هوش مصنوعی

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

هوش مصنوعی مولد

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. به عبارت دیگر هوش مصنوعی مولد الگوریتم‌هایی (مانند ChatGPT) را توصیف می‌کند که می‌توان از آنها برای ایجاد محتوای جدید، از جمله صدا، کد، تصاویر، متن، شبیه‌سازی و ویدئو استفاده کرد.  پیشرفت‌های اخیر در این زمینه این پتانسیل را دارد که روش ما را به تولید محتوا به شدت تغییر دهد.

هوش مصنوعی مولد می‌تواند از مصنوعات موجود یاد بگیرد تا مصنوعات جدید و واقعی (در مقیاس) تولید کند که ویژگی‌های داده‌های آموزشی را منعکس می‌کند اما آن را تکرار نمی‌کند. این می تواند انواع محتوای جدید مانند تصاویر، ویدئو، موسیقی، گفتار، متن، کد نرم افزار و طرح های محصول را تولید کند.

فهرست مطالب

هوش مصنوعی مولد از تعدادی تکنیک استفاده می کند که همچنان در حال تکامل هستند. مهم‌ترین آنها مدل‌های پایه هوش مصنوعی هستند که بر روی مجموعه گسترده‌ای از داده‌های بدون برچسب آموزش دیده‌اند که می‌توانند برای کارهای مختلف با تنظیم دقیق اضافی مورد استفاده قرار گیرند. ریاضیات پیچیده و قدرت محاسباتی عظیمی برای ایجاد این مدل‌های آموزش‌دیده مورد نیاز است، اما آنها در اصل الگوریتم‌های پیش‌بینی هستند.

امروزه، هوش مصنوعی مولد معمولاً در پاسخ به درخواست‌های زبان طبیعی، محتوا ایجاد می‌کند و نیازی به دانش یا وارد کردن کد ندارد. اما دارای موارد استفاده سازمانی متعدد است و باعث ایجاد نوآوری‌هایی در طراحی دارو و تراشه و توسعه علم مواد می‌شود.

در ماه‌ها و سال‌هایی که ChatGPT در نوامبر 2022 روی صحنه آمد، هوش مصنوعی مولد راه طولانی را پیموده است. هر ماه شاهد راه‌اندازی ابزارها، قوانین یا پیشرفت‌های تکنولوژیکی تکراری هستیم. در حالی که بسیاری به ChatGPT (و هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به طور گسترده تر) با ترس واکنش نشان داده اند، یادگیری ماشینی به وضوح پتانسیل خوبی دارد. در سال‌های پس از استقرار گسترده، یادگیری ماشین تأثیر خود را در تعدادی از صنایع نشان داده است و کارهایی مانند تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی و پیش‌بینی آب و هوا با وضوح بالا را به انجام رسانده است. نظرسنجی McKinsey در سال 2022 نشان می دهد که پذیرش هوش مصنوعی در طول پنج سال گذشته بیش از دو برابر شده است و سرمایه گذاری در هوش مصنوعی به سرعت در حال افزایش است. واضح است که ابزارهای مولد هوش مصنوعی مانند ChatGPT (GPT مخفف ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده مولد است) و تولید کننده تصویر DALL-E (نام آن ترکیبی از هنرمند سورئالیست سالوادور دالی و ربات دوست داشتنی پیکسار WALL-E) پتانسیل تغییر نحوه طیف وسیعی از مشاغل انجام می شود. با این حال، دامنه کامل این تأثیر همچنان ناشناخته است – همانطور که خطرات نیز وجود دارد.

با این حال، سازمان‌های مختلف برای گنجاندن ابزارهای هوش مصنوعی در مدل‌های کسب‌وکار خود رقابت کرده‌اند و به دنبال کسب یک جایزه قابل توجه هستند. تحقیقات مک‌کنزی نشان می‌دهد که برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی سالانه 4.4 تریلیون دلار به اقتصاد جهانی اضافه می‌کنند. در واقع، به نظر می رسد که ظرف سه سال آینده، هر چیزی در حوزه فناوری، رسانه و ارتباطات راه دور که به هوش مصنوعی متصل نباشد، منسوخ یا بی اثر تلقی شود.

اما قبل از اینکه بتوانیم این همه ارزش را به دست آوریم، باید چند چیز را به درستی درک کنیم: هوش مصنوعی مولد چیست، چگونه توسعه یافته است، و چه معنایی برای افراد و سازمان ها دارد؟

تفاوت بین یادگیری ماشین و هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی تقریباً دقیقاً همان چیزی است که به نظر می رسد – تمرین واداشتن ماشین ها به تقلید از هوش انسانی برای انجام وظایف. احتمالاً با هوش مصنوعی تعامل داشته‌اید، حتی اگر متوجه آن نباشید – دستیارهای صوتی مانند سیری و الکسا بر پایه فناوری هوش مصنوعی پایه‌گذاری شده‌اند، همچنین چت‌ربات‌های خدمات مشتری که برای کمک به شما در مسیریابی وب‌سایت‌ها ظاهر می‌شوند.

یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است. از طریق یادگیری ماشینی، پزشکان هوش مصنوعی را از طریق مدل‌هایی توسعه می‌دهند که می‌توانند از الگوهای داده‌ها بدون هدایت انسان «یاد بگیرند». حجم عظیم و پیچیدگی غیرقابل مدیریت داده (به هر حال غیرقابل مدیریت توسط انسان) که اکنون در حال تولید است، پتانسیل یادگیری ماشین و همچنین نیاز به آن را افزایش داده است.

سیر تکامل هوش مصنوعی مولد
سیر تکامل هوش مصنوعی مولد

انواع اصلی مدل های یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین بر روی تعدادی از بلوک‌هایی استوار است، که با تکنیک‌های آماری کلاسیک که بین قرن‌های 18 و 20 برای مجموعه‌های داده کوچک توسعه یافته‌اند، شروع می‌شود. در دهه های 1930 و 1940، پیشگامان محاسبات (از جمله ریاضیدان نظری آلن تورینگ) شروع به کار بر روی تکنیک های اساسی برای یادگیری ماشین کردند. اما این تکنیک‌ها تا اواخر دهه 1970 به آزمایشگاه‌ها محدود می‌شد، زمانی که دانشمندان برای اولین بار رایانه‌هایی را توسعه دادند که به اندازه کافی قدرتمند بودند تا آنها را نصب کنند.

تا همین اواخر، یادگیری ماشین تا حد زیادی به مدل‌های پیش‌بینی محدود می‌شد که برای مشاهده و طبقه‌بندی الگوها در محتوا استفاده می‌شد. به عنوان مثال، یک مشکل کلاسیک یادگیری ماشین این است که با یک تصویر یا چندین تصویر از مثلاً گربه های شایان ستایش شروع کنید. سپس این برنامه الگوهایی را در میان تصاویر شناسایی می‌کند و سپس تصاویر تصادفی را بررسی می‌کند تا با الگوی دوست‌داشتنی گربه مطابقت داشته باشد. هوش مصنوعی مولد یک پیشرفت بود. به جای اینکه صرفاً عکس یک گربه را درک و طبقه بندی کند، یادگیری ماشینی اکنون می تواند یک تصویر یا توضیحات متنی از یک گربه در صورت درخواست ایجاد کند.

مدل های یادگیری ماشینی مبتنی بر متن چگونه کار می کنند و چگونه آموزش می بینند؟

ChatGPT ممکن است اکنون همه سرفصل ها را به خود اختصاص دهد، اما این اولین مدل یادگیری ماشینی مبتنی بر متن نیست که سر و صدا ایجاد می کند. GPT-3 OpenAI و BERT گوگل هر دو در سال های اخیر با سر و صدای زیادی راه اندازی شدند. اما قبل از ChatGPT، که در اکثر حساب‌ها بسیار خوب کار می‌کند (اگرچه هنوز در حال ارزیابی است)، چت‌بات‌های هوش مصنوعی همیشه بهترین بررسی‌ها را دریافت نمی‌کردند. کید متز، خبرنگار فناوری نیویورک تایمز در ویدئویی که در آن او و پریا کریشنا، نویسنده در حوزه غذا، از GPT-3 خواستند دستور العمل هایی را برای یک شام شکرگزاری (نسبتا فاجعه بار) بنویسد، گفت: GPT-3 “به نوبه خود بسیار چشمگیر و فوق العاده ناامید کننده است.”

اولین مدل‌های یادگیری ماشینی که با متن کار می‌کردند، توسط انسان آموزش داده شد تا ورودی‌های مختلف را بر اساس برچسب‌های تعیین‌شده توسط محققان طبقه‌بندی کند. یک مثال می تواند مدلی باشد که برای برچسب گذاری پست های رسانه های اجتماعی به عنوان مثبت یا منفی آموزش دیده است. این نوع آموزش به عنوان یادگیری نظارت شده شناخته می شود زیرا یک انسان مسئول “آموزش” مدل است که چه کاری انجام دهد.

نسل بعدی مدل‌های یادگیری ماشینی مبتنی بر متن بر آنچه که به عنوان یادگیری خود نظارتی شناخته می‌شود، متکی هستند. این نوع آموزش شامل تغذیه یک مدل حجم عظیمی از متن است تا بتواند پیش‌بینی‌هایی ایجاد کند. به عنوان مثال، برخی از مدل ها می توانند بر اساس چند کلمه، چگونگی پایان یک جمله را پیش بینی کنند. با مقدار مناسب متن نمونه – مثلاً طیف گسترده ای از اینترنت – این مدل های متن کاملاً دقیق می شوند. ما می بینیم که با موفقیت ابزارهایی مانند ChatGPT چقدر دقیق است.

برای ساخت یک مدل هوش مصنوعی مولد چه چیزی لازم است؟

ساخت یک مدل هوش مصنوعی مولد در بیشتر موارد یک کار بزرگ بوده است، تا جایی که تنها تعداد کمی از شرکت‌های بزرگ فناوری با منابع خوب تلاش کرده‌اند. OpenAI، شرکتی که پشت ChatGPT، مدل‌های GPT سابق و DALL-E قرار دارد، میلیاردها بودجه از سوی اهداکنندگان با نام‌های جسورانه در اختیار دارد. DeepMind یکی از زیرمجموعه‌های Alphabet، شرکت مادر گوگل است و حتی Meta نیز با محصول Make-A-Video خود، به مدل مولد هوش مصنوعی کمک کرده است. این شرکت ها تعدادی از بهترین دانشمندان و مهندسان کامپیوتر جهان را استخدام می کنند.

اما این فقط استعداد نیست. وقتی از یک مدل بخواهید که با استفاده از تقریباً کل اینترنت آموزش دهد، برای شما هزینه دارد. OpenAI هزینه های دقیقی را منتشر نکرده است، اما برآوردها نشان می دهد که GPT-3 بر روی حدود 45 ترابایت داده متنی آموزش داده شده است – که حدود یک میلیون فوت فضای قفسه کتاب یا یک چهارم کل کتابخانه کنگره است – با هزینه تخمینی چندین میلیون دلار. اینها منابعی نیستند که استارت آپ شما بتواند به آن دسترسی داشته باشد.

یک مدل هوش مصنوعی مولد چه نوع خروجی می تواند تولید کند؟

نمونه تولید تصویر هوش مصنوعی مولد
نمونه تولید تصویر هوش مصنوعی مولد

همانطور که ممکن است در بالا متوجه شده باشید، خروجی‌های مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از محتوای تولید شده توسط انسان غیرقابل تشخیص باشند، یا ممکن است کمی عجیب به نظر برسند. نتایج به کیفیت مدل بستگی دارد – همانطور که دیدیم، خروجی‌های ChatGPT تا کنون برتر از مدل‌های قبلی خود به نظر می‌رسد – و تطابق بین مدل و مورد استفاده یا ورودی.

ChatGPT می‌تواند چیزی را که یکی از مفسران آن را مقاله‌ای «جامد A-» در مقایسه نظریه‌های ناسیونالیسم از بندیکت اندرسون و ارنست گلنر می‌نامد، در ده ثانیه تولید کند. همچنین یک قطعه از قبل معروف ارائه کرد که نحوه حذف ساندویچ کره بادام زمینی را از یک VCR به سبک کتاب مقدس کینگ جیمز توصیف می کند. مدل‌های AI تولیدکننده تصویر مانند DALL-E 2 می‌توانند تصاویر عجیب و زیبایی را در صورت تقاضا ایجاد کنند، مانند نقاشی رافائل از مدونا و کودک در حال خوردن پیتزا. سایر مدل‌های مولد هوش مصنوعی می‌توانند کد، ویدیو، صدا یا شبیه‌سازی‌های تجاری تولید کنند.

اما خروجی ها همیشه دقیق یا مناسب نیستند. هنگامی که پریا کریشنا از DALL-E 2 خواست تا تصویری برای شام شکرگزاری ارائه دهد، صحنه‌ای را ایجاد کرد که بوقلمون را با لیموهای کامل تزیین می‌کردند و در کنار کاسه‌ای از چیزی که به نظر می‌رسید گواکامولی بود، تزیین شده بود. به نوبه خود، ChatGPT به نظر می رسد در شمارش یا حل مسائل اساسی جبر مشکل داشته باشد – یا در واقع، غلبه بر تعصب جنسیتی و نژادپرستانه ای که در جریان های پنهان اینترنت و جامعه به طور گسترده تر وجود دارد.

خروجی‌های هوش مصنوعی مولد ترکیبی از داده‌های مورد استفاده برای آموزش الگوریتم‌ها هستند. از آنجایی که مقدار داده‌های مورد استفاده برای آموزش این الگوریتم‌ها فوق‌العاده عظیم است – همانطور که اشاره شد، GPT-3 روی 45 ترابایت داده متنی آموزش داده شده است – مدل‌ها می‌توانند هنگام تولید خروجی‌ها «خلاقانه» به نظر برسند. علاوه بر این، مدل‌ها معمولاً دارای عناصر تصادفی هستند، به این معنی که می‌توانند خروجی‌های مختلفی را از یک درخواست ورودی تولید کنند که باعث می‌شود آنها حتی واقعی‌تر به نظر برسند.

معرفی ابزارهای رایگان بکارگیری مدل‌های هوش مصنوعی مولد

یک مدل هوش مصنوعی مولد چه نوع مشکلاتی را می تواند حل کند؟

فرصت برای مشاغل روشن است. ابزارهای مولد هوش مصنوعی می‌توانند طیف گسترده‌ای از نوشته‌های معتبر را در چند ثانیه تولید کنند، سپس به انتقادات پاسخ دهند تا نوشتار برای هدف مناسب‌تر باشد. این پیامدهایی برای طیف گسترده‌ای از صنایع دارد، از سازمان‌های فناوری اطلاعات و نرم‌افزار که می‌توانند از کدهای آنی و تا حد زیادی درست تولید شده توسط مدل‌های هوش مصنوعی بهره ببرند تا سازمان‌هایی که نیاز به کپی بازاریابی دارند. به طور خلاصه، هر سازمانی که نیاز به تولید مطالب نوشتاری واضح داشته باشد، به طور بالقوه سود خواهد برد. سازمان ها همچنین می توانند از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد مواد فنی بیشتر، مانند نسخه های با وضوح بالاتر تصاویر پزشکی استفاده کنند. و با زمان و منابعی که در اینجا صرفه‌جویی می‌شود، سازمان‌ها می‌توانند فرصت‌های تجاری جدید و فرصت ایجاد ارزش بیشتر را دنبال کنند.

ما دیده‌ایم که توسعه یک مدل هوش مصنوعی مولد آنقدر منابع فشرده است که برای همه شرکت‌ها به جز بزرگ‌ترین و دارای بهترین منابع قابل بحث نیست. شرکت هایی که به دنبال به کار انداختن هوش مصنوعی مولد هستند، این گزینه را دارند که یا از هوش مصنوعی مولد خارج از جعبه استفاده کنند یا آنها را برای انجام یک کار خاص تنظیم کنند. برای مثال، اگر نیاز به تهیه اسلایدها بر اساس سبک خاصی دارید، می‌توانید از مدل بخواهید تا «یاد بگیرد» که معمولاً سرفصل‌ها بر اساس داده‌های موجود در اسلایدها چگونه نوشته می‌شوند، سپس داده‌های اسلاید را به آن داده و از آن بخواهید که عنوان‌های مناسب بنویسد.

مزایا و کاربردهای هوش مصنوعی مولد چیست؟

 

کاربردهای هوش تجاری مولد
کاربردهای هوش تجاری مولد

مدل‌های پایه، از جمله ترانسفورماتورهای از پیش آموزش‌دیده مولد (که ChatGPT را هدایت می‌کنند)، از جمله نوآوری‌های معماری هوش مصنوعی هستند که می‌توانند برای خودکارسازی، تقویت انسان یا ماشین‌ها، و اجرای مستقل فرآیندهای تجاری و فناوری اطلاعات مورد استفاده قرار گیرند.

مزایای هوش مصنوعی مولد شامل توسعه سریع‌تر محصول، افزایش تجربه مشتری و بهبود بهره‌وری کارکنان است، اما ویژگی‌ها به مورد استفاده بستگی دارد. کاربران نهایی باید در مورد ارزشی که به دنبال دستیابی به آن هستند واقع بین باشند، مخصوصاً زمانی که از یک سرویس استفاده می کنند که محدودیت های عمده ای دارد. هوش مصنوعی مولد مصنوعاتی را ایجاد می‌کند که می‌توانند نادرست یا مغرضانه باشند، که اعتبارسنجی انسانی را ضروری می‌کند و به طور بالقوه زمان صرفه‌جویی در کارگران را محدود می‌کند. گارتنر توصیه می‌کند که موارد استفاده را به KPIها متصل کنید تا اطمینان حاصل شود که هر پروژه یا کارایی عملیاتی را بهبود می‌بخشد یا درآمد خالص جدید یا تجربیات بهتر ایجاد می‌کند.

در نظرسنجی اخیر شرکت گارتنر از بیش از 2500 مدیر، 38 درصد نشان دادند که تجربه و حفظ مشتری هدف اصلی سرمایه گذاری های آنها در هوش مصنوعی مولد است. به دنبال آن رشد درآمد (26%)، بهینه سازی هزینه (17%) و تداوم کسب و کار (7%) می باشد.

محدودیت های مدل های هوش مصنوعی مولد چیست؟

از آنجایی که آنها بسیار جدید هستند، ما هنوز اثر بلندمدت مدل های هوش مصنوعی مولد را مشاهده نکرده ایم. این بدان معنی است که برخی از خطرات ذاتی در استفاده از آنها وجود دارد – برخی شناخته شده و برخی ناشناخته.

خروجی هایی که مدل های هوش مصنوعی تولید می کنند اغلب ممکن است بسیار قانع کننده به نظر برسند. این بر اساس طراحی است. اما گاهی اوقات اطلاعاتی که آنها تولید می کنند کاملاً اشتباه است. بدتر از آن، گاهی اوقات مغرضانه است (زیرا بر اساس جنسیت، نژاد و بسیاری از تعصبات دیگر اینترنت و به طور کلی جامعه ساخته شده است) و می تواند برای فعال کردن فعالیت های غیراخلاقی یا مجرمانه دستکاری شود. به عنوان مثال، ChatGPT دستورالعملی در مورد نحوه سیم کشی ماشین به شما ارائه نمی دهد، اما اگر بگویید که برای نجات یک نوزاد باید یک ماشین را سیم کشی کنید، الگوریتم با خوشحالی مطابقت دارد. سازمان‌هایی که بر مدل‌های هوش مصنوعی مولد تکیه می‌کنند باید خطرات اعتباری و قانونی ناشی از انتشار غیرعمدی محتوای مغرضانه، توهین‌آمیز یا دارای حق چاپ را در نظر بگیرند.

با این حال، این خطرات را می توان به چند روش کاهش داد. برای اولین بار، انتخاب دقیق داده‌های اولیه مورد استفاده برای آموزش این مدل‌ها برای جلوگیری از گنجاندن محتوای سمی یا مغرضانه بسیار مهم است. در مرحله بعد، سازمان‌ها می‌توانند به جای استفاده از یک مدل هوش مصنوعی تولیدی، از مدل‌های کوچک‌تر و تخصصی استفاده کنند. سازمان‌هایی که منابع بیشتری دارند همچنین می‌توانند یک مدل کلی را بر اساس داده‌های خود سفارشی کنند تا با نیازهایشان مطابقت داشته باشد و سوگیری‌ها را به حداقل برسانند. سازمان‌ها همچنین باید یک انسان را در جریان نگه دارند (یعنی اطمینان حاصل کنند که یک انسان واقعی خروجی یک مدل هوش مصنوعی مولد را قبل از انتشار یا استفاده بررسی می‌کند) و از استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی مولد برای تصمیم‌گیری‌های حیاتی، مانند مدل‌هایی که شامل منابع قابل توجه است، اجتناب کنند. یا رفاه انسان

نمی توان به اندازه کافی تاکید کرد که این یک رشته جدید است. چشم انداز ریسک ها و فرصت ها احتمالاً در هفته ها، ماه ها و سال های آینده به سرعت تغییر می کند. موارد استفاده جدید به صورت ماهانه آزمایش می شوند و احتمالاً مدل های جدیدی در سال های آینده توسعه خواهند یافت. همانطور که هوش مصنوعی مولد به طور فزاینده و یکپارچه در تجارت، جامعه و زندگی شخصی ما گنجانده می شود، می توانیم انتظار داشته باشیم که یک فضای نظارتی جدید نیز شکل بگیرد. همانطور که سازمان ها شروع به آزمایش و ایجاد ارزش با این ابزار می کنند، رهبران به خوبی انجام می دهند که انگشت خود را روی نبض مقررات و ریسک نگه دارند.

امروزه برخی از کاربردهای عملی هوش مصنوعی مولد چیست؟

حوزه هوش مصنوعی مولد هم در اکتشافات علمی و هم تجاری‌سازی فناوری به سرعت پیشرفت خواهد کرد، اما موارد استفاده در محتوای خلاقانه، بهبود محتوا، داده‌های مصنوعی، مهندسی مولد و طراحی مولد به سرعت در حال ظهور هستند. کاربردهای عملی در حال استفاده و سطح بالا امروزه شامل موارد زیر است:

  • افزایش و ایجاد محتوای نوشتاری: تولید یک خروجی “پیش نویس” از متن در سبک و طول دلخواه
  • پاسخ به سؤال و کشف: به کاربران امکان می دهد تا پاسخ های ورودی را بر اساس داده ها و اطلاعات فوری پیدا کنند.
  • لحن: دستکاری متن، برای نرم کردن زبان یا حرفه ای کردن متن
  • خلاصه سازی: ارائه نسخه های کوتاه شده از مکالمات، مقالات، ایمیل ها و صفحات وب
  • ساده سازی: تجزیه عناوین، ایجاد خطوط کلی و استخراج محتوای کلیدی
  • طبقه بندی محتوا برای موارد استفاده خاص: مرتب سازی بر اساس احساس، موضوع و غیره.
  • بهبود عملکرد چت بات: استخراج بهتر «احساس»، طبقه‌بندی احساسات کل مکالمه و تولید جریان‌های سفر از توضیحات کلی
  • کدگذاری نرم افزار: تولید کد، ترجمه، توضیح و تایید

موارد استفاده نوظهور با اثرات طولانی مدت عبارتند از:

  • ایجاد تصاویر پزشکی که توسعه آینده یک بیماری را نشان می دهد
  • داده های مصنوعی به تقویت داده های کمیاب، کاهش تعصب، حفظ حریم خصوصی داده ها و شبیه سازی سناریوهای آینده کمک می کند.
  • برنامه هایی که به طور فعال اقدامات اضافی را به کاربران پیشنهاد می کنند و اطلاعاتی را در اختیار آنها قرار می دهند
  • نوسازی کدهای قدیمی

هوش مصنوعی مولد چگونه به رشد ارزش تجاری کمک می کند؟

هوش مصنوعی مولد فرصت های جدید و مخربی را برای افزایش درآمد، کاهش هزینه ها، بهبود بهره وری و مدیریت بهتر ریسک فراهم می کند. در آینده نزدیک به یک مزیت رقابتی و متمایز کننده تبدیل خواهد شد. بر اساس مطالعات شرکت گارتنر، فرصت ها به سه دسته تقسیم می شوند.

فرصت های درآمدی

  • توسعه محصول: هوش مصنوعی مولد شرکت ها را قادر می سازد تا محصولات جدید را با سرعت بیشتری ایجاد کنند. اینها ممکن است شامل داروهای جدید، پاک کننده های خانگی کمتر سمی، طعم ها و عطرهای جدید، آلیاژهای جدید و تشخیص سریع تر و بهتر باشد.
  • کانال‌های درآمدی جدید: تحقیقات گارتنر نشان می‌دهد که شرکت‌هایی که سطح بلوغ هوش مصنوعی بیشتری دارند، مزایای بیشتری برای درآمد خود به دست خواهند آورد.

فرصت های هزینه و بهره وری

  • تقویت کارکنان: هوش مصنوعی مولد می تواند توانایی کارگران را برای پیش نویس و ویرایش متن، تصاویر و سایر رسانه ها افزایش دهد. همچنین می تواند محتوا را خلاصه، ساده و طبقه بندی کند. تولید، ترجمه و تأیید کد نرم افزار؛ و عملکرد چت بات را بهبود بخشد. در این مرحله، این فناوری در ایجاد طیف وسیعی از مصنوعات به سرعت و در مقیاس بسیار ماهر است.
  • بهینه سازی استعدادهای بلندمدت: کارمندان با توانایی خود در تصور، اجرا و اصلاح ایده ها، پروژه ها، فرآیندها، خدمات و روابط در مشارکت با هوش مصنوعی متمایز خواهند شد. این رابطه همزیستی زمان رسیدن به مهارت را تسریع می‌کند و دامنه و شایستگی کارگران را به میزان زیادی گسترش می‌دهد.
  • بهبود فرآیند: هوش مصنوعی مولد می‌تواند ارزش واقعی و درون زمینه‌ای را از فروشگاه‌های وسیع محتوا که تا کنون ممکن است تا حد زیادی مورد بهره‌برداری قرار نگرفته باشد، استخراج کند. این جریان کار را تغییر خواهد داد.

فرصت های ریسک

  • کاهش ریسک: توانایی هوش مصنوعی مولد برای تجزیه و تحلیل و ارائه دید گسترده‌تر و عمیق‌تر از داده‌ها، مانند تراکنش‌های مشتری و کد نرم‌افزاری بالقوه معیوب، تشخیص الگو و توانایی شناسایی سریع‌تر خطرات احتمالی برای شرکت را افزایش می‌دهد.
  • پایداری: هوش مصنوعی مولد ممکن است به شرکت‌ها کمک کند تا از مقررات پایداری پیروی کنند، خطر دارایی‌های سرگردان را کاهش دهند، و پایداری را در تصمیم‌گیری، طراحی محصول و فرآیندها تعبیه کنند.

جمع‌بندی

این مطلب در خصوص هوش مصنوعی مولد ارائه گردید که یکی از فناوری‌های برجسته در زمینه هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی مولد توانایی تولید محتوایی از نظر زبانی، تصویری یا حتی صوتی را داراست که به نظر می‌رسد از سوی انسان ایجاد شده باشد. این فناوری در حوزه‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرد از جمله تولید محتوای خبری، نوشتن مقالات، ترجمه متون، ساخت موسیقی، تولید تصاویر و حتی تولید محتوای تبلیغاتی. هوش مصنوعی مولد به دلیل قابلیتش در تولید محتواهای بزرگ مقیاس، سرعت، و دقت بالا، به یک ابزار قدرتمند برای افراد و شرکت‌ها تبدیل شده است، که می‌تواند زمان و هزینه‌های مربوط به تولید محتوا را به شدت کاهش دهد و بهبود کیفیت محتواها را فراهم آورد.

تحقیقات نشان می‌دهد که این فناوری در آینده مسیر رو به رشدی را طی می‌نماید و کاربردهای بسیار متنوع دیگری در صنایع مختلف خواهد داشت. همچنین با توسعه موارد کاربرد و فواید استفاده، ریسک‌های زیادی نیز براب سازمان‌هایی که قصد بکارگیری از آن را دارند خواهد داشت که از پیش باید برای آن‌ها برنامه‌ریزی نموده و مسیر حرکت سازمان را به صورت دقیق بر مبنای نقاط قوت و کاستی ها برنامه ریزی نمود. جهت شروع حرکت به سمت بکارگیری فناوری هوش مصنوعی مولد در کسب و کار خود، ابتدا از تدوین نقشه راه هوش مصنوعی مولد شروع نمایید.

4.9/5 - (9 امتیاز)

نویسنده

روزبه امیری

دکتری مهندسی صنایع دانشگاه علم و صنعت با بیش از 20 عنوان مقالات علمی و نشریات بین المللی و همچنین 15 سال سابقه کار در حوزه‌های مدیریت استراتژیک، تحقیق و توسعه، مدیریت دانش و تحول راهبردی.

نظرات (3)

  1. پیروزی
    11 اردیبهشت , 1403 پاسخ

    ممنون؛ اطلاعات خوبی بود

  2. سارا ترابی
    11 اردیبهشت , 1403 پاسخ

    آیا خدماتی هم در این زمینه ارائه می دهید؟ لطفا راهنمایی کنید

    • روزبه امیری
      11 اردیبهشت , 1403 پاسخ

      با سلام و ممنون از پیام شما.
      یک محصول (قابل دانلود) تحت عنوان نمونه مدل و ابزارها و گزارش جهت تدوین نقشه راه هوش مصنوعی مولد در قسمت محصولات (اینجا) ارائه شده است. با استفاده از این ابزار و گزارش می‌توانید بر اساس جدیدترین مدل‌ها و ابزارهای موجود، نقشه راه بکارگیری هوش مصنوعی مولد را برای سازمان خود برنامه ریزی نموده و تا تعیین معیارها و اقدامات اجرایی پیش بروید. همچنین در پیاده‌سازی پروژه تدوین نقشه راه هوش مصنوعی مولد در سازمان، اگر نیاز به مشاوره هست لطفا با ما تماس بگیرید.

نظر دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

راهنمای محصولات ناربن در حوزه جوایز تعالی/ کیفیت

عنوان جایزه | مدل

اظهارنامه

پرسشنامه خودارزیابی

ابزار تحلیل پرسشنامه

پروژه‌های بهبود

📌 جایزه ملی کیفیت ایران

برگزارکننده: سازمان ملی استاندارد
مدل: کیفیت جهان اسلام

اظهارنامه آماده سطح اهتمام
اظهارنامه سطح اشتهار/ تندیس

📌 جایزه ملی تعالی و پیشرفت

برگزارکننده: مرکز ملی تعالی و پیشرفت
مدل: تعالی EFQM 2013

اظهارنامه سطح گواهی تعهد
اظهارنامه سطح تقدیرنامه/ تندیس