پاسخ کوتاه: هدف اصلی هوش مصنوعی مولد، تولید محتوای جدید و قابل قبول (متن، تصاویر، صدا، کد و موارد دیگر) با یادگیری الگوهای موجود در دادههای موجود و گسترش آنها در پاسخ به یک درخواست است. این روش معمولاً زمانی که به پیشنویسهای سریع یا تغییرات متعدد نیاز دارید، بیشترین کمک را میکند، اما اگر دقت واقعی مهم است، زمینهسازی و بررسی را اضافه کنید.
نکات کلیدی:
تولید : خروجیهای جدیدی ایجاد میکند که منعکسکننده الگوهای آموختهشده هستند، نه «حقیقت» ذخیرهشده.
پایه ریزی : اگر دقت مهم است، پاسخها را به اسناد، استنادها یا پایگاههای داده معتبر متصل کنید.
قابلیت کنترل : از محدودیتهای واضح (قالب، حقایق، لحن) برای هدایت خروجیها با ثبات بیشتر استفاده کنید.
مقاومت در برابر سوءاستفاده : برای جلوگیری از محتوای خطرناک، خصوصی یا غیرمجاز، نردههای ایمنی اضافه کنید.
پاسخگویی : خروجیها را به عنوان پیشنویس در نظر بگیرید؛ کارهای پرخطر را ثبت، ارزیابی و به نیروی انسانی ارجاع دهید.
مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:
🔗 هوش مصنوعی مولد چیست؟
درک کنید که چگونه مدلها متن، تصاویر، کد و موارد دیگر را ایجاد میکنند.
🔗 آیا هوش مصنوعی بیش از حد بزرگنمایی شده است؟
نگاهی متعادل به تبلیغات، محدودیتها و تأثیر در دنیای واقعی.
🔗 کدام هوش مصنوعی برای شما مناسب است؟
ابزارهای محبوب هوش مصنوعی را مقایسه کنید و بهترین مورد را انتخاب کنید.
🔗 آیا حباب هوش مصنوعی وجود دارد؟
نشانههایی که باید زیر نظر داشت، ریسکهای بازار و اتفاقات بعدی.
هدف اصلی هوش مصنوعی مولد🧠
اگر کوتاهترین توضیح دقیق را میخواهید:
-
هوش مصنوعی مولد «شکل» دادهها (زبان، تصاویر، موسیقی، کد) را یاد میگیرد
-
سپس نمونههای جدیدی که با آن شکل مطابقت دارند
-
این کار را در پاسخ به یک درخواست، زمینه یا محدودیت انجام میدهد
بنابراین بله، میتواند یک پاراگراف بنویسد، یک تصویر بکشد، یک ملودی را ریمیکس کند، یک بند قرارداد را پیشنویس کند، موارد آزمایشی تولید کند یا چیزی شبیه به لوگو طراحی کند.
نه به این دلیل که مانند یک انسان «میفهمد» (به آن خواهیم پرداخت)، بلکه به این دلیل که در تولید خروجیهایی که از نظر آماری و ساختاری با الگوهایی که آموخته است سازگار هستند، مهارت دارد.
اگر به دنبال چارچوبی بزرگسالانه برای «چگونگی استفاده از این بدون پا گذاشتن روی چنگک» هستید، چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST یک تکیهگاه محکم برای تفکر ریسک + کنترل است. [1] و اگر چیزی میخواهید که به طور خاص برای ریسکهای هوش مصنوعی مولد (نه فقط هوش مصنوعی به طور کلی) تنظیم شده باشد، NIST همچنین یک پروفایل GenAI منتشر کرده است که به طور عمیقتری به تغییرات هنگام تولید محتوا توسط سیستم میپردازد. [2]
چرا مردم در مورد «هدف اصلی هوش مصنوعی مولد» بحث میکنند 😬
مردم به دلیل اینکه معانی متفاوتی از «هدف» را به کار میبرند، با هم اشتباه میگیرند
منظور بعضیها اینه:
-
هدف فنی: تولید خروجیهای واقعگرایانه و منسجم (هسته)
-
هدف کسبوکار: کاهش هزینه، افزایش خروجی، شخصیسازی تجربیات
-
هدف انسانی: کمک به تفکر، خلق یا برقراری ارتباط سریعتر
و بله، اینها با هم برخورد میکنند.
اگر بخواهیم واقعبین باشیم، هدف اصلی هوش مصنوعی مولد، تولید است - خلق محتوایی که قبلاً وجود نداشته، مشروط به ورودی.
مسائل تجاری پاییندستی هستند. وحشت فرهنگی هم پاییندستی است (ببخشید... یه جورایی 😬).
چیزی که مردم GenAI را با آن اشتباه میگیرند (و چرا این موضوع مهم است) 🧯
بسیاری را برطرف میکند :
GenAI یک پایگاه داده نیست
«حقیقت را بازیابی نمیکند». قابل قبولی . اگر به حقیقت نیاز دارید، پایه و اساس (اسناد، پایگاههای داده، استنادها، بررسی انسانی) را اضافه میکنید. این تفاوت اساساً کل داستان قابلیت اطمینان است. [2]
GenAI به طور خودکار یک عامل نیست
یک مدل تولیدکننده متن با سیستمی که میتواند با خیال راحت اقداماتی را انجام دهد (ارسال ایمیل، تغییر رکوردها، استقرار کد) یکسان نیست. «میتواند دستورالعملها را تولید کند» ≠ «باید آنها را اجرا کند»
GenAI قصد و نیت خاصی ندارد
میتواند محتوایی تولید کند که به نظر عمدی بیاید. این به معنای داشتن قصد و نیت نیست.
چه چیزی یک نسخه خوب از هوش مصنوعی مولد را میسازد؟ ✅
همه سیستمهای «مولد» به یک اندازه کاربردی نیستند. یک نسخه خوب از هوش مصنوعی مولد، نسخهای نیست که فقط خروجیهای زیبا تولید کند - بلکه نسخهای است که خروجیهایی تولید کند که ارزشمند، قابل کنترل و به اندازه کافی برای زمینه ایمن باشند.
یک نسخه خوب معمولاً موارد زیر را دارد:
-
انسجام - هر دو جمله با خودش تناقض ندارد
-
پایهگذاری - میتواند خروجیها را به منبع حقیقت (اسناد، استنادها، پایگاههای داده) مرتبط کند 📌
-
قابلیت کنترل - شما میتوانید لحن، قالب و محدودیتها را هدایت کنید (نه فقط ایجاد حس و حال)
-
قابلیت اطمینان - درخواستهای مشابه کیفیت مشابهی دارند، نه نتایج رولت
-
نردههای ایمنی - طبق طراحی، از خروجیهای خطرناک، خصوصی یا غیرمجاز جلوگیری میکند.
-
رفتارهای رک و صریح - میتواند به جای اختراع کردن، بگوید «مطمئن نیستم»
-
تناسب گردش کار - به نحوه کار انسانها متصل میشود، نه یک گردش کار فانتزی
NIST اساساً کل این گفتگو را به عنوان «قابلیت اعتماد + مدیریت ریسک» مطرح میکند، که... کار غیرجذابی است که همه آرزو میکنند کاش قبلاً انجام داده بودند. [1][2]
یک استعاره ناقص (خودتان را آماده کنید): یک مدل تولیدی خوب مانند یک دستیار آشپزخانه بسیار سریع است که میتواند هر چیزی را آماده کند... اما گاهی اوقات نمک را با شکر اشتباه میگیرد، و شما به برچسبگذاری و آزمایش طعم نیاز دارید تا دسر-خورش سرو نکنید 🍲🍰
یک کیس کوچک و سریع برای استفاده روزمره (کامپوزیت، اما بسیار معمولی) 🧩
یک تیم پشتیبانی را تصور کنید که میخواهد GenAI پاسخها را آماده کند:
-
هفته اول: «فقط بگذارید مدل به تیکتها پاسخ دهد.»
-
خروجی سریع، مطمئن... و گاهی اوقات به روشهای پرهزینهای اشتباه است.
-
-
هفته دوم: آنها بازیابی (دریافت حقایق از اسناد تأیید شده) + قالبها ("همیشه درخواست شناسه حساب"، "هرگز قول بازپرداخت ندهید" و غیره) را اضافه میکنند.
-
اشتباه کاهش مییابد، ثبات بهبود مییابد.
-
-
هفته ۳: آنها یک مسیر بررسی (تایید انسانی برای دستههای پرخطر) + ارزیابیهای ساده («سیاست ذکر شده»، «قانون بازپرداخت رعایت میشود») اضافه میکنند.
-
اکنون سیستم قابل استقرار است.
-
این پیشرفت اساساً نکتهی عملی NIST است: مدل تنها یک قطعه است؛ کنترلهای اطراف آن چیزی است که آن را به اندازه کافی ایمن میکند. [1][2]
جدول مقایسه - گزینههای مولد محبوب (و دلیل کارایی آنها) 🔍
قیمتها دائماً تغییر میکنند، بنابراین این [مطلب] عمداً مبهم میماند. همچنین: دستهبندیها همپوشانی دارند. بله، آزاردهنده است.
| ابزار / رویکرد | مخاطب | قیمت (معمولی) | چرا کار میکند (و یک نکتهی عجیب کوچک) |
|---|---|---|---|
| دستیاران چت عمومی LLM | همه، تیمها | سطح + اشتراک رایگان | عالی برای پیشنویس، خلاصهنویسی، طوفان فکری. گاهی اوقات با اعتماد به نفس اشتباه میکند... مثل یک دوست جسور 😬 |
| دورههای آموزشی API LLM برای اپلیکیشنها | توسعهدهندگان، تیمهای محصول | مبتنی بر استفاده | ادغام آسان در گردشهای کاری؛ اغلب با ابزارهای بازیابی و بازیابی جفت میشود. به محافظ نیاز دارد وگرنه اوضاع پیچیده میشود |
| مولدهای تصویر (به سبک انتشار) | سازندگان، بازاریابان | اشتراک/اعتبار | قوی در سبک + تنوع؛ ساخته شده بر اساس الگوهای تولید سبک حذف نویز [5] |
| مدلهای مولد متنباز | هکرها، محققان | نرمافزار + سختافزار رایگان | کنترل + سفارشیسازی، تنظیمات سازگار با حریم خصوصی. اما شما هزینه دردسرهای راهاندازی (و گرمای پردازنده گرافیکی) را میپردازید |
| مولدهای صدا/موسیقی | نوازندگان، علاقهمندان | اعتبار/اشتراک | ایدهپردازی سریع برای ملودیها، استمها، طراحی صدا. صدور مجوز میتواند گیجکننده باشد (شرایط را بخوانید) |
| ژنراتورهای ویدیویی | سازندگان، استودیوها | اشتراک/اعتبار | استوریبوردهای سریع و کلیپهای مفهومی. هماهنگی بین صحنهها هنوز دردسرساز است |
| تولید افزوده بازیابی (RAG) | کسب و کارها | استفاده از مادون قرمز + | به پیوند دادن تولید به اسناد شما کمک میکند؛ یک کنترل رایج برای کاهش «مطالب ساختگی» [2] |
| مولدهای داده مصنوعی | تیمهای داده | سازمانی-مانند | وقتی دادهها کمیاب/حساس هستند، مفید است؛ نیاز به اعتبارسنجی دارد تا دادههای تولید شده شما را فریب ندهند 😵 |
در باطن: تولید اساساً «تکمیل الگو» است 🧩
حقیقت غیر رمانتیک:
بسیاری از هوش مصنوعی مولد، «پیشبینی میکند که در ادامه چه اتفاقی میافتد» و آنقدر بزرگ میشود که انگار چیز دیگری است.
-
در متن: بخش بعدی متن (شبیه به توکن) را به صورت متوالی تولید کنید - تنظیمات کلاسیک خودرگرسیونی که باعث شده است دستورالعملهای مدرن بسیار مؤثر باشند [4]
-
در تصاویر: با نویز شروع کنید و به صورت تکراری آن را به ساختار تبدیل کنید (شهود خانواده انتشار) [5]
به همین دلیل است که سرنخها مهم هستند. شما به مدل یک الگوی جزئی میدهید و آن را کامل میکند.
به همین دلیل است که هوش مصنوعی مولد میتواند در موارد زیر عالی باشد:
-
«این را با لحنی دوستانهتر بنویس»
-
«ده گزینه برای تیتر به من بدهید»
-
«این یادداشتها را به یک برنامهی منظم تبدیل کنید»
-
«ایجاد کد داربست + تستها»
... و همچنین چرا میتواند با موارد زیر مشکل داشته باشد:
-
دقت دقیق و واقعی بدون هیچ گونه زمینه سازی
-
زنجیرههای طولانی و شکنندهی استدلال
-
هویت منسجم در میان خروجیهای متعدد (شخصیتها، صدای برند، جزئیات تکرارشونده)
این «فکر کردن» مثل یک انسان نیست. این تولید ادامههای قابل قبول است. ارزشمند، اما متفاوت.
بحث خلاقیت - «خلق کردن» در مقابل «ریمیکس کردن» 🎨
مردم اینجا به طور نامتناسبی عصبانی میشوند. من تا حدودی آن را درک میکنم.
هوش مصنوعی مولد اغلب خروجیهایی تولید میکند که به نظر میرسند ، زیرا میتواند:
-
مفاهیم را با هم ترکیب کنید
-
تنوع را به سرعت بررسی کنید
-
ارتباطات غافلگیرکننده سطحی
-
تقلید سبکها با دقتی وهمآور
اما هیچ قصد و نیتی ندارد. هیچ ذوق درونی ندارد. هیچ «من این را ساختم چون برایم مهم است.»
البته کمی عقبگرد: انسانها هم دائماً در حال ریمیکس کردن هستند. ما این کار را فقط با تجربه، اهداف و سلیقهی زیسته انجام میدهیم. بنابراین برچسب میتواند مورد بحث باقی بماند. در عمل، این یک اهرم خلاقانه برای انسانها است و این بخشی است که بیشترین اهمیت را دارد.
دادههای مصنوعی - هدفی که به آرامی دست کم گرفته میشود 🧪
یکی از شاخههای مهم و شگفتانگیز هوش مصنوعی مولد، تولید دادههایی است که مانند دادههای واقعی رفتار میکنند، بدون اینکه افراد واقعی یا موارد حساس نادر را در معرض خطر قرار دهند.
چرا این ارزشمند است:
-
محدودیتهای حریم خصوصی و انطباق (کاهش افشای سوابق واقعی)
-
شبیهسازی رویدادهای نادر (موارد حاشیهای کلاهبرداری، خرابیهای خاص خطوط لوله و غیره)
-
آزمایش خطوط لوله بدون استفاده از دادههای تولید
-
افزایش داده زمانی که مجموعه دادههای واقعی کوچک هستند
اما نکته همچنان نکته اصلی است: دادههای مصنوعی میتوانند بیسروصدا همان سوگیریها و نقاط کور دادههای اصلی را بازتولید کنند - به همین دلیل است که مدیریت و اندازهگیری به اندازه تولید اهمیت دارند. [1][2][3]
دادههای مصنوعی مانند قهوه بدون کافئین هستند - ظاهری طبیعی دارند، بوی خوبی میدهند، اما گاهی اوقات آن کاری را که انتظار داشتید انجام نمیدهند ☕🤷
محدودیتها - هوش مصنوعی مولد در چه چیزهایی بد است (و چرا) 🚧
اگر فقط یک هشدار را به خاطر دارید، این را به خاطر داشته باشید:
مدلهای مولد میتوانند بیمعنیهای روان تولید کنند.
حالتهای خرابی رایج:
-
توهمات - جعل مطمئن حقایق، نقل قولها یا رویدادها
-
دانش کهنه - مدلهایی که بر اساس اسنپشاتها آموزش دیدهاند، ممکن است بهروزرسانیها را از دست بدهند.
-
شکنندگی سریع - تغییرات کوچک در متن میتواند باعث تغییرات بزرگ در خروجی شود
-
سوگیری پنهان - الگوهای آموخته شده از دادههای نامتوازن
-
اطاعت بیش از حد - حتی زمانی که نباید، سعی میکند کمک کند
-
استدلال متناقض - به خصوص در کارهای طولانی
دقیقاً به همین دلیل است که بحث «هوش مصنوعی قابل اعتماد» وجود دارد: شفافیت، پاسخگویی، استحکام و طراحی انسانمحور، چیزهای خوبی نیستند؛ بلکه به شما این امکان را میدهند که از به تولید رساندن یک توپ اعتماد به نفس جلوگیری کنید. [1][3]
اندازهگیری موفقیت: دانستن زمان دستیابی به هدف 📏
اگر هدف اصلی هوش مصنوعی مولد «تولید محتوای جدید و ارزشمند» باشد، معیارهای موفقیت معمولاً در دو دسته قرار میگیرند:
معیارهای کیفیت (انسانی و خودکار)
-
صحت (در صورت وجود)
-
انسجام و وضوح
-
تطابق سبک (لحن، صدای برند)
-
کامل بودن (آنچه را که درخواست کردهاید پوشش میدهد)
معیارهای گردش کار
-
زمان صرفهجویی شده به ازای هر کار
-
کاهش در تجدید نظرها
-
توان عملیاتی بالاتر بدون افت کیفیت
-
رضایت کاربر (گویاترین معیار، حتی اگر سنجش آن دشوار باشد)
در عمل، تیمها با حقیقت ناخوشایندی روبرو شدند:
-
این مدل میتواند به سرعت پیشنویسهای «به اندازه کافی خوب» تولید کند
-
اما کنترل کیفیت به تنگنای جدید تبدیل میشود
بنابراین برد واقعی فقط تولید نیست. بلکه تولید به علاوه سیستمهای بررسی است - بازیابی پایه، مجموعههای ارزیابی، ثبت وقایع، تیم قرمز، مسیرهای تشدید ... همه چیزهای غیرجذاب که آن را واقعی میکند. [2]
دستورالعملهای کاربردی برای «استفاده بدون پشیمانی» 🧩
اگر از هوش مصنوعی مولد برای چیزی فراتر از سرگرمیهای روزمره استفاده میکنید، چند عادت بسیار مفید هستند:
-
درخواست ساختار کنید: «یک برنامهی شمارهگذاری شده به من بدهید، سپس یک پیشنویس.»
-
محدودیتهای اجباری: «فقط از این حقایق استفاده کنید. اگر از قلم افتاده، بگویید چه چیزی از قلم افتاده است.»
-
درخواست عدم قطعیت: «فرضیات + اطمینان را فهرست کنید.»
-
از اتصال به پایگاه داده استفاده کنید: وقتی حقایق مهم هستند به اسناد/پایگاههای داده متصل شوید [2]
-
خروجیها را مانند پیشنویس در نظر بگیرید: حتی خروجیهای عالی
و سادهترین ترفند، انسانیترین ترفند است: آن را با صدای بلند بخوانید. اگر به نظر میرسد یک ربات بیادب سعی دارد مدیرتان را تحت تأثیر قرار دهد، احتمالاً نیاز به ویرایش دارد 😅
جمع بندی 🎯
هدف اصلی هوش مصنوعی مولد است که با یک دستور یا محدودیت ، با یادگیری الگوها از دادهها و تولید خروجیهای قابل قبول، مطابقت داشته باشد.
قدرتمند است زیرا:
-
سرعت بخشیدن به ایده پردازی و طراحی نقشه
-
تغییرات را به صورت ارزان چند برابر میکند
-
به پر کردن شکافهای مهارتی (نویسندگی، کدنویسی، طراحی) کمک میکند
این کار خطرناک است زیرا:
-
میتواند حقایق را به طور روان جعل کند
-
تعصب و نقاط کور را به ارث میبرد
-
در زمینههای جدی نیاز به زمینهسازی و نظارت دارد [1][2][3]
اگر خوب استفاده شود، کمتر «مغز جایگزین» و بیشتر «موتور پیشنویس با توربو» است.
اگر بد استفاده شود، مانند توپ اعتماد به نفسی است که به سمت گردش کار شما نشانه گرفته شده است... و این به سرعت گران میشود 💥
سوالات متداول
هدف اصلی هوش مصنوعی مولد در زبان روزمره چیست؟
هدف اصلی هوش مصنوعی مولد، تولید محتوای جدید و قابل قبول - متن، تصویر، صدا یا کد - بر اساس الگوهایی است که از دادههای موجود آموخته است. این هوش مصنوعی «حقیقت» را از یک پایگاه داده بازیابی نمیکند. در عوض، خروجیهایی تولید میکند که از نظر آماری با آنچه قبلاً دیده است، سازگار هستند و توسط درخواست شما و هرگونه محدودیتی که ارائه میدهید، شکل میگیرند.
هوش مصنوعی مولد چگونه از یک درخواست، محتوای جدید تولید میکند؟
در بسیاری از سیستمها، تولید مانند تکمیل الگو در مقیاس عمل میکند. برای متن، مدل پیشبینی میکند که در یک توالی چه چیزی در ادامه میآید و ادامههای منسجمی ایجاد میکند. برای تصاویر، مدلهای سبک انتشار اغلب با نویز شروع میشوند و به صورت تکراری به سمت ساختار «حذف نویز» میشوند. دستور شما به عنوان یک الگوی جزئی عمل میکند و مدل آن را تکمیل میکند.
چرا هوش مصنوعی مولد گاهی اوقات حقایق را با اطمینان زیادی میسازد؟
هوش مصنوعی مولد برای تولید خروجیهای قابل قبول و روان بهینه شده است - نه برای تضمین صحت واقعی. به همین دلیل است که میتواند مزخرفات با ظاهری مطمئن، استنادهای ساختگی یا رویدادهای نادرست تولید کند. وقتی دقت اهمیت دارد، معمولاً به زمینهسازی (اسناد، استنادها، پایگاههای داده معتبر) به علاوه بررسی انسانی نیاز دارید، به خصوص برای کارهای پرخطر یا در مواجهه با مشتری.
«اتصال به زمین» به چه معناست و چه زمانی باید از آن استفاده کنم؟
پایهگذاری به معنای اتصال خروجی مدل به یک منبع معتبر حقیقت، مانند مستندات تأیید شده، پایگاههای دانش داخلی یا پایگاههای داده ساختاریافته است. شما باید هر زمان که دقت واقعی، انطباق با سیاستها یا ثبات اهمیت دارد - پاسخهای پشتیبانی، پیشنویسهای حقوقی یا مالی، دستورالعملهای فنی یا هر چیزی که در صورت اشتباه میتواند آسیب ملموسی ایجاد کند - از پایهگذاری استفاده کنید.
چگونه میتوانم خروجیهای هوش مصنوعی مولد را سازگارتر و قابل کنترلتر کنم؟
وقتی محدودیتهای واضحی اضافه میکنید، قابلیت کنترل بهبود مییابد: قالب مورد نیاز، حقایق مجاز، راهنمایی لحن و قوانین صریح «انجام/عدم انجام». الگوها («همیشه X را بخواهید»، «هرگز قول Y را ندهید») و همچنین دستورالعملهای ساختاریافته («یک طرح شمارهگذاری شده ارائه دهید، سپس یک پیشنویس») مفید هستند. درخواست از مدل برای فهرست کردن فرضیات و عدم قطعیت نیز میتواند حدس و گمانهای بیش از حد مطمئن را کاهش دهد.
آیا هوش مصنوعی مولد همان عاملی است که میتواند اقدام کند؟
خیر. مدلی که محتوا تولید میکند، به طور خودکار سیستمی نیست که باید اقداماتی مانند ارسال ایمیل، تغییر رکوردها یا استقرار کد را اجرا کند. «میتواند دستورالعملها را تولید کند» با «اجرای آنها ایمن است» متفاوت است. اگر استفاده از ابزار یا اتوماسیون را اضافه کنید، معمولاً به محافظها، مجوزها، ثبت وقایع و مسیرهای تشدید اضافی برای مدیریت ریسک نیاز دارید.
چه چیزی یک سیستم هوش مصنوعی مولد «خوب» را در گردشهای کاری واقعی میسازد؟
یک سیستم خوب، ارزشمند، قابل کنترل و به اندازه کافی برای زمینه خود ایمن است - نه فقط چشمگیر. سیگنالهای کاربردی شامل انسجام، قابلیت اطمینان در میان درخواستهای مشابه، ارتباط با منابع معتبر، ریلهای ایمنی که محتوای غیرمجاز یا خصوصی را مسدود میکنند، و صراحت در مواقع عدم اطمینان است. گردش کار اطراف - خطوط بررسی، ارزیابی و نظارت - اغلب به اندازه مدل اهمیت دارد.
بزرگترین محدودیتها و حالتهای شکست که باید مراقب آنها باشید کدامند؟
حالتهای رایج شکست شامل توهم، دانش کهنه، شکنندگی سریع، تعصب پنهان، انطباق بیش از حد و استدلال متناقض در مورد وظایف طولانی است. وقتی خروجیها را به عنوان کار تمامشده به جای پیشنویس در نظر میگیرید، ریسک افزایش مییابد. برای استفاده در تولید، تیمها اغلب برای دستهبندیهای حساس، زمینهسازی بازیابی، ارزیابیها، ثبت وقایع و بررسی انسانی را اضافه میکنند.
چه زمانی تولید دادههای مصنوعی، استفادهی خوبی از هوش مصنوعی مولد است؟
دادههای مصنوعی میتوانند زمانی که دادههای واقعی کمیاب، حساس یا به اشتراکگذاری آنها دشوار است، و زمانی که به شبیهسازی موارد نادر یا محیطهای آزمایش ایمن نیاز دارید، کمک کنند. این دادهها میتوانند میزان افشای رکوردهای واقعی را کاهش داده و از آزمایش یا تقویت خط لوله پشتیبانی کنند. اما هنوز به اعتبارسنجی نیاز دارند، زیرا دادههای مصنوعی میتوانند سوگیریها یا نقاط کور دادههای اصلی را بازتولید کنند.
منابع
[1] NIST's AI RMF - چارچوبی برای مدیریت ریسکها و کنترلهای هوش مصنوعی. ادامه مطلب
[2] NIST AI 600-1 GenAI Profile - راهنمایی برای ریسکها و کاهش خطرات خاص GenAI (PDF). ادامه مطلب
[3] OECD AI Principles - مجموعهای از اصول سطح بالا برای هوش مصنوعی مسئولانه. ادامه مطلب
[4] Brown et al. (NeurIPS 2020) - مقاله بنیادی در مورد دستورالعملهای چند مرحلهای با مدلهای زبان بزرگ (PDF). ادامه مطلب
[5] Ho et al. (2020) - مقاله مدل انتشار که تولید تصویر مبتنی بر حذف نویز را توصیف میکند (PDF). ادامه مطلب