هوش مصنوعی مولد عصر جدیدی از کارایی را در صنایع مختلف ایجاد کرده است

هوش مصنوعی مولد یک عنصر کلیدی برای موفقیت در تجارت است، این فناوری تا سال ۲۰۳۰ بیش از ۱۵ تریلیون دلار به اقتصاد جهانی کمک خواهد کرد. در یک نظرسنجی صورت‌‌گرفته توسط  NVIDIA، ۹۵ درصد از پاسخ‌دهندگان گزارش دادند که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و در حدود دو سوم از آنها معتقد بودند که هوش مصنوعی برای موفقیت آینده شرکت آنها مهم است. در واقع، سازمان‌ها در هر زمینه‌ای در حال تغییر بهره‌وری کارکنان، بهبود محصولات و ارائه خدمات با کیفیت بالاتر با کمک هوش مصنوعی مولد هستند.

 اتفاقی که در ۲۲ نوامبر ۲۰۲۲ رخ داد هرچند مجازی بود، اما تقریباً پایه‌های هر صنعتی روی کره زمین را لرزاند. در آن روز، OpenAI ChatGPT، پیشرفته‌ترین چت‌بات هوش مصنوعی که تا به حال توسعه یافته بود را منتشر کرد. این امر باعث افزایش چشمگیر  تقاضا برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد شد که به کسب‌و‌کارها کمک می‌کند، کارآمدتر شوند. این کارآمدی از ارائه پاسخ به سؤالات مشتریان گرفته تا سرعت بخشیدن به کار محققان و بسیاری جنبه‌های دیگر مشهود است.

کسب‌وکارهایی که قبلاً در زمینه هوش مصنوعی فعالیت می‌کردند، در حال حاضر به‌سرعت از جدیدترین برنامه‌های ارائه شده در این زمینه استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی مولد، توانایی الگوریتم‌ها برای ایجاد متن، تصاویر، صداها، انیمیشن‌ها، مدل‌های سه بعدی و حتی کدهای کامپیوتری جدید را با سرعتی بسیار بالا افزایش می‌دهد و نحوه کار و لذت افراد از انجام فعالیت‌های مختلف را تغییر می‌دهد.

با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) در رسیدگی به سئوالات، فناوری هوش مصنوعی می‌تواند زمانی را که افراد برای انجام کارهای دستی مانند جستجو و جمع‌آوری اطلاعات اختصاص می‌دهند، به‌طرز چشمگیری کاهش دهد.

به گفته PwC ، هوش مصنوعی می‌تواند تا سال ۲۰۳۰ بیش از ۱۵ تریلیون دلار به اقتصاد جهانی کمک کند و تأثیر پذیرش هوش مصنوعی می‌تواند بیشتر از اختراعاتی همچون اینترنت، پهنای باند تلفن همراه و تلفن هوشمند باشد.

هوش مصنوعی مولد یک سیستم کامپیوتری قدرتمند است که شامل بخش‌های مختلفی مانند GPU، DPU، شبکه و CPU برای افزایش سرعت برنامه‌های مختلف است. این فناوری می‌تواند توسط سازمان‌ها در زمینه‌های مختلفی مانند علم، تجزیه‌و‌تحلیل، مهندسی و صنایع مصرفی به‌منظور اهداف مختلف مورد استفاده قرار گیرد.

پذیرندگان اولیه هوش مصنوعی در سراسر صنایع؛ از کشف دارو، خدمات مالی ، خرده‌فروشی  و مخابرات گرفته تا انرژی ، آموزش عالی و بخش دولتی، همگی در حال ترکیب محاسبات سریع با هوش مصنوعی مولد برای تغییر عملیات تجاری، ارائه خدمات بهتر و افزایش بهره‌وری خود هستند.

هوش مصنوعی مولد برای خدمات مالی

بر اساس نظرسنجی اخیر NVIDIA، بهترین موارد استفاده از هوش مصنوعی در صنعت خدمات مالی، خدمات مشتری و تجزیه‌و‌تحلیل عمیق است، که در آن از پردازش زبان طبیعی و LLM برای ارائه پاسخ بهتر به سؤالات مشتریان و کشف بینش‎های سرمایه‌گذاری استفاده می‌شود. یکی دیگر از کاربردهای رایج هوش مصنوعی در سیستم‌های توصیه‌کننده است که به شخصی‌سازی تجربیات بانکی، بهبود استراتژی‌های بازاریابی و ارائه راهنمایی برای سرمایه‎گذاری کمک می‌کند.

برنامه‎های کاربردی پیشرفته هوش مصنوعی این پتانسیل را دارند که به صنعت مالی کمک کنند تا از تقلب‌ها به نحو بهتری جلوگیری نماید و همه جنبه‎های بانکداری، از برنامه‌ریزی سبد و مدیریت ریسک گرفته تا انطباق و اتوماسیون تغییر دهد.

۸۰ درصد از اطلاعات مربوط به کسب‎و‎کارها در قالبی بدون ساختار و شامل متن نوشته شده است که این موضوع آنها را به یک کاندیداهای اصلی برای استفاده از هوش مصنوعی مولد تبدیل کرده است. به عنوان مثال، بلومبرگ روزانه ۵۰۰۰ خبر درباره امور مالی و سرمایه‌گذاری تولید می‌‌کند. این داستان‌ها حاوی حجم عظیمی از داده‌های سازماندهی نشده‌اند که استفاده از آن‌ها را سخت می‌کند. با این حال، هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای درک این داده‌ها مورد استفاده قرار گیرد و سپس می‌توان از آن برای اتخاذ تصمیمات سرمایه‌گذاری به موقع استفاده کرد.

NVIDIA، Deutsche Bank ، Bloomberg و دیگران در حال ایجاد  LLMهایی هستند که بر روی داده‌های اختصاصی دامنه و داده‌های اختصاصی برای تقویت برنامه‌های مالی، آموزش دیده‌اند.

ترانسفورماتورهای مالی یا «FinFormers» می‌تواند اطلاعات مالی را که ساختار واضحی ندارند، درک کنند. در مواردی مانند پاسخ دادن به سوالات از طریق چت‌بات‌ها، خلاصه کردن و ترجمه متون مالی، دادن هشدار در مورد خطرات سایر افراد یا شرکت‌ها، یافتن سریع داده‌های از‌دست‌رفته و یافتن اشتباهات در اطلاعات مالی کمک نمایند.

ابزارهای مولد هوش مصنوعی که تصاویر متنی و انواع دیگر محتوا را ایجاد می‌کنند، از روش‌های خاصی استفاده می‌کنند تا اطمینان حاصل کنند که محتوایی که ایجاد کرده‌اند، دقیق و مرتبط با امور مالی است. این روش‌ها در واقع چارچوب‌هایی است که می‌تواند شامل داده‌های یک شرکت برای آموزش مدل هوش مصنوعی، حذف هرگونه سوگیری در داده‌ها و استفاده از «حفاظ‌ها» برای مرتبط نگه داشتن مکالمات با موضوعات مالی باشد. همه این اقدامات اطمینان حاصل می‌کند که اطلاعات تولید‌شده دقیق و مفید برای اهداف تجاری است.

از استارت‌آپ‌های فین‌تک و بانک‌های بزرگ بین‌المللی انتظار می‌رود که استفاده از LLM و هوش مصنوعی مولد را برای توسعه دستیارهای مجازی پیچیده به‌منظور خدمت به ذینفعان داخلی و خارجی، ایجاد محتوای فوق‌شخصی‌‌سازی‌شده مشتری، خلاصه‌سازی خودکار اسناد برای کاهش کار دستی و تجزیه‌و‌تحلیل ترابایت‌های عمومی و خصوصی گسترش دهند.

هوش مصنوعی مولد برای خرده‌فروشی

با توجه به اینکه حدود ۶۰ درصد از تمام خریدهای افراد به‌صورت آنلاین انجام می‌شود، هوش مصنوعی به ابزاری حیاتی برای کمک به خرده‌فروشان تبدیل شده که انتظارات در حال تغییر مشتریان را برآورده کرده و به آنها کمک می‌کند تا از موج رو به افزایش رقابت متمایز شوند.

خرده‌فروشان از هوش مصنوعی برای بهبود تجربیات مشتری، تغییر قیمت‌ها برای مطابقت با تقاضا، ایجاد تقسیم‌بندی مشتری، پیشنهاد محصولات متناسب با ترجیحات و نیازهای هر فرد و کمک به مشتریان برای یافتن آسان آنچه به‌دنبال آن هستند، استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی مولد می‌تواند از مشتریان و کارمندان در هر مرحله از خرید پشتیبانی کند.

خرده‌فروشان با استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی که بر روی داده‌های برند و محصول خاص آموزش دیده‌اند، می‌توانند توضیحات محصول قوی‌تری ایجاد نمایند که رتبه‌بندی موتورهای جستجو آنها را بهبود می‌بخشد و به خریداران کمک می‌کند محصولی دقیقا منطبق با خواستشان پیدا کنند. برای مثال، هوش مصنوعی مولد می‌تواند از متاتگ‌های حاوی ویژگی‌های محصول برای ایجاد توضیحات جامع‌تر محصول که شامل عبارات مختلفی مانند «کم قند» یا «بدون گلوتن» هستند، استفاده نمایند.

دستیاران مجازی هوش مصنوعی می‌توانند، وظایف مختلفی را در رابطه با برنامه‌ریزی منابع سازمانی، مانند بررسی موجودی و یافتن زمان ارسال سفارشات، انجام دهند. آنها همچنین می‌توانند پیام‌های خدمات مشتری ایجاد نمایند تا به خریداران اطلاع دهند که کدام اقلام در دسترس هستند و سفارش‌ها چه زمانی ارسال می‌شوند و حتی به مشتریان در تغییر سفارشات‌شان کمک نمایند.

Fashable ، عضو شبکه جهانی استارت‌آپ‌های فناوریNVIDIA Inception ، از هوش مصنوعی مولد برای ایجاد طرح‌های لباس مجازی استفاده می‌کند، اینکار نیاز به استفاده از پارچه فیزیکی در طول توسعه محصول را از بین می‌برد. با مدل‌هایی که بر روی داده‌های اختصاصی و بازار آموزش دیده‌اند، این امر تأثیر محیطی طراحی مد را کاهش می‌دهد و به خرده‌فروشان کمک می‌کند لباس‌ها را مطابق با روندها و سلیقه‌های بازار فعلی طراحی کنند.

می‌توان از خرده‌فروشان انتظار داشت که از هوش مصنوعی برای جلب نظر و حفظ توجه مشتری، خرید بهتر و کسب درآمد بیشتر با نشان دادن محصولات مناسب به مشتریان در زمان مناسب استفاده کنند.

هوش مصنوعی مولد برای ارتباطات

در یک نظرسنجی NVIDIA که صنعت ارتباطات را پوشش می‌دهد، ۹۵ درصد از پاسخ‌دهندگان گزارش دادند که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و در حدود دو سوم از آنها معتقد بودند که هوش مصنوعی برای موفقیت آینده شرکت آنها مهم است.

برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در دستگاه‌های دستی می‌توانند با اسکن تجهیزات و تولید آموزش‌های مجازی، از تکنسین‌های میدانی پشتیبانی کنند و آنها را در انجام تعمیرات راهنمایی نمایند. سپس این راهنماهای مجازی را می‌توان با واقعیت افزوده تقویت کرد و این امر تکنسین‌ها را قادر می‌سازد تجهیزات را در یک محیط سه‎بعدی تجزیه‌و‌تحلیل نمایند یا با یک متخصص از راه دور برای پشتیبانی تماس بگیرند.

با کمک هوش مصنوعی فرصت‌های درآمدی جدیدی نیز برای شرکت‌‌های مخابراتی ایجاد خواهد شد. با زیرساخت‌های جدید و دسترسی به مجموعه داده‌های گسترده، شرکت‌های مخابراتی در سراسر جهان اکنون هوش مصنوعی مولد را به عنوان خدماتی به مشتریان سازمانی و دولتی ارائه می‌دهند.

همانطور که هوش مصنوعی مولد پیشرفت می‌کند، از ارائه‌دهندگان مخابراتی انتظار می‌رود که از این فناوری برای بهینه‌سازی عملکرد شبکه، بهبود پشتیبانی مشتری، شناسایی نفوذهای امنیتی و بهبود عملیات تعمیر و نگهداری استفاده کنند.

هوش مصنوعی مولد برای انرژی

در صنعت انرژی ، هوش مصنوعی بهینه‌سازی دارایی، مدیریت شبکه هوشمند، پیش‌بینی انرژی‌های تجدیدپذیر، امنیت شبکه و موارد دیگر را تقویت می‌کند.

اپراتورهای انرژی در جستجوی هوش مصنوعی برای برآوردن نیازهای رو به رشد داده در زیرساخت‌های قدیمی و قوانین جدید دولت هستند، تا بتوانند به آن‌ها پاسخ دهند.

در ایالات متحده، شرکت‌های برق سالانه میلیاردها دلار برای بازرسی، نگهداری و ارتقاء زیرساخت‌های تولید و انتقال انرژی هزینه می‌کنند.

با مجموعه‌ای کوچک از داده‌های آموزش تصویر، الگوریتم‌ها می‌توانند هزاران تصویر دقیق فیزیکی برای آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتری تولید نمایند که به تکنسین‌های میدانی کمک می‌کند خوردگی، شکستگی، انسداد تجهیزات شبکه را شناسایی کنند و حتی آتش‌سوزی‌ها را شناسایی کنند. این نوع تعمیر و نگهداری فعال، قابلیت اطمینان و انعطاف‌پذیری شبکه را با کاهش زمان خرابی افزایش می‌دهد، در حالی که نیاز به اعزام تیم‌ها به میدان را کاهش می‌دهد.

هوش مصنوعی مولد همچنین می‌تواند نیاز به تحقیق و تحلیل دستی را کاهش دهد. به گفته مک کینزی، کارمندان روزانه ۱.۸ ساعت را صرف جستجوی اطلاعات می‌کنند که تقریباً ۲۰ درصد از هفته کاری آنهاست. به‌منظور افزایش بهره‌وری، شرکت‌های انرژی می‌توانند LLM‌ها را بر روی داده‌های اختصاصی، از جمله یادداشت‌های جلسه، سوابق SAP، ایمیل‌ها، بهترین شیوه‌های میدانی و داده‌های عمومی مانند برگه‌های اطلاعات مواد استاندارد، آموزش دهند.

با این نوع مخزن دانشی که به یک چت‌بات هوش مصنوعی متصل است، مهندسان و دانشمندان داده می‎توانند پاسخ‌های فوری برای سوالات بسیار فنی دریافت کنند. به عنوان مثال، یک مهندس تعمیر و نگهداری که مسائل مربوط به کنترل گام را در سیستم هیدرولیک توربین عیب‌یابی می‌کند، می‌تواند از یک ربات بپرسد: «چگونه باید فشار یا جریان هیدرولیک را تنظیم کنم تا مشکلات کنترل گام را در یک توربین مدل از شرکت X برطرف کنم؟» یک مدل به‌درستی آموزش‌دیده دستورالعمل‌های خاصی را به کاربر ارائه می‌دهد، ضمن آنکه برای یافتن پاسخ نیازی به جستجوی یک کتابچه راهنمای حجیم ندارد.

با کاربردهای هوش مصنوعی برای طراحی سیستم جدید، خدمات مشتری و اتوماسیون، انتظار می‎رود هوش مصنوعی مولدریال ایمنی و بهره‌وری انرژی را افزایش دهد و همچنین هزینه‌های عملیاتی را در صنعت انرژی کاهش دهد.

هوش مصنوعی مولد برای بخش عمومی

امروزه بزرگترین فرصت هوش مصنوعی در بخش دولتی، کمک به کارمندان دولتی برای انجام کارآمدتر و صرفه‌جویی در منابع است.

دولت فدرال ایالات متحده بیش از ۲ میلیون کارمند غیرنظامی را استخدام می‌کند که دو سوم آنها در مشاغل حرفه‌ای و اداری کار می‌کنند.

این نقش‌های اداری اغلب شامل کارهای دستی زمان‌بر، از جمله تهیه پیش‌نویس، ویرایش و خلاصه‌سازی اسناد، به‌روزرسانی پایگاه‌های اطلاعاتی، ثبت هزینه‌های حسابرسی و انطباق، و پاسخ به سؤالات شهروندان است.

برای کنترل هزینه‌ها و به ارمغان آوردن کارایی بیشتر در عملکردهای شغلی معمول، سازمان‌های دولتی می‌توانند از هوش مصنوعی مولد استفاده کنند.

توانایی هوش مصنوعی مولد برای خلاصه‌سازی اسناد، پتانسیل زیادی برای افزایش بهره‌وری سیاست‌گذاران و کارکنان، کارمندان دولت، افسران تدارکات و پیمانکاران دارد. در این راستا می‌توانید گزارشی ۷۵۶ صفحه‌ای را در نظر بگیرید که اخیراً توسط کمیسیون امنیت ملی در مورد هوش مصنوعی منتشر شده است. با گزارش‌ها و قوانینی که اغلب صدها صفحه متون دانشگاهی یا حقوقی متراکم را در بر می‌گیرد، خلاصه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی که در چند ثانیه تولید می‌شوند، می‌توانند به سرعت محتوای پیچیده را به زبان ساده تجزیه کنند و منابع انسانی مورد نیاز برای تکمیل کار را ذخیره کنند.

دستیاران مجازی هوش مصنوعی و چت‌بات‌های مجهز به LLM می‌توانند فوراً، اطلاعات مربوطه را به افراد آنلاین ارائه دهند و بار سنگینی کار را از دوش کارمندانی که در مراکزی مانند وزارت خزانه‌داری، IRS و DMV کار می‌کنند، بردارند.

با ورودی‌های متنی ساده، تولید محتوای هوش مصنوعی می‌تواند به کارمندان دولتی کمک کند تا نشریات، مکاتبات ایمیلی، گزارش‌ها، بیانیه‌های مطبوعاتی و اطلاعیه‌های خدمات عمومی را ایجاد و توزیع نمایند.

قابلیت‌های تحلیلی هوش مصنوعی، همچنین می‌تواند به پردازش اسناد به‌منظور سرعت بخشیدن به ارائه خدمات حیاتی ارائه‌شده توسط سازمان‎هایی مانند Medicare، Medicaid، Veterans Affairs، USPS  و وزارت امور خارجه کمک نماید.

هوش مصنوعی مولد می‌تواند ابزاری محوری برای کمک به نهادهای دولتی باشد تا در محدودیت‌های بودجه‌ای بتوانند به فعالیت خود ادامه دهند، خدمات دولتی را سریع‌تر ارائه نمایند و به احساسات مثبت عمومی دست یابند.