۸ کاربرد شگفت‌انگیز هوش مصنوعی مولد چندوجهی در کسب‌وکارها

تحول فناوری همواره مرزهای دانش را جابه‌جا کرده است، اما هیچ نوآوری‌ای به اندازه‌ی هوش مصنوعی مولد چندوجهی نتوانسته دنیای دیجیتال را به این سرعت متحول کند. درحالی‌که مدل‌های سنتی یادگیری ماشین تنها قادر به پردازش یک نوع داده بودند، مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی، عصر جدیدی از تحلیل و پردازش هوشمند اطلاعات را رقم زده‌اند. اکنون ماشین‌ها می‌توانند متن، تصویر، صدا و حتی داده‌های پیچیده‌ی سازمانی را به‌صورت یکپارچه درک کنند، ترکیب نمایند و بر اساس آن‌ها محتوای خلاقانه و پاسخ‌های هوشمند تولید کنند. این پیشرفت، نه‌تنها حوزه‌هایی چون بازاریابی، خدمات مشتریان، پزشکی و صنعت را متحول کرده، بلکه پرسش‌های عمیقی را درباره‌ی آینده‌ی تعامل انسان و ماشین مطرح نموده است.

با ظهور مدل‌های پیشرفته‌ای همچون GPT-4.5 و Gemini، شرکت‌ها و سازمان‌های پیشرو در تلاش‌اند تا از مزایای بی‌نظیر این فناوری برای بهینه‌سازی فرآیندها و افزایش بهره‌وری استفاده کنند. اما این تحول تنها به فرصت‌ها محدود نمی‌شود؛ چالش‌هایی مانند هزینه‌های محاسباتی، ادغام داده‌ها و ملاحظات حریم خصوصی نیز در مسیر گسترش این فناوری قرار دارند. در این مقاله، با ۸ کاربرد شگفت‌انگیز هوش مصنوعی مولد چندوجهی آشنا خواهیم شد و بررسی خواهیم کرد که چگونه این فناوری می‌تواند آینده‌ی دنیای دیجیتال را بازتعریف کند.

هوش مصنوعی مولد چندوجهی

در حوزه هوش مصنوعی، ظهور سیستم‌های چندوجهی مبتنی بر هوش مصنوعی مولد (GenAI) امکان ایجاد انواع مدل‌های یادگیری ماشین را فراهم آورده است که قادر به پردازش و درک انواع گوناگون داده‌ها نظیر متن، تصاویر و صدا می‌باشند. این قابلیت‌های نوین، افق‌های تازه‌ای را در زمینه‌های تولید محتوا، ارائه خدمات به مشتریان و انجام تحقیقات و توسعه پیش روی متخصصان و سازمان‌ها گشوده است.

در حال حاضر، بسیاری از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد که توسط شرکت‌های برجسته‌ای همچون گوگل، مایکروسافت، AWS، آنتروپیک، شرکت OpenAI و همچنین جامعه متن‌باز توسعه یافته‌اند، حداقل از دو نوع داده‌ی متنی و تصویری در قالب یک مدل یکپارچه پشتیبانی می‌کنند. علاوه بر این، تلاش‌های مستمری در جریان است تا امکان پردازش ورودی‌های دیگری نظیر داده‌های حاصل از دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)، دستورات کنترلی ربات‌ها، سوابق سازمانی و کدهای برنامه‌نویسی نیز به این مدل‌ها افزوده شود.

به گفته کریستین وارد (Christian Ward)، معاون اجرایی و مدیر ارشد داده در پلتفرم تجربه دیجیتال Yext، اهمیت رویکرد چندوجهی در هوش مصنوعی برای کاربردهای تجاری زمانی به بهترین نحو درک می‌شود که تنوع و پیچیدگی داده‌هایی که کسب‌وکارها به صورت روزانه با آن‌ها مواجه هستند، مورد توجه قرار گیرد. این رویکرد، امکان درک عمیق‌تر و جامع‌تری از این داده‌ها را فراهم می‌سازد.

مدل‌های هوش مصنوعی مولد چندوجهی می‌توانند در تحلیل و پردازش داده‌های متنوعی از جمله داده‌های مالی، مشخصات مشتریان، آمار فروشگاه‌ها، اطلاعات جغرافیایی، روندهای جستجو و بینش‌های بازاریابی به کسب‌وکارها کمک کنند. این داده‌ها معمولاً در قالب‌های مختلفی نظیر تصاویر، نمودارها، متن، صدا و مکالمات ذخیره می‌شوند. هوش مصنوعی چندوجهی این توانایی را دارد که به صورت خودکار ارتباطات پنهان میان مجموعه‌های داده‌ی مختلف را که نشان‌دهنده موجودیت‌هایی مانند مشتریان، تجهیزات و فرآیندهای سازمانی هستند، شناسایی نماید.

وارد در ادامه بیان می‌کند:

ما اغلب عادت کرده‌ایم که این مجموعه‌های داده را به صورت مجزا و معمولاً در بسته‌های نرم‌افزاری مختلف مشاهده کنیم. اما رویکرد چندوجهی، علاوه بر ادغام و ترکیب این داده‌ها، امکان تولید اشکال خروجی کاملاً جدید و نوآورانه را نیز فراهم می‌آورد.

Christian Ward

این امر، دیدگاه‌های جدید و ارزشمندی را در اختیار کاربران قرار می‌دهد که پیش از این به سادگی قابل دستیابی نبود.

شروع کار با مدل های چندوجهی

سرویس‌های پیشرو در حوزه هوش مصنوعی، نظیر GPT-4.5 از شرکت OpenAI و Gemini از گوگل، به تدریج در حال ادغام قابلیت‌های پشتیبانی از روش‌های متنوع ورود و خروج داده هستند. این مدل‌های پیشرفته قادرند محتوا را در قالب‌های گوناگونی از جمله متن، تصاویر و صدا درک نموده و تولید نمایند.

ساموئل هاموِی (Samuel Hamway)، متخصص محصول در شرکت Cohere Health که در زمینه تحلیل داده‌های مراقبت‌های بهداشتی فعالیت می‌کند، بیان داشت:

ظهور مدل‌های چندوجهی مولد قدرتمند، همچون GPT-4.5 و Gemini، نمایانگر یک نقطه عطف اساسی در مسیر توسعه هوش مصنوعی به شمار می‌رود.

Samuel Hamway

این پیشرفت، امکانات جدید و گسترده‌ای را در اختیار محققان و کاربران قرار می‌دهد.

هاموی پیشنهاد می‌کند که سازمان‌ها و کسب‌وکارها فعالیت خود در این زمینه را با بررسی و آزمایش چت‌بات‌های در دسترس عموم، مانند ChatGPT و Gemini، آغاز نمایند. این پلتفرم‌ها با قابلیت‌های چندوجهی خود، فرصتی بی‌نظیر را برای کسب‌وکارها فراهم می‌آورند تا سطح بهره‌وری خود را در زمینه‌های متعددی ارتقا بخشند. برای نمونه، ChatGPT و Gemini می‌توانند تعاملات معمول با مشتریان را به صورت خودکار انجام دهند، در تولید محتوای خلاقانه به کاربران کمک کنند، فرآیند تحلیل داده‌های پیچیده را تسهیل نمایند و داده‌های بصری را در پاسخ به پرسش‌های متنی تفسیر کنند.

با وجود پیشرفت‌های چشمگیر اخیر، مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی به طور کلی در مقایسه با مدل‌های زبان بزرگ (LLM) از بلوغ کمتری برخوردار هستند. این امر عمدتاً به دلیل چالش‌های موجود در زمینه دستیابی به داده‌های آموزشی با کیفیت بالا برای این نوع مدل‌ها است. علاوه بر این، آموزش و اجرای مدل‌های چندوجهی ممکن است در مقایسه با LLMهای سنتی، نیازمند صرف هزینه و منابع محاسباتی بیشتری باشد.

ویشال گوپتا (Vishal Gupta)، از شرکای شرکت مشاوره Everest Group، خاطرنشان کرد که مدل‌های هوش مصنوعی چندوجهی فعلی عمدتاً بر پردازش متن و تصاویر متمرکز هستند و برخی از مدل‌ها در مراحل آزمایشی، قابلیت پردازش گفتار را نیز شامل می‌شوند. با این حال، گوپتا اضافه کرد که با توجه به کاربرد وسیع هوش مصنوعی چندوجهی در صنایع و عملکردهای شغلی متنوع، انتظار می‌رود که رشد و توسعه این فناوری در سال‌های آتی سرعت چشمگیری به خود بگیرد.

8 مورد استفاده از هوش مصنوعی مولد چندوجهی

در ادامه، به هشت مورد از کاربردهای عملی و ملموس هوش مصنوعی مولد چندوجهی در دنیای واقعی اشاره می‌شود که در حال حاضر یا در آینده نزدیک، می‌توانند ارزش قابل توجهی را برای سازمان‌ها در مقایسه با هوش مصنوعی سنتی ایجاد نمایند.

1. بازاریابی و تبلیغات

به گفته گوپتا، تولید محتوای بازاریابی یکی از برجسته‌ترین موارد استفاده از هوش مصنوعی مولد چندوجهی است که در حال حاضر با استقبال چشمگیری مواجه شده است. مدل‌های چندوجهی قادرند صدا، تصاویر، ویدئو و متن را به صورت یکپارچه ترکیب کنند و در نتیجه به توسعه تصاویر و ویدئوهای پویا برای کمپین‌های بازاریابی کمک نمایند. گوپتا معتقد است که این امر، پتانسیل عظیمی برای ارتقای تجربه مشتری از طریق شخصی‌سازی پویای محتوا برای کاربران و همچنین بهبود کارایی و بهره‌وری تیم‌های تولید محتوا فراهم می‌آورد.

با این حال، هاموی هشدار می‌دهد که شرکت‌ها باید بین شخصی‌سازی محتوا و ملاحظات مربوط به حفظ حریم خصوصی مشتریان تعادل برقرار کنند. علاوه بر این، آن‌ها نیازمند توسعه زیرساخت‌های داده‌ای هستند که بتوانند به طور مؤثر مجموعه‌های داده بزرگ و متنوع را برای استخراج بینش‌های عملی مدیریت نمایند.

2. برچسب گذاری تصویر و ویدئو

به بیان گوپتا، مدل‌های هوش مصنوعی مولد چندوجهی این قابلیت را دارند که توضیحات متنی برای مجموعه‌ای از تصاویر تولید کنند. این ویژگی می‌تواند در زمینه‌های مختلفی از جمله زیرنویس‌گذاری ویدئوها، حاشیه‌نویسی و برچسب‌گذاری تصاویر، تولید توضیحات محصول برای وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک و تهیه گزارش‌های پزشکی مورد استفاده قرار گیرد. این امر به سازماندهی بهتر محتوای بصری و دسترسی آسان‌تر به اطلاعات کمک می‌کند.

3. پشتیبانی و تعامل با مشتری

یاد اورن (Yaad Oren)، مدیر عامل آزمایشگاه‌های SAP در ایالات متحده و رئیس جهانی نوآوری SAP BTP، بر این باور است که یکی از امیدوارکننده‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد چندوجهی، حوزه پشتیبانی مشتری است. هوش مصنوعی مولد چندوجهی می‌تواند تعاملات پشتیبانی مشتری را از طریق تحلیل همزمان متن، تصاویر و داده‌های صوتی بهبود بخشد و در نتیجه، پاسخ‌های دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تری ارائه دهد که منجر به ارتقای تجربه کلی مشتری می‌گردد. همچنین، چت‌بات‌ها می‌توانند از قابلیت‌های چندوجهی برای درک و پاسخگویی دقیق‌تر به پرسش‌های مشتریان، با در نظر گرفتن اطلاعات بصری و متنی، بهره ببرند. با این حال، یکی از چالش‌های اساسی در این زمینه، اطمینان از مدیریت صحیح و اخلاقی انواع داده‌های متنوع، به ویژه اطلاعات حساس مشتریان است.

4. بهینه سازی زنجیره تامین

هوش مصنوعی مولد چندوجهی این امکان را فراهم می‌آورد تا فرآیندهای زنجیره تأمین از طریق تحلیل داده‌های متنی و تصویری به منظور ارائه بینش‌های آنی در زمینه مدیریت موجودی، پیش‌بینی تقاضا و کنترل کیفیت، بهینه شوند. اورن اشاره می‌کند که آزمایشگاه‌های SAP در ایالات متحده در حال بررسی کاربرد تحلیل تصاویر برای تضمین کیفیت در فرآیندهای تولید و شناسایی نقص‌ها یا ناهنجاری‌ها هستند. این شرکت همچنین در حال بررسی چگونگی استفاده از مدل‌های پردازش زبان طبیعی برای تحلیل داده‌های متنی از منابع مختلف به منظور پیش‌بینی نوسانات تقاضا و بهینه‌سازی سطوح موجودی است.

5. بهبود مراقبت های بهداشتی

تیلور دولزال (Taylor Dolezal)، رئیس دفتر مدیرعامل در شرکت Merly که در زمینه برنامه‌نویسی یادگیری ماشین فعالیت می‌کند، معتقد است که ادغام انواع مختلف داده‌ها در بخش مراقبت‌های بهداشتی، نویدبخش تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها و ارائه مراقبت‌های شخصی‌سازی‌شده به بیماران است. هوش مصنوعی مولد چندوجهی به ویژه در توسعه ابزارهای تشخیصی، ربات‌های جراحی و دستگاه‌های نظارت از راه دور کاربرد فراوانی دارد. دولزال خاطرنشان می‌کند که اگرچه این پیشرفت‌ها امید به بهبود نتایج درمان بیماران و تسریع تحقیقات پزشکی را افزایش می‌دهند، اما چالش‌هایی را نیز در زمینه ادغام داده‌ها، تضمین دقت و حفظ حریم خصوصی بیماران ایجاد می‌کنند.

6. بهبود ساخت و طراحی محصول

دولزال همچنین بیان می‌کند که هوش مصنوعی مولد چندوجهی می‌تواند فرآیندهای تولید و طراحی محصولات را به طور قابل توجهی ارتقا دهد. مدل‌هایی که بر اساس داده‌های مربوط به طراحی و تولید، گزارش‌های نقص و بازخورد مشتری آموزش دیده‌اند، قادرند فرآیند طراحی را بهبود بخشند، سطح کنترل کیفیت را افزایش دهند و کارایی تولید را ارتقا بخشند. به گفته دولزال، هوش مصنوعی می‌تواند روندهای بازار و بازخورد مصرف‌کنندگان را در طراحی محصول تجزیه و تحلیل کند و همچنین کنترل کیفیت و نگهداری پیش‌بینی‌کننده را در فرآیندهای تولید به اجرا درآورد. چالش اصلی در این زمینه، ادغام منابع داده‌ای متعدد و اطمینان از قابلیت تفسیر تصمیمات اتخاذ شده توسط هوش مصنوعی است.

7. آموزش کارکنان

وارد معتقد است که هوش مصنوعی مولد چندوجهی می‌تواند سطح یادگیری و تسلط را در برنامه‌های آموزشی کارکنان بهبود بخشد. با بهره‌گیری از مواد آموزشی و داده‌های متنوع برای تولید محتوا، هوش مصنوعی قادر است تجربه‌ای متناسب با نقش و نیازهای هر کارمند ایجاد کند. در این راستا، کارکنان می‌توانند از طریق ضبط‌های صوتی یا تصویری، مطالب را به هوش مصنوعی “آموزش دهند” و یک سازوکار بازخورد تعاملی ایجاد کنند. هنگامی که کارکنان درک خود از مطالب را برای سیستم هوش مصنوعی بیان می‌کنند، سیستم میزان درک آن‌ها را ارزیابی کرده و نقاط ضعف یادگیری را شناسایی می‌کند. وارد هشدار می‌دهد که این رویکرد ممکن است با چالش‌هایی، به ویژه در زمینه پذیرش بازخورد ارائه شده توسط هوش مصنوعی از سوی انسان، مواجه شود. با این وجود، این روش نویدبخش ارائه یک تجربه یادگیری شخصی‌سازی‌شده‌تر و مؤثرتر است.

8. پاسخ به سؤال چندوجهی

آجی دیواکاران (Ajay Divakaran)، مدیر ارشد فنی SRI International، اظهار داشت که این موسسه تحقیقاتی غیرانتفاعی در حال بررسی چگونگی بهبود پاسخگویی به سؤالات از طریق ترکیب تصاویر و متن و همچنین صدا است. این قابلیت چندوجهی به ویژه برای برنامه‌هایی که شامل انجام مراحل منظم و پیوسته هستند، بسیار مفید است. به عنوان مثال، فردی که در مورد تعمیرات منزل از یک سیستم هوش مصنوعی سؤال می‌پرسد، می‌تواند ترکیبی از دستورالعمل‌های متنی به همراه تصاویر و ویدئوهای تولید شده دریافت کند. در این حالت، متن و تصاویر بصری به صورت هماهنگ عمل می‌کنند تا مراحل انجام کار را به طور کامل برای کاربر توضیح دهند.

جمع بندی

هوش مصنوعی مولد چندوجهی دیگر یک فناوری آینده‌نگرانه نیست؛ بلکه به واقعیتی ملموس و انقلابی در دنیای دیجیتال تبدیل شده است. از بازاریابی و تبلیغات گرفته تا تحلیل داده‌های پیچیده و بهینه‌سازی زنجیره تأمین، این مدل‌های نوین در حال تغییر شیوه‌ی تعامل انسان با فناوری هستند. توانایی پردازش و ترکیب داده‌های متنی، تصویری و صوتی در یک چارچوب یکپارچه، فرصت‌های بی‌سابقه‌ای را برای کسب‌وکارها و محققان فراهم کرده است تا بینش‌های عمیق‌تری به دست آورند، تصمیمات بهتری اتخاذ کنند و محتوایی غنی‌تر تولید نمایند. با این حال، چالش‌هایی همچون مدیریت داده‌ها، هزینه‌های محاسباتی و مسائل اخلاقی، همچنان مسیر رشد این فناوری را پیچیده می‌سازد.

بی‌تردید، آینده‌ی هوش مصنوعی در گرو پیشرفت مدل‌های چندوجهی خواهد بود. همان‌گونه که در این مقاله بررسی شد، سازمان‌هایی که بتوانند از این فناوری به درستی بهره ببرند، مزیت رقابتی بی‌نظیری به دست خواهند آورد. در عین حال، رویکرد محتاطانه در مدیریت و توسعه‌ی این مدل‌ها، نقش تعیین‌کننده‌ای در موفقیت و پذیرش گسترده‌ی آن‌ها در سطح جهانی ایفا خواهد کرد. اکنون بیش از هر زمان دیگری، پرسش اصلی این نیست که «آیا باید از این فناوری استفاده کنیم؟» بلکه این است که «چگونه می‌توانیم از آن به بهترین شکل بهره ببریم؟».

سوالات متداول