هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد -هوش مصنوعی مولد (genAI) یک برچسب گسترده است که هر نوع هوش مصنوعی (AI) را توصیف می کند که می تواند متن، تصاویر، ویدیو یا کلیپ های صوتی جدید تولید کند.

 از نظر فنی، این نوع هوش مصنوعی الگوها را از داده های آموزشی یاد می گیرد و خروجی های جدید و منحصر به فرد با همان ویژگی های آماری تولید می کند.آگهی ها

مدل‌های هوش مصنوعی مولد از دستورات برای هدایت تولید محتوا و استفاده از یادگیری انتقال برای مهارت بیشتر استفاده می‌کنند .

 مدل‌های اولیه genAI با در نظر گرفتن انواع داده‌ها و کاربردهای خاص ساخته شدند. به عنوان مثال، DeepDream گوگل برای دستکاری و بهبود تصاویر طراحی شده است.

 می‌تواند جلوه‌های بصری جذاب و جدیدی تولید کند، اما توسعه مدل در درجه اول بر پردازش تصویر متمرکز بود و قابلیت‌های آن برای انواع دیگر داده‌ها اعمال نمی‌شود.

هوش مصنوعی مولد چیست؟

با این حال، حوزه هوش مصنوعی مولد به سرعت در حال تکامل است و تعداد فزاینده‌ای از مدل‌های هوش مصنوعی مولد اکنون چندوجهی هستند .

 این پیشرفت به این معنی است که یک مدل می‌تواند اعلان‌های مختلف داده را مدیریت کند و انواع داده‌های متفاوتی را تولید کند . 

به عنوان مثال، از همان مدل genAI می توان برای موارد زیر استفاده کرد:

• تولید متن خلاقانه
• تولید متن اطلاعاتی
• به هر نوع سوالی به صورت جامع و آموزنده پاسخ دهید
• یک تصویر را توصیف کنید
• یک تصویر منحصر به فرد بر اساس یک درخواست متنی ایجاد کنید
• ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر
• منبع اطلاعات مدل را در پاسخ درج کنید

توسعه مدل هوش مصنوعی مولد اغلب یک تلاش مشترک است که به انواع مختلف تحقیقات، برنامه نویسی، تجربه کاربر (UX) و عملیات یادگیری ماشین (MLOps) نیاز دارد.

 یک رویکرد چند رشته ای کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که مدل های هوش مصنوعی مولد طراحی، آموزش، استقرار، و حفظ اخلاقی و مسئولانه هستند.

هوش مصنوعی مولد در مقابل هوش مصنوعی سنتی

اساساً رابطه بین هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد سلسله مراتبی است. 

• هوش مصنوعی به توسعه سیستم های کامپیوتری اشاره دارد که می توانند وظایفی را انجام دهند که قبلاً به هوش انسانی نیاز داشتند. به طور معمول، چنین وظایفی شامل ادراک، استدلال منطقی، تصمیم گیری و درک زبان طبیعی (NLU) است.  
• یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که بر وظایف تبعیض آمیز تمرکز دارد. این شامل توسعه الگوریتم‌هایی است که رایانه‌ها را قادر می‌سازد تا پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری را بر اساس داده‌ها بدون برنامه‌ریزی صریح برای انجام این کار انجام دهند. 
•  هوش مصنوعی مولد زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی (ML) است که بر ایجاد نمونه‌های داده جدید که شبیه به داده‌های دنیای واقعی هستند تمرکز دارد. 

هوش مصنوعی سنتی شامل الگوریتم های یادگیری ماشینی مبتنی بر قوانین است که بر روی یک نوع داده برای انجام یک کار واحد آموزش دیده اند.

 بسیاری از الگوریتم های سنتی ML برای تولید یک خروجی واحد و صحیح آموزش داده شده اند.

در مقابل، هوش مصنوعی مولد از استراتژی‌های یادگیری عمیق (DL) استفاده می‌کند که قادر به یادگیری از مجموعه داده‌های متنوع و تولید خروجی‌هایی است که در محدوده قابل قبولی قرار می‌گیرند.

 این انعطاف‌پذیری اجازه می‌دهد از همان مدل پایه برای کارهای مختلف استفاده شود. برای مثال، ChatGPT اکنون می‌تواند درخواست‌های تصویر و متن را پردازش کند. 

این فناوری که زیرمجموعه ای از ML است، در حال حاضر برای تولید هنر دیجیتال تخیلی، طراحی محیط های مجازی جدید، ایجاد آهنگ های موسیقی، فرموله کردن محتوای نوشتاری، کمک به کشف دارو با پیش بینی ساختارهای مولکولی، نوشتن کد نرم افزار، و تولید کلیپ های ویدئویی و صوتی واقعی استفاده می شود. . 

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می کند؟

مدل‌های هوش مصنوعی مولد از شبکه‌های عصبی برای یادگیری الگوها در داده‌ها و تولید محتوای جدید استفاده می‌کنند.

 پس از آموزش، شبکه عصبی می‌تواند محتوایی مشابه داده‌هایی که روی آن آموزش داده شده است تولید کند.

 به عنوان مثال، یک شبکه عصبی آموزش دیده بر روی مجموعه داده ای از متن می تواند برای تولید متن جدید استفاده شود و بسته به ورودی مدل، خروجی متن می تواند به شکل شعر، داستان، محاسبات پیچیده ریاضی یا حتی کد برنامه نویسی باشد. برای برنامه های نرم افزاری

سودمندی خروجی‌های genAI به شدت به کیفیت و جامعیت داده‌های آموزشی، معماری مدل، فرآیندهای مورد استفاده برای آموزش مدل و  درخواست‌هایی که کاربران انسانی به مدل می‌دهند بستگی دارد .

کیفیت داده ضروری است زیرا این چیزی است که مدل‌های genAI برای یادگیری نحوه تولید خروجی‌های با کیفیت بالا استفاده می‌کنند.

 هرچه داده‌های آموزشی متنوع‌تر و جامع‌تر باشد، مدل به طور بالقوه قادر به درک و تکرار الگوها و تفاوت‌های بیشتری خواهد بود.

 وقتی یک مدل بر روی داده‌های متناقض، مغرضانه یا پر سر و صدا آموزش داده می‌شود، احتمالاً خروجی‌هایی تولید می‌کند که منعکس کننده این نقص‌ها هستند. 

روش های آموزشی و استراتژی های ارزیابی نیز بسیار مهم هستند. در طول آموزش، مدل از بازخورد برای تنظیم مقادیر درون معماری مدل ( پارامترهای داخلی ) استفاده می کند.

پیچیدگی معماری مدل نیز می‌تواند نقش مهمی در سودمندی خروجی داشته باشد زیرا معماری مدل تعیین می‌کند که genAI چگونه داده‌های آموزشی را پردازش کرده و از آنها یاد می‌گیرد. 

از یک طرف، اگر معماری خیلی ساده باشد، مدل ممکن است برای گرفتن تفاوت های ظریف زمینه ای مهم در داده های آموزشی دچار مشکل شود.

از سوی دیگر، اگر معماری بیش از حد پیچیده باشد، مدل ممکن است بیش از حد مناسب باشد و جزئیات نامربوط را به قیمت الگوهای مهم و اساسی اولویت بندی کند.   

پس از آموزش، می توان به مدل دستورهایی برای ایجاد داده های جدید داد.

 اعلان ها نحوه تعامل افراد با مدل های هوش مصنوعی و هدایت خروجی آنها است.

 تمرکز یک اعلان به خروجی مورد نظر، هدف مدل و زمینه ای که مدل در آن استفاده می شود بستگی دارد.

 به عنوان مثال، اگر خروجی مورد نظر یک نامه پوششی باشد، ممکن است اعلان شامل دستورالعمل هایی برای سبک نوشتن و طول کلمه باشد.

 با این حال، اگر خروجی مورد نظر یک کلیپ صوتی باشد، ممکن است اعلان شامل دستورالعمل‌هایی برای ژانر موسیقی و سرعت باشد . 

بهترین روش‌ها برای نوشتن اعلان‌های GenAI

یک دستور یک عبارت ورودی یا نشانه ای است که خروجی یک مدل genAI را هدایت می کند .

 مدل‌های GenAI از دستورات برای تولید محتوای جدید و اصلی استفاده می‌کنند که از نظر آماری با زمینه و الزامات مشخص‌شده در اعلان همسو می‌شوند.

در حالی که جزئیات خاص در یک اعلان نوع خروجی مورد نظر را منعکس می‌کند، بهترین روش‌ها برای نوشتن متن، تصویر، صدا و پیام‌های ویدیویی بر همان اصول اولیه تکیه دارند.

دقیق باشید: هرچه درخواست دقیق تر و دقیق تر باشد، احتمالاً پاسخ متناسب تر خواهد بود.

ارائه زمینه: زمینه ابهام را کاهش می دهد و به مدل کمک می کند تا خروجی هایی مطابق با هدف درخواست کننده ایجاد کند. 

از سؤالات اصلی اجتناب کنید: ایجاد اعلان‌هایی که عینی و عاری از اطلاعات اصلی هستند، مهم است. 

Reframe and Iterate Prompts: اگر مدل بار اول پاسخ مفیدی را نشان نداد، دستور را مجدداً بیان کنید (یا نمونه چند رسانه ای پایه را تغییر دهید) و دوباره امتحان کنید. 

تنظیم تنظیمات دما: برخی از سیستم عامل های هوش مصنوعی به کاربران اجازه می دهند تنظیمات دما را تنظیم کنند.

 دماهای بالاتر خروجی های تصادفی بیشتری تولید می کنند و دماهای پایین تر خروجی های قطعی تری تولید می کنند.

محدود کردن طول پاسخ: هنگام جستجوی خروجی‌های مختصر، اعلان‌هایی ایجاد کنید که محدودیت‌هایی مانند تعداد کلمات یا کاراکترها برای متن یا محدودیت‌های مدت زمان خروجی‌های صوتی را مشخص می‌کنند.

آزمایش با چند فرمان

بررسی و بازنگری خروجی‌ها: خروجی‌های AI مولد همیشه باید بازبینی شوند زیرا بیشتر پاسخ‌های genAI قبل از استفاده باید ویرایش شوند. آماده باشید تا برای این مرحله مهم وقت بگذارید!

انواع هوش مصنوعی مولد 

هوش مصنوعی مولد را می توان برای طیف وسیعی از وظایف اعمال کرد، و هر نوع کار ممکن است نیاز به یک طراحی معماری با یادگیری عمیق متفاوت داشته باشد تا الگوها و ویژگی های خاص داده های آموزشی را به تصویر بکشد .

 شبکه‌های متخاصم مولد (GAN)، رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) و معماری‌های ترانسفورماتور برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی مولد مهم هستند. 

هدف هر نوع معماری این است که مدل هوش مصنوعی را به نقطه‌ای برساند که بتواند نمونه‌هایی تولید کند که از داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش داده می‌شود قابل تشخیص نیستند.

شبکه‌های متخاصم مولد (GAN) از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌اند : یک مولد و یک تمایز. دو شبکه یک بازی حدس زدن را انجام می دهند که در آن مولد یک نمونه داده را به متمایز کننده می دهد و ممیز کننده پیش بینی می کند که آیا نمونه واقعی است یا چیزی که مولد ساخته است.

 این فرآیند تا زمانی تکرار می شود که ژنراتور بتواند با دقت قابل قبولی متمایز کننده را فریب دهد. 

رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) از دو جزء اصلی تشکیل شده اند: رمزگذار و رمزگشا. رمزگذار داده‌های ورودی را می‌گیرد و آن‌ها را در یک فضای پنهان فشرده می‌کند که مهم‌ترین ویژگی‌های آن را حفظ می‌کند.

 سپس رمزگشا نمایش فضای پنهان را می گیرد و داده های جدیدی تولید می کند که مهم ترین ویژگی های داده های آموزشی را به تصویر می کشد.

معماری ترانسفورماتور از چندین لایه انباشته تشکیل شده است که هر یک دارای مکانیسم توجه به خود و شبکه پیشخور خود هستند.

 مکانیسم توجه به خود، هر عنصر را در یک دنباله قادر می سازد تا رابطه خود را با سایر عناصر در نظر گرفته و وزن کند، و شبکه پیشخور خروجی مکانیسم توجه به خود را پردازش می کند و تبدیل های اضافی را روی داده ها انجام می دهد.

 همانطور که مدل یک توالی ورودی را از طریق لایه‌های پشته‌ای پردازش می‌کند، یاد می‌گیرد که دنباله‌های جدیدی تولید کند که مهم‌ترین اطلاعات را برای کار ثبت کند.

ترانسفورماتورهای از پیش آموزش دیده (GPTs) یک پیاده سازی خاص از معماری ترانسفورماتور هستند.

 این نوع مدل ابتدا بر روی حجم وسیعی از داده های متنی برای ثبت الگوهای زبانی و تفاوت های ظریف از قبل آموزش داده شده است. پس از اتمام آموزش فونداسیون، مدل سپس برای استفاده خاص تنظیم می شود. 

تغییرات ترکیبی معماری‌های هوش مصنوعی مولد به طور فزاینده‌ای رایج می‌شوند، زیرا محققان به طور مداوم به دنبال بهبود عملکرد، پایداری و کارایی مدل هستند.

برای مثال، GPT ذاتاً برای هوش مصنوعی چندوجهی طراحی نشده است.

 با این حال، OpenAI توانسته است زیرساخت مدل زبان بزرگ را با ادغام یک معماری هوش مصنوعی مولد که قادر به درک تصاویر است، گسترش دهد.

مدل های هوش مصنوعی مولد چگونه آموزش می بینند؟

هنگامی که معماری یک مدل هوش مصنوعی مولد ایجاد شد، مدل تحت آموزش قرار می گیرد.

 در طول این مرحله، مدل یاد می‌گیرد که چگونه پارامترهای داخلی خود را برای به حداقل رساندن اختلاف آماری بین خروجی‌های مدل و داده‌هایی که روی آن آموزش داده شده است، تنظیم کند.

 هدف به حداقل رساندن تابع ضرر ، تفاوت آماری بین خروجی های مدل و داده هایی است که روی آن آموزش داده شده است. 

شبکه های متخاصم مولد از طریق یک فرآیند دو مرحله ای آموزش داده می شوند. شبکه مولد یاد می گیرد که چگونه داده های جعلی را از نویز تصادفی ایجاد کند.

 در همان زمان، شبکه تفکیک کننده تفاوت بین داده های واقعی و جعلی را یاد می گیرد. نتیجه یک شبکه مولد است که قادر به ایجاد نمونه های داده با کیفیت بالا و واقعی است.

رمزگذارهای خودکار متغیر (VAE) نیز از طریق یک فرآیند دو قسمتی آموزش داده می شوند. شبکه رمزگذار داده های ورودی را به یک فضای پنهان نگاشت می کند، جایی که به عنوان توزیع احتمال نمایش داده می شود.

 سپس شبکه رمزگشا از این توزیع نمونه برداری می کند تا داده های ورودی را بازسازی کند.

 در طول آموزش، VAEها به دنبال به حداقل رساندن یک تابع از دست دادن هستند که شامل دو جزء است: بازسازی و تنظیم. تعادل بین بازسازی و منظم‌سازی به VAEها اجازه می‌دهد تا نمونه‌های داده جدیدی را با نمونه‌برداری از فضای پنهان آموخته شده تولید کنند.

مدل‌های ترانسفورماتور نیز با یک فرآیند دو مرحله‌ای آموزش داده می‌شوند. اول، آنها بر روی یک مجموعه داده بزرگ از قبل آموزش داده شده اند.

 سپس، آنها با یک مجموعه داده کوچکتر و مختص کار تنظیم می شوند. ترکیبی از پیش‌آموزش و تنظیم دقیق به مدل‌های ترانسفورماتور اجازه می‌دهد تا بسته به داده‌های موجود و کار خاص، از یادگیری تحت نظارت ، بدون نظارت و نیمه نظارت استفاده کنند.

 این انعطاف‌پذیری امکان استفاده از مدل ترانسفورماتور مشابه را برای انواع مختلف محتوا فراهم می‌کند.

مدل‌های هوش مصنوعی ترکیبی با ترکیبی از تکنیک‌ها آموزش داده می‌شوند. جزئیات دقیق برای آموزش یک مدل هوش مصنوعی مولد ترکیبی بسته به معماری خاص، اهداف آن و نوع داده درگیر متفاوت خواهد بود. 

مدل های هوش مصنوعی مولد چگونه ارزیابی می شوند؟

خروجی های GenAI باید به صورت عینی و ذهنی برای ارتباط و کیفیت ارزیابی شوند.

 بسته به آنچه از ارزیابی آموخته می شود، ممکن است یک مدل برای بهبود عملکرد نیاز به تنظیم دقیق داشته باشد یا با داده های اضافی دوباره آموزش داده شود. در صورت لزوم، معماری مدل نیز ممکن است مورد بازبینی قرار گیرد.

ارزیابی معمولاً با استفاده از یک مجموعه داده جداگانه به نام مجموعه  آزمایشی یا اعتبار سنجی انجام می شود که حاوی داده هایی است که مدل در طول آموزش ندیده است.

 هدف این است که مشخص شود مدل با داده های جدید و قبلا دیده نشده چقدر خوب عمل می کند. 

یک امتیاز ارزیابی خوب نشان می‌دهد که مدل الگوهای معنی‌داری را از داده‌های آموزشی یاد گرفته است و می‌تواند آن دانش را برای تولید یک خروجی مفید زمانی که یک درخواست ورودی جدید داده می‌شود، به کار گیرد.

معیارهای رایج برای ارزیابی عملکرد مدل هوش مصنوعی مولد شامل امتیازات کمی و/یا کیفی برای معیارهای زیر است:

امتیاز اولیه (IS) کیفیت و تنوع تصاویر تولید شده را ارزیابی می کند.

امتیاز فاصله اولیه فریشت (FID) شباهت بین نمایش ویژگی های داده های واقعی و تولید شده را ارزیابی می کند.

نمرات دقت و یادآوری چگونگی مطابقت نمونه داده‌های تولید شده با توزیع واقعی داده‌ها را ارزیابی می‌کند .

تخمین تراکم هسته (KDE) توزیع داده های تولید شده را تخمین زده و آن را با توزیع داده های واقعی مقایسه می کند.

شاخص تشابه ساختاری (SSIM) فاصله‌های مبتنی بر ویژگی بین تصاویر واقعی و تولید شده را محاسبه می‌کند.

امتیازات BLEU (دو زبانه ارزیابی زیرمجموعه) شباهت بین ترجمه ماشینی و یک یا چند ترجمه مرجع ارائه شده توسط مترجمان انسانی را کمیت می کند.

ROUGE (مطالعه فراخوانی گرا برای ارزیابی Gisting) نمرات شباهت بین خلاصه تولید شده توسط ماشین و یک یا چند خلاصه مرجع ارائه شده توسط حاشیه نویسان انسانی را اندازه گیری می کند.

نمرات گیجی اندازه گیری می کند که مدل چگونه یک توالی معین از کلمات را پیش بینی می کند.

ارزیابی درونی عملکرد مدل را بر روی وظایف فرعی میانی در یک برنامه کاربردی گسترده تر ارزیابی می کند.

ارزیابی بیرونی عملکرد مدل را در کار کلی که برای آن طراحی شده است ارزیابی می کند.

آموزش Few-Shot یا Zero-Shot توانایی مدل را برای انجام وظایف با نمونه های آموزشی بسیار محدود یا بدون نمونه ارزیابی می کند .

تشخیص خارج از توزیع توانایی مدل را در تشخیص نقاط داده خارج از توزیع یا غیرعادی ارزیابی می کند.

نمرات از دست دادن بازسازی اندازه گیری می کند که چگونه مدل می تواند داده های ورودی را از فضای پنهان آموخته شده بازسازی کند .

 اغلب لازم است از ترکیبی از معیارها برای بدست آوردن تصویر کاملی از نقاط قوت و ضعف مدل استفاده شود و انتخاب روش ارزیابی به معماری و هدف مدل خاص بستگی دارد.

 به عنوان مثال، امتیاز اولیه و FID معمولا برای ارزیابی عملکرد مدل های تولید تصویر استفاده می شود. در مقابل، BLEU و ROUGE معمولاً برای ارزیابی عملکرد مدل‌های تولید متن استفاده می‌شوند.

GenAI و آزمون تورینگ

تست تورینگ همچنین می تواند برای ارزیابی عملکرد یک مدل هوش مصنوعی مولد استفاده شود.

 این آزمایش که دکتر آلن تورینگ در مقاله خود در سال 1950 با عنوان «ماشین‌های محاسباتی و هوش» معرفی کرد، در ابتدا برای آزمایش توانایی ماشین برای نشان دادن رفتار هوشمند غیرقابل تشخیص از انسان طراحی شد .

در شکل سنتی آزمون، یک قاضی انسانی در یک مکالمه متنی با یک انسان و یک ماشین شرکت می کند و سعی می کند تعیین کند که کدام پاسخ توسط انسان و کدام پاسخ توسط ماشین ایجاد شده است. 

اگر قاضی انسانی نتواند به طور دقیق تعیین کند که کدام پاسخ از ماشین گرفته شده است، گفته می شود که دستگاه تست تورینگ را گذرانده است.

در حالی که آزمون تورینگ از نظر تاریخی مهم است و درک آن آسان است، اما نمی توان از آن به عنوان تنها ارزیابی استفاده کرد زیرا صرفاً بر پردازش زبان طبیعی (NLP) تمرکز می کند و طیف کاملی از وظایفی را که مدل های هوش مصنوعی مولد می توانند انجام دهند را پوشش نمی دهد. 

یکی دیگر از مشکلات استفاده از آزمون تورینگ برای ارزیابی genAI این است که خروجی های هوش مصنوعی مولد تنها گاهی اوقات هدفشان تکرار رفتار انسان است.

 به عنوان مثال، DALL·E برای ایجاد تصاویر جدید و تخیلی از پیام های متنی ساخته شده است. خروجی های آن هرگز برای تکرار پاسخ های انسانی طراحی نشده اند. 

کاربردهای محبوب در دنیای واقعی برای هوش مصنوعی مولد

هنگامی که هوش مصنوعی مولد به عنوان یک ابزار بهره وری استفاده می شود، می توان آن را به عنوان نوعی هوش مصنوعی تقویت شده طبقه بندی کرد . 

کاربردهای رایج در دنیای واقعی برای این نوع هوش افزوده عبارتند از: 

• تولید تصویر : به سرعت مجموعه ای از تصاویر را تولید و/یا دستکاری کنید تا امکانات خلاقانه جدید را کشف کنید. 
• تولید متن : مقالات خبری و انواع دیگر قالب‌های متنی را در سبک‌های نوشتاری مختلف تولید کنید. 
• افزایش داده ها : زمانی که داده های واقعی محدود یا گران هستند،   داده های مصنوعی را برای آموزش مدل های یادگیری ماشین ایجاد کنید .
• کشف دارو : ساخت ساختارهای مولکولی مجازی و ترکیبات شیمیایی برای سرعت بخشیدن به کشف داروهای جدید .
• آهنگسازی : با تولید قطعات اصلی موسیقی به آهنگسازان کمک کنید ایده های جدید موسیقی را کشف کنند .
• انتقال سبک : سبک های هنری مختلف را در یک محتوا اعمال کنید. 
• توسعه VR/AR : آواتارها و محیط‌های مجازی برای بازی‌های ویدیویی، پلتفرم‌های واقعیت افزوده و بازی‌های متاورس ایجاد کنید . 
• تصاویر پزشکی : تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی و صدور گزارش تجزیه و تحلیل . 
• توصیه محتوا : توصیه های شخصی سازی شده برای پلتفرم های تجارت الکترونیک و سرگرمی ایجاد کنید .
• ترجمه زبان : متن را از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کنید.  
• طراحی محصول : طرح ها و مفاهیم جدید محصول را به صورت مجازی ایجاد کنید تا در زمان و هزینه صرفه جویی کنید.
•  تشخیص ناهنجاری : مدل‌های مجازی از الگوهای داده‌های معمولی ایجاد کنید که شناسایی نقص در محصولات تولیدی یا کشف الگوهای غیرعادی در امور مالی و امنیت سایبری را برای سایر برنامه‌های هوش مصنوعی آسان‌تر می‌کند .
• مدیریت تجربه مشتری : از چت ربات های مولد برای پاسخ به سوالات مشتری و پاسخ به بازخورد مشتری استفاده کنید .
• مراقبت های بهداشتی : برنامه های درمانی شخصی سازی شده را بر اساس داده های بیمار چندوجهی ایجاد کنید . 

مزایا و چالش های استفاده از هوش مصنوعی مولد

تاثیر تحول آفرین هوش مصنوعی تولیدی در حال حاضر انواع جدیدی از فرصت های آموزشی، تجاری و تحقیقاتی را ایجاد کرده است. این تأثیر همچنین نگرانی های مهمی را ایجاد می کند.

از جنبه مثبت، فناوری هوش مصنوعی مولد در حال حاضر برای افزایش بهره وری استفاده می شود و امیدواریم که به مردم اجازه دهد زمان و انرژی خود را به سمت کارهای با ارزش تر هدایت کنند.

 در زمینه‌های تحقیقاتی که تهیه داده‌ها محدود یا پرهزینه است، هوش مصنوعی Generative داده‌ها را شبیه‌سازی یا تقویت می‌کند و به سرعت بخشیدن به نتایج تحقیقات کمک می‌کند . 

در تولید، از مدل‌های مولد برای تولید نمونه‌های اولیه مجازی استفاده می‌شود . در شرکت، genAI برای سفارشی کردن پیام های بازاریابی بر اساس ترجیحات فردی استفاده می شود.

از جنبه منفی، بازیگران مخرب از این فناوری برای شبیه‌سازی صداها و انجام سوءاستفاده‌های فیشینگ سوء استفاده می‌کنند .

 استفاده نادرست از این فناوری مشکل ساز است، زیرا پتانسیل آن را دارد که اعتماد را مختل کند و به طور بالقوه باعث تخریب نهادهای اقتصادی، اجتماعی و سیاسی شود.

ملاحظات حیاتی پس از استقرار شامل نظارت بر مدل برای سوء استفاده و ایجاد تدابیر امنیتی برای ایجاد تعادل بین نیاز به پیشرفت با هوش مصنوعی مسئول است . 

انتظار می‌رود که بسیاری از محبوب‌ترین مدل‌های genAI نیاز به به‌روزرسانی‌های مکرر داشته باشند تا از تغییر مفهوم جلوگیری کنند و توانایی خود را برای تولید خروجی‌های با کیفیت بالا و مرتبط حفظ کنند. 

آیا هوش مصنوعی مولد جایگزین انسان در محیط کار خواهد شد؟

هوش مصنوعی مولد قبلاً پتانسیل تغییر روش کار افراد را نشان داده است . 

طرفداران این فناوری استدلال می کنند که در حالی که هوش مصنوعی مولد جایگزین انسان در برخی مشاغل خواهد شد، اما مشاغل جدیدی ایجاد خواهد کرد .

 افراد همچنان باید داده های آموزشی مناسب را انتخاب کنند و مناسب ترین معماری را برای کار تولیدی در دست انتخاب کنند – و افراد همیشه نقش مهمی در ارزیابی خروجی های مدل ایفا خواهند کرد.

بسیاری از منتقدان نگران هستند که چون هوش مصنوعی مولد می تواند سبک های نوشتاری و بصری متفاوتی را تقلید کند ، این فناوری در نهایت ارزش مالی محتوای ساخته شده توسط انسان را کاهش می دهد. 

در واقع، هوش مصنوعی مولد نقش مهمی در حمله اخیر نویسنده در ایالات متحده داشت. این اعتصاب نزدیک به پنج ماه ادامه داشت و طولانی ترین اعتصاب نویسنده در تاریخ هالیوود بود.

یکی از مسائل مهم در اعتصاب استفاده از هوش مصنوعی در اتاق نویسندگان بود .

 همانطور که استفاده از ابزارهای نوشتاری مبتنی بر هوش مصنوعی به طور فزاینده ای آسان شد ، برخی از استودیوها شروع به استفاده از آنها برای تولید و بازنویسی اسکریپت های موجود کردند. 

نویسندگان نگران بودند که استفاده از هوش مصنوعی منجر به از دست دادن شغل و کاهش کیفیت محتوا شود . 

سوالاتی درباره مالکیت محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی نیز بخشی از این اعتصاب بود.

 نویسندگان استدلال می‌کردند که باید برای هر محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی که در ویرایش‌های آثارشان استفاده می‌شود، اعتبار و جبران شود. استودیوها استدلال کردند که محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی صرفاً یک ابزار است و نویسندگان نباید برای استفاده از این ابزار اعتبار یا پولی دریافت کنند.

در نهایت، نویسندگان و استودیوها به توافقی رسیدند که شامل مقرراتی برای استفاده قابل قبول از genAI بود .

 در حالی که حل و فصل همه نگرانی های نویسندگان را برطرف نکرد، این اصل را ایجاد کرد که نویسندگان باید بر استفاده از هوش مصنوعی در کار خود کنترل داشته باشند.

 همچنین به افزایش آگاهی عموم مردم در مورد معایب احتمالی هوش مصنوعی برای صنایع خلاق کمک کرد .

نگرانی های اخلاقی هوش مصنوعی مولد

گسترش هوش مصنوعی مولد سوالاتی را در مورد استفاده اخلاقی از این فناوری در صنایع دیگر ایجاد می کند.  

یکی از آزاردهنده ترین جنبه های هوش مصنوعی مولد تمایل آن به توهم و ایجاد پاسخ های نامربوط یا نادرست است. 

نگرانی دیگر نقش آن در ایجاد و انتشار دیپ فیک است . این نوع محتوای بیش از حد واقع گرایانه – در عین حال کاملاً ساختگی – در حال حاضر برای انتشار اطلاعات غلط مورد استفاده قرار می گیرد . 

در حالی که برخی از کسب و کارها از کاربردهای بالقوه هوش مصنوعی مولد استقبال می کنند ، برخی دیگر استفاده از این فناوری را در محل کار محدود می کنند تا از نشت عمدی و غیرعمدی داده ها جلوگیری کنند . 

اگرچه یکپارچه‌سازی رابط‌های برنامه‌نویسی برنامه GenAI (API) در برنامه‌های شخص ثالث، این فناوری را کاربرپسندتر کرده است، اما همچنین باعث شده است تا عوامل مخرب بتوانند برنامه‌های هوش مصنوعی تولیدی را از زندان فرار کنند و محتوای فریبنده‌ای ایجاد کنند که افراد را بدون اطلاع یا رضایت آنها نشان می‌دهد.

 این نوع نقض حریم خصوصی به‌ویژه فاحش است زیرا پتانسیل آسیب رساندن به شهرت را دارد.

همچنین یک بعد زیست محیطی در اخلاق هوش مصنوعی مولد وجود دارد، زیرا برای آموزش مدل های مولد قدرت پردازش زیادی لازم است .

 مدل های مولد بزرگ می توانند به هفته ها (یا حتی ماه ها) آموزش نیاز داشته باشند. این شامل استفاده از چندین GPU و/یا TPU است که به نوبه خود انرژی زیادی مصرف می کند. 

اگرچه تولید خروجی در حالت استنتاج انرژی کمتری مصرف می‌کند، اما تأثیر آن بر محیط همچنان افزایش می‌یابد زیرا genAI در حال حاضر به میلیون‌ها کاربر در هر دقیقه در روز تبدیل شده است.

آخرین اما نه کم‌اهمیت، استفاده از وب اسکرپینگ برای جمع‌آوری داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مولد، بعد کاملاً جدیدی از نگرانی‌های اخلاقی را به‌ویژه در میان ناشران وب ایجاد کرده است. 

ناشران وب زمان، تلاش و منابع را برای ایجاد و مدیریت محتوا سرمایه گذاری می کنند. وقتی محتوای وب و کتاب‌ها بدون اجازه یا غرامت مالی حذف می‌شوند، اساساً به منزله استفاده غیرمجاز یا سرقت از مالکیت معنوی است . 

نگرانی های ناشران نیاز به روش های شفاف، توافقی و مسئولانه جمع آوری داده ها را برجسته می کند.

 انتظار می رود ایجاد تعادل بین پیشرفت های فناوری با قوانین استفاده اخلاقی و قانونی از فناوری genAI چالشی مداوم باشد که دولت ها، صنایع و افراد باید به طور مشترک به آن رسیدگی کنند.

نرم‌افزارهای مولد AI و برنامه‌های افزودنی مرورگر 

علی‌رغم نگرانی‌ها در مورد توسعه اخلاقی، استقرار و استفاده از فناوری هوش مصنوعی مولد، برنامه‌های نرم‌افزار genAI و افزونه‌های مرورگر به دلیل تطبیق پذیری و مفید بودن در برنامه‌های مختلف مورد توجه قرار گرفته‌اند. 

ابزارهای محبوب برای تولید محتوا

ChatGPT : این مدل AI مولد منبع باز توسعه یافته توسط OpenAI به دلیل توانایی آن در تولید متن واقعی و منسجم شناخته شده است . ChatGPT در دو نسخه رایگان و پولی موجود است . 

ChatGPT برای Google : ChatGPT برای Google یک برنامه افزودنی رایگان کروم است که به کاربران اجازه می دهد متن را مستقیماً از جستجوی Google تولید کنند . 

جاسپر : جاسپر یک دستیار نوشتن هوش مصنوعی مولد پولی برای تجارت است که به بازاریابان کمک می کند تا محتوای با کیفیت بالا را به سرعت و به راحتی ایجاد کنند. 

Grammarly : Grammarly یک دستیار نوشتن با ویژگی‌های هوش مصنوعی است که برای کمک به کاربران در نوشتن، ایده‌پردازی، بازنویسی و پاسخ‌دهی متنی در جریان‌های کاری موجود طراحی شده است. 

Quillbot : Quillbot مجموعه ای یکپارچه از ابزارهای دستیار نوشتن است که از طریق یک داشبورد اجرایی قابل دسترسی است. 

Compose AI : Compose AI یک افزونه مرورگر کروم است که به دلیل ویژگی‌های تکمیل خودکار و تولید متن مبتنی بر هوش مصنوعی شناخته شده است.

برنامه های محبوب هوش مصنوعی مولد برای هنر

ژنراتورهای Art AI روشی سرگرم کننده برای آزمایش هوش مصنوعی در اختیار کاربران نهایی قرار می دهند. مولدهای محبوب و رایگان AI هنری عبارتند از:

DeepDream Generator : DeepDream Generator از الگوریتم های یادگیری عمیق برای ایجاد تصاویر سوررئالیستی و رویاگونه استفاده می کند.

Stable Diffusion : Stable Diffusion را می توان برای ویرایش تصاویر و تولید تصاویر جدید از توضیحات متن استفاده کرد.

Pikazo : Pikazo از فیلترهای هوش مصنوعی برای تبدیل عکس های دیجیتال به نقاشی با سبک های مختلف استفاده می کند.

Artbreeder : Artbreeder از الگوریتم های ژنتیک و یادگیری عمیق برای ایجاد تصاویری از فرزندان خیالی استفاده می کند.

برنامه های محبوب هوش مصنوعی مولد برای نویسندگان

پلتفرم های زیر به کاربران نهایی مکان خوبی برای آزمایش استفاده از هوش مصنوعی برای نوشتن خلاقانه و اهداف تحقیقاتی ارائه می دهند :

Write With Transformer : Write With Transformer به کاربران نهایی اجازه می دهد تا از مدل های ML ترانسفورماتور Hugging Face برای تولید متن، پاسخ به سؤالات و جملات کامل استفاده کنند.

AI Dungeon : AI Dungeon از یک مدل زبان مولد برای ایجاد داستان های منحصر به فرد بر اساس انتخاب بازیکن استفاده می کند.

Writesonic : Writesonic شامل ویژگی‌های بهینه‌سازی موتور جستجو (SEO) است و یک انتخاب محبوب برای توضیحات محصول تجارت الکترونیک است.

برنامه های محبوب هوش مصنوعی مولد برای موسیقی

در اینجا برخی از بهترین برنامه‌های موسیقی هوش مصنوعی که می‌توان با مجوزهای آزمایشی رایگان استفاده کرد، آورده شده است:

Amper Music : Amper Music آهنگ های موسیقی را از نمونه های از پیش ضبط شده ایجاد می کند.

AIVA : AIVA از الگوریتم های هوش مصنوعی برای ساخت موسیقی اصلی در سبک ها و سبک های مختلف استفاده می کند.

Ecrette Music : Ecrette Music از هوش مصنوعی برای ایجاد موسیقی بدون حق امتیاز برای پروژه های شخصی و تجاری استفاده می کند.

Musenet : Musenet می‌تواند آهنگ‌هایی را با استفاده از ده ساز مختلف و موسیقی در حداکثر 15 سبک مختلف تولید کند.

برنامه های محبوب هوش مصنوعی مولد برای ویدیو

از هوش مصنوعی مولد می توان برای ایجاد کلیپ های ویدئویی از طریق فرآیندی به نام سنتز ویدئو استفاده کرد. نمونه های محبوب برنامه های هوش مصنوعی مولد برای ویدیو عبارتند از:

Synthesia : Synthesia به کاربران اجازه می دهد تا از پیام های متنی برای ایجاد ویدیوهای کوتاهی استفاده کنند که به نظر می رسد توسط آواتارهای هوش مصنوعی خوانده می شود .

Pictory : Pictory بازاریابان محتوا را قادر می‌سازد تا ویدیوهای کوتاهی را از اسکریپت‌ها، مقاله‌ها یا فیلم‌های ویدیویی موجود تولید کنند.

Descript : Descript از genAI برای رونویسی خودکار، تبدیل متن به گفتار و خلاصه‌سازی ویدیو استفاده می‌کند.

Runway : Runway به کاربران اجازه می دهد تا با انواع ابزارهای مولد هوش مصنوعی که درخواست های متن، تصویر و/یا ویدیو را می پذیرند، آزمایش کنند. 

هوش مصنوعی مولد

مهندس حمید تدینی: نویسنده و وبلاگ نویس مشهور، متخصص در زبان برنامه نویسی و هوش مصنوعی و ساکن آلمان است. مقالات روشنگر او به پیچیدگی های این زمینه ها می پردازد و به خوانندگان درک عمیقی از مفاهیم پیچیده فناوری ارائه می دهد. کار او به دلیل وضوح و دقت مشهور است.