هوش مصنوعی مولد برای مبتدیان

این کتاب برای افرادی است که در ابتدای راه هوش مصنوعی قرار گرفته اند و دنبال کتاب های ساده می گردند.

عنوان اصلی کتاب: Generative AI For Dummies

ناشر: John Wiley & Sons, Inc. (Wiley)

تعداد صفحات: 304 صفحه

امتیاز کاربران (Goodreads.com): 3.62 از 5

تعداد رأی‌دهندگان (Goodreads.com): 34 رأی

امتیاز کاربران (amazon.com): 4.3 از 5

تعداد رأی‌دهندگان (amazon.com): 80 رأی

مقدمه

کتاب «هوش مصنوعی مولد برای همه»، یک راهنمای پیشگامانه است که اولین کتاب تولیدشده با کمک هوش مصنوعی مولد (GenAI) در یک انتشارات معتبر است. نویسنده، پم بیکر، این کتاب را با استفاده از مدل‌های GPT شرکت OpenAI که بر روی Microsoft Azure AI اجرا می‌شوند، نوشت و از هوش مصنوعی صرفاً در نقش یک «دستیار سطح پایین» برای کمک به تحقیق و پیش‌نویس استفاده کرد. هدف اصلی کتاب فراتر بردن خواننده از هیاهوی تبلیغاتی، نارضایتی‌های رایج در کار با GenAI و جنبه‌های فنی محض است. در عوض، این راهنما به دنبال ارائهٔ تکنیک‌های پیشرفتهٔ پرامپت‌نویسی و سایر روش‌های هوش مصنوعی است تا بتوانید خروجی‌هایی در سطح حرفه‌ای تولید کنید که مشخصات و اهداف شما را برآورده سازند. این کتاب برای افراد باهوشی نوشته شده که زمان کمی دارند و به دنبال یک مطالعهٔ سریع و آسان با «تمام گوشت و بدون پَر» هستند. این فناوری ماهیت کار را تغییر خواهد داد، اما هشدار کلیدی نویسنده این است که GenAI شغل‌ها را از بین نمی‌برد، بلکه شخصی که در استفاده از GenAI مهارت دارد این کار را می‌کند؛ بنابراین، کتاب ابزاری است تا خواننده را به آن شخص تبدیل کند.

ایده اصلی

ایده اصلی کتاب این است که هوش مصنوعی مولد (GenAI) فراتر از یک ابزار ساده برای تولید محتوای پایه است؛ بلکه یک ابزار خلاقانه و مشارکتی (Collaborative Creative Tool) است که باید آن را در سطح پیشرفته درک کرد و از آن بهره برد. برای دستیابی به خروجی‌های حرفه‌ای، کاربران باید اصول مهندسی پرامپت پیشرفته را فرا بگیرند و مدل‌های هوش مصنوعی را در یک تعامل انسانی-ماشینی پیچیده هدایت کنند، حتی گاهی اوقات با «دروغ گفتن» یا «مجازات و پاداش دادن» به مدل برای رسیدن به نتایج مطلوب. هوش مصنوعی مولد، محتوای جدید را خلق نمی‌کند، بلکه با پیش‌بینی بهترین تطابق با پرامپت شما، آن را از اطلاعات موجود تولید (Generate) می‌کند. بنابراین، موفقیت در گرو درک عمیق این مکانیزم‌ها، انتخاب ابزارهای مناسب، و حفظ مسئولیت اخلاقی در هنگام استفاده از آن به عنوان یک دستیار سطح «جونیور» است.

نکات کلیدی

• پرامپت‌نویسی پیشرفته: موفقیت در GenAI با پرامپت‌های ساده به دست نمی‌آید؛ بلکه نیازمند پرامپت‌های پیچیده و استراتژیک برای استخراج نتایج حرفه‌ای است.
• GenAI یک ابزار پیش‌بینی است: هوش مصنوعی مولد در معنای واقعی کلمه «خلق» نمی‌کند؛ بلکه بر اساس داده‌های تاریخی (اطلاعات نزدیک به گذشته تا دور) پاسخ بعدی را پیش‌بینی می‌کند تا بهترین تطابق را با پرامپت شما ارائه دهد.
• انسان‌سازی GenAI: برای خروجی‌های بهتر، باید با GenAI مانند یک همکار انسانی رفتار کنید و از طریق بازخورد، پاداش و تنبیه، آن را آموزش دهید تا خروجی‌های دقیق‌تر و مطابق با نیاز شما تولید کند.
• جلوگیری از توهم (Hallucination): تکنیک‌های خاصی برای بهبود صداقت و دقت مدل‌های هوش مصنوعی وجود دارد تا از تولید اطلاعات نادرست (توهم یا دروغ) جلوگیری شود.
• کاربرد چندرسانه‌ای: هوش مصنوعی مولد می‌تواند برای تولید محتوای بلند (مقالات، کتاب‌ها)، محتوای کوتاه (وبلاگ‌ها، اخبار) و محتوای بصری و صوتی (تصویر، موسیقی، ویدئو) استفاده شود.

بخش ۱: غواصی در اصول هوش مصنوعی مولد

فصل ۱: ترسیم چشم‌انداز هوش مصنوعی مولد

این فصل به تعریف دقیق هوش مصنوعی مولد (GenAI) می‌پردازد و آن را به عنوان یک ابزار خلاقانه برای تولید هر چیزی از جملات تا تصاویر و موسیقی، معرفی می‌کند که خروجی آن اغلب می‌تواند به آسانی به عنوان ساختهٔ انسان شناخته شود. یک حقیقت بزرگ دربارهٔ موفقیت در کار با GenAI آشکار می‌شود: این موفقیت عمدتاً به پرامپت‌های شما بستگی دارد. نویسنده به توضیح این می‌پردازد که چرا GenAI تا این حد انسانی به نظر می‌رسد و اشاره می‌کند که این خروجی‌ها به نوعی «ساختهٔ انسان» هستند، زیرا مدل با بازتولید اطلاعات بر اساس پیش‌بینی بهترین تطابق با پرامپت شما، به جای خلق واقعی، متنی را «تولید» می‌کند. همچنین، به درک مشکل بدنام انگشت (Infamous Finger Problem) و دیگر مشکلات عجیب و غریب GenAI می‌پردازد، که اغلب به دلیل ماهیت یادگیری مدل و داده‌های آموزشی است. این فصل همچنین مدل‌های مختلف GenAI، مانند Gemini از گوگل و مدل‌هایی که توانایی پردازش متن، تصویر، صدا، ویدئو و کدنویسی را به صورت چندوجهی دارند، بررسی می‌کند. در نهایت، به کاربردهای عملی GenAI، مانند تولید داده‌های ترکیبی و خلاصه‌سازی متون، اشاره کرده و حقایق را از افسانه‌ها در مورد این فناوری جدا می‌کند. ماندن در جریان پیشرفت‌ها و انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای خاص، از توصیه‌های کلیدی این فصل است.

فصل ۲: معرفی هنر مهندسی پرامپت

این فصل، پرامپت را به عنوان خطوط دستورالعمل یا داده‌هایی معرفی می‌کند که شما به مدل هوش مصنوعی مولد می‌دهید تا خروجی مورد نظر را تولید کند. نویسنده، راز پشت پرامپت‌نویسی موفق را فاش می‌کند و توضیح می‌دهد که چگونه پرامپت‌ها پاسخ‌های GenAI را هدایت می‌کنند؛ در واقع، GenAI بر اساس محتوای پرامپت شما، بهترین پاسخ بعدی را پیش‌بینی می‌کند. بخش عمده‌ای از فصل به تدوین پرامپت‌های مؤثر برای کاربردهای متنوع هوش مصنوعی اختصاص دارد، شامل طراحی پرامپت‌ها برای دامنه‌های مختلف و برای تولید انواع خروجی‌ها. نکته‌ها و ترفندهایی برای بهینه‌سازی پرامپت‌ها، مانند استفاده از کلمات کلیدی خاص و مشخص کردن عناصر سبک، لحن و ژانر، برای دریافت نتایج دقیق و متناسب ارائه می‌شود. همچنین، این فصل استفاده از پرامپت‌ها برای ارائه داده‌های تکمیلی به مدل را توضیح می‌دهد. در نهایت، برای جلوگیری از خروجی‌های نامطلوب، به بررسی اشتباهات رایج پرامپت‌نویسی می‌پردازد.

فصل ۳: همکاری خلاقانه با هوش مصنوعی مولد

این فصل مشارکت انسان و هوش مصنوعی در زمینه‌های خلاقانه را بررسی می‌کند، زیرا GenAI یک ابزار خلاقانه مانند رنگ، مداد یا قلم‌موی هنرمند است. کتاب به نقش هوش مصنوعی در زمینه‌هایی مانند هنر، موسیقی، نویسندگی و تولید ویدئو می‌پردازد. نویسنده تجربیات خود را از نوشتن این کتاب با کمک GenAI به اشتراک می‌گذارد ، که یک نمونهٔ موفق از مشارکت انسان و هوش مصنوعی است. سپس، منافع استفاده از GenAI به عنوان یک ابزار خلاقانه، مانند افزایش دسترسی (Accessibility)، را بیان می‌کند. بخش مهمی از این فصل به مسائل مسئولیت اختصاص دارد: دانستن اینکه در مورد اشتباهات، بدشانسی‌ها و نقض قانون‌ها، چه کسی مقصر است. این امر مستلزم درک نقش شما در هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر است. ملاحظات اخلاقی در همکاری با هوش مصنوعی مورد بحث قرار می‌گیرد، از جمله پاسخگویی (Accountability). نویسنده بر رهنمودهای اخلاقی در حال تحول برای کار با هوش مصنوعی تأکید کرده و تصریح می‌کند که حتی هنگام استفاده از GenAI، مسئولیت نهایی بر عهدهٔ انسان است.

فصل ۴: پیمایش چشم‌انداز در حال تحول هوش مصنوعی مولد

در این فصل، شما با نقشهٔ راه این فناوری به سرعت در حال تغییر آشنا می‌شوید. این فصل با شناسایی بازیگران کلیدی و ارزیابی ارائه‌دهندگان GenAI آغاز می‌شود. این شامل شناخت «کی به کی است» در بازار GenAI و نحوهٔ ارزیابی خدمات و راه‌حل‌های هوش مصنوعی مولد است. سپس، به موضوع هوش مصنوعی مولدی که با فناوری‌های دیگر سازگار است می‌پردازد، مانند ادغام ChatGPT با نرم‌افزارهای دیگر و معرفی عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار (Autonomous AI Agents). این عامل‌ها می‌توانند وظایف پیچیده را به صورت مستقل یا با کمک انسان انجام دهند. حفظ آگاهی از سرعت پیشرفت‌های GenAI بسیار حیاتی است؛ بنابراین، فصل نکاتی برای به‌روز ماندن در مورد روندهای GenAI را ارائه می‌دهد، از جمله بررسی مقالات تحقیقاتی از کنفرانس‌هایی مانند NeurIPS و ICML. در نهایت، خواننده را برای آماده شدن برای آیندهٔ هوش مصنوعی مولد آماده می‌کند و بر اهمیت یادگیری و انطباق مستمر تأکید می‌کند.

فصل ۵: به‌کارگیری هوش مصنوعی مولد در سناریوهای عملی

این فصل کاربردهای عملی GenAI را در زمینه‌های مختلف تشریح می‌کند. ابتدا، به نقش GenAI به عنوان دستیار نویسندگی می‌پردازد. این شامل استفاده از GenAI برای تولید ایده، مانند پیشنهاد مضامین، طرح‌ها و عناصر سبکی برای شروع فرآیند خلاقانه است. همچنین، به پیش‌نویس محتوا با کمک GenAI و آراستن و بهبود نگارش شما با استفاده از ابزارهای GenAI برای افزایش خلاقیت و نوآوری در سبک شخصی می‌پردازد. نکتهٔ کلیدی در اینجا گنجاندن عناصری مانند ژانر، لحن و سبک در پرامپت‌ها برای دریافت نتایج سفارشی است. بخش دوم فصل به کمک بصری از GenAI اختصاص دارد ، از جمله نقش آن در طراحی گرافیک و هنرهای بصری ، تولید محتوای بصری با ابزارهای هوش مصنوعی ، و بهره‌برداری از GenAI برای خلاقیت بصری بیشتر. این فصل با حل مسئله با هوش مصنوعی در پروژه‌های خلاقانه به پایان می‌رسد ، و نشان می‌دهد که چگونه GenAI می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند برای غلبه بر چالش‌ها عمل کند.

بخش ۲: تسلط بر محتوای خلاقانه با هوش مصنوعی مولد

فصل ۶: دستکاری مدل هوش مصنوعی مولد برای استخراج محتوای بیشتر یا بهتر

این فصل بر جنبه‌های غیرعادی کار با GenAI تمرکز دارد و با عنوان «شرمساری هوش مصنوعی مولد که هیچ‌کس دربارهٔ آن صحبت نمی‌کند» آغاز می‌شود. نویسنده ادعا می‌کند که هوش مصنوعی مولد بسیار انسانی‌تر از آن چیزی است که فکر می‌کنید، که منجر به آشکار شدن عیوب و نقص‌هایی در ساختار آن می‌شود. یک تاکتیک اصلی، «دروغ گفتن به مدل برای افزایش بهره‌وری» است. این شامل استراتژی‌هایی برای هدایت GenAI به نتایج دلخواه، با در نظر گرفتن اخلاقیات گمراه‌کردن هوش مصنوعی برای خروجی‌های بهتر است. سپس، کتاب مفهوم «پاداش و مجازات GenAI برای تولید محتوای بهتر» را معرفی می‌کند ، از جمله پیاده‌سازی تکنیک‌های یادگیری تقویتی و نقش بازخورد شما در تولید محتوای هوش مصنوعی. در ادامه، به عیب‌یابی پرداخته و به خواننده می‌گوید اگر GenAI شما را نادیده گرفت یا متوقف شد، چه باید کرد. نهایتاً، برای پرداختن به تمایلات دروغگویی، گمراه‌کننده بودن یا توهم‌زایی GenAI، تکنیک‌هایی را برای بهبود صداقت و دقت آن و جلوگیری از تولید اطلاعات نادرست ارائه می‌دهد. فصل با موضوع «استفادهٔ مجدد از محتوا با GenAI» به پایان می‌رسد.

فصل ۷: تولید محتوای طولانی

این فصل به طور کامل به نقش GenAI در تولید محتوای طولانی اختصاص دارد. ابتدا، به نوشتن مقالات دانشگاهی با کمک GenAI می‌پردازد، شامل استفاده از آن برای تحقیق، پیش‌نویس‌های دانشگاهی و پشتیبانی از فرآیند انتشار آکادمیک. سپس، روش‌های توسعهٔ وایت پیپرها و گزارش‌ها با استفاده از هوش مصنوعی مولد را شرح می‌دهد ، با تمرکز بر تدوین اسناد حرفه‌ای و افزایش ارتباطات تجاری. بخش مهم دیگر، تدوین طرح‌ها و طرح‌های پژوهشی با GenAI است، از مفهوم تا طرح کلی، که GenAI به عنوان یک ابزار برنامه‌ریزی عمل می‌کند. ادغام استنادها و مراجع نیز مورد توجه قرار می‌گیرد، با راهنمایی دربارهٔ مدیریت مرجع به کمک GenAI و تضمین صداقت آکادمیک. این فصل همچنین تولید مقالات طولانی را پوشش می‌دهد، شامل تکنیک‌هایی برای نوشتن محوری به کمک GenAI و حفظ عمق و کیفیت. در نهایت، به موضوع نوشتن کتاب با GenAI می‌پردازد ، و از کمک GenAI برای پیش‌نویس یاد می‌کند.

فصل ۸: سفارشی‌سازی محتوا برای موضوعات خاص

این فصل به اهمیت تنظیم GenAI برای تولید محتوا برای زمینه‌های تخصصی می‌پردازد. این شامل گزینه‌های موجود در مدل‌های GenAI است که به سمت نگارش تخصصی هدف‌گیری شده‌اند و اینکه کجا می‌توان مدل‌های GenAI کوچک و تخصصی را پیدا کرد. نویسنده، مطالعات موردی را برای استفاده از GenAI در دامنه‌های پرمخاطره (مانند نوشتن پیش‌نویس گزارش‌های کارآزمایی بالینی که منجر به کاهش ۴۰ درصدی زمان نویسندگی محققان شده) ارائه می‌دهد، اگرچه تأکید می‌کند که گزارش‌های نهایی همیشه باید توسط انسان بررسی شوند. بخش عمده‌ای از فصل به متعادل‌سازی تخصص و خلاقیت در نگارش مبتنی بر GenAI اختصاص دارد. این شامل ادغام تخصص موضوعی با هوش مصنوعی برای محتوای تخصصی و تدوین محتوای تخصصی با لبهٔ خلاقانه است. فصل با هشدارهایی تحت عنوان «خطرات پیش رو» به پایان می‌رسد، که شامل پیش‌بینی چالش‌ها در تولید محتوای تخصصی و آماده شدن برای موارد غیرقابل پیش‌بینی در نگارش با کمک GenAI است.

فصل ۹: ایجاد محتوای کوتاه

این فصل بر تولید محتوای کوتاه متمرکز است و با موضوع «گرفتن نتایج بهتر با ترکیب انواع مختلف هوش مصنوعی» شروع می‌شود. این شامل روش‌هایی مانند تجمیع هوش مصنوعی (AI aggregation) ، چینش خروجی (Output stitching) ، و زنجیره‌سازی هوش مصنوعی (AI chaining) است؛ زنجیره‌سازی GenAI به طور خودکار به یک مدل اجازه می‌دهد تا خروجی یک مدل دیگر را بگیرد و از آن به عنوان پرامپت برای تولید یک خروجی جدید استفاده کند. سپس، به تقویت وبلاگ‌نویسی می‌پردازد و چگونگی استفاده از GenAI برای ارتقاء محتوای وبلاگ و تعامل و ساده‌سازی گردش کار وبلاگ‌نویسی را توضیح می‌دهد. یکی دیگر از کاربردها، نوشتن مقالات خبری کوتاه با هوش مصنوعی است ، که موضوع ژورنالیسم به کمک GenAI برای نگارش سریع اخبار را پوشش می‌دهد و بر اهمیت تعادل سرعت و یکپارچگی در اخبار تولیدشده با GenAI تأکید می‌کند. فصل همچنین به افزودن جذابیت GenAI به سخنرانی‌ها (Speechwriting) ، تدوین سخنرانی‌های به‌یادماندنی ، و شخصی‌سازی سخنرانی‌های عمومی می‌پردازد. در نهایت، موضوع طراحی و نوشتن محتوا برای وب‌سایت‌ها را با تمرکز بر طراحی وب‌سایت مبتنی بر GenAI و بهینه‌سازی کپی وب‌سایت با بینش‌های GenAI پوشش می‌دهد.

فصل ۱۰: استخراج تصاویر، موسیقی و ویدئو از هوش مصنوعی مولد

این فصل به قدرت تحول‌آفرین هوش مصنوعی مولد در قلمروهای چندرسانه‌ای می‌پردازد و به خواننده می‌آموزد چگونه با استفاده از پرامپت‌های دقیق و خلاقانه، محتوای بصری و شنیداری را از مدل‌های هوش مصنوعی «استخراج کند» یا «بیرون بکشد» برخلاف محتوای متنی، تولید موفقیت‌آمیز تصاویر، موسیقی و ویدئو نیازمند درک عمیقی از زبان بصری و شنیداری است که باید در قالب پرامپت به مدل منتقل شود. در زمینهٔ تولید تصویر، کلید دستیابی به یک خروجی بصری خیره‌کننده، استفاده از زبان توصیفی هنری است؛ مثلاً، تعیین سبک‌های هنری خاص (مانند نقاشی‌های رنسانس، هنر مفهومی سایبرپانک، یا عکاسی ماکرو)، تنظیم نورپردازی (نورپردازی دراماتیک، نور ملایم غروب)، و مشخص کردن ترکیب‌بندی (نمای نزدیک، زاویهٔ دید پرنده) ضروری است. علاوه بر این، مفهوم «پرامپت‌های منفی» معرفی می‌شود که به مدل می‌گوید چه چیزهایی را نباید در تصویر نهایی لحاظ کند (مانند دست‌های معیوب یا اعوجاج). برای تولید موسیقی و صدا، این فصل بر اهمیت تعیین دقیق مؤلفه‌هایی مانند ژانر موسیقی (جاز، سمفونیک، الکترونیک)، سرعت و ریتم (تمپو)، حس و حال قطعه (ملانکولیک، شاد، حماسی)، و نوع سازهای مورد استفاده (سینت سایزرها، ویولن زهی) تأکید می‌کند. در نهایت، تولید ویدئو با هوش مصنوعی که پیچیده‌ترین شکل این محتواست، پوشش داده می‌شود. ابزارهای متن به ویدئو (Text-to-Video) به کاربران اجازه می‌دهند تا سناریوها و روایت‌های کاملی را فقط با پرامپت‌های متنی ایجاد کنند، با این حال، موفقیت در این زمینه به توانایی کاربر در توصیف دقیق حرکت دوربین، انتقال صحنه‌ها و جزئیات پس‌زمینه در طول زمان بستگی دارد. در مجموع، این فصل نشان می‌دهد که هوش مصنوعی مولد در تولید چندرسانه‌ای، نه یک هنرمند مستقل، بلکه یک ابزار قدرتمند است که به‌شدت به راهنمایی‌های دقیق و فنی انسان در پرامپت‌نویسی وابسته است.

فصل ۱۱: سرعت بخشیدن، بهبود و بررسی کار خود و هوش مصنوعی مولد

این فصل به یکی از حیاتی‌ترین جنبه‌های گردش کار (Workflow) هوش مصنوعی مولد می‌پردازد: چگونه از زمان صرف‌شده بیشترین بهره‌وری را داشته باشیم و کیفیت خروجی را تضمین کنیم. اولین محور فصل، «سرعت بخشیدن» است. تکنیک‌هایی مانند استفاده از الگوها و قالب‌های پرامپت از پیش آماده‌شده (Prompt Templates)، سازماندهی پرامپت‌های موفق در کتابخانه‌های شخصی، و به کارگیری قابلیت «زنجیره‌سازی پرامپت» (Prompt Chaining) برای خودکارسازی توالی وظایف تکراری، در اینجا معرفی می‌شوند. محور دوم، «بهبود» کار است. مدل‌های هوش مصنوعی به‌ندرت در اولین تلاش خروجی بی‌نقصی تولید می‌کنند؛ بنابراین، نویسنده بر اهمیت «تکرار و پالایش» خروجی تأکید می‌کند. این فرآیند شامل ارائهٔ بازخورد دقیق و سازنده به مدل (به جای پرامپت‌های مبهم) و تنظیم پارامترها در پاسخ‌های متوالی است تا خروجی نهایی به استانداردهای حرفه‌ای نزدیک شود. محور سوم که حیاتی‌ترین بخش این فصل است، «بررسی کار» نام دارد. با توجه به تمایل مدل‌های هوش مصنوعی به «توهم‌زایی» (Hallucination) یا تولید اطلاعات نادرست، بررسی انسانی صحت‌سنجی (Fact-Checking) در هر محتوای تولیدشده حیاتی است. این فصل رهنمودهایی را برای استفاده از ابزارهای بررسی سرقت ادبی (Plagiarism Checkers) برای اطمینان از اصالت محتوا، و همچنین بررسی دقیق سوگیری‌ها (Bias) یا خطاها در ساختار دستوری و املایی ارائه می‌دهد. نویسنده تأکید می‌کند که انسان همچنان مهم‌ترین دروازه‌بان کیفیت است، به‌ویژه در هنگام تولید محتوا برای دامنه‌های حساس یا تخصصی. این فصل به خواننده می‌آموزد که GenAI یک دستیار است، نه یک ناظر، و در نهایت، کیفیت و مسئولیت کار بر عهدهٔ انسان باقی می‌ماند، که پیش درآمدی برای مباحث اخلاقی بخش بعدی کتاب است.

بخش ۳: کاوش در مدل‌ها و تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی مولد

فصل ۱۲: تکیه بر تاکتیک‌های پیشرفته برای ارتقاء محتوای خود به سطح دیگر

این فصل به خواننده کمک می‌کند تا با استفاده از استراتژی‌های پیشرفته‌تر، از نتایج اولیهٔ GenAI فراتر رود. اولین تاکتیک، ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس نیازهای خاص شما است ، زیرا انتخاب مدل مناسب بسیار حیاتی است. سپس، فصل به تنظیم مدل‌های GenAI برای موضوعات تخصصی می‌پردازد. این شامل سفارشی‌سازی هوش مصنوعی برای محتوای خاص صنعت است که فراتر از تنظیمات پیش‌فرض است. نویسنده بر اهمیت استفاده از تاکتیک‌های هوش مصنوعی مولد برای بازیابی اطلاعات تأکید می‌کند. این شامل استفاده از GenAI برای خلاصه‌سازی اسناد طولانی قبل از فهرست‌بندی آن‌ها در یک پایگاه داده است. این تکنیک خلاصه‌سازی به شما کمک می‌کند تا یک نمای کلی از محتوا به دست آورید و تصمیم بگیرید که کدام اسناد را با جزئیات بیشتر بررسی کنید. این فصل در واقع پایه‌ای برای فصل‌های بعدی است که به شما کمک می‌کند تا نحوهٔ سنجش، تغییر و بهینه‌سازی مدل‌ها و خروجی‌های هوش مصنوعی را درک کنید.

فصل ۱۳: کاوش عمیق در ابزارهای تخصصی هوش مصنوعی مولد

این فصل به معرفی ابزارهای خاص و تخصصی GenAI می‌پردازد. GenAI یک فناوری پویا و دائماً در حال تغییر است و این فصل بر مدل‌های از پیش آموزش دیدهٔ خاص دامنه (Domain-specific pre-trained models) تمرکز می‌کند. این مدل‌ها برای پاسخگویی به نیازهای تخصصی یک صنعت یا حوزهٔ خاص طراحی شده‌اند و دقت و ارتباط بیشتری را نسبت به مدل‌های عمومی ارائه می‌دهند. GenAI همچنین برای برنامه‌نویسی با گزینه‌های بدون کد (No Code) استفاده می‌شود. این ابزارها امکان خودکارسازی وظایف برنامه‌نویسی را حتی برای کاربرانی که مهارت‌های کدنویسی سنتی ندارند، فراهم می‌کند. همچنین، فصل به پلتفرم‌هایی که پرامپت‌های از پیش ساخته‌شده و بهینه‌سازی‌شده را به فروش می‌رسانند، مانند PromptBase و PromptHero، اشاره می‌کند. این منابع می‌توانند یک میانبر عالی برای کسانی باشند که به دنبال خروجی‌های باکیفیت بالا هستند، بدون اینکه بخواهند ساعت‌ها وقت صرف بهینه‌سازی پرامپت‌های خود کنند. این فصل ابزارهای مورد نیاز برای زبان‌های خاص مانند ترجمهٔ زبان و ابزارهای مرتبط با اتوماسیون وظایف پیچیده مانند عامل‌های هوش مصنوعی خودمختار را پوشش می‌دهد.

فصل ۱۴: ارتقاء خلاقیت و بهره‌وری با هوش مصنوعی مولد

این فصل به بررسی راه‌هایی می‌پردازد که GenAI می‌تواند به طور همزمان خلاقیت و بهره‌وری شما را افزایش دهد. استفاده از هوش مصنوعی برای طراحی محصول و فکر کردن و ایده‌پردازی از جمله روش‌های اصلی است. GenAI می‌تواند به شما کمک کند تا سریع‌تر طوفان فکری کنید و ایده‌هایی را که ممکن است به ذهن انسان نرسد، تولید کند. این فصل بر استفاده از GenAI به عنوان یک توسعه‌دهندهٔ خلاقیت تمرکز دارد، نه یک جایگزین. به عنوان مثال، شما می‌توانید از GenAI برای تولید انواع مختلف محتوا استفاده کنید ، که در نتیجه زمان صرف شده برای وظایف پیش‌نویس اولیه را کاهش می‌دهد و به شما امکان می‌دهد روی پالایش و بهبود کار تمرکز کنید. این افزایش بهره‌وری اجازه می‌دهد تا خلاقیت شما در زمینه‌های پیچیده‌تر و با ارزش‌تر به کار گرفته شود. همچنین، GenAI می‌تواند با فراهم کردن یک نمای کلی و خلاصه‌شده از محتوای انبوه، به سفارشی‌سازی محتوا برای دامنه‌های خاص کمک کند.

بخش ۴: پیمایش در تقاطع اخلاق، کیفیت و انسانیت

فصل ۱۵: رعایت استانداردهای هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر در استفاده از هوش مصنوعی مولد

این فصل به اهمیت حیاتی هوش مصنوعی مسئولیت‌پذیر می‌پردازد و تأکید می‌کند که استفاده از GenAI نیاز به یک چارچوب اخلاقی دارد. نویسنده بر لزوم پاسخگویی (Accountability) در هنگام استفاده از هوش مصنوعی و همچنین در توسعهٔ آن تأکید می‌کند. این شامل درک اینکه چه کسی در قبال اشتباهات، بدشانسی‌ها، یا نقض قانون مقصر است، می‌باشد. در حقیقت، مسئولیت نهایی همیشه بر عهدهٔ اپراتور انسانی است. این فصل همچنین به موضوع سوگیری و تبعیض (Bias and Discrimination) در مدل‌های هوش مصنوعی می‌پردازد و توضیح می‌دهد که چگونه سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی می‌توانند در خروجی‌های GenAI منعکس و تشدید شوند. در نهایت، به مدیریت ریسک و انطباق با مقررات، مانند مقررات آتی هوش مصنوعی، می‌پردازد. ابزارهایی برای تضمین شفافیت، مانند Doccano و Labelbox، برای برچسب‌گذاری و مدیریت داده‌ها برای حذف سوگیری معرفی می‌شوند.

فصل ۱۶: پرده‌برداری از عنصر انسانی در هوش مصنوعی مولد

این فصل به مفهوم عمیق‌تر اینکه GenAI چگونه به نظر می‌رسد و مانند انسان عمل می‌کند، می‌پردازد. نویسنده توضیح می‌دهد که هوش مصنوعی مولد در معنای سنتی «خلق» نمی‌کند، بلکه با پیش‌بینی محتمل‌ترین پاسخ، محتوا را تولید می‌کند و این فرآیند بر تأثیرات انسانی در مدل متکی است. یک نگرانی کلیدی، پیامدهای درازمدت برای جامعه و انسان بودن است. این شامل بررسی این است که چگونه GenAI می‌تواند مهارت‌های انسانی مانند تفکر انتقادی و خلاقیت را تغییر دهد و تقویت کند، یا در برخی موارد، آن را تضعیف کند. این فصل به این سؤال که «آیا GenAI مشاغل را از بین می‌برد؟» پاسخ می‌دهد و تأکید می‌کند که GenAI شغل‌ها را از بین نمی‌برد، بلکه افرادی که مهارت استفاده از GenAI را دارند، این کار را می‌کنند. فصل همچنین بر اهمیت حفظ صداقت آکادمیک و حفظ اخلاقیات گمراه‌کردن هوش مصنوعی تأکید می‌کند، که همگی بخشی از تعامل اخلاقی انسان با این فناوری است.

بخش ۵: بخش ده تایی‌ها

فصل ۱۷: ده روشی که هوش مصنوعی مولد می‌تواند خلاقیت شما را تقویت کند

این فصل بر راه‌های عملی که GenAI می‌تواند به عنوان یک توسعه‌دهندهٔ خلاقیت عمل کند، تمرکز دارد.

1. برون‌سپاری پیش‌نویس اول: استفاده از GenAI برای تولید پیش‌نویس‌های اولیه و خام، به شما این امکان را می‌دهد تا از سد صفحهٔ سفید عبور کنید.
2. ایده‌پردازی و طوفان فکری سریع: GenAI می‌تواند با سرعت بالا، مضامین، طرح‌ها و عناصر سبکی متنوعی را ارائه دهد که به عنوان نقطهٔ شروع فرآیند خلاقانه عمل می‌کنند.
3. بررسی و پالایش سبک: هوش مصنوعی می‌تواند محتوای موجود شما را تجزیه و تحلیل کرده و پیشنهاداتی برای تغییر لحن، سبک، یا ژانر برای مخاطبان مختلف ارائه دهد.
4. تولید محتوای چندوجهی: استفاده از GenAI برای خلق تصاویر، موسیقی و ویدئو برای تقویت روایت‌های متنی.
5. سفارشی‌سازی محتوای تخصصی: GenAI می‌تواند تخصص موضوعی شما را با لبهٔ خلاقانه ترکیب کند تا محتوای تخصصی منحصربه‌فردی ایجاد شود.
6. استفاده مجدد از محتوا (Repurposing): تبدیل آسان محتوای طولانی (مثلاً یک گزارش) به محتوای کوتاه (مثلاً پست وبلاگ) یا برعکس.
7. حل مسئلهٔ خلاقانه: استفاده از مدل برای شکستن موانع خلاقانه و ارائهٔ دیدگاه‌های جدید در پروژه‌های پیچیده.
8. توسعهٔ شخصیت‌ها و روایت‌ها: کمک به بررسی ویژگی‌ها و اقدامات شخصیت‌ها برای اطمینان از سازگاری در داستان‌های طولانی.
9. پالایش پرامپت (Prompt Refinement): بهبود پرامپت‌ها برای استخراج خروجی‌های خلاقانه‌تر و غیرمنتظره.
10. ترکیب ابزارها (AI Chaining): ترکیب خروجی‌های چندین مدل هوش مصنوعی برای ایجاد یک اثر خلاقانهٔ پیچیده و منسجم.

فصل ۱۸: ده نکته برای پرامپت‌نویسی پیشرفته

این فصل ده استراتژی پیشرفته و عملی را برای به حداکثر رساندن کیفیت خروجی GenAI از طریق پرامپت‌نویسی ارائه می‌دهد.

1. محتوا را به صورت مرحله به مرحله درخواست کنید: GenAI را وادار کنید که وظایف پیچیده را به مراحل کوچک‌تر تقسیم کند تا دقت و انسجام در خروجی‌های طولانی افزایش یابد.
2. استفاده از پرامپت‌های مبتنی بر کلمهٔ کلیدی (Keyword-Based Prompts): برای دریافت نتایج هدفمند و دقیق، کلمات کلیدی خاص و قدرتمند را در پرامپت خود بگنجانید.
3. ارائهٔ مثال‌ها و مدل‌های خروجی: اگر خروجی خاصی مد نظر دارید، یک مثال از سبک، لحن یا ساختار مورد نظر خود را در پرامپت ارائه دهید.
4. تنظیم لحن و سبک: به وضوح لحن (مثلاً علمی، طنز، رسمی) و سبک (مثلاً شکسپیری، ژورنالیستی) مورد نیاز خود را مشخص کنید.
5. پرامپت‌های با دادهٔ تکمیلی: داده‌ها یا متن اضافی را در پرامپت قرار دهید تا مدل از دانش خود صرف‌نظر کرده و بر اطلاعات فراهم‌شده تمرکز کند.
6. اجرای مجازات و پاداش: به مدل بازخورد بدهید و به آن بگویید کدام بخش‌ها خوب یا بد بودند تا مدل را برای پاسخ‌های بهتر تقویت کنید.
7. «دروغ» بگویید یا مدل را فریب دهید: در صورت لزوم، پرامپت را طوری تنظیم کنید که مدل مجبور شود از محدودیت‌های داخلی خود برای تولید خروجی بهتر عبور کند.
8. تقویت پاسخگویی (Accountability): در پرامپت خود، بر اهمیت دقت و پاسخگویی تأکید کنید تا مدل از تولید اطلاعات نادرست (توهم) اجتناب کند.
9. پرسیدن سوالات متناوب (Iterative Questioning): پرامپت‌نویسی را به جای یک درخواست واحد، به یک مکالمه تبدیل کنید تا به تدریج پاسخ‌ها را پالایش کنید.
10. تعریف نقش: به GenAI یک شخصیت و یک نقش (مثلاً یک استاد دانشگاه، یک منتقد ادبی) بدهید تا کیفیت و دیدگاه خروجی آن را بهبود بخشد.

جمع‌بندی

کتاب «هوش مصنوعی مولد برای همه» فراتر از یک معرفی ساده است و یک راهنمای عملی و سطح بالا برای استفادهٔ حرفه‌ای از GenAI به شمار می‌رود. جمع‌بندی اصلی کتاب این است که هوش مصنوعی مولد یک دستیار قدرتمند، اما ناقص است که نیاز به رهبری و راهنمایی ماهرانهٔ انسانی دارد. موفقیت در استفاده از این ابزار به جای تسلط بر خود مدل‌ها، به تسلط بر هنر مهندسی پرامپت پیشرفته و استراتژی‌های تعاملی وابسته است. این کتاب نشان می‌دهد که GenAI باید به عنوان یک همکار، برای تقویت خلاقیت، افزایش بهره‌وری و خودکارسازی کارهای پیش‌نویس و تکراری به کار گرفته شود. در نهایت، به خواننده هشدار داده می‌شود که مسئولیت اخلاقی و حقوقی محتوای تولیدشده همیشه با انسان است و GenAI فقط یک ابزار پیش‌بینی‌کننده است که باید به طور مداوم برای دقت، صداقت و کیفیت بررسی شود.

.

دانلود کتاب: