هوش مصنوعی مولد (Generative AI) چیست؟ تمام آنچه که نیاز است بدانید!

هوش مصنوعی مولد، فناوری جدیدی از هوش مصنوعی است که می‌تواند انواع مختلفی از محتوا مانند متن، تصویر، صدا و داده‌های دیگر را تولید کند. اخیراً با معرفی رابط‌های کاربری ساده، این فناوری توانسته توجه زیادی را به خود جلب کند. با استفاده از آن، کاربران می‌توانند در مدت زمان کوتاهی، متون، گرافیک‌ها و ویدیوهای با کیفیت بالا ایجاد کنند. این فناوری در دهه 1960 در چت بات‌ها معرفی شد. اما تا سال 2014 و با ارائه شبکه‌های عصبی مولد متخاصم یا GAN (یک نوع الگوریتم یادگیری ماشین)، هوش مصنوعی مولد توانست تصاویر، ویدئوها و صداهای واقعی و قانع کننده‌ای از افراد واقعی تولید کند.

از یک طرف، هوش مصنوعی مولد فرصت‌های جدیدی مانند دوبله‌ی بهتر فیلم‌ها و تولید محتوای آموزشی با کیفیت بالاتر ایجاد کرده است. اما از طرف دیگر، این فناوری نگرانی‌هایی را نیز به همراه داشته است. یکی از این نگرانی‌ها، تولید تصاویر و ویدیوهای جعلی و فریبنده به نام دیپ فیک است. نگرانی دیگر، امکان استفاده از این فناوری برای حملات مخرب امنیتی به کسب و کارها از جمله جعل درخواست‌های مدیران به کارمندان است.

در چند سال اخیر، دو پیشرفت مهم در زمینه هوش مصنوعی مولد رخ داده است:

1) ترنسفورمرها: یک روش یادگیری ماشین است که به محققان اجازه می‌دهد مدل‌های بزرگ‌تری را بدون برچسب‌گذاری قبلی داده‌ها آموزش دهند. بنابراین می‌توان مدل‌های جدید را روی میلیاردها صفحه متن آموزش داد و به پاسخ‌های عمیق‌تر دست یافت. ترنسفورمرها همچنین مفهوم “توجه” را معرفی کردند که به مدل‌ها امکان می‌دهد ارتباطات بین کلمات را نه تنها در جملات جداگانه، بلکه در سطوح بزرگ‌تر مانند صفحات، فصل‌ها و کتاب‌ها نیز ردیابی کنند.

2) مدل‌های زبان بزرگ (LLM): این مدل‌ها با میلیاردها یا حتی تریلیون‌ها پارامتر، دوره جدیدی را آغاز کرده‌اند که در آن مدل‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند متن بنویسند، تصاویر واقعی ترسیم کنند و تا حدی سرگرم‌کننده باشند. علاوه بر این، پیشرفت‌های هوش مصنوعی چندرسانه‌ای (multimodal AI) باعث شده تیم‌ها بتوانند محتوای متنی، گرافیکی و ویدئویی تولید کنند؛ مانند ابزار Dall-E که تصاویر را از توضیحات متنی ایجاد می‌کند.

تاریخچه و سیر تکاملی هوش مصنوعی

با وجود پیشرفت‌های قابل توجه در زمینه هوش مصنوعی مولد، ما هنوز در مراحل اولیه استفاده از این فناوری برای تولید متن‌های روان و تصاویر سبک فوتورئالیستی هستیم. نخستین پیاده‌سازی‌های این فناوری با مشکلاتی مانند سوگیری، عدم دقت، توهمات و پاسخ‌های عجیب و غریب روبرو بوده‌اند. اما پیشرفت‌های انجام شده نشان می‌دهد که قابلیت‌های ذاتی هوش مصنوعی مولد می‌تواند به طور بنیادی، فناوری‌های سازمانی و نحوه عملکرد کسب و کارها را متحول کند. در آینده، این فناوری می‌تواند در زمینه‌هایی مانند نوشتن کد، طراحی داروهای جدید، توسعه محصولات، بازطراحی فرایندهای کسب و کار و تغییر زنجیره تامین مورد استفاده قرار گیرد.

هوش مصنوعی مولد چگونه کار می‌کند؟

هوش مصنوعی مولد با یک ورودی (دستور یا پرامپت) شروع می‌شود که می‌تواند متن، تصویر، ویدیو، طرح یا نت موسیقی باشد. بعد از دریافت این ورودی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی محتوای جدیدی را تولید می‌کنند. این محتوا می‌تواند شامل مقاله‌ها، راه حل‌های مسائل یا حتی محتوای جعلی مانند تصاویر یا صدای شخصی خاص باشد که توسط هوش مصنوعی ساخته شده است.

در گذشته، برای استفاده از هوش مصنوعی مولد، کاربران باید داده‌ها را از طریق رابط برنامه نویسی کاربردی (API) یا فرآیندهای پیچیده ارسال می‌کردند. این بدان معنی بود که توسعه دهندگان باید با ابزارهای تخصصی آشنا می‌شدند و برنامه‌ها را با استفاده از زبان‌های برنامه نویسی مانند پایتون می‌نوشتند.

امروزه، شرکت‌های پیشرو در زمینه هوش مصنوعی مولد در تلاش هستند تا تجربه کاربری بهتری را ایجاد کنند. با این روش جدید، شما می‌توانید درخواست خود را به زبان ساده و روشن بیان کنید. پس از دریافت نتیجه اولیه، می‌توانید با ارائه بازخورد درباره سبک، لحن و دیگر ویژگی‌های مورد نظر، محتوای تولید شده را شخصی‌سازی کنید. این روند به شما اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به دانش تخصصی برنامه نویسی، از قدرت هوش مصنوعی مولد بهره‌مند شوید و محتوای سفارشی دقیقاً منطبق با نیازهای خود تولید کنید.

مدل‌های هوش مصنوعی مولد

مدل‌های هوش مصنوعی مولد از الگوریتم‌های مختلف هوش مصنوعی برای نمایش و پردازش محتوا استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، برای تولید متن:

1) ابتدا تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)، نویسه‌های خام مانند حروف، علائم نگارشی و کلمات را به جملات و بخش‌های گفتاری تبدیل می‌کنند.

2) سپس با استفاده از روش‌های رمزگذاری مختلف، این جملات و بخش‌ها به بردارهایی تبدیل می‌شوند.

روند مشابهی برای تصاویر نیز انجام می‌شود؛ تصاویر به عناصر بصری مختلف تجزیه شده و به بردارها تبدیل می‌گردند. اما نکته قابل توجه این است که این تکنیک‌ها می‌توانند سوگیری‌ها، نژادپرستی و فریبکاری موجود در داده‌های آموزشی را نیز رمزگذاری و منتقل کنند که باید به آن‌ها توجه ویژه‌ای شود.

هنگامی ‌که توسعه دهندگان می‌خواهند چیزی را در جهان شبیه سازی کنند، از یک نوع شبکه عصبی خاص به نام شبکه تولید کننده استفاده می‌کنند. این شبکه می‌تواند محتوای جدیدی مانند متن، تصویر یا داده را بر اساس یک درخواست یا دستور، تولید کند. برای تولید تصاویر واقعی از چهره انسان یا داده‌های مصنوعی به منظور آموزش هوش مصنوعی، از تکنیک‌هایی مانند GAN (شبکه‌های مولد متخاصم) و VAE (رمزگذارهای خودکار متغیر) که نوعی شبکه عصبی رمزگذار و رمزگشا هستند، استفاده می‌شود.

دیپ لرنینگ چیست؟

پیشرفت‌های اخیر در ترانسفورماتورهایی مانند الگوریتم BERT و AlphaFold شرکت Google وGPT‌های شرکت OpenAI همچنین منجر به ایجاد شبکه‌های عصبی شده‌اند که نه تنها می‌توانند زبان، تصاویر و پروتئین‌ها را رمزگذاری کنند، بلکه قادرند محتوای جدیدی تولید کنند.

Dall-E ،ChatGPT و Gemini چیست؟

ChatGPT، Dall-E و Gemini رابط‌های محبوب هوش مصنوعی مولد هستند.

Dall-E: یک فناوری هوش مصنوعی چندرسانه‌ای است که بر روی مجموعه داده بزرگی از تصاویر و توضیحات متنیِ مرتبط آموزش دیده است. این برنامه می‌تواند ارتباطات میان رسانه‌های مختلف مانند تصویر، متن و صدا را شناسایی کند. فناوری Dall-E معنای کلمات را به عناصر بصری متصل می‌کند. این فناوری در سال 2021 با پیاده سازی GPT شرکت OpenAI ایجاد شد. نسخه‌های بعدی Dall-E 2 و Dall-E 3 به ترتیب در سال‌های 2022 و 2023 منتشر شدند. این ابزار به کاربران امکان می‌دهد تا با درخواست‌های متنی، تصاویر را در سبک‌های مختلف تولید کنند.

همه چیز درباره شرکت OpenAI

ChatGPT: یک چت‌بات هوشمند است که در نوامبر 2022 توجه زیادی را به خود جلب کرد. این چت‌بات بر اساس GPT-3.5 شرکت OpenAI ساخته شده است. OpenAI راهی را برای تعامل و تنظیم دقیق پاسخ‌های متنی از طریق یک رابط چتی با بازخورد تعاملی فراهم کرده است. در گذشته، نسخه‌های قبلی GPT فقط از طریق API قابل دسترسی بودند. نسخه GPT-4 در 14 مارس 2023 منتشر شد. ChatGPT تاریخچه گفتگو با کاربر را در نتایج خود لحاظ می‌کند و یک مکالمه واقعی را شبیه‌سازی می‌کند. پس از محبوبیت باورنکردنی این رابط جدید، مایکروسافت سرمایه‌گذاری قابل توجهی در OpenAI اعلام کرد و نسخه‌ای از GPT را در موتور جستجوی Bing خود ادغام نمود.

معرفی ابزار کوپایلت شرکت مایکروسافت (Microsoft copilot)

Gemini: گوگل یکی از اولین پیشگامان در زمینه تکنیک‌های ترانسفورماتور هوش مصنوعی برای پردازش زبان، پروتئین‌ها و انواع دیگر محتوا بود. برخی از این مدل‌ها را به صورت منبع-باز (open source) در اختیار محققان قرار داد، اما هرگز یک رابط عمومی برای آنها منتشر نکرد. زمانی که مایکروسافت تصمیم گرفت GPT را در موتور جستجوی Bing پیاده سازی کند، گوگل نیز ناچار شد یک ربات چت عمومی به نام Google Bard (اکنون Gemini نامیده می‌شود) را بر اساس نسخه سبک وزن مدل زبان بزرگ LaMDA خود عرضه کند. در ابتدا، Bard دچار اشتباهی در ارائه اطلاعات شد که باعث کاهش قابل توجه ارزش سهام گوگل شد. مدل‌های مایکروسافت و ChatGPT نیز در مراحل اولیه با نتایج نادرست و رفتارهای نامنظم مواجه شدند. از آن زمان، گوگل نسخه جدیدی از Gemini را بر پایه پیشرفته‌ترین مدل زبان بزرگ خود، یعنی PaLM 2 ارائه کرده است. این امر به Gemini اجازه می‌دهد در پاسخگویی به کاربران، کارآمدتر و بصری‌تر عمل کند.

موارد استفاده برای هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای تولید انواع مختلف محتوا از جمله متن، تصویر، صدا و داده مورد استفاده قرار گیرد. با پیشرفت‌های اخیر مانند GPT که قابلیت تنظیم برای کاربردهای گوناگون را دارد، این فناوری برای انواع مختلف کاربران در دسترس‌تر شده است. برخی از کاربردهای هوش مصنوعی مولد عبارتند از:

• پیاده سازی چت بات‌ها برای خدمات مشتری و پشتیبانی فنی
• استفاده از تکنیک دیپ فیک برای تقلید از افراد یا شخصیت‌های خاص
• بهبود دوبله‌ی فیلم‌ها و محتوای آموزشی به زبان‌های مختلف
• نوشتن پاسخ ایمیل، رزومه و مقالات
• خلق آثار هنری فوتورئالیستی در سبک‌های گوناگون
• بهبود ویدیوهای معرفی محصولات 
• پیشنهاد ترکیبات جدید دارویی برای آزمایش
• طراحی محصولات فیزیکی و ساختمانی
• بهینه‌سازی طرح تراشه‌های جدید
• نوشتن موسیقی در سبک‌ها و لحن‌های خاص

مزایای هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد می‌تواند به طور گسترده‌ در بسیاری از زمینه‌های کسب و کار مورد استفاده قرار گیرد. این فناوری می‌تواند تفسیر و درک محتوای موجود را آسان‌تر کند و به طور خودکار محتوای جدید تولید نماید. توسعه‌دهندگان در حال بررسی راه‌هایی هستند تا با تطبیق جریان‌های کاری، هوش مصنوعی مولد را در آنها پیاده کنند. برخی از مزایای بالقوه پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد عبارتند از:

• خودکارسازی فرآیند دستی نوشتن محتوا
• کاهش تلاش برای پاسخگویی به ایمیل‌ها
• بهبود پاسخگویی به سوالات فنی خاص
• ایجاد بازنمایی‌های واقع‌بینانه از افراد
• خلاصه‌کردن اطلاعات پیچیده در یک روایت منسجم
• ساده‌سازی فرآیند تولید محتوا در سبک‌های خاص

محدودیت‌های هوش مصنوعی مولد چیست؟

پیاده سازی‌های اولیه هوش مصنوعی مولد نشان داده است که این فناوری محدودیت‌های متعددی دارد. برخی چالش‌ها، ناشی از رویکردهای خاص مورد استفاده برای کاربردهای خاص است. به عنوان مثال، خواندن خلاصه‌ای از یک موضوع پیچیده، آسان‌تر از توضیحی است که شامل منابع مختلف نکات کلیدی باشد. اگرچه خلاصه‌ی یک متن، خواناتر است، اما کاربر نمی‌تواند منبع اطلاعات را بررسی کند.

برخی محدودیت‌های دیگر هوش مصنوعی مولد عبارتند از:

• همیشه منبع محتوا را مشخص نمی‌کند.
• ارزیابیِ سوگیریِ منابع اولیه ممکن است چالش برانگیز باشد.
• محتوای واقعی، شناسایی اطلاعات نادرست را دشوارتر می‌کند.
• درک چگونگی تنظیم برای شرایط جدید ممکن است دشوار باشد.
• نتایج ممکن است سوگیری، تعصب و نفرت را پنهان کنند.

نگرانی‌های پیرامون هوش مصنوعی مولد چیست؟

ظهور هوش مصنوعی مولد نگرانی‌هایی را در زمینه کیفیت نتایج، پتانسیل سوءاستفاده و اختلال در مدل‌های تجاری موجود برانگیخته است. برخی از این مسائل نگران کننده عبارتند از:

• ارائه اطلاعات نادرست و گمراه کننده
• دشواری اعتماد به اطلاعات، بدون دانستن منابع و مآخذ آنها 
• ترویج انواع جدیدی از سرقت ادبی که حقوق تولیدکنندگان محتوای اصلی را نادیده می‌گیرد
• اختلال در مدل‌های کسب و کار مبتنی بر بهینه سازی موتور جستجو و تبلیغات
• تسهیل تولید اخبار جعلی
• ادعای جعلی بودن شواهد عکاسی واقعی با انتساب به هوش مصنوعی

چند نمونه از ابزارهای مولد هوش مصنوعی چیست؟

در حال حاضر، ابزارهای مختلفی برای هوش مصنوعی مولد در زمینه‌های متن، تصویر، موسیقی، کد و صدا وجود دارد. برخی از ابزارهای محبوب تولید محتوا توسط هوش مصنوعی عبارتند از:

• ابزارهای تولید متن عبارتند از: ChatGPT، Jasper، AI-Writer و Lex.
• ابزارهای تولید تصویر عبارتند از: Dall-E 2، Midjourney و Stable Diffusion.
• ابزارهای تولید موسیقی عبارتند از: Amper، Dadabots و MuseNet.
• ابزارهای تولید کد عبارتند از: Codex، GitHub Copilot و Tabnine.
• ابزارهای ترکیب صدا عبارتند از: Descript، Listnr و Podcast.ai.
• شرکت‌هایی که به طراحی ابزارهایی برای ساخت تراشه‌های هوش مصنوعی می‌پردازند عبارتند ازSynopsys : Cadence، Google و Nvidia.

موارد استفاده از هوش مصنوعی مولد بر اساس صنعت

موارد زیر، نمونه‌هایی هستند که تاثیر فناوری‌های جدید هوش مصنوعی مولد را بر صنایع مختلف نشان می‌دهد:

• امور مالی: می‌تواند از این فناوری برای تشخیص بهتر تقلب با مشاهده تراکنش‌ها و سابقه افراد استفاده کند.
• حقوق: طراحی و تفسیر قراردادها، تجزیه و تحلیل شواهد و پیشنهاد استدلال را آسان‌تر می‌کند.
• تولید: شناسایی دقیق‌تر قطعات معیوب و علل آن با تجزیه و تحلیل داده‌های مختلف.
• فیلم و رسانه: می‌تواند به تولید ارزان‌تر محتوا و ترجمه آن به زبان‌های دیگر با صدای بازیگران کمک کند.
• پزشکی: شناسایی موثرتر داروهای امیدبخش جدید.
• معماری: طراحی و تطبیق نمونه‌های اولیه با سرعت بیشتر.
• بازی سازی: طراحی سریع‌تر محتوا و سطوح بازی.

در کل، این فناوری‌ها همانند قدرت بخار، الکتریسیته و کامپیوتر، تأثیر عمیقی بر بسیاری صنایع خواهند داشت. اما همانند فناوری‌های قبلی، ممکن است چند دهه طول بکشد تا بهترین راه استفاده از آنها در انجام کارها پیدا شود.