هوش مصنوعی مولد شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که از مدل‌های یادگیری عمیق (شبکه‌های عصبی) آموزش‌دیده بر روی مجموعه داده‌های عظیم برای ایجاد محتوای جدید استفاده می‌کند. این مدل‌ها الگوهای موجود در متن، تصویر، صدا یا داده‌های دیگر را می‌آموزند تا بتوانند خروجی‌های اصیل (مانند مقالات، تصاویر یا موسیقی) را در پاسخ به درخواست‌های کاربران تولید کنند.

به عبارت دیگر، هوش مصنوعی مولد رسانه‌ها را «از صفر» تولید می‌کند و صرفاً به تحلیل یا طبقه‌بندی داده‌های موجود اکتفا نمی‌کند. نمودار زیر نشان می‌دهد که چگونه مدل‌های مولد (دایره وسط) درون شبکه‌های عصبی قرار دارند که بخشی از یادگیری ماشین و حوزه گسترده‌تر هوش مصنوعی هستند. 

برای مثال، شرکت IBM هوش مصنوعی مولد را مدل‌های یادگیری عمیقی توصیف می‌کند که «متن، تصویر و سایر محتواهای با کیفیت بالا را بر اساس داده‌هایی که آموزش دیده‌اند تولید می‌کنند» و این مدل‌ها بر الگوریتم‌های عصبی پیشرفته‌ای تکیه دارند که الگوهای موجود در داده‌های عظیم را شناسایی کرده و خروجی‌های نوآورانه ایجاد می‌کنند.

نحوه عملکرد هوش مصنوعی مولد

ساخت یک سیستم هوش مصنوعی مولد معمولاً شامل سه مرحله اصلی است:

• آموزش (مدل پایه): یک شبکه عصبی بزرگ (که اغلب به آن مدل پایه گفته می‌شود) بر روی حجم عظیمی از داده‌های خام و بدون برچسب (مثلاً ترابایت‌ها متن، تصویر یا کد اینترنتی) آموزش داده می‌شود. در طول آموزش، مدل با پیش‌بینی بخش‌های گمشده (مثلاً پر کردن کلمه بعدی در میلیون‌ها جمله) یاد می‌گیرد. در طی تکرارهای متعدد، مدل خود را تنظیم می‌کند تا الگوها و روابط پیچیده داده‌ها را درک کند. نتیجه، شبکه عصبی‌ای است که نمایش‌های رمزگذاری شده‌ای دارد و می‌تواند به صورت خودکار در پاسخ به ورودی‌ها محتوا تولید کند.
• تنظیم دقیق: پس از آموزش اولیه، مدل برای وظایف خاص با تنظیم دقیق سفارشی می‌شود. این ممکن است شامل آموزش اضافی روی نمونه‌های برچسب‌خورده یا یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) باشد، جایی که انسان‌ها خروجی‌های مدل را ارزیابی کرده و مدل برای بهبود کیفیت تنظیم می‌شود. برای مثال، یک مدل چت‌بات می‌تواند با مجموعه‌ای از سوالات مشتریان و پاسخ‌های ایده‌آل تنظیم شود تا پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری ارائه دهد.
• تولید: پس از آموزش و تنظیم، مدل از روی یک درخواست، محتوای جدید تولید می‌کند. این کار با نمونه‌برداری از الگوهای آموخته شده انجام می‌شود – مثلاً پیش‌بینی کلمه به کلمه برای متن یا اصلاح الگوهای پیکسلی برای تصاویر. در عمل، «مدل با شناسایی الگوهای موجود در داده‌ها محتوای جدید تولید می‌کند». با دریافت درخواست کاربر، هوش مصنوعی به صورت مرحله به مرحله توکن‌ها یا تصاویر را پیش‌بینی می‌کند تا خروجی را بسازد.
• بازیابی و پالایش (RAG): بسیاری از سیستم‌ها همچنین از تولید تقویت‌شده با بازیابی استفاده می‌کنند تا دقت را افزایش دهند. در این روش، مدل هنگام تولید، اطلاعات خارجی (مانند اسناد یا پایگاه داده) را فراخوانی می‌کند تا پاسخ‌های خود را بر اساس حقایق به‌روز پایه‌گذاری کند و آنچه را در آموزش آموخته است تکمیل نماید.

هر مرحله نیازمند محاسبات سنگین است: آموزش یک مدل پایه ممکن است به هزاران واحد پردازش گرافیکی (GPU) و هفته‌ها زمان نیاز داشته باشد. مدل آموزش‌دیده سپس می‌تواند به عنوان یک سرویس (مثلاً چت‌بات یا API تصویر) برای تولید محتوا بر اساس درخواست به کار گرفته شود.

انواع کلیدی مدل‌ها و معماری‌ها

هوش مصنوعی مولد از چندین معماری عصبی مدرن استفاده می‌کند که هر کدام برای رسانه‌های مختلف مناسب هستند:

• مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) / ترنسفورمرها: این‌ها هسته اصلی هوش مصنوعی مولد مبتنی بر متن امروزی هستند (مثلاً GPT-4 از OpenAI، Bard از گوگل). آن‌ها از شبکه‌های ترنسفورمر با مکانیزم توجه برای تولید متن منسجم و متناسب با زمینه (یا حتی کد) استفاده می‌کنند. مدل‌های زبان بزرگ روی میلیاردها کلمه آموزش دیده‌اند و می‌توانند جملات را کامل کنند، به سوالات پاسخ دهند یا مقالاتی با روانی انسانی بنویسند.
• مدل‌های انتشار (Diffusion): برای تولید تصویر (و برخی صداها) محبوب هستند (مثلاً DALL·E، Stable Diffusion). این مدل‌ها با نویز تصادفی شروع کرده و به صورت تدریجی آن را «پاک‌سازی» می‌کنند تا تصویر منسجم ایجاد شود. شبکه یاد می‌گیرد فرآیند تخریب را معکوس کند و بنابراین می‌تواند تصاویر بسیار واقعی از روی درخواست‌های متنی تولید کند. مدل‌های انتشار به دلیل کنترل دقیق روی جزئیات تصویر، جایگزین روش‌های قدیمی‌تر هنر هوش مصنوعی شده‌اند.
• شبکه‌های مولد رقابتی (GANs): یک تکنیک قدیمی‌تر تولید تصویر (حدود سال ۲۰۱۴) با دو شبکه عصبی در رقابت: یک مولد تصاویر را می‌سازد و یک تشخیص‌دهنده آن‌ها را ارزیابی می‌کند. از طریق این فرآیند رقابتی، GANها تصاویر بسیار واقعی تولید می‌کنند و برای کارهایی مانند انتقال سبک یا افزایش داده‌ها استفاده می‌شوند.
• رمزگذارهای خودکار واریاسیونی (VAEs): یک مدل یادگیری عمیق قدیمی‌تر که داده‌ها را به فضای فشرده‌ای رمزگذاری و سپس برای تولید تغییرات جدید رمزگشایی می‌کند. VAEs از اولین مدل‌های مولد عمیق برای تصویر و صدا (حدود ۲۰۱۳) بودند و موفقیت‌های اولیه‌ای داشتند، اگرچه هوش مصنوعی مولد مدرن عمدتاً به سمت ترنسفورمرها و مدل‌های انتشار برای کیفیت بالاتر رفته است.
• (سایر): معماری‌های تخصصی برای صدا، ویدئو و محتوای چندرسانه‌ای نیز وجود دارد. بسیاری از مدل‌های پیشرفته ترکیبی از این تکنیک‌ها (مثلاً ترنسفورمرها با انتشار) را برای پردازش همزمان متن و تصویر به کار می‌برند. IBM اشاره می‌کند که مدل‌های پایه چندرسانه‌ای امروزی می‌توانند چند نوع محتوا (متن، تصویر، صدا) را از یک سیستم واحد تولید کنند.

این معماری‌ها به طور مشترک طیف وسیعی از ابزارهای مولد مورد استفاده امروز را پشتیبانی می‌کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارد. موارد کلیدی شامل:

• بازاریابی و تجربه مشتری: نوشتن خودکار متن‌های بازاریابی (وبلاگ‌ها، تبلیغات، ایمیل‌ها) و تولید محتوای شخصی‌سازی شده به صورت فوری. همچنین این فناوری پشت چت‌بات‌های پیشرفته‌ای است که می‌توانند با مشتریان گفتگو کنند یا حتی اقداماتی مانند کمک به سفارش‌ها را انجام دهند. برای مثال، تیم‌های بازاریابی می‌توانند به سرعت چندین نسخه تبلیغاتی تولید کرده و آن‌ها را بر اساس جمعیت‌شناسی یا زمینه تنظیم کنند.
• توسعه نرم‌افزار: خودکارسازی تولید و تکمیل کد. ابزارهایی مانند GitHub Copilot از مدل‌های زبان بزرگ برای پیشنهاد قطعات کد، رفع اشکال یا ترجمه بین زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌کنند. این کار سرعت انجام وظایف تکراری برنامه‌نویسی را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد و به مدرن‌سازی برنامه‌ها کمک می‌کند (مثلاً تبدیل کدهای قدیمی به پلتفرم‌های جدید).
• اتوماسیون کسب‌وکار: تهیه و بازبینی اسناد. هوش مصنوعی مولد می‌تواند قراردادها، گزارش‌ها، فاکتورها و سایر مدارک را به سرعت بنویسد یا ویرایش کند و تلاش دستی در بخش‌های منابع انسانی، حقوقی، مالی و غیره را کاهش دهد. این امر به کارکنان امکان می‌دهد روی حل مسائل پیچیده‌تر تمرکز کنند به جای نوشتن‌های روتین.
• تحقیق و بهداشت: پیشنهاد راه‌حل‌های نوآورانه برای مسائل پیچیده. در علوم و مهندسی، مدل‌ها می‌توانند مولکول‌های دارویی جدید یا مواد طراحی کنند. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند ساختارهای مولکولی مصنوعی یا تصاویر پزشکی برای آموزش سیستم‌های تشخیص تولید کند. IBM اشاره می‌کند که هوش مصنوعی مولد در تحقیقات بهداشتی برای ایجاد داده‌های مصنوعی (مثلاً اسکن‌های پزشکی) زمانی که داده‌های واقعی کم است، استفاده می‌شود.
• هنرهای خلاق و طراحی: کمک به خلق یا تولید آثار هنری، گرافیک و رسانه. طراحان از هوش مصنوعی مولد برای تولید هنر اصیل، لوگو، دارایی‌های بازی یا جلوه‌های ویژه استفاده می‌کنند. مدل‌هایی مانند DALL·E، Midjourney یا Stable Diffusion می‌توانند تصاویر یا ویرایش عکس‌ها را بر اساس درخواست تولید کنند. آن‌ها ابزارهای خلاقانه جدیدی ارائه می‌دهند، مثلاً تولید چندین نسخه از یک تصویر برای الهام‌بخشی به هنرمندان.
• رسانه و سرگرمی: تولید محتوای صوتی و ویدیویی. هوش مصنوعی می‌تواند موسیقی بسازد، گفتار طبیعی تولید کند یا حتی ویدیوهای کوتاه تهیه کند. برای مثال، می‌تواند روایت صوتی با سبک دلخواه تولید کند یا قطعات موسیقی بر اساس توصیف متنی بسازد. اگرچه تولید کامل ویدیو هنوز در حال توسعه است، ابزارهایی برای ساخت کلیپ‌های انیمیشنی از درخواست‌های متنی وجود دارد و کیفیت آن به سرعت در حال بهبود است.

این نمونه‌ها تنها بخش کوچکی از کاربردها هستند؛ فناوری با سرعتی شگفت‌انگیز در حال پیشرفت است و کاربردهای جدیدی مانند آموزش شخصی‌سازی شده، محتوای واقعیت مجازی و نگارش خودکار اخبار به طور مداوم ظهور می‌کنند.

مزایای هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد چندین مزیت مهم دارد:

• کارایی و اتوماسیون: وظایف زمان‌بر را خودکار می‌کند. برای مثال، می‌تواند ایمیل، کد یا ایده‌های طراحی را در چند ثانیه بنویسد و سرعت کار را به طور چشمگیری افزایش دهد و افراد را آزاد کند تا روی وظایف سطح بالاتر تمرکز کنند. سازمان‌ها گزارش داده‌اند که بهره‌وری به طور قابل توجهی افزایش یافته است زیرا تیم‌ها محتوا و ایده‌ها را بسیار سریع‌تر تولید می‌کنند.
• افزایش خلاقیت: با ایده‌پردازی و بررسی گزینه‌های مختلف، خلاقیت را تقویت می‌کند. نویسنده یا هنرمند می‌تواند چندین پیش‌نویس یا گزینه طراحی را با یک کلیک تولید کند و به رفع انسداد خلاقانه کمک کند. این قابلیت «شریک خلاق» به افراد غیرمتخصص نیز امکان می‌دهد با مفاهیم جدید آزمایش کنند.
• پشتیبانی بهتر تصمیم‌گیری: با تحلیل سریع داده‌های بزرگ، هوش مصنوعی مولد می‌تواند بینش‌ها یا فرضیه‌هایی ارائه دهد که به تصمیم‌گیری انسانی کمک می‌کند. برای مثال، می‌تواند گزارش‌های پیچیده را خلاصه کند یا الگوهای آماری در داده‌ها را پیشنهاد دهد. IBM اشاره می‌کند که این فناوری با پالایش داده‌ها، تصمیمات هوشمندانه‌تری را ممکن می‌سازد.
• شخصی‌سازی: مدل‌ها می‌توانند خروجی‌ها را بر اساس ترجیحات فردی تنظیم کنند. برای مثال، می‌توانند محتوای بازاریابی شخصی‌سازی شده تولید کنند، محصولات را پیشنهاد دهند یا رابط‌ها را برای هر کاربر متناسب با زمینه او تطبیق دهند. این شخصی‌سازی در زمان واقعی، تعامل کاربران را بهبود می‌بخشد.
• دسترسی ۲۴ ساعته و ۷ روز هفته: سیستم‌های هوش مصنوعی خسته نمی‌شوند. آن‌ها می‌توانند به صورت شبانه‌روزی خدمات ارائه دهند (مثلاً چت‌بات‌هایی که در هر ساعت پاسخگو هستند) بدون اینکه خستگی داشته باشند. این امر عملکرد مداوم و دسترسی همیشگی به اطلاعات یا کمک‌های خلاقانه را تضمین می‌کند.

در مجموع، هوش مصنوعی مولد می‌تواند زمان را صرفه‌جویی کند، نوآوری را تحریک کند و وظایف خلاقانه یا تحلیلی در مقیاس بزرگ را با سرعت و گستردگی انجام دهد.

چالش‌ها و ریسک‌های هوش مصنوعی مولد

با وجود قدرتش، هوش مصنوعی مولد محدودیت‌ها و خطرات قابل توجهی دارد:

• خروجی‌های نادرست یا ساختگی («توهم»): مدل‌ها ممکن است پاسخ‌هایی قابل قبول اما نادرست یا بی‌معنی تولید کنند. برای مثال، یک هوش مصنوعی پژوهش حقوقی ممکن است به طور مطمئن نقل‌قول‌های جعلی ارائه دهد. این «توهم‌ها» به این دلیل رخ می‌دهند که مدل واقعاً حقایق را نمی‌فهمد – بلکه فقط ادامه‌های محتمل را پیش‌بینی می‌کند. کاربران باید خروجی‌های هوش مصنوعی را با دقت بررسی کنند.
• تعصب و عدالت: از آنجا که هوش مصنوعی از داده‌های تاریخی می‌آموزد، ممکن است تعصبات اجتماعی موجود در آن داده‌ها را به ارث ببرد. این می‌تواند منجر به نتایج ناعادلانه یا توهین‌آمیز شود (مثلاً توصیه‌های شغلی جانبدارانه یا توضیحات تصویری کلیشه‌ای). جلوگیری از تعصب نیازمند انتخاب دقیق داده‌های آموزشی و ارزیابی مداوم است.
• نگرانی‌های حریم خصوصی و مالکیت فکری: اگر کاربران داده‌های حساس یا دارای حق نشر را به مدل وارد کنند، ممکن است به طور ناخواسته جزئیات خصوصی را در خروجی‌ها فاش کند یا حقوق مالکیت فکری را نقض نماید. همچنین مدل‌ها ممکن است به گونه‌ای مورد بررسی قرار گیرند که بخش‌هایی از داده‌های آموزشی‌شان لو برود. توسعه‌دهندگان و کاربران باید ورودی‌ها را محافظت کرده و خروجی‌ها را برای چنین خطراتی کنترل کنند.
• دیپ‌فیک‌ها و اطلاعات نادرست: هوش مصنوعی مولد می‌تواند تصاویر، صدا یا ویدیوهای جعلی بسیار واقعی (دیپ‌فیک) تولید کند. این موارد می‌توانند به طور مخرب برای جعل هویت افراد، انتشار اطلاعات نادرست یا کلاهبرداری استفاده شوند. شناسایی و جلوگیری از دیپ‌فیک‌ها یکی از نگرانی‌های رو به رشد امنیت و صحت رسانه‌ها است.
• عدم قابلیت توضیح‌پذیری: مدل‌های مولد اغلب «جعبه سیاه» هستند. معمولاً نمی‌توان فهمید چرا یک خروجی خاص تولید شده یا فرآیند تصمیم‌گیری آن‌ها را بررسی کرد. این ابهام، تضمین قابلیت اطمینان یا ردیابی خطاها را دشوار می‌کند. پژوهشگران در حال کار روی تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل توضیح هستند، اما این هنوز یک چالش باز است.

مسائل دیگر شامل منابع محاسباتی عظیم مورد نیاز (که هزینه‌های انرژی و ردپای کربنی را افزایش می‌دهد) و سوالات حقوقی و اخلاقی درباره مالکیت محتوا است. به طور کلی، در حالی که هوش مصنوعی مولد قدرتمند است، نیازمند نظارت و مدیریت دقیق انسانی برای کاهش ریسک‌ها می‌باشد.

آینده هوش مصنوعی مولد

هوش مصنوعی مولد با سرعتی سرسام‌آور در حال پیشرفت است. پذیرش آن به سرعت در حال افزایش است: نظرسنجی‌ها نشان می‌دهند حدود یک‌سوم سازمان‌ها در حال حاضر به نوعی از هوش مصنوعی مولد استفاده می‌کنند و تحلیل‌گران پیش‌بینی می‌کنند که تا سال ۲۰۲۶ تقریباً ۸۰٪ شرکت‌ها آن را به کار خواهند گرفت. کارشناسان انتظار دارند این فناوری تریلیون‌ها دلار به اقتصاد جهانی اضافه کند و صنایع را متحول سازد.

برای مثال، شرکت Oracle گزارش می‌دهد که پس از معرفی ChatGPT، هوش مصنوعی مولد «به یک پدیده جهانی تبدیل شد» و «انتظار می‌رود با افزایش بهره‌وری عظیم، تریلیون‌ها دلار به اقتصاد اضافه کند».

در آینده، شاهد مدل‌های تخصصی‌تر و قدرتمندتر (برای علوم، حقوق، مهندسی و غیره)، تکنیک‌های بهتر برای حفظ دقت خروجی‌ها (مثلاً RAG پیشرفته و داده‌های آموزشی بهتر) و ادغام هوش مصنوعی مولد در ابزارها و خدمات روزمره خواهیم بود.

مفاهیم نوظهوری مانند عامل‌های هوش مصنوعی – سیستم‌هایی که از هوش مصنوعی مولد برای انجام خودکار وظایف چندمرحله‌ای استفاده می‌کنند – گام بعدی را نشان می‌دهند (برای مثال، عاملی که می‌تواند با استفاده از توصیه‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی برنامه‌ریزی سفر کند و سپس هتل‌ها و پروازها را رزرو نماید). در عین حال، دولت‌ها و سازمان‌ها در حال تدوین سیاست‌ها و استانداردهایی درباره اخلاق، ایمنی و حق نشر برای هوش مصنوعی مولد هستند.

>>>آیا می‌خواهید بدانید:

هوش مصنوعی ضعیف و هوش مصنوعی قوی

هوش مصنوعی محدود و هوش مصنوعی عمومی چیست؟

در خلاصه، هوش مصنوعی مولد به سیستم‌های هوش مصنوعی گفته می‌شود که با یادگیری از داده‌ها محتوای جدید و اصیل تولید می‌کنند. این فناوری که توسط شبکه‌های عصبی عمیق و مدل‌های پایه بزرگ پشتیبانی می‌شود، قادر است متن بنویسد، تصویر تولید کند، صدا بسازد و بیشتر، و برنامه‌های تحول‌آفرینی را ممکن سازد.

در حالی که مزایای بزرگی در خلاقیت و کارایی ارائه می‌دهد، چالش‌هایی مانند خطا و تعصب نیز دارد که کاربران باید به آن‌ها توجه کنند. با رشد فناوری، هوش مصنوعی مولد به ابزاری جدایی‌ناپذیر در صنایع مختلف تبدیل خواهد شد، اما استفاده مسئولانه برای بهره‌برداری ایمن از پتانسیل آن ضروری است.