هوش مصنوعی تولیدی به ‘تجربه جهان تجاری’ عاری است
اولین رمزگشایی اصلی نقص “تجربه جهان تجاری” است که هوش مصنوعی تولیدی نشان می‌دهد. مدل‌های زبان، در حالی که ماهر در ایجاد متن بر اساس داده‌های یادگیری شده هستند، معمولاً در درک اصطلاحات تجاری و استفاده سازمانی آنها موفق نیستند. این نقص، یک شکاف را نشان می‌دهد که در یادگیری آنها وجود دارد که اصل یادگیری آنها بر اساس مجموعه گسترده‌ای از اسناد وب می‌باشد. طبق گفته کوجی آریما، مدیر فناوری شرکت Stockmark، این مدل‌ها با احساس مشترکی که یک حرفه‌ای با تجربه خواهد داشت فراهم نیستند.
به عنوان مثال، وظایفی که مربوط به دسته‌بندی و خلاصه‌سازی داده‌های اعلانیه شرکتی هستند نشان می‌دهد که مدل‌های زبان ممکن است بین ‘تحقیق مشترک’ و ‘توسعه مشترک’ تمایزی قائل نشوند. با وجود اینکه اصطلاحات از معانی متفاوتی برخوردار هستند و پیامدهای متمایزی دارند—به عنوان مثال، اعلانیه‌های ‘توسعه مشترک’ می‌تواند به دلیل ارتباط آنها با موادی‌ش دیجیتال یا فناوری‌های جدید به‌طور قابل توجهی بر قیمت‌های سهام تأثیر بگذارد—مدل‌های زبان ممکن است آنها را به یک‌دیگر نزدیک مواخته‌ای برخورد‌کند.
شخصی‌سازی متمرکز بر کسب‌وکار ضروری است
برای افزایش کارایی هوش مصنوعی تولیدی در زمینه تجاری، استفاده از شخصی‌سازی با استفاده از داده‌های اسنادی خاص شرکت بسیار حیاتی است. Stockmark در حال حاضر در حال پیشبرد توسعه مدلِ زبانی مختص به‌همراه دانش تجاری است که به تأمین نیازهای پیچیدهٔ اکوسیستم شرکتی می‌پردازد.
شناسایی وظایف مناسب برای هوش مصنوعی تولیدی
طبق گفتهٔ تامورا هاتسوشی، داده‌شناسِ سرشناس در مرکز ایجاد آیندهٔ مؤسسه تحقیقاتی نومورا، هوش مصنوعی تولیدی بسیار مناسب برای وظایفی مانند سازماندهی داده‌های متفرقه و خلاصه‌سازی متون گسترده است. اگرچه آنها در پالایش تعداد بزرگی از ارسال‌های رسانه‌های اجتماعی یا اختصار نوشته‌های علمی با مهارت عمل می‌کنند، مدل‌های هوش مصنوعی تولیدی ممکن است برای ایجاد ایده‌های نوآورانه یا پاسخ‌ها مناسب نباشند.
این مشاهدات نشان‌دهنده این نکته هستند که هر چند هوش مصنوعی تولیدی می‌تواند کارایی و خودکارسازی را به وظایف خاص در محیط تجاری برساند، برای بهره‌برداری از نقاط قوت آنها به صورت مؤثر، ضروری است که محدودیت‌ها و چالش‌های کنونی آنها را ادراک و مدیریت کنیم.
مزایای هوش مصنوعی تولیدی در برنامه‌های تجاری
یکی از مزایای مهمی که هوش مصنوعی تولیدی دارد، قابلیت بهبود بهره‌وری و کارایی است. این مدل‌ها می‌توانند وظایف تکراری و خسته‌کننده مانند ورود داده، تولید گزارش و خلاصه‌سازی اطلاعات را خودکارسازی کنند و از این طریق منابع انسانی را برای فعالیت‌های استراتژیکی بیش‌تری آزاد سازند. یک مزیت دیگر این است که هوش مصنوعی تولیدی می‌تواند با مقیاس بالا عمل کند و مجموعه‌های داده بزرگ را به روشی که انسان نمی‌تواند، پردازش و تجزیه‌وتحلیل کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی تولیدی می‌تواند برای تولید خروجی‌های خلاقانه مانند محتوای بازاریابی، طرح‌های محصول، یا حتی موسیقی و هنر استفاده شود و در نواحی نوآوری و تمایز برند کمک کند.
معایب و چالش‌های هوش مصنوعی تولیدی
در سوی مقابل، هوش مصنوعی تولیدی چندین چالش را به‌وجود می‌آورد. همانطور که مقاله اشاره کرده است، این مدل‌ها ممکن است در درک عمیق از مفاهیم تجاری و زمینه دچار کاستی باشند. یک مسئله دیگر این است که این سیستم‌ها ممکن است تعصبات موجود در داده‌های آموزشی را تداوم دهند که منجر به نتایج تبعیض‌آمیز یا ناروا می‌شود. برقراری حریم خصوصی داده‌ها نیز چالش بزرگی است، به‌ویژه زمانی که با اطلاعات حساس یا مخصوص شرکتی سروکار داشته باشد. علاوه بر این، خطر تولید اطلاعات نادرست یا بی‌هدف وجود دارد که می‌تواند پیامدهای جدی در محیط تجاری داشته باشد.
سوالات کلیدی و پاسخ‌ها
– آیا هوش مصنوعی تولیدی می‌تواند تصمیم‌گیری انسانی را در تجارت جایگزین کند؟ هوش مصنوعی تولیدی می‌تواند کمک کند، اما هنوز قادر به جایگزینی تصمیم‌گیری انسانی در تجارت نیست به دلیل عدم درک و داوری دقیق آن.
– چقدر امنیت هوش مصنوعی است؟ همانند سایر سیستم‌های هوش مصنوعی دیگر، امنیت هوش مصنوعی بستگی به اقداماتی که در فرایند توسعه و اجرای آن انجام شده است دارد. مهم است که ضعف‌های ممکن را برطرف کنیم تا از سوءاستفاده از فناوری جلوگیری شود.
– چه مسائل اخلاقی وجود دارند؟ مسائل اخلاقی شامل استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی، جلوگیری از تعصب در خروجی‌های تولیدی مصنوعی و اطمینان از اینکه ایجاد هوش مصنوعی حقوق تکثیر یا مالکیت فکری را نقض نکند.
در اختلافات مرتبط
اختلافات مرتبط با هوش مصنوعی تولیدی در تجارت معمولاً به گونه جایگزینی محتمل شغل‌ها به‌وجود آمده است زمانی‌که سیستم‌های هوش مصنوعی توانمندتر می‌شوند. نگرانی‌های اخلاقی نیز از سوء استفاده از هوش مصنوعی تولیدی، مانند ایجاد عکس‌های عمیق (deepfakes) یا رژیم‌های جعل‌سازی پیچیده‌تر بوجود می‌آید.
پیوندهای مفید
برای کسب اطلاعات بیشتر درباره هوش مصنوعی و پیامدهای آن در تجارت و اخلاق، می‌توانید به پیوندهای زیر مراجعه کنید:
– خدمات هوش مصنوعی و شناختی IBM
– پلتفرم‌های هوش مصنوعی انویدیا
– تکنولوژی‌های دیپ‌مایند
– اوپن‌ای
در پایان، هر چند هوش مصنوعی تولیدی فرصت‌هایی برای بهبود کارایی و نوآوری شرکت‌ها فراهم می‌کند، اما ضروری است تا محدودیت‌ها و چالش‌های مرتبط با این فناوری‌ها را به‌صورت مؤثر و اخلاقی درک و حل کنیم.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl