ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي Generative AI هو نوع من تقنيات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إنتاج أنواع مختلفة من المحتوى، بما في ذلك النصوص text والصور imagery والصوت audio والبيانات التركيبية synthetic data. كانت الضجة الأخيرة حول الذكاء الاصطناعي التوليدي مدفوعة ببساطة واجهات المستخدم الجديدة لإنشاء نصوص ورسومات ومقاطع فيديو عالية الجودة في غضون ثوانٍ.
وتجدر الإشارة إلى أن التكنولوجيا ليست جديدة تمامًا. تم تقديم الذكاء الاصطناعي التوليدي في الستينيات في بوتات المحادثة chatbots. ولكن لم يكن الأمر كذلك حتى عام 2014، مع إدخال شبكات الخصومة التوليدية generative adversarial networks، أو GANs – نوع من خوارزمية التعلم الآلي – يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء صور ومقاطع فيديو وصوت حقيقيين بشكل مقنع.
من ناحية، فتحت هذه الإمكانية المكتشفة حديثًا فرصًا تشمل دبلجة أفلام أفضل ومحتوى تعليمي ثري. كما أنها كشفت عن مخاوف بشأن التزييف العميق deepfakes – الصور أو مقاطع الفيديو المزيفة رقميًا digitally forged – وهجمات الأمن السيبراني cybersecurity attacks الضارة على الشركات، بما في ذلك الطلبات الشائنة التي تحاكي بشكل واقعي رئيس الموظف.
لعب اثنان من التطورات الحديثة الإضافية التي ستتم مناقشتها بمزيد من التفصيل أدناه دورًا مهمًا في انتقال الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى الاتجاه السائد: المحولات transformers ونماذج اللغة language models المتقدمة التي مكنتها. المحولات هي نوع من التعلم الآلي الذي أتاح للباحثين تدريب نماذج أكبر من أي وقت مضى دون الحاجة إلى تسمية جميع البيانات مسبقًا. وبالتالي يمكن تدريب النماذج الجديدة على بلايين الصفحات من النص، مما يؤدي إلى الحصول على إجابات أكثر عمقًا. بالإضافة إلى ذلك، فتحت المحولات مفهومًا جديدًا اسمه الانتباه attention الذي مكّن النماذج من تتبع الروابط بين الكلمات عبر الصفحات والفصول والكتب بدلاً من الجمل الفردية فقط. وليس فقط الكلمات: يمكن للمحولات أيضًا استخدام قدرتها على تتبع الروابط لتحليل الكودات والبروتينات والمواد الكيميائية والحمض النووي DNA.
أدت التطورات السريعة فيما يسمى بنماذج اللغة الكبيرة large language models (LLMs) – أي النماذج التي تحتوي على مليارات أو حتى تريليونات من المعلمات parameters – إلى فتح حقبة جديدة حيث يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية كتابة نص جذاب ورسم صور واقعية وحتى إنشاء المسلسلات الهزلية. علاوة على ذلك، تتيح الابتكارات في الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط للفرق إنشاء محتوى عبر أنواع متعددة من الوسائط، بما في ذلك النصوص والرسومات والفيديو. هذا هو الأساس لأدوات مثل Dall-E التي تنشئ تلقائيًا صورًا من وصف نصي أو تنشئ تعليقات نصية من الصور.
على الرغم من هذه الاختراقات، ما زلنا في الأيام الأولى لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء نص يمكن قراءته ورسومات مبسطة ذات صور واقعية. واجهت التطبيقات المبكرة مشاكل تتعلق بالدقة accuracy والتحيز bias، فضلاً عن كونها عرضة للهلوسة hallucinations والرد بإجابات غريبة. ومع ذلك، يشير التقدم المحرز حتى الآن إلى أن القدرات الكامنة في هذا النوع من الذكاء الاصطناعي يمكن أن تغير الأعمال بشكل أساسي. من الآن فصاعدًا، يمكن أن تساعد هذه التقنية في كتابة التعليمات البرمجية وتصميم أدوية جديدة وتطوير المنتجات وإعادة تصميم العمليات التجارية وتحويل سلاسل التوريد.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
يبدأ الذكاء الاصطناعي التوليدي بموجه يمكن أن يكون في شكل نص أو صورة أو مقطع فيديو أو تصميم أو نوتات موسيقية أو أي إدخال يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي معالجته. ثم تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي المختلفة بإعادة محتوى جديد استجابةً للمطالبة prompt. يمكن أن يتضمن المحتوى مقالات أو حلولًا للمشكلات أو مزيفة واقعية تم إنشاؤها من صور أو صوت لشخص ما.
تتطلب الإصدارات المبكرة من الذكاء الاصطناعي التوليدي إرسال البيانات عبر واجهة برمجة تطبيقات API أو عملية معقدة بطريقة أخرى. كان على المطورين التعرف على الأدوات الخاصة وكتابة التطبيقات باستخدام لغات مثل Python.
الآن، يعمل رواد الذكاء الاصطناعي التوليدي على تطوير تجارب مستخدم أفضل تتيح لك وصف الطلب بلغة واضحة. بعد استجابة أولية، يمكنك أيضًا تخصيص النتائج بملاحظات حول النمط والنبرة والعناصر الأخرى التي تريد أن يعكسها المحتوى الذي تم إنشاؤه.

ما هي نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية؟
تجمع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية بين خوارزميات الذكاء الاصطناعي المختلفة لتمثيل المحتوى ومعالجته. على سبيل المثال، لإنشاء نص، تقوم تقنيات معالجة اللغة الطبيعية NLP المختلفة بتحويل الأحرف الأولية (مثل الحروف وعلامات الترقيم والكلمات) إلى جمل وأجزاء من الكلام والكيانات والأفعال، والتي يتم تمثيلها كمتجهات vectors باستخدام تقنيات ترميز متعددة. وبالمثل، يتم تحويل الصور إلى عناصر بصرية مختلفة، يتم التعبير عنها أيضًا في شكل متجهات. أحد التحذيرات هو أن هذه التقنيات يمكن أن تشفر أيضًا التحيزات biases والعنصرية racism والخداع deception والانتفاخ puffery الموجودة في بيانات التدريب.
بمجرد أن يستقر المطورون على طريقة لتمثيل العالم، فإنهم يطبقون شبكة عصبية معينة لإنشاء محتوى جديد استجابةً لاستعلام أو مطالبة. تقنيات مثل شبكات الخصومة التوليدية GANs والمشفرات التلقائية المتنوعة variational autoencoders (VAEs)- الشبكات العصبية المزودة بوحدة فك ترميز decoder والترميز encoder – مناسبة لتوليد وجوه بشرية واقعية أو بيانات تركيبية لتدريب الذكاء الاصطناعي أو حتى صور طبق الأصل لبشر معينين.
أدى التقدم الأخير في المحولات مثل تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من Google من المحولات Google’s Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) وOpenAI’s GPT وGoogle AlphaFold أيضًا إلى شبكات عصبية لا يمكنها فقط ترميز اللغة والصور والبروتينات ولكن أيضًا إنشاء محتوى جديد.

ما هي Dall-E و ChatGPT و Bard؟
تعد ChatGPT و Dall-E و Bard من الواجهات التوليدية الشائعة للذكاء الاصطناعي.
• Dall-E: تم تدريب Dall-E على مجموعة بيانات كبيرة من الصور والأوصاف النصية المرتبطة بها، وهو مثال لتطبيق AI متعدد الوسائط يحدد الاتصالات عبر وسائط متعددة، مثل الرؤية والنص والصوت. في هذه الحالة، يربط معنى الكلمات بالعناصر المرئية. تم إنشاؤه باستخدام تطبيق GPT الخاص بـ OpenAI في عام 2021. تم إصدار Dall-E 2، وهو الإصدار الثاني الأكثر قدرة، في عام 2022. وهو يمكّن المستخدمين من إنشاء صور بأنماط متعددة مدفوعة بمطالبات المستخدم.
• ChatGPT:تم بناء ChatGPT المدعوم بالذكاء الاصطناعي والذي أحدث ثورة في العالم في نوفمبر 2022 على تطبيق OpenAI’s GPT-3.5. قدمت OpenAI طريقة للتفاعل وضبط الاستجابات النصية عبر واجهة دردشة مع ردود فعل تفاعلية. لم يكن بالإمكان الوصول إلى الإصدارات السابقة من GPT إلا عبر واجهة برمجة التطبيقات (API). تم إصدار GPT-4 في 14 مارس 2023. يدمج ChatGPT تاريخ محادثته مع المستخدم في نتائجه، لمحاكاة محادثة حقيقية. بعد الشعبية المذهلة لواجهة GPT الجديدة، أعلنت Microsoft عن استثمار جديد هام في OpenAI ودمجت نسخة من GPT في محرك بحث Bing الخاص بها.
• Bard: كانت Google رائدة أخرى مبكرة في تقنيات الذكاء الاصطناعي المحولات الرائدة لمعالجة اللغة والبروتينات وأنواع المحتوى الأخرى. فتح مصدر بعض هذه النماذج للباحثين. ومع ذلك، لم تصدر أبدًا واجهة عامة لهذه النماذج. دفع قرار Microsoft بتطبيق GPT في Bing شركة Google إلى الاندفاع لتسويق برنامج محادثة جماهيري، Google Bard، مبني على نسخة خفيفة الوزن من عائلة LaMDA من نماذج اللغات الكبيرة. عانت Google من خسارة كبيرة في أسعار الأسهم بعد ظهور بارد لأول مرة بعد أن قال نموذج اللغة بشكل غير صحيح إن تلسكوب ويب كان أول من اكتشف كوكبًا في نظام شمسي غريب. وفي الوقت نفسه، فقدت تطبيقات Microsoft و ChatGPT وجهها أيضًا في رحلاتها المبكرة بسبب النتائج غير الدقيقة والسلوك غير المنتظم. كشفت Google منذ ذلك الحين عن إصدار جديد من Bard مبني على نظام LLM الأكثر تقدمًا، PaLM 2، والذي يتيح لـ Bard أن تكون أكثر كفاءة ومرئية في استجابتها لاستفسارات المستخدم.

ما هي حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي في حالات الاستخدام المختلفة لإنشاء أي نوع من المحتوى تقريبًا. أصبحت التكنولوجيا في متناول المستخدمين من جميع الأنواع بفضل الاختراقات المتطورة مثل GPT التي يمكن ضبطها لتطبيقات مختلفة. تتضمن بعض حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي ما يلي:
• تنفيذ بوتات المحادثة لخدمة العملاء والدعم الفني.
• نشر تقنية التزييف العميق لتقليد الأشخاص أو حتى أفراد محددين.
• تحسين دبلجة الأفلام والمحتوى التعليمي بلغات مختلفة.
• كتابة ردود البريد الإلكتروني، ملفات تعريف المواعدة، السير الذاتية وأوراق الفصل الدراسي.
• ابتكار فن واقعي بأسلوب معين.
• تحسين مقاطع الفيديو التوضيحية للمنتج.
• اقتراح مركبات دوائية جديدة للاختبار.
• تصميم المنتجات والمباني المادية.
• تحسين تصميمات الشرائح الجديدة.
• كتابة الموسيقى بأسلوب أو نغمة معينة.

ما هي فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع في العديد من مجالات العمل. يمكن أن يسهل تفسير المحتوى الحالي وفهمه وإنشاء محتوى جديد تلقائيًا. يستكشف المطورون طرقًا يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي من خلالها تحسين تدفقات العمل الحالية، مع التركيز على تكييف سير العمل بالكامل للاستفادة من التكنولوجيا. تتضمن بعض الفوائد المحتملة لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي ما يلي:
• أتمتة العملية اليدوية لكتابة المحتوى.
• تقليل جهد الرد على رسائل البريد الإلكتروني.
• تحسين الرد على استفسارات فنية محددة.
• خلق تمثيلات واقعية للناس.
• تلخيص المعلومات المعقدة في سرد متماسك.
• تبسيط عملية إنشاء المحتوى بأسلوب معين.

ما هي حدود الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
توضح التطبيقات المبكرة للذكاء الاصطناعي التوليدي بوضوح قيوده العديدة. تنتج بعض التحديات التي يولدها الذكاء الاصطناعي عن الأساليب المحددة المستخدمة لتنفيذ حالات استخدام معينة. على سبيل المثال، من الأسهل قراءة ملخص لموضوع معقد من تفسير يتضمن مصادر مختلفة تدعم النقاط الرئيسية. ومع ذلك، تأتي سهولة قراءة الملخص على حساب قدرة المستخدم على فحص مصدر المعلومات.
فيما يلي بعض القيود التي يجب مراعاتها عند تنفيذ أو استخدام تطبيق الذكاء الاصطناعي التكويني:
• لا تحدد دائمًا مصدر المحتوى.
• قد يكون من الصعب تقييم انحياز المصادر الأصلية.
• يجعل المحتوى الواقعي من الصعب التعرف على المعلومات غير الدقيقة.
• قد يكون من الصعب فهم كيفية ضبط الظروف الجديدة.
• النتائج يمكن أن تتأثر بالتحيز والتعصب والكراهية.

ما هي المخاوف المحيطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي؟
يثير ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا مخاوف مختلفة. تتعلق هذه بجودة النتائج، واحتمال سوء الاستخدام والإساءة، وإمكانية تعطيل نماذج الأعمال الحالية. فيما يلي بعض الأنواع المحددة من المشكلات التي تطرحها الحالة الحالية للذكاء الاصطناعي التوليدي:
• يمكن أن توفر معلومات غير دقيقة ومضللة.
• من الصعب أن تثق دون معرفة مصدر ومصدر المعلومات.
• يمكن أن يروج لأنواع جديدة من الانتحال تتجاهل حقوق منشئي المحتوى والفنانين في المحتوى الأصلي.
• قد يعطل نماذج الأعمال الحالية المبنية على تحسين محركات البحث والإعلان.
• يجعل من السهل توليد أخبار مزيفة.
• يجعل من السهل الادعاء بأن الدليل الفوتوغرافي الحقيقي على ارتكاب مخالفة كان مجرد مزيف تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي.
• يمكن أن ينتحل شخصية الناس لهجمات إلكترونية أكثر فاعلية للهندسة الاجتماعية.

ما هي بعض الأمثلة على أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية؟
توجد أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية لطرائق مختلفة، مثل النصوص والصور والموسيقى والرموز والأصوات. تتضمن بعض أدوات إنشاء محتوى AI الشهيرة التي يجب استكشافها ما يلي:
• تتضمن أدوات إنشاء النص GPT و Jasper و AI-Writer و Lex.
• تتضمن أدوات إنشاء الصور Dall-E 2 و Midjourney و Stable Diffusion.
• تشمل أدوات إنشاء الموسيقى Amper و Dadabots و MuseNet.
• تتضمن أدوات إنشاء الكود CodeStarter و Codex و GitHub Copilot و Tabnine.
• تتضمن أدوات التوليف الصوتي Descript و Listnr و Podcast.ai.
• تشمل شركات أدوات تصميم شرائح الذكاء الاصطناعي Synopsys و Cadence و Google و Nvidia.

ما هي حالات الاستخدام للذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الصناعة؟
تم وصف تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة أحيانًا على أنها تقنيات للأغراض العامة تشبه الطاقة البخارية والكهرباء والحوسبة لأنها يمكن أن تؤثر بشكل كبير على العديد من الصناعات وحالات الاستخدام. من الضروري أن تضع في اعتبارك أنه، مثل التقنيات السابقة للأغراض العامة، غالبًا ما استغرق الأشخاص عقودًا للعثور على أفضل طريقة لتنظيم مهام سير العمل للاستفادة من النهج الجديد بدلاً من تسريع أجزاء صغيرة من مهام سير العمل الحالية. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن أن تؤثر بها تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية على الصناعات المختلفة:
• يمكن للمالية أن تراقب المعاملات في سياق تاريخ الفرد لبناء أنظمة أفضل للكشف عن الاحتيال.
• يمكن للشركات القانونية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم العقود وتفسيرها وتحليل الأدلة واقتراح الحجج.
• يمكن للمصنعين استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لدمج البيانات من الكاميرات والأشعة السينية والمقاييس الأخرى لتحديد الأجزاء المعيبة والأسباب الجذرية بشكل أكثر دقة واقتصادية.
• يمكن لشركات الأفلام والإعلام استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج محتوى اقتصاديًا وترجمته إلى لغات أخرى بأصوات الممثلين.
• يمكن للصناعة الطبية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحديد الأدوية المرشحة الواعدة بكفاءة أكبر.
• يمكن للشركات المعمارية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم النماذج الأولية وتكييفها بسرعة أكبر.
• يمكن لشركات الألعاب استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم محتوى اللعبة ومستوياتها.

ما هي الأخلاقيات والتحيزات في الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
على الرغم من وعدها، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية الجديدة تفتح علبة من الديدان فيما يتعلق بالدقة والجدارة بالثقة والتحيز والهلوسة والانتحال الأدبي – وهي قضايا أخلاقية من المحتمل أن تستغرق سنوات لحلها. لا تعتبر أي من المشكلات جديدة بشكل خاص على الذكاء الاصطناعي. غزوة مايكروسوفت الأولى في بوتات الدردشة في عام 2016، والتي تسمى Tay، على سبيل المثال، كان لا بد من إيقافها بعد أن بدأت في إطلاق خطاب تحريضي على Twitter.
الجديد هو أن أحدث مجموعة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية تبدو أكثر تماسكًا على السطح. لكن هذا المزيج من اللغة الشبيهة بالبشر والتماسك ليس مرادفًا للذكاء البشري، وهناك حاليًا جدل كبير حول ما إذا كان يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية على امتلاك القدرة على التفكير. حتى أن أحد مهندسي Google تم فصله بعد أن أعلن علنًا أن تطبيق AI التوليدي للشركة، نماج اللغة لتطبيقات الحوار Language Models for Dialog Applications (LaMDA))، كان واعيًا sentient.
تقدم الواقعية المقنعة لمحتوى الذكاء الاصطناعي التوليدي مجموعة جديدة من مخاطر الذكاء الاصطناعي. إنه يجعل من الصعب اكتشاف المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة AI، والأهم من ذلك أنه يجعل من الصعب اكتشاف عندما تكون الأشياء خاطئة. قد تكون هذه مشكلة كبيرة عندما نعتمد على نتائج الذكاء الاصطناعي التوليدية لكتابة التعليمات البرمجية أو تقديم المشورة الطبية. العديد من نتائج الذكاء الاصطناعي التوليدي ليست شفافة، لذلك من الصعب تحديد ما إذا كانت، على سبيل المثال، تنتهك حقوق الطبع والنشر أو ما إذا كانت هناك مشكلة في المصادر الأصلية التي تستخلص منها النتائج. إذا كنت لا تعرف كيف توصل الذكاء الاصطناعي إلى نتيجة، فلا يمكنك التفكير في سبب كونه خاطئ.

الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل الذكاء الاصطناعي
ينتج الذكاء الاصطناعي التوليدي محتوى جديدًا أو ردودًا على الدردشة أو تصميمات أو بيانات تركيبية أو مزيفة. من ناحية أخرى، ركز الذكاء الاصطناعي التقليدي على اكتشاف الأنماط واتخاذ القرارات وصقل التحليلات وتصنيف البيانات واكتشاف الاحتيال.
غالبًا ما يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي، كما هو مذكور أعلاه، تقنيات الشبكة العصبية مثل المحولات وشبكات GAN وVAEs. تستخدم أنواع أخرى من الذكاء الاصطناعي، على سبيل التمييز، تقنيات تشمل الشبكات العصبية التلافيفية convolutional neural networks والشبكات العصبية المتكررة recurrent neural networks والتعلم المعزز reinforcement learning.
غالبًا ما يبدأ الذكاء الاصطناعي التوليدي بمطالبة تسمح للمستخدم أو مصدر البيانات بإرسال استعلام بداية أو مجموعة بيانات لتوجيه إنشاء المحتوى. يمكن أن تكون هذه عملية تكرارية لاستكشاف تباينات المحتوى. تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي التقليدية بمعالجة البيانات الجديدة لإرجاع نتيجة بسيطة.

ما هو تاريخ الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
كان بوت الدردشة Eliza الذي أنشأه جوزيف وايزنباوم في الستينيات أحد أقدم الأمثلة على الذكاء الاصطناعي التوليدي. استخدمت هذه التطبيقات المبكرة نهجًا قائمًا على القواعد والذي تم كسره بسهولة بسبب محدودية المفردات ونقص السياق والاعتماد المفرط على الأنماط، من بين أوجه القصور الأخرى. كان من الصعب أيضًا تخصيص برامج الدردشة المبكرة وتوسيعها.
شهد هذا المجال انتعاشًا في أعقاب التطورات في الشبكات العصبية والتعلم العميق في عام 2010 والتي مكنت التكنولوجيا من التعلم تلقائيًا لتحليل النص الحالي وتصنيف عناصر الصورة ونسخ الصوت.
قدم إيان جودفيلو شبكات GAN في عام 2014. قدمت تقنية التعلم العميق هذه نهجًا جديدًا لتنظيم الشبكات العصبية المتنافسة لإنشاء اختلافات المحتوى ثم تقييمها. يمكن أن يولد هؤلاء أشخاصًا وأصواتًا وموسيقى ونصًا واقعية. وقد ألهم هذا الاهتمام – والخوف – بكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء صور مزيفة واقعية تنتحل أصواتًا وأشخاصًا في مقاطع الفيديو.
منذ ذلك الحين، ساعد التقدم في تقنيات وبنى الشبكات العصبية الأخرى على توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدية. تشمل التقنيات VAEs، والذاكرة طويلة قصيرة المدى long short-term memory، والمحولات transformers، ونماذج الانتشار diffusion models، ومجالات الإشعاع العصبي neural radiance fields.

ما هي أفضل الممارسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
ستختلف أفضل الممارسات لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي اعتمادًا على الأساليب وسير العمل والأهداف المرجوة. ومع ذلك، من المهم مراعاة العوامل الأساسية مثل الدقة والشفافية وسهولة الاستخدام في العمل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. تساعد الممارسات التالية في تحقيق هذه العوامل:
• قم بتسمية كل محتوى الذكاء الاصطناعي التوليدي بوضوح للمستخدمين والمستهلكين.
• افحص دقة المحتوى الذي تم إنشاؤه باستخدام المصادر الأولية عند الاقتضاء.
• ضع في اعتبارك كيف يمكن دمج التحيز في نتائج الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها.
• تحقق مرة أخرى من جودة الكود والمحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات أخرى.
• تعرف على نقاط القوة والقيود الخاصة بكل أداة من أدوات الذكاء الاصطناعي.
• تعرف على أنماط الفشل الشائعة في النتائج وتغلب عليها.

ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟
لقد أظهر العمق المذهل وسهولة ChatGPT وعدًا هائلاً للتبني الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي التوليدي. من المؤكد أنها أظهرت أيضًا بعض الصعوبات في طرح هذه التكنولوجيا بأمان ومسؤولية. لكن مشكلات التنفيذ المبكرة هذه ألهمت البحث في أدوات أفضل لاكتشاف النصوص والصور ومقاطع الفيديو التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. ستعمل الصناعة والمجتمع أيضًا على بناء أدوات أفضل لتتبع مصدر المعلومات لإنشاء ذكاء اصطناعي أكثر جدارة بالثقة.
علاوة على ذلك، ستساعد التحسينات في منصات تطوير الذكاء الاصطناعي على تسريع البحث وتطوير قدرات ذكاء اصطناعي أفضل في المستقبل للنصوص والصور والفيديو والمحتوى ثلاثي الأبعاد والأدوية وسلاسل التوريد والخدمات اللوجستية والعمليات التجارية. على الرغم من جودة هذه الأدوات الجديدة لمرة واحدة، فإن التأثير الأكثر أهمية للذكاء الاصطناعي التوليدي سيأتي من تضمين هذه القدرات مباشرةً في إصدارات الأدوات التي نستخدمها بالفعل.
ستتحسن المدققات النحوية. ستعمل أدوات التصميم بسلاسة على تضمين المزيد من التوصيات المفيدة مباشرة في مهام سير العمل. ستكون أدوات التدريب قادرة على تحديد أفضل الممارسات تلقائيًا في جزء واحد من المؤسسة للمساعدة في تدريب الآخرين بشكل أكثر كفاءة. وهذه ليست سوى جزء بسيط من الطرق التي سيغير بها الذكاء الاصطناعي التوليدي طريقة عملنا.