ما تحتاج الشركات إلى معرفته حول اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي

تتفجر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ، وتتسابق الصناعات لتبنيها بأسرع ما يمكن. قبل أن تغوص مؤسستك في بحر من الفرص المربكة ، من المهم استكشاف كيفية عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي ، وما هي العلامات الحمراء التي يجب على المؤسسات مراعاتها ، وكيفية التطور إلى مؤسسة جاهزة للذكاء الاصطناعي.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي بالفعل

تعد نماذج اللغات الكبيرة (LLM) واحدة من أكثر التقنيات شيوعًا وقوة للذكاء الاصطناعي التوليدي ، مثل GPT-4 أو BARD من Google. هذه شبكات عصبية يتم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية من مصادر مختلفة مثل الكتب والمواقع الإلكترونية ووسائل التواصل الاجتماعي والمقالات الإخبارية. يتعلمون أنماط واحتمالات اللغة عن طريق تخمين الكلمة التالية في سلسلة من الكلمات. على سبيل المثال ، بالنظر إلى الإدخال “السماء هي” ، قد يتنبأ النموذج “باللون الأزرق” أو “الصافي” أو “الغائم” أو “السقوط”.

باستخدام مدخلات ومعلمات مختلفة ، يمكن أن تولد LLM أنواعًا مختلفة من المخرجات مثل الملخصات والعناوين والقصص والمقالات والمراجعات والتعليقات والشعارات أو الرموز. على سبيل المثال ، بالنظر إلى المدخلات ، “اكتب شعارًا جذابًا لعلامة تجارية جديدة من معجون الأسنان” ، فقد يولد النموذج “ابتسامة بثقة” ، “تخلص من مخاوفك” ، “معجون الأسنان الذي يعتني” أو “يتلألأ مثل النجم. “

يجب أن تأخذ العلامات الحمراء في الاعتبار عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

في حين أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يوفر العديد من المزايا والفرص للمؤسسات ، إلا أنه يأتي أيضًا مع بعض العيوب التي يجب معالجتها. فيما يلي بعض العلامات الحمراء التي يتعين على الشركات مراعاتها قبل اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي.

المعلومات العامة مقابل المعلومات الخاصة

عندما يبدأ الموظفون في تجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي ، سيقومون بإنشاء مطالبات وإنشاء نص وبناء هذه التكنولوجيا الجديدة في سير عملهم. من الضروري أن يكون لديك سياسات واضحة تحدد المعلومات التي يتم مسحها للمعلومات العامة مقابل المعلومات الخاصة أو المسجلة الملكية. يعني تقديم معلومات خاصة ، حتى في حالة مطالبة AI ، أن المعلومات لم تعد خاصة. ابدأ المحادثة مبكرًا للتأكد من أن الفرق يمكنها استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي دون المساس بمعلومات الملكية.

هلوسة الذكاء الاصطناعي

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ليست مثالية وقد تنتج أحيانًا مخرجات غير دقيقة أو غير ملائمة أو غير منطقية. غالبًا ما يشار إلى هذه المخرجات على أنها هلوسة أو مصنوعات يدوية للذكاء الاصطناعي. قد تنتج عن عوامل مختلفة مثل عدم كفاية جودة البيانات أو الكمية ، أو انحياز النموذج أو الأخطاء أو التلاعب الضار. على سبيل المثال ، قد ينتج عن نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي مقالة إخبارية مزيفة تنشر معلومات مضللة أو دعاية. لذلك ، يجب أن تكون المؤسسات على دراية بالقيود والشكوك المتعلقة بنماذج الذكاء الاصطناعي التوليفية والتحقق من مخرجاتها قبل استخدامها في صنع القرار أو الاتصال.

استخدام الأداة الخاطئة للوظيفة

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ليست بالضرورة حلولًا ذات مقاس واحد يناسب الجميع يمكنها حل أي مشكلة أو مهمة. في حين أن بعض النماذج تعطي الأولوية للاستجابات العامة والواجهة القائمة على الدردشة ، فإن البعض الآخر مصمم لأغراض محددة. بمعنى آخر ، قد تكون بعض النماذج أفضل في توليد نصوص قصيرة من النصوص الطويلة ؛ قد يكون البعض أفضل في إنشاء نصوص واقعية من النصوص الإبداعية ؛ قد يكون البعض أفضل في إنشاء نصوص في مجال واحد من مجال آخر.

يمكن تدريب العديد من منصات الذكاء الاصطناعي التوليدية بشكل إضافي لمكانة محددة مثل دعم العملاء أو التطبيقات الطبية أو التسويق أو تطوير البرامج. من السهل ببساطة استخدام المنتج الأكثر شيوعًا ، حتى لو لم يكن الأداة المناسبة للوظيفة التي تقوم بها. تحتاج الشركات إلى فهم أهدافها ومتطلباتها واختيار الأداة المناسبة للوظيفة.

القمامة في؛ القمامة بها

تعد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية جيدة بقدر جودة البيانات التي تم تدريبها عليها. إذا كانت البيانات صاخبة أو غير كاملة أو غير متسقة أو متحيزة ، فمن المحتمل أن ينتج النموذج مخرجات تعكس هذه العيوب. على سبيل المثال ، قد يُنشئ نموذج ذكاء اصطناعي مُدرب على بيانات غير ملائمة أو متحيزة نصوصًا تمييزية ويمكن أن تضر بسمعة علامتك التجارية. لذلك ، تحتاج الشركات إلى التأكد من أن لديها بيانات عالية الجودة تمثيلية ومتنوعة وغير متحيزة.

كيف تتطور إلى مؤسسة جاهزة للذكاء الاصطناعي

إن اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس عملية بسيطة أو مباشرة. إنها تتطلب رؤية إستراتيجية وتحول ثقافي وتحول تقني. فيما يلي بعض الخطوات التي يتعين على المؤسسات اتخاذها للتطور إلى مؤسسة جاهزة للذكاء الاصطناعي.

ابحث عن الأدوات المناسبة

كما هو مذكور أعلاه ، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ليست قابلة للتبديل أو عالمية. لديهم قدرات وقيود مختلفة اعتمادًا على بنيتهم ​​وبيانات التدريب والمعلمات. لذلك ، تحتاج الشركات إلى إيجاد الأدوات المناسبة التي تتوافق مع احتياجاتها وأهدافها. على سبيل المثال ، قد لا تكون منصة AI التي تنشئ صورًا – مثل DALL-E أو Stable Diffusion – الخيار الأفضل لفريق دعم العملاء.

تظهر المنصات التي تخصص واجهتها لأدوار محددة: منصات كتابة الإعلانات المحسّنة لنتائج التسويق ، وروبوتات الدردشة المحسّنة للمهام العامة وحل المشكلات ، والأدوات الخاصة بالمطور التي تتصل بقواعد بيانات البرمجة ، وأدوات التشخيص الطبي والمزيد. تحتاج الشركات إلى تقييم أداء وجودة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تستخدمها ومقارنتها بالحلول البديلة أو الخبراء البشريين.

إدارة علامتك التجارية

يجب أن تفكر كل مؤسسة أيضًا في آليات التحكم. حيث ، على سبيل المثال ، ربما كان فريق التسويق تاريخيًا حراس بوابات رسائل العلامة التجارية ، فقد كانوا أيضًا بمثابة عنق الزجاجة. مع قدرة أي شخص عبر المؤسسة على إنشاء نسخة ، من المهم العثور على الأدوات التي تسمح لك ببناء إرشادات علامتك التجارية ، والرسائل ، والجماهير ، وصوت علامتك التجارية. يعد امتلاك الذكاء الاصطناعي الذي يتضمن معايير العلامة التجارية أمرًا ضروريًا لإزالة عنق الزجاجة للنسخ على العلامة التجارية دون إثارة الفوضى.

صقل المهارات الصحيحة

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ليست مربعات سحرية يمكنها إنشاء نصوص مثالية دون أي تدخل بشري أو توجيه. تتطلب مهارات وخبرات بشرية لاستخدامها بشكل فعال ومسؤول. تعد الهندسة السريعة إحدى أهم المهارات للذكاء الاصطناعي التوليدي: فن وعلم تصميم المدخلات والمعلمات التي تستخرج المخرجات المرجوة من النماذج.

تتضمن الهندسة السريعة فهم منطق وسلوك النماذج ، وصياغة تعليمات واضحة ومحددة ، وتقديم أمثلة وتعليقات ذات صلة ، واختبار المخرجات وتحسينها. الهندسة السريعة هي مهارة يمكن تعلمها وتحسينها بمرور الوقت من قبل أي شخص يعمل باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي.

إنشاء أدوار وسير عمل جديدة

نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ليست أدوات قائمة بذاتها يمكن أن تعمل بمعزل عن العاملين البشريين أو تحل محلهم. إنها أدوات تعاونية يمكنها زيادة وتعزيز الإبداع والإنتاجية البشرية. لذلك ، تحتاج الشركات إلى إنشاء تدفقات عمل جديدة تدمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع الفرق والعمليات البشرية.

قد تحتاج الشركات إلى إنشاء أدوار أو وظائف جديدة تمامًا ، مثل أمين المظالم AI أو متخصص AI-QA ، الذي يمكنه الإشراف على استخدام وإخراج نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ومراقبتها ومعالجة المشكلات عند ظهورها. قد يحتاجون أيضًا إلى تنفيذ سياسات أو بروتوكولات جديدة – مثل المبادئ التوجيهية الأخلاقية أو معايير الجودة – التي يمكن أن تضمن المساءلة والشفافية في نماذج الذكاء الاصطناعي التوليفية.

الذكاء الاصطناعي التوليدي لم يعد يلوح في الأفق ؛ لقد وصل

يُعد الذكاء الاصطناعي التوليدي أحد أكثر التقنيات إثارة وتعطيلًا في عصرنا. لديها القدرة على تحويل كيفية إنشاء واستهلاك المحتوى في مختلف المجالات والصناعات. ومع ذلك ، فإن اعتماد الذكاء الاصطناعي التوليدي ليس مسعى تافهًا أو خاليًا من المخاطر. يتطلب تخطيطًا وإعدادًا وتنفيذًا دقيقًا. ستكتسب الشركات التي تتبنى وتتقن الذكاء الاصطناعي التوليدي ميزة تنافسية وتخلق فرصًا جديدة للنمو والابتكار.

يانيف ماكوفر هو الرئيس التنفيذي والشريك المؤسس لشركة Anyword.