چهره جدید هوش مصنوعی در 2025 از دستیار شخصی تا همکار شما در محل کار
به گزارش آنی تل، با به انتها رسیدن سال ۲۰۲۴ پیشبینی های زیادی از نحوه درگیر شدن هوش مصنوعی با زندگی کاربران صورت گرفته که از هوش مصنوعی شخصی سازی شده و نفوذ بیشتر در زمینه های مختلف تولید محتوا را شامل می شود.
به گزارش آنی تل به نقل از مهر؛ با پایان سال ۲۰۲۴، این زمان فرصتی پرارزش برای بازبینی در روندهای برجسته هوش مصنوعی فراهم آورده است. به عقیده کارشناسان، سال قبل شاهد شکوفایی فناوری هایی بود که تأثیرات عمیقی بر صنایع مختلف داشتند. مدلهای چندرسانه ای که توانستند متن، صدا و تصویر را به صورت همزمان پردازش کنند، مدلهای زبانی کوچک که امکان اجرای الگوریتم های هوش مصنوعی روی دستگاه های کوچک و غیرپیشرفته را فراهم کردند و همینطور سفارشی سازی سیستم های مولد که برای نخستین بار نیازهای خاص کسب وکارها را بشکلی دقیق پاسخ دادند. این تحلیل، بر مبنای داده های معتبر از گزارش های مؤسسه گارتنر و شرکت اسنوفلیک، تلاش دارد تصویری روشن از آینده هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ عرضه نماید. این چشم انداز نه تنها روندهای کلیدی گذشته را مرور می کند، بلکه به بررسی فرصت ها و چالش های پیش رو هم می پردازد. روندهای کلیدی سال ۲۰۲۴ در سال ۲۰۲۴، هوش مصنوعی شاهد پیشرفت های قابل ملاحظه ای بود که هر یک به نحوی توانستند مسیر توسعه این فناوری را متحول کنند. در ادامه، به سه روند کلیدی این سال و تأثیرات آنها پرداخته می شود: هوش مصنوعی چندرسانه ای: ترکیب متن، صدا و تصویر در مدلهای واحد تحولی چشم گیر در قابلیت های پردازشی هوش مصنوعی ایجاد کرد. این پیشرفت به مدلها امکان داد تا درک عمیق تری از داده های چندرسانه ای داشته باشند و در حوزه هایی نظیر بازاریابی دیجیتال، خدمات مشتریان و حتی حوزه های خلاقانه مانند تولید محتوا به کار گرفته شوند. بعنوان مثال، مدلهای چندرسانه ای توانستند ویدیوها را تحلیل کرده و متن در رابطه با آنرا تولید کنند یا تصاویر را با توضیحات صوتی تطبیق دهند. با این وجود، چالش هایی همچنان باقی است که همچون آنها میتوان به نیاز مبرم به بهبود دقت در ترکیب داده های چندرسانه ای و افزایش کارآمدی در شرایط واقعی اشاره کرد؛ مسائلی که نیازمند سرمایه گذاری بیشتر در تحقیقات و توسعه هستند. مدل های زبانی کوچک (SLM): این مدلها با هدف اجرا روی دستگاه های کوچک و کاهش وابستگی به منابع بزرگ محاسباتی معرفی گشتند. این پیشرفت تحولی بود که به کاربران اجازه داد قابلیت های پیشرفته هوش مصنوعی را بر روی دستگاه هایی مانند تلفن های هوشمند، تبلت ها و حتی ساعتهای هوشمند تجربه کنند. مدلهای کوچک زبان با فشرده سازی الگوریتم های پیچیده و کاهش احتیاج به منابع سخت افزاری قوی، امکان دسترسی گسترده تر به هوش مصنوعی را فراهم کردند. با این وجود، این مدلها همچنان با چالش هایی نظیر محدودیت در دقت و توانایی پردازش در مقایسه با مدلهای بزرگ تر روبه رو هستند. توسعه این فناوری همینطور راه را برای نوآوری هایی مانند اینترنت اشیا (IoT) هموار نموده و در صنایعی نظیر سلامت، آموزش و سرگرمی کاربردهای قابل توجهی پیدا کرده است. هوش مصنوعی مولد قابل سفارشی سازی شده: کسب وکارها به این نتیجه رسیدند که راهکارهای یکسان برای همه کاربران دیگر کافی نیستند و احتیاج به سیستم های سفارشی شده روزبه روز بیشتر احساس می شود. این روند سبب شد سازمان ها به دنبال طراحی و توسعه مدل هایی بروند که کاملا با نیازهای خاص و محیط کاری آنها تطابق دارند. بعنوان مثال، در حوزه سلامت، سیستم های مولدی که بتوانند داده های بیمار را تحلیل کرده و درمان های پیشنهادی را شخصی سازی کنند، بشدت مورد استقبال قرار گرفتند. همینطور در صنایع خرده فروشی، این فناوری به برندها اجازه داد تا تجربه خریدی متناسب با نیازها و ترجیحات هر مشتری عرضه کنند. این فرآیند سفارشی سازی نه تنها بهره وری را افزایش داد، بلکه رضایت مشتریان را هم به شکل قابل ملاحظه ای بهبود بخشید. از طرف دیگر، چالش هایی مانند هزینه های بالای توسعه و احتیاج به تیم های متخصص برای پیاده سازی این سیستم ها همچنان بعنوان موانع مهم باقی مانده اند. پیش بینی های مهم برای ۲۰۲۵ ۱. هوش مصنوعی لبه (Edge AI) روی دستگاه های شخصی: یکی از پیشرفت های پیشبینی شده برای سال ۲۰۲۵، فشرده سازی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) برای اجرا روی دستگاه های کوچک مانند گوشیهای هوشمند و گجت های پوشیدنی است. این فناوری ها بدون نیاز مداوم به اتصال اینترنت فعالیت خواهند کرد، باآنکه امکان دارد دقت و کارآمدی کمتری نسبت به نسخه های ابری داشته باشند. ۲. عوامل خودمختار هوش مصنوعی: هوش مصنوعی به تدریج جایگاه خویش را بعنوان همکارانی مستقل در محیط های کاری تثبیت خواهد نمود. این عوامل، علاوه بر کمک به انجام وظایف، می توانند مدیریت و اجرای پروژه ها را هم بر عهده بگیرند. بر مبنای تحلیل های صورت گرفته، تعداد این عامل ها تا سال ۲۰۲۵ از تعداد انسان ها در بعضی محیط های کاری فراتر خواهد رفت.
۳. آموزش هوش مصنوعی در تمام رشته ها: بر مبنای پیشبینی های صورت گرفته، با راه اندازی کنسرسیوم ملی هوش مصنوعی کاربردی ایالات متحده، در اکتبر ۲۰۲۴، آموزش های در رابطه با هوش مصنوعی به شکل گسترده در رشته های مختلف دانشگاهی همچون هنر، تاریخ و پرستاری وارد خواهند شد. این تحول، مهارت های ضروری برای دنیایی که هوش مصنوعی بخشی از همه چیز است را در اختیار دانشجویان قرار خواهد داد. پیش بینی های گارتنر برای ۲۰۲۵ در این بخش، به سه محور اصلی پیشبینی های مؤسسه گارتنر برای هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ می پردازیم: گسترش هوش مصنوعی مولد فراتر از متن: این فناوری از تولید متون نوشتاری فراتر رفته و به حوزه هایی نظیر تولید ویدئو، صدا و حتی کدنویسی هم گسترش بیشتری خواهد یافت. این پیشرفت، صنایع مختلف را متحول می کند. بعنوان مثال، در صنعت سرگرمی، تولید ویدیوهای سفارشی و تعاملی با سرعت و دقت بالا ممکن خواهد شد. در حوزه فناوری اطلاعات، تولید کدهای بهینه و سریع برای برنامه های نرم افزاری با بهره گیری از هوش مصنوعی مولد، فرایند توسعه نرم افزار را تسریع می کند. همچنین، تولید محتوای صوتی مانند پادکست ها و موسیقی های سفارشی بر مبنای نیازهای خاص کاربران، از دیگر کاربردهای این فناوری در سال ۲۰۲۵ است که به شکل برجسته تر پیگیری خواهد شد. گسترش این توانایی ها، افق های جدیدی برای خلاقیت و بهره وری در صنایع متعدد به وجود می آورد و مسیر جدیدی برای نوآوری های دیجیتال باز می نماید. دموکراتیزه شدن هوش مصنوعی: ظهور پلت فرم های بدون کد و کم کد، در سال ۲۰۲۵ استفاده از هوش مصنوعی را برای افراد غیرمتخصص ممکن خواهد ساخت. فناوری های مذکور به کاربران این امکان را می دهند که بدون احتیاج به دانش فنی عمیق، برنامه ها و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را طراحی و پیاده سازی کنند. بعنوان مثال، در حوزه تجارت الکترونیک، فروشگاه های کوچک می توانند از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای شخصی سازی تجربه خرید مشتریان خود بهره ببرند. همچنین، در حوزه آموزش، معلمان می توانند با بهره گیری از این پلت فرم ها ابزارهای یادگیری تعاملی طراحی نمایند که به بهبود یادگیری دانش آموزان کمک نماید. افزایش توجه به لزوم حکمرانی هوش مصنوعی: سازمان ها بطور جدی تر به حکمرانی اخلاقی و تطابق با مقررات هوش مصنوعی خواهند پرداخت. با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در حوزه های مختلف، مسائل در ارتباط با اخلاق، شفافیت و مسئولیت پذیری در استفاده از این فنآوری بیشتر از پیش برجسته می شود. شرکت ها و نهادهای مختلف ناگزیر خواهند بود چارچوب هایی را تدوین کنند که تضمین کننده تطابق الگوریتم ها و داده ها با اصول اخلاقی و مقررات باشد. این روند شامل شفافیت در تصمیم گیری های مبتنی بر هوش مصنوعی، محافظت از حریم خصوصی کاربران و کاهش سوگیری های احتمالی در داده ها و نتایج است. همچنین، سازمان ها به توسعه تیم های متخصص در حوزه حکمرانی داده و هوش مصنوعی نیاز خواهند داشت تا علاوه بر نظارت بر عملکرد سیستم ها، بتوانند ریسک ها را شناسایی و مدیریت کنند. روندهای کلیدی از نگاه اسنوفلیک مهر در این بخش، به سه محور اصلی پیشبینی های شرکت اسنوفلیک در رابطه با روندهای هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ می پردازد: عوامل خودمختار: این عوامل نقش برجسته ی در تسهیل و تسریع فرایندهای پیچیده در سال ۲۰۲۵ دارند. آنها می توانند بدون احتیاج به دخالت انسانی، وظایف چندمرحله ای را به شکل خودکار انجام دهند و در صنایع مختلف از مدیریت زنجیره تأمین تا خدمات مشتریان مورد استفاده قرار گیرند. بعنوان مثال، در قسمت لجستیک، این عوامل قادر هستند مسیرهای حمل و نقل را بهینه سازی کرده و روند تحویل کالا را به شکل خودکار نظارت کنند. در حوزه خدمات مالی، آنها این امکان را دارند که به تحلیل داده ها، شناسایی تقلب و مدیریت سرمایه گذاری ها بپردازند. افزایش احتیاج به کنترل و حکمرانی داده: با افزایش استفاده از هوش مصنوعی، احتیاج به نظارت و حکمرانی بر جریان های داده به شکل قابل ملاحظه ای افزایش خواهد یافت. این روند به سازمان ها امکان می دهد که نه تنها از کیفیت داده ها اطمینان حاصل کنند، بلکه از امنیت و تطابق آنها با استانداردها هم مطمئن باشند. در حوزه هایی مانند سلامت و بانکداری، این مورد اهمیت دوچندانی پیدا می کند؛ چون که هرگونه نقص یا سوءاستفاده از داده ها می تواند نتایج گسترده ای داشته باشد. توسعه ابزارهایی برای مشاهده و ردیابی جریان داده ها، تحلیل کیفیت آنها و اطمینان از تطابق با قوانین، بخش ضروری از معماری هوش مصنوعی مدرن خواهد بود. علاوه بر این، سازمان ها باید در سال پیش رو به ایجاد تیم های متخصص و استفاده از تکنولوژی های جدید برای مدیریت مؤثر داده ها و کاهش ریسک های مرتبط توجه ویژه داشته باشند. شخصی سازی مبتنی بر هوش مصنوعی: این فناوری از خرده فروشی تا مراقبت های بهداشتی، توانسته است تحولی بنیادین در تجربه کاربران بوجود آورد. در صنعت خرده فروشی، هوش مصنوعی با تحلیل داده های رفتاری مشتریان، پیشنهادهایی دقیق و متناسب با سلیقه آنها عرضه می دهد. بعنوان مثال، فروشگاه های آنلاین می توانند محصولات در رابطه با نیازهای خاص هر مشتری را به او پیشنهاد کنند. در حوزه مراقبت های بهداشتی، هوش مصنوعی با تحلیل تاریخچه پزشکی بیماران و داده های سلامت، برنامه های درمانی و مراقبتی کاملا شخصی سازی شده عرضه می دهد. این سطح از شخصی سازی نه تنها سبب افزایش رضایت و اعتماد کاربران می شود، بلکه به بهبود نتایج کسب وکارها و کیفیت خدمات عرضه شده هم کمک شایانی می کند. با این وجود، مسائل در ارتباط با حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها همچنان از چالش های کلیدی پیش روی این فناوری محسوب می شوند. سخن پایانی هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ به نقطه ای می رسد که دیگر بعنوان یک ابزار آزمایشی تلقی نمی گردد، بلکه به یکی از اجزای اصلی زندگی روزمره انسان ها تبدیل خواهد شد. این تحول، فرصت های بی سابقه ای را برای بهبود کیفیت زندگی، افزایش بهره وری در صنایع مختلف و ایجاد نوآوری های جدید فراهم می آورد. در عین حال، چالش هایی همچون تضمین اخلاق در کاربردهای هوش مصنوعی، کاهش سوگیری در الگوریتم ها و حفظ امنیت و حریم خصوصی کاربران هم بطور جدی مطرح خواهد بود. بعبارت دیگر، کارشناسان اعتقاد دارند که در سال آینده عوامل خودمختار، آموزش های همه‌جانبه و حکمرانی مسئولانه به شکل هم زمان پیش می روند. از همین روی، این تغییرات نیازمند هماهنگی میان نهادهای سیاست گذار، شرکتهای فناوری و جامعه است تا پتانسیل کامل هوش مصنوعی به صورت پایدار و مسئولانه محقق شود.
منبع: آنی تل
این مطلب را می پسندید؟
(1)
(0)
تازه ترین مطالب مرتبط
نظرات بینندگان آنی تل در مورد این مطلب