چهره جديد هوش مصنوعي در ۲۰۲۵؛ از دستيار شخصي تا همكار شما در محل كار

با پايان يافتن سال ۲۰۲۴ پيش‌بيني‌‌هاي زيادي از نحوه درگير شدن هوش مصنوعي با زندگي كاربران صورت گرفته كه از هوش مصنوعي شخصي‌سازي‌شده و نفوذ بيشتر در عرصه‌هاي مختلف توليد محتوا را شامل مي‌شود. به گزارش مهر، با پايان سال ۲۰۲۴، اين زمان فرصتي ارزشمند براي بازنگري در روندهاي برجسته هوش مصنوعي فراهم آورده است. به عقيده كارشناسان، سال گذشته شاهد شكوفايي فناوري‌هايي بود كه تأثيرات عميقي بر صنايع مختلف داشتند. مدل‌هاي چندرسانه‌اي كه توانستند متن، صدا و تصوير را به‌طور همزمان پردازش كنند، مدل‌هاي زباني كوچك كه امكان اجراي الگوريتم‌هاي هوش مصنوعي روي دستگاه‌هاي كوچك و غيرپيشرفته را فراهم كردند و همچنين سفارشي‌سازي سيستم‌هاي مولد كه براي اولين‌بار نيازهاي خاص كسب‌وكارها را به‌شكلي دقيق پاسخ دادند. اين تحليل، بر اساس داده‌هاي معتبر از گزارش‌هاي موسسه گارتنر و شركت اسنوفليك، تلاش دارد تصويري روشن از آينده هوش مصنوعي در سال ۲۰۲۵ ارايه دهد. اين چشم‌انداز نه تنها روندهاي كليدي گذشته را مرور مي‌كند، بلكه به بررسي فرصت‌ها و چالش‌هاي پيش رو نيز مي‌پردازد.

روندهاي كليدي سال ۲۰۲۴

در سال ۲۰۲۴، هوش مصنوعي شاهد پيشرفت‌هاي چشمگيري بود كه هر يك به‌نحوي توانستند مسير توسعه اين فناوري را متحول كنند. در ادامه، به سه روند كليدي اين سال و تأثيرات آنها پرداخته مي‌شود: هوش مصنوعي چندرسانه‌اي: تركيب متن، صدا و تصوير در مدل‌هاي واحد تحولي چشمگير در قابليت‌هاي پردازشي هوش مصنوعي ايجاد كرد. اين پيشرفت به مدل‌ها امكان داد تا درك عميق‌تري از داده‌هاي چندرسانه‌اي داشته باشند و در حوزه‌هايي نظير بازاريابي ديجيتال، خدمات مشتريان و حتي حوزه‌هاي خلاقانه مانند توليد محتوا به كار گرفته شوند. به عنوان مثال، مدل‌هاي چندرسانه‌اي توانستند ويدئوها را تحليل كرده و متن مرتبط‌با آن را توليد كنند يا تصاوير را با توضيحات صوتي تطبيق دهند. با اين حال، چالش‌هايي همچنان باقي است كه از جمله آنها مي‌توان به نياز مبرم به بهبود دقت در تركيب داده‌هاي چندرسانه‌اي و افزايش كارايي در شرايط واقعي اشاره كرد؛ مسائلي كه نيازمند سرمايه‌گذاري بيشتر در تحقيقات و توسعه هستند. مدل‌هاي زباني كوچك (SLM): اين مدل‌ها با هدف اجرا روي دستگاه‌هاي كوچك و كاهش وابستگي به منابع بزرگ محاسباتي معرفي شدند. اين پيشرفت تحولي بود كه به كاربران اجازه داد قابليت‌هاي پيشرفته هوش مصنوعي را بر روي دستگاه‌هايي مانند تلفن‌هاي هوشمند، تبلت‌ها و حتي ساعت‌هاي هوشمند تجربه كنند. مدل‌هاي كوچك زبان با فشرده‌سازي الگوريتم‌هاي پيچيده و كاهش نياز به منابع سخت‌افزاري قوي، امكان دسترسي گسترده‌تر به هوش مصنوعي را فراهم كردند. با اين حال، اين مدل‌ها همچنان با چالش‌هايي نظير محدوديت در دقت و توانايي پردازش در مقايسه با مدل‌هاي بزرگ‌تر روبرو هستند. توسعه اين فناوري همچنين راه را براي نوآوري‌هايي مانند اينترنت اشيا (IoT) هموار و در صنايعي نظير سلامت، آموزش و سرگرمي كاربردهاي قابل‌توجهي پيدا كرده است. هوش مصنوعي مولد قابل سفارشي‌سازي‌شده: كسب‌وكارها به اين نتيجه رسيدند كه راهكارهاي يكسان براي همه كاربران ديگر كافي نيستند و نياز به سيستم‌هاي سفارشي‌شده روزبه‌روز بيشتر احساس مي‌شود. اين روند باعث شد سازمان‌ها به دنبال طراحي و توسعه مدل‌هايي بروند كه كاملاً با نيازهاي خاص و محيط كاري آنها تطابق دارند. براي مثال، در حوزه سلامت، سيستم‌هاي مولدي كه بتوانند داده‌هاي بيمار را تحليل كرده و درمان‌هاي پيشنهادي را شخصي‌سازي كنند، به‌شدت مورد استقبال قرار گرفتند. همچنين در صنايع خرده‌فروشي، اين فناوري به برندها اجازه داد تا تجربه خريدي متناسب با نيازها و ترجيحات هر مشتري ارايه دهند. اين فرايند سفارشي‌سازي نه‌تنها بهره‌وري را افزايش داد، بلكه رضايت مشتريان را نيز به شكل چشمگيري بهبود بخشيد. از سوي ديگر، چالش‌هايي مانند هزينه‌هاي بالاي توسعه و نياز به تيم‌هاي متخصص براي پياده‌سازي اين سيستم‌ها همچنان به عنوان موانع مهم باقي مانده‌اند.

پيش‌بيني‌هاي مهم براي ۲۰۲۵

۱. هوش مصنوعي لبه (Edge AI) روي دستگاه‌هاي شخصي: يكي از پيشرفت‌هاي پيش‌بيني‌شده براي سال ۲۰۲۵، فشرده‌سازي مدل‌هاي زباني بزرگ (LLMs) براي اجرا روي دستگاه‌هاي كوچك مانند گوشي‌هاي هوشمند و گجت‌هاي پوشيدني است. اين فناوري‌ها بدون نياز مداوم به اتصال اينترنت فعاليت خواهند كرد، اگرچه ممكن است دقت و كارايي كمتري نسبت به نسخه‌هاي ابري داشته باشند. ۲. عوامل خودمختار هوش مصنوعي: هوش مصنوعي به‌تدريج جايگاه خود را به عنوان همكاراني مستقل در محيط‌هاي كاري تثبيت خواهد كرد. اين عوامل، علاوه بر كمك به انجام وظايف، مي‌توانند مديريت و اجراي پروژه‌ها را نيز بر عهده بگيرند. بر اساس تحليل‌هاي صورت گرفته، تعداد اين عامل‌ها تا سال ۲۰۲۵ از تعداد انسان‌ها در برخي محيط‌هاي كاري فراتر خواهد رفت. ۳. آموزش هوش مصنوعي در تمام رشته‌ها: بر اساس پيش‌بيني‌هاي صورت گرفته، با راه‌اندازي كنسرسيوم ملي هوش مصنوعي كاربردي ايالات متحده، در اكتبر ۲۰۲۴، آموزش‌هاي مرتبط با هوش مصنوعي به صورت گسترده در رشته‌هاي مختلف دانشگاهي از جمله هنر، تاريخ و پرستاري وارد خواهند شد. اين تحول، مهارت‌هاي ضروري براي دنيايي كه هوش مصنوعي بخشي از همه‌چيز است را در اختيار دانشجويان قرار خواهد داد.

پيش‌بيني‌هاي گارتنر براي ۲۰۲۵

در اين بخش، به سه محور اصلي پيش‌بيني‌هاي موسسه گارتنر براي هوش مصنوعي در سال ۲۰۲۵ مي‌پردازيم: گسترش هوش مصنوعي مولد فراتر از متن: اين فناوري از توليد متون نوشتاري فراتر رفته و به حوزه‌هايي نظير توليد ويدئو، صدا و حتي كدنويسي نيز گسترش بيشتري خواهد يافت. اين پيشرفت، صنايع مختلف را متحول مي‌كند. به عنوان مثال، در صنعت سرگرمي، توليد ويدئوهاي سفارشي و تعاملي با سرعت و دقت بالا ممكن خواهد شد. در حوزه فناوري اطلاعات، توليد كدهاي بهينه و سريع براي برنامه‌هاي نرم‌افزاري با استفاده از هوش مصنوعي مولد، فرآيند توسعه نرم‌افزار را تسريع مي‌كند. همچنين، توليد محتواي صوتي مانند پادكست‌ها و موسيقي‌هاي سفارشي بر اساس نيازهاي خاص كاربران، از ديگر كاربردهاي اين فناوري در سال ۲۰۲۵ است كه به صورت برجسته‌تر پيگيري خواهد شد. گسترش اين قابليت‌ها، افق‌هاي جديدي براي خلاقيت و بهره‌وري در صنايع گوناگون ايجاد مي‌كند و مسير تازه‌اي براي نوآوري‌هاي ديجيتال باز مي‌كند. دموكراتيزه شدن هوش مصنوعي: ظهور پلتفرم‌هاي بدون كد و كم‌كد، در سال ۲۰۲۵ استفاده از هوش مصنوعي را براي افراد غيرمتخصص ممكن خواهد ساخت. فناوري‌هاي مذكور به كاربران اين امكان را مي‌دهند كه بدون نياز به دانش فني عميق، برنامه‌ها و ابزارهاي مبتني بر هوش مصنوعي را طراحي و پياده‌سازي كنند. براي مثال، در حوزه تجارت الكترونيك، فروشگاه‌هاي كوچك مي‌توانند از ابزارهاي مبتني بر هوش مصنوعي براي شخصي‌سازي تجربه خريد مشتريان خود بهره ببرند. همچنين، در حوزه آموزش، معلمان مي‌توانند با استفاده از اين پلتفرم‌ها ابزارهاي يادگيري تعاملي طراحي كنند كه به بهبود يادگيري دانش‌آموزان كمك كند. افزايش توجه به ضرورت حكمراني هوش مصنوعي: سازمان‌ها به‌طور جدي‌تر به حكمراني اخلاقي و تطابق با مقررات هوش مصنوعي خواهند پرداخت. با گسترش استفاده از هوش مصنوعي در حوزه‌هاي مختلف، مسائل مربوط به اخلاق، شفافيت و مسووليت‌پذيري در استفاده از اين فناوري بيش از پيش برجسته مي‌شود. شركت‌ها و نهادهاي مختلف ناگزير خواهند بود چارچوب‌هايي را تدوين كنند كه تضمين‌كننده تطابق الگوريتم‌ها و داده‌ها با اصول اخلاقي و مقررات باشد. اين روند شامل شفافيت در تصميم‌گيري‌هاي مبتني بر هوش مصنوعي، حفاظت از حريم خصوصي كاربران و كاهش سوگيري‌هاي احتمالي در داده‌ها و نتايج است. همچنين، سازمان‌ها به توسعه تيم‌هاي متخصص در حوزه حكمراني داده و هوش مصنوعي نياز خواهند داشت تا علاوه بر نظارت بر عملكرد سيستم‌ها، بتوانند ريسك‌ها را شناسايي و مديريت كنند.

روندهاي كليدي از نگاه اسنوفليك

مهر در اين بخش، به سه محور اصلي پيش‌بيني‌هاي شركت اسنوفليك درباره روندهاي هوش مصنوعي در سال ۲۰۲۵ مي‌پردازد: عوامل خودمختار: اين عوامل نقش مهمي در تسهيل و تسريع فرايندهاي پيچيده در سال ۲۰۲۵ دارند. آنها مي‌توانند بدون نياز به دخالت انساني، وظايف چندمرحله‌اي را به صورت خودكار انجام دهند و در صنايع مختلف از مديريت زنجيره تأمين تا خدمات مشتريان مورد استفاده قرار گيرند. به عنوان مثال، در بخش لجستيك، اين عوامل قادر هستند مسيرهاي حمل‌ونقل را بهينه‌سازي كرده و روند تحويل كالا را به صورت خودكار نظارت كنند. در حوزه خدمات مالي، آنها اين امكان را دارند كه به تحليل داده‌ها، شناسايي تقلب و مديريت سرمايه‌گذاري‌ها بپردازند.

افزايش نياز به كنترل و حكمراني داده: با افزايش استفاده از هوش مصنوعي، نياز به نظارت و حكمراني بر جريان‌هاي داده به شكل چشمگيري افزايش خواهد يافت. اين روند به سازمان‌ها امكان مي‌دهد كه نه‌تنها از كيفيت داده‌ها اطمينان حاصل كنند، بلكه از امنيت و تطابق آنها با استانداردها نيز مطمئن باشند. در حوزه‌هايي مانند سلامت و بانكداري، اين موضوع اهميت دوچنداني پيدا مي‌كند؛ چرا كه هرگونه نقص يا سوءاستفاده از داده‌ها مي‌تواند پيامدهاي گسترده‌اي داشته باشد. توسعه ابزارهايي براي مشاهده و رديابي جريان داده‌ها، تحليل كيفيت آنها و اطمينان از تطابق با قوانين، بخش ضروري از معماري هوش مصنوعي مدرن خواهد بود. علاوه بر اين، سازمان‌ها بايد در سال پيش‌رو به ايجاد تيم‌هاي متخصص و استفاده از فناوري‌هاي نوين براي مديريت موثر داده‌ها و كاهش ريسك‌هاي مرتبط توجه ويژه داشته باشند. شخصي‌سازي مبتني بر هوش مصنوعي: اين فناوري از خرده‌فروشي تا مراقبت‌هاي بهداشتي، توانسته است تحولي بنيادين در تجربه كاربران ايجاد كند. در صنعت خرده‌فروشي، هوش مصنوعي با تحليل داده‌هاي رفتاري مشتريان، پيشنهادهايي دقيق و متناسب با سليقه آنها ارايه مي‌دهد. به عنوان مثال، فروشگاه‌هاي آنلاين مي‌توانند محصولات مرتبط با نيازهاي خاص هر مشتري را به او پيشنهاد كنند. در حوزه مراقبت‌هاي بهداشتي، هوش مصنوعي با تحليل تاريخچه پزشكي بيماران و داده‌هاي سلامت، برنامه‌هاي درماني و مراقبتي كاملاً شخصي‌سازي شده ارايه مي‌دهد. اين سطح از شخصي‌سازي نه تنها باعث افزايش رضايت و اعتماد كاربران مي‌شود، بلكه به بهبود نتايج كسب‌وكارها و كيفيت خدمات ارايه‌شده نيز كمك شاياني مي‌كند. با اين حال، مسائل مربوط به حفظ حريم خصوصي و امنيت داده‌ها همچنان از چالش‌هاي كليدي پيش روي اين فناوري محسوب مي‌شوند.

سخن پاياني

هوش مصنوعي در سال ۲۰۲۵ به نقطه‌اي مي‌رسد كه ديگر به عنوان يك ابزار آزمايشي تلقي نمي‌شود، بلكه به يكي از اجزاي اصلي زندگي روزمره انسان‌ها تبديل خواهد شد. اين تحول، فرصت‌هاي بي‌سابقه‌اي را براي بهبود كيفيت زندگي، افزايش بهره‌وري در صنايع مختلف و ايجاد نوآوري‌هاي جديد فراهم مي‌كند. در عين حال، چالش‌هايي از جمله تضمين اخلاق در كاربردهاي هوش مصنوعي، كاهش سوگيري در الگوريتم‌ها و حفظ امنيت و حريم خصوصي كاربران نيز به‌طور جدي مطرح خواهد بود. به عبارت ديگر، كارشناسان معتقدند كه در سال آينده عوامل خودمختار، آموزش‌هاي همه‌جانبه و حكمراني مسوولانه به صورت هم‌زمان پيش مي‌روند. از همين روي، اين تغييرات نيازمند هماهنگي ميان نهادهاي سياست‌گذار، شركت‌هاي فناوري و جامعه است تا پتانسيل كامل هوش مصنوعي به‌طور پايدار و مسوولانه محقق شود.