از ابزاری کاربردی تا همکاری خلاق

گروه فناوری- با پایان یافتن سال ۲۰۲۴، فضای فناوری شاهد تحولات گسترده‌ای در حوزه هوش‌مصنوعی بوده که به‌طور مستقیم بر صنایع مختلف تاثیر گذاشته و به سرعت زندگی روزمره کاربران را متحول کرده است. به عقیده کارشناسان، سال گذشته شاهد شکوفایی فناوری‌هایی بود که تاثیرات عمیقی بر صنایع مختلف داشتند. مدل‌های چندرسانه‌ای که توانستند متن، صدا و تصویر را به‌‌طور همزمان پردازش کنند، مدل‌های زبانی کوچک که امکان اجرای الگوریتم‌های هوش‌مصنوعی روی دستگاه‌های کوچک و غیرپیشرفته را فراهم کردند و همچنین سفارشی‌سازی سیستم‌های مولد که برای اولین‌بار نیازهای خاص کسب‌وکارها را به‌شکلی دقیق پاسخ دادند. این تحلیل، بر اساس داده‌های معتبر از گزارش‌های موسسه گارتنر و شرکت اسنوفلیک، تلاش دارد تصویری روشن از آینده هوش‌مصنوعی در سال۲۰۲۵ ارائه دهد. این چشم‌انداز نه‌تنها روندهای کلیدی گذشته را مرور می‌کند بلکه به بررسی فرصت‌ها و چالش‌های پیش‌رو نیز می‌پردازد.
روندهای کلیدی سال۲۰۲۴
در سال۲۰۲۴، هوش‌مصنوعی شاهد پیشرفت‌های چشمگیری بود که هر یک به‌ نحوی توانستند مسیر توسعه این فناوری را متحول کنند. در ادامه، به سه روند کلیدی این سال و تاثیرات آنها پرداخته می‌شود:
هوش‌مصنوعی چندرسانه‌ای: ترکیب متن، صدا و تصویر در مدل‌های واحد تحولی چشمگیر در قابلیت‌های پردازشی هوش‌مصنوعی ایجاد کرد. این پیشرفت به مدل‌ها امکان داد تا درک عمیق‌تری از داده‌های چندرسانه‌ای داشته باشند و در حوزه‌هایی نظیر بازاریابی دیجیتال، خدمات مشتریان و حتی حوزه‌های خلاقانه مانند تولید محتوا به کار گرفته شوند. به‌عنوان مثال، مدل‌های چندرسانه‌ای توانستند ویدئوها را تحلیل کرده و متن مرتبط با آن را تولید کنند یا تصاویر را با توضیحات صوتی تطبیق دهند. با این حال، چالش‌هایی همچنان باقی است که از جمله آنها می‌توان به نیاز مبرم به بهبود دقت در ترکیب داده‌های چندرسانه‌ای و افزایش کارایی در شرایط واقعی اشاره کرد؛ مسائلی که نیازمند سرمایه‌گذاری بیشتر در تحقیقات و توسعه هستند.
مدل‌های زبانی کوچک (SLM): این مدل‌ها با هدف اجرا روی دستگاه‌های کوچک و کاهش وابستگی به منابع بزرگ محاسباتی معرفی شدند. این پیشرفت تحولی بود که به کاربران اجازه داد قابلیت‌های پیشرفته هوش‌مصنوعی را روی دستگاه‌هایی مانند تلفن‌های هوشمند، تبلت‌ها و حتی ساعت‌های هوشمند تجربه کنند. مدل‌های کوچک زبان با فشرده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده و کاهش نیاز به منابع سخت‌افزاری قوی، امکان دسترسی گسترده‌تر به هوش‌مصنوعی را فراهم کردند. با این حال، این مدل‌ها همچنان با چالش‌هایی نظیر محدودیت در دقت و توانایی پردازش در مقایسه با مدل‌های بزرگ‌تر روبه‌رو هستند. توسعه این فناوری همچنین راه را برای نوآوری‌هایی مانند اینترنت اشیا (IoT) هموار نموده و در صنایعی نظیر سلامت، آموزش و سرگرمی کاربردهای قابل‌توجهی پیدا کرده است.
هوش‌مصنوعی مولد قابل سفارشی‌سازی شده: کسب‌وکارها به این نتیجه رسیدند که راهکارهای یکسان برای همه کاربران دیگر کافی نیستند و نیاز به سیستم‌های سفارشی‌شده روزبه‌روز بیشتر احساس می‌شود. این روند باعث شد سازمان‌ها به دنبال طراحی و توسعه مدل‌هایی بروند که کاملا با نیازهای خاص و محیط کاری آنها تطابق دارند. برای مثال، در حوزه سلامت، سیستم‌های مولدی که بتوانند داده‌های بیمار را تحلیل کرده و درمان‌های پیشنهادی را شخصی‌سازی کنند، به ‌شدت مورد استقبال قرار گرفتند. همچنین در صنایع خرده‌فروشی، این فناوری به برندها اجازه داد تا تجربه خریدی متناسب با نیازها و ترجیحات هر مشتری ارائه دهند. این فرآیند سفارشی‌سازی نه‌تنها بهره‌وری را افزایش داد بلکه رضایت مشتریان را نیز به شکل چشمگیری بهبود بخشید. از سوی دیگر، چالش‌هایی مانند هزینه‌های بالای توسعه و نیاز به تیم‌های متخصص برای پیاده‌سازی این سیستم‌ها همچنان به عنوان موانع مهم باقی مانده‌اند.
پیش‌بینی‌های مهم برای سال ۲۰۲۵
یکی از پیشرفت‌های پیش‌بینی‌شده برای سال۲۰۲۵، فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای اجرا روی دستگاه‌های کوچک مانند گوشی‌های هوشمند و گجت‌های پوشیدنی است. این فناوری‌ها بدون نیاز مداوم به اتصال اینترنت فعالیت خواهند کرد، اگرچه ممکن است دقت و کارایی کمتری نسبت به نسخه‌های ابری داشته باشند. همچنین هوش‌مصنوعی به‌تدریج جایگاه خود را به‌عنوان همکارانی مستقل در محیط‌های کاری تثبیت خواهد کرد. این عوامل، علاوه بر کمک به انجام وظایف، می‌توانند مدیریت و اجرای پروژه‌ها را نیز برعهده بگیرند. بر اساس تحلیل‌های صورت گرفته، تعداد این عامل‌ها تا سال۲۰۲۵ از تعداد انسان‌ها در برخی محیط‌های کاری فراتر خواهد رفت. از طرفی براساس پیش‌بینی‌های صورت گرفته، با راه‌اندازی کنسرسیوم ملی هوش‌مصنوعی کاربردی ایالات‌متحده، در اکتبر ۲۰۲۴، آموزش‌های مرتبط با هوش‌مصنوعی به‌صورت گسترده در رشته‌های مختلف دانشگاهی از جمله هنر، تاریخ و پرستاری وارد خواهند شد. این تحول، مهارت‌های ضروری برای دنیایی که هوش‌مصنوعی بخشی از همه چیز است را در اختیار دانشجویان قرار خواهد داد.
پیش‌بینی‌های «گارتنر» برای ۲۰۲۵
در این بخش، به سه محور اصلی پیش‌بینی‌های موسسه گارتنر برای هوش‌مصنوعی در سال۲۰۲۵ می‌پردازیم:
گسترش هوش‌مصنوعی مولد فراتر از متن: این فناوری از تولید متون نوشتاری فراتر رفته و به حوزه‌هایی نظیر تولید ویدئو، صدا و حتی کدنویسی نیز گسترش بیشتری خواهد یافت. این پیشرفت، صنایع مختلف را متحول می‌کند. به عنوان مثال، در صنعت سرگرمی، تولید ویدئوهای سفارشی و تعاملی با سرعت و دقت بالا ممکن خواهد شد. در حوزه فناوری اطلاعات، تولید کدهای بهینه و سریع برای برنامه‌های نرم‌افزاری با استفاده از هوش‌مصنوعی مولد، فرآیند توسعه نرم‌افزار را تسریع می‌کند. همچنین، تولید محتوای صوتی مانند پادکست‌ها و موسیقی‌های سفارشی براساس نیازهای خاص کاربران، از دیگر کاربردهای این فناوری در سال۲۰۲۵ است که به‌صورت برجسته‌تر پیگیری خواهد شد. گسترش این قابلیت‌ها، افق‌های جدیدی برای خلاقیت و بهره‌وری در صنایع گوناگون ایجاد و مسیر تازه‌ای برای نوآوری‌های دیجیتال باز می‌کند.
دموکراتیزه شدن هوش‌مصنوعی: ظهور پلتفرم‌های بدون کد و کم‌کد، در سال ۲۰۲۵ استفاده از هوش‌مصنوعی را برای افراد غیرمتخصص ممکن خواهد ساخت. فناوری‌های مذکور به کاربران این امکان را می‌دهند که بدون نیاز به دانش فنی عمیق، برنامه‌ها و ابزارهای مبتنی بر هوش‌مصنوعی را طراحی و پیاده‌سازی کنند. برای مثال، در حوزه تجارت الکترونیک، فروشگاه‌های کوچک می‌توانند از ابزارهای مبتنی بر هوش‌مصنوعی برای شخصی‌سازی تجربه خرید مشتریان خود بهره ببرند. همچنین، در حوزه آموزش، معلمان می‌توانند با استفاده از این پلتفرم‌ها ابزارهای یادگیری تعاملی طراحی کنند که به بهبود یادگیری دانش‌آموزان کمک کند.
افزایش توجه به ضرورت حکمرانی هوش‌مصنوعی: سازمان‌ها به‌ طور جدی‌تر به حکمرانی اخلاقی و تطابق با مقررات هوش‌مصنوعی خواهند پرداخت. با گسترش استفاده از هوش‌مصنوعی در حوزه‌های مختلف، مسائل مربوط به اخلاق، شفافیت و مسوولیت‌پذیری در استفاده از این فناوری بیش از پیش برجسته می‌شود. شرکت‌ها و نهادهای مختلف ناگزیر خواهند بود چارچوب‌هایی را تدوین کنند که تضمین‌کننده تطابق الگوریتم‌ها و داده‌ها با اصول اخلاقی و مقررات باشد. این روند شامل شفافیت در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش‌مصنوعی، حفاظت از حریم خصوصی کاربران و کاهش سوگیری‌های احتمالی در داده‌ها و نتایج است. همچنین سازمان‌ها به توسعه تیم‌های متخصص در حوزه حکمرانی داده و هوش‌مصنوعی نیاز خواهند داشت تا علاوه‌بر نظارت بر عملکرد سیستم‌ها، بتوانند ریسک‌ها را شناسایی و مدیریت کنند.
در پایان هوش‌مصنوعی در سال۲۰۲۵ به نقطه‌ای می‌رسد که دیگر به‌عنوان یک ابزار آزمایشی تلقی نمی‌شود بلکه به یکی از اجزای اصلی زندگی روزمره انسان‌ها تبدیل خواهد شد. این تحول، فرصت‌های بی‌سابقه‌ای را برای بهبود کیفیت زندگی، افزایش بهره‌وری در صنایع مختلف و ایجاد نوآوری‌های جدید فراهم می‌کند. در عین حال، چالش‌هایی از جمله تضمین اخلاق در کاربردهای هوش‌مصنوعی، کاهش سوگیری در الگوریتم‌ها و حفظ امنیت و حریم خصوصی کاربران نیز به طور جدی مطرح خواهد بود. به عبارت دیگر، کارشناسان معتقدند که در سال آینده عوامل خودمختار، آموزش‌های همه‌جانبه و حکمرانی مسوولانه به صورت هم‌زمان پیش می‌روند. از همین روی، این تغییرات نیازمند هماهنگی میان نهادهای سیاستگذار، شرکت‌های فناوری و جامعه است تا پتانسیل کامل هوش‌مصنوعی به‌ طور پایدار و مسوولانه محقق شود.