف تستمر شركة Coveware by Veeam في تقديم خدمات الاستجابة لحوادث الابتزاز السيبراني. ستوفر Coveware إمكانات الطب الشرعي والمعالجة...
تُحدث الصيانة التنبؤية ثورة في قطاع النفط والغاز، من خلال اتباع نهج مبتكر واستباقي لإدارة المحطات.