هوش مصنوعی مولد نوعی فناوری هوش مصنوعی است که به طور گسترده سیستم‌های یادگیری ماشینی را توصیف می‌کند که می‌توانند متن، تصاویر، کد یا انواع دیگر محتوا تولید کنند.
مدل های هوش مصنوعی مولد به طور فزاینده ای در ابزارهای آنلاین و chatbot که به کاربران اجازه می دهد سوالات یا دستورالعمل ها را در یک فیلد ورودی تایپ کنند، که بر اساس آن مدل هوش مصنوعی پاسخی شبیه به انسان ایجاد می کند.
مدل های هوش مصنوعی مولد آنها از یک فرآیند کامپیوتری پیچیده به نام استفاده می کنند deep learning برای تجزیه و تحلیل الگوها و ترتیبات رایج در مجموعه داده های بزرگ و سپس استفاده از این اطلاعات برای ایجاد نتایج جدید و قانع کننده. مدل‌ها این کار را با ترکیب تکنیک‌های یادگیری ماشینی معروف به شبکه‌های عصبی انجام می‌دهند، که به طور ضعیفی از روشی که مغز انسان اطلاعات را پردازش و تفسیر می‌کند و سپس در طول زمان از آن یاد می‌گیرد، الهام می‌گیرد.
برای مثال، تغذیه یک مدل از هوش مصنوعی مولد با حجم زیادی از روایت، در طول زمان مدل قادر به شناسایی و بازتولید عناصر یک داستان، مانند ساختار طرح، شخصیت ها، مضامین، ابزارهای روایی و غیره خواهد بود.
مدل های هوش مصنوعی مولد با افزایش داده هایی که دریافت و تولید می کنند، دوباره به لطف تکنیک ها، آنها پیچیده تر می شوند deep learning و شبکه عصبی زیر در نتیجه هر چه یک قالب محتوای بیشتری تولید کند هوش مصنوعی مولد، نتایج آن قانع کننده تر و شبیه انسان تر می شود.
محبوبیت ازهوش مصنوعی مولد در سال 2023، عمدتاً به لطف برنامه ها منفجر شد GPT چت e SLAB di OpenAI. علاوه بر این، پیشرفت سریع فناوری ها هوش مصنوعیمانند پردازش زبان طبیعی، باعث شده استهوش مصنوعی مولد برای مصرف کنندگان و تولیدکنندگان محتوا در مقیاس قابل دسترسی است.
شرکت‌های بزرگ فناوری به سرعت وارد عرصه شدند و گوگل، مایکروسافت، آمازون، متا و دیگران همگی ابزارهای توسعه خود را در کنار هم قرار دادند. هوش مصنوعی مولد در عرض چند ماه
ابزارهای متعددی وجود دارد هوش مصنوعی مولد، اگرچه مدل های تولید متن و تصویر احتمالاً شناخته شده ترین هستند. مدل های هوش مصنوعی مولد آنها معمولاً به کاربر متکی هستند که پیامی ارائه می دهد که آنها را به سمت تولید خروجی مورد نظر هدایت می کند، خواه متن، تصویر، ویدیو یا قطعه موسیقی باشد، اگرچه همیشه اینطور نیست.
انواع مختلفی از مدل‌های هوش مصنوعی مولد وجود دارد که هر کدام برای چالش‌ها و وظایف خاصی طراحی شده‌اند. اینها را می توان به طور کلی به انواع زیر طبقه بندی کرد.
Transformer-based modelsمدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور بر روی مجموعه‌های داده بزرگ آموزش داده می‌شوند تا روابط بین اطلاعات متوالی، مانند کلمات و جملات را درک کنند. پشتیبانی شده توسط deep learning، این مدل‌های هوش مصنوعی به خوبی در NLP و درک ساختار و زمینه زبان مسلط هستند و آنها را برای وظایف تولید متن مناسب می‌سازد. ChatGPT-3 و Google Bard نمونه هایی از مدل های هوش مصنوعی مولد مبتنی بر ترانسفورماتور هستند.
Generative adversarial networksGANها از دو شبکه عصبی به نام‌های مولد و تشخیص‌دهنده تشکیل شده‌اند که اساساً علیه یکدیگر برای ایجاد داده‌هایی با ظاهر واقعی کار می‌کنند. همانطور که از نام آن پیداست، نقش مولد تولید یک خروجی قانع کننده مانند یک تصویر بر اساس یک پیشنهاد است، در حالی که تشخیص دهنده برای ارزیابی صحت تصویر مذکور کار می کند. با گذشت زمان، هر جزء در نقش های مربوطه بهبود می یابد و به نتایج متقاعد کننده تری دست می یابد. هر دو DALL-E و Midjourney نمونه هایی از مدل های هوش مصنوعی مولد مبتنی بر GAN هستند.
Variational autoencodersVAE ها از دو شبکه برای تفسیر و تولید داده استفاده می کنند: در این مورد یک رمزگذار و یک رمزگشا است. رمزگذار داده های ورودی را می گیرد و آن را در قالبی ساده فشرده می کند. سپس رمزگشا این اطلاعات فشرده شده را می گیرد و آن را به چیزی جدید که شبیه داده های اصلی است، بازسازی می کند، اما کاملاً یکسان نیست.
یک مثال می تواند آموزش یک برنامه کامپیوتری برای تولید چهره انسان با استفاده از عکس ها به عنوان داده های آموزشی باشد. با گذشت زمان، این برنامه یاد می گیرد که عکس های صورت افراد را با کوچک کردن آنها به چند ویژگی مهم مانند اندازه و شکل چشم، بینی، دهان، گوش و غیره ساده کرده و سپس از آنها برای ایجاد چهره جدید استفاده کند.
Multimodal modelsمدل‌های چندوجهی می‌توانند چندین نوع داده مانند متن، تصویر و صدا را به طور همزمان درک و پردازش کنند و به آنها اجازه می‌دهد خروجی‌های پیچیده‌تری ایجاد کنند. یک مثال می تواند یک مدل هوش مصنوعی باشد که می تواند تصویری را بر اساس یک اعلان متنی و همچنین توصیف متنی یک درخواست تصویر ایجاد کند. DALL-E 2 e GPT-4 توسط OpenAI نمونه هایی از مدل های چندوجهی هستند.
برای کسب‌وکارها، کارایی مسلماً قانع‌کننده‌ترین مزیت هوش مصنوعی مولد است، زیرا می‌تواند کسب‌وکارها را قادر به خودکارسازی وظایف خاص و تمرکز زمان، انرژی و منابع بر روی اهداف استراتژیک مهم‌تر کند. این می‌تواند منجر به کاهش هزینه‌های نیروی کار، افزایش کارایی عملیاتی و بینش‌های جدید در مورد انجام یا عدم انجام برخی فرآیندهای تجاری شود.
برای متخصصان و سازندگان محتوا، ابزارهای هوش مصنوعی مولد می‌توانند در تولید ایده، برنامه‌ریزی و زمان‌بندی محتوا، بهینه‌سازی موتورهای جستجو، بازاریابی، تعامل با مخاطب، تحقیق و ویرایش و موارد دیگر کمک کنند. باز هم، مزیت اصلی پیشنهادی کارایی است، زیرا ابزارهای هوش مصنوعی مولد می‌توانند به کاربران کمک کنند تا زمانی را که صرف کارهای خاص می‌کنند کاهش دهند تا بتوانند انرژی خود را در جای دیگری سرمایه‌گذاری کنند. با این حال، نظارت و کنترل دستی مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی بسیار مهم است.
هوش مصنوعی مولد در بسیاری از بخش‌های صنعت جای پای خود را پیدا کرده است و به سرعت در حال گسترش در بازارهای تجاری و مصرفی است. مک کینزی برآورد می کند تا سال 2030، به لطف شتاب هوش مصنوعی مولد، کارهایی که در حال حاضر حدود 30 درصد از ساعات کاری در ایالات متحده را تشکیل می دهند، می توانند خودکار شوند.
در خدمات مشتری، ربات‌های چت مبتنی بر هوش مصنوعی و دستیاران مجازی به شرکت‌ها کمک می‌کنند زمان پاسخ‌دهی را کاهش دهند و به سرعت به سؤالات رایج مشتری رسیدگی کنند و بار کارکنان را کاهش دهند. در توسعه نرمافزار، ابزارهای مولد هوش مصنوعی به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا با بررسی کد، برجسته کردن اشکال‌ها، و پیشنهاد راه‌حل‌های بالقوه قبل از تبدیل شدن به مشکلات بزرگ‌تر، کدنویسی تمیزتر و کارآمدتر انجام دهند. در همین حال، نویسندگان می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی برای برنامه‌ریزی، پیش‌نویس، و اصلاح مقاله‌ها، مقاله‌ها و سایر کارهای مکتوب استفاده کنند، البته اغلب با نتایج متفاوت.
استفاده از هوش مصنوعی مولد از صنعتی به صنعت دیگر متفاوت است و در برخی بیشتر از سایرین تثبیت شده است. موارد استفاده فعلی و پیشنهادی شامل موارد زیر است:
نگرانی عمده در مورد استفاده از ابزارهای مولد هوش مصنوعی - به ویژه ابزارهایی که برای عموم قابل دسترسی هستند - پتانسیل آنها برای انتشار اطلاعات نادرست و محتوای مضر است. تأثیر این امر می‌تواند گسترده و شدید باشد، از تداوم کلیشه‌ها، سخنان نفرت‌انگیز و ایدئولوژی‌های مضر تا آسیب به شهرت شخصی و حرفه‌ای و تهدید عواقب قانونی و مالی. حتی گفته شده است که سوء استفاده یا سوء مدیریت از هوش مصنوعی مولد می تواند امنیت ملی را به خطر بیندازد.
این خطرات از سیاستمداران دور نمانده است. در آوریل 2023، اتحادیه اروپا پیشنهاد داد قوانین کپی رایت جدید برای هوش مصنوعی مولد که شرکت‌ها را ملزم می‌کند هر گونه مطالب دارای حق چاپ را که برای توسعه ابزارهای هوش مصنوعی مولد استفاده می‌شود، افشا کنند. این قوانین در پیش نویس قانونی تصویب شده توسط پارلمان اروپا در ژوئن تصویب شد که شامل محدودیت های شدید در استفاده از هوش مصنوعی در کشورهای عضو اتحادیه اروپا از جمله ممنوعیت پیشنهادی فناوری تشخیص چهره در زمان واقعی در فضاهای عمومی بود.
خودکارسازی وظایف از طریق هوش مصنوعی مولد همچنین نگرانی‌هایی را در مورد نیروی کار و جابجایی شغل ایجاد می‌کند، همانطور که مک کینزی تاکید کرده است. به گفته این گروه مشاوره، اتوماسیون می‌تواند باعث 12 میلیون جابه‌جایی شغلی از هم‌اکنون تا سال 2030 شود که از دست دادن شغل در پشتیبانی اداری، خدمات مشتری و خدمات غذایی متمرکز است. این گزارش تخمین می‌زند که تقاضا برای کارمندان اداری می‌تواند 1,6 میلیون شغل کاهش یابد، علاوه بر این، 830.000 نفر برای خرده‌فروشان، 710.000 نفر برای دستیاران اداری و 630.000 نفر برای صندوق‌دار از دست خواهند رفت.
هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی عمومی نمایانگر طرف های مختلف یک سکه هستند. هر دو مربوط به حوزه هوش مصنوعی هستند، اما اولی زیرگروه دومی است.
هوش مصنوعی مولد از تکنیک‌های مختلف یادگیری ماشینی مانند GAN، VAE یا LLM برای تولید محتوای جدید از مدل‌های آموخته‌شده از داده‌های آموزشی استفاده می‌کند. این خروجی ها می تواند متن، تصویر، موسیقی یا هر چیز دیگری باشد که می تواند به صورت دیجیتالی نمایش داده شود.
هوش عمومی مصنوعی که به عنوان هوش عمومی مصنوعی نیز شناخته می‌شود، به طور گسترده به مفهوم سیستم‌های کامپیوتری و روباتیکی اشاره دارد که دارای هوش و خودمختاری شبیه انسان هستند. این هنوز هم چیزهای علمی تخیلی است: به WALL-E دیزنی پیکسار، سانی از I، Robot یا HAL 2004 در سال 9000، هوش مصنوعی بدخواهانه از استنلی کوبریک در 2001: A Space Odyssey فکر کنید. بیشتر سیستم‌های هوش مصنوعی فعلی نمونه‌هایی از «هوش مصنوعی باریک» هستند، زیرا برای کارهای بسیار خاص طراحی شده‌اند.
همانطور که در بالا توضیح داده شد، هوش مصنوعی مولد زیر شاخه ای از هوش مصنوعی است. مدل‌های هوش مصنوعی مولد از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای پردازش و تولید داده‌ها استفاده می‌کنند. به طور کلی، هوش مصنوعی به مفهوم رایانه هایی اشاره دارد که قادر به انجام وظایفی هستند که در غیر این صورت به هوش انسانی نیاز دارند، مانند تصمیم گیری و NLP.
یادگیری ماشینی جزء اساسی هوش مصنوعی است و به کاربرد الگوریتم‌های کامپیوتری بر روی داده‌ها به منظور آموزش کامپیوتر برای انجام یک کار خاص اشاره دارد. یادگیری ماشینی فرآیندی است که به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا بر اساس الگوهای آموخته شده تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی آگاهانه بگیرند.
رشد انفجاری هوش مصنوعی مولد هیچ نشانه‌ای از کاهش را نشان نمی‌دهد و با استقبال بیشتر شرکت‌ها از دیجیتالی شدن و اتوماسیون، به نظر می‌رسد هوش مصنوعی مولد نقشی محوری در آینده این صنعت ایفا خواهد کرد. قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد قبلاً در صنایعی مانند تولید محتوا، توسعه نرمافزار و پزشکی ارزشمند بوده است، و با ادامه تکامل این فناوری، کاربردها و موارد استفاده آن گسترش می‌یابد.
همانطور که گفته شد، تأثیر هوش مصنوعی مولد بر مشاغل، افراد و جامعه به طور کلی به نحوه برخورد ما با خطرات ناشی از آن بستگی دارد. اطمینان از استفاده از هوش مصنوعی از نظر اخلاقی به حداقل رساندن سوگیری، بهبود شفافیت و پاسخگویی و حمایت از حکومت داده ها بسیار مهم خواهد بود، در حالی که اطمینان از اینکه مقررات همگام با تکامل سریع فناوری است، در حال حاضر یک چالش است. به همین ترتیب، یافتن تعادل بین اتوماسیون و مشارکت انسانی مهم خواهد بود، اگر امیدواریم بتوانیم از پتانسیل کامل هوش مصنوعی مولد و در عین حال کاهش هرگونه عواقب منفی استفاده کنیم.
Ercole Palmeri
بخش دریایی یک قدرت واقعی اقتصادی جهانی است که به سمت یک بازار 150 میلیاردی حرکت کرده است.
دوشنبه گذشته، فایننشال تایمز از قراردادی با OpenAI خبر داد. FT مجوز روزنامه نگاری در سطح جهانی خود را صادر می کند…
میلیون‌ها نفر برای خدمات استریم پرداخت می‌کنند و هزینه اشتراک ماهانه می‌پردازند. این عقیده رایج است که شما…
Coveware توسط Veeam به ارائه خدمات پاسخگویی به حوادث اخاذی سایبری ادامه خواهد داد. Coveware قابلیت‌های پزشکی قانونی و اصلاحی را ارائه می‌دهد…