خدمات وب امازون (AWS) تمرکز قوی روی هوش مصنوعی تولیدی (AI) را حفظ کرده است، از طریق خدماتی برای استفاده از AI تولیدی و همچنین قابلیت‌هایی برای توسعه AI، طراحی تراشه‌های اختصاصی و آموزش جامع برای بهره‌گیری از فن‌آوری‌های AI پشتیبانی قوی ارائه می‌دهد.
در یک سمینار آنلاین با عنوان “نسخه AI/ML و داده‌های مبتنی بر داده‌ها” از امازون اینویت که در تاریخ 22 فوریه 2024 برگزار شد، AWS بر تعهد مستمر خود به نوآوری پایدار با استفاده از AI تولیدی تأکید داشت. آنها استراتژی‌هایی را برای دستیابی به نوآوری مداوم از طریق کاربرد فن‌آوری‌های AI تولیدی معرفی کردند.
هدف اصلی AWS در این حوزه شخصی‌سازی AI تولیدی به نیازهای تجاری و مشتری خاص است. یک نماینده از AWS ژاپن ، آقای ماساکی سامجیما، یک معمار راه‌حل ارشد و مدیر بخش در دپارتمان کسب و کار AI/ML، در مورد تمایز از طریق داده به عنوان رویکردی بحرانی صحبت کرد. او بیان کرد که بازار مملو از خدمات مختلف مرتبط با AI تولیدی است که پاسخ‌های عمومی به پرسش‌ها ارائه می‌دهند، اما یک شکاف مهم در ارائه اطلاعات تجاری و مشتری خاص شناسایی کرد.
برای ارسال پاسخ‌های AI شخصی‌سازی شده، یک وارد کردن داده بر اساس مشتری به مدل‌های AI ضروری است. آقای سامجیما تکنیک‌های مختلفی را برای دستیابی به این هدف بیان کرد، مانند مهندسی prompt که اطلاعات مبتنی بر نقش یا محدودیت را به ورودی‌ها اضافه کرده و راهنمایی می‌کند تا پاسخ‌های AI راهنمایی شده شود. روش دیگر، تولید بازگردانی‌شده-افزایشی (RAG)، شامل پرس‌وجوی اسناد واقعی برای افزایش ارتباط و دقت پاسخ‌های تولیدی توسط AI می‌باشد. این استراتژی‌ها همراه با غنی‌سازی و پیش‌آموزش برای ایجاد راهکارهای AI که به ویژه مناسب قصد کاربران می‌باشند اهمیت دارد، اطمینان می‌دهد که تعاملات مربوط و شخصی‌سازی شده را فراهم می‌کند.
سوالات مهم و پاسخ‌ها:
چیست AI تولیدی؟
AI تولیدی به مدل‌های هوش مصنوعی اشاره دارد که محتوا یا داده جدیدی تولید می‌کنند که شبیه، اما دقیق مشابه به آنچه از داده‌های آموزشی خود یاد گرفته‌اند. این مدل‌ها می‌توانند متن، تصویر، صدا و سایر انواع محتوا تولید کنند.
چگونه AWS به حوزه AI تولیدی کمک می‌کند؟
خدمات وب امازون با ارائه منابع محاسباتی ابری، خدمات AI از پیش ساخته و پلتفرم‌های توسعه AI، نوآوری AI را ارتقا می‌دهد و کاربران را قادر می سازد تا مدل‌های AI را به طور کارآمد ایجاد، آموزش دهند و استقرار دهند.
چه چالش‌های کلیدی با AI تولیدی ارتباط دارد؟
یک چالش ارتباطی این است که کیفیت و ارتباط مربوط به خروجی‌های تولید شده را تضمین کند، که نیاز به غنی‌سازی مدل‌ها با داده‌های خاص برای پاسخ به نیازهای کسب و کاری فردی دارد. یک چالش دیگر، مصرف اخلاقی محتوای تولیدی توسط AI است، تضمین می‌کند که برای موارد تقلبی و یا انتشار اطلاعات غلط استفاده نشود.
چه اختلافاتی از نوآوری AI ممکن است ظاهر شود؟
اختلافات ممکن است از نادرست استفاده از AI برای ایجاد deepfakes، گسترش تبعیض اگر داده‌های آموزشی متنوع یا معقول نباشد و یا از دست دادن محتمل مشاغل توسط فرایندهای خودکار شده توسط AI ناشی شود.
مزیت‌ها و معایب:
مزیت‌ها:
– شخصی‌سازی: شخصی‌سازی راهکارهای AI به نیازهای تجارت خاص می‌تواند رضایت مشتری و کارآمدی تجارت را بهبود بخشد.
– نوآوری: اقدامات AWS شیوه‌های جدیدی را برای حل مسائل فراهم می کند و کاربردهای خلاقانه تکنولوژی را تشویق می‌کند.
– قابلیت توسعه: زیرساخت ابری AWS منابع لازم برای توسعه برنامه‌های AI را فراهم می‌کند.
معایب:
– پیچیدگی: توسعه راهکارهای AI شخصی‌سازی شده می‌تواند به لحاظ فنی چالش برانگیز باشد، نیاز به دانش تخصصی در AI و یادگیری ماشین داشته باشد.
– حریم خصوصی داده: ادغام داده‌های خاص مشتری به مدل‌های AI باعث نگرانی در مورد امنیت و حریم خصوصی داده می‌شود.
– دسترسی و نابرابری: ممکن است دسترسی نابرابر به این فناوری‌ها وجود داشته باشد و تجارت‌های بزرگتر را نسبت به موجودیت‌های کوچکتر یا افراد محبوب‌تر کند.
برای دریافت اطلاعات بیشتر در مورد خدمات وب امازون، می‌توانید به وب‌سایت اصلی با استفاده از پیوند زیر مراجعه کنید: وب‌سایت اصلی AWS . توجه داشته باشید که به عنوان یک هوش مصنوعی با تاریخ قطع کردن دانش، قدرت اطمینان از اعتبار پیوندها فراتر از این تاریخ را ندارم.