مهندسان دیجیتال باید تلاش‌های مولد هوش مصنوعی خود را در کجا متمرکز کنند؟

کسب‌وکارها ممکن است احساس کنند که نمی‌توانند در رقابت برای استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی عقب بمانند، اما چگونه می‌توانند حوزه‌هایی را که ارزش سرمایه‌گذاری در آن‌ها را در زمانی که منابع در حال حاضر گسترده شده‌اند شناسایی کنند؟

هوش مصنوعی (AI) تأثیری بر صنایع مختلف داشته است، اما ما هنوز فقط سطح آنچه واقعا ممکن است را بررسی می کنیم. این بیانیه در هیچ کجا به اندازه حوزه مهندسی دیجیتال مرتبط نیست، جایی که رهبران اکنون با تصمیمات سختی در مورد اینکه منابع خود را در کجا متمرکز کنند تا به بهترین شکل در چشم انداز هوش مصنوعی در حال تحول حرکت کنند، روبرو هستند.

هوش مصنوعی مولد، پردازش زبان طبیعی و ابزارهایی مانند ChatGPT به کلمات کلیدی اتاق هیئت مدیره تبدیل شده‌اند، اما سرمایه‌گذاری در یک حوزه ممکن است منجر به سرمایه‌گذاری ناکافی در حوزه دیگر شود. در زمانی که منابع گسترده و فرصت‌ها فراوان است، شرکت‌های مهندسی دیجیتال باید منابع خود را کجا متمرکز کنند؟

الگوریتم‌های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی همه جا حاضر است، اما بر اساس بسیاری از موارد هنوز یک فناوری نوپا است. برای مثال، تجسم داده‌ها از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ایجاد تصاویری از داده‌هایی استفاده می‌کند که انسان‌ها می‌توانند آن‌ها را درک کنند و به طور مؤثرتری به آن‌ها پاسخ دهند، و به‌طور مزمن در فضای مهندسی داده‌ها کمتر از آن استفاده می‌شود.

فناوری‌های نوظهوری که زمانی در افق دوردست بودند، مانند مدل‌های زبانی از پیش آموزش‌دیده مولد مانند ChatGPT، اکنون کاملاً در دسترس هستند، اما هیچ اتفاق نظر یا طرحی در مورد اینکه چگونه می‌توان آنها را به بهترین نحو برای اهداف خاص تطبیق داد، وجود ندارد.

راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد

استفاده از این ابزارها یک راه مطمئن برای تقویت تحول دیجیتال و پاسخگویی به تقاضای رو به رشد برای محصولات و خدمات است… اما باید به گونه ای انجام شود که اعتماد را حفظ کرده و سازمان ها را برای تأثیرات منفی آماده کند. استفاده از راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد مزایای آشکاری دارد… اما پیامدهایی نیز خواهد داشت، از جمله اینکه چگونه بر فرآیندهای دیگر تأثیر می‌گذارد… چگونه سیاست‌ها و پرسنل را شکل می‌دهد و چگونه امنیت داده‌ها را مدیریت می‌کند. اینها مسائلی است که بسیاری از رهبران در فضای مهندسی دیجیتال امروزه باید با آن دست و پنجه نرم کنند.

مانند هر نوآوری فناوری جدید، تنظیم کننده ها بسیار عقب تر از منحنی هستند. با اطمینان از شفاف بودن و قابل اعتماد بودن مدل‌های هوش مصنوعی… آنها می‌توانند در شکل‌دهی به فناوری و پذیرش کلی ما از آن پیشگام شوند. این ممکن است شامل ایجاد چارچوبی از سیاست‌هایی باشد که الهام‌بخش اعتماد باشد… مانند AI TRiSM گارتنر، رویکردی که اعتماد، ریسک و مدیریت امنیت را هنگام پذیرش هوش مصنوعی ترکیب می‌کند.

فرآیندها اخلاقی و بی‌طرفانه

یکی از موضوعات اصلی در مورد اعتماد به هوش مصنوعی بر اخلاق و سوگیری متمرکز است. چگونه می‌توانیم مطمئن باشیم که الگوریتم‌ها و مدل‌هایی که ساخته می‌شوند منعکس‌کننده سوگیری‌های افرادی نیستند که آن‌ها را ایجاد کرده‌اند… یا اینکه مجموعه داده‌های مورد استفاده ذاتاً منحرف نیستند؟ اگر هدف هوش مصنوعی مولد تدوین بهترین مسیرهای عمل و تسهیل تصمیم‌ها…یا حتی تصمیم‌گیری به تنهایی است… باید چارچوبی وجود داشته باشد که تضمین کند این فرآیندها اخلاقی و بی‌طرفانه هستند یا حداقل توسط بازیگران انسانی تعدیل می‌شوند.

برای دیدن محصولات بیشتر میتوانید به سایت اینترنتی YASASTORE مراجعه فرمایید.