உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது பெரும் தரவுத்தொகுதிகளில் பயிற்சி பெற்ற ஆழ்ந்த கற்றல் (நரம்பியல் வலைப்பின்னல்) மாதிரிகளை பயன்படுத்தி புதிய உள்ளடக்கங்களை உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவின் ஒரு கிளையாகும். இந்த மாதிரிகள் உரை, படங்கள், ஒலி அல்லது பிற தரவுகளில் உள்ள முறைமைகளை கற்றுக்கொண்டு, பயனர் கேள்விகளுக்கு பதிலாக அசல் வெளியீடுகளை (உதாரணமாக கட்டுரைகள், படங்கள் அல்லது இசை) உருவாக்க முடியும்.

மற்ற வார்த்தைகளில், உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு உள்ளடக்கங்களை "புதியதாக" உருவாக்குகிறது, ஏற்கனவே உள்ள தரவுகளை மட்டும் பகுப்பாய்வு செய்வதோ அல்லது வகைப்படுத்துவதோ அல்ல. இங்கு உள்ள வரைபடம், உற்பத்தி மாதிரிகள் (மைய வட்டம்) நரம்பியல் வலைப்பின்னல்களில் எவ்வாறு அமர்ந்துள்ளன என்பதை காட்டுகிறது, அவை இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் பரந்த செயற்கை நுண்ணறிவு துறையின் பகுதியாகும். 

உதாரணமாக, IBM உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவை "பயிற்சி பெற்ற தரவின் அடிப்படையில் உயர் தரமான உரை, படங்கள் மற்றும் பிற உள்ளடக்கங்களை உருவாக்கும் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகள்" என்று விவரிக்கிறது, மேலும் இது பெரும் தரவுத்தொகுதிகளில் உள்ள முறைமைகளை கண்டறியும் நுண்ணறிவு நரம்பியல் ஆல்கொரிதம்களை சார்ந்தது.

உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு எப்படி செயல்படுகிறது

உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்பை உருவாக்குவது பொதுவாக மூன்று முக்கிய கட்டங்களைக் கொண்டுள்ளது:

• பயிற்சி (அடித்தளம் மாதிரி): பெரிய நரம்பியல் வலைப்பின்னல் (பொதுவாக அடித்தளம் மாதிரி என்று அழைக்கப்படுகிறது) பெரும் அளவிலான குறியிடப்படாத, குறிச்சொல்லிடப்படாத தரவுகளில் (உதாரணமாக, இணைய உரை, படங்கள் அல்லது குறியீடு) பயிற்சி பெறுகிறது. பயிற்சியின் போது, மாதிரி குறைந்த பகுதிகளை கணிக்க கற்றுக்கொள்கிறது (உதாரணமாக, மில்லியன் வாக்கியங்களில் அடுத்த வார்த்தையை நிரப்புதல்). பல முறைமைகளில், இது தரவின் சிக்கலான முறைமைகள் மற்றும் தொடர்புகளைப் பிடிக்க தன்னைத் திருத்திக் கொள்கிறது. இதன் முடிவாக, உள்ளீடுகளுக்கு தானாக உள்ளடக்கங்களை உருவாக்கக்கூடிய குறியீட்டுப் பிரதிநிதிகள் கொண்ட நரம்பியல் வலைப்பின்னல் உருவாகிறது.
• நுணுக்கமாக்கல்: ஆரம்ப பயிற்சிக்குப் பிறகு, மாதிரியை குறிப்பிட்ட பணிகளுக்காக நுணுக்கமாக்கல் மூலம் தனிப்பயனாக்கப்படுகிறது. இது குறிச்சொல்லிடப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளில் கூடுதல் பயிற்சியோ அல்லது மனித பின்னூட்டத்திலிருந்து பலனளிக்கும் கற்றல் (RLHF) ஆக இருக்கலாம், இதில் மனிதர்கள் மாதிரியின் வெளியீடுகளை மதிப்பீடு செய்து, மாதிரி தரத்தை மேம்படுத்த தன்னைத் திருத்திக் கொள்கிறது. உதாரணமாக, ஒரு உரையாடல் மாதிரியை வாடிக்கையாளர் கேள்விகள் மற்றும் சிறந்த பதில்கள் தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி நுணுக்கமாக்கலாம், இதனால் பதில்கள் துல்லியமாகவும் பொருத்தமாகவும் இருக்கும்.
• உருவாக்கல்: பயிற்சி மற்றும் நுணுக்கமாக்கல் முடிந்த பிறகு, மாதிரி ஒரு கேள்வியிலிருந்து புதிய உள்ளடக்கங்களை உருவாக்குகிறது. இது கற்றுக்கொண்ட முறைமைகளில் இருந்து மாதிரியை எடுத்துக்கொண்டு செய்கிறது – உதாரணமாக, உரைக்கு ஒரு வார்த்தையை ஒரு நேரத்தில் கணிக்கிறது அல்லது படங்களுக்கு பிக்சல் முறைமைகளை நுட்பமாக்குகிறது. நடைமுறையில், "மாதிரி உள்ள தரவுகளில் உள்ள முறைமைகளை அடையாளம் காண்பதன் மூலம் புதிய உள்ளடக்கங்களை உருவாக்குகிறது". பயனர் கேள்வியின்படி, AI படிகள் படியாக டோக்கன்கள் அல்லது படங்களின் தொடர் கணிப்புகளை உருவாக்குகிறது.
• திரட்டல் மற்றும் மேம்படுத்தல் (RAG): பல அமைப்புகள் துல்லியத்தை மேம்படுத்த திரட்டல்-வலுப்படுத்தப்பட்ட உருவாக்கல் (RAG) ஐ பயன்படுத்துகின்றன. இதில் மாதிரி வெளியீட்டு நேரத்தில் வெளிப்புற தகவல்களை (ஆவணங்கள் அல்லது தரவுத்தளம் போன்றவை) கொண்டு வந்து, பயிற்சியின் போது கற்றுக்கொண்டதை மேம்படுத்தி, பதில்களை நவீனமான உண்மைகளில் அடிப்படையாக்கிறது.

ஒவ்வொரு கட்டமும் கணினி வளங்களை அதிகமாக தேவைப்படுத்துகிறது: அடித்தளம் மாதிரியை பயிற்சி செய்ய ஆயிரக்கணக்கான GPUகள் மற்றும் வாரங்கள் தேவைப்படலாம். பயிற்சி பெற்ற மாதிரியை பிறகு சேவையாக (உதாரணமாக, உரையாடல் பொறி அல்லது பட API) பயன்படுத்தி, தேவைக்கேற்ப உள்ளடக்கங்களை உருவாக்கலாம்.

முக்கிய மாதிரி வகைகள் மற்றும் கட்டமைப்புகள்

உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு பல நவீன நரம்பியல் கட்டமைப்புகளை பயன்படுத்துகிறது, ஒவ்வொன்றும் வெவ்வேறு ஊடகங்களுக்கு பொருத்தமானவை:

• பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) / டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள்: இவை இன்றைய உரை அடிப்படையிலான உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவின் மையமாக உள்ளன (உதாரணமாக, OpenAI இன் GPT-4, Google Bard). இவை கவனம் முறைமைகள் கொண்ட டிரான்ஸ்ஃபார்மர் வலைப்பின்னல்களை பயன்படுத்தி பொருத்தமான, சூழல் அறிவுள்ள உரையை (அல்லது குறியீடையும்) உருவாக்குகின்றன. LLMகள் பில்லியன் கணக்கான வார்த்தைகளில் பயிற்சி பெற்று, வாக்கியங்களை முடிக்க, கேள்விகளுக்கு பதில் சொல்ல, அல்லது மனிதர்களைப் போல கட்டுரைகள் எழுத முடியும்.
• விரிதல் மாதிரிகள்: படங்கள் (மற்றும் சில ஒலி) உருவாக்குவதற்கு பிரபலமானவை (உதாரணமாக, DALL·E, Stable Diffusion). இவை தொடக்கத்தில் சீரற்ற சத்தத்துடன் துவங்கி, அதை படி படியாக "சத்தம் நீக்கி" பொருத்தமான படமாக மாற்றுகின்றன. வலைப்பின்னல் ஒரு அழுக்கு செயல்முறையை மாற்ற கற்றுக்கொள்கிறது, இதனால் உரை கேள்விகளுக்கு மிக நிஜமான காட்சிகளை உருவாக்க முடிகிறது. விரிதல் மாதிரிகள் பழைய AI கலை முறைகளை பெரும்பாலும் மாற்றியுள்ளன, ஏனெனில் அவை பட விவரங்களை நுட்பமாக கட்டுப்படுத்துகின்றன.
• உற்பத்தி போட்டி வலைப்பின்னல்கள் (GANs): ஒரு பழைய பட உருவாக்கும் தொழில்நுட்பம் (2014 சுற்றுப்பகுதியில்) இரண்டு நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் போட்டியிடுகின்றன: ஒரு உருவாக்கி படங்களை உருவாக்கி, மற்றொன்று அவற்றை மதிப்பீடு செய்கிறது. இந்த போட்டி செயல்முறையின் மூலம், GANகள் மிக நிஜமான படங்களை உருவாக்கி, பாணி மாற்றம் அல்லது தரவு விரிவாக்கம் போன்ற பணிகளுக்கு பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
• மாறுபாட்டுக் குறியாக்கிகள் (VAEs): மற்றொரு பழைய ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரி, இது தரவுகளை சுருக்கப்பட்ட இடத்தில் குறியாக்கி, அதை மீண்டும் விரிவாக்கி புதிய மாறுபாடுகளை உருவாக்குகிறது. VAEs படங்கள் மற்றும் பேச்சுக்கான முதன்மை ஆழ்ந்த உற்பத்தி மாதிரிகளில் ஒன்றாக இருந்தது (2013 சுற்றுப்பகுதியில்) மற்றும் ஆரம்ப வெற்றியை பெற்றது, ஆனால் இன்றைய உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு தரமான வெளியீட்டிற்கு பெரும்பாலும் டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் மற்றும் விரிதலை பயன்படுத்துகிறது.
• (மற்றவை): ஒலி, வீடியோ மற்றும் பன்முக உள்ளடக்கங்களுக்கு சிறப்பு கட்டமைப்புகளும் உள்ளன. பல முன்னணி மாதிரிகள் இந்த தொழில்நுட்பங்களை (உதாரணமாக, டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள் மற்றும் விரிதல்) இணைத்து உரை+படங்களை ஒரே நேரத்தில் கையாள்கின்றன. IBM குறிப்பிடுகிறது இன்றைய பன்முக அடித்தளம் மாதிரிகள் பல வகையான உள்ளடக்கங்களை (உரை, படங்கள், ஒலி) ஒரே அமைப்பில் உருவாக்க முடியும்.

இவை இணைந்து இன்றைய உற்பத்தி கருவிகளின் பரப்பை இயக்குகின்றன.

உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவின் பயன்பாடுகள்

உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு பல துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. முக்கிய பயன்பாடுகள்:

• மார்க்கெட்டிங் மற்றும் வாடிக்கையாளர் அனுபவம்: மார்க்கெட்டிங் நகலை (வலைப்பதிவுகள், விளம்பரங்கள், மின்னஞ்சல்கள்) தானாக எழுதுதல் மற்றும் தனிப்பயன் உள்ளடக்கங்களை உடனுக்குடன் உருவாக்குதல். இது வாடிக்கையாளர்களுடன் உரையாடும் மேம்பட்ட உரையாடல் பொறிகளையும் இயக்குகிறது, கூடவே ஆர்டர்களுக்கு உதவுதல் போன்ற செயல்களையும் செய்ய முடியும். உதாரணமாக, மார்க்கெட்டிங் குழுக்கள் பல விளம்பர வடிவங்களை உடனுக்குடன் உருவாக்கி, அவற்றை மக்கள் தொகை அல்லது சூழலுக்கு ஏற்ப மாற்றலாம்.
• மென்பொருள் மேம்பாடு: குறியீடு உருவாக்கல் மற்றும் நிறைவு தானாக செய்யப்படுகிறது. GitHub Copilot போன்ற கருவிகள் LLMகளை பயன்படுத்தி குறியீடு துண்டுகளை பரிந்துரைக்க, பிழைகளை சரி செய்ய, அல்லது நிரலாக்க மொழிகளுக்கு இடையேயான மொழிபெயர்ப்பை செய்ய உதவுகின்றன. இது மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் குறியீடு பணிகளை வேகமாக்கி, பயன்பாட்டு நவீனப்படுத்தலை எளிதாக்குகிறது (பழைய குறியீடுகளை புதிய தளங்களுக்கு மாற்றுதல் போன்றவை).
• வணிக தானியக்கம்: ஆவணங்களை உருவாக்குதல் மற்றும் மதிப்பாய்வு செய்தல். உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு உடனுக்குடன் ஒப்பந்தங்கள், அறிக்கைகள், விலைப்பட்டியல்கள் மற்றும் பிற ஆவணங்களை எழுத அல்லது திருத்த முடியும், இதனால் மனித வளம், சட்டம், நிதி போன்ற துறைகளில் கைமுறை முயற்சிகள் குறைகின்றன. இது பணியாளர்களை சிக்கலான பிரச்சனைகளை தீர்க்கும் பணிகளில் கவனம் செலுத்த உதவுகிறது.
• ஆராய்ச்சி மற்றும் சுகாதாரம்: சிக்கலான பிரச்சனைகளுக்கு புதிய தீர்வுகளை பரிந்துரைத்தல். அறிவியல் மற்றும் பொறியியல் துறைகளில், மாதிரிகள் புதிய மருந்து மூலக்கூறுகள் அல்லது பொருட்களை வடிவமைக்க முடியும். உதாரணமாக, AI செயற்கை மூலக்கூறு அமைப்புகள் அல்லது மருத்துவ படங்களை உருவாக்கி, கண்டறிதல் அமைப்புகளுக்கான பயிற்சியை மேம்படுத்துகிறது. IBM குறிப்பிடுகிறது, உண்மையான தரவு குறைவாக இருக்கும் போது, உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு மருத்துவ ஆராய்ச்சியில் செயற்கை தரவை உருவாக்க பயன்படுத்தப்படுகிறது.
• சிற்பகலை மற்றும் வடிவமைப்பு: கலை, கிராஃபிக்ஸ் மற்றும் ஊடகங்களை உருவாக்குதல் அல்லது உதவுதல். வடிவமைப்பாளர்கள் உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தி அசல் கலை, லோகோக்கள், விளையாட்டு சொத்துகள் அல்லது சிறப்பு விளைவுகளை உருவாக்குகின்றனர். DALL·E, Midjourney அல்லது Stable Diffusion போன்ற மாதிரிகள் கோரிக்கையின் அடிப்படையில் வரைபடங்கள் உருவாக்க அல்லது புகைப்படங்களை மாற்ற முடியும். இவை பல்வேறு பட வடிவங்களை உருவாக்கி கலைஞர்களுக்கு ஊக்கமளிக்கின்றன.
• ஊடகம் மற்றும் பொழுதுபோக்கு: ஒலி மற்றும் வீடியோ உள்ளடக்கங்களை உருவாக்குதல். AI இசை அமைக்க, இயற்கையான பேச்சை உருவாக்க, அல்லது குறுகிய வீடியோக்களை வரைபடம் செய்ய முடியும். உதாரணமாக, தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட பாணியில் குரல்-over கதை சொல்லல் அல்லது உரை விளக்கத்தின் அடிப்படையில் இசை பாடல்கள் உருவாக்க முடியும். முழு வீடியோ உருவாக்கல் இன்னும் வளர்ந்து கொண்டிருக்கிறது, ஆனால் உரை கேள்விகளிலிருந்து அனிமேஷன் கிளிப்புகளை உருவாக்கும் கருவிகள் ஏற்கனவே உள்ளன, தரம் விரைவாக மேம்படுகிறது.

இந்த உதாரணங்கள் மட்டுமே தொடக்கமே; தொழில்நுட்பம் மிக வேகமாக வளர்ந்து கொண்டிருப்பதால், தனிப்பயன் பயிற்சி, மெய்நிகர் உண்மை உள்ளடக்கம், தானாக செய்தி எழுதுதல் போன்ற புதிய பயன்பாடுகள் தொடர்ந்து தோன்றுகின்றன.

உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவின் நன்மைகள்

உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு பல நன்மைகளை கொண்டுள்ளது:

• திறன் மற்றும் தானியக்கம்: நேரம் எடுத்துக்கொள்ளும் பணிகளை தானாகச் செய்கிறது. உதாரணமாக, மின்னஞ்சல்கள், குறியீடு அல்லது வடிவமைப்பு யோசனைகளை சில விநாடிகளில் வரை எழுத முடியும், வேலை வேகமாகி, மனிதர்கள் மேல்நிலை பணிகளில் கவனம் செலுத்த முடியும். நிறுவனங்கள் உள்ளடக்கங்கள் மற்றும் யோசனைகளை முன்னையதைவிட வேகமாக உருவாக்குவதால் பெரும் உற்பத்தித்திறன் வளர்ச்சியைப் பதிவு செய்கின்றன.
• மேம்பட்ட படைப்பாற்றல்: புதிய யோசனைகள் மற்றும் மாறுபாடுகளை ஆராய்ந்து படைப்பாற்றலை ஊக்குவிக்கிறது. எழுத்தாளர் அல்லது கலைஞர் ஒரு பொத்தானை அழுத்துவதன் மூலம் பல வரைபடங்கள் அல்லது வடிவமைப்புகளை உருவாக்க முடியும், இது எழுத்தாளர் அல்லது கலைஞரின் தடைகளை கடக்க உதவுகிறது. இந்த "படைப்பாற்றல் கூட்டாளி" திறன், நிபுணர்களல்லாதவர்களும் புதிய கருத்துக்களை முயற்சிக்க உதவுகிறது.
• மேம்பட்ட முடிவு ஆதரவு: பெரும் தரவுத்தொகுதிகளை விரைவாக பகுப்பாய்வு செய்து, மனித முடிவெடுப்புக்கு உதவும் கருத்துக்களை அல்லது கருதுகோள்களை வெளிப்படுத்த முடியும். உதாரணமாக, சிக்கலான அறிக்கைகளை சுருக்கி, தரவுகளில் உள்ள புள்ளியியல் முறைமைகளை பரிந்துரைக்க முடியும். IBM குறிப்பிடுகிறது, இது தரவுகளை வடிகட்டி உதவிகரமான சுருக்கங்கள் அல்லது முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்கி, புத்திசாலி முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது.
• தனிப்பயனாக்கல்: மாதிரிகள் தனிப்பட்ட விருப்பங்களுக்கு ஏற்ப வெளியீடுகளை உருவாக்க முடியும். உதாரணமாக, தனிப்பயன் மார்க்கெட்டிங் உள்ளடக்கம், பொருட்கள் பரிந்துரை, அல்லது ஒவ்வொரு பயனரின் சூழலுக்கு ஏற்ப இடைமுகங்களை மாற்ற முடியும். இந்த நேரடி தனிப்பயனாக்கல் பயனர் ஈடுபாட்டை மேம்படுத்துகிறது.
• 24/7 கிடைக்கும் தன்மை: AI அமைப்புகள் சோர்வடையாது. அவை நாளும் இரவும் (உதாரணமாக, கேள்விகளுக்கு பதில் அளிக்கும் உரையாடல் பொறிகள்) சேவை வழங்க முடியும். இது ஒரே நிலையான செயல்திறன் மற்றும் தகவல் அல்லது படைப்பாற்றல் உதவிக்கு தொடர்ச்சியான அணுகலை உறுதி செய்கிறது.

மொத்தத்தில், உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு நேரத்தை மிச்சப்படுத்தி, புதுமையை ஊக்குவித்து, விரைவாக மற்றும் பரப்பளவில் படைப்பாற்றல் அல்லது பகுப்பாய்வு பணிகளை கையாள முடியும்.

உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவின் சவால்கள் மற்றும் அபாயங்கள்

அதன் சக்தியின்போதும், உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவுக்கு முக்கியமான வரம்புகள் மற்றும் ஆபத்துகள் உள்ளன:

• தவறான அல்லது உருவாக்கப்பட்ட வெளியீடுகள் ("மாயைகள்"): மாதிரிகள் நம்பத்தகுந்ததாக தோன்றும் ஆனால் தவறான அல்லது பொருளற்ற பதில்களை உருவாக்கலாம். உதாரணமாக, சட்ட ஆராய்ச்சி AI பொய் வழக்கு மேற்கோள்களை நம்பிக்கையுடன் மேற்கோள் காட்டலாம். இந்த "மாயைகள்" மாதிரி உண்மைகளை உணரவில்லை என்பதனால் ஏற்படுகின்றன – அது வெறும் சாத்தியமான தொடர்ச்சிகளை கணிக்கிறது. பயனர்கள் AI வெளியீடுகளை கவனமாக உண்மையாய்க் சரிபார்க்க வேண்டும்.
• பாகுபாடு மற்றும் நியாயம்: AI வரலாற்று தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதால், அந்த தரவுகளில் உள்ள சமூக பாகுபாடுகளை பெற்றுக்கொள்ளலாம். இது நியாயமற்ற அல்லது அவமதிப்பான முடிவுகளை (உதாரணமாக, பாகுபாடான வேலை பரிந்துரைகள் அல்லது குணப்படுத்தப்பட்ட பட விளக்கங்கள்) உருவாக்கக்கூடும். பாகுபாட்டை தடுப்பது பயிற்சி தரவின் கவனமான தேர்வு மற்றும் தொடர்ந்த மதிப்பீட்டை தேவைப்படுத்துகிறது.
• தனியுரிமை மற்றும் அறிவுசார் சொத்துக்கள் கவலைகள்: பயனர்கள் நுண்ணறிவுக்கு உணர்ச்சிமிக்க அல்லது பதிப்புரிமை கொண்ட பொருட்களை வழங்கினால், அது வெளியீடுகளில் தனிப்பட்ட விவரங்களை தவறுதலாக வெளிப்படுத்தக்கூடும் அல்லது அறிவுசார் சொத்துக்களை மீறக்கூடும். மாதிரிகள் பயிற்சி தரவின் சில பகுதிகளை வெளியிடும் அபாயமும் உள்ளது. உருவாக்குநர்கள் மற்றும் பயனர்கள் உள்ளீடுகளை பாதுகாக்கவும், வெளியீடுகளை கண்காணிக்கவும் வேண்டும்.
• டீப்ப்ஃபேக்ஸ் மற்றும் தவறான தகவல்: உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு மிக நிஜமான பொய் படங்கள், ஒலி அல்லது வீடியோக்களை (டீப்ப்ஃபேக்ஸ்) உருவாக்க முடியும். இவை தீங்கான நோக்கங்களுக்காக பயன்படுத்தப்படலாம், உதாரணமாக, நபர்களை போல நடிப்பது, தவறான தகவலை பரப்புவது அல்லது மோசடி செய்வது. டீப்ப்ஃபேக்ஸ்களை கண்டறிந்து தடுப்பது பாதுகாப்பு மற்றும் ஊடக நம்பகத்தன்மைக்கு முக்கிய கவலை ஆகும்.
• விளக்கமளிக்க முடியாமை: உற்பத்தி மாதிரிகள் பெரும்பாலும் "கருப்பு பெட்டிகள்" ஆக இருக்கின்றன. அவை ஏன் ஒரு குறிப்பிட்ட வெளியீட்டை உருவாக்கினன என்பது புரிந்து கொள்ள முடியாது அல்லது அவர்களின் முடிவு செயல்முறையை ஆய்வு செய்ய முடியாது. இந்த மறைமுகத்தன்மை நம்பகத்தன்மையை உறுதி செய்யவும் பிழைகளை கண்டறியவும் கடினமாக்கிறது. ஆராய்ச்சியாளர்கள் விளக்கக்கூடிய AI தொழில்நுட்பங்களை மேம்படுத்த முயற்சிக்கின்றனர், ஆனால் இது இன்னும் ஒரு திறந்த சவால் ஆக உள்ளது.

மற்ற பிரச்சனைகள் அதிக கணினி வளங்கள் தேவைப்படுதல் (மின்சாரச் செலவுகள் மற்றும் கார்பன் பாதிப்பை அதிகரித்தல்) மற்றும் உள்ளடக்க உரிமைகள் தொடர்பான சட்ட/நெறிமுறை கேள்விகள் ஆகியவையாகும். மொத்தத்தில், உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு சக்திவாய்ந்ததாயினும், அதன் அபாயங்களை குறைக்க மனித கண்காணிப்பு மற்றும் ஆட்சி அவசியம்.

உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவின் எதிர்காலம்

உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு வேகமாக முன்னேறி வருகிறது. ஏற்றுக்கொள்ளல் விரைவாக வளர்கிறது: ஆய்வுகள் சுமார் ஒரு மூன்றாம் பகுதி நிறுவனங்கள் ஏற்கனவே உற்பத்தி AIயை ஏதேனும் முறையில் பயன்படுத்துகின்றன என்று கண்டறிகின்றன, மேலும் 2026க்குள் சுமார் 80% நிறுவனங்கள் இதனை பயன்படுத்துவதாக நிபுணர்கள் கணிக்கின்றனர். இந்த தொழில்நுட்பம் உலக பொருளாதாரத்தில் கோடிக்கணக்கான டாலர்களை சேர்க்கும் மற்றும் தொழில்துறைகளை மாற்றும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.

உதாரணமாக, Oracle கூறுகிறது, ChatGPT அறிமுகத்துக்குப் பிறகு, உற்பத்தி AI "உலகளாவிய நிகழ்வாக மாறியது" மற்றும் "பெரும் உற்பத்தித்திறன் வளர்ச்சியை ஏற்படுத்தி பொருளாதாரத்தில் கோடிக்கணக்கான டாலர்களை சேர்க்கும்" என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.

எதிர்காலத்தில், நாங்கள் மேலும் சிறப்பு மற்றும் சக்திவாய்ந்த மாதிரிகளை (அறிவியல், சட்டம், பொறியியல் போன்ற துறைகளுக்காக), வெளியீடுகளை துல்லியமாக வைத்திருக்கும் மேம்பட்ட முறைகள் (உதாரணமாக, மேம்பட்ட RAG மற்றும் சிறந்த பயிற்சி தரவு), மற்றும் உற்பத்தி AIயை தினசரி கருவிகள் மற்றும் சேவைகளுடன் ஒருங்கிணைப்பை காண்போம்.

AI முகவர்கள் போன்ற புதிய கருத்துக்கள் – பல படி பணிகளை தானாகச் செய்யும் உற்பத்தி AI அமைப்புகள் – அடுத்த படி ஆகும் (உதாரணமாக, AI உருவாக்கிய பரிந்துரைகளைப் பயன்படுத்தி பயணம் திட்டமிடும், பின்னர் ஹோட்டல்கள் மற்றும் விமானங்களை முன்பதிவு செய்யும் முகவர்). அதே சமயம், அரசுகள் மற்றும் நிறுவனங்கள் உற்பத்தி AIக்கான நெறிமுறைகள், பாதுகாப்பு மற்றும் பதிப்புரிமை தொடர்பான கொள்கைகள் மற்றும் தரநிலைகளை உருவாக்கத் தொடங்கியுள்ளன.

>>>நீங்கள் அறிய விரும்புகிறீர்களா:

பலவீனமான AI மற்றும் சக்திவாய்ந்த AI

AI குறுகிய மற்றும் AI பொது என்பது என்ன?

சுருக்கமாக, உற்பத்தி செயற்கை நுண்ணறிவு என்பது தரவிலிருந்து கற்றுக்கொண்டு புதிய, அசல் உள்ளடக்கங்களை உருவாக்கும் AI அமைப்புகளை குறிக்கிறது. ஆழ்ந்த நரம்பியல் வலைப்பின்னல்கள் மற்றும் பெரிய அடித்தளம் மாதிரிகள் மூலம் இயக்கப்படும் இது உரை எழுத, படங்களை உருவாக்க, ஒலியை அமைக்க மற்றும் மேலும் பல செயல்களை செய்ய முடியும், மாற்றமளிக்கும் பயன்பாடுகளை சாத்தியமாக்குகிறது.

இது படைப்பாற்றல் மற்றும் திறனில் பெரிய நன்மைகளை வழங்கினாலும், பிழைகள் மற்றும் பாகுபாடு போன்ற சவால்களும் உள்ளன, அவற்றை பயனர்கள் கவனிக்க வேண்டும். தொழில்நுட்பம் வளர்ந்துவரும் போது, இது தொழில்துறைகளில் ஒரு அவசியமான கருவியாக மாறும், ஆனால் அதன் சக்தியை பாதுகாப்பாக பயன்படுத்த பொறுப்பான அணுகுமுறை அவசியம்.