فناوری هوش مصنوعی طی دهه های گذشته وجود داشته است، اما ساخت برنامه های کاربردی با استفاده از آن برای حل مشکلات تجاری همیشه چالش برانگیز و پرهزینه بوده است. قبل از اینکه شرکت OpenAI وارد صحنه هوش مصنوعی مولد (Generative artificial intelligence) شود، چالش های کلیدی در این زمینه وجود داشت که باید قبل از شروع ساخت برنامه های کاربردی با استفاده از هوش مصنوعی برطرف می شد:
1. کسب تخصص هوش مصنوعی داخلی
2. شناسایی و آموزش الگوها
3. به دست آوردن مجموعه داده های مناسب برای آموزش مدل ها
4. ایجاد زیرساخت های لازم برای آموزش
اما اینها پرهزینه و وقت گیر هستند. شرکت ها باید قبل از اینکه بتوانند برنامه های کاربردی را نمونه سازی کنند یا بسازند، با این موانع مقابله می کردند. با این حال، شرکت OpenAI با استفاده از مدل های تجاری بزرگ تجاری (LLMS) از طریق APIهای ساده و رابط هایی مانند بات مکالمه ChatGPT، چشم انداز این صنعت را به طور چشمگیری تغییر داده است. شرکت های دیگر، از جمله گوگل، این مدل ها را هم برای افراد و هم برای مشاغل به طور گسترده در دسترس قرار داده اند و اهداف مختلفی را تامین می کنند.
مشارکت های شرکت OpenAI و دموکراتیزه کردن فناوری هوش مصنوعی مولد، فرآیند ساخت برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را برای حل مشکلات تجاری ساده کرده است. با در دسترس بودن API های کاربرپسند و دسترسی گسترده به LLM ها، شرکت ها می توانند از پتانسیل هوش مصنوعی مولد آسان تر از همیشه استفاده کنند.
با پیشرفت های سریع در فناوری هوش مصنوعی، مهم است که اذعان کنیم که مواردی از مخالفت با استفاده از بات مکالمه ChatGPT وجود داشته است، در درجه اول به دلیل نگرانی در مورد قابلیت ها و سوء استفاده احتمالی آن. شرکت OpenAI با دعواهایی روبرو شده است که آن را متهم به استفاده از اطلاعات عمومی برای ایجاد سود کرده است، که سوالات اخلاقی و قانونی را ایجاد کرده است.
علاوه بر این، مواردی وجود داشته است که افشای غیرعمدی اطلاعات اختصاصی رخ داده است. به عنوان مثال، شرکت سامسونگ به طور ناخواسته اطلاعات اختصاصی را به اشتراک گذاشت که در نهایت به صورت آنلاین انجام شد و باعث شد این شرکت کارمندان خود را از استفاده از چنین فناوری هایی منع کند.
شکی نیست که فناوری های ساخته شده با استفاده از LLM مانند بات مکالمه ChatGPT پتانسیل فوق العاده‌ای دارند. در این بحث، پیامدهای فعلی و خطرات ذاتی مرتبط با هوش مصنوعی مولد و همچنین چگونگی استفاده از این فناوری برای توسعه برنامه های کاربردی خود را بررسی خواهیم کرد.
پیامدهای جدید هوش مصنوعی مولد
با هوش مصنوعی مولد، اکنون می توان برنامه های کاربردی وب کاملاً کاربردی را با توصیف عملکرد آنها به زبان طبیعی ایجاد کرد. خودکارسازی فرآیندهای پیچیده مانند گردش های کاری مدیریت سفارش از سیستم‌های CRM و ERP می تواند بسیار کارآمدتر از طریق هوش مصنوعی مولد انجام شود. به عنوان مثال، کاربران تجاری می توانند به سادگی از هوش مصنوعی مولد بخواهند که بین یک سیستم CRM مانند Salesforce و یک سیستم ERP مانند NetSuite یکپارچه سازی کند تا حساب های مشتری را با استفاده از زبان طبیعی همگام سازی کند.
با این حال، به محض ورود هر فناوری جدید به بازار، تقریباً بلافاصله با بازیگران بدخواه مواجه می شود که به دنبال سوء استفاده از آن برای منافع شخصی و مالی خود هستند. در این راستا، نگرانی هایی در رابطه با استفاده از هوش مصنوعی مولد وجود دارد، به ویژه در هنگام استفاده از مدل های زبان بزرگ. حکمرانی مناسب برای محافظت از کسب و کارها در برابر مسائل قانونی بالقوه، مانند نقض حق نسخه برداری یا برنامه های توهین آمیز ایجاد شده با استفاده از هوش مصنوعی، بسیار مهم است. برای سازمان ها ضروری است که خود را جبران کنند و فیلترها و اقدامات حاکمیتی را برای تنظیم استفاده از هوش مصنوعی مولد در سازمان و در سراسر برنامه هایشان اجرا کنند.
فناوری های LLM و هوش مصنوعی مولد امروزی با خطرات ذاتی همراه هستند، مانند:
تعصبات
مدل های هوش مصنوعی مولد می توانند سوگیری های موجود در داده هایی را که روی آنها آموزش دیده اند، یاد بگیرند و تقویت کنند. آنها بر اساس اطلاعات ارائه شده به آنها پیش بینی می کنند و ممکن است این اطلاعات همیشه 100 درصد دقیق نباشد. پاسخ های تولید شده توسط هوش مصنوعی مولد می توانند مانند تعاملات انسانی به نظر برسند، اما شناسایی و رسیدگی به سوگیری های بالقوه ای که ممکن است در خروجی هوش مصنوعی وجود داشته باشد، ضروری است.
مشکل جعبه سیاه
مدل های هوش مصنوعی از مدل های پیچیده ریاضی و مجموعه داده های پنهان از انسان ها استفاده می کنند، به این معنی که ما به طور کامل نمی دانیم چگونه به پاسخ هایشان می رسند. چالش این است که خروجی هوش مصنوعی اغلب بدون تردید در صحت آن یا استدلال زیربنایی آن پذیرفته می شود. این عدم شفافیت می تواند منجر به تلقی اطلاعات نادرست یا گمراه کننده به عنوان واقعی شود.
بیش از حد وابسته
اگر افراد برای تصمیم گیری یا بازیابی اطلاعات به شدت به مدل های هوش مصنوعی اعتماد کنند، خطر نادیده گرفتن تحقیقات انسانی و تفکر انتقادی وجود دارد. تنها تکیه بر هوش مصنوعی مولد بدون تأیید یا ارجاع متقابل پاسخ ها می تواند منجر به خطا یا نادیده گرفتن شود.
در نهایت، کلید اصلی غلبه بر این مخاطرات آموزش است. ترکیب هوش مصنوعی با هوش انسانی و انجام تحقیقات مستقل، تصمیمات آگاهانه تری ایجاد می کند و از اتکای بیش از حد به فناوری هوش مصنوعی جلوگیری می کند.
چگونه کسب و کارها می توانند از مزیت استفاده کنند
علی رغم نگرانی هایی که در مورد فناوری LLM و هوش مصنوعی مولد وجود دارد، کسب و کارها باید پتانسیل ها را به طور کامل بررسی کنند. با این حال، آنها باید با سطح خاصی از احتیاط پیش بروند. 3 راه وجود دارد که آنها می توانند این کار را انجام دهند، از جمله:
شروع با اثبات مفهوم
مانند هر محصول یا خدمات جدیدی، توسعه اپلیکیشن مبتنی بر هوش مصنوعی مولد باید با یک پروژه آزمایشی شروع شود که ثابت کند مفهوم طراحی واقعا امکان پذیر است. با این حال، این باید بیشتر از یک آزمایش باشد تا ببینید آیا برنامه کار می کند یا خیر. لایه ای از آگاهی امنیتی نیز باید اجرا شود تا اطمینان حاصل شود که تمام سوءاستفاده های بالقوه زمانی که پروژه برای مخاطبان گسترده تری عرضه می شود حذف می شوند.
راه اندازی یک نسخه بتا
برنامه های تست بتا برای آزمایش قابلیت اطمینان و عملکرد ویژگی های برنامه عالی هستند، اما در مورد امنیت نیز یک مرحله ضروری است. یکی از شکل های رایج حمله به برنامه ها و ابزارهای مبتنی بر LLM، تزریق سریع است که به دنبال دستکاری هوش مصنوعی برای ارائه یک پاسخ ناخواسته است. این می تواند به مهاجمان اجازه دهد تا اقدامات امنیتی را دور بزنند و دسترسی غیرمجاز به برنامه دریافت کنند.
اطمینان از معنی و ارزش بودن برنامه ها
در نهایت، هر برنامه ای که به طور رسمی راه اندازی می شود باید نوعی ارزش برای ذینفعان داخلی کسب و کار، مشتریان نهایی یا هر دو فراهم کند. یکی از بهترین چیزها در مورد هوش مصنوعی مولد در هر شرایطی سرعت است، بنابراین هر برنامه یا رابطی که با قدرت فناوری LLM ساخته شده است باید به اعضای تیم داخلی یا کاربران نهایی مزیت فرآیندهای کارآمدتر و کارآمدتر را بدهد.
نکات پایانی
اگرچه خطرات بالقوه ای در ارتباط با استفاده از مدل های زبان بزرگ و هوش مصنوعی مولد وجود دارد، کسب و کارها نباید از کشف قابلیت های خود هراس داشته باشند. مهم است که از قابلیت ها و کاستی های خود مطلع باشید، اما با اجرای نظارت و اجرای مناسب، کسب و کارها می توانند از مزایای یکپارچه سازی هوش مصنوعی از جمله افزایش سرعت و کارایی بهره مند شوند.
