هوش مصنوعی تولیدکننده قابلیت تغییر شکل منظر کسب و کار را دارد و فرصت‌های جدیدی را ارائه می‌دهد. طبق دیدگاه‌های صنعت از سوی مکینزی، هوش مصنوعی تولیدکننده به یکی از مهم‌ترین تمرکزهای شرکت‌ها تبدیل شده است که بیش از یک چهارم رهبران کسب و کار به آن به عنوان یک اولویت در سطح هیئت مدیره توجه ویژه دارند. در واقع، ۷۹ درصد از رهبران مورد مطالعه این تکنولوژی را در عملیات خود پذیرفته‌اند.
اثر این تکنولوژی‌ها در انواع صنایع قابل‌توجه است، بخصوص در توسعه نرم‌افزار. یک مطالعه از IDC نشان داد که ۴۰ درصد از مدیران فناوری اطلاعات معتقدند که هوش مصنوعی تولیدکننده نوآوری در ایجاد نرم‌افزار را دنبال خواهد کرد. علاوه بر این، برآوردی از GBK Collective نشان می‌دهد که حدود ۷۸ درصد از شرکت‌ها قصد دارند در طی سه تا پنج سال آینده از هوش مصنوعی برای توسعه نرم‌افزار استفاده کنند. حتی در صنعت بازی، حدود نیمی از شرکت‌های بازی ویدیویی از هوش مصنوعی تولیدکننده استفاده می‌کنند تا فرایندهای کاری خود را بهینه‌سازی کنند، طبق پژوهشی انجام شده توسط کنفرانس توسعه‌دهندگان بازی‌ها.
این روندها به وضوح نشان می‌دهند که اتخاذ هوش مصنوعی تولیدکننده در حال رشد است. با این حال، یکی از چالش‌های مهم در کمبود توسعه‌دهندگان با مهارت‌های لازم برای ساخت برنامه‌های قدرت‌گرفته از هوش مصنوعی واقع شده است. در حالی که بسیاری از شرکت‌ها ممکن است از خدمات هوش مصنوعی تولیدکننده از ارائه‌دهندگان بهره ببرند، شرکت‌هایی که قصد دارند خدمات قدرت‌گرفته از هوش مصنوعی را ارائه و اجرا کنند، باید ادغام را با اولویّت انجام دهند تا به‌طور موثر از داده‌های شرکت خود استفاده کنند.
بررسی فواصل: چالش‌های هوش مصنوعی تولیدکننده
پس، چه چالش‌های خاصی درباره هوش مصنوعی تولیدکننده وجود دارد؟ ابتدا، مسأله آماده‌سازی داده برای سیستم‌های هوش مصنوعی تولیدکننده مطرح است. ثانیا، ادغام این سیستم‌ها و توسعه نرم‌افزاری که به‌طور موثر از قابلیت‌های هوش مصنوعی تولیدکننده بهره می‌برد، موانع اضافی دارد.
برای بسیاری از سازمان‌ها، هوش مصنوعی تولیدکننده نزدیک به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و خدماتی مانند ChatGPT است. این ابزارها به کاربر امکان ترجمه ورودی متنی را به پرسش‌هایی که یک سرویس می‌تواند درک کند، می‌دهند و بر اساس داده‌های آموزشی پاسخ می‌دهند. در حالی که پاسخ‌های ChatGPT ممکن است برای پرسش‌های ساده کافی باشند، شرکت‌ها به یک درک عمیق‌تر از حوزه‌های خاص خود نیاز دارند.
برای رفع این محدودیت، تکنیک‌هایی مانند “تولید افزوده بازخواست” (RAG) لازم می‌شود. RAG به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا داده خود را فراخوانی‌پذیر کرده و آن را در عملیات LLM ادغام کنند. این داده می‌تواند در انواع فرمت‌ها مانند پایگاه‌های دانش شرکت، کاتالوگ‌های محصول یا محتوای متنی در PDF و سند‌های دیگر باشد. برای تبدیل این داده به چیزی مفید، لازم است از تکنیک‌هایی مانند “تکه‌برداری” برای تقسیم متن به واحدهای جداگانه که می‌توانند به صورت عددی نمایان شوند، استفاده شود. تکه‌برداری ممکن است کلمه‌های فردی، جملات یا پاراگراف‌ها را در نظر بگیرد و هر روش‌تمام توازن‌ها را از نظر دقت و هزینه محاسباتی داشته باشد. در حالی که تکه‌برداری هنوز یک زمینه در حال توسعه است، آزمایشات مداوم برای نتایج بهینه بسیار حائز اهمیت هستند.
هنگامی که داده به قطعه‌ها تقسیم و به بردارها تبدیل شد، باید در دسترس بودن آن در سیستم هوش مصنوعی تولیدکننده امکان‌پذیر شود. هنگامی که درخواست کاربری دریافت می‌شود، به برداری تبدیل شده و پس از آن برای جستجو در داده‌های شرکت استفاده می‌شود تا بهترین تطابق‌های معنایی را پیدا کند. این تطابق‌ها به LLM شرح می‌دهد و در تولید پاسخ‌های با کیفیت بالا کمک می‌کند.
داده RAG دو مزیت اساسی ارائه می‌دهد. ابتدا، به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌های حساس در هوش مصنوعی تولیدکننده استفاده کنند بدون اینکه به طور مستقیم آن را در LLM جای دهند. این کنترل بر روی استفاده از داده برای حفظ حریم خصوصی و امنیت اهمیت دارد. ثانیا، RAG امکان ارائه داده به موقع فراهم می‌کند تا اطلاعات برای کاربران به‌روز باقی بماند.
هر چند انجام RAG به دلیل طبیعت در حال تکامل فناوری‌های اساسی درگیر چالش است، اما حیاتی است که دسترسی گسترده‌تری به هوش مصنوعی تولیدکننده برای توسعه‌دهندگان فراهم شود. تقاضایی برای توسعه‌دهندگان ماهر با تجربه در تکه‌برداری داده، نمایش بردارها و LLM بالاتر از عرضه فعلی است. ساده‌سازی فرآیند کار با RAG و هوش مصنوعی تولیدکننده به تمام صنعت مفید خواهد بود.
تجربه ادغام هوش مصنوعی با APIها: توانمندسازی توسعه‌دهندگان
به دست آوردن دسترسی بیشتر به هوش مصنوعی تولیدکننده برای توسعه‌دهندگان از حمایت از زبان‌های برنامه‌نویسی‌اشان پیروی می‌کند. پایتون، که اغلب با هوش مصنوعی تولیدکننده مرتبط است، زبان ترجیحی داده‌دان‌هاست. اما بر اساس تحقیقات Stack Overflow در سال ۲۰۲۳، این زبان سومین زبان پرطرفداری است. برای گسترش شرکت در ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی تولیدکننده و ادغام آنها با سیستم‌های دیگر، افزایش پشتیبانی از زبان‌هایی مانند جاوااسکریپت، پرطرفدارترین زبان برنامه‌نویسی، امر اساسی است.
یکی از رویکردهایی که این فرآیند را ساده‌تر می‌کند، ارائه APIهای استاندارد برای زبان‌های برنامه‌نویسی متداول توسعه‌دهندگان استفاده می‌کند. با ارائه APIهای استاندارد برای پرطرفدارترین زبان‌های برنامه‌نویسی، توسعه‌دهندگان می‌توانند با هوش مصنوعی تولیدکننده به طور موثر‌تر همکاری کنند.
این رویکرد محور API همچنین یک چالش مهم دیگر برای توسعه‌دهندگان را آدرس می‌دهد – ادغام بهینه اجزا متنوع در برنامه‌های هوش مصنوعی تولیدکننده. از دستیاران خدمات مشتری گرفته تا عوامل خودروهای خودکن که فرآیندهای کاری پیچیده را دست می‌دهند، هوش مصنوعی تولیدکننده مشمولِ مجموعه‌های وسیعی از استفاده‌هاست. هر کاربرد شامل چندین مؤلفه است که به همکاری برای انجام درخواست‌ها می‌پردازد. بدون انتزاع این پیچیدگی با استفاده از APIها، توسعه‌دهندگان باید مدیریت و به‌روزرسانی اتصالات بسیاری را که در صورت گسترش و یا معرفی عناصر جدید به برنامه هوش مصنوعی مواجه خواهند شد، برعهده بگیرند. APIهای استاندارد این باری را کاهش می‌دهند و مدیریت بلندمدت برای توسعه‌دهندگان را ساده‌تر می‌کند.
سوالات متداول (FAQ)
س: هوش مصنوعی تولیدکننده چیست؟
پ: هوش مصنوعی تولیدکننده یک شاخه از هوش مصنوعی است که شامل ایجاد محتوای جدید مانند متن، تصاویر یا صدا با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین است.
س: در حال حاضر هوش مصنوعی تولیدکننده چطور در صنایع استفاده می‌شود؟
پ: هوش مصنوعی تولیدکننده در حال ح
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br