![](https://aliayoubi.com/wp-content/uploads/2023/06/cover_ebook-723x1024.jpg)
معرفی
محتوای بصری به یکی از اجزای اساسی هر استراتژی تجاری موفق در دنیای امروز تبدیل شده است.
دیگر کافی نیست که یک پیام خوب نوشته شده باشد، زیرا مصرف کنندگان به طور فزاینده ای به سمت جلوه های بصری جذابی کشیده می شوند که می تواند تجربه کلی برند را بهبود بخشد.
با این حال، ایجاد چنین تصاویر بصری می تواند یک کار دلهره آور باشد، به ویژه برای مشاغلی که تیم طراحی داخلی یا منابعی برای برون سپاری کار ندارند. روشهای سنتی ایجاد محتوای بصری، مانند استفاده از ابزارهای طراحی آنلاین، میتواند پرهزینه، زمانبر و فاقد گزینههای سفارشیسازی باشد. اینجاست که هوش مصنوعی مولد می تواند بازی را تغییر دهد. هوش مصنوعی مولد با توانایی خود در ایجاد محتوای منحصر به فرد با استفاده از الگوریتم های مبتنی بر داده های ورودی، می تواند فرآیند ایجاد محتوای بصری را برای کسب و کارها به میزان قابل توجهی افزایش دهد.
فصل 1: اهمیت محتوای بصری
محتوای بصری ابزاری قدرتمند برای کسبوکارها است تا پیام خود را به مخاطبان خود منتقل کنند. در واقع، مطالعات نشان داده اند که تصاویر 60000 برابر سریعتر از متن پردازش می شوند و می توان آنها را تا شش برابر موثرتر از متن به یاد آورد. تصاویر بصری می توانند به کسب و کارها کمک کنند تا اطلاعات پیچیده را به روشی ساده و قانع کننده منتقل کنند و درک و به خاطر سپردن پیام را برای مصرف کنندگان آسان تر کند.
![](https://qwilr.imgix.net/Psl74BcdG2gxnuoy8lGr_NPOEkXBcCy1kbxflA.png?auto=format)
علاوه بر این، محتوای بصری همچنین میتواند تعامل را در پلتفرمهای رسانههای اجتماعی افزایش دهد، جایی که دامنه توجه کوتاهتر از همیشه است. پستهای دارای تصویر یا ویدیو نسبت به پستهای بدون تصویر، لایکها، نظرات و اشتراکگذاریهای بیشتری دریافت میکنند که باعث میشود مخاطبان بیشتری آنها را ببینند و با آنها درگیر شوند. علاوه بر این، تصاویر میتوانند به بهبود آگاهی از برند کمک کنند، زیرا به کسبوکارها اجازه میدهند هویت و شخصیت منحصر به فرد برند خود را به گونهای به نمایش بگذارند که کلمات به تنهایی نمیتوانند.
![](https://qwilr.imgix.net/A01gRf8vKDbmehhF9ZNFiClMZYZjpnCMt9kz8Q.png?auto=format)
با این حال، ایجاد محتوای بصری جذاب می تواند برای مشاغل، به ویژه آنهایی که تیم طراحی اختصاصی ندارند، چالشی باشد. ایجاد تصاویری با کیفیت بالا که به طور موثر پیام مورد نظر را منتقل می کند، به زمان، منابع و سطح معینی از دانش طراحی نیاز دارد. اینجاست که هوش مصنوعی مولد وارد میشود و فرصتی را برای کسبوکارها فراهم میکند تا محتوای جذاب بصری را سریع و مقرونبهصرفه، بدون نیاز به مهارتها یا منابع طراحی گسترده ایجاد کنند.
فصل 2: روش های سنتی تولید محتوای بصری
محتوای بصری یک جنبه ضروری از تجارت مدرن است و نقش مهمی در بازاریابی، برندسازی و تلاشهای ارتباطی ایفا میکند.
طراحان گرافیک حرفه ای هستند که در ایجاد محتوای بصری تخصص دارند و می توانند طرح هایی با کیفیت بالا تولید کنند که بتواند پیام مورد نظر را به طور موثر منتقل کند. با این حال، جنبههای خاصی از طراحی میتواند زمانبر باشد، زیرا به دورهای متعدد تجدیدنظر و بازخورد نیاز دارد تا اطمینان حاصل شود که طراحی با الزامات کسبوکار مطابقت دارد.
![](https://d2cankni8sodj9.cloudfront.net/pAZRenB68jDR8Z4jh-bkzn-bK5q9oODnkw-wCQ.gif)
![](https://d2cankni8sodj9.cloudfront.net/KSQbccdcpSp6LEVJuG-ddZpKIMlYGm9FGtiBCw.gif)
فصل 3:چالش های روش های سنتی
استفاده از روش های سنتی در تولید محتوای بصری برای سالیان متمادی یک رویه استاندارد بوده است. با این حال، این روشها اغلب چالشهایی را ایجاد میکنند که میتواند بر توانایی کسبوکار برای ایجاد محتوای بصری با کیفیت بالا تأثیر بگذارد. در این فصل، برخی از چالشهای رایج مرتبط با روشهای سنتی و اینکه چرا آنها ممکن است بهترین رویکرد برای کسبوکارهای امروزی نباشند را بررسی خواهیم کرد.
هزینه:
یکی از مهم ترین چالش های استفاده از روش های سنتی برای تولید محتوای بصری هزینه است. هزینه ابزار طراحی بسته به پیچیدگی پروژه می تواند از چند صد تا هزار دلار متغیر باشد.
![](https://qwilr.imgix.net/5B-q4OeSikIwOvalM1vKqabVkFHlnJuHUyoOXQ.jpeg?auto=format)
زمان:
چالش دیگر روش های سنتی زمان است. پروژه های طراحی ممکن است زمان زیادی طول بکشد تا تکمیل شوند و کسب و کارها ممکن است مجبور باشند هفته ها یا حتی ماه ها قبل از دریافت محصول نهایی منتظر بمانند. این تاخیر می تواند ناامید کننده باشد، به خصوص اگر محتوای بصری برای یک کمپین یا رویداد بازاریابی خاص مورد نیاز باشد. زمان دور طولانی مرتبط با روشهای سنتی همچنین میتواند توانایی یک کسبوکار را برای بهروزرسانی یا تغییرات سریع در محتوای بصری خود محدود کند، که میتواند در چشمانداز دیجیتال پرشتاب امروزی یک نقطه ضعف باشد.
![](https://qwilr.imgix.net/bZ9bTZ4IoIcVbqGcRjBNpOdX4ZhG0KwfzM8-1g.jpeg?auto=format)
گزینه های سفارشی سازی محدود:
در نهایت، روشهای سنتی ممکن است سطحی از سفارشیسازی را که کسبوکارها برای ایجاد محتوای بصری برجسته نیاز دارند، ارائه نکنند. ابزارهای طراحی آنلاین اغلب با قالبهای از پیش ساخته شده و گزینههای سفارشیسازی محدود ارائه میشوند، که ایجاد تصاویر منحصربهفرد که با نام تجاری و پیامهایشان همخوانی دارد، برای کسبوکارها چالش برانگیز است. سفارشی سازی در ایجاد محتوای بصری که با مخاطب هدف طنین انداز می شود و به طور دقیق کسب و کار را نشان می دهد ضروری است. روشهای سنتی میتوانند توانایی یک کسبوکار را برای ایجاد محتوای بصری سفارشیسازی شده محدود کنند، که میتواند منجر به تصاویر عمومی یا بدون الهام شود که توجه مخاطب را جلب نمیکند.
![](https://qwilr.imgix.net/l25-9RYpRAvFemWW4ryKxpOY0jaNONpABBgbLg.jpeg?auto=format)
فصل 4: هوش مصنوعی مولد چیست؟
هوش مصنوعی شیوه کار و تعامل کسب و کارها با مشتریان خود را متحول کرده است. یکی از آخرین پیشرفت های هوش مصنوعی، هوش مصنوعی مولد است که به سرعت به عنوان ابزاری برای ایجاد محتوای منحصر به فرد محبوبیت پیدا می کند. در این فصل به بررسی این موضوع خواهیم پرداخت که هوش مصنوعی مولد چیست و چگونه کار می کند.
هوش مصنوعی مولد نوعی هوش مصنوعی است که از الگوریتم ها برای تولید محتوا استفاده می کند. با سایر اشکال هوش مصنوعی، مانند هوش مصنوعی پیشبینیکننده یا تجویزی، که بر پیشبینی نتایج یا ارائه توصیهها تمرکز دارند، متفاوت است. از سوی دیگر، هوش مصنوعی مولد، محتوای منحصر به فردی را بر اساس ورودی داده ایجاد می کند.
هوش مصنوعی مولد با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ و شناسایی الگوها و روابط درون داده ها کار می کند. این داده ها می توانند از منابع مختلفی از جمله متن، تصویر و صدا تهیه شوند. سپس الگوریتم ها از این اطلاعات برای ایجاد محتوای جدید منحصر به فرد و اصلی استفاده می کنند.
هوش مصنوعی مولد می تواند طیف گسترده ای از محتوا، از جمله متن، تصاویر را ایجاد کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی مولد می تواند برای ایجاد توضیحات منحصر به فرد محصول، کپی بازاریابی یا پست های رسانه های اجتماعی استفاده شود. همچنین می توان از آن برای تولید تصاویر واقعی که به نظر می رسد توسط انسان ساخته شده است استفاده کرد.
![](https://qwilr.imgix.net/gC2BV8PNPukzR0XB-OsBg0nOtk55Mg7dpFLtyQ.png?auto=format)
یکی از مزایای هوش مصنوعی مولد این است که می تواند محتوا را سریع و کارآمد ایجاد کند. این می تواند به ویژه برای مشاغلی که نیاز به ایجاد حجم زیادی از محتوا به سرعت دارند یا برای مشاغلی که منابع لازم برای استخدام تیمی از طراحان یا نویسندگان را ندارند مفید باشد.
با این حال، برخی از اشکالات احتمالی در استفاده از هوش مصنوعی مولد نیز وجود دارد. به عنوان مثال، از آنجایی که محتوا توسط یک الگوریتم تولید می شود، ممکن است فاقد خلاقیت و تفاوت های ظریفی باشد که یک انسان می تواند در فرآیند تولید محتوا به ارمغان بیاورد. علاوه بر این، ممکن است نگرانی هایی در مورد اخلاقیات استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد محتوا وجود داشته باشد، به خصوص در مورد مسائلی مانند تعصب و تبعیض.
![](https://d2cankni8sodj9.cloudfront.net/9JO6PkH60r4veA3SX46UJLTt1zR3WiEbRoacIw.gif)
بینش های کلیدی که توسط نظرسنجی Shutterstock در مورد مشتریان Shutterstock آشکار شد
![](https://qwilr.imgix.net/7eO62Tuzw_YVohFxeILTKaiwc5rkQmNBlWDKPw.png?auto=format)
فصل 5: مزایای هوش مصنوعی مولد در تولید محتوای بصری
هوش مصنوعی مولد می تواند چندین مزیت را برای فرآیند ایجاد محتوای بصری به همراه داشته باشد، از جمله افزایش سرعت، مقرون به صرفه بودن و گزینه های سفارشی سازی. با هوش مصنوعی مولد، کسب و کارها می توانند تصاویری با کیفیت بالا را به سرعت و با کسری از هزینه روش های سنتی ایجاد کنند.
مقیاس پذیری:
الگوریتم های مولد هوش مصنوعی را می توان برای ایجاد تعداد زیادی تصویر به سرعت و با هزینه کم مورد استفاده قرار داد و آنها را برای مشاغلی ایده آل می کند که به مقادیر زیادی محتوای بصری نیاز دارند، مانند کمپین های بازاریابی رسانه های اجتماعی یا کاتالوگ محصولات. این مقیاسپذیری میتواند به کسبوکارها کمک کند تا تصاویر بصری با کیفیت بالا را در مقیاس بزرگ تولید کنند، بدون اینکه هزینهای را از دست بدهند.
![](https://qwilr.imgix.net/3NKpGbZkcreKRM8iZyurHocGFKG6VN8vVdIaYg.jpeg?auto=format)
مقرون به صرفه بودن:
استفاده از هوش مصنوعی مولد می تواند بسیار مقرون به صرفه تر از روش های سنتی ایجاد محتوای بصری باشد. این به این دلیل است که الگوریتمهای هوش مصنوعی مولد به نیروی انسانی کمتری نیاز دارند و میتوانند تصاویر باکیفیت با کسری از هزینه استخدام یک طراح گرافیک یا عکاس حرفهای ایجاد کنند. علاوه بر این، الگوریتمهای هوش مصنوعی مولد میتوانند تعداد زیادی از تغییرات بصری مشابه را ایجاد کنند، و به کسبوکارها اجازه میدهد بدون نیاز به پرداخت هزینه برای نسخههای متعدد، آزمایش کنند و بهترین گزینه را انتخاب کنند.
![](https://qwilr.imgix.net/61U8CqRbTMAQkPnVFkkrSyIVoKE2Ch2cB3eJUw.jpeg?auto=format)
افزایش سرعت:
هوش مصنوعی مولد می تواند تصاویر، ویدئوها و سایر محتوای بصری را با سرعتی بسیار سریعتر از روش های سنتی ایجاد کند. به جای صرف ساعت ها یا حتی روزها به صورت دستی برای ایجاد محتوای بصری، الگوریتم های هوش مصنوعی مولد می توانند تعداد زیادی تصویر را تنها در چند دقیقه تولید کنند. این مزیت سرعت میتواند به کسبوکارها کمک کند تا ضربالاجلهای تنگاتنگ را رعایت کنند و محتوای بصری بیشتری را در مدت زمان کوتاهتری ایجاد کنند.
![](https://qwilr.imgix.net/Q3pIZEOLeXhdaTkM00roVNfz4JkfDVp_KtBqHw.jpeg?auto=format)
گزینه های سفارشی سازی:
الگوریتمهای هوش مصنوعی مولد را میتوان بر روی سبکها، رنگها و سایر ویژگیهای بصری خاص آموزش داد و به کسبوکارها اجازه میدهد محتوای بصری بسیار سفارشیسازی شده ایجاد کنند. به عنوان مثال، یک الگوریتم هوش مصنوعی می تواند بر روی پالت رنگ خاص و سبک طراحی یک برند آموزش داده شود، و اطمینان حاصل شود که تمام تصاویر تولید شده با هویت بصری برند مطابقت دارند. این سفارشی سازی می تواند به کسب و کارها کمک کند تا هویت بصری منحصر به فردی ایجاد کنند که آنها را از رقبا متمایز می کند.
![](https://qwilr.imgix.net/jL9Ugf97aVJ1P6MPQvg6ugrkTc6hAzGtlAu4ng.jpeg?auto=format)
فصل 6: هوش مصنوعی کار شما را سازنده تر می کند
این سوال که آیا هوش مصنوعی جایگزین کارگران انسانی خواهد شد یا خیر، یک نگرانی رایج است، اما توجه به این نکته مهم است که هوش مصنوعی و انسان کیفیت ها و توانایی های متفاوتی دارند. استفاده از هوش مصنوعی در مشاغل روزمره یک روند رو به افزایش است. در صنایع بازاریابی و طراحی، توجه به این نکته مهم است که هوش مصنوعی جایگزین کارگران انسانی نمی شود، بلکه آنها را تقویت و توانمند می کند.
با مشارکت با هوش مصنوعی، بازاریابان و طراحان میتوانند از این فناوری برای بهبود کار خود، سادهسازی فرآیندها و ارائه تجربیات شخصیشدهتر برای مشتریان استفاده کنند.
همانطور که این فناوری به تکامل خود ادامه می دهد، انتظار می رود که هوش مصنوعی حتی در بازاریابی و طراحی یکپارچه تر شود و به کسب و کارها کمک کند تا در رویکرد خود به تعامل با مشتری و استراتژی برند، رقابتی و نوآور باقی بمانند.
تصاویر:
هوش مصنوعی مولد می تواند به ایجاد تصاویر سفارشی کمک کند. با هوش مصنوعی مولد، کسبوکارها میتوانند تصاویری با کیفیت بالا ایجاد کنند که بر اساس رنگها، سبکها و سایر عناصر بصری برندشان سفارشی شده است. الگوریتم های مولد هوش مصنوعی می توانند تعداد زیادی تصویر را به سرعت و کارآمد تولید کنند و به کسب و کارها این امکان را می دهند تا بهترین گزینه را برای نیازهای خود انتخاب کنند.
![](https://d2cankni8sodj9.cloudfront.net/nMIpefOnMxJCl5Fluj9Fn0M8lOreNcO5MGfC7g.gif)
محتوای رسانه های اجتماعی:
هوش مصنوعی مولد همچنین می تواند به ایجاد محتوای رسانه های اجتماعی کمک کند. پلتفرم های رسانه های اجتماعی به حجم زیادی از محتوای بصری نیاز دارند. با هوش مصنوعی مولد، کسب و کارها می توانند به سرعت تصاویری با کیفیت بالا ایجاد کنند که برای پلتفرم های رسانه های اجتماعی بهینه شده اند. این می تواند به مشاغل کمک کند تا حضور و تعامل خود را در رسانه های اجتماعی افزایش دهند.
![](https://d2cankni8sodj9.cloudfront.net/Kk5fqzAI7vW-2-ClGxHPPIsDXvklRLic28FQFg.gif)
ثبات برند:
با اعمال سریع دستورالعملهای کتاب برند و جاسازی بیوقفه آرمها در تصاویر، از هویت برند خود محافظت کنید. این ثبات به اعتمادسازی با مشتریان کمک میکند و تشخیص و به خاطر سپردن نام تجاری را برای آنها آسانتر میکند.
![](https://d2cankni8sodj9.cloudfront.net/GTJi-G_HqiJj6NKj3D6yg3hiXtV9t1xIMLoWxQ.gif)
فصل 7:
ملاحظات اخلاقی با هوش مصنوعی مولد
همانطور که هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می دهد، بسیار مهم است که پیامدهای اخلاقی آن را در نظر بگیریم.
هوش مصنوعی اخلاقی، تمرین توسعه و استفاده از هوش مصنوعی به گونهای است که با ارزشهای اخلاقی همسو باشد، به حقوق بشر احترام بگذارد و منافع عمومی را ارتقا دهد.
تصاویری مولد هوش مصنوعی یک حوزه هیجان انگیز از هوش مصنوعی است که تخیل هنرمندان و سازندگان در سراسر جهان را به خود جلب کرده است. با این حال، ایجاد تصاویر مولد AI با مسئولیتی همراه است تا اطمینان حاصل شود که آنها به شیوه ای اخلاقی و مسئولانه توسعه یافته و استفاده می شوند.
یکی از ملاحظات مهم وقتی صحبت از تصاویر مولد هوش مصنوعی به میان میآید، پتانسیل آنها برای تداوم کلیشهها یا سوگیریهای مضر است. برای مثال، اگر یک سیستم هوش مصنوعی مولد بر روی دادههای جانبدارانه آموزش دیده باشد، ممکن است تصاویری تولید کند که کلیشههای موجود یا تبعیض علیه گروههای خاصی از مردم را تقویت کند. بنابراین، مهم است که اطمینان حاصل شود که سیستم های هوش مصنوعی مولد به گونه ای توسعه یافته اند که منصفانه و شامل همه افراد باشد.
برای ترویج استفاده مسئولانه و اخلاقی از تصاویر مولد هوش مصنوعی، توسعه دهندگان باید اصول و دستورالعمل های اخلاقی را اجرا کنند. اینها باید به موضوعاتی مانند شفافیت، پاسخگویی و حمایت از حقوق بشر بپردازند. توسعه دهندگان همچنین باید اطمینان حاصل کنند که سیستم های هوش مصنوعی مولد بر روی داده های متنوع و معرف آموزش دیده اند و از نظر سوگیری یا نتایج مضر نظارت می شوند.
علاوه بر این، مهم است که سازندگان تصاویر مولد هوش مصنوعی تأثیر کار خود را بر جامعه در نظر بگیرند. آنها باید از پیامدهای منفی بالقوه خلاقیت خود آگاه باشند و تلاش کنند تا اطمینان حاصل کنند که کار آنها برای اهداف مضر استفاده نمی شود.
فصل 8: پیشرفتهای آینده در تولید محتوای بصری و هوش مصنوعی
یکی از هیجان انگیزترین پیشرفت ها در تولید محتوای بصری و هوش مصنوعی، استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق است. این الگوریتمها قادر به پردازش حجم زیادی از دادهها هستند و مدلهای هوش مصنوعی را قادر میسازند تا خروجیهای پیچیدهتر و واقعیتر را بیاموزند. همانطور که این الگوریتمها به پیشرفت خود ادامه میدهند، میتوان انتظار داشت که از نظر تولید محتوای بصری با کیفیت بالا، مانند تصاویر، ویدیوها و انیمیشنها، نتایج چشمگیرتری را مشاهده کنیم.
![](https://qwilr.imgix.net/c0iAuQewzkOvgHWbN0qVmlVRNY1LG2A-NlVAGg.jpeg?auto=format)
یکی دیگر از حوزههای مورد توجه برای پیشرفتهای آینده در هوش مصنوعی، توانایی ارائه گزینههای سفارشیسازی پیشرفتهتر به کاربران است. در حال حاضر، بسیاری از ابزارهای مولد هوش مصنوعی کنترل محدودی بر خروجی ارائه میکنند که میتواند برای کاربرانی که میخواهند کنترل بیشتری بر محصول نهایی داشته باشند، ناامیدکننده باشد.
![](https://qwilr.imgix.net/nn-hbNKHQM53IrOcMubkUIMioLKzTgMV8i2qlw.jpeg?auto=format)
یکی دیگر از زمینه های توسعه، توانایی تولید محتوا در زمان واقعی است. در حال حاضر، بیشتر ابزارهای مولد هوش مصنوعی به زمان پردازش قابل توجهی برای تولید حتی یک خروجی نیاز دارند. با این حال، با پیشرفتهایی در قدرت محاسباتی و کارایی الگوریتم، میتوان انتظار داشت ابزارهای هوش مصنوعی مولد در زمان واقعی را ببینیم که میتوانند فورا خروجی تولید کنند.
![](https://qwilr.imgix.net/LrIo0v6Uc_BSlQwOUxOoctmuYXqxeAtDUAODfQ.jpeg?auto=format)
علاوه بر این، ادغام هوش مصنوعی مولد با سایر فناوریها مانند واقعیت افزوده (AR) و واقعیت مجازی (VR) یکی دیگر از زمینههای تمرکز برای توسعه آینده است. توانایی تولید محتوای بصری سفارشی در زمان واقعی در برنامههای AR و VR تأثیر قابلتوجهی بر صنایعی مانند بازی، تبلیغات و آموزش خواهد داشت.
![](https://qwilr.imgix.net/DcWFxFNdC7_OtHbEQkCIkJy0a0WdPWkFohXEWA.jpeg?auto=format)
در نهایت، میتوان انتظار داشت کاربردهای بیشتری از هوش مصنوعی مولد در زمینههای دیگر مانند پزشکی، مهندسی و تحقیقات علمی مشاهده کنیم. به عنوان مثال، هوش مصنوعی مولد می تواند برای تولید مدل های سه بعدی از مولکول های پیچیده استفاده شود و به محققان کمک کند ساختار و عملکرد آنها را بهتر درک کنند. در پزشکی، هوش مصنوعی مولد را می توان برای ایجاد ایمپلنت ها و پروتزهای سفارشی که بر اساس آناتومی خاص یک فرد طراحی شده است، استفاده کرد.
![](https://qwilr.imgix.net/8_L5PVzcZKkMhkQwFItW8dB5fwhJ0DdNa-7N7A.jpeg?auto=format)
![](https://qwilr.imgix.net/zdUodzjEk2_Pm7nlmWXmR897lv7Pv2VYk9X7Ew.png?auto=format)
https://www.shutterstock.com/blog/ai-generated-content-survey
فصل 9: روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد
یک روند در حال ظهور در هوش مصنوعی مولد، ادغام پردازش زبان طبیعی (NLP) است. NLP شامل آموزش ماشینها برای درک زبان انسان و ایجاد پاسخهایی با صدای طبیعی است. با ادغام NLP با هوش مصنوعی مولد، میتوان متنی منسجمتر، با صدای طبیعی و مرتبطتر تولید کرد.
یکی دیگر از زمینه های مورد علاقه در هوش مصنوعی مولد، توسعه مدل های مولد شرطی است. این مدل ها می توانند بر اساس پارامترها یا شرایط ورودی خاص خروجی تولید کنند. به عنوان مثال، یک مدل مولد شرطی می تواند برای تولید تصاویر خودروها بر اساس پارامترهای ورودی مانند رنگ، ساخت و مدل استفاده شود.
![](https://d2cankni8sodj9.cloudfront.net/4MblP-EepvbJxZG1KxtdCkyh9EEY3Hbh386LEQ.gif)
یادگیری انتقالی یکی دیگر از روندهای نوظهور در هوش مصنوعی مولد است. این رویکرد شامل آموزش یک مدل در یک کار و سپس استفاده از آن دانش برای آموزش آن برای کار دیگر است. این می تواند به ویژه در شرایطی که داده های آموزشی محدود است مفید باشد، زیرا مدل می تواند از دانش به دست آمده از کار اول برای بهبود عملکرد خود در کار دوم استفاده کند.
یکی دیگر از زمینه های مورد علاقه در هوش مصنوعی مولد، استفاده از یادگیری بدون نظارت است. این رویکرد شامل آموزش مدلی بر روی دادههای بدون برچسب است که به آن امکان میدهد الگوها و روابط درون دادهها را بیاموزد. یادگیری بدون نظارت میتواند برای تولید خروجی خلاقانهتر و غیرمنتظرهتر استفاده شود، زیرا مدل توسط برچسبها یا دستههای دادههای آموزشی محدود نمیشود.
در نهایت، ادغام هوش مصنوعی مولد با فناوری بلاک چین یکی دیگر از روندهای نوظهور است. بلاک چین می تواند راهی امن و شفاف برای تأیید صحت و مالکیت خروجی هوش مصنوعی مولد ارائه دهد. این می تواند پیامدهای مهمی در صنایعی مانند هنر و موسیقی داشته باشد، جایی که مالکیت و اصالت بسیار مهم است.
فصل 10: فراتر از کد: مصاحبه با هوش مصنوعی ویز آویشای کوهن
![](https://qwilr.imgix.net/M3W11tXGsXJxxPxFVjv1W5YitPQ9wosypfKHOQ.png?auto=format)
Avishay Cohen یکی از بنیانگذاران و مدیر عامل Anima است، یک پلت فرم طراحی به کد مبتنی بر هوش مصنوعی. انیما اخیراً توسط گارتنر به عنوان نماینده فروشنده فضای Design-to-Code معرفی شد. افزونه Anima ابزار شماره 1 برای توسعه دهندگان در فروشگاه Figma با بیش از 400 هزار نصب است. Avishay که در خط مقدم طراحی، فرانت اند و هوش مصنوعی قرار داشت، بینش هایی در مورد موج فعلی هوش مصنوعی و آینده طراحی و توسعه داشت .
1. به عنوان فردی با تجربه در زمینه فناوری و طراحی، هوش مصنوعی چگونه آینده طراحی و توسعه را شکل می دهد؟
هوش مصنوعی در سالهای اخیر پیشرفت چشمگیری داشته است، با LLMهایی مانند GPT OpenAI که قادر به تولید کد و تصاویر با دقت چشمگیر هستند. این پیامدهایی برای زمینه های مختلف از جمله طراحی، توسعه و بازاریابی دارد. با ابزارهای جدید مبتنی بر GPT، توسعهدهندگان میتوانند پروژهها را بسیار سریعتر تحویل دهند و ما شاهد پیشرفتهایی مانند پروژه Auto-GPT خواهیم بود که یک عامل GPT را به ارمغان آورد که به خود وظایف میدهد و آنها را تکمیل میکند.
انتظار میرود حوزه طراحی-سیستم-اتوماسیون (DSA) با ابزارهای بیشتر در مورد DSA و سیل پلاگینهایی که جریانها و صفحههای دیگ بخار را تشکیل میدهند، رشد کند. تا سال 2025، این امکان وجود دارد که تیم های کوچک بتوانند محصولات کاملی را با کمک هوش مصنوعی ارائه دهند. انتظار می رود تقاضا برای توسعه و طراحی نرم افزار افزایش یابد. با این اوصاف، توسعهدهندگان و طراحان باید مهارتهای جدیدی را بیاموزند تا از این انقلاب تکنولوژیک عقب نمانند و بتوانند از هوش مصنوعی استفاده کنند و 5 برابر ارائه دهند. سوار موج هوش مصنوعی شوید.
2. به نظر شما، برخی از بزرگترین چالش هایی که طراحان با آن روبرو هستند چیست؟
یکی از برجستهترین چالشهایی که طراحان با آن روبرو هستند، نیاز به سازگاری مداوم با فناوریهای جدید و بهروز ماندن با آخرین روندها و ابزارهای صنعت است. با سرعت سریع پیشرفت های تکنولوژیکی، طراحان باید چابک باشند و مایل به یادگیری مهارت ها و تکنیک های جدید باشند تا مرتبط بمانند. چالش اصلی دیگر نیاز به تعادل بین خلاقیت و عملی بودن است. طراحان باید بتوانند طرح های نوآورانه و جذاب بصری ارائه دهند و در عین حال امکان سنجی فنی و محدودیت های عملی پروژه را نیز در نظر بگیرند. این امر مستلزم درک عمیق اصول طراحی و جنبه های فنی پروژه است.
در نهایت، اما نه کمتر انتقادی، طراحان با چالش همکاری موثر با توسعه دهندگان و مدیران پروژه روبرو هستند. برقراری ارتباط موثر ایده های آنها و کار مشترک در هسته اصلی نقش آنهاست. این من را به اولین نکتهام برمیگرداند که این مبارزه را میتوان با در جریان ماندن با جدیدترین ابزارها حل کرد.
3. پذیرش هوش مصنوعی مولد در جامعه طراحی چگونه مورد استقبال قرار گرفته است؟
طراحان در مورد هوش مصنوعی مولد احساسات متفاوتی دارند. در حالی که آنها از سرعت و کارایی کارشان هیجان زده هستند، نگرانی هایی در مورد امنیت شغلی و تأثیر بالقوه بر ارزش مهارت های آنها وجود دارد. به همین دلیل مهم است که اطمینان حاصل شود که طراحان به اندازه کافی در مورد توانایی ها و محدودیت های هوش مصنوعی مولد آموزش دیده اند و ابزارها و منابع مورد نیاز آنها برای ادغام موثر هوش مصنوعی در جریان کاری خود در اختیار آنها قرار می گیرد.
با این حال، من به مشاغل طراحی در دراز مدت خوشبین هستم. من معتقدم که ساخت نرم افزار نیز ارزان تر خواهد بود، بنابراین باید موج بزرگی از فرصت های جدید پس از رکود فعلی وجود داشته باشد. طراحان باید هوش مصنوعی را در آغوش بگیرند و در استفاده از قدرت آن رشد کنند و عقب نمانند.
4. با نگاهی به آینده، برخی از بزرگترین روندها یا پیشرفت هایی که می بینید آینده طراحی و توسعه را شکل می دهند کدامند؟
کارهایی که تا همین اواخر زحمت زیادی کشیده بودند به زودی بسیار آسان تر خواهند شد. و من معتقدم که بر روندهای سطح بالا تأثیر خواهد گذاشت:
Motion: حرکت در حال حاضر به دلیل زمان توسعه و اولویت بندی ویژگی ها اولویت بندی نشده است، اما ابزارهای آسان برای استفاده می توانند آن را تغییر دهند.
طراحی و محتوای شخصیشده: با توانایی انجام چندین تست A/B، هوش مصنوعی میتواند طرحها و محتوای شخصیسازی شده متناسب با بخشهای خرد را ارائه دهد و بهطور یکپارچه آنها را بهینه کند. اگرچه ممکن است تیم ها در ابتدا به دلیل عدم وجود پرسش و پاسخ مردد باشند، من قویاً معتقدم که هوش مصنوعی می تواند فرآیند آزمایش را مدیریت کند و این تغییر به سمت پذیرش ضروری است.
رابط های ویدئویی، صوتی و مکالمه: صدای واقعی و ویدئویی شبیه انسان را می توان برای تیم های ارتباط با مشتری استفاده کرد که منجر به امکان فروش بر اساس تقاضای هوش مصنوعی، پشتیبانی فنی و مشاوران در زمینه های مختلف می شود. علاوه بر این، رابطهای مکالمه با بهبود کیفیت رایجتر میشوند.
فصل 11: تاثیر بالقوه بر صنعت محتوای بصری
یکی از بزرگترین مزایای هوش مصنوعی مولد در صنعت محتوای بصری توانایی آن در ایجاد محتوای باکیفیت سریع و مقرون به صرفه است. این می تواند نیاز به کار دستی را کاهش دهد و می تواند سرعت ایجاد محتوا را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. در نتیجه، هوش مصنوعی مولد این پتانسیل را دارد که صنعت را با ایجاد امکان رقابت برای مشاغل کوچکتر با مشاغل بزرگتر متحول کند.
![](https://qwilr.imgix.net/PGd8UmRrsRKrGgzLl5tVFSf0om20h9L_AbEjww.png?auto=format)
https://www.statista.com/chart/17135/artificial-intelligence-marketing/
یکی از بزرگترین مزایای هوش مصنوعی مولد در صنعت محتوای بصری توانایی آن در ایجاد محتوای باکیفیت سریع و مقرون به صرفه است. این می تواند نیاز به کار دستی را کاهش دهد و می تواند سرعت ایجاد محتوا را به میزان قابل توجهی افزایش دهد. در نتیجه، هوش مصنوعی مولد این پتانسیل را دارد که صنعت را با ایجاد امکان رقابت برای مشاغل کوچکتر با مشاغل بزرگتر متحول کند.
بهطور سنتی، صنعت محتوای بصری تحت سلطه شرکتهای بزرگ با منابع و قابلیتهای تولید قابلتوجه است. این شرکت ها به دلیل صرفه جویی در مقیاس توانسته اند محتوای باکیفیت را به سرعت و با هزینه کمتر تولید کنند. کسبوکارهای کوچکتر به دلیل هزینه بالا و ماهیت زمانبر تولید محتوای باکیفیت، رقابت را با مشکل مواجه کردهاند.
فصل 12: درون ذهن یک متخصص هوش مصنوعی:
مصاحبه ای شگفت انگیز با مارتین موزیول
![](https://qwilr.imgix.net/JULS6DEAYtntGFf7nOJfHL0TlJbxJ-qAJ854ww.jpeg?auto=format)
![](https://qwilr.imgix.net/BhB99YP5T9a_3QzDVfjZGJ7IoGA9LqbGVpKb4g.jpeg?auto=format)
مارتین موزیول از سال 2015 از هوش مصنوعی مولد دفاع می کند و در کنفرانس ها سخنرانی می کند و به پیشرفت های فناوری، کاربردهای عملی و ملاحظات اخلاقی می پردازد. او یکی از بنیانگذاران generativeAI.net، یک مدرس و ناشر خبرنامه «هوش مصنوعی مولد: کوتاه و شیرین» است. مارتین به عنوان مدیر علوم داده به شرکتها در سطح جهانی کمک میکند از هوش مصنوعی مولد برای مزیت رقابتی استفاده کنند. در این مصاحبه، مارتین بینش خود را در مورد هوش مصنوعی مولد به اشتراک می گذارد
1. آیا می توانید توضیح دهید که هوش مصنوعی مولد چیست و چه تفاوتی با رویکردهای هوش مصنوعی سنتی دارد؟
هوش مصنوعی مولد داده ها را از ابتدا ایجاد می کند، در حالی که هوش مصنوعی متمایز داده ها را طبقه بندی می کند. هوش مصنوعی متمایز در برنامه هایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و سیستم های توصیه گر موفق است. پیشرفتها در هوش مصنوعی مولد با الگوریتمهایی مانند GAN و انتشار پایدار و مدلهای زبان با میلیاردها پارامتر اتفاق میافتد. انتظار می رود که GPT-4 دارای 100 تریلیون پارامتر قابل یادگیری باشد و چند وجهی باشد و خود مواد ویدئویی تولید کند. دستیابی به این نتایج مولد نیاز به الگوریتم های خارق العاده ای دارد.
2. چه ملاحظات اخلاقی باید در هنگام توسعه برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مولد در نظر گرفته شود، و چگونه می توانیم اطمینان حاصل کنیم که آنها به طور مسئولانه استفاده می شوند؟
برای ایجاد نتایج از یک مدل هوش مصنوعی مولد، از دستورهایی استفاده میکنیم که ممکن است فاقد اطلاعات کافی باشند. این مدلها بسته به اجرایشان میتوانند سودمند یا مضر باشند، و استفاده از دادههای بیطرفانه که به قوانین کپی رایت احترام میگذارد برای جلوگیری از سوگیری بسیار مهم است. متأسفانه، برخی از شرکت ها اطلاعات آموزشی خود را فاش نمی کنند. برای اطمینان از انطباق و الزامات قالب، مراحل پیش پردازش و پس پردازش ضروری است. با این حال، هزینه های انرژی استفاده از این مدل ها نیز باید در نظر گرفته شود، به خصوص که ChatGPT 30 برابر بیشتر از جستجوی گوگل انرژی مصرف می کند. ملاحظات اخلاقی بسیار مهم است.
3. برخی از کاربردهای عملی هوش مصنوعی Generative که به نظر شما هیجان انگیزتر است چیست؟
هوش مصنوعی مولد کاربردهای عملی هیجان انگیزی در تولید تصویر و متن و همچنین حوزه های نوظهور مانند ویدئو، صدا، اشیاء سه بعدی و تولید زبان چندوجهی دارد. با این حال، هیجانانگیزترین برنامههای کاربردی آنهایی هستند که میتوانند دنیا را تغییر دهند، مانند Alphafold از Google DeepMind، که تاشو سهبعدی پروتئینها را تولید میکند و تحقیقات در زیستشناسی را تسریع میکند. همگرایی فناوریها، مانند ادغام تولید تصویر و متن با مدلهای زبان چندوجهی، گامی به سوی هوش عمومی مصنوعی است.
4. چه توصیه ای به افراد یا سازمان هایی می دهید که به دنبال گنجاندن هوش مصنوعی در جریان کار و پروژه های خود هستند؟
یکی از زمینه هایی که شرکت ها می توانند به راحتی از هوش مصنوعی استفاده کنند، تولید تصویر است. با استفاده از هوش مصنوعی مولد، شرکت ها می توانند به راحتی از هوش مصنوعی برای تولید تصویر، ساده سازی ایده های پیچیده و ایجاد تصاویر بصری برای نقاط لمسی دیجیتال استفاده کنند. مدلهای زبان تطبیق پذیری را برای بهبود کارایی، تسریع نوآوری و افزایش مدیریت دانش ارائه میدهند. هوش مصنوعی مولد پتانسیل ایجاد تحول در صنایعی مانند بازاریابی، مراقبت های بهداشتی و مالی را با خودکارسازی وظایف، ارائه بینش بهتر و کاهش هزینه ها دارد. در آینده می توان برنامه های نوآورانه تری از هوش مصنوعی مولد را انتظار داشت.
5. به نظر شما در آینده به کجا خواهد رسید؟
هوش مصنوعی مولد به سمت هوش عمومی مصنوعی (AGI) پیش می رود، جایی که ما هوش مصنوعی حساس را در یک روبات یا اندروید ایجاد می کنیم. یادگیری تقویتی و داده های مصنوعی می تواند به بهبود مدل ها کمک کند، در حالی که قابلیت های چندوجهی و حسگرهای مختلف می توانند ما را به سمت AGI سوق دهند. پذیرش هوش مصنوعی ممکن است باعث اخراج انبوه کارکنان شود، اما هوش مصنوعی همچنین مشاغل را به کارکنان هوش مصنوعی منتقل می کند و به افراد کمک می کند تا روی شایستگی های اصلی تمرکز کنند. با پیشرفت هوش مصنوعی، مغز ما به طور تصاعدی هوشمندتر می شود. تسلا در نظر دارد میلیونها ربات در سرتاسر جهان داشته باشد که میتواند به تمرکز اصلی آنها تبدیل شود و حتی از خودروهای خودران نیز پیشی بگیرد. در آینده تعداد کارگران دیجیتالی بیشتر از کارگران فیزیکی خواهد بود.
فصل 13: سوالات متداول
هوش مصنوعی مولد این پتانسیل را دارد که صنعت محتوای بصری را متحول کند، اما یک فناوری نسبتاً جدید است که می تواند سؤالات و نگرانی هایی را ایجاد کند. در این فصل، به برخی از متداولترین پرسشها و نگرانیهای مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در تولید محتوای بصری میپردازیم.
س: آیا استفاده از هوش مصنوعی مولد ایمن است؟
پاسخ: بله، استفاده از هوش مصنوعی مولد عموماً ایمن است. با این حال، مانند هر فناوری دیگری، خطرات و نگرانی های بالقوه ای وجود دارد که باید از آنها آگاه بود. یکی از نگرانی ها این است که محتوای تولید شده ممکن است حاوی مطالب توهین آمیز یا مغرضانه باشد اگر مجموعه داده آموزشی شامل چنین محتوایی باشد. علاوه بر این، اگر محتوای تولید شده بیش از حد شبیه به آثار دارای حق نسخهبرداری موجود باشد، خطر نقض حق نسخهبرداری وجود دارد. استفاده مسئولانه و اخلاقی از هوش مصنوعی مولد و اطمینان از اینکه مجموعه داده آموزشی متنوع، عاری از سوگیری است و حقوق مالکیت معنوی را نقض نمی کند، ضروری است.
س: آیا هوش مصنوعی مولد می تواند جایگزین طراحان انسانی شود؟
پاسخ: در حالی که هوش مصنوعی مولد پتانسیل ایجاد محتوای با کیفیت بالا را به سرعت و مقرون به صرفه دارد، بعید است که به طور کامل جایگزین طراحان انسانی شود. طراحان انسانی خلاقیت، شهود و همدلی را به ارمغان می آورند که برای ایجاد محتوای متناسب با هویت برند و مخاطبان خاص ضروری است. هوش مصنوعی مولد می تواند خلاقیت و تخصص انسان را با خودکارسازی کارهای تکراری و ایجاد ایده تکمیل کند، اما نمی تواند جایگزین خلاقیت و شهود یک طراح انسانی شود.
س: آیا می توان از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد محتوای اصلی استفاده کرد؟
پاسخ: بله، هوش مصنوعی مولد را می توان برای ایجاد محتوای اصلی استفاده کرد، اما اطمینان از اینکه مجموعه داده آموزشی متنوع و عاری از سوگیری است، ضروری است. اگر مجموعه داده خیلی باریک باشد یا دارای سوگیری باشد، الگوریتم ممکن است محتوایی تولید کند که شبیه آثار موجود باشد یا کلیشه ها را تداوم بخشد.
س: هوش مصنوعی مولد چگونه بر کیفیت محتوای بصری تأثیر می گذارد؟
پاسخ: هوش مصنوعی مولد می تواند محتوای باکیفیت تولید کند که از نظر سبک و ترکیب مشابه مجموعه داده آموزشی باشد. با این حال، کیفیت محتوای تولید شده به کیفیت مجموعه داده آموزشی، پیچیدگی الگوریتم مورد استفاده و کاربرد خاص بستگی دارد. انتخاب یک مجموعه داده و الگوریتم با کیفیت بالا برای ایجاد بهترین نتایج ممکن ضروری است.
س: نگرانی های اخلاقی پیرامون هوش مصنوعی مولد در تولید محتوای بصری چیست؟
پاسخ: چندین نگرانی اخلاقی در مورد استفاده از هوش مصنوعی مولد در تولید محتوای بصری وجود دارد. اگر مجموعه داده آموزشی شامل چنین محتوایی باشد، یکی از نگرانی ها این است که محتوای تولید شده حاوی مطالب مغرضانه یا توهین آمیز باشد. نگرانی دیگر، خطر نقض حق چاپ در صورتی است که محتوای تولید شده بیش از حد شبیه به آثار دارای حق چاپ موجود باشد.
نتیجه
محتوای بصری به عنصری حیاتی در استراتژیهای کسبوکار مدرن تبدیل شده است و دیگر تکیه بر محتوای نوشتاری کافی نیست. مصرف کنندگان به طور فزاینده ای به سمت محتوای جذاب بصری جذب می شوند که تجربه کلی برند آنها را افزایش می دهد. با این حال، ایجاد چنین محتوایی می تواند یک کار چالش برانگیز و نیازمند منابع باشد.
اینجاست که هوش مصنوعی مولد می تواند بازی را تغییر دهد. با استفاده از الگوریتمهای مبتنی بر ورودی داده، هوش مصنوعی مولد میتواند محتوای بصری منحصربهفردی را به سرعت، مقرونبهصرفه و با گزینههای سفارشیسازی بیشتر ایجاد کند. این می تواند به طور قابل توجهی فرآیند تولید محتوای بصری را برای مشاغل افزایش دهد و در نهایت منجر به افزایش تعامل و آگاهی از برند شود.
در سراسر این کتاب الکترونیکی، ما بررسی کردهایم که چگونه هوش مصنوعی مولد میتواند به کسبوکارها در ایجاد محتوای بصری با کیفیت بالا، مزایایی که ارائه میکند و نحوه پیادهسازی آن در یک استراتژی تجاری کمک کند.
همانطور که به آینده نگاه می کنیم، پیش بینی می کنیم که هوش مصنوعی مولد همچنان نقش مهمی در فرآیند ایجاد محتوای بصری ایفا کند. توانایی آن برای ایجاد محتوای منحصر به فرد و با کیفیت بالا به سرعت و مقرون به صرفه، آن را به ابزاری ضروری برای مشاغل در هر اندازه تبدیل می کند. ما میتوانیم انتظار داشته باشیم که پیشرفتهای بیشتری در فناوری هوش مصنوعی مولد ببینیم، که ایجاد محتوای بصری خیرهکننده را برای کسبوکارها آسانتر میکند که مخاطبان هدف آنها را درگیر و الهامبخش میکند.