الذكاء الاصطناعي التوليدي: رحلةٌ من الخيال إلى الواقع!

يعيد الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) تشكيل طريقة عمل الشّركات وحتّى نسيج المجتمع نفسه؛ فمع قدرته على تغيير أساليب العمل والإبداع والتّواصل والاستهلاك، يبدو أنّ تأثير هٰذا النّوع من الذكاء الاصطناعي سيكون بمقدار تأثير الإنترنت والهاتف المحمول... معاً!

يوفّر الذكاء الاصطناعي التوليدي فرصاً واسعةً وتحدّياتٍ كبيرةً مع توغّله في مختلف جوانب حياتنا؛ فهو قادرٌ على أتمتة المهامّ الرّوتينيّة، وفتح آفاقٍ جديدةٍ للإبداع وحلّ المشكلات، بدءاً من إنتاج محتوىً مخصّصٍ وصولاً إلى اتّخاذ قراراتٍ مبنيّةٍ على البيانات. ومع ذٰلك، فإنّ النّموّ السّريع لهٰذه التّقنية يثير تساؤلاتٍ مهمّةً حول تبعاتها غير المقصودة. فكلّما ازداد تطوّر الذكاء الاصطناعي وانتشاره، بات من الضّروريّ التّفكير في خصوصيّة البيانات، والانحياز الخوارزميّ، والجوانب الأخلاقيّة للمحتوى المنتج بالذكاء الاصطناعي. وهنا تبرز مسؤوليّة المطوّرين، وقادة التّقنية، وصنّاع السّياسات لضمان تطويرٍ واعٍ ونشرٍ مسؤولٍ لهٰذه التّقنية في السّنوات القادمة. ^[1]  

أمّا العاملون في مجالات البيانات والذكاء الاصطناعي، فيجب أن يبقوا على اطّلاعٍ دائمٍ بقدرات GenAI وتأثيراته. سواء كُنت مطوّراً تبني تطبيقاتٍ مدعومةً بالذكاء الاصطناعي، أو عالم بياناتٍ يستكشف حالات استخدامٍ جديدةٍ، أو قائداً تقنيّاً يرسم استراتيجيّات منظّمتك، فإنّ فهماً عميقاً لهٰذه التّقنية التّحويليّة سيكون مفتاح النّجاح في عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي. وفي هٰذه التّدوينة، نقدّم معلوماتٍ شاملةً حول GenAI، تتناول خصائصه الرّئيسيّة، وصعود النّماذج اللّغويّة الضّخمة (LLMs)، وما الّذي يميّزه عن الذكاء الاصطناعي التّقليديّ؟

كيف يختلف الذكاء الاصطناعي التوليدي عن الذكاء الاصطناعي التقليدي؟

يعتمد الذكاء الاصطناعي التقليدي عادةً على خوارزميّاتٍ مصمّمةٍ لأداء مهامٍّ محدّدةٍ، حيث تُدرّب هٰذه النّماذج على مجموعات بياناتٍ محدّدةٍ وتعمل ضمن نطاقٍ ثابتٍ، وفقاً لقواعد أو أنماطٍ معيّنةٍ. على سبيل المثال، قد يبرع نموذجٌ تقليديٌّ في تصنيف الصّور أو توقّع أسعار الأسهم، ولكن وظيفته تظلّ محصورةً في تلك المهامّ فقط. كما أنّه يتطلّب بياناتٍ منظّمةً وجهداً يدويّاً كبيراً في بناء الخصائص لتحقيق دقّةٍ عاليةٍ.

أمّا نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، مثل: "حي بي تي" (GPT)، فتدرّب على مجموعات بياناتٍ ضخمةٍ، وتستطيع إنتاج محتوىً جديدٍ في مجالاتٍ متعدّدةٍ، من النّصوص والصّور إلى الشّيفرات البرمجيّة وغيرها. ويكمن الفارق الجوهريّ في قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على توليد أفكارٍ مبتكرةٍ وحلّ مشكلاتٍ معقّدةٍ تحاكي الإبداع البشريّ. وهٰذا ما يمنحه مرونةً فائقةً تجعله أداةً قويّةً في المهامّ الّتي تتطلّب التّجديد والتّكيّف، متجاوزاً بذٰلك القيود الوظيفيّة الضّيّقة للذكاء الاصطناعي التّقليديّ.

أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصناعات

هناك عشراتٌ من تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في مختلف مجالات الحياة الآن، ومن أبرزها:

توليد النصوص

تستخدم النّماذج المتقدّمة، مثل: "شات جي بي تي" (ChatGPT)، و"جيميني" (Gemini)، في إعداد المقالات، وصياغة الرّسائل، وإنشاء المحتوى الأدبيّ، فضلاً عن دعم البرمجة. وتكمن قوّتها في قدرتها على فهم السّياق وتوليد محتوىً يتّسم بالدّقّة والتّناسق اللّغويّ. وإن كانت هٰذه النّماذج تحتاج إلى مراجعةٍ بشريّةٍ دقيقةٍ، إلّا أنّها تختصر الكثير من الوقت، خاصّةً إذا تمّ توجيهها بشكلٍ صحيحٍ. وقد استخدمت شركة "أوكسا" (Oxa) لتطوير برمجيّات السّيّارات ذاتيّة القيادة برنامج جيميني ضمن "غوغل وورك سبيس" (Google Workspace)؛ لإنشاء قوالب حملاتٍ لتقارير الأداء، وكتابة منشوراتٍ تسويقيّةٍ، وصياغة إعلانات الوظائف، وتدقيق المحتوى، ممّا يوفّر الوقت والموارد.

إنتاج الصور والأعمال الفنية والموسيقية والفيديو

بفضل أدواتٍ، مثل: "دالي" (DALL·E) و "مدجرني" (Midjourney)، يمكن تحويل أوصافٍ لغويّةٍ مثل: "مدينةٌ سحريّةٌ وسط الغابة عند الشّروق" إلى صورٍ رقميّةٍ فريدةٍ، تُستخدم في التّصميم والإعلانات وصناعة الألعاب. كما تقدّم تقنيات التّوليد الصّوتيّ إمكانيّاتٍ واسعةً لتأليف مقطوعاتٍ موسيقيّةٍ أو إنشاء أصواتٍ بشريّةٍ واقعيّةٍ، وتستخدم في مجالاتٍ متعدّدةٍ، مثل: الإنتاج الإعلاميّ والتّعليق الصّوتيّ. ^[2]  

وبالرّغم من أنّ مجال الفيديو لا يزال في طور النّضج، إلّا أنّ التّجارب الحاليّة تشير إلى إمكانيّاتٍ مذهلةٍ لتوليد مشاهد فيديو قصيرةٍ من وصفٍ نصّيٍّ، وهو ما يبشّر بثورةٍ في صناعة المحتوى البصريّ.

الرعاية الصحية

يمكن للذكاء الاصطناعي التّوليدي أن يُحدث تحوّلاً في الرّعاية الصّحّيّة من خلال تحسين الصّور الطّبّيّة كالأشعّة السّينيّة والرّنين المغناطيسيّ، وتوليد صورٍ جديدةٍ تُظهر تطوّر الأمراض بمرور الوقت. كما يستخدم في تطوير أدويةٍ جديدةٍ عبر "التّصميم التّوليديّ"، ويتوقّع أن تعتمد نسبةٌ تقريبيّةٌ تُقدّر بـ 30% من الأدوية الجديدة في عام 2025 على هٰذه التّقنية. بالإضافة إلى ذٰلك، يبسّط هٰذا الذّكاء مهامّ الأطبّاء من خلال إعداد ملخّصاتٍ لمعلومات المرضى، وتفريغ الملاحظات الصّوتيّة، واستخراج التّفاصيل المهمّة من السّجلّات الطّبّيّة. ويسهم أيضاً في تقديم علاجٍ شخصيٍّ دقيقٍ يعتمد على تحليلٍ شاملٍ للبيانات الطّبّيّة والصّور والفحوصات الجينيّة.

القطاع التّعليميّ

يحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي ثورةً حقيقيّةً في مجال التّعليم، حيث يقدّم تجربة تعلّمٍ مخصّصةً تراعي احتياجات كلّ طالبٍ على حدةٍ. فمن خلال المنصّات التّكيّفيّة، يُمكن تتبّع تقدّم الطّلّاب لحظيّاً وتقديم المحتوى المناسب في الوقت المناسب. فإذا واجه أحدهم صعوبةً في الجبر مثلاً، يعدّل النّظام الدّروس لاحقاً ليقدّم شروحاتٍ أعمق أو تمارين إضافيّةً، ممّا يعزّز الفهم بطريقةٍ مرنةٍ ومتكاملةٍ.

لم تعد الدّروس متماثلةً للجميع، بل أصبح بالإمكان توليد اختباراتٍ، وموادّ قرائيّةٍ، ووحداتٍ تفاعليّةٍ تتماشى مع مستوى كلّ متعلّمٍ. وبذٰلك، يوفّر على المعلّمين الوقت للتّركيز على التّفاعل الفرديّ، بينما يتكفّل الذكاء الاصطناعي بإعداد المحتوى وحلّ المهامّ المتكرّرة. كما بات بالإمكان استخدام الذكاء الاصطناعي لمحاكاة مواقف تعليميّةٍ واقعيّةٍ، سواء في تعلّم اللّغات أو التّدريب المهنيّ، حيث يتفاعل المتعلّم مع روبوت دردشةٍ يصحّح له النّطق والقواعد، أو يقيّم قراراته في تمارين محاكاةٍ وظيفيّةٍ.

شاهد أيضاً: بعد نهاية SaaS: هذا هو الهدف من الذكاء الاصطناعي التوليدي

خدمة العملاء

تسهم روبوتات الدّردشة والمساعدات الذّكيّة في تحسين جودة التّفاعل مع العملاء، من خلال الاستجابة الفوريّة والدّقيقة لمجموعةٍ واسعةٍ من الاستفسارات، فيُستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتخصيص تجارب العملاء، ومعالجة بيانات المستخدم في الوقت الحقيقيّ مثل: الدّيموغرافيا، والسّلوك، والسّياق، لتحديد الأنماط والتّفاضيل، ومن ثمّ إنتاج محتوىً تسويقيٍّ بصريٍّ ونصّيٍّ مخصّصٍ بدرجةٍ عاليةٍ على الفور.

كما تـمكّن تقنيّات الذكاء الاصطناعي المتقدّمة روبوتات الدّردشة من تقديم ردودٍ أكثر طبيعيّةً ووعياً بالسّياق، بل ويمكنها أيضاً تنفيذ إجراءاتٍ نيابةً عن العملاء؛ فشركةٌ مثل: "مرسيدس-بنز" (Mercedes-Benz) بدأت باستخدام محرّك بحثٍ وملاحةٍ تفاعليٍّ قائمٍ على المحادثة في سلسلة سيّارات CLA الجديدة، وذٰلك باستخدام وكيل الذكاء الاصطناعي المتخصّص في صناعة السّيّارات من "غوغل كلاود" (Google Cloud).

القطاع المالي

وفقاً لتقرير شركة "ماكنزي" (McKinse)، يمكن أن يضيف الذكاء الاصطناعي التوليدي ما بين ‎200‎ إلى ‎340‎ مليار دولارٍ من القيمة سنويّاً إلى قطّاع البنوك. وتشمل بعض تطبيقاته في صناعة الخدمات الماليّة: وضع استراتيجيّات الاستثمار المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومتابعة التّغييرات التّنظيميّة، بالإضافة إلى استخدامه كوسيطٍ لتسهيل التّواصل بين العملاء والمستثمرين. إذ إنّه يٌستخدم في إنشاء استراتيجيّات استثمارٍ ذكيّةٍ بناءً على أهداف العملاء، وتنفيذ الصّفقات بسرعةٍ وفعاليّةٍ. كما يسهم في تبسيط التّواصل مع العملاء والمستثمرين من خلال تقديم خدمةٍ مخصّصةٍ دون الحاجة إلى توسيع فرق العمل. بالإضافة إلى ذٰلك، يساعد على إعداد الوثائق بسرعةٍ، ومتابعة التّغييرات التّنظيميّة بفعاليّةٍ، وإبلاغك بأيّ تغييراتٍ. كما يستفاد من الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحليل الأسواق، وإنشاء التّقارير الماليّة، وكشف الأنشطة غير الاعتياديّة الّتي قد تشير إلى حالات احتيالٍ.

تحسين الإنتاجية وتدفق العمل

يسهم الذكاء الاصطناعي التوليدي في تعزيز كفاءة قطّاع التّصنيع من خلال تسريع عمليّات التّصميم، والتّنبّؤ باحتياجات الصّيانة، وتحسين سلسلة التّوريد، إذ يُمكن للمهندسين ومدراء المشاريع استخدامه لتوليد أفكارٍ تصميميّةٍ بسرعةٍ، وتقييمها وفقاً لمتطلّبات المشروع، ممّا يقلّل من الوقت والجهد اللّازمين لتطوير المنتجات. كما يساعد فنّيّي الصّيانة على مراقبة أداء المعدّات الثّقيلة باستخدام البيانات التّاريخيّة، والتّنبيه إلى الأعطال المحتملة قبل حدوثها، بالإضافة إلى اقتراح جداول صيانةٍ دوريّةٍ لضمان استمراريّة التّشغيل.

أمّا في مجال سلسلة التّوريد، فيتيح الذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل كمّيّاتٍ ضخمةٍ من بيانات المعاملات والمنتجات من خلال تفاعلٍ طبيعيٍّ مع النّظام، ممّا يسهّل اكتشاف أسباب الخلل واقتراح حلولٍ فعّالةٍ. كما يمكنه إنشاء جداول تسليمٍ دقيقةٍ وتقديم توصياتٍ بشأن المورّدين، ممّا يعزّز مرونة واستجابة سلسلة التّوريد للمتغيّرات.

تصميم المنتجات والابتكار

يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحوّلاً في عمليّة تطوير المنتجات عبر تكرار التّصميم؛ فيمكن لخوارزميّات الذكاء الاصطناعي إنشاء وتقييم العديد من خيارات التّصميم، ممّا يساعد المهندسين والمصمّمين على ابتكار منتجاتٍ أفضل بكفاءةٍ أعلى. كما يستطيع GenAI تشغيل محاكاةٍ معقّدةٍ، وتنفيذ سيناريوهاتٍ افتراضيّةٍ، وتقييم المخاطر، ممّا يوفّر رؤىً قيّمةً لتطوير المنتجات وتحسينها.

التحليلات المتقدمة ودعم اتّخاذ القرار

يعزّز الذكاء الاصطناعي التوليدي من قدرات تحليل البيانات واتّخاذ القرارات، فيقدّم التّحليلات التّنبّؤيّة عبر تحليل كمّيّاتٍ هائلةٍ من البيانات لتحديد الاتّجاهات، والتّنبّؤ بالنّتائج، وتقديم رؤىً قابلةٍ للتّنفيذ.

البحث العلمي واكتشاف الأدوية

يسرّع الذكاء الاصطناعي التوليدي من وتيرة الاختراقات العلميّة، فتستطيع خوارزميّات الذكاء الاصطناعي معالجة وتحليل كمّيّاتٍ كبيرةٍ من البيانات من التّجارب السّريريّة، والأبحاث العلميّة، وغيرها من المصادر لاكتشاف أهدافٍ دوائيّةٍ محتملةٍ أو تحديد اتّجاهات البحث. كما يمكن للنّماذج التّوليديّة إنشاء صورٍ طبّيّةٍ اصطناعيّةٍ لتدريب واختبار أنظمة التّصوير.

البرمجة

حلّ الذكاء الاصطناعي التوليدي محلّ البشر في الكثير من وظائف البرمجة، فقدرته على إنتاج أكوادٍ جاهزةٍ خاليةٍ من الأخطاء بشكلٍ فوريٍّ توفّر مزايا تجاريّةً متعدّدةً. بداءً من تسريع المهامّ الرّوتينيّة وتعزيز الابتكار، وصولاً إلى ضمان الامتثال لأفضل مـمارسات البرمجة، تضمن مقتطفات الأكواد المولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي الاتّساق في أيّ قاعدة بياناتٍ. ومن الممكن أيضاً تسخير براعة الذّكاء الرّياضيّة لأغراضٍ أخرى غير توليد أكواد الذكاء الاصطناعي الأساسيّة. ومن ٱلأمثلة على ذٰلك: إجراء عمليّاتٍ حسابيّةٍ معقّدةٍ، وحلّ المعادلات، وكتابة أكوادٍ بلغاتٍ مختلفةٍ، وتصحيح أخطاء أكوادٍ موجودةٍ، وتطوير الألعاب.

شاهد أيضاً: كيف تمنع الذكاء الاصطناعي من الاستحواذ على محتواك؟

نماذج واقعية لشركات استخدمت الذكاء الاصطناعي التوليدي في زيادة الكفاءة

هناك عشرات الشّركات العالميّة والنّاشئة الّتي استخدمت الذكاء الاصطناعي التوليدي بكفاءةٍ كبيرةٍ، ومن أبرز هٰذه الأمثلة:  ^[3]  

• شركة "ريفيان" Rivian: وهي تستخدم غوغل وورك سبيس مع جيميني لتعزيز التّواصل والتّعاون بين فرق التّقنيّة والتّسويق، ممّا ساهم في إنتاجٍ أسرع وأعلى جودةً.
• شركة "تويوتا" (Toyota): أنشأت منصّة ذكاء اصطناعي باستخدام بنية غوغل كلاود التّحتيّة، مكّنت عمّال المصانع من تطوير نماذج تعلّمٍ آليٍّ خاصّةٍ بهم، ممّا وفّر أكثر من ‎10,000‎ ساعة عملٍ سنويّاً وزاد من الكفاءة والإنتاجيّة.
• شركة "أوبر" (Uber): تستخدم وكلاء ذكاء اصطناعي لمساعدة الموظّفين على تحسين الإنتاجيّة وتوفير الوقت. كما أطلقت أدواتٍ جديدةً لممثّلي خدمة العملاء تلخّص التّواصل مع المستخدمين وتعرض سياقاتٍ سابقةً، ممّا يجعل الخدمة أكثر فاعليّةً. كما تستخدم أوبر أيضاً غوغل وورك سبيس مع جيميني لأتمتة المهامّ المتكرّرة، وتوفير وقت المطوّرين للمهامّ ذات القيمة العالية، وخفض الإنفاق على الوكالات الخارجيّة، وتحسين رضا الموظّفين واحتفاظهم بالوظائف.

• مجموعة "بي إم دبليو" BMW: بالتّعاون مع "مونكي واي" (Monkeyway) طورت حلّاً لتحسين تخطيط العمليّات وسلاسل التّوريد باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، كما يستخدم "فيرتكس إيه آي" (Vertex AI) لإنشاء نماذج ثلاثيّة الأبعاد -"التّوائم الرّقميّة" (Digital Twins)- تُجري آلاف المحاكاة لرفع كفاءة التّوزيع.

• شركة "ديماتيك" (Dematic): تستخدم ميّزات جيميني وفيرتكس إيه آي متعدّدة الوسائط لإنشاء حلولٍ شاملةٍ لتلبية الطّلبات في التّجارة الإلكترونيّة وقنوات البيع المتعدّدة.

• شركة "جيوتاب" (Geotab): وهي شركةٌ رائدةٌ عالميّاً في التّليماتيكس، تستخدم "بيغ كويري" (BigQuery) وفيرتكس إيه آي، لتحليل مليارات النّقاط البيانيّة من أكثر من ‎4.6‎ مليون مركبةٍ يوميّاً، ما يوفّر رؤىً فوريّةً لتحسين الأساطيل، وسلامة السّائقين، وخفض الانبعاثات.

• شركة "كيناكسيز" (Kinaxis): تُطوّر حلولاً لسلاسل الإمداد تعتمد على البيانات، وتشمل: نمذجة السّيناريوهات، والتّخطيط، وإدارة التّشغيل، والتّشغيل الآليّ.

• شركة "بيكتيرا" (Picterra): الّتي تعتبر تفسها محرّك بحثٍ للعالم الفيزيائيّ، اعتمدت "محرك الحاويات كوبرنيتس من غوغل" (Google Kubernetes Engine) لتشغيل منصّتها، ممّا يمكّنها من التّوسع بسرعةٍ ومعالجة خرائط جغرافيّةٍ بدقّاتٍ عاليةٍ جدّاً.

أهم أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي

مع الانطلاقة الكبرى لأداة شات جي بي تي عام 2022، لم يمضِ إلّا أشهراً قليلةً حتّى ظهرت عشرات أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي الّتي نافسته بقوّةٍ، وزادت من مهارته في الوقت ذاته. ومن أهمّ تلك الأدوات الّتي تُستخدم في عشرات المجالات: ^[4]  

• برنامج "دال إي" (DALL·E): يحوّل الأوصاف النّصيّة إلى صورٍ عالية الجودة، ممّا يقلّل من الحاجة إلى أدوات تصميمٍ تقليديّةٍ.
• برنامج "غيت هب كوبيلوت" (GitHub Copilot): أداةٌ تقدّم مقترحاتٍ برمجيّةً دقيقةً تساعد المبرمجين على كتابة الأكواد بشكلٍ أسرع.
• أداة "رنواي إم إل" (Runway ML): توفّر بيئةً مرنةً لتحرير الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتستخدم من قبل منتجي المحتوى والفنّانين الرّقميّين.
• برنامج" كوبيلوت" (Copilot): يستند هذا النّموذج إلى تقنية شات جي بي تي، وهو مدمجٌ ضمن مجموعة تطبيقات الإنتاجيّة الشّهيرة لمايكروسوفت، كما يتوفّر أيضاً كمنتجٍ مستقلّ.
• أداة "جيميني من غوغل" (Google Gemini): يمثل جيميني رد غوغل على شات جي بي تي، وهو مدمجٌ ضمن مجموعة تطبيقات الإنتاجيّة الخاصّة بها، ويمكن الوصول إليه أيضاً كمساعدٍ ذكيٍّ مستقلٍّ.
• أداة "ديب سيك" (DeepSeek): استطاع أن يرفع معايير الكفاءة والأداء والتّكلفة مقارنةً بأدوات الذكاء الاصطناعي التّقليديّة.

ما هي المخاوف المحيطة بالذكاء الاصطناعي التوليدي؟

تتعلّق العديد من المخاوف المرتبطة بالوضع الرّاهن للذكاء الاصطناعي التوليدي بجودة النّتائح، وإمكانيّة إساءة استخدامه، واحتمال زعزعة نماذج الأعمال القائمة. ومن أبرز القضايا: ^[5]  

• المعلومات المضلّلة: أكبر مشكلةٍ تواجه أدوات GenAI هي ما يعرف بالهلوسات (Hallucinations)، أي إنتاج معلوماتٍ لا تستند إلى المدخلات. على سبيل المثال، خسرت شركة "إير كندا" (Air Canada) دعوى قضائيّةٍ بعد أن قدّم روبوت الدّردشة الخاصّ بها معلوماتٍ خاطئةً عن سياسة استرداد التّذاكر في حالات الوفاة.
• المراجع الوهميّة: تعرّضت مكاتب محاماةٍ كثيرةٌ لعقوباتٍ بعد تقديم مذكّراتٍ قانونيّةٍ تتضمّن سوابق قضائيّةٍ غير موجودةٍ.
• انتهاك حقوق النشر: لا يزال المشرعون والمنظّمون يدرسون ما إذا كان استخدام محتوىً محميٍّ في تدريب النّماذج يعدّ انتهاكاً للقوانين.
• خرق شروط الخدمة: اُتّهمت شركاتٌ، مثل: "أوبن إيه آي" (OpenAI) و"مايكروسوفت" (Microsoft) باستخدام بياناتٍ تنتهك شروط الاستخدام في تدريب النّماذج.
• غسيل الانفتاح: مصطلحٌ يشير إلى ممارساتٍ خادعةٍ تُظهر الشّركات على أنّها منفتحةٌ، بينما تضع قيوداً تُجبر الشّركات على الدّفع.
• ورش بيانات استغلالية: تظهر في دولٍ ناميةٍ، حيث يعاني العاملون من الاستغلال والتّعرض لمحتوىً صادمٍ.
• مخاوف بيئية: يؤدّي الازدياد المتسارع في استخدام GenAI إلى تضخّم مراكز البيانات وزيادة الضّغط على البنية التّحتيّة الكهربائيّة.
• تهديدات أمنيّة جديدة: يستخدم GenAI في صياغة هجماتٍ ذكيّةٍ، وحتّى تزوير صوت وصورة شخصيّاتٍ موثوقةٍ.
• التّحيزات الخفيّة: إذا تضمّن التّدريب بياناتٍ غير متوازنةٍ، فقد يضخّم النّموذج تلك التّحيّزات.
• الأثر المهنيّ: قد تقلّل أتمتة المهامّ الإبداعيّة الحاجة إلى بعض التّخصّصات، ومن ثمّ تستوجب التّكيّف مع المتغيّرات.

شاهد أيضاً: الابتكار في ريادة الأعمال: أدوات واستراتيجيات لنمو مشروعك

كيفية إيجاد حلول للشركات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

إذا كُنت مهتمّاً بإدخال الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى شركتك، يمكنك التعامل مع هذه التّقنية بطريقتين:

• أوّلاً، يمكنك استخدام النّماذج المتوفرة وتعلّم كيفية صياغة الأوامر (Prompts) بما يناسب احتياجاتك.

• ثانيّاً، يمكنك تخصيص الحلول لتتناسب مع العمليّات الخاصّة بشركتك.

يمكنك استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي الموجودة، وفي هذا السياق، ستركز على تعلّم كيفيّة كتابة أوامر تؤدّي إلى أفضل استجابةٍ ممكنةٍ من التّقنية. على سبيل المثال، قد تحدّد من هو جمهورك المستهدف والنّبرة المناسبة للمحتوى لمساعدة التّطبيق على تقديم النّتائج الصّحيحة. كما يُمكنك دمج حلولٍ مخصّصةٍ من شركاتٍ على مستوى المؤسّسات، أو بناء أدوات ذكاء اصطناعي توليدي خاصّة بك. ورغم أنّ تطوير حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصّة قد لا يكون ممكناً أو عمليّاً للعديد من الشّركات، إلّا أنّ الكثير من شركات الذكاء الاصطناعي التوليدي تقدّم حلولاً يمكن تخصيصها لتلبية احتياجات عملك.

مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي: فتح آفاق جديدة

إن الوتيرة السّريعة لتطور الذكاء الاصطناعي التوليدي ليست سوى بدايةً لرحلةٍ تحوّلٍ شاملةٍ. ومع استمرار تطوّر هذه التّقنية، يمكننا أن نتوّقع قدراتٍ وتطبيقاتٍ أكثر إثارةً للإعجاب في مختلف الصّناعات. ويتوقّع الخبراء أن يصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي واسع الانتشار خلال العقد القادم: ^[6]  

• بحلول عام 2025، من المتوقّع أن يكون مدمجاً في 80% من أدوات الذكاء الاصطناعي التّفاعليّ.
• بحلول عام 2030، وبفضل GenAI، يمكن أتمتة الأنشطة الّتي تشغل ما يقرب من ثلث وقت الموظّفين في الولايات المتّحدة.
• بحلول عام 2032، من المتوقّع أن تصل سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى 191 مليار دولارٍ.

ومع ذلك، فإنّ مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي يتطلّب أيضاً نهجاً مسؤولاً وأخلاقيّاً. ومع ازدياد قوّة وانتشار هذه التّقنية، يصبح من الضّروري إعطاء الأوّلويّة للشّفافيّة، والمساءلة، والعدالة. لذا يجب على المطوّرين، وصنّاع السّياسات، وقادة الأعمال، التّعاون لوضع إرشاداتٍ وممارساتٍ تضمن استخداماً آمناً ومفيداً لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي، وعدم التّركيز فقط على الأرباح أو الابتكارات مهما كانت مدمّرةً أو غير مفيدةً.

تابعونا على قناتنا على واتس آب لآخر أخبار الستارت أب والأعمال

انضم الآن