چهره تازه هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵؛ از نقش دستیار شخصی تا تبدیل شدن به همکار شما در محیط کار

به گزارش خبرنگار مهر، با اتمام سال ۲۰۲۴، فرصتی ارزشمند برای بازنگری در روندهای شاخص هوش مصنوعی به وجود آمده است. به باور کارشناسان، سال گذشته شاهد پیشرفت‌هایی در فناوری‌هایی بودیم که اثرات عمیقی بر صنایع مختلف داشتند. مدل‌های چندرسانه‌ای که قادر به پردازش همزمان متن، صدا و تصویر بودند، مدل‌های زبانی کوچک که امکان اجرای الگوریتم‌های هوش مصنوعی روی دستگاه‌های کوچک و غیرپیشرفته را فراهم کردند و همچنین سفارشی‌سازی سیستم‌های مولد که برای اولین بار به‌طور دقیق نیازهای خاص کسب‌وکارها را برآورده کردند. این تحلیل که بر اساس داده‌های معتبر از گزارش‌های مؤسسه گارتنر و شرکت اسنوفلیک انجام شده، تلاش دارد تصویری روشن از آینده هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ ارائه دهد. این چشم‌انداز علاوه بر مرور روندهای کلیدی گذشته، به بررسی فرصت‌ها و چالش‌های پیش رو نیز می‌پردازد.

روندهای مهم و کلیدی در سال ۲۰۲۴

در سال ۲۰۲۴، هوش مصنوعی پیشرفت‌های قابل توجهی داشت که هر کدام به نوعی مسیر توسعه این فناوری را دگرگون کردند. در ادامه، به سه روند اصلی این سال و تأثیرات آن‌ها می‌پردازیم:

هوش مصنوعی چندرسانه‌ای با ادغام متن، صدا و تصویر در مدل‌های یکپارچه، تحولی چشمگیر در توانایی‌های پردازشی این فناوری به وجود آورد. این تحول به مدل‌ها اجازه داد تا داده‌های چندرسانه‌ای را عمیق‌تر درک کنند و در زمینه‌هایی مانند بازاریابی دیجیتال، خدمات مشتری و حتی حوزه‌های خلاقانه مانند تولید محتوا مورد استفاده قرار گیرند. به عنوان نمونه، مدل‌های چندرسانه‌ای قادر شدند ویدئوها را تحلیل کرده و متن مرتبط با آن‌ها تولید کنند یا تصاویر را با توضیحات صوتی هماهنگ سازند. با این وجود، هنوز چالش‌هایی وجود دارد، مانند نیاز مبرم به بهبود دقت در ترکیب داده‌های چندرسانه‌ای و افزایش کارایی در شرایط واقعی؛ مسائلی که نیازمند سرمایه‌گذاری بیشتر در حوزه تحقیق و توسعه هستند.

مدل‌های زبانی کوچک (SLM) با هدف اجرا روی دستگاه‌های کوچکتر و کاهش وابستگی به منابع محاسباتی بزرگ طراحی شده‌اند. این پیشرفت به کاربران امکان داد تا ویژگی‌های پیشرفته هوش مصنوعی را بر روی دستگاه‌هایی مانند تلفن‌های هوشمند، تبلت‌ها و حتی ساعت‌های هوشمند تجربه کنند. مدل‌های کوچک زبان با فشرده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده و کاهش نیاز به سخت‌افزار قوی، دسترسی به هوش مصنوعی را گسترده‌تر کرده‌اند. اما این مدل‌ها همچنان با چالش‌هایی مانند محدودیت در دقت و توان پردازش در مقایسه با مدل‌های بزرگ‌تر مواجه‌اند. توسعه این فناوری همچنین مسیر را برای نوآوری‌هایی مانند اینترنت اشیا (IoT) هموار کرده و در صنایعی چون سلامت، آموزش و سرگرمی کاربردهای قابل توجهی یافته است.

هوش مصنوعی مولد که قابل تنظیم و سفارشی‌سازی است: کسب‌وکارها به این نتیجه رسیدند که استفاده از راهکارهای یکسان برای همه کاربران دیگر کافی نیست و نیاز روزافزون به سیستم‌های سفارشی‌شده به شدت احساس می‌شود. این روند باعث شد تا سازمان‌ها به سمت طراحی و توسعه مدل‌هایی بروند که کاملاً با نیازهای خاص و محیط کاری آن‌ها هماهنگ شوند. برای مثال، در حوزه سلامت، سیستم‌های مولدی که قادر به تحلیل داده‌های بیمار و شخصی‌سازی درمان‌های پیشنهادی باشند، به شدت مورد توجه قرار گرفتند. همچنین در صنایع خرده‌فروشی، این فناوری به برندها امکان داد تا تجربه خریدی متناسب با نیازها و ترجیحات هر مشتری ارائه دهند. این فرآیند سفارشی‌سازی نه تنها بهره‌وری را افزایش داد، بلکه رضایت مشتریان را نیز به طور قابل توجهی بهبود بخشید. با این حال، چالش‌هایی نظیر هزینه‌های بالای توسعه و نیاز به تیم‌های متخصص برای پیاده‌سازی این سیستم‌ها همچنان به عنوان موانع مهم باقی مانده‌اند.

پیش‌بینی‌های کلیدی برای سال ۲۰۲۵

یکی از نوآوری‌های مورد انتظار تا سال ۲۰۲۵، اجرای هوش مصنوعی لبه‌ای (Edge AI) بر روی دستگاه‌های شخصی است. این شامل فشرده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای استفاده بر روی دستگاه‌های کوچکی مانند گوشی‌های هوشمند و لوازم پوشیدنی می‌شود. با استفاده از این فناوری‌ها، کاربران می‌توانند بدون نیاز پیوسته به اینترنت از امکانات آنها بهره‌مند شوند، هرچند که ممکن است دقت و عملکرد آنها نسبت به نسخه‌های ابری کمتر باشد.

۲. نقش خودمختار هوش مصنوعی: هوش مصنوعی به تدریج جایگاه خود را به عنوان همکارانی مستقل در محیط‌های کاری پیدا خواهد کرد. این نقش‌ها، علاوه بر کمک به انجام وظایف، توانایی مدیریت و اجرای پروژه‌ها را نیز خواهند داشت. بر اساس تحلیل‌های انجام شده، تعداد این نقش‌ها تا سال ۲۰۲۵ در برخی محیط‌های کاری بیشتر از تعداد انسان‌ها خواهد شد. ۳. گسترش آموزش هوش مصنوعی در تمامی رشته‌ها: طبق پیش‌بینی‌ها، با تأسیس کنسرسیوم ملی هوش مصنوعی کاربردی در ایالات متحده در اکتبر ۲۰۲۴، آموزش‌های مرتبط با هوش مصنوعی به طور گسترده در رشته‌های مختلف دانشگاهی از جمله هنر، تاریخ و پرستاری معرفی خواهند شد. این تغییر، مهارت‌های لازم برای دنیایی که هوش مصنوعی جزئی از همه چیز است را به دانشجویان ارائه خواهد کرد.

پیش‌بینی‌های شرکت گارتنر برای سال ۲۰۲۵

در این قسمت، سه محور کلیدی از پیش‌بینی‌های مؤسسه گارتنر در مورد هوش مصنوعی برای سال ۲۰۲۵ را بررسی می‌کنیم:

توسعه هوش مصنوعی مولد به حوزه‌های جدید: این فناوری اکنون به تولید ویدئو، صدا و حتی کدنویسی نیز وارد شده است. این تحول می‌تواند صنایع مختلف را دگرگون کند. برای مثال، در صنعت سرگرمی، امکان تولید ویدئوهای تعاملی و سفارشی با دقت و سرعت بالا فراهم می‌شود. در فناوری اطلاعات، تولید کدهای کارآمد برای نرم‌افزارها با کمک هوش مصنوعی مولد، روند توسعه نرم‌افزار را سریع‌تر می‌سازد. همچنین، تولید محتوای صوتی مانند پادکست‌ها و موسیقی‌های سفارشی مطابق با نیازهای کاربران، از کاربردهای دیگر این فناوری در سال ۲۰۲۵ خواهد بود که با جدیت بیشتری دنبال می‌شود. گسترش این توانایی‌ها، چشم‌اندازهای تازه‌ای برای خلاقیت و کارآمدی در صنایع مختلف ایجاد کرده و راهی جدید برای نوآوری‌های دیجیتال باز می‌کند.

تحول دموکراتیک هوش مصنوعی: تا سال ۲۰۲۵، با ظهور پلتفرم‌های بدون نیاز به کدنویسی و کم‌کد، استفاده از هوش مصنوعی برای افرادی که تخصص فنی ندارند، امکان‌پذیر خواهد شد. این فناوری‌ها به کاربران اجازه می‌دهند تا بدون داشتن دانش فنی عمیق، به طراحی و اجرای برنامه‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی بپردازند. به عنوان مثال، در دنیای تجارت الکترونیک، فروشگاه‌های کوچک می‌توانند از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی تجربه خرید مشتریان خود استفاده کنند. همچنین در زمینه آموزش، معلمان قادر خواهند بود با بهره‌گیری از این پلتفرم‌ها، ابزارهای یادگیری تعاملی طراحی کنند که به بهبود فرآیند یادگیری دانش‌آموزان کمک می‌کند.

توجه به حکمرانی هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای اهمیت پیدا کرده است و سازمان‌ها با جدیت بیشتری به مسائل اخلاقی و تطابق با مقررات در این حوزه می‌پردازند. با افزایش کاربرد هوش مصنوعی در زمینه‌های مختلف، موضوعات مرتبط با اخلاق، شفافیت و مسئولیت‌پذیری در استفاده از این فناوری بیش از پیش قابل توجه می‌شود. شرکت‌ها و نهادهای گوناگون مجبور خواهند بود چارچوب‌هایی ایجاد کنند که اطمینان حاصل شود الگوریتم‌ها و داده‌ها با اصول اخلاقی و مقررات همخوانی دارند. این فرآیند شامل شفاف‌سازی در تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، حفاظت از حریم خصوصی کاربران و کاهش سوگیری‌های محتمل در داده‌ها و نتایج می‌شود. افزون بر این، سازمان‌ها نیازمند توسعه تیم‌های متخصص در زمینه حکمرانی داده و هوش مصنوعی خواهند بود تا علاوه بر نظارت بر عملکرد سیستم‌ها، توانایی شناسایی و مدیریت ریسک‌ها را نیز داشته باشند.

دیدگاه‌های اسنوفلیک در مورد روندهای مهم

مهر در این قسمت، به بررسی سه محور اصلی پیش‌بینی‌های شرکت اسنوفلیک در مورد روندهای هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۵ می‌پردازد:

عوامل مستقل: این عوامل نقش کلیدی در تسهیل و تسریع فرآیندهای پیچیده در سال ۲۰۲۵ ایفا می‌کنند. آن‌ها قادرند بدون نیاز به دخالت انسان، وظایف چندمرحله‌ای را به صورت خودکار انجام دهند و در صنایع مختلف از مدیریت زنجیره تأمین گرفته تا خدمات مشتریان به کار روند. به عنوان نمونه، در حوزه لجستیک، این عوامل می‌توانند مسیرهای حمل‌ونقل را بهینه کرده و فرآیند تحویل کالا را به صورت خودکار زیر نظر بگیرند. در بخش خدمات مالی، آن‌ها می‌توانند به تحلیل داده‌ها، تشخیص تقلب و مدیریت سرمایه‌گذاری‌ها بپردازند.

با افزایش کاربرد هوش مصنوعی، نیاز به کنترل و مدیریت جریان‌های داده به‌طور قابل توجهی افزایش خواهد یافت. این امر به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا نه‌تنها از کیفیت داده‌ها اطمینان حاصل کنند، بلکه از امنیت و انطباق آن‌ها با استانداردها نیز مطمئن شوند. در بخش‌هایی مانند سلامت و بانکداری، این موضوع اهمیت بیشتری پیدا می‌کند، زیرا هرگونه نقص یا سوءاستفاده از داده‌ها ممکن است پیامدهای گسترده‌ای به دنبال داشته باشد. توسعه ابزارهایی برای نظارت و ردیابی جریان‌های داده، ارزیابی کیفیت آن‌ها و اطمینان از انطباق با قوانین، بخشی ضروری از ساختار هوش مصنوعی مدرن خواهد بود. افزون بر این، سازمان‌ها باید در سال آینده به تشکیل تیم‌های متخصص و بهره‌گیری از فناوری‌های نوین برای مدیریت مؤثر داده‌ها و کاهش ریسک‌های مرتبط توجه ویژه‌ای داشته باشند.

شخصی‌سازی با استفاده از هوش مصنوعی: این فناوری در زمینه‌های مختلفی از جمله خرده‌فروشی و مراقبت‌های بهداشتی، تحولی اساسی در تجربه کاربران به وجود آورده است. در صنعت خرده‌فروشی، هوش مصنوعی با تحلیل رفتار مشتریان، پیشنهاداتی دقیق و مطابق با سلیقه آن‌ها ارائه می‌کند. به عنوان نمونه، فروشگاه‌های اینترنتی می‌توانند محصولات مرتبط با نیازهای منحصر به فرد هر مشتری را پیشنهاد دهند. در حوزه سلامت، هوش مصنوعی با بررسی تاریخچه پزشکی و اطلاعات بهداشتی بیماران، برنامه‌های درمانی و مراقبتی کاملاً متناسب با هر فرد ارائه می‌دهد. این نوع شخصی‌سازی نه تنها موجب افزایش رضایت و اعتماد کاربران می‌شود، بلکه به بهبود نتایج کسب‌وکارها و ارتقای کیفیت خدمات نیز کمک می‌کند. با این وجود، چالش‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها همچنان به عنوان مسائلی اصلی در برابر این فناوری مطرح هستند.

کلام آخر

در سال ۲۰۲۵، هوش مصنوعی به مرحله‌ای خواهد رسید که دیگر به‌عنوان یک ابزار آزمایشی دیده نمی‌شود و به یکی از عناصر اصلی زندگی روزمره انسان‌ها تبدیل می‌شود. این پیشرفت، فرصت‌های بی‌نظیری را برای بهبود کیفیت زندگی، افزایش کارایی در صنایع مختلف و خلق نوآوری‌های جدید به ارمغان می‌آورد. در همین حال، چالش‌هایی مانند تضمین اخلاق در کاربردهای هوش مصنوعی، کاهش سوگیری در الگوریتم‌ها و حفاظت از امنیت و حریم خصوصی کاربران به طور جدی مطرح می‌شوند. به عبارت دیگر، کارشناسان بر این باورند که در سال آینده، عوامل خودمختار، آموزش‌های جامع و حکمرانی مسئولانه به‌صورت هم‌زمان پیشرفت خواهند کرد. بنابراین، این تغییرات نیازمند هماهنگی بین نهادهای سیاست‌گذار، شرکت‌های فناوری و جامعه است تا پتانسیل کامل هوش مصنوعی به‌طور پایدار و مسئولانه به واقعیت بپیوندد.