هوش مصنوعی مولد چیست؟ “پیاده‌سازی GenAI در سازمان‌ها”

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) جادوگر عصر دیجیتال!

نگاهی گذرا به تیترهای خبری فناوری دنیا، این تصور را ایجاد می‌کند که هوش مصنوعی مولد در هر حوزه‌ای وارد شده است. در واقع، برخی از این تیترها ممکن است واقعاً توسط هوش مصنوعی مولد مانند چت‌ بات فیبوناچی شرکت رئال ربات نوشته شده باشند؛ ابزار هوش مصنوعی ایرانی که توانایی خارق العاده ای در تولید متون فارسی دارد که گویی توسط انسان نوشته شده‌اند.

اما وقتی از «هوش مصنوعی مولد» صحبت می‌کنیم، منظور چیست؟ چه کاربردهایی دارد؟ مزایا و روش‌های توسعه آن در سازمان‌ها و… را در این مقاله زیروبم این فناوری را بررسی می‌کنیم.

تاریخچه و مفهوم هوش مصنوعی مولد

پیش از رونق هوش مصنوعی مولد در سال‌های اخیر، معمولاً وقتی مردم درباره هوش مصنوعی صحبت می‌کردند، منظورشان مدل‌های یادگیری ماشینی بود که می‌توانستند بر اساس داده‌ها پیش‌بینی انجام دهند. برای مثال، این مدل‌ها با استفاده از میلیون‌ها نمونه آموزش می‌بینند تا پیش‌بینی کنند که آیا یک عکس اشعه ایکس نشانه‌هایی از تومور دارد یا اینکه آیا یک وام‌گیرنده خاص احتمالاً از بازپرداخت وام خود سر باز خواهد زد.

هوش مصنوعی مولد را می‌توان نوعی از مدل یادگیری ماشینی دانست که برای خلق داده‌های جدید آموزش دیده است، نه صرفاً پیش‌بینی درباره یک مجموعه داده خاص. یک سیستم هوش مصنوعی مولد، سیستمی است که یاد می‌گیرد تا اشیاء بیشتری تولید کند که شبیه به داده‌هایی باشند که روی آن آموزش دیده است.

Phillip Isola استادیار مهندسی برق و علوم کامپیوتر در MIT و عضو آزمایشگاه علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی (CSAIL)، می‌گوید:

“وقتی پای سازوکارهای فنی زیربنایی هوش مصنوعی مولد و انواع دیگر هوش مصنوعی به میان می‌آید، مرزها ممکن است کمی محو شوند. در بسیاری از موارد، از الگوریتم‌های یکسانی می‌توان برای هر دو منظور استفاده کرد.”

و علیرغم هیاهوی زیادی که با انتشار ChatGPT و نمونه‌های مشابه آن به وجود آمد، این فناوری به‌خودی‌خود چیز جدیدی نیست. این مدل‌های قدرتمند یادگیری ماشین بر پایه پژوهش‌ها و پیشرفت‌های محاسباتی بنا شده‌اند که به بیش از ۵۰ سال قبل بازمی‌گردد.

هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش‌ مصنوعی مولد (Generative AI) به‌شاخه‌ای از هوش‌ مصنوعی اشاره دارد که قادر به تولید محتوای جدید مانند متن، تصویر، موسیقی، ویدیو و حتی کد بر اساس داده‌های آموزش‌دیده است. این مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته مانند شبکه‌های عصبی عمیق (Deep Neural Networks)، الگوها و ساختارهای موجود در داده‌ها را یاد می‌گیرند و سپس محتوای مشابه اما جدید خلق می‌کنند.

از هوش مصنوعی مولد تا هوش مصنوعی عمومی؟

هواداران هوش مصنوعی مولد (GenAI) ادعا می‌کنند که فناوری‌های مولد گامی مهم به سوی دستیابی به هوش مصنوعی عمومی (AGI) محسوب می‌شوند (هوش مصنوعی‌ای که تمام قابلیت‌های فکری انسان از جمله استدلال، انطباق‌پذیری، خودبهبودی و درک را دارا باشد.)

با وجود نتایج چشمگیر هوش مصنوعی مولد، هنوز فاصله زیادی تا تحقق این هدف وجود دارد و به پیشرفت‌های تکنولوژیک بیشتری نیاز است.

هرچند هوش مصنوعی مولد در تفسیر و تولید محتوا در یک سطح از انتزاع عملکردی عالی دارد، اما در درک زمینه‌های چندلایه هنوز با مشکلاتی مواجه است که منجر به خطاها و کاستی‌های آشکاری می‌شود. همین امر لزوم احتیاط سازمان‌ها در پیاده‌سازی این فناوری‌ها (چه از طریق ابزارهای فروشندگان، مدل‌های پایه یا توسعه داخلی) را نشان می‌دهد.

نگرانی دیگر:

روند پیشرفت اخیراً با مانع مواجه شده است. برای مثال، مدل زبانی GPT-4.5 OpenAI تنها بهبودهای محدودی در دقت نشان داد، آن هم با وجود افزایش ۱۰ تا ۳۰ برابری هزینه‌های توسعه. علاوه بر این، با بزرگ‌تر و پیچیده‌تر شدن مدل‌ها، فروشندگان با چالش‌های مقیاس‌پذیری مواجه شده‌اند.

پیچیده‌تر شدن اوضاع، رویکردهای جدیدی مانند مدل R1 شرکت DeepSeek نشان می‌دهد که برای آموزش مدل‌های پایه جدید به محاسبات بسیار کمتری نیاز است (کشفی که پس از انتشار این مدل در ژانویه ۲۰۲۵ موجب فروش گسترده سهام انویدیا و دیگر شرکت‌های فناوری مرتبط با هوش مصنوعی شد.)

با این حال، پیشرفت‌های GenAI تاکنون به اندازه‌ای بوده که هوش مصنوعی مولد به طور اساسی فناوری سازمانی را دگرگون و شیوه فعالیت کسب‌وکارها را متحول کرده است.

کاربردهای هوش مصنوعی مولد چیست؟

هوش مصنوعی مولد ابزاری قدرتمند برای ساده‌سازی و بهینه‌سازی گردش کار خلاقان، مهندسان، پژوهشگران، دانشمندان و سایر متخصصان محسوب می‌شود. دامنه کاربردها و قابلیت‌های این فناوری تمامی صنایع و افراد را در بر می‌گیرد.

مدل‌ های هوش مصنوعی مولد قادرند داده‌های ورودی مختلف از جمله متن، تصویر، صوت، ویدیو و کد را دریافت کرده و محتوای جدیدی در هر یک از این قالب‌ها تولید کنند. هوش‌ مصنوعی مولد ابزاری تحول‌آفرین برای بهینه‌سازی فرآیندهای کاری در حوزه‌های مختلف است که دامنه کاربردی گسترده‌ای دارد:

مهمترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد در 3 حوزه مختلف

هوش‌ مصنوعی مولد ابزاری تحول‌آفرین برای بهینه‌سازی فرآیندهای کاری در حوزه‌های مختلف است که دامنه کاربردی گسترده‌ای دارد:

1- حوزه‌های کاربردی اصلی

بهینه‌سازی گردش کار برای:

• هنرمندان و خلاقان
• مهندسان و طراحان
• پژوهشگران و دانشمندان
• سایر متخصصان

2- قابلیت‌های چندوجهی

مدل‌ های GenAI توانایی پردازش و تبدیل انواع داده‌ها را دارند:

ورودی‌های قابل پردازش:

• متن
• تصویر
• صوت
• ویدئو
• کدهای برنامه‌نویسی

3- تبدیل‌های بین‌رسانه‌ای:

• تبدیل متن به تصویر (مثال: تولید آثار هنری از توصیفات متنی)
• تبدیل تصویر به موسیقی (مثال: خلق ملودی از نقاشی)
• تبدیل ویدئو به متن (مثال: تولید خودکار زیرنویس)
• تبدیل صوت به کد (مثال: برنامه‌نویسی با دستور صوتی)

4- گستره تأثیرگذاری

• پوشش تمامی صنایع و حوزه‌های تخصصی
• کاربردهای شخصی‌سازی شده برای افراد
• امکان یکپارچه‌سازی با سیستم‌های موجود

این قابلیت‌های چندوجهی، هوش مصنوعی مولد را به ابزاری بی‌نظیر برای خلق، تبدیل و توسعه محتوا در حوزه‌های مختلف تبدیل کرده است. از طراحی محصولات جدید تا تولید آثار هنری، از خودکارسازی فرآیندهای تحقیقاتی تا تسریع توسعه نرم‌ افزار با هوش مصنوعی ، کاربردهای این فناوری روزبه‌روز در حال گسترش است.

راهکارهای بهینه برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در سازمان‌ها

اگر سازمان شما قصد پیاده‌سازی راهکارهای هوش مصنوعی مولد را دارد، رعایت بهترین شیوه‌های زیر می‌تواند به بهینه‌سازی تلاش‌های شما کمک کند:

1- شروع با کاربردهای داخلی

بهترین روش برای آغاز به کار هوش مصنوعی مولد، تمرکز بر توسعه کاربردهای داخلی با هدف بهینه‌سازی فرآیندها و افزایش بهره‌وری کارکنان است. این روش محیطی کنترل‌شده برای آزمایش خروجی‌ها فراهم می‌کند و همزمان به توسعه مهارت‌ها و درک فناوری کمک می‌نماید.
در این مرحله می‌توانید مدل‌ها را به طور گسترده آزمایش و حتی با استفاده از منابع دانش داخلی سفارشی‌سازی کنید. این رویکرد تجربه بهتری برای مشتریان هنگام استفاده نهایی از مدل‌ها در کاربردهای خارجی ایجاد می‌کند.

2- افزایش شفافیت

به وضوح درباره تمامی کاربردها و خروجی‌های هوش مصنوعی مولد اطلاع‌رسانی کنید تا کاربران بدانند با یک سیستم هوش مصنوعی (و نه انسان) در تعامل هستند.
برای مثال، سیستم می‌تواند خود را به عنوان هوش مصنوعی معرفی کند یا نتایج جستجوی مبتنی بر ai به صورت مشخص علامت‌گذاری شوند. این رویکرد به کاربران امکان می‌دهد با آگاهی کامل با محتوا تعامل داشته باشند و همچنین در مواجهه با هرگونه خطا یا سوگیری احتمالی ناشی از محدودیت‌های داده‌های آموزشی، هوشیارتر عمل کنند.

3- پیاده‌سازی امنیت

تمهیدات امنیتی لازم را اعمال کنید تا برنامه‌های هوش مصنوعی مولد امکان دسترسی غیرمجاز به داده‌های حساس را فراهم نکنند. تیم‌های امنیتی را از همان ابتدا درگیر کنید تا تمام جوانب از ابتدا مورد توجه قرار گیرند.
برای نمونه، ممکن است نیاز به پوشاندن داده‌ها و حذف اطلاعات شناسایی شخصی (PII) قبل از آموزش مدل‌ها بر روی داده‌های داخلی وجود داشته باشد.

4- آزمایش گسترده

فرآیندهای آزمایش خودکار و دستی را برای اعتبارسنجی نتایج و بررسی تمام سناریوهای ممکن توسعه دهید. گروه‌های مختلفی از آزمایش‌کنندگان بتا داشته باشید که برنامه‌ها را به روش‌های مختلف تست کرده و نتایج را مستند کنند. مدل از طریق این آزمایش‌ها به صورت مستمر بهبود می‌یابد و کنترل بهتری بر نتایج و پاسخ‌های مورد انتظار خواهید داشت.

چگونه مدل‌های هوش مصنوعی مولد را توسعه دهیم؟

انواع مختلفی از مدل‌های مولد وجود دارد و ترکیب ویژگی‌های مثبت هر یک می‌تواند به ایجاد مدل‌های قدرتمندتر منجر شود. در ادامه به بررسی این مدل‌ها می‌پردازیم:

مدل‌های انتشار (Diffusion Models)

مدل‌های انتشار که با نام مدل‌های احتمالاتی انتشار حذف نویز (DDPMs) نیز شناخته می‌شوند، از طریق یک فرآیند دو مرحله‌ای در طول آموزش، بردارها را در فضای نهان تعیین می‌کنند:

• انتشار رو به جلو: به آرامی نویز تصادفی به داده‌های آموزشی اضافه می‌کند.
• انتشار معکوس: نویز را حذف می‌کند تا نمونه‌های داده را بازسازی کند.

تولید داده‌های جدید با اجرای فرآیند معکوس حذف نویز از یک نویز کاملاً تصادفی آغاز می‌شود. اگرچه آموزش این مدل‌ها ممکن است زمان‌برتر از مدل‌های خودرمزگذار تغییرپذیر (VAE) باشد، اما به دلیل امکان آموزش صدها یا حتی لایه‌های نامحدود، معمولاً خروجی‌هایی با بالاترین کیفیت ارائه می‌دهند.

مدل‌های انتشار به‌عنوان مدل‌های پایه نیز دسته‌بندی می‌شوند، زیرا:

• در مقیاس بزرگ عمل می‌کنند.
• خروجی‌های باکیفیت تولید می‌کنند.
• انعطاف‌پذیر هستند.
• برای موارد استفاده عمومی مناسب‌اند.

با این حال، به دلیل فرآیند نمونه‌برداری معکوس، اجرای این مدل‌ها کند و زمان‌بر است.

خودرمزگذارهای تغییرپذیر (VAEs)

این مدل‌ها از دو شبکه عصبی تشکیل شده‌اند:

• رمزگذار (Encoder): داده‌های ورودی را به یک نمایش فشرده تبدیل می‌کند.
• رمزگشا (Decoder): این نمایش فشرده را به داده اصلی بازمی‌گرداند.

VAE ها می‌توانند خروجی‌هایی مانند تصاویر را سریع‌تر تولید کنند، اما جزئیات آن‌ها به پای مدل‌های انتشار نمی‌رسد.

شبکه‌های تخاصمی مولد (GANs)

کشف‌شده در سال ۲۰۱۴، GANها تا قبل از موفقیت اخیر مدل‌های انتشار، پرکاربردترین روش بودند. این مدل‌ها شامل دو شبکه عصبی هستند که در مقابل هم قرار می‌گیرند:

• مولد (Generator): نمونه‌های جدید ایجاد می‌کند.
• متمایزکننده (Discriminator): تشخیص می‌دهد که محتوا واقعی (از دامنه داده) یا ساختگی (تولیدشده) است.

هر دو مدل با هم آموزش می‌بینند و با بهبود تولید و تشخیص، هوشمندتر می‌شوند. اگرچه GANها می‌توانند نمونه‌های باکیفیت و سریعی تولید کنند، اما تنوع نمونه‌ها محدود است و برای تولید داده‌های خاص دامنه مناسب‌ترند.

مدل‌های تبدیل‌کننده یا (Transformer Networks)

ترنسفورمرها برای پردازش غیرمتوالی داده‌های ورودی طراحی شده‌اند. دو مکانیزم کلیدی آن‌ها عبارتند از:

• توجه به خود (Self-Attention): به هر بخش از ورودی وزن می‌دهد تا اهمیت آن را در متن بقیه ورودی‌ها نشان دهد.
• رمزگذاری موقعیتی (Positional Encoding): ترتیب کلمات ورودی را نشان می‌دهد.

یک ترنسفورمر از چندین لایه (مانند لایه‌های خودتوجهی، پیش‌خور و نرمال‌سازی) تشکیل شده است که با هم کار می‌کنند تا جریان‌های داده توکن‌شده (مانند متن، توالی پروتئین یا تصاویر) را تحلیل و پیش‌بینی کنند.

در زیر جدول مقایسه‌ای مدل‌های مختلف هوش مصنوعی مولد ارائه شده است:

کاربردهای هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف

هوش مصنوعی مولد می‌تواند در طیف گسترده‌ای از کاربردهای صنعتی برای تولید محتوا، خلاصه‌سازی اطلاعات پیچیده و ساده‌سازی فرآیندهای سازمانی مورد استفاده قرار گیرد. با پیشرفت‌های اخیر در مدل‌هایی مانند GPT، مدل‌های انتشار و GANs که قابلیت تنظیم برای کاربردهای مختلف را دارند، این فناوری در دسترس طیف وسیع‌تری از کاربران قرار گرفته است. برخی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد عبارتند از:

خدمات مشتری و پشتیبانی فنی

• پیاده‌ سازی ربات‌ هوشمند برای پاسخگویی به مشتریان
• تحلیل و خلاصه‌سازی رویدادها از لاگ‌های امنیتی و سرویس‌های فناوری اطلاعات

محتوای چندرسانه‌ای و آموزشی

• بهبود دوبله فیلم‌ها و تولید محتوای آموزشی به زبان‌های مختلف
• ساخت محتوای هنری فوتورئالیستی برای بازاریابی و تبلیغات
• تولید موسیقی در سبک‌ها و لحن‌های خاص
• ساخت پادکست‌های شخصی‌سازی شده برای کاربران و مخاطبان خاص

بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار

• نگارش خودکار پاسخ‌های ایمیل، رزومه و گزارش‌های تجاری
• اولویت‌بندی نامزدهای مصاحبه از میان مجموعه رزومه‌ها
• بهبود ویدیوهای نمایش محصولات

صنایع تخصصی

• پیشنهاد ترکیبات دارویی جدید برای آزمایش
• طراحی محصولات فیزیکی و ساختمان‌ها
• بهینه‌سازی طراحی‌های جدید تراشه‌های کامپیوتری

فناوری اطلاعات و توسعه نرم‌افزار

• پاسخگویی به سوالات از راهنماهای محصول
• تکمیل و خودکارسازی فرآیندهای تولید کد و کنترل کیفیت

این فناوری با توانایی‌های منحصر به فرد خود در تولید محتوای جدید و خلاقانه، در حال دگرگون‌سازی شیوه‌های سنتی در بسیاری از صنایع است. هوش مصنوعی مولد نه تنها کارایی فرآیندها را افزایش می‌دهد، بلکه امکان ایجاد راهکارهای نوآورانه‌ای را فراهم می‌کند که پیش از این قابل تصور نبود.

سوالات متداول

مدل‌های پایه در هوش‌ مصنوعی مولد چه هستند؟

مدل‌های پایه، مدل‌های بزرگ هوش‌ مصنوعی مولد هستند که بر اساس طیف گسترده‌ای از داده‌های متنی و تصویری آموزش دیده‌اند. این مدل‌ها قادرند طیف متنوعی از وظایف عمومی مانند پاسخ‌گویی به سوالات، نوشتن مقاله‌ و توضیحات برای تصاویر را انجام دهند.

هوش‌ مصنوعی مولد چه زمانی ایجاد شد؟

هوش‌ مصنوعی مولد در اواخر دهه ۲۰۱۰ با پیشرفت‌های حوزه یادگیری عمیق، به‌ویژه با ظهور مدل‌هایی مانند «شبکه‌های تخاصمی مولد» (GANs) و «ترنسفورمرها» پدید آمد.
پیشرفت‌های محاسبات ابری نیز از سال ۲۰۲۲ به بعد، هوش‌ مصنوعی مولد را از نظر تجاری قابل‌دسترس و مقرون‌به‌صرفه کرده است.

تفاوت AI و GenAI چیست؟

هوش‌ مصنوعی مفهوم گسترده‌تری است که هدف آن شبیه‌سازی قابلیت‌های انسانی در ماشین‌هاست. این مفهوم شامل مواردی مانند دستیارهای صوتی هوشمند، چت‌بات‌ها، تولیدکننده‌های تصویر، ربات‌های جاروبرقی و خودروهای خودران می‌شود. در مقابل، هوش‌ مصنوعی مولد زیرمجموعه‌ای از هوش‌ مصنوعی است که به‌صورت معنادار محتوای جدید خلق می‌کند.