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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.