ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ دليل شامل

يبدو أن الذكاء الاصطناعي موجود في كل مكان. تهيمن الإثارة والخوف والتكهنات حول مستقبل الذكاء الاصطناعي على عناوين الأخبار، والعديد منا يستخدم بالفعل الذكاء الاصطناعي في الأنشطة الشخصية والعملية.

بالطبع، الذكاء الاصطناعيالتوليديهو ما يتحدث عنه الناس عندما يشيرون إلى أحدث أدوات الذكاء الاصطناعي. تتيح الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي للآلة إنشاء مقال أو أغنية أو قطعة فنية أصلية بسرعة بناءً على استعلام بسيط من الإنسان.

إذن ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟ كيف يعمل؟ والأهم من ذلك، كيف يمكن أن تساعدك في مساعيك الشخصية والمهنية؟

يتعمق هذا الدليل في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي. نحن نغطي نماذج مختلفة للذكاء الاصطناعي التوليدي، وأدوات الذكاء الاصطناعي الشائعة والمفيدة، وحالات الاستخدام، ومزايا وقيود أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية. وأخيرًا، سننظر في مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وإلى أين تتجه التكنولوجيا، وأهمية الابتكار المسؤول في الذكاء الاصطناعي.

جدول المحتويات

• ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
• كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي
• نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية
• أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية
• حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي
• المزايا والفوائد
• العيوب والقيود
• مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي
• خاتمة

ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يشير الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى فرع محدد من التعلم الآلي حيث يتم تدريب النماذج على كميات كبيرة من البيانات الأولية لإنشاء مخرجات أصلية، سواء كانت نصًا أو صورًا أو أنواعًا أخرى من المحتوى.

الذكاء الاصطناعي، أو التعلم الآلي، يدور حول عمل تنبؤات محتملة إحصائيًا بناءً على البيانات التاريخية. على سبيل المثال، يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي التقليدية للتنبؤ بنبرة قطعة من الكتابة من قائمة النغمات المحتملة، مثل "رسمية" أو "مضحكة". تقوم هذه التقنيات ببناء نموذج لخصائص نغمة النص، بناءً على العديد من الأمثلة، ثم تستخدم هذا النموذج لتقييم المدخلات الجديدة.

وإليك تشبيهًا: إذا عرض عليك شخص ما ملايين الأمثلة على رسائل البريد الإلكتروني الرسمية ثم أظهر لك بريدًا إلكترونيًا جديدًا، فقد تتمكن من تحديد ما إذا كانت ذات نبرة رسمية أم لا. في الوقت الذي تستغرقه معالجة فكرة ما، يتعرف دماغك على خصائص معينة في تلك الرسالة الإلكترونية - ربما سطر الموضوع، والطول، والمفردات المهذبة - ويدرك أنها تناسب نموذجك لما يبدو عليه "الرسمي". على مستوى عالٍ جدًا، يعمل التعلم الآلي التقليدي بنفس الطريقة تقريبًا.

ولكن ماذا لو أردت كتابة رسالة بريد إلكتروني رسمية جديدة إلى عضو الكونجرس الخاص بك؟ هذا هو مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي. مثل الأشكال الأخرى من التعلم الآلي، لا يزال الذكاء الاصطناعي التوليدي مدربًا على الأمثلة لبناء نموذج للعالم، مما يسمح له بالتنبؤ بالمدخلات الجديدة. ومع ذلك، تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية عادةً إلى التدريب على كميات أكبر بكثير من البيانات لتكون ناجحة، ويجب أن تكون النماذج نفسها أكثر تعقيدًا أيضًا. يستخدم علماء البيانات نوعًا من تكنولوجيا التعلم الآلي يُعرف بالشبكات العصبية لبناء نماذج ذكاء اصطناعي توليدية.

لكتابة بريد إلكتروني رسمي إلى أحد أعضاء الكونجرس، سيحتاج نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى فهم كيف تبدو الكتابة "الرسمية"، وكيف يتم تنظيم البريد الإلكتروني عادةً، وما هو "عضو الكونجرس". ومن المثير للدهشة أنه لا أحد يبرمج هذه المفاهيم أو يشرح كيفية تجميعها معًا - ويتعلم النموذج ذلك بنفسه من خلال تدريبه على كميات كبيرة من النص الخام (مثل كل شيء موجود على الإنترنت العام). وهذا يسمح لها بالتنبؤ بشكل أساسي، كلمة بكلمة، بالبريد الإلكتروني الجديد الذي من المرجح أن يمثل "بريدًا إلكترونيًا رسميًا إلى عضو الكونجرس الخاص بك".

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي

لفهم كيفية عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل أفضل، دعونا نقسم عملياته إلى خطوات بسيطة.

1 يقوم المستخدم بإدخال المطالبة

يستجيب الذكاء الاصطناعي التوليدي للمطالبات التي يدخلها البشر. على سبيل المثال، قد يقوم شخص ما بإدخال مطالبة مثل "اكتب خطاب قبول احترافي لعرض العمل كمدير مشروع". كلما كانت المطالبة محددة ومكتوبة بشكل جيد، زادت احتمالية أن ينتج النموذج نتائج مرضية. قد تسمع مصطلحالهندسة السريعة، والذي يشير إلى عملية تعديل صياغة المطالبة أو تضمين تعليمات إضافية للحصول على نتائج أعلى جودة وأكثر دقة من أداة الذكاء الاصطناعي المنتجة.

لا يتم تقديم المطالبات دائمًا كنص. اعتمادًا على نوع نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي (المزيد حول تلك الموجودة لاحقًا في هذا الدليل)، قد يتم توفير مطالبة كصورة أو مقطع فيديو أو أي نوع آخر من الوسائط.

2 تقوم أداة الذكاء الاصطناعي التوليدي بتحليل المطالبة

بعد ذلك، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بتحليل الموجه، وتحويله من تنسيق يمكن قراءته بواسطة الإنسان إلى تنسيق يمكن قراءته بواسطة الآلة. بالالتزام بالنص لأغراض هذا المثال، سيستخدم النموذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتشفير التعليمات في الموجه.

يبدأ ذلك بتقسيم أجزاء أطول من النص إلى وحدات أصغر تسمى الرموز المميزة، والتي تمثل كلمات أو أجزاء من الكلمات. يقوم النموذج بتحليل تلك الرموز المميزة في سياق القواعد النحوية وبنية الجملة والعديد من الأنواع الأخرى من الأنماط المعقدة والارتباطات التي تعلمها من بيانات التدريب الخاصة به. قد يتضمن ذلك أيضًا المطالبات التي قدمتها للنموذج من قبل، نظرًا لأن العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي الإبداعية يمكنها الاحتفاظ بالسياق خلال محادثة أطول.

3 تقوم الأداة بإنشاء مخرجات تنبؤية

وباستخدام كل ما قام النموذج بتشفيره حول الموجه، فإنه يحاول توليد الاستجابة الأكثر منطقية والأكثر ترجيحًا من الناحية الإحصائية. في جوهر الأمر، يسأل النموذج نفسه: "استنادًا إلى كل ما أعرفه عن العالم حتى الآن، وبالنظر إلى هذه المدخلات الجديدة، ما الذي سيأتي بعد ذلك؟"

على سبيل المثال، تخيل أنك تقرأ قصة، وعندما تصل إلى نهاية الصفحة، تقول "أجابت أمي على" والكلمة التالية موجودة في الصفحة التالية. عندما تقلب الصفحة، ما رأيك في الكلمة التالية؟ بناءً على ما تعرفه عن العالم بشكل عام، قد يكون لديك بعض التخمينات. يمكن أن يكونهاتفًا، ولكن يمكن أيضًا أن يكونرسالة نصيةأومكالمةأوبابأوسؤال. قد تساعدك معرفة ما حدث قبل ذلك في القصة على إجراء تخمين أكثر استنارة أيضًا.

في جوهر الأمر، هذا هو ما تفعله أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية مثل ChatGPT مع الموجه الخاص بك، ولهذا السبب تساعد المطالبات الأكثر تحديدًا وتفصيلاً في تحقيق مخرجات أفضل. يحتوي على بداية سيناريو، مثل "اكتب قصيدة مضحكة عن كلب". ثم يحاول إكمال القصة كلمة كلمة، مستخدمًا نموذجه المعقد للعالم والعلاقات فيه. والأهم من ذلك، أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية تمر أيضًا بما يسمى التعلم المعزز مع ردود الفعل البشرية لتعلم تفضيل الاستجابات التي سيوافق عليها البشر.

إذا كنت قد جربت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، فستلاحظ أنك تحصل على مخرجات مختلفة في كل مرة - حتى إذا سألت نفس السؤال مرتين، فسوف تستجيب الأداة بطريقة مختلفة قليلاً. على مستوى عالٍ جدًا، السبب في ذلك هو أن قدرًا ما من العشوائية هو المفتاح لجعل استجابات الذكاء الاصطناعي التوليدي واقعية. إذا اختارت الأداة دائمًا التنبؤ الأكثر احتمالًا عند كل منعطف، فغالبًا ما ينتهي الأمر بمخرجات غير منطقية.

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية

هناك العديد من التقنيات المستخدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي. في جوهرها، تستخدم جميعها الشبكات العصبية، وهو نوع من الهندسة المعمارية يشبه كيفية عمل الدماغ البشري. قد تسمع أيضًا مصطلحالتعلم العميق، والذي يشير ببساطة إلى شبكة عصبية تحتوي على أكثر من ثلاث طبقات (وهي جميع الشبكات العصبية التي تتجاوز الطبقات الأساسية).

تتكون الشبكة العصبية من طبقات من العقد المترابطة. تحتوي كل عقدة على نموذج إحصائي خاص بها متخصص في معالجة جانب واحد من المدخلات بناءً على ما تعلمته من بيانات التدريب. على غرار كيفية تخصيص أجزاء من الدماغ لمهام مختلفة - قد تنشط بعض الخلايا العصبية عندما ترى وجهًا مألوفًا - تتعرف أجزاء مختلفة من الشبكة العصبية على أنماط وعلاقات مختلفة.

في حين أن كل قرار فردي بسيط (على سبيل المثال، قد تتخصص عقدة واحدة في التعرف على ما إذا كانت الكلمة اسمًا أم لا)، فإن التنبؤ النهائي هو تأثير الدومينو لجميع هذه القرارات مجتمعة لتؤدي إلى مخرجات معقدة للغاية.

هناك مجموعة متنوعة من الطرق التي يستخدم بها علماء البيانات الشبكات العصبية لبناء نماذج ذكاء اصطناعي توليدية. بعض أنواع البنى الأكثر شيوعًا هي:

شبكات الخصومة التوليدية (GANs) وأجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAEs) : بدأت هاتان الفئتان من النماذج، المستخدمة لتوليد الصور، في إحداث ضجة في منتصف عام 2010، مما ينذر بضجيج الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالي.باستخدام شبكات GAN، تقوم إحدى الشبكات العصبية بتوليد مخرجات، وتحاول الشبكة الأخرى تحديد ما إذا كان حقيقيًا أم مزيفًا - وهذا ذهابًا وإيابًا يجعل النموذج أكثر ذكاءً أثناء تدريبه. تقوم VAEs بإنشاء ترميزات لأجزاء الصورة ثم أخذ عينات من أجزاء الترميزات وفك تشفيرها لإنشاء صور جديدة تمامًا.

نماذج الانتشار: في نموذج الانتشار للذكاء الاصطناعي التوليدي، يتم تدمير بيانات التدريب عن طريق إضافة ضوضاء غاوسية ثم استعادتها عن طريق عكس إضافة تلك الضوضاء.يمكنك التفكير في إضافة ضوضاء غاوسية كخلط لوحدات البكسل في الصورة. الضجيج "غاوسي" لأنه تمت إضافته بناءً على الاحتمالات التي تقع على طول منحنى الجرس. عندما يعكس النموذج الضوضاء، فإنه يقوم بالتنبؤات عن طريق فك تشفير تلك الاحتمالات، مما يؤدي إلى صورة أصلية في كل مرة، حتى مع نفس الموجه.

نماذج اللغات الكبيرة (LLMs): يستخدم هذا النوع من النماذج بنية شبكة عصبية تسمى المحول.يمكن للمحولات أن تأخذ بعين الاعتبار كل الكلمات في تسلسل الإدخال في نفس الوقت وتكتشف كيفية ارتباطها، مما يجعلها تقنية مفيدة بشكل خاص لفهم النص وتوليده. على الرغم من أن مفهوم المحولات كان موجودًا منذ عام 2017، إلا أن تطبيق كميات هائلة من بيانات التدريب وتحسين أداء النموذج مع التعزيز البشري أدى إلى الاختراقات التي نشهدها اليوم مع أدوات اللغة الطبيعية للذكاء الاصطناعي.

النماذج الهجينة: يجمع النموذج الهجين بين الحوسبة القائمة على القواعد والتعلم الآلي والشبكات العصبية لتوفير الإشراف البشري على عمليات نظام الذكاء الاصطناعي.في الأساس، يمكنك أخذ أي من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المذكورة أعلاه وإخضاعها لنظام قائم على القواعد أو المنطق بعد أو أثناء عملياتها.

أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية

ربما تكون قد استخدمت بالفعل بعضًا من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية الأكثر بروزًا في العمل أو البحث أو الأنشطة الشخصية. على سبيل المثال، يُستخدم برنامج ChatGPT الخاص بشركة OpenAI بشكل شائع في كل شيء بدءًا من كتابة دعوات الحفلات وحتى العثور على إجابات للأسئلة الباطنية والمتخصصة.

يستخدم ChatGPT نموذجًا لغويًا كبيرًا (LLM) لمعالجة مطالبات اللغة الطبيعية للمستخدمين وتقديم استجابات تحادثية مباشرة. تشبه الأداة برنامج الدردشة الآلي أو تبادل الرسائل مع شخص حقيقي، ومن هنا اسمها. Google Gemini هي أداة ذكاء اصطناعي توليدية أخرى تستخدم LLM لتقديم استجابات فريدة لمطالبات المستخدم. إنه يعمل كثيرًا مثل ChatGPT.

LLMs ليست النوع الوحيد من الذكاء الاصطناعي التوليدي المتاح للمستهلكين. يستخدم DALL-E، وهو ابتكار آخر من ابتكارات الذكاء الاصطناعي من OpenAI، نموذج نشر لإنشاء صور أصلية. على سبيل المثال، قد يطلب المستخدم من DALL-E إنشاء صورة لضفدع يمتطي حصانًا في ملعب كرة سلة بأسلوب الوحشي لـ Henri Matisse. وبالاعتماد على شبكتها العصبية ومجموعة بيانات واسعة، ستقوم الأداة بإنشاء صورة أصلية تتضمن العناصر الأسلوبية المرغوبة للمستخدم والطلبات المحددة لمحتوى الصورة.

هذه بعض الأمثلة الأكثر شهرة لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، ولكن تتوفر العديد من الأمثلة الأخرى. على سبيل المثال، Grammarly هي أداة كتابة تعمل بالذكاء الاصطناعي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لمساعدة الأشخاص على تحسين وضوح وصحة كتاباتهم أينما يكتبون بالفعل.

باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لـ Grammarly، يمكنك بسهولة وسرعة إنشاء محتوى فعال وعالي الجودة لرسائل البريد الإلكتروني والمقالات والتقارير والمشاريع الأخرى. تشمل الأمثلة رسائل البريد الإلكتروني الجماعية إلى قسمك لدعوتهم إلى وظيفة في الشركة أو ملخصات تنفيذية لمستندات العمل.

حالات وتطبيقات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

تشمل الاستخدامات المحتملة للذكاء الاصطناعي التوليدي العديد من الصناعات والتطبيقات، سواء كانت مهنية أو شخصية. فيما يلي بعض حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي التي يجب مراعاتها.

الرعاىة الصحية

• إنشاء الوصفات الطبية للمريض بناءً على معايير التشخيص وملاحظات الطبيب
• إنتاج ملخصات بناءً على الملاحظات التي تم تدوينها أثناء الموعد
• مهام فرز الطوارئ أو الرعاية الصحية عن بعد - يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية ملاحظة أعراض المريض وإنتاج ملخص ليعرضه الأطباء قبل الاجتماع مع المريض
• اكتشاف حالات الاحتيال التأميني ضمن كميات كبيرة من البيانات المالية للمرضى

الخدمات المصرفية والمالية

• الكشف التلقائي عن النشاط الاحتيالي المحتمل
• توليد التنبؤات المالية
• توفير دعم متخصص ودقيق للعملاء
• إنشاء خطط تسويقية بناءً على البيانات المالية حول الأداء السابق للمنتجات والخدمات المختلفة

تسويق

• إنشاء إصدارات مختلفة من الصفحات المقصودة لاختبار A/B للعناوين والنسخة التسويقية
• إنشاء إصدارات فريدة من صفحات المبيعات المتطابقة لمواقع مختلفة
• الحصول على أفكار محتوى جديدة بناءً على بيانات الأداء للمحتوى الموجود
• إنشاء صور أو رسوم بيانية جديدة بسرعة للحملات التسويقية
• إنشاء مقطوعات موسيقية فريدة لاستخدامها في مقاطع الفيديو التسويقية

الترفيه والعروض

• إنشاء صور فريدة للمواد الترويجية
• بناء مناظر طبيعية وسيناريوهات جديدة وغامرة للواقع الافتراضي
• القصة المصورة السريعة للنصوص أو الأفكار الجديدة في السينما أو التلفزيون أو المسرح
• تحسين الصور المولدة بالكمبيوتر من خلال تصوير الشخصيات في سيناريوهات صعبة أو مستحيلة التصوير

مزايا وفوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي

كما هو موضح في حالات الاستخدام المذكورة أعلاه، يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي مزايا غير عادية من حيث الكفاءة والأتمتة. ببساطة، فهو يسمح لنا بالقيام بالمزيد من العمل بشكل أسرع من خلال أتمتة الجوانب الأكثر مملة في وظائفنا.

ربما تكون هذه الفائدة أكثر وضوحًا في أمثلة الرعاية الصحية، والتي تشمل المهام المتعلقة بالفرز وإدارة الطبيب. ومن خلال الاستعانة بمصادر خارجية لهذه الأنشطة للذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكن للأطباء رؤية المزيد من المرضى، وقضاء المزيد من الوقت مع كل منهم، وتقديم رعاية أفضل.

بالنسبة للمسوقين، يعد مقدار الوقت الذي يوفره الذكاء الاصطناعي التوليدي مهمًا أيضًا. إن إنشاء إصدارات متعددة من الحملات التسويقية، وتخصيص الرسائل حسب التركيبة السكانية المختلفة، وتكليف الأصول الإبداعية المرئية الفريدة يستغرق الكثير من وقت المسوقين. إن تفريغ مثل هذه المهام إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي يمنح المسوقين نطاقًا تردديًا إضافيًا احترافيًا وإبداعيًا. باختصار، فهو يسمح لهم بتركيز المزيد من الاهتمام على الأنشطة التي تتطلب خبرتهم.

يتيح الذكاء الاصطناعي التوليدي للأشخاص الاستعانة بمصادر خارجية للمهام التي تستغرق وقتًا طويلاً مع عبء معرفي متوسط ​​إلى ثقيل للأدوات الآلية. والنتيجة هي وقت إضافي لهؤلاء الأفراد للتركيز على الأنشطة ذات القيمة العالية. فائدة أخرى للذكاء الاصطناعي التوليدي: يمكن أن يكون شريكًا إبداعيًا. يمكن أن يساعد الأشخاص على طرح أفكار واستراتيجيات جديدة أو إنشاء العديد من المسودات الأولية لقطعة كتابية أو فنية يمكن أن تكون بمثابة مصدر إلهام أو توفر إحساسًا بالاتجاه.

عيوب وقيود الذكاء الاصطناعي التوليدي

يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي تقنية مثيرة، لكن هذا لا يعني أنها مثالية.

ربما تكون قد سمعت عن المحامين الذين استخدموا ChatGPT للبحث القانوني، واستشهدوا بقضايا وهمية في ملخص تم تقديمه نيابة عن عملائهم. إلى جانب الاضطرار إلى دفع غرامة كبيرة، من المحتمل أن يؤدي هذا الخطأ إلى الإضرار بالمهنة المهنية لهؤلاء المحامين. الذكاء الاصطناعي التوليدي لا يخلو من العيوب، ومن الضروري أن تكون على دراية بهذه العيوب.

الهلوسة

في بعض الأحيان، يخطئ الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأمر. عندما يحدث هذا، نسميها هلوسة.

في حين أن أحدث جيل من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي يوفر عادة معلومات دقيقة استجابة للمطالبات، فمن الضروري التحقق من دقتها، خاصة عندما تكون المخاطر كبيرة وتكون للأخطاء عواقب وخيمة. ونظرًا لأن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية يتم تدريبها على البيانات التاريخية، فقد لا تكون على علم أيضًا بالأحداث الجارية الحديثة جدًا أو تكون قادرة على إخبارك بالطقس اليوم.

تحيز

تقوم العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية البارزة بإخراج معلومات تحتوي على تحيز عنصري و/أو جنساني. وفي بعض الحالات، تعترف الأدوات نفسها بتحيزها.

يحدث هذا لأن بيانات التدريب الخاصة بالأدوات تم إنشاؤها بواسطة البشر: التحيزات الموجودة بين عامة السكان موجودة في البيانات التي يتعلم منها الذكاء الاصطناعي.

مخاوف الخصوصية والأمن

منذ البداية، أثارت أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية مخاوف تتعلق بالخصوصية والأمن. لسبب واحد، قد تحتوي المطالبات التي يتم إرسالها إلى النماذج على بيانات شخصية حساسة أو معلومات سرية حول عمليات الشركة. كيف ستحمي هذه الأدوات تلك البيانات وتضمن سيطرة المستخدمين على معلوماتهم؟

كما هو الحال مع أي برنامج، هناك أيضًا احتمالية اختراق أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية. وقد يؤدي ذلك إلى محتوى غير دقيق يضر بسمعة الشركة أو يعرض المستخدمين للأذى. وعندما تفكر في أن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية تُستخدم الآن لاتخاذ إجراءات مستقلة مثل أتمتة المهام، فمن الواضح أن تأمين هذه الأنظمة أمر لا بد منه.

عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الإبداعية، تأكد من أنك تفهم أين تذهب بياناتك وابذل قصارى جهدك للدخول في شراكة مع الأدوات التي تلتزم بابتكار الذكاء الاصطناعي الآمن والمسؤول.

مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي

بالنسبة للمؤسسات، لا يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي مجرد برنامج. إنه عضو صغير في فريقك. وينطبق هذا على كل الصناعات تقريبًا، لذا من الضروري أن تكون مستعدًا لكيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لطريقة عملك.

وفقًا لشركة Gartner، يجب على الشركات إنشاء خطط للذكاء الاصطناعي تأخذ في الاعتبار ما يلي:

• طموح الفرصة: المزايا المحددة التي تأمل أنت أو مؤسستك في الاستمتاع بها بعد نشر أدوات الذكاء الاصطناعي.
• النشر: قرر ما إذا كنت تريد استخدام أدوات جاهزة للاستخدام، أو إنشاء النموذج داخليًا، أو تدريب النموذج باستخدام بيانات الملكية الخاصة بك.
• المخاطر: تحتاج المؤسسات إلى مراعاة جميع المخاطر المحتملة الكامنة في الذكاء الاصطناعي، مثل الموثوقية والأمن وخصوصية البيانات.

ووفقاً لشركة IBM، ينبغي لنا أيضاً أن نتوقع من الحكومات في جميع أنحاء العالم أن تجعل إدارة الذكاء الاصطناعي أولوية. يعمل الاتحاد الأوروبي، على سبيل المثال، حاليا على تصنيف الذكاء الاصطناعي إلى فئات مخاطر مختلفة ويفرض قواعد معينة حول استخدامه ونشره.

مع أخذ هذه الأنشطة في الاعتبار، من الضروري النظر في الآثار الأخلاقية للذكاء الاصطناعي التوليدي وما يعنيه متابعة التنمية المسؤولة. نشر المنتدى الاقتصادي العالمي قائمة بالعوامل التي يجب على مبتكري الذكاء الاصطناعي مراعاتها عند تطوير ونشر أنظمة الذكاء الاصطناعي الجديدة. يشملوا:

• مدى فعالية نظام الذكاء الاصطناعي فيما يهدف إلى القيام به
• المرونة في مواجهة التهديدات الأمنية
• تخفيف التحيز لتجنب المعاملة غير العادلة للفئات المهمشة
• إمكانية الشرح، مما يعني أن مخرجات نظام الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون مفهومة للمستخدمين
• حماية الخصوصية، والتي تتضمن مبادئ تقليل البيانات

خلاصة القول هي أن الذكاء الاصطناعي موجود ليبقى. وفي الأشهر والسنوات المقبلة، نتوقع من المؤسسات والحكومات أن تولي اهتماماً متزايداً للتحدي المتمثل في الابتكار المسؤول في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الخلاصة: حقق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي

يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي قوة لا يستهان بها في العديد من الصناعات، ناهيك عن الأنشطة الشخصية اليومية. مع استمرار الأفراد والشركات في اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي في سير عملهم، سيجدون طرقًا جديدة لتفريغ المهام المرهقة والتعاون بشكل إبداعي مع هذه التكنولوجيا.

وفي الوقت نفسه، من المهم أن تكون على دراية بالقيود التقنية والمخاوف الأخلاقية المتأصلة في الذكاء الاصطناعي التوليدي. إن التطوير المسؤول هو شيء واحد - وهو مهم - ولكن الاستخدام المسؤول أمر بالغ الأهمية أيضًا. تأكد دائمًا من أن المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة أدوات الذكاء الاصطناعي المنتجة هو ما تريده حقًا. وإذا لم تحصل على ما توقعته، فاقضِ الوقت في فهم كيفية تحسين المطالبات الخاصة بك لتحقيق أقصى استفادة من الأداة.

من خلال مواكبة أحدث الابتكارات في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكنك تحسين طريقة عملك وتعزيز مشاريعك الشخصية. على الرغم من أن الجيل الحالي من أدوات الذكاء الاصطناعي مثير، فإنه يقدم مجرد لمحة عما يكمن وراء الأفق.