هوش مصنوعی مولد چیست و چه کاربردهایی دارد؟

طی دهه گذشته، به سختی می‌توان فناوری جدیدی را یافت که به اندازه هوش مصنوعی مولد (Generative AI) تأثیرگذار و شگفت‌انگیز ظاهر شده باشد. روزگاری، خلق محتوای خلاقانه، طراحی‌های هنری و حتی نوشتن متون پیچیده، به‌طور انحصاری در اختیار ذهن بشر بود؛ اما حالا ماشین‌ها هم به این عرصه وارد شده‌اند و در بعضی موارد، حتی از انسان‌ها هم پیشی می‌گیرند.

اما این فناوری چطور کار می‌کند؟ آیا می‌تواند جایگزین خلاقیت انسانی شود؟ و مهم‌تر از آن، آینده ما را به چه سمتی سوق می‌دهد؟ در این مقاله، به بررسی دقیق هوش مصنوعی مولد، نحوهٔ عملکرد آن و کاربردهای گسترده‌اش در صنایع مختلف می‌پردازیم و برترین مدل‌های هوش مصنوعی مولد را معرفی می‌کنیم. با ما همراه باشید.

هوش مصنوعی مولد چیست؟

هرچند که هوش مصنوعی مولد نسبت به دیگر مدل‌های مبتنی بر AI، یک فناوری نوظهور به‌حساب می‌آید؛ اما موفق شده در همین مدت‌زمان کوتاه، جایگاه خود را در میان توسعه‌دهندگان و کاربران تثبیت کند و به‌نوعی، آغازگر عصر هوش مصنوعی باشد. به طور خلاصه، این فناوری را می‌توان به‌صورت زیر تعریف کرد:
«هوش مصنوعی مولد (Generative AI)، یکی از شاخه‌های فناوری هوش مصنوعی است که براساس الگوهای آموخته‌شده، خروجی خلاقانه‌ و منحصربه‌فردی تولید می‌کند. متن، تصویر، صوت، ویدئو و کدهای تولیدشده توسط این مدل، بیشترین شباهت را به محتوای انسانی دارد و برای دستیابی به این هدف، از فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند یادگیری عمیق (Deep Learning) و معماری‌هایی مانند شبکه‌های متخاصم مولد (GANs) و مدل‌های ترانسفورمری (Transformers) استفاده می‌کند.”

کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف

کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف، روزبه‌روز در حال گسترش است و به دلیل توانایی خلق محتوا، بهینه‌سازی فرایندها و کاهش هزینه‌ها، نقش مهمی در کسب‌وکارها و همچنین زندگی روزمره مردم ایفا می‌کند. در ادامه، به بررسی برخی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف می‌پردازیم.

بیشتر بخوانید: مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست؟

بازاریابی و تبلیغات

هوش مصنوعی مولد به شرکت‌ها کمک می‌کند که با کمترین هزینه ممکن و در کوتاه‌ترین زمان، محتوای تبلیغاتی خلاقانه تولید کنند و مطالب مناسب را به دست مخاطبان برسانند. کسب‌وکارها می‌توانند از این ابزار به‌عنوان دستیاری برای تیم تبلیغاتی خود استفاده کنند و بخشی از تولید محتوای خود را به هوش مصنوعی مولد بسپارند. از نوشتن مقالات و پست‌های بلاگ گرفته تا طراحی پوستر و ساخت کلیپ‌های تبلیغاتی، تنها بخشی از پتانسیل هوش مصنوعی تولید محتوا در زمینه بازاریابی و تبلیغات است.

صنعت فیلم و سرگرمی

صنعت فیلم و سرگرمی هم از مزایای هوش مصنوعی مولد بی‌بهره نیست و تولیدکنندگان در زمینه‌های مختلفی از خلق یک اثر، به استفاده از این مدل‌ها روی می‌آورد. هوش مصنوعی سازنده به نویسندگان کمک می‌کند که به ایده‌های تازه‌ای دست پیدا کنند و فیلم‌نامه‌های خلاقانه‌ای را به مرحله تولید برسانند. از طرفی، ساخت جلوه‌های ویژه و تولید صداهای مصنوعی هم تحت تأثیر هوش مصنوعی مولد قرار گرفته و بسیاری از تصاویر جذاب و خیره‌کننده موجود در فیلم‌ها، مدیون این فناوری تحول‌آفرین است.

پزشکی و سلامت

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در حوزه پزشکی و سلامت هم تأثیرات بسزایی دارد و می‌تواند در تشخیص، درمان، مستندسازی و حتی توسعه داروهای جدید به کمک پزشکان بیاید. این فناوری قادر است فرایندهای درمانی را بهینه‌سازی کند و به‌منظور ارائه خدمات بهتر به بیماران، در کنار کادر درمان قرار بگیرد.

طراحی صنعتی و مهندسی

افزایش دقت، سرعت و بهره‌وری در فرایندهای طراحی، تولید و بهینه‌سازی محصولات، ارمغان هوش مصنوعی مولد برای فعالان عرصه طراحی صنعتی و مهندسی است. در طراحی صنعتی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مدل‌های سه‌بعدی را به‌صورت خودکار ایجاد کرده و با استفاده از یادگیری ماشین، بهترین گزینه‌های طراحی را پیشنهاد دهند. به‌عنوان مثال، هوش مصنوعی قادر است هزاران طرح قبلی را بررسی کند و با شناسایی نقاط ضعف و قوت آنها، ایده‌های جدید و بهینه‌ای ارائه دهد.

تجارت و مالی

در بخش تجارت و مالی، هوش مصنوعی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا درک بهتری از رفتار مشتریان داشته باشند و استراتژی‌های بازاریابی را بر اساس داده‌های واقعی بهینه‌سازی کنند. سیستم‌های تحلیل داده مبتنی بر یادگیری ماشین می‌توانند به بررسی حجم وسیعی از اطلاعات مربوط به خریدهای مشتریان، الگوهای رفتاری و تعاملات آن‌ها بپردازند و پیش‌بینی کنند که در آینده، چه محصولاتی بیشترین تقاضا را دارد. این قابلیت به شرکت‌ها کمک می‌کند که پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده‌ای را به مشتریان ارائه کنند و از این طریق، رضایتمندی مشتریان را افزایش دهند.

حقوق و امور قضایی

در حوزه تحلیل پرونده‌های قضائی، هوش مصنوعی مولد می‌تواند با بررسی سوابق پرونده‌ها و احکام صادرشده، روندهای حقوقی را تحلیل کرده، رأی احتمالی که در یک پرونده جدید صادر می‌شود را پیش‌بینی کند. این قابلیت به وکلا و قضات کمک می‌کند که با دید وسیع‌تری به پرونده‌ها نگاه کنند و تصمیم‌گیری بهتری داشته باشند. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند در تحلیل قوانین، آیین‌نامه‌ها و رویه‌های قضائی، کارآمد ظاهر شوند و نقش دستیاری قابل‌اتکا را برای وکلا ایفا کنند.

بیشتر بخوانید: مدل ترنسفورمر (Transformer Model) چیست؟

در زمینه تنظیم قراردادها، هوش مصنوعی مولد می‌تواند به وکلا و شرکت‌ها کمک کند تا قراردادهای استاندارد و بدون ابهام تدوین کنند. مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند مشکلات بالقوه در قراردادها را شناسایی کرده و پیشنهادهایی برای اصلاح بندهای نامشخص یا پرریسک ارائه دهند. جلوگیری از بروز اشتباهات انسانی در تنظیم اسناد حقوقی، یکی دیگر از کاربردهای ارزشمند مدل‌های هوش مصنوعی مولد است و باعث می‌شود تا دقت و شفافیت در معاملات تجاری به طور قابل‌ملاحظه‌ای افزایش پیدا کند.

حمل‌ونقل و لجستیک

هوش مصنوعی مولد در حمل‌ونقل و لجستیک نقش کلیدی را بر عهده دارد؛ چرا که علاوه بر بهبود بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها، به افزایش سطح ایمنی هم کمک شایانی می‌کند. یکی از مهم‌ترین کاربردهای مدل‌های مولد در بهینه‌سازی مسیرهای حمل‌ونقل است. سیستم‌های هوشمند می‌توانند با تحلیل داده‌های مربوط به ترافیک، وضعیت آب‌وهوا و شرایط جاده‌ها، بهترین مسیرها را برای وسایل نقلیه پیدا کنند و از طریق هوش مصنوعی مولد، آن را به اطلاع راننده برسانند. این فناوری باعث کاهش زمان سفر، مصرف سوخت و هزینه‌های عملیاتی می‌شود و به شرکت‌های حمل‌ونقل کمک می‌کند تا خدمات سریع‌تر و کارآمدتری ارائه دهند.

کاربردهای هوش مصنوعی تنها به موارد فوق خلاصه نمی‌شود و رد پای این فناوری را می‌توانیم در حوزه‌هایی مانند محیط‌زیست و انرژی، طراحی لباس و مد، بهبود سیستم‌های تشخیص تقلب و امنیت سایبری و… هم به‌وضوح مشاهده کنیم. با توسعه بیشتر مدل‌های هوش مصنوعی، پیش‌بینی می‌شود که در آینده، نقش این فناوری در تصمیم‌گیری‌های پیچیده و فرایندهای خلاقانه بیش‌ از پیش پررنگ‌تر شود.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کند؟

زمانی که در حال تعامل با یک هوش مصنوعی مولد هستیم، شاید به‌سادگی متوجه ساختار پیچیده این مدل‌ها نشویم. در ظاهر، هوش مصنوعی مولد دستور ورودی را از کاربر دریافت می‌کند و بلافاصله خروجی مدنظر را به او ارائه می‌دهد؛ اما در پشت پرده، الگوریتم‌ها، شبکه‌ها و مدل‌های پیشرفته‌ای در حال فعالیت‌اند که مجموعه آنها به خلق یکی از تأثیرگذارترین تکنولوژی‌های دهه اخیر منتهی می‌شود. در این بخش، به زیر پوست هوش مصنوعی مولد می‌رویم و با ساختار و نحوه کارکرد این فناوری آشنا می‌شویم.

ساختار هوش مصنوعی مولد

فناوری هوش مصنوعی مولد، سازه‌ای است که بر روی چند ستون مختلف بنا شده است و بدون وجود هر یک از این ارکان، عملکرد مدل متوقف شده و یا با اختلال جدی مواجه می‌شود. این مؤلفه‌های کلیدی شامل موارد زیر هستند:

شبکه عصبی مصنوعی (ANNs)

شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) نوعی مدل محاسباتی الهام‌گرفته از ساختار و عملکرد مغز انسان هستند که برای پردازش اطلاعات، یادگیری از داده‌ها و انجام وظایف پیچیده مانند تشخیص الگوها، پردازش زبان طبیعی و تصمیم‌گیری استفاده می‌شوند. 

شبکه‌های عصبی مصنوعی نقش کلیدی در توسعه هوش مصنوعی مولد ایفا می‌کنند و باعث شده‌اند که ماشین‌ها هم امکان تولید محتواهای جدید و خلاقانه‌ای مانند متن، تصویر، صدا و ویدئو را به دست بیاورند. این شبکه‌ها با یادگیری از حجم عظیمی از داده‌ها و درک الگوهای پیچیده، محتوایی تولید می‌کنند که از نظر کیفیت و دقت به محتوای تهیه شده به دست انسان بسیار نزدیک است.

بیشتر بخوانید: شبکه عصبی چیست؟

یکی از مهم‌ترین کاربردهای شبکه‌های عصبی در هوش مصنوعی مولد، استفاده در مدل‌های پیشرفته‌ای مانند شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) است. در این روش، دو شبکه عصبی به‌طور هم‌زمان با یکدیگر رقابت می‌کنند؛ یکی برای تولید داده‌های جدید و دیگری برای تشخیص واقعی یا جعلی بودن این داده‌ها. این فرایند به تولید محتوای واقع‌گرایانه‌ای ختم می‌شود که عموماً در تولید تصاویر مصنوعی، محتوای متنی و هنر دیجیتال مورد استفاده قرار می‌گیرد.

مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning Models)

یکی از شاخه‌های یادگیری ماشین که نقش بسزایی در توسعه هوش مصنوعی مولد دارد،‌ یادگیری عمیق (Deep Learning) است. این مدل‌ها که از معماری شبکه‌های عصبی پیروی می‌کنند، قابلیت پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده را دارند و مانند بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار، رباتیک و حتی علوم پزشکی کاربرد دارد.

مدل‌های یادگیری عمیق با قابلیت‌های چشمگیر خود به کمک هوش مصنوعی مولد می‌آیند و امکان تولید محتوای جدید و مؤثر را در اختیار آن قرار می‌دهند. یکی از مهم‌ترین این قابلیت‌ها، تولید ویدئوها و تصاویر واقع‌گرایانه است. برای مثال، هوش مصنوعی مولد می‌تواند با تکیه بر توانایی مدل یادگیری عمیق، ویدئوهای دستکاری‌شده یا به‌اصطلاح DeepFake تولید کند و تماشاگران را برای تشخیص واقعی یا ساختگی بودن تصاویر به چالش بکشد.

مجموعه داده‌های آموزشی (Training Data Sets)

مجموعه داده‌های آموزشی (Training Data Sets) حکم سوخت را برای هوش مصنوعی مولد ایفا می‌کند و اگر داده‌ای به مدل نرسد، موتور این هوش مصنوعی هم از حرکت می‌ایستد. داده‌های آموزشی به‌عنوان ورودی اولیه مدل‌های یادگیری عمیق در نظر گرفته می‌شوند و مشخص می‌کنند که مدل، چه الگوهایی را می‌بایست یاد بگیرد و چگونه محتوای جدید تولید کند. کیفیت، تنوع و حجم داده‌های آموزشی، تأثیر مستقیمی بر دقت و کارایی مدل نهایی دارد. برای مثال، اگر یک مدل پردازش زبان طبیعی تنها با مقالات رسمی آموزش دیده باشد، در تولید مکالمات غیررسمی یا طنز ضعیف عمل می‌کند.

حجم داده‌های آموزشی نیز بر عملکرد مدل‌های مولد تأثیر مستقیم دارد. هرچه داده‌های بیشتری برای آموزش در دسترس باشد، مدل می‌تواند روابط و الگوهای دقیق‌تری را یاد بگیرد و عملکرد بهتری داشته باشد. با این حال، اگر مقداد داده‌های آموزشی، بیش از حد زیاد باشند؛ اما پردازش مناسبی روی آن‌ها انجام نشود، مدل ممکن است فراتر از مقدار مورد نیاز به داده‌های آموزشی وابسته شود و نتواند محتوای خلاقانه و جدیدی تولید کند؛ پدیده‌ای که از آن با عنوان بیش‌برازش (Overfitting) یاد می‌شود.

واحد پردازشی (Processing Unit)

در نهایت، نوبت به سخت‌افزاری می‌رسد که وظیفه پردازش کلان‌داده‌های هوش مصنوعی مولد را بر عهده دارد. نوع و قدرت پردازنده‌ای که برای اجرای این مدل‌ها استفاده می‌شود، می‌تواند بر سرعت آموزش، دقت خروجی و مقیاس‌پذیری مدل نهایی، تأثیر مستقیم بگذارد.

واحد‌های پردازشی مدل‌های هوش مصنوعی مولد، به طور عمده به سه دسته تقسیم می‌شوند:

·   واحد پردازش گرافیکی (GPU – Graphics Processing Unit)

·   واحدهای پردازش تانسوری (TPU – Tensor Processing Unit)

·   واحدهای پردازش مرکزی (CPU – Central Processing Unit)

هر کدام از این واحدها، مزایا و معایب مختص به خود را دارند؛ اما از میان آنها، واحد پردازشی گرافیکی از اهمیت بیشتری برخوردارند. GPUها به دلیل داشتن تعداد زیادی هسته پردازشی موازی، برای پردازش ماتریس‌ها و عملیات برداری که در یادگیری عمیق ضروری هستند و از همین رو در آموزش مدل‌های مولد مانند شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks) و شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) نقش کلیدی داشته باشند.

مدل هوش مصنوعی مولد از ماژول‌ها و ساختارهای متنوعی استفاده می‌کند و تنها به موارد بالا خلاصه نمی‌شود. با این حال، موارد اشاره شده برای توسعه یک مدل مولد حیاتی هستند و از پیش‌نیاز‌های اصلی به حساب می‌آیند. اگر قصد توسعه یک هوش مصنوعی مولد را دارید، پیش از آغاز مراحل ساخت، از دسترسی کامل به این ساختارها اطمینان پیدا کنید.

نحوه کارکرد هوش مصنوعی مولد

حال که با ساختار مورد نیاز برای توسعه هوش مصنوعی مولد آشنا شدیم، وقت آن است که مراحل ساخت این مدل‌ها را به ترتیب مرور کنیم و ببینیم که این فناوری شگفت‌انگیز، چه مسیری را برای تبدیل‌شدن به یک ابزار کارآمد، طی می‌کند.

1. آموزش مدل

مدل با حجم عظیمی از داده‌ها تغذیه شده و از طریق تکنیک‌های یادگیری ماشین، الگوهای موجود را شناسایی می‌کند. این مرحله شامل دو روش اصلی است:

بیشتر بخوانید: یادگیری بانظارت چیست؟

• یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning): مدل از داده‌های دارای برچسب استفاده کرده و پاسخ صحیح را یاد می‌گیرد.
• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning): مدل بدون داده‌های دارای برچسب، روابط میان داده‌ها را کشف کرده و الگوها را استخراج می‌کند.

بیشتر بخوانید: یادگیری بدون نظارت چیست؟

2. تولید محتوای جدید

پس از طی‌کردن مرحله آموزش، مدل مولد قادر است بر اساس فرمانی که دریافت می‌کند، به تولید محتوای جدید بپردازد. در این بخش، دو رویکرد اصلی وجود دارد که پیش از این به آنها اشاره کردیم. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و مدل‌های ترنسفورمر (Transformers)، دو مورد از فناوری‌هایی هستند که به طور عمده در مدل‌های مولد مورد استفاده قرار می‌گیرند و تهیه محتوای واقع‌گرایانه را امکان‌پذیر می‌کنند.

3.     بهینه‌سازی خروجی

کار هوش مصنوعی مولد پس از ارائه خروجی محتوا به انتها نمی‌رسد و این مدل در مرحله بعدی، وارد فرایند بهینه‌سازی می‌شود. در این بخش، مدل مولد سعی می‌کند تا با شناسایی کمبودها و رفع ایرادات، عملکرد خود را به طور مداوم بهبود دهد. این فرایند از طریق تکنیک‌های زیر انجام می‌شود:

• افزایش داده (Data Augmentation) برای تنوع بخشیدن به داده‌های آموزشی
• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای بهبود عملکرد مدل
• بازخورد کاربر (User Feedback) جهت بهینه‌سازی خروجی بر اساس نظرات کاربران

پس از طی این سه مرحله اصلی، مدل مد نظر ما، نه‌تنها آماده ارائه محتوای جدید است؛ بلکه می‌تواند ایرادات خود را به مرور برطرف کند و پس از مدتی، عملکردی به‌مراتب بهتر از شروع فعالیت خود به نمایش بگذارد.

تفاوت بین هوش مصنوعی مولد و سایر انواع هوش مصنوعی چیست؟

تا به اینجای کار، حتماً پی برده‌اید که هوش مصنوعی مولد (Generative AI) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی است که تمرکز آن بر تولید محتوا است، در حالی که سایر انواع هوش مصنوعی بیشتر بر تحلیل، پیش‌بینی و بهینه‌سازی داده‌ها تمرکز دارند. برای اینکه با تفاوت هوش مصنوعی مولد با دیگر مدل‌های هوشمند پی ببریم، می‌بایست با سایر مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی آشنا شویم:

• هوش مصنوعی تحلیلی (Analytical AI): هوش مصنوعی تحلیلی، وظیفه تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را برعهده دارد و می‌تواند با آنالیز حجم زیادی از کلان‌داده‌ها، نتایج مورد نظر کاربر را در اختیار او قرار دهد. مثال: سیستم‌های پیش‌بینی مالی، تشخیص بیماری‌ها.
• هوش مصنوعی تشخیصی (Diagnostic AI): شناسایی نارسایی‌ها و عیب‌یابی، یکی دیگر از توانمندی‌های فناوری AI است که توسط هوش مصنوعی تشخیصی انجام می‌شود. امروزه مدل‌های تشخیصی به دلیل دقت بالا و کاهش خطای انسانی، مورد توجه حوزه‌های مختلف قرار گرفته‌اند و به‌طور عمده در صنایع گوناگون مورد استفاده قرار می‌گیرند. مثال: تشخیص بیماری از روی تصاویر پزشکی، شناسایی مشکلات فنی در خطوط تولید.
• هوش مصنوعی تصمیم‌گیر (Decision-Making AI): تفاوتی ندارد که از یک سایت فروشگاهی بازدید کنید و یا در یک پلتفرم پخش ویدئو، مشغول مشاهده محتوای مورد نظرتان باشید؛ هوش مصنوعی تصمیم‌گیر با درنظرگرفتن سابقه و سلیقه شما، موارد مشابه را پیدا می‌کند گزینه‌های پیشنهادی را در اختیارتان قرار می‌دهد. مثل: سیستم‌های توصیه‌گر (Youtube, Amazon).
• هوش مصنوعی خودکار (Automation AI): برای انجام فرایندهای تکراری، هوش مصنوعی خودکار، بهترین دستیاری است که به کمک کاربران می‌آید و با اتوماسیون کارها، حجم وظایف را کاهش می‌دهد. مثل: چت‌بات‌های پشتیبانی از مشتریان.

ویژگی	هوش مصنوعی مولد	سایر انواع هوش مصنوعی
خروجی	تولید محتوای جدید	تحلیل و پردازش داده‌های موجود
کاربردها	متن، تصویر، ویدئو، صدا	پیش‌بینی، تصمیم‌گیری، تشخیص
مدل‌های معروف	GPT, DALL·E, Midjourney	AlphaGo،Watson ، سیستم‌های توصیه‌گر
نحوه استفاده از داده	یادگیری از داده‌ها برای خلق چیزهای جدید	استفاده از داده‌ها برای تحلیل و بهینه‌سازی

 به طور خلاصه، هوش مصنوعی مولد به منظور خلق محتوای واقع‌گرایانه مورد استفاده قرار می‌گیرد؛ در حالی که سایر انواع هوش مصنوعی، بیشتر تحلیلی و تصمیم‌گیر هستند.

محدودیت های هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) علی‌رغم توانایی‌های چشمگیرش، محدودیت‌هایی دارد که می‌تواند بر تجربه کاربران اثرگذار باشد. شناخت این محدودیت‌ها، به رفع و بهینه‌سازی آنها کمک می‌کند و باعث می‌شود در تعامل با هوش مصنوعی مولد، تا حد امکان از این چالش‌ها اجتناب کنیم. برخی از این محدودیت‌ها به شرح زیر است:

کیفیت و دقت تولید محتوا

اگر از کاربرانی باشید که از آغاز نسل هوش مصنوعی مولد با این مدل‌ها همراه شدید، به خوبی با ضعف این مدل‌ها در پاسخ‌دهی آشنا هستید. هرچند که مدل‌های پیشرفته و جدید، عملکرد بسیار درخشانی در تولید محتوای واقع‌گرایانه دارند و به سختی می‌توان به آنها خرده گرفت؛ اما هنوز هم در مواردی، شاهد ارائه اطلاعات غلط، قدیمی و حتی خیالی (Hallucination) از جانب مدل‌های مولد هستیم.

علاوه بر این، مدل‌هایی که به قابلیت «استنتاج» مجهز نیستند، درک عمیقی از موضوعات تخصصی ندارند و مفاهیم پیچیده را به شکل سطحی بررسی می‌کنند. یکی دیگر از موانعی که بر سر راه مدل‌های مولد قرار دارد، وابستگی به داده‌های گذشته و عدم خلاقیت این مدل‌هاست. بسیاری از کارشناسان معتقدند که محتواهای تولید شده به دست هوش مصنوعی مولد، از سرچشمه داده‌هایی که براساس آن آموزش دیده‌اند، نشئت می‌گیرد و این مدل‌ها، اساساً توانایی بروز خلاقیت ندارند. از طرفی، برخی بر این باورند که محتواهای مدل‌های مولد، خصوصاً تصاویر و ویدئوهای هنری، سرشار از مؤلفه‌های نوین است و می‌توان آثار چشم‌نواز خلق‌شده را حاصل نوآوری این مدل‌ها دانست.

سوگیری (Bias) و اخلاقیات

یکی از چالش‌های بزرگی که مدل‌های مولد، از ابتدا با آن دست به گریبان هستند، سوگیری و تولید محتوای مضر است. اگر یک مدل با داده‌های سوگیرانه آموزش ببیند، پاسخ‌هایی که ارائه می‌دهد هم ناشی از همین سوگیری‌هاست و نمی‌تواند نگاه بی‌طرفانه‌ای داشته باشد. این چالش برای محتواهای مضر و توهین‌آمیز هم پابرجاست و همین موضوع، اهمیت آموزش مدل با داده‌های تمیز شده را دوچندان می‌کند. به منظور رفع این چالش، مدل‌های مولد جدید مجهز به فیلترها و لایه‌های حفاظتی ویژه‌ای هستند که از ارائه این دسته از اطلاعات جلوگیری می‌کنند و سعی دارند تا سوگیری و محتوای نامناسب این مدل‌ها را به حداقل برسانند.

محدودیت‌های فنی و محاسباتی

آموزش و اجرای هوش مصنوعی مولد، خصوصا مدل‌های بزرگ و پیشرفته، به هیچ عنوان ساده نیست و نیازمندی آنها به زیرساخت و سخت‌افزارهای قدرتمند، هزینه بالایی را به توسعه‌دهندگان تحمیل می‌کند. امروزه، واحدهای گرافیکی مورد استفاده در مدل‌های مولد، کمیاب و گران‌قیمت هستند و اغلب سیستم‌های خانگی هم نمی‌توانند جوابگوی نیاز حرفه‌ای توسعه‌دهندگان باشند. محدودیت‌های محاسباتی هوش مصنوعی مولد، تنها به زیرساخت‌های پردازشی محدود نمی‌شود و نیاز به حجم بالای داده‌ها برای آموزش هم از جمله دیگر موانعی است که می‌تواند فرایند توسعه مدل‌های مولد را بیش از پیش دشوار کند.

عدم درک و استدلال انسانی

هوش مصنوعی مولد، قادر نیست مفاهیم را مانند انسان درک کند و فهم عمیقی از مسائل مختلف داشته باشد. این مدل‌ها، صرفاً پردازشگر الگوها هستند و طبق الگوریتم از پیش تعیین شده خود رفتار می‌کنند. مدل‌های مولد در مواجهه با مسائل فلسفی، منطقی و یا ریاضی که نیاز به تفکر خلاق و انتزاعی دارند هم فاصله قابل توجهی با درک انسانی دارد و انتظار می‌رود طی سال‌های آینده و با روی کار آمدن فناوری‌های جدیدی مانند قابلیت «استنتاج»، فاصله خود را با درک عمیق و انتزاعی انسان‌ها، کمتر و کمتر کنند.

کنترل و امنیت

تولید اخبار جعلی، دیپ‌فیک، فیشینگ و سایر کلاهبرداری‌های مرتبط با هوش مصنوعی، مانع دیگری است که هوش مصنوعی مولد با خود به همراه دارد و با پیشرفت روزافزون این مدل‌ها، تشخیص و کشف تقلب‌های انجام‌شده نیز دشوارتر می‌شود. از طرفی، محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی در حوزه‌هایی مانند کپی‌رایت، حریم خصوصی و اعتبار اطلاعات، نگرانی‌هایی را به همراه دارد و سبب شده تا قوانین محدودکننده‌ای در سراسر جهان در این باره وضع شود.

تعامل انسانی و محدودیت‌های زبانی

هنگام تعامل با هوش مصنوعی مولد، باید به این نکته توجه داشته باشید که این مدل‌ها، قادر به همدلی حقیقی با شما نیستند و تنها در چهارچوب الگوریتم‌های معین‌شده فعالیت می‌کند. عدم درک احساسات، یکی از محدودیت‌های اصلی توسعه مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است و آینده آن نیز با هاله‌ای از ابهام مواجه است؛ چرا که بسیاری از کارشناسان باور دارند ماشین‌ها، هرگز قادر به تجربه احساسات شبیه به انسان نخواهند بود و تنها به شبیه‌سازی این احساسات اکتفا می‌کنند.

از دیگر موانع پیش روی مدل‌های مولد، می‌توان به مشکلات زبانی اشاره کرد. از آنجا که مقدار داده‌ای که مدل با آن آموزش دیده، در زبان‌های مختلف تفاوت دارد، عملکرد مدل نیز از یک زبان به زبان دیگر متفاوت است. برای مثال، اکثر مدل‌های مولد مشهور، بهترین عملکرد خود را در زبان انگلیسی به نمایش می‌گذارند و در زبان‌های دیگر، خصوصاً زبان‌های کم‌طرفدار، خروجی قابل قبولی ارائه نمی‌دهند.

در مجموع، هوش مصنوعی مولد ابزار قدرتمندی است، اما نمی‌تواند جایگزین کامل هوش و خلاقیت انسانی شود. این مدل‌ها، هنوز هم نیازمند کنترل، نظارت و اصلاح توسط انسان‌ها هستند و انتظار می‌رود که طی سال‌های آتی، محدودیت‌های اشاره شده تا حد زیادی مرتفع شوند.

 ابزارهای هوش مصنوعی مولد

 امروزه هوش مصنوعی مولد از طریق ابزارهایی مانند چت‌بات‌های هوشمند و مولد‌های تصویری در دسترس مخاطبان قرار دارد و هر شخص می‌تواند با توجه به نیاز خود از این سرویس‌ها استفاده کند. خوشبختانه تعداد و تنوع این ابزارهای روزبه‌روز در حال افزایش است و دست کاربران را برای انتخاب مناسب‌ترین سرویس باز می‌گذارد. در این بخش، با تعدادی از برترین سرویس‌های هوش مصنوعی مولد آشنا می‌شویم و نقاط قوت و ضعف هرکدام را بررسی می‌کنیم.

ابزارهای هوش مصنوعی مولد متنی

چت جی‌پی‌تی (ChatGPT) _ OpenAI

ChatGPT یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) است که بر پایه‌ معماری Transformer طراحی شده و از فناوری Generative Pre-trained Transformer (GPT) برای آموزش و تولید متون جدید بهره می‌برد. این مدل به‌صورت خودبازگشتی (Autoregressive) فعالیت می‌کند و برای ارائه خروجی، توزیع احتمالاتی واژه‌ها را در نظر می‌گیرد. ChatGPT در نسخه‌های اخیر خود مانند GPT-4 از تکنیک‌های یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) و یادگیری تقویتی از طریق بازخورد انسانی (RLHF) استفاده می‌کند تا پاسخ‌هایی دقیق‌تر، منسجم‌تر و اخلاقی‌تر ارائه دهند. این ابزار برای کاربردهای مختلفی مانند گفتگوی عمومی، تولید محتوا، برنامه‌نویسی، تحلیل داده و ترجمه زبان یک گزینه ایده‌آل به حساب می‌آید و به دلیل عملکرد درخشان خود در این زمینه‌ها، توانسته نظر میلیون‌ها کاربر را به خود جلب کند.

یکی از مزیت‌های اصلی ChatGPT، توانایی آن در درک زمینه (Context Awareness) و تولید پاسخ‌های طولانی و معنادار است. برخلاف مدل‌های سنتی که محدودیت‌های شدیدی در حفظ تاریخچه‌ مکالمه دارند، ChatGPT قادر است اطلاعات را در یک مکالمه طولانی حفظ کند و بر اساس آن، پاسخ‌های مرتبط تولید کند. همچنین، این مدل دارای توانایی تنظیم سبک زبانی و شخصی‌سازی خروجی‌ها است که آن را به گزینه‌ای مناسب و مقرون‌به‌صرفه برای کسب‌وکارها و کاربران حرفه‌ای تبدیل کرده است. با این حال، محدودیت‌هایی مانند خطاهای منطقی، وابستگی به داده‌های آموزشی و عدم توانایی در پردازش اطلاعات به‌روز (در نسخه‌های بدون اینترنت) از جمله چالش‌هایی هستند که پیش روی این مدل قرار دارند و فاصله ChatGPT را از تبدیل‌شدن به یک مدل بی‌نقص حفظ می‌کنند.

جِمِنای (Gemini) _ گوگل  (Google DeepMind)

مدل هوشمند Gemini که توسط مرکز تحقیقات هوش مصنوعی گوگل (Google DeepMind) توسعه پیدا کرده، به‌عنوان یکی از نخستین مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی (Multimodal) شناخته می‌شود و قادر است علاوه بر پردازش متن، به تحلیل تصویر، صدا، ویدئو و حتی کدهای برنامه‌نویسی هم بپردازد. این مدل هم مانند GPT بر پایه‌ی معماری Transformer توسعه یافته و توانسته پیشرفت‌های قابل توجهی را در حوزه‌ Memory Optimization و Attention Mechanism رقم بزند. این دو تکنیک به Gemini اجازه می‌دهد تا در تحلیل داده‌های پیچیده، عملکردی فوق‌العاده داشته باشد و از بسیاری از رقیبان خود پیشی بگیرد. همچنین، گوگل از الگوریتم‌های جستجوی تطبیقی برای بهبود دقت پاسخ‌ها استفاده می‌کند که این مدل را برای کاربردهایی مانند جستجوهای اینترنتی، پردازش داده‌های پزشکی و تحلیل ویدئویی بیش‌ازپیش توانمند می‌سازد.

یکی از ویژگی‌های برجسته‌ Gemini، دسترسی مستقیم به اینترنت و اطلاعات به‌روز از طریق سرویس‌های گوگل است. همین نکته باعث شده تا Gemini به حجم بی‌نهایتی از داده‌های آنلاین و لحظه‌ای دسترسی داشته باشد و جایگاهی به‌مراتب بالاتر از مدل‌های آفلاین به خود اختصاص بدهد. به‌علاوه، این مدل به‌خوبی با سایر محصولات گوگل مانند Google Search، Google Docs، Gmail  و Google Assistant یکپارچه شده که کارایی آن را در محیط‌های کاری و تحقیقاتی افزایش می‌دهد. بااین‌حال، یکی از چالش‌های اصلی جمینای، نیاز به منابع پردازشی بالا و بهینه‌سازی کمتر برای دستگاه‌های سبک‌تر هنگام استفاده به صورت محلی است که آن را در جایگاه پایین‌تری نسبت به برخی مدل‌های متن‌باز مانند LLaMA قرار می‌دهد.

لاما (LLaMA) _ متا

LLaMA (Large Language Model Meta AI) یک مدل متن‌باز (Open-Source) است که توسط شرکت Meta (فیسبوک سابق) توسعه یافته و هدف آن، ارائه‌ یک جایگزین سبک‌تر و کم‌هزینه‌تر برای مدل‌های عظیم مانند GPT و Gemini است. برخلاف مدل‌هایی که نیاز به زیرساخت‌های عظیم دارند، LLaMA به گونه‌ای طراحی شده که بتواند روی سخت‌افزارهای شخصی و سرورهای کوچک‌تر نیز اجرا شود. این مدل در نسخه‌های مختلفی مانند LLaMA 2  و LLaMA 3 عرضه شده و توسعه‌دهندگان می‌توانند آن را برای کاربردهای خاص خود شخصی‌سازی و بهینه‌سازی کنند. یکی از ویژگی‌های مهم LLaMA، استفاده از معماری سبک‌تر و فشرده‌تر است که باعث می‌شود تا این مدل در مقایسه با مدل‌های مشابه، مصرف حافظه‌ به مراتب کمتری داشته باشد.

یکی از مزیت‌های کلیدی LLaMA این است که برخلاف مدل‌های بسته‌ای مانند ChatGPT و Gemini، جامعه توسعه‌دهندگان تمامی سورس کدهای آن دسترسی دارند و این امکان را دارند تا تغییرات مورد نظر خود را بر روی آن اعمال کنند. این ویژگی باعث شده که LLaMA به یکی از محبوب‌ترین مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه‌ پژوهش‌های آکادمیک، استارتاپ‌های کوچک و توسعه‌دهندگان مستقل تبدیل شود. در مقابل، به دلیل متن‌باز بودن و عدم وجود کنترل‌های اخلاقی سخت‌گیرانه‌ از طرف شرکت‌های بزرگ، این مدل ممکن است بیشتر در معرض استفاده‌های نادرست یا تولید محتوای نامناسب قرار بگیرد.

ابزارهای هوش مصنوعی مولد تصویری

استیبل دیفیوژن  (Stable Diffusion)

Stable Diffusion ، هدیه‌ای ارزشمند از جانب مجموعه Stability AI برای عاشقان خلق تصویر با هوش مصنوعی است. این مدل متن‌باز برخلاف مدل‌های متمرکزی مانند DALL·E، بر روی سیستم‌های شخصی قابل اجرا است. کاربران می‌توانند آن را با توجه به نیاز خود شخصی‌سازی کنند. این مدل از روش Diffusion Model برای خلق تصاویر جدید استفاده می‌کند که در آن، یک تصویر نویزی به‌تدریج شفاف شده و به تصویر موردنظر تبدیل می‌شود. این فرایند که مبتنی بر مدل‌های احتمالاتی است، به Stable Diffusion اجازه می‌دهد تا حتی با دستورات کوتاه و ناقص، تصاویری با کیفیت بالا و جزئیات دقیق خلق کنند. کاربران همچنین می‌توانند از سازوکارهای تنظیمی مانند Inpainting و Outpainting برای ویرایش یا گسترش تصاویر استفاده کنند.

به دلیل متن‌باز بودن، Stable Diffusion در میان جامعه‌ هوش مصنوعی و طراحی گرافیکی بسیار محبوب شده و نسخه‌های متعددی از آن توسط کاربران توسعه یافته‌اند. با این حال، یکی از چالش‌های Stable Diffusion، نیاز به سخت‌افزار قدرتمند، مانند کارت‌های گرافیک پیشرفته برای اجرای سریع و تولید تصاویر با وضوح بالا است.

میدجِرنی  (MidJourney)

اگر ابزار Midjourney را یکی از برترین سرویس‌های مولد تصویر بر پایه هوش مصنوعی بدانیم، به هیچ عنوان اغراق نکرده‌ایم. این مدل که با خلاقیت هنری و سبک‌های منحصربه‌فرد خود شناخته می‌شود، توانایی چشمگیری در تولید تصاویر واقع‌گرانه دارد و در بعضی مواقع، امکان تشخیص آنها از تصاویر خلق شده به دست انسان به سادگی امکان‌پذیر نیست. این مدل از یک سیستم مولد مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق استفاده می‌کند که می‌تواند سبک‌های هنری مختلف را بازآفرینی یا ترکیب کند. یکی از ویژگی‌های منحصر‌به‌فرد MidJourney، انعطاف‌پذیری در تنظیم شدت جزئیات، رنگ‌بندی و حالات نوری است که باعث می‌شود تصاویر آن، به‌خوبی حس نقاشی‌های دیجیتال و هنر مفهومی را القا کند.

MidJourney  برخلاف Stable Diffusion، یک مدل کاملاً مبتنی بر فضای ابری است و کاربران از طریق Discord Bot به آن دسترسی دارند. این موضوع باعث می‌شود استفاده از آن برای کاربران عادی، بسیار ساده‌تر از مدل‌هایی مانند Stable Diffusion  باشد و بدون نیاز به سخت‌افزار قدرتمند یا تنظیمات پیچیده‌ محلی، بتوان از آن استفاده کرد. با این حال، یکی از چالش‌های آن، نبود نسخه‌ رایگان دائمی و هزینه‌های اشتراک برای استفاده مداوم است که می‌تواند برای کاربران حرفه‌ای، هزینه‌بر باشد.

دال-ای  (DALL·E)

مجموعه OpenAI توانست با مدل DALL.E به حوزه ابزارهای تولید تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی هم قدم بگذارد و جایگاه خود را در میان برترین‌های این عرصه تثبیت کند. این ابزار مانند مدل‌های تولید متن، از معماری Transformer و GPT برای تولید تصاویر جدید استفاده می‌کند و می‌تواند تصاویر کاملاً جدید و خلاقانه‌ای بر اساس توضیحات متنی ایجاد کند. نسخه‌های جدیدتر مانند DALL·E 3  دارای درک عمیق‌تری از جزئیات متن و سبک‌های هنری مختلف هستند و قادرند خروجی‌هایی با وضوح بالا، ترکیب‌بندی دقیق و تطابق بهتر با دستورالعمل‌های ورودی ارائه دهند.

یکی از ویژگی‌های برجسته‌ DALL·E، کنترل دقیق بر روی سبک و جزئیات تصویر از طریق ورودی متنی است. کاربران می‌توانند از این طریق، سبک‌های مختلفی مانند رئالیسم، نقاشی دیجیتال، هنر مفهومی و حتی طراحی کارتونی را درخواست کنند و مدل به‌طور هوشمند خروجی‌های متناسب را در اختیار آن‌ها قرار دهد. اما با همه اینها، DALL·E دارای محدودیت‌هایی مانند کنترل محدود بر روی چهره‌ها و متن‌های گرافیکی در برخی نسخه‌ها است که باعث می‌شود تصاویر حاوی متن، چندان بی‌نقص به نظر نرسند.

در نهایت می‌توان گفت ابزارهای متنی و تصویری مبتنی بر هوش مصنوعی مولد، هرروزه درحال گسترش هستند و رقیبان جدیدی به عرصه ابزارهای مولد هوشمند پای می‌گذارند. این رقابت هیجان‌انگیز باعث شده تا کیفیت ابزارهای موجود، رفته رفته بهبود پیدا کند و از محدودیت‌های آنها کاسته شود.

آینده هوش مصنوعی مولد

 هرچند هوش مصنوعی مولد، خود یک فناوری نوظهور به حساب می‌آید، اما این دلیلی نیست که در مورد آینده چنین فناوری تحول‌آفرینی پیش‌نگری نکنیم. یکی از مهم‌ترین تحولات در این حوزه، افزایش دقت و خلاقیت مدل‌های زبانی و تصویری است. مدل‌های آینده قادر خواهند بود متون و تصاویر را با درک عمیق‌تری نسبت به مدل‌های فعلی پردازش کنند، به‌طوری‌که تفاوت آن‌ها با محتوای تولیدشده توسط انسان به‌حداقل برسد. علاوه بر این، پیشرفت در مدل‌های چندوجهی (Multimodal AI) باعث خواهد شد که سیستم‌های هوش مصنوعی بتوانند هم‌زمان داده‌های متنی، تصویری، صوتی و ویدیویی را تحلیل و ترکیب کنند. این امر باعث می‌شود تا دروازه‌های تازه‌ای در حوزه رسانه، سرگرمی و آموزش به روی کاربران گشوده شود و تحولات بنیادینی در صنایع مختلف به وجود بیاید.

از منظر تعامل با انسان، هوش مصنوعی مولد به سمت سیستم‌هایی حرکت خواهد کرد که درک عمیق‌تری از احساسات، نیت و شخصیت کاربران دارند و این پیشرفت‌ها به لطف توسعه مدل‌های شخصی‌سازی‌شده و یادگیری مستمر امکان‌پذیر خواهد شد. در آینده، دستیارهای هوشمند تنها به افزایش دقت مکالمات اکتفا نمی‌کنند و با درک مفهوم مکالمات و توجه به تاریخچه تعاملات قبلی، رفتارها و علایق کاربر، پیشنهادهای دقیق‌تری به او ارائه می‌دهند. این امر در حوزه‌هایی نظیر مراقبت‌های بهداشتی، خدمات مشتری و مشاوره‌های شخصی تأثیر چشمگیری خواهد داشت.

در صنایع خلاق مانند فیلم‌سازی، موسیقی و طراحی، هوش مصنوعی مولد پتانسیل آن را دارد که فرایند تولید محتوا را متحول کند. مدل‌های پیشرفته آینده قادر خواهند بود فیلمنامه‌هایی با ساختارهای پیچیده تولید کنند، موسیقی‌هایی متناسب با احساسات مختلف بسازند و آثار هنری دیجیتال با سبک‌های خاص تولید کنند. این فناوری‌ نه‌تنها خلاقیت تولیدکنندگان محتوا را ارتقا می‌دهد، بلکه به ابزاری قدرتمند برای ایده‌پردازی در دست هنرمندان تبدیل می‌شود.

یکی از چالش‌های بزرگ در آینده هوش مصنوعی مولد، کنترل کیفیت، اخلاقیات و استفاده مسئولانه از این فناوری است. توسعه الگوریتم‌های هوش مصنوعی که بتوانند محتوای جعلی یا گمراه‌کننده را شناسایی کنند، یکی از اولویت‌های اساسی است که امروزه بسیاری از کشورها به آن توجه دارند. همچنین، تعیین مرزهای اخلاقی برای استفاده از محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی، به‌ویژه در زمینه‌هایی مانند تولید اخبار، آثار هنری و متون علمی، بیش از پیش بحث‌برانگیز خواهد بود. علاوه بر این، مسائلی همچون حق مالکیت فکری و تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل انسانی از جمله موضوعاتی هستند که نیازمند سیاست‌گذاری‌های دقیق و راه‌حل‌های نوآورانه خواهند بود.

در نهایت، هدف غایی این فناوری، تقویت خلاقیت و بهره‌وری انسانی است، نه جایگزینی کامل آن. با پیشرفت الگوریتم‌های یادگیری عمیق و توسعه روش‌های پردازش داده، مدل‌های آینده می‌توانند به‌عنوان همکاران خلاق انسان عمل کنند و امکان خلق ایده‌ها و راه‌حل‌های جدید را فراهم آورند.

نتیجه‌گیری

 هوش مصنوعی مولد، بدون شک یکی از تحول‌آفرین‌ترین فناوری‌های عصر حاضر است که مرزهای خلاقیت و نوآوری را جابه‌جا کرده است. این فناوری با توانایی تولید متن، تصویر، ویدئو و حتی موسیقی، فرصت‌های بی‌شماری را در صنایع مختلف ایجاد کرده و بهره‌وری را به سطحی جدید رسانده است. از کمک به نویسندگان و طراحان گرفته تا بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری و پزشکی، هوش مصنوعی مولد به ابزاری قدرتمند تبدیل شده که زندگی روزمره و کسب‌وکارها را متحول کرده است. در نهایت، هوش مصنوعی مولد نه یک تهدید، بلکه ابزاری برای تقویت توانایی‌های انسان و گسترش مرزهای خلاقیت است که به طور قطع در آینده، بیش از پیش به پیشرفت صنایع و ارتقا سطح رفاه در جامعه کمک می‌کند.