ذكاء اصطناعي توليدي

ما هو الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي (genAI) هو تسمية عامة تصف أي نوع من أنواع الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يمكنه إنتاج نصوص أو صور أو مقاطع فيديو أو مقاطع صوتية جديدة. من الناحية الفنية، يتعلم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي الأنماط من بيانات التدريب ويولد مخرجات جديدة وفريدة من نوعها بنفس الخصائص الإحصائية.

وتستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الأوامر لتوجيه توليد المحتوى وتستخدم التعلّم التحويلي لتصبح أكثر كفاءة. تم بناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الأولى مع وضع أنواع بيانات وتطبيقات محددة في الاعتبار. على سبيل المثال، تم تصميم DeepDream من Google لمعالجة الصور وتحسينها. ويمكنه إنتاج تأثيرات بصرية جذابة وجديدة، ولكن تطوير النموذج كان يركز بشكل أساسي على معالجة الصور، ولا تنطبق قدراته على أنواع أخرى من البيانات.

ومع ذلك، فإن مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي يتطور بسرعة، وأصبح عدد متزايد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي متعدد الوسائط. ويعني هذا التطور أن نفس النموذج يمكنه التعامل مع مطالبات البيانات المختلفة وتوليد أنواع مختلفة من البيانات.

على سبيل المثال، يمكن استخدام نفس نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لـ

• توليد نص إبداعي
• توليد نص إعلامي
• الإجابة على أي نوع من الأسئلة بطريقة شاملة وغنية بالمعلومات
• وصف صورة
• توليد صورة فريدة بناءً على مطالبة نصية
• ترجمة النص من لغة إلى أخرى
• تضمين مصدر معلومات النموذج في الإجابة عن سؤال ما

غالبًا ما يكون تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي جهدًا تعاونيًا يتطلب أنواعًا مختلفة من البحوث والبرمجة وتجربة المستخدم (UX) وخبرة عمليات تعلم الآلة (MLOps). يساعد اتباع نهج متعدد التخصصات على ضمان تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي وتدريبها ونشرها وصيانتها بشكل أخلاقي ومسؤول.

الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل الذكاء الاصطناعي التقليدي

بشكل أساسي، العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي هي علاقة تسلسلية.

• يشير الذكاء الاصطناعي إلى تطوير أنظمة حاسوبية يمكنها أداء المهام التي كانت تتطلب ذكاءً بشريًا في السابق. وعادةً ما تتضمن هذه المهام الإدراك، والتفكير المنطقي، واتخاذ القرارات، وفهم اللغة الطبيعية.
• التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تركز على المهام التمييزية. وهو ينطوي على تطوير خوارزميات تُمكِّن أجهزة الكمبيوتر من إجراء تنبؤات أو اتخاذ قرارات بناءً على البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح على كيفية القيام بذلك.
• الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي (ML) التي تركز على إنشاء عينات بيانات جديدة تشبه بيانات العالم الحقيقي.

يتضمن الذكاء الاصطناعي التقليدي خوارزميات التعلم الآلي القائمة على القواعد والمدرّبة على نوع بيانات واحد لأداء مهمة واحدة. يتم تدريب العديد من خوارزميات التعلم الآلي التقليدية على توليد مخرجات واحدة صحيحة.

على عكس الذكاء الاصطناعي التوليدي، يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي استراتيجيات التعلم العميق (DL) القادرة على التعلم من مجموعات بيانات متنوعة وإنتاج مخرجات تقع ضمن نطاق مقبول. تسمح هذه المرونة باستخدام نفس النموذج التأسيسي لمختلف المهام. على سبيل المثال، يمكن لـ ChatGPT الآن معالجة مطالبات الصور والنصوص.

وتستخدم هذه التقنية، وهي مجموعة فرعية من التعلم الآلي، بالفعل في إنتاج فن رقمي تخيلي، وتصميم بيئات افتراضية جديدة، وإنشاء مؤلفات موسيقية، وصياغة محتوى مكتوب، والمساعدة في اكتشاف الأدوية من خلال التنبؤ بالبنى الجزيئية، وكتابة كود برمجي، وتوليد مقاطع فيديو ومقاطع صوتية واقعية.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الشبكات العصبية لتعلم الأنماط في البيانات وإنشاء محتوى جديد. بمجرد تدريبها، يمكن للشبكة العصبية توليد محتوى مشابه للبيانات التي تم تدريبها عليها. على سبيل المثال، يمكن استخدام شبكة عصبية مدربة على مجموعة بيانات نصية لتوليد نص جديد، واعتمادًا على مدخلات النموذج، يمكن أن تأخذ مخرجات النص شكل قصيدة أو قصة أو عملية حسابية معقدة أو حتى كود برمجة لتطبيقات البرمجيات.

تعتمد فائدة مخرجات الذكاء الاصطناعي الجيني بشكل كبير على جودة وشمولية بيانات التدريب، وبنية النموذج، والعمليات المستخدمة لتدريب النموذج، والمطالبات التي يقدمها المستخدمون البشريون للنموذج.

جودة البيانات ضرورية لأن هذا ما تستخدمه نماذج الذكاء الاصطناعي الجيني لتعلم كيفية توليد مخرجات عالية الجودة. وكلما كانت بيانات التدريب أكثر تنوعاً وشمولاً، كلما زادت الأنماط والفروق الدقيقة التي يمكن للنموذج فهمها وتكرارها. عندما يتم تدريب النموذج على بيانات غير متناسقة أو متحيزة أو صاخبة، فمن المحتمل أن ينتج مخرجات تعكس هذه العيوب.

تُعد منهجيات التدريب واستراتيجيات التقييم حاسمة أيضًا. أثناء التدريب، يستخدم النموذج التغذية الراجعة لضبط القيم داخل بنية النموذج(internal parameters).

يمكن أن يلعب تعقيد بنية النموذج أيضًا دورًا مهمًا في فائدة المخرجات لأن بنية النموذج تحدد كيفية معالجة الذكاء الاصطناعي الجيني والتعلم من بيانات التدريب.

فمن ناحية، إذا كانت البنية بسيطة للغاية، فقد يواجه النموذج صعوبة في التقاط الفروق الدقيقة السياقية المهمة في بيانات التدريب.

من ناحية أخرى، إذا كانت البنية معقدة للغاية، فقد يبالغ النموذج في التكيف ويعطي الأولوية للتفاصيل غير ذات الصلة على حساب الأنماط الأساسية المهمة.

بمجرد التدريب، يمكن إعطاء النموذج مطالبات لإنشاء بيانات جديدة. المطالبات هي كيفية تفاعل الأشخاص مع نماذج الذكاء الاصطناعي وتوجيه مخرجاتها. يعتمد تركيز الموجه على المخرجات المطلوبة والغرض من النموذج والسياق الذي يُستخدم فيه النموذج. على سبيل المثال، إذا كان الإخراج المطلوب هو رسالة غلاف، فقد تتضمن المطالبة توجيهات لأسلوب الكتابة وطول الكلمات. ومع ذلك، إذا كان الإخراج المطلوب هو مقطع صوتي، فقد تتضمن المطالبة توجيهات لنوع الموسيقى والإيقاع.

أفضل الممارسات لكتابة مطالبات الذكاء الاصطناعي التوليدي GenAI

المطالبة هي عبارة عن عبارة إدخال أو إشارة توجه مخرجات نموذج GenAI. تستخدم نماذج GenAI المطالبات لإنشاء محتوى جديد وأصلي يتماشى إحصائيًا مع السياق والمتطلبات المحددة في المطالبة.

في حين أن التفاصيل المحددة في المطالبة تعكس نوع الإخراج المطلوب، إلا أن أفضل الممارسات لكتابة المطالبات النصية والصور والصوتية والفيديو تعتمد على نفس المبادئ الأساسية.

كن دقيقًا: كلما كانت المطالبة أكثر تحديدًا وتفصيلاً، كلما كانت الاستجابة أكثر تخصيصًا.

توفير السياق: يقلل السياق من الغموض ويساعد النموذج على توليد مخرجات تفي بقصد الموجه.

تجنب الأسئلة الموجهة: من المهم صياغة أسئلة موجّهة موضوعية وخالية من المعلومات الاسترشادية.

إعادة صياغة المطالبات وتكرارها: إذا لم يُرجع النموذج إجابة مفيدة في المرة الأولى، حاول إعادة صياغة المطالبة (أو تغيير عينة الوسائط المتعددة الأساسية) وحاول مرة أخرى.

ضبط إعدادات درجة الحرارة: تسمح بعض منصات الذكاء الاصطناعي للمستخدمين بضبط إعدادات درجة الحرارة. تنتج درجات الحرارة الأعلى مخرجات أكثر عشوائية، وتنتج درجات الحرارة المنخفضة مخرجات أكثر حتمية.

الحد من طول الاستجابة: عند البحث عن مخرجات موجزة، قم بصياغة مطالبات تحدد قيودًا، مثل عدد الكلمات أو الأحرف للنصوص أو حدود المدة للمخرجات الصوتية.

جرب مطالبات متعددة: غالبًا ما يؤدي تقسيم سؤال أو تعليمات إلى عدة مطالبات أصغر أو تجربة صور أساسية مختلفة ومقاطع صوتية ونماذج فيديو إلى مخرجات أكثر فائدة.

مراجعة المخرجات وتعديلها: يجب دائمًا مراجعة مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي لأن معظم استجابات الذكاء الاصطناعي التوليدي ستحتاج إلى التعديل قبل استخدامها. كن مستعدًا لقضاء بعض الوقت في هذه الخطوة المهمة!

أنواع الذكاء الاصطناعي التوليدي

يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي على مجموعة واسعة من المهام، وقد يتطلب كل نوع من المهام تصميمًا هندسيًا مختلفًا للتعلم العميق لالتقاط الأنماط والسمات المحددة لبيانات التدريب. تُعد الشبكات الخصومية التوليدية (GANs) والشبكات التحويلية التوليدية (GANs) والشبكات التلقائية المتغيرة (VAEs) وبنى المحولات مهمة لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.

يهدف كل نوع من أنواع البنى إلى الوصول بنموذج الذكاء الاصطناعي إلى مرحلة يمكنه فيها إنتاج عينات لا يمكن تمييزها عن البيانات التي يتم تدريبها عليها.

تتألف الشبكات الخصومية التوليدية (GANs) من شبكتين عصبيتين: مولد ومميّز. وتلعب الشبكتان لعبة تخمين حيث يعطي المولد للمميز عينة من البيانات، ويتوقع المميّز ما إذا كانت العينة حقيقية أم شيء اختلقه المولد. تتكرر العملية حتى يتمكن المولد من خداع المميّز بمستوى مقبول من الدقة.

تتألف أجهزة التشفير التلقائي التغييري (VAEs) من مكونين رئيسيين: مشفر ومفك تشفير. تأخذ أداة التشفير بيانات الإدخال وتضغطها إلى تمثيل فضاء كامن يحافظ على أهم سماتها. ثم تأخذ وحدة فك التشفير تمثيل الفضاء الكامن وتُنشئ بيانات جديدة تلتقط أهم سمات بيانات التدريب.

بنيات المحولات تتكون من عدة طبقات مكدسة، تحتوي كل منها على آلية انتباه ذاتي وشبكة تغذية أمامية خاصة بها. تُمكّن آلية الانتباه الذاتي كل عنصر في التسلسل من النظر في علاقته مع جميع العناصر الأخرى وتقييمها، وتعالج شبكة التغذية الأمامية مخرجات آلية الانتباه الذاتي وتُجري تحويلات إضافية على البيانات. وبينما يعالج النموذج تسلسل المدخلات من خلال الطبقات المكدسة، يتعلم النموذج توليد تسلسلات جديدة تلتقط المعلومات الأكثر أهمية للمهمة.

المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPTs) هي تطبيق محدد لبنية المحولات. يتم تدريب هذا النوع من النماذج أولاً على كميات هائلة من البيانات النصية لالتقاط الأنماط اللغوية والفروق الدقيقة. وبمجرد الانتهاء من التدريب الأساسي، يتم بعد ذلك ضبط النموذج لاستخدام محدد.

أصبحت التنويعات الهجينة من بنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي شائعة بشكل متزايد حيث يسعى الباحثون باستمرار إلى تحسين أداء النموذج واستقراره وكفاءته.

على سبيل المثال، لم يتم تصميم GPT بطبيعته للذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. ومع ذلك، فقد تمكن OpenAI من توسيع البنية التحتية للنموذج اللغوي الكبير من خلال دمج بنية ذكاء اصطناعي توليدية قادرة على فهم الصور.

كيف يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

بمجرد إنشاء بنية نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، يخضع النموذج للتدريب. خلال هذه المرحلة، يتعلم النموذج كيفية ضبط معلماته الداخلية لتقليل التناقضات الإحصائية بين مخرجات النموذج والبيانات التي تم تدريبه عليها. الهدف هو تقليل دالة الخسارة، أي الفرق الإحصائي بين مخرجات النموذج والبيانات التي تم تدريبه عليها.

الشبكات الخصومية التوليدية يتم تدريبها من خلال عملية من خطوتين. تتعلم الشبكة المولدة كيفية إنشاء بيانات مزيفة من البيانات العشوائية. وفي الوقت نفسه، تتعلم شبكة التمييز الفرق بين البيانات الحقيقية والمزيفة. والنتيجة هي شبكة مولدة قادرة على إنشاء عينات بيانات واقعية عالية الجودة.

شبكات التشفير التلقائية (VAEs) يتم أيضًا تدريب شبكات التشفير التلقائي (VAEs) من خلال عملية من جزأين. تقوم شبكة التشفير بتعيين البيانات المدخلة إلى فضاء كامن، حيث يتم تمثيلها كتوزيع احتمالي. ثم تأخذ شبكة فك التشفير عينات من هذا التوزيع لإعادة بناء بيانات الإدخال. أثناء التدريب، تسعى شبكات VAEs إلى تقليل دالة الخسارة التي تتضمن عنصرين: إعادة البناء والتنظيم. يسمح التوازن بين إعادة الإعمار والتنظيم ل VAEs بتوليد عينات بيانات جديدة عن طريق أخذ عينات من الفضاء الكامن المكتسب.

نماذج المحولات يتم تدريبها بعملية من خطوتين أيضًا. أولاً، يتم تدريبها مسبقًا على مجموعة بيانات كبيرة. بعد ذلك، يتم ضبطها باستخدام مجموعة بيانات أصغر حجمًا خاصة بمهمة محددة. ويسمح الجمع بين التدريب المسبق والضبط الدقيق لنماذج المحولات باستخدام التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف وشبه الخاضع للإشراف، اعتمادًا على البيانات المتاحة والمهمة المحددة. تتيح هذه المرونة استخدام نفس نموذج المحول لأنواع مختلفة من المحتوى.

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الهجين يتم تدريبها باستخدام مجموعة من التقنيات. وتختلف التفاصيل الدقيقة لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الهجين باختلاف البنية المحددة وأهدافها ونوع البيانات المعنية.

كيف يتم تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

يجب تقييم مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل موضوعي وذاتي من حيث الملاءمة والجودة. واعتمادًا على ما يتم تعلمه من التقييم، قد يحتاج النموذج إلى ضبطه لتحسين الأداء أو إعادة تدريبه باستخدام بيانات إضافية. إذا لزم الأمر، يمكن أيضًا إعادة النظر في بنية النموذج إذا لزم الأمر.

يتم إجراء التقييم عادةً باستخدام مجموعة بيانات منفصلة تُعرف باسم مجموعة بيانات التحقق أو مجموعة الاختبار، والتي تحتوي على بيانات لم يرها النموذج أثناء التدريب. والهدف من ذلك هو تحديد مدى جودة أداء النموذج مع البيانات الجديدة التي لم تتم مشاهدتها من قبل.

تشير درجة التقييم الجيدة إلى أن النموذج قد تعلم أنماطًا ذات مغزى من بيانات التدريب ويمكنه تطبيق تلك المعرفة لتوليد مخرجات مفيدة عند إعطاء مطالبة إدخال جديدة.

تتضمن المقاييس الشائعة لتقييم أداء نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي درجات كمية و/أو نوعية للمعايير التالية:

درجة التأسيس Inception (IS) Score لتقييم جودة وتنوع الصور المولدة.

المسافة التأسيسية (FID ) تستخدم لتقيّم درجة التشابه بين تمثيلات السمات للبيانات الحقيقية والمولدة.

درجات الدقة والاسترجاع تقيّم مدى تطابق عينات البيانات التي تم إنشاؤها مع توزيع البيانات الحقيقية.

تقدير كثافة النواة (KDE) لتقدير توزيع البيانات التي تم إنشاؤها ومقارنتها بتوزيع البيانات الحقيقية.

مؤشر التشابه الهيكلي (SSIM) يقوم بحساب المسافات القائمة على السمات بين الصور الحقيقية والصور التي تم إنشاؤها.

درجات BLEU (دراسة تقييمية ثنائية اللغة للتقييم) تقيس التشابه بين الترجمة التي تم إنشاؤها آليًا وترجمة مرجعية واحدة أو أكثر مقدمة من مترجمين بشريين.

درجات ROUGE (التقييم التحتي للتقييم ثنائي اللغة الموجه للتذكر) تقيس التشابه بين الملخص الذي تم إنشاؤه آليًا وملخص مرجعي واحد أو أكثر مقدم من قبل الشارحين البشريين.

درجات الحيرة تقيس مدى جودة توقع النموذج لتسلسل معين من الكلمات.يقيّم التقييم الداخلي أداء النموذج في المهام الفرعية الوسيطة ضمن تطبيق أوسع نطاقًا.

التقييم الداخلي يقيّم أداء النموذج على المهام الفرعية الوسيطة ضمن تطبيق أوسع.

التقييم الخارجي يقيّم أداء النموذج على المهمة الكلية التي صُمم من أجلها.

التعلّم بقليل من اللقطات أو التعلّم الصفري يقيّم قدرة النموذج على أداء المهام بأمثلة تدريبية محدودة جدًا أو بدون أمثلة تدريبية.

النقاط الخارجة عن التوزيع Out-of-Distribution Detection يقيّم قدرة النموذج على اكتشاف نقاط البيانات الخارجة عن التوزيع أو الشاذة.

درجات خسارة إعادة الإعمار تقيس مدى قدرة النموذج على إعادة بناء البيانات المدخلة من الفضاء الكامن المكتسب.

غالبًا ما يكون من الضروري استخدام مجموعة من المقاييس للحصول على صورة كاملة لنقاط القوة والضعف في النموذج، ويعتمد اختيار طريقة التقييم على بنية النموذج المحدد والغرض منه. على سبيل المثال، تُستخدم نقاط الاستهلال و FID بشكل شائع لتقييم أداء نماذج توليد الصور. في المقابل، يشيع استخدام BLEU و ROUGE لتقييم أداء نماذج توليد النصوص.

GenAI واختبار تورينج Turing

يمكن أيضاً استخدام اختبار Turing لتقييم أداء نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي. صُمم هذا الاختبار، الذي قدمه الدكتور آلان تورينغ في ورقته البحثية التي نشرها عام 1950 بعنوان “آلات الحوسبة والذكاء”، في البداية لاختبار قدرة الآلة على إظهار سلوك ذكي لا يمكن تمييزه عن سلوك الإنسان.

في الشكل التقليدي للاختبار، ينخرط قاضٍ بشري في محادثة نصية مع كل من الإنسان والآلة ويحاول تحديد أي الإجابات تم إنشاؤها من قبل الإنسان وأيها تم إنشاؤها من قبل الآلة.

إذا لم يتمكن القاضي البشري من تحديد الردود الصادرة عن الآلة بدقة، يُقال إن الآلة اجتازت اختبار تورينج.

على الرغم من أهمية اختبار تورينج من الناحية التاريخية وسهولة فهمه، إلا أنه لا يمكن استخدامه كتقييم وحيد لأنه يركز فقط على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ولا يغطي النطاق الكامل للمهام التي يمكن أن تؤديها نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية.

هناك مشكلة أخرى في استخدام اختبار تورينج لتقييم الذكاء الاصطناعي التوليدي وهي أن مخرجات الذكاء الاصطناعي التوليدي تهدف في بعض الأحيان إلى محاكاة السلوك البشري فقط. فعلى سبيل المثال، صُمم DALL-E لإنشاء صور جديدة وخيالية من المطالبات النصية. ولم تكن مخرجاته مصممة أبداً لتكرار الاستجابات البشرية.

الاستخدامات الشائعة في العالم الحقيقي للذكاء الاصطناعي التوليدي

عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي كأداة إنتاجية، يمكن تصنيفه كنوع من الذكاء الاصطناعي المعزز.

تشمل الاستخدامات الشائعة في العالم الحقيقي لهذا النوع من الذكاء المعزز ما يلي:

• توليد الصور: توليد و/أو معالجة سلسلة من الصور بسرعة لاستكشاف إمكانيات إبداعية جديدة.
• توليد النصوص: توليد المقالات الإخبارية وأنواع أخرى من التنسيقات النصية بأنماط كتابة مختلفة.
• تعزيز البيانات: توليد بيانات اصطناعية لتدريب نماذج التعلم الآلي عندما تكون البيانات الحقيقية محدودة أو مكلفة.
• اكتشاف الأدوية: إنشاء هياكل جزيئية افتراضية ومركبات كيميائية افتراضية لتسريع اكتشاف أدوية جديدة.
• التأليف الموسيقي: مساعدة المؤلفين الموسيقيين على استكشاف أفكار موسيقية جديدة من خلال توليد مقطوعات موسيقية أصلية.
• نقل الأسلوب: تطبيق أنماط فنية مختلفة على نفس الجزء من المحتوى.
• تطوير الواقع الافتراضي/الواقع المعزز: إنشاء صور رمزية وبيئات افتراضية لألعاب الفيديو، ومنصات الواقع المعزز، وألعاب metaverse.
• الصور الطبية: تحليل الصور الطبية وإصدار تقارير عن التحليل.
• توصيات المحتوى: إنشاء توصيات مخصصة لمنصات التجارة الإلكترونية والترفيه.
• ترجمة اللغات: ترجمة النصوص من لغة إلى أخرى.
• تصميم المنتجات: إنشاء تصميمات ومفاهيم منتجات جديدة افتراضيًا لتوفير الوقت والمال.
• اكتشاف العيوب: إنشاء نماذج افتراضية لأنماط البيانات العادية التي ستسهل على برامج الذكاء الاصطناعي الأخرى تحديد العيوب في المنتجات المصنعة أو اكتشاف الأنماط غير العادية في مجال التمويل والأمن السيبراني.

• إدارة تجربة العملاء: استخدام روبوتات الدردشة التوليدية للإجابة على أسئلة العملاء والرد على ملاحظات العملاء.
• الرعاية الصحية: إنشاء خطط علاجية مخصصة بناءً على بيانات المرضى متعددة الوسائط.

فوائد وتحديات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

إن التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي التوليدي يخلق بالفعل أنواعًا جديدة من الفرص التعليمية والتجارية والبحثية. ويثير هذا التأثير أيضًا بعض المخاوف المهمة.

على الجانب الإيجابي، تُستخدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل لتعزيز الإنتاجية ونأمل أن تسمح للأشخاص بإعادة توجيه وقتهم وطاقتهم نحو مهام أكثر قيمة. في المجالات البحثية التي تكون فيها البيانات إما محدودة أو مكلفة في الحصول على البيانات، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بمحاكاة البيانات أو زيادتها ويساعد على تسريع نتائج البحث.

وفي مجال التصنيع، تُستخدم النماذج التوليدية لتوليد نماذج أولية افتراضية؛ وفي المؤسسات، يُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتخصيص الرسائل التسويقية بناءً على التفضيلات الفردية.

أما على الجانب السلبي، فقد أساءت جهات خبيثة استخدام هذه التكنولوجيا لاستنساخ الأصوات والقيام بعمليات التصيد الاحتيالي. وتُعد إساءة استخدام هذه التكنولوجيا إشكالية لأنها تنطوي على إمكانية زعزعة الثقة وربما قلب المؤسسات الاقتصادية والاجتماعية والسياسية رأساً على عقب.

تشمل الاعتبارات الحاسمة لما بعد النشر مراقبة النموذج من أجل مراقبة إساءة الاستخدام ووضع ضمانات لتحقيق التوازن بين الحاجة إلى التقدم والذكاء الاصطناعي المسؤول.

من المتوقع أن تتطلب العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الجيني الأكثر شيوعًا تحديثات متكررة لتجنب انحراف المفهوم والحفاظ على قدرتها على إنتاج مخرجات عالية الجودة وذات صلة.

هل سيحل الذكاء الاصطناعي التوليدي محل البشر في مكان العمل؟

لقد أثبت الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل قدرته على تغيير طريقة عمل الناس.

يجادل مؤيدو هذه التكنولوجيا بأنه في حين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيحل محل البشر في بعض الوظائف، إلا أنه سيخلق وظائف جديدة. سيظل الناس مطالبين باختيار بيانات التدريب المناسبة، واختيار البنية الأكثر ملاءمة للمهمة التوليدية المطروحة – وسيظل الناس يلعبون دائمًا دورًا مهمًا في تقييم مخرجات النموذج.

ويشعر العديد من النقاد بالقلق من أنه نظرًا لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي قادر على محاكاة أنماط الكتابة والبصرية المختلفة، فإن هذه التكنولوجيا ستؤدي في نهاية المطاف إلى تقليل القيمة المالية للمحتوى الذي ينشئه الإنسان.

في الواقع، لعب الذكاء الاصطناعي التوليدي دورًا مهمًا في إضراب الكتّاب الأخير في الولايات المتحدة. وقد استمر الإضراب لما يقرب من خمسة أشهر وكان أطول إضراب للكتاب في تاريخ هوليوود.

وكانت إحدى القضايا الحاسمة في الإضراب هي استخدام الذكاء الاصطناعي في غرف الكتّاب. ومع ازدياد سهولة استخدام أدوات الكتابة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بشكل متزايد، بدأت بعض الاستوديوهات في استخدامها لإنشاء وإعادة كتابة النصوص الحالية.

كان الكتّاب قلقين من أن يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي إلى فقدان الوظائف وانخفاض جودة المحتوى.

كانت الأسئلة المتعلقة بملكية المحتوى الذي تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي جزءًا من الإضراب أيضًا. جادل الكُتّاب بأنه يجب أن يُنسب إليهم الفضل في أي محتوى تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي ويستحقون تعويضًا عن أي محتوى تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي تم استخدامه في تحرير أعمالهم. وجادلت الاستوديوهات بأن المحتوى الذي تم إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي هو مجرد أداة، ولا ينبغي أن يُنسب إلى الكُتّاب أو أن يُدفع لهم مقابل استخدام الأداة.

في نهاية المطاف، توصل الكتّاب والاستوديوهات إلى تسوية تضمنت أحكامًا للاستخدام المقبول للذكاء الاصطناعي. في حين أن التسوية لم تعالج جميع مخاوف الكُتّاب، إلا أنها أرست مبدأ أن الكُتّاب يجب أن يتحكموا في استخدام الذكاء الاصطناعي في أعمالهم. كما أنها ساعدت على زيادة وعي الجمهور العام بالجوانب السلبية المحتملة للذكاء الاصطناعي في الصناعات الإبداعية.

المخاوف الأخلاقية للذكاء الاصطناعي التوليدي

إن انتشار الذكاء الاصطناعي التوليدي يثير أيضًا تساؤلات حول الاستخدام الأخلاقي للتكنولوجيا في الصناعات الأخرى.

أحد الجوانب الأكثر إزعاجاً للذكاء الاصطناعي التوليدي هو ميله إلى الهلوسة وتوليد استجابات غير ذات صلة أو غير صحيحة.

وثمة مصدر قلق آخر يتمثل في دوره في إنشاء ونشر التزييف العميق. هذا النوع من المحتوى شديد الواقعية – ولكنه مفبرك بالكامل – يتم استخدامه بالفعل كسلاح لنشر المعلومات المضللة.

في حين أن بعض الشركات ترحب بالاستخدامات المحتملة للذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن البعض الآخر يقيد استخدام التكنولوجيا في مكان العمل لمنع تسرب البيانات المتعمد وغير المتعمد.

على الرغم من أن دمج واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقات الطرف الثالث (APIs) قد جعل التكنولوجيا أكثر سهولة في الاستخدام، إلا أنه سهّل أيضًا على الجهات الخبيثة اختراق تطبيقات الذكاء الاصط ناعي التوليدي وإنشاء محتوى خادع يضم أفرادًا دون علمهم أو موافقتهم. هذا النوع من انتهاك الخصوصية فظيع بشكل خاص لأنه ينطوي على إمكانية إلحاق الضرر بالسمعة.

هناك أيضًا بُعد بيئي لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لأن تدريب النماذج التوليدية يتطلب الكثير من قوة المعالجة. يمكن أن تتطلب النماذج التوليدية الكبيرة أسابيع (أو حتى أشهر) من التدريب. ويتضمن ذلك استخدام العديد من وحدات معالجة الرسومات و/أو وحدات معالجة الرسومات، والتي بدورها تستهلك الكثير من الطاقة.

على الرغم من أن توليد المخرجات في وضع الاستنباط يستهلك طاقة أقل، إلا أن التأثير على البيئة لا يزال يتزايد لأن الذكاء الاصطناعي التوليدي قد توسع بالفعل ليشمل ملايين المستخدمين كل دقيقة من كل يوم.

أخيرًا وليس آخرًا، أدى استخدام كشط الويب لجمع البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى ظهور بُعد جديد تمامًا من المخاوف الأخلاقية، خاصةً بين ناشري الويب.

يستثمر ناشرو الويب الوقت والجهد والموارد لإنشاء المحتوى وتنظيمه. عندما يتم كشط محتوى الويب والكتب دون إذن أو تعويض مالي، فإن ذلك يرقى في الأساس إلى استخدام غير مصرح به أو سرقة الملكية الفكرية.

تسلط مخاوف الناشرين الضوء على الحاجة إلى ممارسات شفافة وتوافقية ومسؤولة لجمع البيانات. من المتوقع أن يكون تحقيق التوازن بين التقدم التكنولوجي وقواعد الاستخدام الأخلاقي والقانوني لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الجيني تحديًا مستمرًا يجب على الحكومات والصناعات والأفراد معالجته بشكل تعاوني.

تطبيقات برامج الذكاء الاصطناعي التوليدي الشائعة وملحقات المتصفح

على الرغم من المخاوف المتعلقة بالتطوير الأخلاقي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي ونشرها واستخدامها، إلا أن تطبيقات برمجيات الذكاء الاصطناعي التوليدي GenAI وملحقات المتصفح اكتسبت اهتمامًا كبيرًا نظرًا لتعدد استخداماتها وفائدتها في تطبيقات مختلفة.

الأدوات الشائعة لتوليد المحتوى

ChatGPT: يُعرف نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوح المصدر هذا الذي طورته OpenAI بقدرته على توليد نص واقعي ومتماسك. يتوفر ChatGPT في كلا الإصدارين المجاني والمدفوع.

ChatGPT لجوجل: ChatGPT لـ Google هو امتداد مجاني لمتصفح كروم يسمح للمستخدمين بإنشاء نص مباشرةً من بحث جوجل.

جاسبر Jasper: هو مساعد الكتابة بالذكاء الاصطناعي المدفوع للأعمال التجارية والمعروف بمساعدته المسوقين على إنشاء محتوى عالي الجودة بسرعة وسهولة.

Grammarly: Grammarly هو مساعد للكتابة مع ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي المصممة لمساعدة المستخدمين على التأليف والتفكير وإعادة الكتابة والرد في سياق سير العمل الحالي.

كويلبوت Quillbot: هو مجموعة متكاملة من أدوات مساعد الكتابة التي يمكن الوصول إليها من خلال لوحة تحكم تنفيذية واحدة.

كومبوز إيه آي Compose AI: هو امتداد لمتصفح كروم معروف بميزات الإكمال التلقائي وتوليد النصوص المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الشائعة للفنون

توفر مولدات الذكاء الاصطناعي للفنون للمستخدمين النهائيين طريقة ممتعة لتجربة الذكاء الاصطناعي. تتضمن مولدات الذكاء الاصطناعي الفنية الشائعة والمجانية ما يلي:

DeepDream Generator: يستخدم DeepDream Generator خوارزميات التعلم العميق لإنشاء صور سريالية تشبه الأحلام.

Stable Diffusion: يمكن استخدام Stable Diffusion لتحرير الصور وإنشاء صور جديدة من الأوصاف النصية.

Pikazo: يستخدم Pikazo فلاتر الذكاء الاصطناعي لتحويل الصور الرقمية إلى لوحات فنية من أنماط مختلفة.

Artbreeder: يستخدم Artbreeder الخوارزميات الوراثية والتعلم العميق لإنشاء صور لنسل خيالي.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الشائعة للكتاب

توفر المنصات التالية للمستخدمين النهائيين مكانًا جيدًا لتجربة استخدام الذكاء الاصطناعي لأغراض الكتابة الإبداعية والبحثية:

Write With Transformer يتيح تطبيق Write With Transformer للمستخدمين النهائيين استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التحويلية الخاصة بـ Hugging Face لتوليد النصوص والإجابة عن الأسئلة وإكمال الجمل.

AI Dungeon: يستخدم AI Dungeon نموذج لغة توليدية لإنشاء قصص فريدة من نوعها بناءً على اختيارات اللاعب.

Writesonic: يتضمن Writesonic ميزات تحسين محركات البحث (SEO) وهو خيار شائع لوصف منتجات التجارة الإلكترونية.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الشائعة للموسيقى

فيما يلي بعض من أفضل تطبيقات الموسيقى التوليدية للذكاء الاصطناعي التي يمكن استخدامها مع تراخيص تجريبية مجانية:

Amper Music: يقوم Amper Music بإنشاء مقطوعات موسيقية من عينات مسجلة مسبقاً.

AIVA: يستخدم تطبيق AIVA خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتأليف موسيقى أصلية بأنواع وأنماط مختلفة.

Ecrette Music: تستخدم Ecrette Music الذكاء الاصطناعي لإنشاء موسيقى بدون حقوق ملكية للمشاريع الشخصية والتجارية.

Musenet: يمكن ل Musenet إنتاج أغانٍ باستخدام ما يصل إلى عشر آلات موسيقية مختلفة وموسيقى بما يصل إلى 15 نمطاً مختلفاً.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الشائعة للفيديو

يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء مقاطع فيديو من خلال عملية تُعرف باسم توليف الفيديو. الأمثلة الشائعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي للفيديو هي:

Synthesia: يتيح تطبيق Synthesia للمستخدمين استخدام مطالبات نصية لإنشاء مقاطع فيديو قصيرة تبدو وكأنها تُقرأ بواسطة صور رمزية للذكاء الاصطناعي.

Pictory: يتيح Pictory لمسوّقي المحتوى إنشاء مقاطع فيديو قصيرة من نصوص أو مقالات أو لقطات فيديو موجودة.

Descript: يستخدم Descript الذكاء الاصطناعي الجيني للنسخ التلقائي وتحويل النص إلى كلام وتلخيص الفيديو.

Runway: يسمح Runway للمستخدمين بتجربة مجموعة متنوعة من أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي التي تقبل مطالبات النص و/أو الصورة و/أو الفيديو.