دوران جدید هوش مصنوعی مولد، جایی که قابلیت تحولی هوش مصنوعی به اکنون برای همگان قابل دسترسی است

ظهور چت‌جی‌پی‌تی باعث موجی از خلاقیت و توجه جهانی شده است، که به جهان توانایی هوش مصنوعی را نشان داده است. با توانایی شبیه‌سازی نزدیک به گفتگو و تصمیم‌گیری انسان، چت‌جی‌پی‌تی نقطه عطف واقعی در پذیرش عمومی هوش مصنوعی است. این فرصت نوآوری در نهایت به مردم در همه‌جا اجازه داده است تا توانایی تخریب‌آفرین واقعی این تکنولوژی را برای خود تجربه کنند.

مدل پایه به مدل‌های بزرگ با میلیاردها پارامتر اشاره دارد که می‌توان از آنها برای ساخت مدل‌های تخصصی تولید تصویر و زبان استفاده کرد. پیشرفت‌های اخیر امکان استفاده از این مدل‌های پایه برای ایجاد مدل‌های زبان تولیدی را فراهم کرده است، که همچنین نوعی از هوش مصنوعی مولد و مدل پایه هستند. این مدل‌های تولیدی زبان قدرت تغییر شکل دادن به روش ما برای ارتباط و تعامل با ماشین‌ها را دارند، با توانایی درک و تولید زبان مانند انسان.

دوره جدید هوش مصنوعی مولد امکانات هیجان‌انگیزی را برای زمینه‌هایی نظیر بهداشت، مالی و آموزش به ارمغان آورده است. حرفه‌ای‌های بهداشت می‌توانند از توانایی پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی برای ارتباط بهتر با بیماران و ارائه مراقبت‌های شخصی استفاده کنند. در حوزه مالی، ربات‌های چت با توانایی هوش مصنوعی می‌توانند به مشتریان در پاسخ به پرسش‌ها کمک کنند و توصیه‌های شخصی ارائه دهند. در حوزه آموزش، هوش مصنوعی می‌تواند تجربه‌های یادگیری شخصی‌سازی‌شده‌ای را برای نیازهای منحصربه‌فرد هر دانش‌آموز ایجاد کند.

با این حال، این دوره جدید همچنین چالش‌هایی نظیر مسائل اخلاقی و امکان وجود تعصب در محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی به همراه دارد. همانطور که به بررسی امکانات هوش مصنوعی مولد ادامه می‌دهیم، مهم است که این کار را به نحوی پاسخگو و اخلاقی انجام دهیم. با اعمال محافظت‌های مناسب، پتانسیل هوش مصنوعی مولد بی‌نهایت است و می‌تواند منجر به آینده‌ای درخشان برای همه ما شود.

توسعه مدل‌های زبان تولیدی برای چت‌جی‌پی‌تی علامت مهمی در زمینه هوش مصنوعی را نشان می‌دهد. دو عامل کلیدی به ماهیت تغییردهنده‌ی مدل‌های زبان تولیدی کمک کرده‌اند. ابتدا، آنها به مسئله پیچیدگی زبان با موفقیت پاسخ داده‌اند. این به معنی این است که ماشین‌ها اکنون قادر به درک زبان، متن و قصد هستند و می‌توانند پاسخ‌های مستقل و خلاقانه تولید کنند. ثانیاً، این مدل‌ها به میزان زیادی روی داده‌های متنی، تصویری و صوتی پیش‌آموزش داده می‌شوند و می‌توانند برای مجموعه‌ای از وظایف بهبود یافته‌اند. این امکان را فراهم می‌کند که مدل‌ها بازمنظوری و بازاستفاده را برای مقاصد مختلف انجام دهند.

پیشرفت موفقیت‌آمیز LLMs وجود یک توسعه هیجان‌انگیز برای حوزه هوش مصنوعی است. این نشان از پیشرفت‌هایی است که در این حوزه انجام شده و توانایی بزرگ‌تری در آینده برای پیشرفت‌های حتی بزرگ‌تر. یکی از مزایای بسیار مهم LLMs توانایی درک و تولید زبان است که برای ماشین‌ها مدت‌ها چالش بوده است. علاوه بر این، واقعیت این است که این مدل‌ها برای وظایف مختلف قابل تطبیق هستند که به این معنی است که آنها دارای دامنه گسترده‌ای از کاربردهای ممکن هستند.

در پایان، توسعه LLMs برای چت‌جی‌پی‌تی نقطه عطفی حیاتی در زمینه هوش مصنوعی است. توانایی این مدل‌ها در درک و تولید زبان، همچنین قابلیت آنها برای وظایف مختلف، تغییری است که توانایی انقلابی در این حوزه را دارد. توسعه پی‌درپی LLMs و استفاده گسترده از آنها بدون شک به پیشرفت‌های بزرگ‌تر در زمینه هوش مصنوعی منجر خواهد شد.

مدیران اجرایی از اهمیت این لحظه و تأثیرات احتمالی LLMs و هوش مصنوعی مولد بر حوزه‌های مختلف نظیر تجارت، علم و خود جامعه به‌طور کامل آگاه هستند. آنها می‌فهمند که این فناوری‌ها امکانات جدیدی را ایجاد کرده و به دستیابی به سطوح بی‌سابقه‌ای از عملکرد کمک خواهند کرد. تأثیر مثبت بر خلاقیت و بهره‌وری انسان پیش‌بینی می‌شود که بسیار بزرگ خواهد بود. در واقع، طبق گزارش اکسنچر، 40% از کل ساعات کاری می‌تواند توسط LLMs مانند GPT-4 در تمام صنایع تأثیر گذار باشد. این به این دلیل است که وظایف مرتبط با زبان 62% از کل زمانی هستند که کارکنان در حال کار کردن هستند، و 65% از آن زمان می‌تواند از طریق افزایش و اتوماسیون بهبود یابد. بنابراین، رهبران تجاری باید با دقت پتانسیل این پیشرفت‌های فناورانه را در نظر بگیرند و چگونگی بهره‌برداری از آنها برای ترقی و نوآوری را مورد بررسی قرار دهند.

سفر به سمت هوش مصنوعی مولد سفری طولانی و چالش‌برانگیز بوده است، اما نتیجه نهایی قول انقلابی در حوزه هوش مصنوعی را می‌دهد.

• دهه نخست قرن 21 پیشرفت سریع روش‌های متنوع یادگیری ماشینی را که می‌توانستند مقدار زیادی اطلاعات آنلاین را برای رسیدن به نتیجه‌ها یا “یادگیری” از نتایج، تجربه کرده است. به عبارت دیگر، شرکت‌ها دامنه بسیار پرقدرتی از هوش مصنوعی را برای مرور داده‌ها، شناسایی الگوها، تولید بینش‌ها، پیش‌بینی‌ها و اتوماسیون وظایف با سرعت و سطح بی‌سابقه تشخیص داده‌اند. این فناوری به سازمان‌ها امکان اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده‌ها را داده است که تبدیل‌کننده‌ای بزرگ در کسب و کارهای آنها بوده است.
• دهه 2010 پیشرفت‌های بزرگی در توانایی‌های درک هوش مصنوعی از طریق فناوری یادگیری عمیق را دیده است. این زمینه از یادگیری ماشینی راه را برای اختراعاتی در بینایی کامپیوتری باز کرده است، که امکان طبقه‌بندی و تشخیص اشیاء در موتورهای جستجو و خودروهای خودران را فراهم می‌کند. علاوه بر این، منجر به توسعه تشخیص صدای طبیعی شده است که به دستیارهای صوتی هوش مصنوعی محبوب اجازه می‌دهد به کاربران به نحوی روان و بی‌درز جواب دهند.
• با تکیه بر پیشرفت‌های قابل توجه در مدل‌های یادگیری عمیق، هوش مصنوعی مولد وارد مرحله مهارت زبانی شده است. مدل زبانی GPT-4 که توسط OpenAI تولید شده است، مرحله جدیدی را در توانایی‌های برنامه‌های هوش مصنوعی مبتنی بر زبان آغاز کرده است. این مدل تبعاتی گسترده برای کسب‌وکارها دارد، زیرا زبان بخش جدایی‌ناپذیری از هر فرآیند سازمانی است، از جمله دانش و ارتباطات سازمانی. رشد نمایی در اندازه و توانایی مدل‌های یادگیری عمیق موجب می‌شود که مهارت زبانی به یک جنبه کلیدی از دهه 2020 تبدیل شود.

با امکان مصرف یا سفارشی‌سازی، هوش مصنوعی مولد اکنون برای تمام افراد قابل دسترسی است.

برنامه‌های آسان برای استفاده از هوش مصنوعی مولد مانند چت‌جی‌پی‌تی، دال‌ای‌ای، پخش پایدار و دیگران، فناوری را برای افراد بیشتری در کسب‌وکارها و جامعه قابل دسترسی می‌کنند. این دموکراتی‌سازی تأثیر مهمی بر سازمان‌ها خواهد داشت. مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) به طور احتمالی می‌توانند مقادیر عظیمی از داده‌ها را پردازش کنند، اجازه می‌دهند تا همه آنچه سازمان همیشه دانسته است، شامل تاریخچه، زمینه، تفاوت و قصد را فهمیده باشند. این شامل تمام اطلاعات مبتنی بر زبان مانند برنامه‌ها، سیستم‌ها، اسناد، ایمیل‌ها، گفتگوها، فیلم‌ها و ضبط‌های صوتی است. این اطلاعات می‌توانند برای ترویج نوآوری، بهینه‌سازی و بازآفرینی به سطح بعدی مورد استفاده قرار گیرند.

در حال حاضر، بیشتر سازمان‌ها در حال آزمایش با مدل‌های پایه موجود هستند. با این حال، بیشترین ارزش آن زمانی به دست می‌آید که سازمان‌ها این مدل‌ها را با استفاده از داده‌های خود سفارشی کنند  تا به نیازهای منحصربه‌فرد خود بپاسخ‌گویند. با این کار، آنها می‌توانند مزیت رقابتی کسب کنند و از دیگران در صنعت خود متمایز شوند. پتانسیل هوش مصنوعی مولد بی‌شمار است و با اینکه سازمان‌های بیشتر این فناوری را به‌کار می‌برند و سفارشی‌سازی می‌کنند، می‌توانیم انتظار تغییرات تحولی بیشتر در آینده داشته باشیم.

مصرف کردن

برنامه‌های هوش مصنوعی مولد و LLM به‌راحتی برای مصرف و به راحتی قابل دسترسی برای افراد علاقه‌مند در دسترس هستند. شرکت‌ها می‌توانند این برنامه‌ها را از طریق واسط‌های برنامه‌نویسی (API) به سیستم‌های خود ادغام کرده و آنها را با استفاده از تکنیک‌هایی مانند تنظیم دستور و یادگیری پیشوند به منظور مطابقت با موارد کاربرد خاص خود سفارشی‌سازی کنند. این برنامه‌ها انعطاف بسیاری را ارائه می‌دهند و می‌توانند به نیازهای منحصربه‌فرد هر سازمان سازگار شوند و به توسعه راه‌حل‌های سفارشی و کارآمد منجر شوند.

سفارشی‌سازی

بیشتر کسب‌وکارها نیاز به مدل‌های سفارشی دارند که با داده‌های خود بهبود یافته‌اند تا اطمینان حاصل کنند که به طور کلی مفید و ارزشمند هستند. این فرآیند امکان تسهیل در وظایف پایین‌جریان خاص را به مدل‌ها می‌دهد، که می‌توانند در سراسر سازمان به کار گرفته شوند. به عبارت دیگر، شرکت‌ها قادر خواهند بود بهبود کارایی خود در استفاده از هوش مصنوعی را برای بازکردن مرزهای عملکرد جدید تقویت کنند. این باعث بهبود قابلیت‌های کارکنان، رضایت مشتریان، معرفی مدل‌های کسب‌وکار جدید و افزایش پاسخگویی به نشانه‌های تغییر خواهد شد و در نتیجه به رشد و موفقیت شرکت کمک خواهد کرد.

همانطور که به صورت فناوری پیش می‌رویم، شرکت‌ها به طرز چشمگیری به استفاده از این مدل‌های جدید برای انقلابی کردن روش انجام کار می‌پردازند. با ادغام همراهان هوش مصنوعی، هر نقش در یک شرکت پتانسیل تحول داده شدن را دارد که می‌تواند توانایی‌های کارکنان انسانی را به طور قابل ملاحظه‌ای ارتقاء دهد. با افزایش اتوماسیون، برخی از وظایف توسط ماشین‌ها انجام می‌شود در حالی که دیگران توسط هوش مصنوعی همراهی می‌شوند. همچنین وظایفی وجود خواهد داشت که تحت تأثیر فناوری قرار نخواهند گرفت. با این حال، همچنین تعداد زیادی وظایف جدید برای انسان‌ها برای انجام وظایفی مانند اطمینان از دقت و مسئولیت پذیری سیستم‌های تازه با هوش مصنوعی وارد خواهد شد. همانطور که به این تغییرات پیش می‌رویم، مهم است تا به منافع بالقوه این فناوری‌های جدید نگاه کنیم و در عین حال به چالش‌های احتمالی که ممکن است به وجود آیند، توجه داشته باشیم.

مدل‌های هوش مصنوعی تأثیر قابل توجهی بر عملکردهای کلیدی مختلفی از جمله مشاوره، ایجاد، کدنویسی، اتوماسیون و حفاظت خواهند داشت.

مشاوره: این مدل‌ها به عنوان همراهان همکاران عمل می‌کنند و با ارائه هوش فردی فوق‌العاده به بهبود بهره‌وری آنها کمک می‌کنند. این هوش در زمینه‌های مختلف مانند پشتیبانی مشتری، فعال‌سازی فروش، منابع انسانی، تحقیقات پزشکی و علمی، استراتژی شرکتی و هوش تجاری می‌تواند مفید باشد. به عنوان مثال، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند برای مقابله با جنبه‌های پیچیده ارتباط با مشتریان در خدمات مشتری مورد استفاده قرار گیرند. از آنجا که تقریباً 70٪ از ارتباطات خدمات مشتری مستقیم نیستند، داشتن یک ربات مکالماتی و هوش مصنوعی که قصد مشتری را متوجه می‌شود، پاسخ‌ها را تدوین می‌کند و دقت و کیفیت پاسخ‌ها را افزایش می‌دهد، می‌تواند به مراتب مفیدتر باشد. به عبارت دیگر، مدل‌های هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف صنایع انقلابی ایجاد خواهند کرد و به نیروی کار در انجام وظایف خود با کارایی بیشتر کمک می‌کنند.

ایجاد: هوش مصنوعی مولد به سرعت به عنوان یک همکار خلاق ضروری برای افراد می‌شود که راه‌های جدیدی برای جذب و جلب مخاطبین را ارائه می‌دهد و در عین حال سطوح بی‌سابقه‌ای از سرعت و نوآوری را به زمینه‌هایی مانند طراحی تولید، تحقیقات طراحی، هویت بصری، نام‌گذاری، تولید و تست متن، و شخصی‌سازی بلادرنگ می‌آورد. شرکت‌ها شروع به انتخاب سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته مانند دال‌آی، میدجورنی و پخش پایدار کرده‌اند تا محتوای تصویری رسانه‌های اجتماعی خود را تقویت کنند. به عنوان مثال، دال‌آی تصاویر و آثار هنری واقعی را بر اساس توصیفات متنی ایجاد می‌کند و با استفاده از تا 12 میلیارد پارامتر، واژه‌ها را به تصاویر تبدیل می‌کند. تصاویر نتیجه می‌توانند در پلتفرم‌های محبوب رسانه‌های اجتماعی مانند اینستاگرام و توییتر به اشتراک گذاشته شوند و تضمین می‌کنند که حداکثر تاثیر و تعامل را خواهند داشت. همانطور که هوش مصنوعی مولد ادامه می‌یابد و گسترش می‌یابد، جهت دهنده‌های نوآورانه ایجاد و افزایش خلاقیت و بیان هنری در حوزه‌های مختلف از فیلم و تلویزیون تا تبلیغات و بازاریابی را بررسی کردن جذاب خواهد بود. پتانسیلی که هوش مصنوعی مولد برای انقلاب در مناظر خلاقیت دارد، بزرگ و هیجان‌انگیز است و قرار است آینده بیان انسانی را به نحوی که هنوز نمی‌توانیم تصور کنیم، شکل دهد.

کدنویسی: توسعه‌دهندگان نرم‌افزار از استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی مولد برای بهبود بهره‌وری به طور قابل توجهی بهره‌مند خواهند شد. این تکنولوژی به سرعت تبدیل زبان برنامه‌نویسی یک به زبان دیگر، اتوماسیون نوشتن کد، پیش‌بینی و جلوگیری از مشکلات، و مدیریت مستندات سیستم را می‌تواند انجام دهد. Accenture در حال حاضر از استفاده از مدل‌های LLM OpenAI برای بهبود بهره‌وری توسعه‌دهندگان در تولید خودکار مستندات، مانند دلایل پیکربندی SAP و مشخصات عملی یا فنی استفاده می‌کند. کاربران قادر خواهند بود در طول کار، در چت تیم‌های مایکروسافت درخواست‌های خود را ارسال کنند و این راه‌حل به سرعت مستندات را به نحو صحیح ارائه می‌دهد. این یک نمونه عالی از این است که کدام وظایف خاص افزایش یافته و اتوماسیون یافته‌اند، به جای کارهای کامل. با استفاده از هوش مصنوعی مولد، توسعه‌دهندگان نرم‌افزار می‌توانند انتظار داشته باشند که کارایی و دقت بیشتری در کار خود داشته باشند، که منجر به بهبود نتایج و افزایش بهره‌وری خواهد شد. انتظار می‌رود که این تکنولوژی تأثیر قابل توجهی بر صنعت توسعه نرم‌افزار داشته باشد و آن را موثرتر و کارآمدتر از همیشه کند.

اتوماسیون: این از طریق هوش مصنوعی مولد فاز جدیدی از فوق‌توانایی و فوق‌شخصی‌سازی را تجربه خواهد کرد. تفهیم پیشینیه‌ها، بهترین اقدامات آینده، مهارت‌های خلاصه‌سازی و هوش پیش‌بینی‌ای که در آینده در همه مراحل اداره، هم اداری و هم پشتیبانی خواهد شد، عصر جدیدی از تحول را به ارمغان خواهد آورد. یک بانک بین‌المللی از هوش مصنوعی مولد و LLM برای اصلاح نحوه مدیریت ایمیل‌های پردازش پسا‌معامله استفاده می‌کند. این شامل ایجاد خودکار پیام‌ها با اقدامات پیشنهادی و هدایت آنها به گیرنده مورد نظر است. نتیجه کاهش کار دستی و ارتباطات گلایه‌ای روان‌تری است که منجر به افزایش رضایت مشتریان شده است.

حفاظت: هوش مصنوعی مولد قابلیت کمک به حکومت اجرایی سازمانی و امنیت اطلاعات را دارد و در نهایت مقابل فعالیت‌های تقلبی، بهبود تطابق با مقررات و تشخیص خطرات پتانسیلی با برقراری ارتباط و استخراج استنتاج‌ها به صورت داخلی و خارجی حفاظت می‌کند. دفاع استراتژیک در برابر تهدیدات سایبری از LLMs و توانایی‌های آنها برای سریع دسته‌بندی و توضیح مخرب‌ها می‌تواند بهره ببرد. با این حال، در مدت کوتاه می‌بایست سازمان‌ها به اینکه جنایتکاران چگونه از هوش مصنوعی مولد برای تولید کد نقض‌آمیز یا ایجاد ایمیل‌های فیشینگ مناسب استفاده کنند، توجه داشته باشند. با پیشرفت همچنان هوش مصنوعی مولد، آن به یک دارایی کلیدی در مقابله با فعالیت‌های تقلبی و بهبود تطابق با مقررات تبدیل خواهد شد. LLMs همچنین توانایی‌های مهمی در دفاع سایبری استراتژیک دارند، از جمله توانایی در دسته‌بندی سریع و توضیح مخرب‌ها. با وجود مزیت‌های ممکن از هوش مصنوعی مولد، سازمان‌ها باید از سو استفاده نادرست از این فناوری توسط جنایتکارانی که ممکن است از آن برای تولید کد مخرب یا ایجاد ایمیل‌های مختصر شده است، بپرهیزند.

آینده فناوری، تنظیمات و کسب و کار در حال تحول با تاخیری سریع قرار دارد که این یک فرصت نادر را ارائه می‌دهد.

سال‌های آینده شاهد سطح استثنایی از سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی مولد، مدل‌های LLM و مدل‌های اساسی خواهند بود. تکامل این تکنولوژی‌ها منحصر به فرد است، زیرا پذیرش، تنظیم و پیشرفت فناوری آنها همزمان به نحوی بسیار شتاب‌زده در حال افزایش نمایی است. این با منحنی‌های نوآوری قبلی که به طور معمول تکنولوژی معمولاً پیشرفت پیش رفت و تنظیم را پیشی می‌گرفت، متفاوت است. به عبارت دیگر، برای کسب‌وکارها اهمیت دارد که با منظر سریع تغییر کننده رو به رو شوند تا رقابت‌پذیری و اهمیت خود را حفظ کنند. سال‌های آینده پیشرفت‌های عظیمی در فناوری به ارمغان می‌آورند و شرکت‌هایی که قادر به تطبیق با چشم‌انداز تغییرات هستند، در موقعیت بهتری برای موفقیت قرار خواهند گرفت.

پشته فناوری

فناوری پیچیده‌ای که هوش مصنوعی مولد را پشتیبانی می‌کند، به توسعه سریع در هر سطح پیش‌بینی می‌شود که برای کسب‌وکارها اهمیت دارد. لازم به ذکر است که قدرت محاسباتی مورد نیاز برای آموزش بزرگترین مدل‌های هوش مصنوعی به نرخ نماینده‌گی بالایی افزایش یافته است، به گونه‌ای که دو برابر شدن هر 3.4 تا 10 ماه، به گزارش منابع مختلف رخ می‌دهد. به دلیل طبیعت پرمصرف انرژی هوش مصنوعی مولد، هزینه و انتشار کربن عوامل کلیدی هستند که باید در تصمیم‌گیری برای پذیرش فناوری مدنظر قرار گیرند. بنابراین، شرکت‌ها باید قبل از پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد این ملاحظات را در نظر بگیرند.

هر لایه در پشته فناوری هوش مصنوعی مولد به شرح زیر تحول سریعی خواهد داشت:

برنامه‌ها: برنامه‌هایی مانند هوش مصنوعی مولد و LLMs از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی مبتنی بر ابری و همچنین به‌صورت تعبیه مستقیم در برنامه‌های دیگر به کاربران در دسترس قرار خواهند گرفت. شرکت‌ها قادر خواهند بود از این ابزارها به صورت آن‌چه هستند، یا با سفارشی‌سازی و بهینه‌سازی آنها با داده‌های مالکی استفاده کنند. نتیجه این خواهد بود که مجموعه‌ای چند منظوره از راه‌حل‌ها به وجود آید که می‌تواند برای تأمین نیازهای خاص هر کسب‌وکار، بزرگ یا کوچک، شخصی‌سازی شود.

تنظیم دقیق: فرآیند تنظیم دقیق مدل اهمیت بسیاری دارد زیرا نیازمند مجموعه‌ای متنوع از مهارت‌هاست که از چندین رشته تخصصی گذر می‌کند. این باعث ایجاد تقاضا برای حرفه‌ای‌ها می‌شود که دانشی در مهندسی نرم‌افزار، روان‌شناسی، زبان‌شناسی، تاریخ هنر، ادبیات و علم کتابخانه‌ای دارند. با افزایش تأکید بر تنظیم دقیق مدل‌ها، ضروری است که افراد مهارت‌های چندرشته‌ای را برای انجام این کار به صورت کارآمد به دست آورند.

مدل‌های اساسی: اهمیت تنظیم دقیق مدل‌ها منجر به نیازی برای مجموعه‌ای چند منظوره از مهارت‌ها شده است که شامل زمینه‌های مختلفی از جمله مهندسی نرم‌افزار، روان‌شناسی، زبان‌شناسی، تاریخ هنر، ادبیات و علم کتابخانه‌ای است.

داده: بهبود تجربه دوره عمر داده سازمانی یک نیاز ضروری برای دستیابی به موفقیت است. این شامل مسلط شدن به داده‌های جدید، انواع داده‌های جدید و حجم بزرگی از داده‌ها است. علاوه بر این، ظهور ویژگی‌های هوش مصنوعی مولد در پلتفرم‌های داده مدرن، به افزایش پذیرش در مقیاس، به راحتی ترکیب این هدف را تسهیل خواهد کرد.

زیرساخت: زیرساخت ابری به عنوان یک جزء کلیدی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد و هم‌زمان مدیریت هزینه‌ها و کاهش انتشار کربن می‌باشد. برای پذیرش این زیرساخت، مراکز داده باید بازسازی شوند تا تجهیزات مناسب برای انجام وظیفه موجود باشند. علاوه بر این، معماری‌های تراشه جدید و نوآوری‌های سخت‌افزاری نقشی کلیدی در تبدیل این واقعیت به واقعیت دارند، همچنین توسعه الگوریتم‌های کارآمد که در این سیاق به کار می‌روند. همه این عوامل باید در طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت ابری برای هوش مصنوعی مولد در نظر گرفته شوند.

دیدگاه مرتبط با خطر و سیاست‌های نظارتی چالش قابل‌توجهی را ایجاد می‌کند.

امروزه شرکت‌ها دارای فرصتی هستند تا از هوش مصنوعی مولد و مدل‌های اساسی در راه‌های متعددی استفاده کنند که می‌تواند به طرز چشمگیری کارآیی آنها را بهبود داده و آنها را با یک مزیت رقابتی مجهز نماید. درک می‌شود که شرکت‌ها تمایل دارند که به اسرع وقت سفر خود در حوزه هوش مصنوعی را آغاز کنند. با این حال، یک استراتژی جامع در سراسر شرکت باید تمام اشکال هوش مصنوعی و فناوری‌های مرتبط با آن را مدنظر قرار دهد، به جای اینکه خود را تنها به هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ محدود کند.

ربات گپی تولیدی (Generative Pre-trained Transformer) سؤالات حیاتی در مورد استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی مطرح می‌کند. با تاخیر زیاد در نوآوری و پذیرش تکنولوژی، برای شرکت‌ها حیاتی است که از مخاطرات قانونی، اخلاقی و شهرتی که ممکن است به دنبال داشته باشند، آگاه باشند. آنها باید به نگرانی‌ها پیشگیری کنند و اطمینان حاصل کنند که اقدامات هوش مصنوعی‌شان با اهداف و ارزش‌های گسترده‌تر شرکت هماهنگی دارند. این رویکرد می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند که با ذینفعان اعتماد برقرار کنند و خود را به عنوان رهبران مسئول در صنعت معرفی کنند.

طراحی مسئولانه و مطابق با مقررات تکنولوژی‌های هوش مصنوعی مولد مانند چت‌جی‌پی‌تی امری اساسی است تا هرگونه خطر نامناسب به کسب‌وکارها جلوگیری شود. آکسنچر از جمله پیشتازان استفاده اخلاقی از تکنولوژی بوده و از سال 2017 از استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی در کد اخلاقی کسب‌وکار خود استفاده می‌کند. با رعایت اصول روشن که احترام به افراد و سود رساندن به جامعه را ترویج می‌دهند، هوش مصنوعی مسئولانه از کسب‌وکارها تقویت می‌کند و آنها را قادر می‌سازد که به اعتماد به هوش مصنوعی برسند و در نهایت منجر به اجرای اعتماد به‌اندازه در برنامه‌های هوش مصنوعی شوند. بنابراین، برای شرکت‌ها ضروری است که به اولویت دادن به اصول هوش مصنوعی مسئولانه بپردازند تا طراحی، ساخت و پیاده‌سازی مسئولانه هوش مصنوعی را تضمین کنند.

سامانه‌های هوش مصنوعی به مجموعه گسترده و جامع از ورودی‌ها نیاز دارند تا به طریقی “پرورش” یابند که از نظر مفاهیم مسئولیت، عدالت و شفافیت با نرم‌افزار و فرهنگ اجتماعی گسترده‌تر تطابق داشته باشند. طراحی و پیاده‌سازی هوش مصنوعی در یک چارچوب اخلاقی، پتانسیل همکاری مسئولانه و هوش مشترک را تسریع می‌کند، جایی که نبوغ انسانی و فناوری هوش مصنوعی هوش همکارانه را با هم ترکیب می‌کنند. این اساسی است برای اعتماد با مصرف‌کنندگان، نیروی کار و جامعه و می‌تواند عملکرد تجاری را افزایش داده و منابع جدیدی از رشد را آزاد کند. با اولویت‌بندی تنوع و شامل‌گرایی در توسعه هوش مصنوعی، می‌توانیم سیستم‌های منصفانه و مؤثرتری ایجاد کنیم که به همه بهره‌برند.

میزانی که شرکت‌ها یک فناوری یا روش خاص را پیاده‌سازی کرده‌اند.

شرکت‌ها مجبورند فرآیندهای کاری خود را تغییر دهند تا راهی برای ایجاد ارزش از هوش مصنوعی کشف کنند. این امر ضروری است که رهبران کسب‌وکار از ابتدا راهبری در اجرای این تغییر را به عهده بگیرند، با بازطراحی شغل‌ها، وظایف و آموزش دوباره کارکنان. در پایان، هر نقش در یک شرکت دارای قابلیت تغییر شکل است، پس از تجزیه نقش‌های کنونی به وظایف قابل اتوماسیون یا همکاری و تجدید ایجاد آنها برای عصر جدید همکاری انسان و ماشین. این زمان مناسبی برای شرکت‌هاست تا این تغییرات را آغاز کرده و در بازار رقابتی جلوی رقبای خود را بگیرند.

هوش مصنوعی مولد در حال استقبال از نوع جدیدی از همکاری بی‌نظیر بین انسان و ماشین‌ها است که قرار است زمینه‌ی ارتباطی بین انسان و ماشین را تغییر دهد. با این پارادایم جدید، مفهوم “کمک خلبان” به عنوان یک دستیار فناوری‌ای معرفی می‌شود که ماهیت کار را به تغییر می‌کشاند. تقریباً هر شغل تحت تأثیر قرار می‌گیرد، با حذف کامل برخی از شغل‌ها، تحول بزرگ در اکثر شغل‌ها و ایجاد نقش‌های جدید. سازمان‌هایی که در تغییر نگرش به شغل‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند و کارکنان را به کار با ماشین‌ها آموزش می‌دهند، در جبهه این تغییرات قرار خواهند گرفت و استانداردهای جدیدی برای عملکرد ایجاد کرده و رقبای کم‌ابتکار خود را پیش خواهند گرفت.