دومین گزارش جامع روابط عمومی تریبون منتشر شد
دانلود گزارش
نحوه سوال پرسیدن از هوش مصنوعی

منتشر شده در ۱۸ تیر ۱۴۰۳

|

نحوه سوال پرسیدن از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) از دنیای فیلم‌های علمی تخیلی فراتر رفته و به ابزارهای الکترونیکی روزمره ما وارد شده است. امروزه با کمک چت‌بات‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT، پاسخ دادن به هر سوالی به سادگی ارسال پیامک به یک دوست شده است. این فناوری برای ایده‌پردازی، انجام تحقیقات و نوشتن انواع محتوا بسیار کارآمد است.

اما نکته مهم اینجاست:

اگر می‌خواهید پاسخ‌های مرتبط و دقیق دریافت کنید، باید نحوه سوال پرسیدن از هوش مصنوعی را به خوبی بدانید. این کار پیچیده نیست، اما نیازمند آگاهی از قوانین و تکنیک‌های صحیح سوال پرسیدن از هوش مصنوعی است.

این راهنما به شما کمک می‌کند تا با تکنیک‌های سوال پرسیدن از هوش مصنوعی آشنا شوید و از اشتباهات رایج جلوگیری کنید. همچنین، اگر می‌خواهید بدانید هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند، ما به بررسی این موضوع خواهیم پرداخت و ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی آن را نیز مورد بحث قرار خواهیم داد. این اطلاعات به شما کمک می‌کند تا هنگام استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، بدانید باید به چه نکاتی توجه کرد تا بهترین نتیجه را گرفت.

پس اگر شما هم آماده این هستید تا یاد بگیرید چگونه از هوش مصنوعی سوال بپرسید، پس تا انتهای مقاله همراه تریبون باشید.

درک هوش مصنوعی و نحوه عملکرد آن

هوش مصنوعی (AI) یکی از شاخه‌های مهم علم کامپیوتر است که به طراحی و ساخت ربات‌ها و سیستم‌های کامپیوتری می‌پردازد تا وظایف انسانی را با دقت بالاتر و در زمان کمتری انجام دهند. این فناوری از طریق زیرشاخه‌های مختلف مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی توسعه یافته است که هرکدام به نحوی توانمندی‌های بی‌نظیری را به سیستم‌های کامپیوتری اضافه می‌کنند.

شاخه‌های مختلف هوش مصنوعی

  • یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین شاخه‌های هوش مصنوعی است که بر اساس الگوریتم‌ها و مجموعه داده‌های بزرگ عمل می‌کند. این شاخه به سیستم‌های کامپیوتری اجازه می‌دهد تا به صورت خودکار از داده‌های جدید یاد بگیرند، الگوهای مختلف را شناسایی کنند و بر اساس آن تصمیم‌گیری کنند.

برای مثال، وقتی به سیستم یادگیری ماشین یک مجموعه بزرگ از تصاویر گربه و سگ نشان داده شود، این سیستم می‌تواند با تحلیل ویژگی‌های مختلف این تصاویر، توانایی تشخیص گربه و سگ را در تصاویر جدید پیدا کند.

  • یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق (Deep Learning) نوعی از یادگیری ماشین است که به کامپیوترها کمک می‌کند تا از داده‌های زیادی یاد بگیرند. این روش از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کند که مانند مغز انسان عمل می‌کنند. این شبکه‌ها به طور لایه‌ای سازماندهی شده‌اند و هر لایه اطلاعات را پردازش می‌کند و به لایه بعدی می‌فرستد تا در نهایت بتواند الگوهای پیچیده را تشخیص دهد. به عبارتی، این سیستم‌ها با تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده، می‌توانند یاد بگیرند که اشیا، صداها و حتی متن‌ها را شناسایی کنند.

برای مثال، تصور کنید که می‌خواهیم کامپیوتری را آموزش دهیم تا بتواند در تصاویر، گربه‌ها و سگ‌ها را تشخیص دهد. در ابتدا، هزاران تصویر از گربه‌ها و سگ‌ها به سیستم نشان می‌دهیم و به آن می‌گوییم که هر تصویر شامل گربه است یا سگ. شبکه عصبی مصنوعی این تصاویر را تحلیل کرده و ویژگی‌های مختلفی مانند شکل، اندازه و رنگ را از آن‌ها استخراج می‌کند. پس از این مرحله، اگر تصویر جدیدی از یک گربه یا سگ به سیستم نشان دهیم، سیستم با استفاده از تجربیات قبلی‌اش می‌تواند تشخیص دهد که تصویر مربوط به گربه است یا سگ. به این ترتیب، سیستم از داده‌های زیادی یاد می‌گیرد و می‌تواند تصمیمات دقیقی بگیرد.

  • پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها و ربات‌ها آموزش می‌دهد تا با زبان انسانی تعامل کنند. این سیستم‌ها می‌توانند کلمات گفتاری و نوشتاری را بفهمند، آن‌ها را تفسیر کنند و به گونه‌ای پاسخ دهند که برای انسان‌ها منطقی و قابل‌فهم باشد. این فناوری در چت‌بات‌ها، مترجم‌های ماشینی و سیستم‌های تشخیص گفتار کاربرد زیادی دارد.

ابزارهای هوش مصنوعی در زندگی روزمره

برخی از ابزارهای هوش مصنوعی که در زندگی روزمره مورد استفاده قرار می‌گیرند عبارت‌اند از:

  • ChatGPT و ClickUp AI: این ابزارها برای تولید محتوا در پاسخ به پرسش‌های ما کمک می‌کنند.
  • آمازون، نتفلیکس و اسپاتیفای: این سرویس‌ها بر اساس رفتار و ترجیحات گذشته ما محصولات، فیلم‌ها و آهنگ‌ها را پیشنهاد می‌دهند.
  • سیری، الکسا و دستیار گوگل: این دستیارهای صوتی می‌توانند دستورات گفتاری ما را فهمیده و به آن‌ها پاسخ دهند.
  • تسلا: این خودروهای هوشمند از هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری‌های رانندگی در زمان واقعی استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی با استفاده از شاخه‌های مختلفی مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی به ما کمک می‌کند تا وظایف مختلفی را با دقت و سرعت بیشتری انجام دهیم. این فناوری نه تنها در اپلیکیشن‌ها و دستگاه‌های روزمره ما نفوذ کرده است، بلکه در حال تحول و بهبود مداوم است تا تجربه‌های کاربری بهتری را فراهم کند. از چت‌بات‌های هوشمند گرفته تا خودروهای خودران، هوش مصنوعی به تدریج در حال تغییر و بهبود زندگی ما است.

در تریبون بخوانید : تولید محتوا با هوش مصنوعی

اشتباهات رایجی که انسان‌ها هنگام پرسیدن سوال از هوش مصنوعی مرتکب می‌شوند

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند ChatGPT شرکت OpenAI، برای انجام وظایف شخصی و حرفه‌ای مانند نوشتن ایمیل‌ها، کدنویسی و تهیه برنامه‌های بازاریابی بسیار کارآمد شده‌اند.

اما اگر تازه با هوش مصنوعی آشنا شده‌اید، احتمالاً اشتباهات زیادی مرتکب خواهید شد و از پاسخ‌ها ناامید خواهید شد. به همین دلیل، دانستن نحوه صحیح پرسیدن سوال از هوش مصنوعی کلیدی است. برای از بین بردن مشکلات و صرفه‌جویی در زمان، در اینجا برخی از اشتباهات رایج که باید از آن‌ها اجتناب کنید، آورده شده است:

1. پرسیدن سوالات مبهم

با اینکه ابزارهای هوش مصنوعی عملکردهای پیشرفته زیادی دارند، اما قادر به خواندن ذهن شما نیستند.

کیفیت پاسخ‌هایی که دریافت می‌کنید، به وضوح و جزئیات ورودی شما بستگی دارد. اگر سوالات شما مبهم باشند یا اطلاعات ارائه شده نادرست باشد، باید انتظار دریافت پاسخ‌هایی عمومی، نادرست یا نامربوط را داشته باشید.

قبل از ارسال سوال خود، لحظه‌ای وقت بگذارید تا به آنچه که می‌خواهید بدانید فکر کنید و تا حد امکان جزئیات مربوطه (مانند هدف، زمینه و ترجیحات) را به سوال خود اضافه کنید.

2. ارائه اطلاعات کم یا بدون زمینه

ابزارهای هوش مصنوعی اغلب به زمینه نیاز دارند تا نیت پشت سوال را درک کنند. در غیر این صورت، شما ممکن است با پاسخ‌هایی مواجه شوید که ربط دقیق و مناسبی با سوال شما ندارند.

سوال خود را با اطلاعاتی مانند چه کسی، چه چیزی، کجا، کی و چرا مطرح کنید.

فرض کنید نیاز به کمک در برنامه‌ریزی یک رویداد دارید. ذکر نوع رویداد، محل برگزاری، تاریخ و افرادی که شرکت خواهند کرد، ضروری است. این زمینه به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا پیشنهادهای خود را

برای مکان‌ها، فعالیت‌ها و تدارکات مطابق با نیازهای منحصر به فرد رویداد شما تطبیق دهد.

3. انتظار اینکه هوش مصنوعی هر بار همه چیز را به درستی دریافت کند

انتظار اینکه هوش مصنوعی هر بار در اولین تلاش همه چیز را به درستی انجام دهد، کمی غیرواقعی است. هوش مصنوعی باهوش است، اما کامل نیست.

به عنوان مثال، اگر از هوش مصنوعی در مورد بهترین روش‌های بازاریابی دیجیتال بپرسید، ممکن است پاسخی که طیف گسترده‌ای از موضوعات را پوشش می‌دهد دریافت کنید. به جای ناامیدشدن و تسلیم‌شدن، سوال خود را مجدداً بازنویسی کنید و نقاط خاصی را روشن کنید تا پاسخ دقیق‌تری دریافت کنید.

این شبیه پرسیدن سوال از دوستتان است. گاهی اوقات، نیاز به تغییر سوال، روشن‌کردن نکات خاص یا اضافه‌کردن جزئیات بیشتر دارید تا اطلاعات موردنیازتان را به دست آورید.

4. عدم بررسی صحت پاسخ‌ها

ابزارهای هوش مصنوعی پاسخ‌هایی را با استفاده از مجموعه داده‌هایی بزرگ‌تر از آنچه که مغز انسان می‌تواند در یک زمان پردازش کند، تولید می‌کنند. با این حال، هنوز هم بدون هشدار قبلی ممکن است اشتباهاتی رخ دهد.

اگر از هوش مصنوعی برای دریافت آمار و ارقام‌های جدیدی که در اینترنت قرار گرفته‌است، استفاده می‌کنید ممکن است ارقام قدیمی ارائه شده از منابع غیرقابل اعتماد دریافت کنید. لازم است این اطلاعات را با منابع قابل‌اعتماد و به‌روز بررسی کنید تا مطمئن شوید صحیح هستند.

ترفندهای سوال پرسیدن از هوش مصنوعی مهارتی است که با تمرین و توجه به جزئیات می‌تواند بهبود یابد. با اجتناب از سوالات مبهم، ارائه زمینه‌های لازم، تنظیم انتظارات منطقی و بررسی صحت پاسخ‌ها، می‌توانید از هوش مصنوعی به بهترین شکل استفاده کنید و پاسخ‌های دقیق و کاربردی دریافت کنید.

چالش‌هایی که هوش مصنوعی در ارائه پاسخ‌ها با آن مواجه است

حتی اگر از اشتباهات رایجی که قبلاً مورد بحث قرار گرفتیم اجتناب کنید، هوش مصنوعی همچنان محدودیت‌هایی دارد. درک این محدودیت‌ها می‌تواند به شما کمک کند تا از پاسخ‌های دریافت‌شده، بهتر استفاده کنید.

1. به‌روزرسانی‌های لحظه‌ای

ابزارهای هوش مصنوعی بر اساس داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش دیده‌اند، کار می‌کنند که ممکن است شامل جدیدترین اطلاعات یا روندها نباشد. تصور کنید می‌خواهید در مورد جدیدترین گجت‌های انرژی تجدیدپذیر یاد بگیرید. اگر آخرین به‌روزرسانی داده‌های هوش مصنوعی مربوط به 6 ماه پیش باشد، ممکن است از تحولات یا بحث‌های اخیر غافل بماند.

این به این دلیل است که هوش مصنوعی، مانند ChatGPT، بر اساس داده‌های گذشته خود آموزش می‌بیند و بدون به‌روزرسانی‌های مستمر، نمی‌تواند به اطلاعات جدید دسترسی داشته باشد. به‌عنوان مثال، اگر یک AI در دسامبر ۲۰۲۳ آموزش دیده باشد، به اطلاعات جدیدی که پس از آن تاریح منتشر شده‌اند، دسترسی ندارند.

برای اطمینان از اینکه اطلاعات جدید را از دست نمی‌دهید، می‌توان:

  • زمان آخرین به‌روزرسانی هوش مصنوعی را بررسی کنید.
  • جدیدترین حقایق و اخبار را دوباره بررسی کنید.
  • از منابع معتبر و به‌روز برای تأیید اطلاعات استفاده کنید.

2. ظرفیت حل مسئله

عملکرد هوش مصنوعی به داده‌های آموزشی آن بستگی دارد و ممکن است در حل خلاقانه مسائل و پاسخ به سوالات پیچیده با مشکل مواجه شود. به عنوان مثال، اگر از هوش مصنوعی بخواهید یک برنامه تجاری تهیه کند، می‌تواند یک طرح کلی اساسی را بر اساس قالب‌ها و اطلاعات موجود در داده‌های آموزشی خود تولید کند. اما ممکن است نتواند جزئیات کلیدی منحصر به ایده کسب‌و‌کار شما را پوشش دهد.

این به این دلیل است که هوش مصنوعی از الگوها و داده‌های پیشین برای پاسخ‌گویی استفاده می‌کند و نمی‌تواند همیشه نوآوری و خلاقیت انسانی را جایگزین کند؛ بنابراین، بهتر است از هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار کمکی استفاده کنید تا بتوانید ایده‌های خود را تکمیل و بهبود بخشید.

برای مثال:

  • از هوش مصنوعی برای ایجاد یک طرح اولیه استفاده کنید.
  • جزئیات و ویژگی‌های منحصربه‌فرد کسب‌و‌کار خود را به طرح اضافه کنید.
  • از تخصص و خلاقیت خود برای بهبود و اصلاح پاسخ‌های هوش مصنوعی بهره ببرید.

3. سوگیری الگوریتمی

اگر داده‌هایی که برای آموزش هوش مصنوعی استفاده می‌شود، هرگونه سوگیری داشته باشد (چه عمدی و چه غیرعمدی) پاسخ‌های هوش مصنوعی نیز آن سوگیری را منعکس خواهد کرد. به عنوان مثال، اگر از هوش مصنوعی برای راهنمایی‌های مربوط به استخدام بپرسید و آن داده‌ها بیشتر شامل مردان در نقش‌های رهبری باشد، ممکن است پیشنهادهایی ارائه دهد که به نفع مردان باشد.

این به دلیل این است که هوش مصنوعی از داده‌های تاریخی و الگوهای موجود در آن‌ها برای آموزش استفاده می‌کند و اگر این داده‌ها دارای سوگیری باشند، مدل هوش مصنوعی نیز این سوگیری‌ها را به ارث می‌برد. برای مقابله با این مسئله، توسعه‌دهندگان و کاربران باید به این نکات توجه کنند:

  • اطمینان حاصل کنند که داده‌های آموزشی بدون سوگیری هستند.
  • پاسخ‌های هوش مصنوعی را به طور انتقادی ارزیابی کنند.
  • بازخوردهایی به مدل هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان ارائه دهند تا بتوانند اصلاحات لازم را اعمال کنند.

با درک این چالش‌ها و محدودیت‌ها، می‌توانید به طور مؤثرتری از هوش مصنوعی استفاده کنید و از پاسخ‌های آن بهره‌مند شوید.

روش‌های عملی برای پرسیدن سوال از هوش مصنوعی

پرسش‌هایی که در ابزارهای هوش مصنوعی وارد می‌کنید (پرامپت‌ها) تأثیر مستقیمی بر کیفیت پاسخ‌های دریافتی دارند. بهینه‌سازی این پرامپت‌ها (مهندسی پرامپت) به طور قابل‌توجهی نتایج شما را بهبود می‌بخشد.
در اینجا پنج روش عملی برای بهبود پرامپت‌ها و دریافت پاسخ‌های دقیق‌تر آورده شده است.

1. استفاده از پرامپت‌های آماده هوش مصنوعی

یکی از راه‌های ساده برای شروع در پرسیدن سوال از هوش مصنوعی، استفاده از پرامپت‌های آماده است. این روش برای سوالات ساده مانند «پایتخت فرانسه چیست؟» یا «فوتوسنتز چیست؟» به خوبی عمل می‌کند. اما اگر نیاز به طرح سوالات پیچیده‌تر دارید و می‌خواهید فرایند را تسریع کنید یا مطمئن نیستید چگونه این کار را انجام دهید، از قالب‌های پرامپت هوش مصنوعی استفاده کنید!

با ابزارهایی مانند ClickUp می‌توانید به صدها گزینه دسترسی پیدا کنید، از جمله پرامپت‌های ChatGPT برای منابع انسانی، بازاریابی و مدیریت محصول. علاوه بر این، ClickUp AI دارای بیش از ۱۰۰ قالب پرامپت آماده برای هر نقش و مورداستفاده است. به عنوان مثال، برای نقش بازاریابی، قالب‌های پرامپت به شما کمک می‌کنند تا توضیحات محصول، برنامه‌ریزی رویدادها، ایجاد خلاصه کمپین‌ها و موارد دیگر را تهیه کنید.

2. دقیق بودن

برای جلوگیری از دریافت پاسخ‌های کلی و غیرمرتبط، باید سوالات خود را به طور دقیق مطرح کنید. این دقیق‌بودن سوالات به معنای اضافه‌کردن جزئیات زیاد است، مانند هدف محتوا، سبک نوشتاری مورد علاقه، فرمت خروجی جدول (CSV یا HTML)، مخاطب هدف و هر گونه نکات خاص.

برای مثال، «آیا می‌توانی به من کمک کنی یک ایمیل بنویسم؟» یک درخواست مبهم است. سوال بهتر می‌تواند این باشد: «یک ایمیل حرفه‌ای به یک مشتری بنویس که بابت تأخیر در پروژه عذرخواهی کند. تعهد ما به کیفیت را ذکر کن و به دلیل ناراحتی تخفیف ارائه بده. تقصیر را گردن کسی ننداز و جزئیات فنی اضافی ذکر نشود.»

هرچه جزئیات بیشتری ارائه دهید، هوش مصنوعی می‌تواند پاسخ دقیق‌تری ارائه دهد.

3. استفاده از زبان مختصر

استفاده از اصطلاحات فنی یا عبارات پیچیده که ممکن است هوش مصنوعی را گیج کنند، خودداری کنید و ساده باشید. این کار فهمیدن خواسته شما را برای هوش مصنوعی آسان‌تر می‌کند و پاسخ‌های مفیدتری ارائه می‌دهد. برای مثال، به جای پرسیدن «بهترین روش‌ها برای بهبود رتبه‌بندی SERP چیست؟» می‌توانید بپرسید «چگونه می‌توانم وب‌سایتم را در نتایج جستجوی گوگل بالاتر ببرم؟» این سوال اصلاح‌شده از زبان ساده استفاده می‌کند و اصطلاحات فنی SEO و SERP را کنار می‌گذارد تا همان ایده را منتقل کند و احتمال دریافت پاسخ بهتر را افزایش می‌دهد.

4. آزمایش پرامپت‌های مختلف

به خاطر داشته باشید که هوش مصنوعی ممکن است در اولین تلاش درست عمل نکند؛ بنابراین، وقتی همه تکنیک‌های قبلی را به کار بردید اما هنوز پاسخ مطلوبی دریافت نکردید، چه باید کرد؟ پاسخ ساده است:

دوباره تلاش کنید. این به معنای بازنویسی کامل سوال (تغییر ساختار آن یا ارائه جزئیات بیشتر) یا پرسیدن سوالات پیگیری در مورد بخش‌های خاصی از پاسخ قبلی است. بعد از چند بار انجام این کار، متوجه خواهید شد که چه چیزی برای کاربردها و موارد استفاده مختلف بهتر عمل می‌کند.

با استفاده از این روش‌ها، می‌توانید کیفیت پاسخ‌هایی که از هوش مصنوعی دریافت می‌کنید را بهبود ببخشید و از این ابزارها به بهترین نحو بهره‌برداری کنید. این تکنیک‌ها به شما کمک می‌کنند تا بدانید نحوه سوال پرسیدن از هوش مصنوعی به چه صورت است.

ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در مکالمات هوش مصنوعی

استفاده از هوش مصنوعی فواید بسیاری دارد، اما همچنین مسائل اخلاقی و حریم خصوصی نیز به همراه دارد. در ادامه نکاتی آورده شده که به شما کمک می‌کند تا از ابزارهای هوش مصنوعی به طور مسئولانه استفاده کنید.

1. نقش کوکی‌های HTTP در هوش مصنوعی

کوکی‌های HTTP فایل‌های کوچکی هستند که هنگام بازدید از سایت‌ها در دستگاه شما ذخیره می‌شوند. این کوکی‌ها معمولاً برای به خاطر سپردن رفتارها و ترجیحات گذشته شما استفاده می‌شوند و به برنامه‌های هوش مصنوعی تغذیه می‌شوند تا تعاملات آینده شما را در این سایت‌ها شخصی‌سازی کنند. اگرچه این امر تجربه کاربری شما را بهبود می‌بخشد، اما نگرانی‌های حریم خصوصی نیز به همراه دارد.

به‌عنوان مثال، اگر شما اغلب به سایت‌های حوزه سلامت مراجعه کنید، کوکی‌ها این اطلاعات را ذخیره کرده و از آن برای تأثیرگذاری بر تبلیغات و محتوای دیگر سایت‌ها استفاده می‌کنند. بهترین راه‌های مقابله با این مسئله عبارت‌اند از:

  • یادگیری بیشتر درباره هوش مصنوعی و سیاست‌های حریم خصوصی سایت‌ها
  • محدودکردن یا بلوک‌کردن کوکی‌های ردیابی
  • پاک‌کردن منظم کوکی‌ها از دستگاه‌ خود

2. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در اپلیکیشن‌های چت‌بات

اپلیکیشن‌های چت‌بات معمولاً برای ارائه پاسخ‌های مرتبط و مفید نیاز به دسترسی به جزئیات شخصی دارند. اما به اشتراک‌گذاری بیش از حد این اطلاعات می‌تواند خطرناک باشد، به‌ویژه در مورد داده‌های حساس. دانستن چگونگی حفاظت و استفاده از داده‌هایی که به اشتراک می‌گذارید مهم است. بسیاری از اپلیکیشن‌های چت‌بات از رمزنگاری قوی و قوانین سخت‌گیرانه حفاظت از داده‌ها برای امنیت اطلاعات شما و جلوگیری از کلاه‌برداری‌های اینترنتی استفاده می‌کنند.

با این حال، سطح امنیت می‌تواند متفاوت باشد، بنابراین بهتر است سیاست‌های حریم خصوصی آن‌ها را بررسی کرده و بفهمید چه مجوزهایی را به آن‌ها می‌دهید. با این کار، می‌توانید از مزایای هوش مصنوعی بهره‌مند شوید در حالی که کنترل بر اطلاعات خصوصی خود را حفظ کرده و خطر نشت اطلاعات را کاهش دهید.

3. از دست دادن شغل‌ها

با پیشرفت هوش مصنوعی، سیستم‌های هوش مصنوعی جایگزین مشاغلی مانند دستیاران مجازی، مدیریت رسانه‌های اجتماعی، پشتیبانی مشتری و … می‌شوند. بر اساس پژوهشی که در Sage Journals منتشر شده، ۱۴٪ از افراد و کارمندان، شغل خود را با واسطه هوش مصنوعی از دست داده‌اند. این میزان با برنامه‌ریزی بیشتر شرکت‌ها برای کاهش نیروی کار خود با استفاده از هوش مصنوعی و استراتژی‌های اتوماسیون افزایش خواهد یافت.

شرکت‌ها باید برنامه‌های آموزشی برای کمک به تیم‌های خود در تطبیق و پیشرفت با هوش مصنوعی راه‌اندازی کنند. این می‌تواند شامل سرمایه‌گذاری در مهارت‌های انسانی که هوش مصنوعی نمی‌تواند تکرار کند و آموزش کارمندان به بهره‌برداری از هوش مصنوعی در شغل‌هایشان باشد.

در عین حال، کارمندان می‌توانند این تغییر را به‌عنوان یک فشار برای ارتقای مهارت‌های خود و انعطاف‌پذیری بیشتر در نظر بگیرند. شرکت در برنامه‌های آموزشی که توسط کارفرمایان ارائه می‌شود یا جستجوی دوره‌های جدید در زمینه فناوری از جمله راه‌های شروع است.

4. مصرف انرژی

توسعه و نگهداری هوش مصنوعی بزرگ نیازمند قدرت زیادی است. این امر نگرانی‌هایی درباره سهم هوش مصنوعی در انتشار کربن ایجاد می‌کند که بر محیط زیست ما تأثیر منفی می‌گذارد. با توجه به اینکه هوش مصنوعی بیشتر در زندگی روزمره ما ادغام می‌شود، اثرات محیط زیستی آن بیشتر مورد توجه قرار می‌گیرد.

به‌عنوان توسعه‌دهندگان و کاربران هوش مصنوعی، می‌توانیم از راه‌های مختلفی برای کاهش تاثیرات منفی زیست‌محیطی استفاده کنیم. مثلاً می‌توانیم از منابع انرژی تجدیدپذیر برای مراکز داده استفاده کنیم یا مدل‌های هوش مصنوعی‌ای را طراحی کنیم که انرژی کمتری مصرف کنند. هرچند که این تغییرات بزرگ زمان‌بر هستند، اما می‌توانیم از همین امروز با بحث و گفتگو درباره ساختن آینده‌ای پایدارتر با هوش مصنوعی شروع کنیم.

سخن پایانی

در دنیای امروز، هوش مصنوعی (AI) به یکی از ابزارهای اساسی تبدیل شده است که در بسیاری از زمینه‌ها به کار گرفته می‌شود. برای بهره‌برداری کامل از قابلیت‌های هوش مصنوعی، مهم است که بدانیم نحوه سوال پرسیدن از هوش مصنوعی به چه صورت است. پرسیدن سوالات به شیوه‌ای صحیح و مؤثر می‌تواند نتایج دقیق‌تری را به همراه داشته باشد و تجربه کاربری بهتری را فراهم کند. در نهایت ممنون می‌شویم تا اگر شما هم سوالی یا پیشنهادی دارید در بخش کامنت‌ها با ما به اشتراک بگذارید.

عضویت در خبرنامه

ایمیل خود را وارد کنید تا از جدیدترین اخبار و مقالات حوزه دیجیتال مارکتینگ مطلع شوید.

"*" قسمتهای مورد نیاز را نشان می دهد

موضوع مورد علاقه خود را انتخاب کنید*
این فیلد برای اعتبار سنجی است و باید بدون تغییر باقی بماند .

اشتراک‌گذاری‌:

مطالب مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

از اخبار روز سئو و روابط عمومی باخبر باش
با «فراوانی رپورتاژ» انتخاب بهینه‌تری داشته باشید

با این ویژگی می‌توانید میزان انتشار رپورتاژهای مشابه با موضوع رپورتاژ خود را مشاهده کنید.