نیوزتل: با به انتها رسیدن سال ۲۰۲۴ پیش بینی های زیادی از نحوه درگیر شدن هوش مصنوعی با زندگی کاربران انجام شده که از هوش مصنوعی شخصی سازی شده و نفوذ بیشتر در حوزه های مختلف تولید محتوا را شامل می شود.
به گزارش نیوزتل به نقل از مهر؛ با پایان سال ۲۰۲۴، این زمان فرصتی باارزش برای بازبینی در روندهای برجسته هوش مصنوعی فراهم آورده است. به اعتقاد کارشناسان، سال قبل شاهد شکوفایی فناوری هایی بود که تأثیرات عمیقی بر صنایع مختلف داشتند. مدلهای چندرسانه ای که توانستند متن، صدا و تصویر را بطور همزمان پردازش کنند، مدلهای زبانی کوچک که امکان اجرای الگوریتم های هوش مصنوعی روی دستگاه های کوچک و غیرپیشرفته را فراهم کردند و همین طور سفارشی سازی سیستم های مولد که برای نخستین بار نیازهای خاص کسب و کارها را به گونه ای دقیق پاسخ دادند. این تحلیل، برمبنای داده های معتبر از گزارش های مؤسسه گارتنر و شرکت اسنوفلیک، تلاش دارد تصویری روشن از آینده هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ عرضه نماید. این چشم انداز نه فقط روندهای کلیدی گذشته را مرور می کند، بلکه به بررسی فرصت ها و چالش های پیش رو نیز می پردازد. روندهای کلیدی سال ۲۰۲۴ در سال ۲۰۲۴، هوش مصنوعی شاهد پیشرفت های شایان توجهی بود که هر یک به نحوی توانستند مسیر توسعه این فناوری را متحول کنند. در ادامه، به سه روند کلیدی این سال و تأثیرات آنها پرداخته می شود: هوش مصنوعی چندرسانه ای: ترکیب متن، صدا و تصویر در مدلهای واحد تحولی چشم گیر در قابلیت های پردازشی هوش مصنوعی ایجاد کرد. این پیشرفت به مدلها امکان داد تا درک عمیق تری از داده های چندرسانه ای داشته باشند و در عرصه هایی نظیر بازاریابی دیجیتال، خدمات مشتریان و حتی حوزه های خلاقانه مانند تولید محتوا به کار گرفته شوند. به عنوان مثال، مدلهای چندرسانه ای توانستند ویدیوها را تحلیل کرده و متن در رابطه با آنرا تولید کنند یا تصاویر را با توضیحات صوتی تطبیق دهند. با این وجود، چالش هایی همچنان باقی است که همچون آنها می توان به نیاز مبرم به بهبود دقت در ترکیب داده های چندرسانه ای و افزایش کارآیی در وضعیت واقعی اشاره کرد؛ مسائلی که نیازمند سرمایه گذاری بیشتر در تحقیقات و توسعه هستند. مدل های زبانی کوچک (SLM): این مدلها با هدف اجرا روی دستگاه های کوچک و کاهش وابستگی به منابع بزرگ محاسباتی معرفی گشتند. این پیشرفت تحولی بود که به کاربران اجازه داد قابلیت های پیشرفته هوش مصنوعی را بر روی دستگاه هایی مانند تلفن های هوشمند، تبلت ها و حتی ساعات هوشمند تجربه کنند. مدلهای کوچک زبان با فشرده سازی الگوریتم های پیچیده و کاهش نیاز به منابع سخت افزاری قوی، امکان دسترسی گسترده تر به هوش مصنوعی را فراهم کردند. با این وجود، این مدلها همچنان با چالش هایی نظیر محدودیت در دقت و توانایی پردازش در مقایسه با مدلهای بزرگ تر روبه رو هستند. توسعه این فناوری همین طور راه را برای نوآوری هایی مانند اینترنت اشیا (IoT) هموار نموده و در صنایعی نظیر سلامت، آموزش و سرگرمی کاربردهای قابل توجهی پیدا کرده است. هوش مصنوعی مولد قابل سفارشی سازی شده: کسب و کارها به این نتیجه رسیدند که راهکارهای یکسان برای همه کاربران دیگر کافی نیستند و نیاز به سیستم های سفارشی شده روزبه روز بیشتر احساس می شود. این روند موجب شد سازمان ها بدنبال طراحی و توسعه مدل هایی بروند که بطورکامل با نیازهای خاص و محیط کاری آنها تطابق دارند. بعنوان مثال، در عرصه سلامت، سیستم های مولدی که بتوانند داده های بیمار را تحلیل کرده و درمان های پیشنهادی را شخصی سازی کنند، به شدت مورد استقبال قرار گرفتند. همین طور در صنایع خرده فروشی، این فناوری به برندها اجازه داد تا تجربه خریدی متناسب با نیازها و ترجیحات هر مشتری عرضه کنند. این پروسه سفارشی سازی نه فقط راندمان را افزایش داد، بلکه رضایت مشتریان را نیز به صورت شایان توجهی بهبود بخشید. از طرفی، چالش هایی مانند هزینه های بالای توسعه و نیاز به تیم های متخصص برای پیاده سازی این سیستم ها همچنان به عنوان موانع مهم باقی مانده اند. پیش بینی های مهم برای ۲۰۲۵ ۱. هوش مصنوعی لبه (Edge AI) روی دستگاه های شخصی: یکی از پیشرفت های پیش بینی شده برای سال ۲۰۲۵، فشرده سازی مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) برای اجرا روی دستگاه های کوچک مانند گوشیهای هوشمند و گجت های پوشیدنی است. این فناوری ها بدون نیاز مداوم به اتصال اینترنت فعالیت خواهند کرد، بااینکه ممکنست دقت و کارآیی کمتری نسبت به نسخه های ابری داشته باشند. ۲. عوامل خودمختار هوش مصنوعی: هوش مصنوعی به تدریج جایگاه خودرا به عنوان همکارانی مستقل در محیط های کاری تثبیت خواهدنمود. این عوامل، علاوه بر کمک به انجام وظایف، می توانند مدیریت و اجرای پروژه ها را نیز بر عهده بگیرند. برمبنای تحلیل های صورت گرفته، تعداد این عامل ها تا سال ۲۰۲۵ از تعداد انسان ها در بعضی محیط های کاری فراتر خواهد رفت.

۳. آموزش هوش مصنوعی در تمام رشته ها: برمبنای پیش بینی های صورت گرفته، با راه اندازی کنسرسیوم ملی هوش مصنوعی کاربردی ایالات متحده، در اکتبر ۲۰۲۴، آموزش های در رابطه با هوش مصنوعی به طور گسترده در رشته های مختلف دانشگاهی همچون هنر، تاریخ و پرستاری وارد خواهند شد. این تحول، مهارت های ضروری برای دنیایی که هوش مصنوعی قسمتی از همه چیز است را در اختیار دانشجویان قرار خواهد داد. پیش بینی های گارتنر برای ۲۰۲۵ در این بخش، به سه محور اصلی پیش بینی های مؤسسه گارتنر برای هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ می پردازیم: گسترش هوش مصنوعی مولد فراتر از متن: این فناوری از تولید متون نوشتاری فراتر رفته و به حوزه هایی نظیر تولید ویدئو، صدا و حتی کدنویسی نیز گسترش بیشتری خواهد یافت. این پیشرفت، صنایع مختلف را متحول می کند. به عنوان مثال، در صنعت سرگرمی، تولید ویدیو های سفارشی و تعاملی با سرعت و دقت بالا ممکن خواهد شد. در عرصه فناوری اطلاعات، تولید کدهای بهینه و سریع برای برنامه های نرم افزاری با استفاده از هوش مصنوعی مولد، پروسه توسعه نرم افزار را تسریع می کند. همچنین، تولید محتوای صوتی مانند پادکست ها و موسیقی های سفارشی برمبنای نیازهای خاص کاربران، از دیگر کاربردهای این فناوری در سال ۲۰۲۵ است که بصورت برجسته تر پیگیری خواهد شد. گسترش این توانایی ها، افق های جدیدی برای خلاقیت و راندمان در صنایع مختلف بوجود می آورد و مسیر تازه ای برای نوآوری های دیجیتال باز می نماید. دموکراتیزه شدن هوش مصنوعی: ظهور پلت فرم های بدون کد و کم کد، در سال ۲۰۲۵ استفاده از هوش مصنوعی را برای افراد غیرمتخصص ممکن خواهد ساخت. فناوری های مذکور به کاربران این امکان را می دهند که بدون نیاز به دانش فنی عمیق، برنامه ها و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را طراحی و پیاده سازی کنند. بعنوان مثال، در عرصه تجارت الکترونیک، فروشگاه های کوچک می توانند از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای شخصی سازی تجربه خرید مشتریان خود بهره ببرند. همچنین، در عرصه آموزش، معلمان می توانند با استفاده از این پلت فرم ها ابزارهای یادگیری تعاملی طراحی نمایند که به بهبود یادگیری دانش آموزان کمک نماید. افزایش توجه به ضرورت حکمرانی هوش مصنوعی: سازمان ها بطور جدی تر به حکمرانی اخلاقی و تطابق با مقررات هوش مصنوعی خواهند پرداخت. با گسترش استفاده از هوش مصنوعی در عرصه های مختلف، مسائل مربوط به اخلاق، شفافیت و مسئولیت پذیری در استفاده از این تکنولوژی بالاتر از پیش برجسته می شود. شرکتها و نهادهای مختلف ناگزیر خواهند بود چارچوب هایی را تدوین کنند که تضمین کننده تطابق الگوریتم ها و داده ها با اصول اخلاقی و مقررات باشد. این روند شامل شفافیت در تصمیم گیری های مبتنی بر هوش مصنوعی، صیانت از حریم خصوصی کاربران و کاهش سوگیری های احتمالی در داده ها و نتایج است. همچنین، سازمان ها به توسعه تیم های متخصص در عرصه حکمرانی داده و هوش مصنوعی نیاز خواهند داشت تا علاوه بر نظارت بر عملکرد سیستم ها، بتوانند ریسک ها را شناسایی و مدیریت کنند. روندهای کلیدی از دید اسنوفلیک مهر در این بخش، به سه محور اصلی پیش بینی های شرکت اسنوفلیک درباره ی روندهای هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ می پردازد: عوامل خودمختار: این عوامل اهمیت بالای ی در تسهیل و تسریع فرایندهای پیچیده در سال ۲۰۲۵ دارند. آنها می توانند بدون نیاز به دخالت انسانی، وظایف چندمرحله ای را بصورت خودکار انجام دهند و در صنایع مختلف از مدیریت زنجیره تامین تا خدمات مشتریان مورد استفاده قرار گیرند. به عنوان مثال، در بخش لجستیک، این عوامل قادر هستند مسیرهای حمل و نقل را بهینه سازی کرده و روند تحویل کالا را بصورت خودکار نظارت کنند. در عرصه خدمات مالی، آنها این امکان را دارند که به تحلیل داده ها، شناسایی تقلب و مدیریت سرمایه گذاری ها بپردازند. افزایش نیاز به کنترل و حکمرانی داده: با افزایش استفاده از هوش مصنوعی، نیاز به نظارت و حکمرانی بر جریان های داده به صورت شایان توجهی افزایش خواهد یافت. این روند به سازمان ها امکان می دهد که نه فقط از کیفیت داده ها اطمینان حاصل کنند، بلکه از امنیت و تطابق آنها با استانداردها نیز مطمئن باشند. در عرصه هایی مانند سلامت و بانکداری، این مساله اهمیت دوچندانی پیدا می کند؛ چونکه هرگونه نقص یا سوءاستفاده از داده ها می تواند نتایج گسترده ای داشته باشد. توسعه ابزارهایی برای مشاهده و ردیابی جریان داده ها، تحلیل کیفیت آنها و اطمینان از تطابق با قوانین، بخش ضروری از معماری هوش مصنوعی مدرن خواهد بود. علاوه بر این، سازمان ها باید در سال پیش رو به ایجاد تیم های متخصص و استفاده از تکنولوژی های جدید برای مدیریت مؤثر داده ها و کاهش ریسک های مرتبط توجه ویژه داشته باشند. شخصی سازی مبتنی بر هوش مصنوعی: این فناوری از خرده فروشی تا مراقبت های بهداشتی، توانسته است تحولی بنیادین در تجربه کاربران بوجود آورد. در صنعت خرده فروشی، هوش مصنوعی با تحلیل داده های رفتاری مشتریان، پیشنهادهایی دقیق و متناسب با سلیقه آنها ارائه می دهد. به عنوان مثال، فروشگاه های آنلاین می توانند محصولات در رابطه با نیازهای خاص هر مشتری را به او پیشنهاد کنند. در عرصه مراقبت های بهداشتی، هوش مصنوعی با تحلیل تاریخچه پزشکی بیماران و داده های سلامت، برنامه های درمانی و مراقبتی بطورکامل شخصی سازی شده ارائه می دهد. این سطح از شخصی سازی نه فقط موجب افزایش رضایت و اعتماد کاربران می شود، بلکه به بهبود نتایج کسب و کارها و کیفیت خدمات ارائه شده نیز کمک شایانی می کند. با این وجود، مسائل مربوط به حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها همچنان از چالش های کلیدی پیش روی این فناوری محسوب می شوند. سخن پایانی هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ به نقطه ای می رسد که دیگر به عنوان یک ابزار آزمایشی تلقی نمی گردد، بلکه به یکی از اجزای اصلی زندگی روزمره انسان ها تبدیل خواهد شد. این تحول، فرصت های بی سابقه ای را برای بهبود کیفیت زندگی، افزایش راندمان در صنایع مختلف و ایجاد نوآوری های جدید فراهم می آورد. در عین حال، چالش هایی همچون تضمین اخلاق در کاربردهای هوش مصنوعی، کاهش سوگیری در الگوریتم ها و حفظ امنیت و حریم خصوصی کاربران نیز بطور جدی مطرح خواهد بود. به بیانی دیگر، کارشناسان معتقدند که در سال آینده عوامل خودمختار، آموزش های جامع و حکمرانی مسئولانه بصورت هم زمان پیش می روند. از همین روی، این تغییرات نیازمند هماهنگی میان نهادهای سیاست گذار، شرکت های فناوری و جامعه است تا پتانسیل کامل هوش مصنوعی بطور پایدار و مسئولانه محقق شود.