چشم انداز هوش مصنوعی مولد: روندهای بالقوه آینده

موارد استفاده از صنعت هوش مصنوعی

کارشناسان صنعت، موارد استفاده از هوش مصنوعی مولد زیادی را فراتر از نوشتن ایمیل‌های سریع‌تر یا پرسیدن سؤال می‌بینند:

• تولید کد. Donncha Carroll، شریک و دانشمند ارشد داده که تیم علم و مهندسی داده در Lotis Blue Consulting را رهبری می کند، گفت که گروه او از GitHub Copilot برای نوشتن بلوک های کامل کد پایتون برای پشتیبانی از خدمات خود استفاده می کند. این ابزار بسته به پروژه، بین 30 تا 50 درصد بهبود بهره وری را ارائه می دهد.
• نوشتن انواع متن. جان بلکمون، مدیر ارشد فناوری ELB Learning، گفت که شرکت او از هوش مصنوعی مولد برای تولید انواع مختلف محتوا، از جمله راهنماهای منابع، مقاله‌های آموزشی، مقالات خبری، مقاله‌ها، توضیحات محصول و پست‌های رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌کند. او گفت: «تا زمانی که محتوای هوش مصنوعی را به طور کامل بررسی کنید و از آن به عنوان دست یاری استفاده کنید، نه محتوای نهایی خود، می‌تواند زندگی و شغل شما را آسان‌تر کند.
• اتوماسیون. Kavitha Chennupati، مدیر ارشد مدیریت محصول جهانی در SS&C Technologies، توسعه‌دهنده راه‌حل‌های فناوری اطلاعات، گفت که این شرکت از هوش مصنوعی مولد برای پیشنهاد مکان‌هایی که اتوماسیون جدید باید مستقر شود، استفاده می‌کند. این امر به بخش بزرگتری از کارگران امکان می‌دهد تا توسعه اتوماسیون، مانند ربات‌های اتوماسیون فرآیند روباتیک و فرآیندهای کد محور پایین را آغاز کنند.
• مستندات. پیر کوستو، مدیر ارشد فناوری ToolsGroup، یک شرکت برنامه‌ریزی و بهینه‌سازی زنجیره تامین، از ابزارهای مولد هوش مصنوعی برای کمک به فرآیند ایجاد مستندات بهتر استفاده می‌کند.

آینده هوش مصنوعی مولد

امروزه تقریباً همه برنامه‌ها و سرویس‌های سازمانی از هوش مصنوعی مولد در برخی ظرفیت‌ها استفاده می‌کنند. و در حالی که این فناوری نویدهای فوق العاده ای را ارائه می دهد، شرکت ها باید برخی از چالش ها و محدودیت های آن را در حین گسترش استفاده از فناوری در نظر بگیرند. بسیاری از اولین محدودیت‌ها باعث کاهش سرعت برنامه‌ها می‌شوند، در حالی که برخی دیگر ممکن است مشکلات واقعی ایجاد کنند، مانند توهمات هوش مصنوعی، جایی که برنامه‌های هوش مصنوعی تولیدی محتوا را تشکیل دهید که به واقعیت ها ربطی ندارد نمونه‌های اخیر توهم‌های هوش مصنوعی عبارتند از: بارد گوگل به اشتباه اعلام کرد که تلسکوپ فضایی جیمز وب اولین عکس‌های یک سیاره فراخورشیدی و پرونده شکایت شهردار استرالیایی از OpenAI را به خاطر آن گرفته است. افترا پس از اینکه ChatGPT گفت که او به دلیل رشوه به زندان افتاده است.

شرکت‌هایی که از این نوع ربات‌های چت استفاده می‌کنند باید بدانند که چگونه این نوع اطلاعات نادرست می‌تواند مشتریان را به انجام تعمیرات احتمالاً خطرناک سوق دهد و در نتیجه برند آنها آسیب ببیند. شرکت‌های موفق اقدامات متقابلی را برای کاهش احتمال اطلاعات نادرست و شناسایی راه‌هایی که هوش مصنوعی مولد می‌تواند ارزش واقعی را به مشتریان و نتیجه نهایی برساند، توسعه خواهند داد.

در اینجا 10 روند آینده وجود دارد که باید به آنها توجه کرد.

1. ایجاد بر اساس سریع

برخی از قابل توجه ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد در هنر، موسیقی و پردازش زبان طبیعی است. Clio’s Watson انتظار دارد که این نیاز به یادگیری مهارت های مهندسی سریع برای تولید محتوای بهتر را تحریک کند. او انتظار دارد که بسیاری از شرکت ها UX را از طریق ابزارهایی برای ایجاد مبتنی بر سریع بهبود دهند. با این حال، تصمیم گیرندگان فناوری اطلاعات باید در حین استفاده از این ابزار از داده ها و اطلاعات شرکت محافظت کنند. وقتی به درستی اجرا شود، ممکن است حتی به نظر کار با هوش مصنوعی نباشد.

2. API ها موارد استفاده سازمانی را باز می کنند

اگرچه امروزه چت ممکن است همه توجه را به خود جلب کند، API های جدید ترکیب قابلیت های مختلف هوش مصنوعی مولد را در برنامه های سازمانی آسان تر می کنند. گرینشتاین از PwC می‌گوید: «در حالی که مردم از ChatGPT برای چیزهای زیادی استفاده می‌کنند، از نرم‌افزار کدنویسی گرفته تا داستان‌های قبل از خواب برای کودکان ما، APIها هستند که ChatGPT را ممکن می‌سازند که بسیار جالب هستند». با استفاده از این APIها، هر برنامه ای – از برنامه های تلفن همراه گرفته تا نرم افزارهای سازمانی – می تواند از هوش مصنوعی مولد برای بهبود برنامه استفاده کند. مایکروسافت و Salesforce در حال آزمایش راه‌های جدیدی برای تزریق هوش مصنوعی به برنامه‌های بهره‌وری و CRM هستند.

3. فرآیندهای کسب و کار را دوباره تصور کنید

همانطور که هوش مصنوعی مولد بهبود می یابد، احتمالاً کارهای روزمره بیشتری را خودکار یا افزایش می دهد. گرینشتاین پیش‌بینی کرد که این به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا فرآیندهای کسب‌وکار خود را برای استفاده از فناوری و مقیاس کاری که نیروی کار می‌تواند انجام دهد، دوباره تصور کنند. گرینشتاین گفت: «با آن، مدل‌های کسب‌وکار کاملاً جدیدی پدیدار خواهند شد، درست همانطور که پس از ورود هر فناوری مخرب به بازار، ظاهر می‌شوند. مدل‌ها و تجربیات کسب‌وکار بومی هوش مصنوعی به کسب‌وکارهای کوچک این امکان را می‌دهد که بزرگ‌تر و بزرگ‌تر به نظر برسند.

4. بهبود برنامه های مراقبت های بهداشتی

چکال TXI پتانسیل هوش مصنوعی مولد را برای بهبود نتایج بیماران و تسهیل زندگی برای متخصصان مراقبت های بهداشتی می بیند. هوش مصنوعی مولد می تواند اسناد پزشکی را استخراج و دیجیتالی کند تا به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی کمک کند تا به طور کارآمدتر به داده های بیمار دسترسی پیدا کنند. همچنین با سازماندهی اطلاعات پزشکی، شیوه زندگی و ژنتیک بیشتر برای الگوریتم های مناسب، پزشکی و درمانی شخصی سازی شده را بهبود می بخشد. رونویسی هوشمند در زمان صرفه جویی می کند و به خلاصه کردن اطلاعات پیچیده به عنوان بخشی از مکالمات پزشک و بیمار به جای یک فرآیند جداگانه کمک می کند. همچنین از طریق توصیه های شخصی، یادآوری داروها و ردیابی بهتر علائم، تعامل بیمار را بهبود می بخشد.

5. داده های مصنوعی بهتر

داده های مصنوعی سال هاست که وجود دارد. بهبود در فناوری هوش مصنوعی مولد می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا راه‌هایی برای استفاده از داده‌های ناقص پیدا کنند و در عین حال نگرانی‌ها و مقررات مربوط به حریم خصوصی را کاهش دهند. Custeau از ToolsGroup گفت: «استفاده از هوش مصنوعی مولد در ایجاد داده‌های مصنوعی این پتانسیل را دارد که توانایی ما را برای ایجاد سریع مدل‌های هوش مصنوعی جدید، افزایش توانایی‌های تصمیم‌گیری و ارائه راه‌هایی به سازمان‌هایمان برای پاسخگویی به تغییرات به روشی بسیار چابک‌تر افزایش دهد.» .

تاریخچه هوش مصنوعی مولد

6. برنامه ریزی سناریو موثرتر

کوستو همچنین معتقد است که هوش مصنوعی مولد می تواند توانایی شبیه سازی رویدادهای کلان اقتصادی یا ژئوپلیتیکی در مقیاس بزرگ را بهبود بخشد. این صنعت با جریانی از رویدادها دست و پنجه نرم می کند که باعث ایجاد اختلالات گسترده در زنجیره تامین شده است که منجر به اثرات طولانی مدت بر سازمان ها، اقتصاد و محیط زیست شده است. تیم Custeau در حال بررسی راه‌های بهتری برای شبیه‌سازی رویدادهای نادر است که می‌تواند به کاهش اثرات نامطلوب آن‌ها به صورت مقرون‌به‌صرفه کمک کند.

7. مدل های هیبریدی قابلیت اطمینان را افزایش می دهند

مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، مانند ChatGPT، پتانسیل فناوری‌های جدید مانند ترانسفورماتورها را به نمایش می‌گذارند. با این حال، پیشرفت آینده ممکن است اغلب نیاز به ترکیب چندین مدل داشته باشد. امانوئل والکنار، مدیر عامل شرکت Yseop، یک پلتفرم تولید محتوا، گفت: «مشکل فعلی این ابزارها این است که به دلیل ماهیت احتمالی و گزارش‌دهی نادرست بر اساس مجموعه‌ای از تریلیون‌ها داده‌ای که از آن‌ها استخراج می‌کنند، برای صنایع تحت نظارت مناسب نیستند.» مدل‌های ترکیبی مزایای LLM را با روایت‌های دقیق و قابل کنترل هوش مصنوعی نمادین ترکیب می‌کنند. او پیش‌بینی کرد که مدل‌های هیبریدی با اطمینان از خروجی‌های دقیق‌تر، نوآوری، بهره‌وری و کارایی را در صنایع تحت نظارت افزایش می‌دهند.

8. برنامه های کاربردی مولد شخصی

بلکمون ELB Learning افزایش برنامه‌های مولد شخصی‌سازی‌شده متناسب با ترجیحات و الگوهای رفتاری کاربران را پیش‌بینی کرد. به عنوان مثال، یک برنامه موسیقی مولد شخصی سازی شده ممکن است موسیقی را بر اساس سابقه شنیداری و خلق و خوی کاربر ایجاد کند. به طور مشابه، هوش مصنوعی می‌تواند نقاط قوت، ضعف و سبک‌های یادگیری یک یادگیرنده را در طول آموزش آنلاین تجزیه و تحلیل کند و سپس مؤثرترین روش‌های آموزشی و مرتبط‌ترین منابع را توصیه کند. در نهایت، دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند با ارائه پشتیبانی و بازخورد در زمان واقعی به فراگیران در حین پیشرفت در دوره های خود، به ویژگی های استاندارد در پلتفرم های یادگیری تبدیل شوند. دستیارهای شخصی شده در برنامه‌های سازمانی ممکن است به ساده‌سازی فرآیندهای کاری بر اساس سبک افراد کمک کنند.

9. برنامه های مخصوص دامنه

کارول از Lotis Blue Consulting معتقد است که هوش مصنوعی مولد فرصت‌های زیادی را برای تنظیم دقیق برنامه‌های خاص دامنه باز خواهد کرد. برای مثال، هوش مصنوعی مولد می‌تواند بینش‌هایی را از نشریات پزشکی در مورد وضعیت بیماری استخراج کند یا کار تایپ پاسخ پرسش‌های بی‌حس‌کننده را در مراکز خدمات مشتری خودکار کند. LLM ها می توانند اطلاعات خاص صنعت را برای ارائه بینشی برای جریان های کاری دامنه خاص جذب کنند. برای تصمیم‌گیرندگان فناوری اطلاعات، تأکید از کاوش در فناوری جدید و جالب به شناسایی داده‌های خوب برای آموزش مشتریان در LLM برای برنامه‌هایشان بدون معرفی ریسک‌های عملیاتی یا اعتباری برای فرآیندها است. کارول می‌گوید: «این ممکن است کاتالیزوری باشد که رهبران فناوری اطلاعات برای تغییر پارادایم در مورد کیفیت داده‌ها، و ایجاد زمینه تجاری برای سرمایه‌گذاری در ساخت دارایی‌های داده با کیفیت بالا، نیاز داشتند.»

10. رابط های زبان طبیعی

تاد جانسون، مدیر عامل مشاور تحول دیجیتال Nexer Group، پیش بینی کرد که هوش مصنوعی مولد به پیشبرد ایجاد از رابط های زبان طبیعی (NLI) که بصری تر و استفاده آسان تر هستند. او توضیح داد: «NLI ها کاربران را قادر می سازند تا با استفاده از زبان طبیعی به جای زبان های برنامه نویسی یا نحو، با سیستم های کامپیوتری ارتباط برقرار کنند. به عنوان مثال، در یک زمینه زنجیره تامین، هوش مصنوعی مولد می تواند یک رابط صوتی برای کارگران یک مرکز توزیع انبار فراهم کند. کارگران می‌توانند از طریق یک هدست متصل به سیستم ERP سازنده، با NLI تعامل داشته باشند تا در انباری پرجمعیت پیمایش کنند، اقلام خاص را پیدا کنند و مواد و لوازم را دوباره سفارش دهند. این می تواند خطاهای اداری را کاهش دهد و کارایی را بهبود بخشد.

جانسون گفت: «اصطلاح کمک خلبان را زیاد می‌شنوید و فکر می‌کنم این راه درستی است. این فناوری به همه این امکان را می‌دهد تا بر نحوه خدمات بهتر به مشتریان و رشد کسب‌وکار خود تمرکز کنند.»