Product managers (PMs) are drawn to Bolt.new and Lovable for rapid prototyping of apps with AI. These tools promise “idea to app in seconds,” letting a PM create functional UIs or MVPs without full development teams. However, real-world user feedback reveals several pain points. Common frustrations include clunky UX causing inefficiencies, difficulty collaborating with teams, limited integrations into existing toolchains, lack of support for long-term product planning, and insufficient analytics or tracking features. Below, we break down the key issues (with direct user commentary) and compare how each tool measures up.

UX/UI Issues Hindering Efficiency​

Both Bolt.new and Lovable are cutting-edge but not foolproof, and PMs often encounter UX/UI quirks that slow them down:

• Unpredictable AI Behavior & Errors: Users report that these AI builders frequently produce errors or unexpected changes, forcing tedious trial-and-error. One non-technical user described spending “3 hours [on] repeated errors” just to add a button, burning through all their tokens in the process. In fact, Bolt.new became notorious for generating “blank screens, missing files, and partial deployments” when projects grew beyond basic prototypes. This unpredictability means PMs must babysit the AI’s output. A G2 reviewer noted that Lovable’s prompts “can change unexpectedly, which can be confusing,” and if the app logic gets tangled, “it can be a lot of work to get it back on track” – in one case they had to restart the whole project. Such resets and rework are frustrating when a PM is trying to move fast.

• High Iteration Costs (Tokens & Time): Both platforms use usage-limited models (Bolt.new via tokens, Lovable via message credits), which can hamper efficient experimentation. Several users complain that Bolt’s token system is overly consumptive – “You need way more tokens than you think,” one user wrote, “as soon as you hook up a database… you’ll run into trouble that [the AI] has issues solving in just one or two prompts”. The result is iterative cycles of prompting and fixing that eat up allowances. Another frustrated Bolt.new adopter quipped: “30% of your tokens are used to create an app. The other 70%… to find solutions for all the errors and mistakes Bolt created.” This was echoed by a reply: “very true! [I] already renewed [my subscription] thrice in a month!”. Lovable’s usage model isn’t immune either – its basic tier may not be sufficient for even a simple app (one reviewer “subscribed to [the] basic level and that does not really give me enough to build a simple app”, noting a steep jump in cost for the next tier). For PMs, this means hitting limits or incurring extra cost just to iterate on a prototype, a clear efficiency killer.

• Limited Customization & UI Control: While both tools generate UIs quickly, users have found them lacking in fine-tuning capabilities. One Lovable user praised the speed but lamented “the customization options [are] somewhat restricted”. Out-of-the-box templates look nice, but adjusting them beyond basic tweaks can be cumbersome. Similarly, Lovable’s AI sometimes changes code it shouldn’t – “It changes code that should not be changed when I am adding something new,” noted one user – meaning a PM’s small change could inadvertently break another part of the app. Bolt.new, on the other hand, initially provided little visual editing at all. Everything was done through prompts or editing code behind the scenes, which is intimidating for non-developers. (Lovable has started introducing a “visual edit” mode for layout and style changes, but it’s in early access.) The lack of a robust WYSIWYG editor or drag-and-drop interface (in both tools) is a pain point for PMs who don’t want to delve into code. Even Lovable’s own documentation acknowledges this gap, aiming to offer more drag-and-drop functionality in the future to make the process “more accessible to non-technical users” – implying that currently, ease-of-use still has room to improve.

• UI Workflow Glitches: Users have pointed out smaller UX issues that disrupt the smoothness of using these platforms. In Bolt.new, for example, the interface allowed a user to click “Deploy” without having configured a deployment target, leading to confusion (it “should prompt you to configure Netlify if you try to deploy but haven’t,” the user suggested). Bolt also lacked any diff or history view in its editor; it “describes what it is changing… but the actual code doesn’t show a diff,” unlike traditional dev tools. This makes it harder for a PM to understand what the AI altered on each iteration, hindering learning and trust. Additionally, Bolt’s session chat history was very short, so you couldn’t scroll back far to review earlier instructions – a problem for a PM who might step away and come back later needing context. Together, these interface flaws mean extra mental overhead to keep track of changes and state.

In summary, Bolt.new tends to prioritize raw power over polish, which can leave PMs struggling with its rough edges, whereas Lovable’s UX is friendlier but still limited in depth. As one comparison put it: “Bolt.new is great if you want raw speed and full control… generates full-stack apps fast, but you’ll be cleaning things up for production. Lovable is more structured and design-friendly… with cleaner code out of the box.” For a product manager, that “clean-up” time is a serious consideration – and many have found that what these AI tools save in initial development time, they partly give back in debugging and tweaking time.

Collaboration and Team Workflow Friction​

A crucial part of a PM’s role is working with teams – designers, developers, other PMs – but both Bolt.new and Lovable have limitations when it comes to multi-person collaboration and workflow integration.

• Lack of Native Collaboration Features: Neither tool was originally built with real-time multi-user collaboration (like a Google Docs or Figma) in mind. Projects are typically tied to a single account and edited by one person at a time. This silo can create friction in a team setting. For instance, if a PM whips up a prototype in Bolt.new, there isn’t an easy way for a designer or engineer to log in and tweak that same project simultaneously. The hand-off is clunky: usually one would export or push the code to a repository for others to work on (and as noted below, even that was non-trivial in Bolt’s case). In practice, some users resort to generating with these tools then moving the code elsewhere. One Product Hunt discussion participant admitted: after using Bolt or Lovable to get an idea, they “put it on my GitHub and end up using Cursor to finish building” – essentially switching to a different tool for team development. This indicates that for sustained collaboration, users feel the need to leave the Bolt/Lovable environment.

• Version Control and Code Sharing: Early on, Bolt.new had no built-in Git integration, which one developer called out as a “crazy” oversight: “I totally want my code… to be in Git.” Without native version control, integrating Bolt’s output into a team’s codebase was cumbersome. (Bolt provided a downloadable ZIP of code, and third-party browser extensions emerged to push that to GitHub.) This is an extra step that can break the flow for a PM trying to collaborate with developers. Lovable, by contrast, touts a “no lock-in, GitHub sync” feature, allowing users to connect a repo and push code updates. This has been a selling point for teams – one user noted they “used… Lovable for Git integration (collaborative team environment)” whereas Bolt was used only for quick solo work. In this aspect, Lovable eases team hand-off: a PM can generate an app and immediately have the code in GitHub for developers to review or continue. Bolt.new has since tried to improve, adding a GitHub connector via StackBlitz, but community feedback indicates it’s still not as seamless. Even with Git, the AI-driven code can be hard for teams to parse without documentation, since the code is machine-generated and sometimes not self-explanatory.

• Workflow Integration (Design & Dev Teams): Product managers often need to involve designers early or ensure what they build aligns with design specs. Both tools attempted integrations here (discussed more below), but there’s still friction. Bolt.new’s one advantage for developers is that it allows more direct control over tech stack – “it lets you use any framework,” as Lovable’s founder observed – which might please a dev team member who wants to pick the technology. However, that same flexibility means Bolt is closer to a developer’s playground than a guided PM tool. In contrast, Lovable’s structured approach (with recommended stack, integrated backend, etc.) might limit a developer’s freedom, but it provides a more guided path that non-engineers appreciate. Depending on the team, this difference can be a pain point: either Bolt feels too unopinionated (the PM might accidentally choose a setup the team dislikes), or Lovable feels too constrained (not using the frameworks the dev team prefers). In either case, aligning the prototype with the team’s standards takes extra coordination.

• External Collaboration Tools: Neither Bolt.new nor Lovable directly integrate with common collaboration suites (there’s no direct Slack integration for notifications, no Jira integration for tracking issues, etc.). This means any updates or progress in the tool have to be manually communicated to the team. For example, if a PM creates a prototype and wants feedback, they must share a link to the deployed app or the GitHub repo through email/Slack themselves – the platforms won’t notify the team or tie into project tickets automatically. This lack of integration with team workflows can lead to communication gaps. A PM can’t assign tasks within Bolt/Lovable, or leave comments for a teammate on a specific UI element, the way they might in a design tool like Figma. Everything has to be done ad-hoc, outside the tool. Essentially, Bolt.new and Lovable are single-player environments by design, which poses a challenge when a PM wants to use them in a multiplayer context.

In summary, Lovable edges out Bolt.new slightly for team scenarios (thanks to GitHub sync and a structured approach that non-coders find easier to follow). A product manager working solo might tolerate Bolt’s individualistic setup, but if they need to involve others, these tools can become bottlenecks unless the team creates a manual process around them. The collaboration gap is a major reason we see users export their work and continue elsewhere – the AI can jump-start a project, but traditional tools are still needed to carry it forward collaboratively.

Integration Challenges with Other Tools​

Modern product development involves a suite of tools – design platforms, databases, third-party services, etc. PMs value software that plays nicely with their existing toolkit, but Bolt.new and Lovable have a limited integration ecosystem, often requiring workarounds:

• Design Tool Integration: Product managers frequently start with design mockups or wireframes. Both Bolt and Lovable recognized this and introduced ways to import designs, yet user feedback on these features is mixed. Bolt.new added a Figma import (built on the Anima plugin) to generate code from designs, but it hasn’t lived up to the hype. An early tester noted that promo videos showed flawless simple imports, “but what about the parts that don’t [work]? If a tool is going to be a game-changer, it should handle complexity – not just the easy stuff.” In practice, Bolt struggled with Figma files that weren’t extremely tidy. A UX designer who tried Bolt’s Figma integration found it underwhelming for anything beyond basic layouts, indicating this integration can “falter on complex designs”. Lovable recently launched its own Figma-to-code pipeline via a Builder.io integration. This potentially yields cleaner results (since Builder.io interprets the Figma and hands it off to Lovable), but being new, it’s not yet widely proven. At least one comparison praised Lovable for “better UI options (Figma/Builder.io)” and a more design-friendly approach. Still, “slightly slower in generating updates” was a reported trade-off for that design thoroughness. For PMs, the bottom line is that importing designs isn’t always click-button simple – they might spend time adjusting the Figma file to suit the AI’s capabilities or cleaning up the generated UI after import. This adds friction to the workflow between designers and the AI tool.

• Backend and Database Integration: Both tools focus on front-end generation, but real apps need data and auth. The chosen solution for both Bolt.new and Lovable is integration with Supabase (a hosted PostgreSQL database + auth service). Users appreciate that these integrations exist, but there’s nuance in execution. Early on, Bolt.new’s Supabase integration was rudimentary; Lovable’s was regarded as “tighter [and] more straightforward” in comparison. The founder of Lovable highlighted that Lovable’s system is fine-tuned to handle getting “stuck” less often, including when integrating databases. That said, using Supabase still requires the PM to have some understanding of database schemas. In the Medium review of Lovable, the author had to manually create tables in Supabase and upload data, then connect it via API keys to get a fully working app (e.g. for a ticketing app’s events and venues). This process was doable, but not trivial – there’s no auto-detection of your data model, the PM must define it. If anything goes wrong in the connection, debugging is again on the user. Lovable does try to help (the AI assistant gave guidance when an error occurred during Supabase hookup), but it’s not foolproof. Bolt.new only recently “shipped a lot of improvements to their Supabase integration” after user complaints. Before that, as one user put it, “Bolt…handles front-end work but doesn't give much backend help” – beyond simple presets, you were on your own for server logic. In summary, while both tools have made backend integration possible, it’s a shallow integration. PMs can find themselves limited to what Supabase offers; anything more custom (say a different database or complex server logic) isn’t supported (Bolt and Lovable do not generate arbitrary backend code in languages like Python/Java, for example). This can be frustrating when a product’s requirements go beyond basic CRUD operations.

• Third-Party Services & APIs: A key part of modern products is connecting to services (payment gateways, maps, analytics, etc.). Lovable and Bolt can integrate APIs, but only through the prompt interface rather than pre-built plugins. For instance, a user on Reddit explained how one can tell the AI something like “I need a weather API,” and the tool will pick a popular free API and ask for the API key. This is impressive, but it’s also opaque – the PM must trust that the AI chooses a suitable API and implements calls correctly. There’s no app-store of integrations or graphical config; it’s all in how you prompt. For common services like payments or email, Lovable appears to have an edge by building them in: according to its founder, Lovable has “integrations for payments + emails” among its features. If true, that means a PM could more easily ask Lovable to add a Stripe payment form or send emails via an integrated service, whereas with Bolt one might have to manually set that up via API calls. However, documentation on these is sparse – it’s likely still handled through the AI agent rather than a point-and-click setup. The lack of clear, user-facing integration modules can be seen as a pain point: it requires trial and error to integrate something new, and if the AI doesn’t know a particular service, the PM may hit a wall. Essentially, integrations are possible but not “plug-and-play.”

• Enterprise Toolchain Integration: When it comes to integrating with the product management toolchain itself (Jira for tickets, Slack for notifications, etc.), Bolt.new and Lovable currently offer nothing out-of-the-box. These platforms operate in isolation. As a result, a PM using them has to manually update other systems. For example, if the PM had a user story in Jira (“As a user I want X feature”) and they prototype that feature in Lovable, there is no way to mark that story as completed from within Lovable – the PM must go into Jira and do it. Similarly, no Slack bot is going to announce “the prototype is ready” when Bolt finishes building; the PM has to grab the preview link and share it. This gap isn’t surprising given these tools’ early focus, but it does hinder workflow efficiency in a team setting. It’s essentially context-switching: you work in Bolt/Lovable to build, then switch to your PM tools to log progress, then maybe to your communication tools to show the team. Integrated software could streamline this, but currently that burden falls on the PM.

In short, Bolt.new and Lovable integrate well in some technical areas (especially with Supabase for data), but fall short of integrating into the broader ecosystem of tools product managers use daily. Lovable has made slightly more strides in offering built-in pathways (e.g. one-click deploy, direct GitHub, some built-in services), whereas Bolt often requires external services (Netlify, manual API setup). A NoCode MBA review explicitly contrasts this: “Lovable provides built-in publishing, while Bolt relies on external services like Netlify”. The effort to bridge these gaps – whether by manually copying code, fiddling with third-party plugins, or re-entering updates into other systems – is a real annoyance for PMs seeking a seamless experience.

Limitations in Product Planning and Roadmap Management​

Beyond building a quick prototype, product managers are responsible for planning features, managing roadmaps, and ensuring a product can evolve. Here, Bolt.new and Lovable’s scope is very narrow – they help create an app, but offer no tools for broader product planning or ongoing project management.

• No Backlog or Requirement Management: These AI app builders don’t include any notion of a backlog, user stories, or tasks. A PM can’t use Bolt.new or Lovable to list out features and then tackle them one by one in a structured way. Instead, development is driven by prompts (“Build X”, “Now add Y”), and the tools generate or modify the app accordingly. This works for ad-hoc prototyping but doesn’t translate to a managed roadmap. If a PM wanted to prioritize certain features or map out a release plan, they’d still need external tools (like Jira, Trello, or a simple spreadsheet) to do so. The AI won’t remind you what’s pending or how features relate to each other – it has no concept of project timeline or dependencies, only the immediate instructions you give.

• Difficulty Managing Larger Projects: As projects grow in complexity, users find that these platforms hit a wall. One G2 reviewer noted that “as I started to grow my portfolio, I realized there aren’t many tools for handling complex or larger projects” in Lovable. This sentiment applies to Bolt.new as well. They are optimized for greenfield small apps; if you try to build a substantial product with multiple modules, user roles, complex logic, etc., the process becomes unwieldy. There is no support for modules or packages beyond what the underlying code frameworks provide. And since neither tool allows connecting to an existing codebase, you can’t gradually incorporate AI-generated improvements into a long-lived project. This means they’re ill-suited to iterative development on a mature product. In practice, if a prototype built with Lovable needs to become a real product, teams often rewrite or refactor it outside the tool once it reaches a certain size. From a PM perspective, this limitation means you treat Bolt/Lovable outputs as disposable prototypes or starting points, not as the actual product that will be scaled up – the tools themselves don’t support that journey.

• One-Off Nature of AI Generation: Bolt.new and Lovable operate more like wizards than continuous development environments. They shine in the early ideation phase (you have an idea, you prompt it, you get a basic app). But they lack features for ongoing planning and monitoring of a product’s progress. For example, there’s no concept of a roadmap timeline where you can slot in “Sprint 1: implement login (done by AI), Sprint 2: implement profile management (to-do)”, etc. You also can’t easily revert to a previous version or branch a new feature – standard practices in product development. This often forces PMs to a throwaway mindset: use the AI to validate an idea quickly, but then restart the “proper” development in a traditional environment for anything beyond the prototype. That hand-off can be a pain point because it essentially duplicates effort or requires translation of the prototype into a more maintainable format.

• No Stakeholder Engagement Features: In product planning, PMs often gather feedback and adjust the roadmap. These AI tools don’t help with that either. For instance, you can’t create different scenarios or product roadmap options within Bolt/Lovable to discuss with stakeholders – there’s no timeline view, no feature voting, nothing of that sort. Any discussions or decisions around what to build next must happen outside the platform. A PM might have hoped, for example, that as the AI builds the app, it could also provide a list of features or a spec that was implemented, which then could serve as a living document for the team. But instead, documentation is limited (the chat history or code comments serve as the only record, and as noted, Bolt’s chat history is limited in length). This lack of built-in documentation or planning support means the PM has to manually document what the AI did and what is left to do for any sort of roadmap, which is extra work.

In essence, Bolt.new and Lovable are not substitutes for product management tools – they are assistive development tools. They “generate new apps” from scratch but won’t join you in elaborating or managing the product’s evolution. Product managers have found that once the initial prototype is out, they must switch to traditional planning & development cycles, because the AI tools won’t guide that process. As one tech blogger concluded after testing, “Lovable clearly accelerates prototyping but doesn’t eliminate the need for human expertise… it isn’t a magic bullet that will eliminate all human involvement in product development”. That underscores that planning, prioritization, and refinement – core PM activities – still rely on the humans and their standard tools, leaving a gap in what these AI platforms themselves can support.

(Lovable.dev vs Bolt.new vs Fine: Comparing AI App Builders and coding agents for startups) Most AI app builders (like Bolt.new and Lovable) excel at generating a quick front-end prototype, but they lack capabilities for complex backend code, thorough testing, or long-term maintenance. Product managers find that these tools, while great for a proof-of-concept, cannot handle the full product lifecycle beyond the initial build.

Problems with Analytics, Insights, and Tracking Progress​

Once a product (or even a prototype) is built, a PM wants to track how it’s doing – both in terms of development progress and user engagement. Here, Bolt.new and Lovable provide virtually no built-in analytics or tracking, which can be a significant pain point.

• No Built-in User Analytics: If a PM deploys an app via these platforms, there’s no dashboard to see usage metrics (e.g. number of users, clicks, conversions). Any product analytics must be added manually to the generated app. For example, to get even basic traffic data, a PM would have to insert Google Analytics or a similar script into the app’s code. Lovable’s own help resources note this explicitly: “If you’re using Lovable… you need to add the Google Analytics tracking code manually… There is no direct integration.”. This means extra setup and technical steps that a PM must coordinate (likely needing a developer’s help if they are not code-savvy). The absence of integrated analytics is troublesome because one big reason to prototype quickly is to gather user feedback – but the tools won’t collect that for you. If a PM launched a Lovable-generated MVP to a test group, they would have to instrument it themselves or use external analytics services to learn anything about user behavior. This is doable, but adds overhead and requires familiarity with editing the code or using the platform’s limited interface to insert scripts.

• Limited Insight into AI’s Process: On the development side, PMs might also want analytics or feedback on how the AI agent is performing – for instance, metrics on how many attempts it took to get something right, or which parts of the code it changed most often. Such insights could help the PM identify risky areas of the app or gauge confidence in the AI-built components. However, neither Bolt.new nor Lovable surface much of this information. Apart from crude measures like tokens used or messages sent, there isn’t a rich log of the AI’s decision-making. In fact, as mentioned, Bolt.new didn’t even show diffs of code changes. This lack of transparency was frustrating enough that some users accused Bolt’s AI of churning through tokens just to appear busy: “optimized for appearance of activity rather than genuine problem-solving,” as one reviewer observed of the token consumption pattern. That suggests PMs get very little insight into whether the AI’s “work” is effective or wasteful, beyond watching the outcome. It’s essentially a black box. When things go wrong, the PM has to blindly trust the AI’s explanation or dive into the raw code – there’s no analytics to pinpoint, say, “20% of generation attempts failed due to X.”

• Progress Tracking and Version History: From a project management perspective, neither tool offers features to track progress over time. There’s no burn-down chart, no progress percentage, not even a simple checklist of completed features. The only timeline is the conversation history (for Lovable’s chat-based interface) or the sequence of prompts. And as noted earlier, Bolt.new’s history window is limited, meaning you can’t scroll back to the beginning of a long session. Without a reliable history or summary, a PM might lose track of what the AI has done. There’s also no concept of milestones or versions. If a PM wants to compare the current prototype to last week’s version, the tools don’t provide that capability (unless the PM manually saved a copy of the code). This lack of history or state management can make it harder to measure progress. For example, if the PM had an objective like “improve the app’s load time by 30%,” there’s no built-in metric or profiling tool in Bolt/Lovable to help measure that – the PM would need to export the app and use external analysis tools.

• User Feedback Loops: Gathering qualitative feedback (e.g. from test users or stakeholders) is outside the scope of these tools as well. A PM might have hoped for something like an easy way for testers to submit feedback from within the prototype or for the AI to suggest improvements based on user interactions, but features like that do not exist. Any feedback loop must be organized separately (surveys, manual testing sessions, etc.). Essentially, once the app is built and deployed, Bolt.new and Lovable step aside – they don’t help monitor how the app is received or performing. This is a classic gap between development and product management: the tools handled the former (to an extent), but provide nothing for the latter.

To illustrate, a PM at a startup might use Lovable to build a demo app for a pilot, but when presenting results to their team or investors, they’ll have to rely on anecdotes or external analytics to report usage because Lovable itself won’t show that data. If they want to track whether a recent change improved user engagement, they must instrument the app with analytics and maybe A/B testing logic themselves. For PMs used to more integrated platforms (even something like Webflow for websites has some form of stats, or Firebase for apps has analytics), the silence of Bolt/Lovable after deployment is notable.

In summary, the lack of analytics and tracking means PMs must revert to traditional methods to measure success. It’s a missed expectation – after using such an advanced AI tool to build the product, one might expect advanced AI help in analyzing it, but that’s not (yet) part of the package. As one guide said, if you want analytics with Lovable, you’ll need to do it the old-fashioned way because “GA is not integrated”. And when it comes to tracking development progress, the onus is entirely on the PM to manually maintain any project status outside the tool. This disconnect is a significant pain point for product managers trying to streamline their workflow from idea all the way to user feedback.

Conclusion: Comparative Perspective​

From real user stories and reviews, it’s clear that Bolt.new and Lovable each have strengths but also significant pain points for product managers. Both deliver impressively on their core promise – rapidly generating working app prototypes – which is why they’ve attracted thousands of users. Yet, when viewed through the lens of a PM who must not only build a product but also collaborate, plan, and iterate on it, these tools show similar limitations.

• Bolt.new tends to offer more flexibility (you can choose frameworks, tweak code more directly) and raw speed, but at the cost of higher maintenance. PMs without coding expertise can hit a wall when Bolt throws errors or requires manual fixes. Its token-based model and initially sparse integration features often led to frustration and extra steps. Bolt can be seen as a powerful but blunt instrument – great for a quick hack or technical user, less so for a polished team workflow.

• Lovable positions itself as the more user-friendly “AI full-stack engineer,” which translates into a somewhat smoother experience for non-engineers. It abstracts more of the rough edges (with built-in deployment, GitHub sync, etc.) and has a bias toward guiding the user with structured outputs (cleaner initial code, design integration). This means PMs generally “get further with Lovable” before needing developer intervention. However, Lovable shares many of Bolt’s core pain points: it’s not magic – users still encounter confusing AI behaviors, have to restart at times, and must leave the platform for anything beyond building the prototype. Moreover, Lovable’s additional features (like visual editing, or certain integrations) are still evolving and occasionally cumbersome in their own right (e.g. one user found Lovable’s deployment process more annoying than Bolt’s, despite it being one-click – possibly due to lack of customization or control).

In a comparative view, both tools are very similar in what they lack. They don’t replace the need for careful product management; they accelerate one facet of it (implementation) at the expense of creating new challenges in others (debugging, collaboration). For a product manager, using Bolt.new or Lovable is a bit like fast-forwarding to having an early version of your product – which is incredibly valuable – but then realizing you must slow down again to address all the details and processes that the tools didn’t cover.

To manage expectations, PMs have learned to use these AI tools as complements, not comprehensive solutions. As one Medium review wisely put it: these tools “rapidly transformed my concept into a functional app skeleton,” but you still “need more hands-on human supervision when adding more complexity”. The common pain points – UX issues, workflow gaps, integration needs, planning and analytics omissions – highlight that Bolt.new and Lovable are best suited for prototyping and exploration, rather than end-to-end product management. Knowing these limitations, a product manager can plan around them: enjoy the quick wins they provide, but be ready to bring in the usual tools and human expertise to refine and drive the product forward.

Sources:

• Real user discussions on Reddit, Product Hunt, and LinkedIn highlighting frustrations with Bolt.new and Lovable.
• Reviews and comments from G2 and Product Hunt comparing the two tools and listing likes/dislikes.
• Detailed blog reviews (NoCode MBA, Trickle, Fine.dev) analyzing feature limits, token usage, and integration issues.
• Official documentation and guides indicating lack of certain integrations (e.g. analytics) and the need for manual fixes.

مقدمه​

Team-GPT یک پلتفرم همکاری هوش مصنوعی است که برای تیم‌ها و سازمان‌ها طراحی شده تا با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، بهره‌وری را افزایش دهد. این پلتفرم به تازگی ۴.۵ میلیون دلار سرمایه‌گذاری برای تقویت راه‌حل‌های هوش مصنوعی سازمانی خود جذب کرده است. این گزارش به تحلیل موارد استفاده معمولی Team-GPT، نیازهای اصلی کاربران، نکات برجسته ویژگی‌های موجود، نقاط درد و نیازهای برآورده نشده کاربران، و یک تحلیل مقایسه‌ای با محصولات مشابهی مانند Notion AI، Slack GPT و ChatHub از دیدگاه یک مدیر محصول می‌پردازد.

I. سناریوهای اصلی کاربر و نیازهای اصلی​

1. همکاری تیمی و اشتراک دانش: بزرگترین ارزش Team-GPT در پشتیبانی از سناریوهای کاربردی هوش مصنوعی برای همکاری چند کاربره نهفته است. اعضای متعدد می‌توانند در یک پلتفرم با هوش مصنوعی گفتگو کنند، سوابق چت را به اشتراک بگذارند و از گفتگوهای یکدیگر یاد بگیرند. این مسئله به مشکل جریان اطلاعات در تیم‌ها در مدل گفتگوی خصوصی سنتی ChatGPT پاسخ می‌دهد. همانطور که یک کاربر بیان کرد، "مفیدترین بخش این است که می‌توانید چت‌های خود را با همکاران به اشتراک بگذارید و روی یک قطعه کپی/محتوا با هم کار کنید." سناریوهای معمول برای این نیاز همکاری شامل طوفان فکری، بحث‌های تیمی و بازبینی و بهبود متقابل پرامپت‌های هوش مصنوعی یکدیگر است که امکان هم‌آفرینی تیمی را فراهم می‌کند.

2. هم‌آفرینی اسناد و تولید محتوا: بسیاری از تیم‌ها از Team-GPT برای نوشتن و ویرایش محتوای مختلف مانند کپی‌های بازاریابی، پست‌های وبلاگ، ایمیل‌های تجاری و مستندات محصول استفاده می‌کنند. ویژگی "صفحات" داخلی Team-GPT، یک ویرایشگر اسناد مبتنی بر هوش مصنوعی، از کل فرآیند از پیش‌نویس تا نهایی‌سازی پشتیبانی می‌کند. کاربران می‌توانند از هوش مصنوعی برای بهبود پاراگراف‌ها، گسترش یا فشرده‌سازی محتوا استفاده کنند و با اعضای تیم برای تکمیل اسناد به صورت همزمان همکاری کنند. یک مدیر بازاریابی اظهار داشت، "Team-GPT ابزار اصلی من برای وظایف روزانه مانند نوشتن ایمیل‌ها، مقالات وبلاگ و طوفان فکری است. این یک ابزار همکاری فوق‌العاده مفید است!" این نشان می‌دهد که Team-GPT به یک ابزار ضروری در ایجاد محتوای روزانه تبدیل شده است. علاوه بر این، تیم‌های منابع انسانی و پرسنلی از آن برای تهیه اسناد سیاستی، بخش آموزش برای هم‌آفرینی دوره‌ها و مواد آموزشی، و مدیران محصول برای اسناد نیازمندی‌ها و خلاصه‌های تحقیق کاربر استفاده می‌کنند. با قدرت هوش مصنوعی، کارایی ایجاد اسناد به طور قابل توجهی افزایش می‌یابد.

3. مدیریت دانش پروژه: Team-GPT مفهوم "پروژه‌ها" را ارائه می‌دهد، که از سازماندهی چت‌ها و اسناد بر اساس پروژه/موضوع و پیوست کردن زمینه دانش مرتبط با پروژه پشتیبانی می‌کند. کاربران می‌توانند مواد پس‌زمینه مانند مشخصات محصول، راهنماهای برند و اسناد قانونی را بارگذاری کنند تا با پروژه مرتبط شوند، و هوش مصنوعی به طور خودکار به این مواد در تمام مکالمات درون پروژه ارجاع می‌دهد. این نیاز اصلی مدیریت دانش تیمی را برآورده می‌کند - آشنا کردن هوش مصنوعی با دانش اختصاصی تیم برای ارائه پاسخ‌های مرتبط‌تر با زمینه و کاهش زحمت ارائه مکرر اطلاعات پس‌زمینه. به عنوان مثال، تیم‌های بازاریابی می‌توانند راهنماهای برند را بارگذاری کنند، و هوش مصنوعی هنگام تولید محتوا از لحن برند پیروی می‌کند؛ تیم‌های حقوقی می‌توانند متون قانونی را بارگذاری کنند، و هوش مصنوعی هنگام پاسخگویی به بندهای مرتبط ارجاع می‌دهد. این ویژگی "دانش پروژه" به هوش مصنوعی کمک می‌کند "زمینه شما را بشناسد"، به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد "مانند یک عضو تیم شما فکر کند."

4. کاربرد چندمدلی و سناریوهای حرفه‌ای: وظایف مختلف ممکن است به مدل‌های هوش مصنوعی متفاوتی نیاز داشته باشند. Team-GPT از ادغام چندین مدل بزرگ اصلی مانند OpenAI GPT-4، Anthropic Claude 2 و Meta Llama پشتیبانی می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد بر اساس ویژگی‌های وظیفه، مناسب‌ترین مدل را انتخاب کنند. به عنوان مثال، Claude می‌تواند برای تحلیل متن طولانی (با طول زمینه بزرگتر)، یک LLM کد تخصصی برای مسائل کد، و GPT-4 برای چت‌های روزانه انتخاب شود. یک کاربر مقایسه‌کننده ChatGPT اظهار داشت، "Team-GPT یک راه همکاری بسیار آسان‌تر برای استفاده از هوش مصنوعی در مقایسه با ChatGPT است... ما از آن در سراسر بازاریابی و پشتیبانی مشتری استفاده زیادی می‌کنیم" - تیم می‌تواند نه تنها به راحتی از مدل‌های متعدد استفاده کند بلکه آن‌ها را به طور گسترده در بخش‌های مختلف اعمال کند: بخش بازاریابی محتوا تولید می‌کند و بخش خدمات مشتری پاسخ‌ها را می‌نویسد، همه در یک پلتفرم. این نیاز کاربران به فراخوانی انعطاف‌پذیر هوش مصنوعی و یک پلتفرم یکپارچه را منعکس می‌کند. در همین حال، Team-GPT قالب‌های پرامپت پیش‌ساخته و کتابخانه‌های موارد استفاده صنعتی را ارائه می‌دهد، که شروع کار را برای تازه‌واردان آسان می‌کند و آن‌ها را برای "روش کار آینده" آماده می‌کند.

5. اتوماسیون وظایف روزانه: علاوه بر تولید محتوا، کاربران از Team-GPT برای انجام وظایف روزانه خسته‌کننده نیز استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، دستیار ایمیل داخلی می‌تواند با یک کلیک ایمیل‌های پاسخ حرفه‌ای از یادداشت‌های جلسه تولید کند، تحلیلگر Excel/CSV می‌تواند به سرعت نقاط داده را استخراج کند، و ابزار خلاصه‌سازی YouTube می‌تواند جوهره ویدیوهای طولانی را به دست آورد. این ابزارها جریان‌های کاری رایج در دفتر را پوشش می‌دهند و به کاربران اجازه می‌دهند تحلیل داده، بازیابی اطلاعات و تولید تصویر را درون Team-GPT بدون تغییر پلتفرم انجام دهند. این سناریوها نیاز کاربران به اتوماسیون جریان کار را برآورده می‌کند و زمان قابل توجهی را صرفه‌جویی می‌کند. همانطور که یک کاربر اظهار داشت، "با کمک هوش مصنوعی در نوشتن ایمیل، تحلیل داده، استخراج محتوا و موارد دیگر، زمان ارزشمند را صرفه‌جویی کنید"، Team-GPT به تیم‌ها کمک می‌کند وظایف تکراری را به هوش مصنوعی واگذار کنند و بر وظایف با ارزش بالاتر تمرکز کنند.

به طور خلاصه، نیازهای اصلی کاربران Team-GPT بر استفاده تیم‌ها از هوش مصنوعی به صورت همکاری برای ایجاد محتوا، اشتراک دانش، مدیریت دانش پروژه و اتوماسیون وظایف روزانه متمرکز است. این نیازها در سناریوهای واقعی کسب‌وکار منعکس می‌شوند، از جمله چت‌های همکاری چند کاربره، هم‌آفرینی همزمان اسناد، ساخت یک کتابخانه پرامپت مشترک، مدیریت یکپارچه جلسات هوش مصنوعی و ارائه پاسخ‌های دقیق بر اساس زمینه.

II. ویژگی‌های کلیدی محصول و نکات برجسته خدمات​

1. فضای کار اشتراکی هوش مصنوعی تیمی: Team-GPT یک فضای چت اشتراکی تیم‌محور ارائه می‌دهد که به خاطر طراحی شهودی و ابزارهای سازمانی توسط کاربران تحسین شده است. تمام مکالمات و محتوا می‌توانند بر اساس پروژه یا پوشه بایگانی و مدیریت شوند، از سطوح زیرپوشه پشتیبانی می‌کنند و به تیم‌ها اجازه می‌دهند دانش را به راحتی دسته‌بندی و سازماندهی کنند. به عنوان مثال، کاربران می‌توانند پروژه‌ها را بر اساس بخش، مشتری یا موضوع ایجاد کنند و چت‌ها و صفحات مرتبط را درون آن‌ها جمع‌آوری کنند و همه چیز را سازماندهی کنند. این ساختار سازمانی به کاربران اجازه می‌دهد "به سرعت محتوای مورد نیاز خود را در زمان نیاز پیدا کنند"، و مشکل سوابق چت نامرتب و سخت برای بازیابی هنگام استفاده از ChatGPT به صورت فردی را حل می‌کند. علاوه بر این، هر رشته مکالمه از ویژگی نظر پشتیبانی می‌کند و به اعضای تیم اجازه می‌دهد نظرات خود را در کنار مکالمه برای همکاری ناهمزمان بگذارند. این تجربه همکاری بدون درز توسط کاربران به رسمیت شناخته شده است: "طراحی شهودی پلتفرم به ما اجازه می‌دهد به راحتی مکالمات را دسته‌بندی کنیم... توانایی ما را در اشتراک دانش و ساده‌سازی ارتباطات افزایش می‌دهد."

2. ویرایشگر اسناد صفحات: ویژگی "صفحات" یکی از نکات برجسته Team-GPT است که معادل یک ویرایشگر اسناد داخلی با یک دستیار هوش مصنوعی است. کاربران می‌توانند اسناد را از ابتدا در صفحات ایجاد کنند، با هوش مصنوعی در بهبود و بازنویسی هر پاراگراف شرکت کنند. ویرایشگر از بهینه‌سازی پاراگراف به پاراگراف هوش مصنوعی، گسترش/فشرده‌سازی محتوا و اجازه ویرایش همکاری پشتیبانی می‌کند. هوش مصنوعی به عنوان یک "دبیر ویرایش" در زمان واقعی عمل می‌کند و در بهبود اسناد کمک می‌کند. این به تیم‌ها اجازه می‌دهد "از پیش‌نویس به نهایی در ثانیه‌ها با ویرایشگر هوش مصنوعی خود بروید"، که به طور قابل توجهی کارایی پردازش اسناد را بهبود می‌بخشد. طبق وب‌سایت رسمی، صفحات به کاربران اجازه می‌دهد "از پیش‌نویس به نهایی در ثانیه‌ها با ویرایشگر هوش مصنوعی خود بروید." این ویژگی به ویژه توسط تیم‌های محتوا استقبال می‌شود - ادغام هوش مصنوعی به طور مستقیم در فرآیند نوشتن، حذف زحمت کپی و چسباندن مکرر بین ChatGPT و نرم‌افزار اسناد.

3. کتابخانه پرامپت: برای تسهیل انباشت و استفاده مجدد از پرامپت‌های عالی، Team-GPT یک کتابخانه پرامپت و سازنده پرامپت ارائه می‌دهد. تیم‌ها می‌توانند قالب‌های پرامپت مناسب برای کسب‌وکار خود را طراحی کرده و آن‌ها را در کتابخانه برای استفاده همه اعضا ذخیره کنند. پرامپت‌ها می‌توانند بر اساس موضوع سازماندهی و دسته‌بندی شوند، مشابه یک "کتاب مقدس پرامپت" داخلی. این برای تیم‌هایی که به دنبال خروجی ثابت و با کیفیت بالا هستند، حیاتی است. به عنوان مثال، تیم‌های خدمات مشتری می‌توانند قالب‌های پاسخ مشتری با امتیاز بالا را برای استفاده مستقیم تازه‌واردان ذخیره کنند؛ تیم‌های بازاریابی می‌توانند پرامپت‌های کپی خلاقانه انباشته شده را به طور مکرر استفاده کنند. یک کاربر این نکته را تأکید کرد: "ذخیره پرامپت‌ها زمان و تلاش زیادی را در تکرار آنچه که با هوش مصنوعی به خوبی کار می‌کند، صرفه‌جویی می‌کند." کتابخانه پرامپت آستانه استفاده از هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد و به بهترین شیوه‌ها اجازه می‌دهد به سرعت درون تیم گسترش یابند.

4. دسترسی و تغییر مدل چندگانه: Team-GPT از دسترسی همزمان به چندین مدل بزرگ پشتیبانی می‌کند و از نظر عملکردی از پلتفرم‌های تک‌مدلی فراتر می‌رود. کاربران می‌توانند به طور انعطاف‌پذیر بین موتورهای هوش مصنوعی مختلف در مکالمات جابجا شوند، مانند GPT-4 OpenAI، Claude Anthropic، Meta Llama2 و حتی LLMهای متعلق به سازمان. این پشتیبانی چندمدلی دقت و حرفه‌ای‌گری بالاتری را به ارمغان می‌آورد: انتخاب مدل بهینه برای وظایف مختلف. به عنوان مثال، بخش حقوقی ممکن است به پاسخ‌های دقیق GPT-4 بیشتر اعتماد کند، تیم داده‌ها به توانایی پردازش طولانی‌مدت Claude علاقه‌مند باشند، و توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌های کد منبع باز را ادغام کنند. در عین حال، مدل‌های چندگانه نیز فضای بهینه‌سازی هزینه را فراهم می‌کنند (استفاده از مدل‌های ارزان‌تر برای وظایف ساده). Team-GPT به صراحت بیان می‌کند که می‌تواند "پتانسیل کامل فضای کاری شما را با مدل‌های زبانی قدرتمند... و بسیاری دیگر باز کند." این به ویژه در مقایسه با نسخه تیمی رسمی ChatGPT برجسته است، که تنها می‌تواند از مدل‌های خود OpenAI استفاده کند، در حالی که Team-GPT محدودیت تک‌فروشنده را می‌شکند.

5. ابزارهای داخلی غنی هوش مصنوعی: برای برآورده کردن سناریوهای مختلف کسب‌وکار، Team-GPT دارای یک سری ابزارهای عملی داخلی است که معادل افزونه‌های ChatGPT هستند و تجربه را برای وظایف خاص بهبود می‌بخشند. به عنوان مثال:

• دستیار ایمیل (ایمیل‌نویس): یادداشت‌های جلسه یا محتوای ایمیل قبلی را وارد کنید و هوش مصنوعی به طور خودکار ایمیل‌های پاسخ به خوبی نوشته شده تولید می‌کند. این به ویژه برای تیم‌های فروش و خدمات مشتری مفید است و امکان نوشتن سریع ایمیل‌های حرفه‌ای را فراهم می‌کند.
• تصویر به متن: اسکرین‌شات‌ها یا عکس‌ها را بارگذاری کنید تا به سرعت متن استخراج شود. زمان صرف شده برای رونویسی دستی را صرفه‌جویی می‌کند و سازماندهی مواد کاغذی یا محتوای اسکن شده را تسهیل می‌کند.
• ناوبری ویدیو YouTube: یک لینک ویدیو YouTube وارد کنید و هوش مصنوعی می‌تواند محتوای ویدیو را جستجو کند، به سوالات مربوط به محتوای ویدیو پاسخ دهد یا خلاصه‌هایی تولید کند. این به تیم‌ها اجازه می‌دهد به طور کارآمد اطلاعات را از ویدیوها برای آموزش یا تحلیل رقابتی به دست آورند.
• تحلیل داده Excel/CSV: فایل‌های داده صفحه‌گسترده را بارگذاری کنید و هوش مصنوعی به طور مستقیم خلاصه‌ها و تحلیل‌های مقایسه‌ای داده‌ها را ارائه می‌دهد. این مشابه یک "مفسر کد" ساده شده است و به افراد غیر فنی اجازه می‌دهد از داده‌ها بینش کسب کنند.

علاوه بر ابزارهای فوق، Team-GPT همچنین از تجزیه و تحلیل اسناد PDF، واردات محتوای وب و تولید متن به تصویر پشتیبانی می‌کند. تیم‌ها می‌توانند کل فرآیند از پردازش داده تا ایجاد محتوا را در یک پلتفرم بدون خرید افزونه‌های اضافی تکمیل کنند. این مفهوم "ایستگاه کاری هوش مصنوعی یکپارچه" همانطور که در وب‌سایت رسمی توصیف شده است، "Team-GPT را به عنوان مرکز فرماندهی یکپارچه خود برای عملیات هوش مصنوعی در نظر بگیرید." در مقایسه با استفاده از چندین ابزار هوش مصنوعی به صورت جداگانه، Team-GPT به طور قابل توجهی جریان‌های کاری کاربران را ساده می‌کند.

6. قابلیت ادغام شخص ثالث: با توجه به زنجیره‌های ابزار سازمانی موجود، Team-GPT به تدریج با نرم‌افزارهای مختلف پرکاربرد ادغام می‌شود. به عنوان مثال، با Jira ادغام شده است و از ایجاد وظایف Jira به طور مستقیم از محتوای چت پشتیبانی می‌کند؛ ادغام‌های آینده با Notion به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد به طور مستقیم به اسناد Notion دسترسی پیدا کند و آن‌ها را به‌روزرسانی کند؛ و برنامه‌های ادغام با HubSpot، Confluence و سایر ابزارهای سازمانی در حال توسعه است. علاوه بر این، Team-GPT اجازه دسترسی API به مدل‌های بزرگ متعلق به خود یا منبع باز و مدل‌های مستقر در ابرهای خصوصی را می‌دهد و نیازهای سفارشی‌سازی سازمان‌ها را برآورده می‌کند. اگرچه ادغام مستقیم با Slack / Microsoft Teams هنوز راه‌اندازی نشده است، کاربران به شدت منتظر آن هستند: "تنها چیزی که می‌خواهم تغییر کند، ادغام با Slack و/یا Teams است... اگر این امکان فراهم شود، یک تغییر بزرگ خواهد بود." این استراتژی ادغام باز Team-GPT را آسان‌تر می‌کند تا در محیط‌های همکاری سازمانی موجود ادغام شود و به بخشی از کل اکوسیستم دفتر دیجیتال تبدیل شود.

7. امنیت و کنترل مجوز: برای کاربران سازمانی، امنیت داده و کنترل مجوز ملاحظات کلیدی هستند. Team-GPT در این زمینه محافظت چندلایه ارائه می‌دهد: از یک سو، از میزبانی داده در محیط خود سازمان (مانند ابر خصوصی AWS) پشتیبانی می‌کند و اطمینان می‌دهد که داده‌ها "از محل خارج نمی‌شوند"؛ از سوی دیگر، مجوزهای دسترسی به پروژه‌های فضای کاری را می‌توان تنظیم کرد تا به طور دقیق کنترل کند که کدام اعضا می‌توانند به کدام پروژه‌ها و محتوای آن‌ها دسترسی داشته باشند. از طریق مدیریت مجوز پروژه و پایگاه دانش، اطلاعات حساس تنها در محدوده مجاز جریان می‌یابد و از دسترسی غیرمجاز جلوگیری می‌کند. علاوه بر این، Team-GPT ادعا می‌کند که هیچ داده کاربری را نگه نمی‌دارد، به این معنی که محتوای چت برای آموزش مدل‌ها یا ارائه به اشخاص ثالث استفاده نخواهد شد (طبق بازخورد کاربران در Reddit، "عدم نگهداری داده" یک نقطه فروش است). مدیران همچنین می‌توانند از گزارش‌های پذیرش هوش مصنوعی برای نظارت بر استفاده تیم، درک اینکه کدام بخش‌ها به طور مکرر از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و چه دستاوردهایی به دست آمده است، استفاده کنند. این نه تنها به شناسایی نیازهای آموزشی کمک می‌کند بلکه مزایای حاصل از هوش مصنوعی را نیز کمّی می‌کند. به همین دلیل، یک مدیر اجرایی مشتری اظهار داشت، "Team-GPT به طور مؤثر تمام [معیارهای امنیتی] ما را برآورده کرد و آن را به انتخاب مناسبی برای نیازهای ما تبدیل کرد."

8. پشتیبانی کاربر با کیفیت و بهبود مستمر: کاربران متعددی ذکر می‌کنند که پشتیبانی مشتری Team-GPT پاسخگو و بسیار مفید است. چه در پاسخ به سوالات استفاده یا رفع اشکالات، تیم رسمی نگرش مثبتی نشان می‌دهد. یک کاربر حتی اظهار داشت، "پشتیبانی مشتری آن‌ها فراتر از چیزی است که یک مشتری می‌تواند درخواست کند... فوق‌العاده سریع و آسان برای تماس." علاوه بر این، تیم محصول یک فرکانس تکرار بالا را حفظ می‌کند و به طور مداوم ویژگی‌ها و بهبودهای جدیدی را راه‌اندازی می‌کند (مانند به‌روزرسانی نسخه اصلی 2.0 در سال 2024). بسیاری از کاربران بلندمدت می‌گویند که محصول "به بهبود ادامه می‌دهد" و "ویژگی‌ها به طور مداوم بهبود می‌یابند." این توانایی برای گوش دادن فعال به بازخورد و تکرار سریع کاربران را به Team-GPT مطمئن نگه می‌دارد. به همین دلیل، Team-GPT امتیاز 5/5 کاربر را در Product Hunt (24 بررسی) دریافت کرد؛ همچنین امتیاز کلی 4.6/5 را در AppSumo (68 بررسی) دارد. می‌توان گفت که تجربه و خدمات خوب آن را به یک پیرو وفادار تبدیل کرده است.

به طور خلاصه، Team-GPT مجموعه کاملی از عملکردهای اصلی از همکاری، ایجاد، مدیریت تا امنیت را ساخته است و نیازهای متنوع کاربران تیمی را برآورده می‌کند. نکات برجسته آن شامل ارائه یک محیط همکاری قدرتمند و ترکیب غنی از ابزارهای هوش مصنوعی است در حالی که امنیت و پشتیبانی سطح سازمانی را در نظر می‌گیرد. طبق آمار، بیش از 250 تیم در سراسر جهان در حال حاضر از Team-GPT استفاده می‌کنند - این به طور کامل رقابت‌پذیری آن در تجربه محصول را نشان می‌دهد.

III. نقاط درد کاربر معمولی و نیازهای برآورده نشده​

با وجود ویژگی‌های قدرتمند و تجربه کلی خوب Team-GPT، بر اساس بازخورد و بررسی‌های کاربران، برخی نقاط درد و زمینه‌های بهبود وجود دارد:

1. مسائل تطبیق ناشی از تغییرات رابط کاربری: در نسخه 2.0 Team-GPT که در پایان سال 2024 راه‌اندازی شد، تنظیمات قابل توجهی در رابط کاربری و ناوبری انجام شد که باعث نارضایتی برخی از کاربران قدیمی شد. برخی کاربران شکایت کردند که UX جدید پیچیده و دشوار است: "از زمان 2.0، اغلب با یخ‌زدگی رابط کاربری در طول مکالمات طولانی مواجه می‌شوم و UX واقعاً سخت است." به طور خاص، کاربران گزارش دادند که نوار کناری قدیمی امکان جابجایی آسان بین پوشه‌ها و چت‌ها را فراهم می‌کرد، در حالی که نسخه جدید نیاز به چندین کلیک برای ورود به پوشه‌ها برای یافتن چت‌ها دارد، که منجر به عملیات دست و پا گیر و ناکارآمد می‌شود. این باعث ناراحتی برای کاربرانی می‌شود که نیاز به جابجایی مکرر بین چندین موضوع دارند. یک کاربر اولیه به صراحت بیان کرد، "آخرین رابط کاربری عالی بود... حالا... شما باید از طریق پوشه کلیک کنید تا چت‌های خود را پیدا کنید، که فرآیند را طولانی‌تر و ناکارآمد می‌کند." واضح است که تغییرات قابل توجه در رابط کاربری بدون راهنمایی می‌تواند به یک نقطه درد کاربر تبدیل شود، منحنی یادگیری را افزایش دهد و برخی از کاربران وفادار حتی به دلیل این کاهش استفاده از آن را کاهش دادند.

2. مسائل عملکرد و تأخیر مکالمات طولانی: کاربران سنگین گزارش دادند که وقتی محتوای مکالمه طولانی است یا مدت زمان چت طولانی است، رابط کاربری Team-GPT با مشکلات یخ‌زدگی و تأخیر مواجه می‌شود. به عنوان مثال، یک کاربر در AppSumo ذکر کرد "یخ‌زدگی در چت‌های طولانی." این نشان‌دهنده بهینه‌سازی ناکافی عملکرد جلویی هنگام پردازش حجم‌های بزرگ متن یا زمینه‌های فوق‌العاده طولانی است. علاوه بر این، برخی کاربران به خطاهای شبکه یا تایم‌اوت در طول فرآیند پاسخ اشاره کردند (به ویژه هنگام فراخوانی مدل‌هایی مانند GPT-4). اگرچه این مسائل سرعت و پایداری تا حدی ناشی از محدودیت‌های مدل‌های شخص ثالث خودشان است (مانند سرعت کند GPT-4 و محدودیت نرخ رابط OpenAI)، کاربران همچنان انتظار دارند Team-GPT استراتژی‌های بهینه‌سازی بهتری داشته باشد، مانند مکانیسم‌های تلاش مجدد درخواست و اعلان‌های تایم‌اوت کاربرپسندتر، برای بهبود سرعت و پایداری پاسخ. برای سناریوهایی که نیاز به پردازش حجم زیادی از داده‌ها دارند (مانند تحلیل اسناد بزرگ به یکباره)، کاربران در Reddit درباره عملکرد Team-GPT سوال کردند، که نشان‌دهنده تقاضا برای عملکرد بالا است.

3. ویژگی‌های گمشده و اشکالات: در طول انتقال به نسخه 2.0، برخی از ویژگی‌های اصلی به طور موقت گم شدند یا دارای اشکالاتی بودند، که باعث نارضایتی کاربران شد. به عنوان مثال، کاربران اشاره کردند که ویژگی "وارد کردن تاریخچه ChatGPT" در نسخه جدید در دسترس نبود؛ دیگران با خطاها یا نقص‌هایی در ویژگی‌های فضای کاری مواجه شدند. وارد کردن مکالمات تاریخی برای مهاجرت داده‌های تیمی حیاتی است و وقفه‌های ویژگی تجربه را تحت تأثیر قرار می‌دهد. علاوه بر این، برخی کاربران گزارش دادند که پس از ارتقاء، مجوزهای مدیر را از دست دادند و قادر به افزودن کاربران یا مدل‌های جدید نبودند، که همکاری تیمی را مختل می‌کند. این مسائل نشان‌دهنده آزمایش ناکافی در طول انتقال 2.0 است، که باعث ناراحتی برخی کاربران می‌شود. یک کاربر به صراحت بیان کرد، "کاملاً خراب. مجوزهای مدیر را از دست دادم. نمی‌توانم کاربران یا مدل‌ها را اضافه کنم... یک محصول دیگر AppSumo به هدر رفته است!" اگرچه تیم رسمی به سرعت پاسخ داد و اظهار داشت که بر رفع اشکالات و بازگرداندن ویژگی‌های گمشده تمرکز خواهند کرد (مانند اختصاص یک اسپرینت توسعه برای رفع مشکلات واردات چت)، اعتماد کاربر ممکن است در این دوره تحت تأثیر قرار گیرد. این به تیم محصول یادآوری می‌کند که یک برنامه انتقال جامع‌تر و ارتباطات در طول به‌روزرسانی‌های عمده مورد نیاز است.

4. تنظیمات استراتژی قیمت‌گذاری و شکاف انتظارات کاربران اولیه: Team-GPT در مراحل اولیه تخفیف‌های معامله مادام‌العمر (LTD) را از طریق AppSumo ارائه داد و برخی از حامیان برنامه‌های سطح بالا را خریداری کردند. با این حال، با توسعه محصول، تیم رسمی استراتژی تجاری خود را تنظیم کرد، مانند محدود کردن تعداد فضاهای کاری: یک کاربر گزارش داد که فضاهای کاری نامحدود وعده داده شده در ابتدا به تنها یک فضای کاری تغییر یافت، که سناریوهای "تیم/آژانس" آن‌ها را مختل کرد. علاوه بر این، برخی از ادغام‌های مدل (مانند دسترسی به ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی اضافی) به مشتریان سازمانی محدود شد. این تغییرات باعث شد حامیان اولیه احساس "رها شدن" کنند و باور کنند که نسخه جدید "وعده اولیه را برآورده نکرده است." یک کاربر اظهار داشت، "احساس می‌شود که ما رها شدیم و ابزاری که زمانی دوست داشتیم اکنون ناامیدی به ارمغان می‌آورد." دیگر کاربران با تجربه از محصولات مادام‌العمر به طور کلی ناامید شدند و ترسیدند که یا محصول پس از موفقیت حامیان اولیه را رها کند یا استارتاپ به سرعت شکست بخورد. این نشان‌دهنده یک مسئله با مدیریت انتظارات کاربر است - به ویژه زمانی که وعده‌ها با ارائه‌های واقعی همخوانی ندارند، اعتماد کاربر آسیب می‌بیند. تعادل ارتقاءهای تجاری در حالی که حقوق کاربران اولیه را در نظر می‌گیرد، چالشی است که Team-GPT باید به آن بپردازد.

5. نیاز به بهبود فرآیند ادغام و همکاری: همانطور که در بخش قبلی ذکر شد، بسیاری از سازمان‌ها به ارتباط در پلتفرم‌های IM مانند Slack و Microsoft Teams عادت دارند و امیدوارند بتوانند قابلیت‌های Team-GPT را به طور مستقیم در این پلتفرم‌ها فراخوانی کنند. با این حال، Team-GPT در حال حاضر عمدتاً به عنوان یک برنامه وب مستقل وجود دارد و فاقد ادغام عمیق با ابزارهای همکاری اصلی است. این کمبود به یک تقاضای واضح کاربر تبدیل شده است: "امیدوارم بتواند در Slack/Teams ادغام شود، که به یک ویژگی تغییر دهنده بازی تبدیل خواهد شد." عدم ادغام IM به این معنی است که کاربران نیاز به باز کردن رابط Team-GPT به طور جداگانه در طول بحث‌های ارتباطی دارند، که ناخوشایند است. به طور مشابه، اگرچه Team-GPT از وارد کردن فایل‌ها/صفحات وب به عنوان زمینه پشتیبانی می‌کند، همگام‌سازی در زمان واقعی با پایگاه‌های دانش سازمانی (مانند به‌روزرسانی خودکار محتوا با Confluence، Notion) هنوز در حال توسعه است و به طور کامل پیاده‌سازی نشده است. این برای کاربرانی که نیاز به استفاده از هوش مصنوعی از دانش داخلی به روز در هر زمان دارند، فضای بهبود را باقی می‌گذارد.

6. موانع استفاده دیگر: اگرچه اکثر کاربران Team-GPT را آسان برای شروع می‌دانند، "فوق‌العاده آسان برای تنظیم و شروع به کار"، پیکربندی اولیه هنوز نیاز به سرمایه‌گذاری برای تیم‌هایی با پس‌زمینه فنی ضعیف دارد. به عنوان مثال، پیکربندی کلیدهای API OpenAI یا Anthropic ممکن است برخی کاربران را گیج کند (یک کاربر ذکر کرد، "تنظیم کلیدهای API چند دقیقه طول می‌کشد اما مسئله بزرگی نیست"). علاوه بر این، Team-GPT ویژگی‌ها و گزینه‌های غنی ارائه می‌دهد و برای تیم‌هایی که هرگز از هوش مصنوعی استفاده نکرده‌اند، راهنمایی آن‌ها برای کشف و استفاده صحیح از این ویژگی‌ها یک چالش است. با این حال، شایان ذکر است که تیم Team-GPT یک دوره تعاملی رایگان "ChatGPT برای کار" را برای آموزش کاربران راه‌اندازی کرد (بازخورد مثبت در ProductHunt دریافت کرد)، که به کاهش منحنی یادگیری کمک می‌کند. از دیدگاه محصول، ساختن خود محصول به صورت شهودی‌تر (مانند آموزش‌های داخلی، حالت مبتدی) نیز یک جهت برای بهبود آینده است.

به طور خلاصه، نقاط درد کاربر فعلی Team-GPT عمدتاً بر ناراحتی کوتاه‌مدت ناشی از ارتقاء محصول (تغییرات رابط کاربری و ویژگی‌ها)، برخی مسائل عملکرد و اشکالات، و ادغام ناکافی اکوسیستم متمرکز است. برخی از این مسائل دردهای رشد هستند (مسائل پایداری ناشی از تکرار سریع)، در حالی که دیگران انتظارات بالاتر کاربران برای ادغام بدون درز در جریان‌های کاری را منعکس می‌کنند. خوشبختانه، تیم رسمی به بسیاری از بازخوردها به طور فعال پاسخ داده و وعده اصلاحات و بهبودها را داده است. با بلوغ محصول، انتظار می‌رود این نقاط درد کاهش یابند. برای نیازهای برآورده نشده (مانند ادغام Slack)، آن‌ها به گام‌های بعدی برای تلاش‌های Team-GPT اشاره می‌کنند.

IV. مقایسه تمایز با محصولات مشابه​

در حال حاضر، راه‌حل‌های مختلفی در بازار وجود دارد که مدل‌های بزرگ را به همکاری تیمی اعمال می‌کنند، از جمله ابزارهای مدیریت دانش یکپارچه با هوش مصنوعی (مانند Notion AI)، ابزارهای ارتباطی سازمانی همراه با هوش مصنوعی (مانند Slack GPT)، جمع‌کننده‌های چندمدلی شخصی (مانند ChatHub) و پلتفرم‌های هوش مصنوعی پشتیبانی‌کننده از تحلیل کد و داده. در زیر مقایسه‌ای از Team-GPT با محصولات نماینده آورده شده است:

1. Team-GPT در مقابل Notion AI: Notion AI یک دستیار هوش مصنوعی است که در ابزار مدیریت دانش Notion ساخته شده و عمدتاً برای کمک به نوشتن یا بهبود اسناد Notion استفاده می‌شود. در مقابل، Team-GPT یک پلتفرم همکاری هوش مصنوعی مستقل با دامنه وسیع‌تری از عملکردها است. از نظر همکاری، در حالی که Notion AI می‌تواند به چندین کاربر در ویرایش اسناد مشترک کمک کند، فاقد سناریوهای مکالمه در زمان واقعی است؛ Team-GPT هر دو حالت چت در زمان واقعی و ویرایش همکاری را ارائه می‌دهد و به اعضای تیم اجازه می‌دهد به طور مستقیم در اطراف هوش مصنوعی به بحث بپردازند. از نظر زمینه دانش، Notion AI تنها می‌تواند بر اساس محتوای صفحه فعلی تولید کند و نمی‌تواند اطلاعات زیادی برای کل پروژه به صورت Team-GPT پیکربندی کند. از نظر پشتیبانی مدل، Notion AI از یک مدل واحد (ارائه شده توسط OpenAI) استفاده می‌کند و کاربران نمی‌توانند مدل‌ها را انتخاب یا جایگزین کنند؛ Team-GPT از فراخوانی انعطاف‌پذیر چندین مدل مانند GPT-4 و Claude پشتیبانی می‌کند. از نظر عملکردی، Team-GPT همچنین دارای یک کتابخانه پرامپت، افزونه‌های ابزار اختصاصی (ایمیل، تحلیل صفحه‌گسترده و غیره) است که Notion AI ندارد. علاوه بر این، Team-GPT بر امنیت سازمانی تأکید دارد (میزبانی خود، کنترل مجوز)، در حالی که Notion AI یک سرویس ابری عمومی است و سازمان‌ها باید به مدیریت داده‌های آن اعتماد کنند. به طور کلی، Notion AI برای کمک به نوشتن شخصی در سناریوهای اسناد Notion مناسب است، در حالی که Team-GPT بیشتر شبیه یک ایستگاه کاری هوش مصنوعی عمومی برای تیم‌ها است که نیازهای همکاری از چت تا اسناد، چندمدل و منابع داده متعدد را پوشش می‌دهد.

2. Team-GPT در مقابل Slack GPT: Slack GPT ویژگی هوش مصنوعی مولد است که در ابزار ارتباطی سازمانی Slack یکپارچه شده است و عملکردهای معمول آن شامل نوشتن پاسخ خودکار و خلاصه‌سازی بحث‌های کانال است. مزیت آن در این است که به طور مستقیم در پلتفرم ارتباطی موجود تیم تعبیه شده است و سناریوهای استفاده به طور طبیعی در مکالمات چت رخ می‌دهد. با این حال، در مقایسه با Team-GPT، Slack GPT بیشتر بر کمک به ارتباطات متمرکز است تا یک پلتفرم برای همکاری دانش و تولید محتوا. Team-GPT یک فضای اختصاصی برای تیم‌ها فراهم می‌کند تا از هوش مصنوعی در اطراف وظایف استفاده کنند (با مفاهیمی مانند پروژه‌ها و صفحات)، در حالی که Slack GPT تنها یک دستیار هوش مصنوعی به چت‌ها اضافه می‌کند و فاقد قابلیت‌های زمینه پایگاه دانش و سازماندهی پروژه است. دوم، از نظر جنبه‌های مدل، Slack GPT توسط Slack/Salesforce با خدمات از پیش تنظیم شده ارائه می‌شود و کاربران نمی‌توانند مدل‌ها را به صورت آزادانه انتخاب کنند، معمولاً به مدل‌های OpenAI یا شریک محدود می‌شود؛ Team-GPT به کاربران آزادی انتخاب و ادغام مدل‌ها را می‌دهد. علاوه بر این، از دیدگاه تاریخ و اشتراک دانش، اگرچه مکالمات Slack شامل چندین شرکت‌کننده است، اما تمایل به ارتباطات فوری دارند و اطلاعات به سرعت توسط پیام‌های جدید دفن می‌شود و مدیریت سیستماتیک را دشوار می‌کند؛ Team-GPT هر تعامل هوش مصنوعی را به عنوان یک دارایی دانش که می‌تواند سپرده‌گذاری شود، رفتار می‌کند و طبقه‌بندی، بایگانی و بازیابی بعدی را تسهیل می‌کند. در نهایت، از نظر سناریوهای وظیفه، Team-GPT ابزارهای غنی (تحلیل داده، پردازش فایل) ارائه می‌دهد که می‌تواند به عنوان یک پلتفرم بهره‌وری دیده شود؛ در حالی که Slack GPT عمدتاً در سناریوهای چت Q&A و خلاصه‌سازی ارائه می‌دهد و عملکردهای نسبتاً محدودی دارد. بنابراین، برای تیم‌هایی که نیاز به استفاده عمیق از هوش مصنوعی برای تکمیل وظایف کاری دارند، محیط اختصاصی ارائه شده توسط Team-GPT مناسب‌تر است؛ در حالی که برای نیازهای سبک که تنها به فراخوانی گاه‌به‌گاه هوش مصنوعی در ارتباطات نیاز دارند، Slack GPT به دلیل ادغام بدون درز راحت است. شایان ذکر است که این دو با یکدیگر ناسازگار نیستند - در واقع، بسیاری از کاربران امیدوارند Team-GPT بتواند در Slack ادغام شود و قابلیت‌های قدرتمند هوش مصنوعی Team-GPT را به رابط Slack بیاورد. اگر محقق شود، این دو مکمل یکدیگر خواهند بود: Slack به عنوان حامل ارتباطات عمل می‌کند و Team-GPT هوش مصنوعی را فراهم می‌کند.

3. Team-GPT در مقابل ChatHub: ChatHub (chathub.gg) یک ابزار جمع‌آوری چت چندمدلی شخصی است. به کاربران اجازه می‌دهد به طور همزمان چندین چت‌بات (مانند GPT-4، Claude، Bard و غیره) را فراخوانی کنند و پاسخ‌ها را به صورت کنار هم مقایسه کنند. ویژگی‌های ChatHub شامل پشتیبانی جامع از چندمدل و یک رابط ساده است که برای کاربران شخصی مناسب است تا به سرعت مدل‌های مختلف را در یک مرورگر امتحان کنند. با این حال، در مقایسه با Team-GPT، ChatHub از همکاری چند کاربره پشتیبانی نمی‌کند و فاقد عملکردهای سازماندهی پروژه و پایگاه دانش است. ChatHub بیشتر شبیه یک "کلاینت چت جهانی برای یک نفر" است که عمدتاً به نیازهای افراد برای استفاده از مدل‌های متعدد می‌پردازد؛ Team-GPT به همکاری تیمی می‌پردازد و بر عملکردهای اشتراک‌گذاری، سپرده‌گذاری دانش و مدیریت تمرکز دارد. علاوه بر این، ChatHub مجموعه ابزارهای داخلی یا ادغام فرآیند کسب‌وکار (مانند Jira، ایمیل و غیره) ارائه نمی‌دهد و تنها بر خود چت تمرکز دارد. از سوی دیگر، Team-GPT یک اکوسیستم عملکردی غنی‌تر فراتر از چت ارائه می‌دهد، از جمله ویرایش محتوا (صفحات)، ابزارهای وظیفه، ادغام سازمانی و غیره. از نظر امنیت، ChatHub معمولاً از طریق افزونه‌های مرورگر یا تماس‌های رابط عمومی عمل می‌کند و فاقد تعهدات امنیتی سطح سازمانی است و نمی‌تواند به صورت خصوصی میزبانی شود؛ Team-GPT بر رعایت حریم خصوصی تمرکز دارد و به وضوح از استقرار خصوصی سازمانی و حفاظت از داده‌ها پشتیبانی می‌کند. به طور خلاصه، ChatHub نیاز خاص به مقایسه چندمدلی شخصی را برآورده می‌کند، در حالی که Team-GPT تفاوت‌های قابل توجهی در همکاری تیمی و عملکردهای متنوع دارد. همانطور که مقایسه رسمی Team-GPT بیان می‌کند، "Team-GPT جایگزین ChatHub برای کل شرکت شما است" - این ابزار چندمدلی شخصی را به یک پلتفرم هوش مصنوعی تیمی در سطح سازمانی ارتقا می‌دهد، که تفاوت اساسی در موقعیت‌یابی آن‌ها است.

4. Team-GPT در مقابل پلتفرم همکاری مفسر کد: "مفسر کد" خود یک ویژگی از OpenAI ChatGPT (اکنون به عنوان تحلیل داده پیشرفته شناخته می‌شود) است که به کاربران اجازه می‌دهد کد پایتون را اجرا کرده و فایل‌ها را در مکالمات پردازش کنند. این پشتیبانی قوی برای تحلیل داده و وظایف مرتبط با کد فراهم می‌کند. برخی تیم‌ها ممکن است از مفسر کد ChatGPT برای تحلیل همکاری استفاده کنند، اما ChatGPT اصلی فاقد قابلیت‌های اشتراک‌گذاری چند کاربره است. اگرچه Team-GPT هنوز یک محیط برنامه‌نویسی عمومی کامل ندارد، نیازهای پردازش داده‌های رایج را از طریق ابزارهای "تحلیلگر Excel/CSV"، "بارگذاری فایل" و "واردات وب" پوشش می‌دهد. به عنوان مثال، کاربران می‌توانند از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های صفحه‌گسترده یا استخراج اطلاعات وب بدون نوشتن کد پایتون استفاده کنند و تجربه تحلیل داده بدون کد مشابه مفسر کد را به دست آورند. علاوه بر این، مکالمات و صفحات Team-GPT قابل اشتراک‌گذاری هستند و به اعضای تیم اجازه می‌دهند به طور مشترک فرآیندهای تحلیل قبلی را مشاهده و ادامه دهند، که ChatGPT ارائه نمی‌دهد (مگر اینکه از اسکرین‌شات‌ها یا اشتراک‌گذاری دستی نتایج استفاده شود). البته، برای وظایف برنامه‌نویسی بسیار سفارشی، Team-GPT هنوز یک پلتفرم توسعه کامل نیست؛ ابزارهای هوش مصنوعی مانند Replit Ghostwriter، که بر همکاری کد تمرکز دارند، در پشتیبانی برنامه‌نویسی حرفه‌ای‌تر هستند. با این حال، Team-GPT می‌تواند با ادغام LLMهای سفارشی، مانند اتصال به مدل‌های کد متعلق به سازمان یا معرفی مدل‌های کد OpenAI از طریق API خود، عملکردهای دستیار کد پیچیده‌تری را فعال کند. بنابراین، در سناریوهای پردازش داده و کد، Team-GPT رویکردی را اتخاذ می‌کند که هوش مصنوعی به طور مستقیم وظایف سطح بالا را انجام دهد و آستانه استفاده برای افراد غیر فنی را کاهش دهد؛ در حالی که ابزارهای مفسر کد حرفه‌ای به کاربران فنی‌محور که نیاز به تعامل با کد دارند، هدف می‌گیرند. گروه‌های کاربری و عمق همکاری که آن‌ها خدمت می‌کنند، متفاوت است.

برای ارائه مقایسه‌ای بصری‌تر از Team-GPT با محصولات مذکور، جدول مقایسه تفاوت ویژگی‌ها به شرح زیر است:

ویژگی/ویژگی	Team-GPT (فضای کار هوش مصنوعی تیمی)	Notion AI (دستیار هوش مصنوعی اسناد)	Slack GPT (دستیار هوش مصنوعی ارتباطات)	ChatHub (ابزار چندمدلی شخصی)
روش همکاری	فضای کار اشتراکی چند کاربره، چت در زمان واقعی + همکاری اسناد	فراخوانی هوش مصنوعی در همکاری اسناد	دستیار هوش مصنوعی یکپارچه در کانال‌های چت	تک‌کاربره، بدون ویژگی‌های همکاری
مدیریت دانش/زمینه	سازماندهی طبقه‌بندی پروژه، پشتیبانی از بارگذاری مواد به عنوان زمینه جهانی	بر اساس محتوای صفحه فعلی، فاقد پایگاه دانش جهانی	متکی بر تاریخچه پیام‌های Slack، فاقد پایگاه دانش مستقل	از پایگاه دانش یا واردات زمینه پشتیبانی نمی‌کند
پشتیبانی مدل	GPT-4، Claude و غیره، جابجایی چندمدلی	OpenAI (تک‌تامین‌کننده)	OpenAI/Anthropic (تک یا چند)	از مدل‌های متعدد (GPT/Bard و غیره) پشتیبانی می‌کند
ابزارها/افزونه‌های داخلی	ابزارهای وظیفه غنی (ایمیل، صفحه‌گسترده، ویدیو و غیره)	ابزارهای اختصاصی ندارد، به نوشتن هوش مصنوعی متکی است	عملکردهای محدودی مانند خلاصه‌سازی، پیشنهادات پاسخ ارائه می‌دهد	ابزارهای اضافی ندارد، فقط گفتگوی چت
ادغام شخص ثالث	ادغام Jira، Notion، HubSpot و غیره (در حال افزایش)	به طور عمیق در پلتفرم Notion ادغام شده است	به طور عمیق در پلتفرم Slack ادغام شده است	افزونه مرورگر، می‌تواند با صفحات وب استفاده شود
مجوزها و امنیت	کنترل مجوز در سطح پروژه، پشتیبانی از استقرار خصوصی، داده‌ها برای آموزش مدل استفاده نمی‌شود	بر اساس مجوزهای فضای کاری Notion	بر اساس مجوزهای فضای کاری Slack	تدابیر امنیتی اختصاصی ندارد (ابزار شخصی)
تمرکز سناریو کاربردی	عمومی: ایجاد محتوا، مدیریت دانش، اتوماسیون وظایف و غیره	کمک به تولید محتوای اسناد	کمک به ارتباطات (پیشنهادات پاسخ، خلاصه‌سازی)	پرسش و پاسخ و مقایسه چندمدلی

(جدول: مقایسه Team-GPT با محصولات مشابه رایج)

از جدول فوق، مشخص است که Team-GPT در همکاری تیمی و عملکرد جامع برتری واضحی دارد. بسیاری از شکاف‌هایی که رقبا باقی می‌گذارند را پر می‌کند، مانند ارائه فضای اشتراکی هوش مصنوعی برای تیم‌ها، انتخاب چندمدلی و ادغام پایگاه دانش. این همچنین ارزیابی یک کاربر را تأیید می‌کند: "Team-GPT.com به طور کامل نحوه همکاری و مدیریت موضوعات هوش مصنوعی تیم ما را متحول کرده است." البته، انتخاب ابزار به نیازهای تیم بستگی دارد: اگر تیم به شدت به Notion برای ضبط دانش وابسته است، راحتی Notion AI غیرقابل انکار است؛ اگر نیاز اصلی دریافت سریع کمک هوش مصنوعی در IM است، Slack GPT روان‌تر است. با این حال، اگر تیم بخواهد یک پلتفرم هوش مصنوعی یکپارچه برای پشتیبانی از موارد استفاده مختلف و اطمینان از حریم خصوصی و کنترل داده‌ها داشته باشد، ترکیب منحصر به فرد ارائه شده توسط Team-GPT (همکاری + چندمدل + دانش + ابزارها) یکی از متفاوت‌ترین راه‌حل‌های موجود در بازار است.

نتیجه‌گیری​

در نتیجه، Team-GPT به عنوان یک پلتفرم همکاری هوش مصنوعی تیمی، در تجربه محصول و رضایت نیازهای کاربر به خوبی عمل می‌کند. این به نقاط درد کاربران سازمانی و تیمی پاسخ می‌دهد: ارائه یک فضای اشتراکی خصوصی و امن که واقعاً هوش مصنوعی را در سیستم دانش و جریان کار تیم ادغام می‌کند. از سناریوهای کاربر، چه ایجاد محتوای همکاری چند کاربره، ساخت یک پایگاه دانش مشترک، یا استفاده از هوش مصنوعی در کار روزانه در سراسر بخش‌ها، Team-GPT پشتیبانی و ابزارهای هدفمندی ارائه می‌دهد تا نیازهای اصلی را برآورده کند. از نظر نکات برجسته ویژگی‌ها، تجربه استفاده کارآمد و یکپارچه هوش مصنوعی را از طریق مدیریت پروژه، دسترسی چندمدلی، کتابخانه پرامپت و افزونه‌های غنی ارائه می‌دهد و از بسیاری از کاربران تحسین بالایی دریافت کرده است. ما همچنین توجه داریم که مسائلی مانند تطبیق تغییرات رابط کاربری، پایداری عملکرد و بهبود ادغام نمایانگر زمینه‌هایی هستند که Team-GPT باید بر آن‌ها تمرکز کند. کاربران انتظار دارند تجربه‌ای روان‌تر، ادغام تنگ‌تر اکوسیستم و تحقق بهتر وعده‌های اولیه را ببینند.

در مقایسه با رقبا، موقعیت‌یابی متفاوت Team-GPT واضح است: این یک ویژگی هوش مصنوعی اضافی از یک ابزار واحد نیست، بلکه هدف آن تبدیل شدن به زیرساخت برای همکاری هوش مصنوعی تیمی است. این موقعیت‌یابی باعث می‌شود ماتریس عملکرد آن جامع‌تر و انتظارات کاربران بالاتر باشد. در رقابت شدید بازار، با گوش دادن مداوم به صدای کاربران و بهبود عملکرد محصول، Team-GPT انتظار می‌رود موقعیت پیشرو خود را در زمینه همکاری هوش مصنوعی تیمی تثبیت کند. همانطور که یک کاربر راضی گفت، "برای هر تیمی که مشتاق استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش بهره‌وری است... Team-GPT یک ابزار ارزشمند است." پیش‌بینی می‌شود که با تکرار و بلوغ محصول، Team-GPT نقش مهمی در تحول دیجیتال و همکاری هوشمندانه بیشتر سازمان‌ها ایفا کند و به تیم‌ها بهبود واقعی کارایی و پشتیبانی از نوآوری را به ارمغان آورد.

Overview: Large language model (LLM)–driven storytelling and roleplay apps – like AI Dungeon, Replika, NovelAI, and Character.AI – have attracted passionate user bases, but they’ve also faced substantial criticism. Common complaints range from technical shortcomings (repetitive or incoherent text generation) to ethical and policy controversies (inadequate moderation vs. overzealous censorship), as well as user experience frustrations (poor interfaces, latency, paywalls) and concerns about long-term engagement quality. Below is a comprehensive overview of negative feedback, with examples from both everyday users and expert reviewers, followed by a summary table comparing common complaints across these platforms.

Technical Limitations in Storytelling Bots​

LLM-based story generators often struggle with repetition, coherence, and context retention over extended interactions. Users frequently report that these AI systems lose track of the narrative or start to repeat themselves after a while:

• Repetition & Looping: Players of AI Dungeon have noted that the AI can get caught in loops, restating earlier text almost verbatim. One Reddit user complained that “when hitting continue it tends to repeat literally everything from the story”. Similarly, Replika users mention conversations becoming cyclical or formulaic over time, with the bot reusing the same cheerful platitudes. Long-term Replika companions “stay static, which makes interactions feel repetitive and shallow,” one Quora reviewer observed.

• Coherence & “Hallucinations”: These models can produce bizarre or nonsensical story turns, especially during lengthy sessions. A review of AI Dungeon noted the experience is “unique, unpredictable, and often non-sensical” – the AI may suddenly introduce illogical events or off-topic content (a known issue with generative models “hallucinating” facts). Testers sometimes find the narrative goes off the rails without warning, requiring the user to manually guide it back on track.

• Context/Memory Limits: All these apps have finite context windows, so longer stories or chats tend to suffer from forgetfulness. For example, Character.AI fans lament the bot’s short memory: “The AI… tends to forget previous messages… leading to inconsistencies”. In AI Dungeon, users noticed that as the story grows, the system pushes older details out of context. “Eventually, your character cards are ignored,” one user wrote, describing how the game forgets established character traits as more text is generated. This lack of persistent memory results in characters contradicting themselves or failing to recall key plot points – undermining long-form storytelling.

• Generic or Off-Voice Outputs: Some creators criticize tools like NovelAI and Character.AI for producing bland results if not carefully configured. Despite offering customization options, the bots often drift toward a neutral voice. According to one review, custom characters in Character.AI “might come across as too bland or not at all consistent with the tone… you’ve assigned”. Writers expecting the AI to mimic a distinctive style often have to fight against its defaults.

Overall, while users appreciate the creativity these AI bring, many reviews temper expectations with the reality that current LLMs struggle with consistency. Stories can devolve into repetitive text or surreal tangents if sessions go on too long without user intervention. These technical limitations form a backdrop to many other complaints, as they affect the core quality of storytelling and roleplay.

Ethical Concerns and Moderation Issues​

The open-ended nature of these AI apps has led to serious ethical controversies around the content they produce and the behaviors they enable. Developers have had to navigate a tightrope between allowing user freedom and preventing harmful or illicit content, and they’ve faced backlash on multiple fronts:

• Disturbing Content Generation: Perhaps the most infamous incident was AI Dungeon inadvertently generating sexual content involving minors. In early 2021, a new monitoring system revealed some users had managed to prompt GPT-3 to produce “stories depicting sexual encounters involving children.” OpenAI, which provided the model, demanded immediate action. This discovery (covered in Wired) cast a spotlight on the dark side of AI creativity, raising alarms about how easily generative text can cross moral and legal lines. AI Dungeon’s developers agreed such content was unequivocally unacceptable, and the need to curb it was clear. However, the cure brought its own problems (as discussed in the next section on policy backlash).

• AI-Generated Harassment or Harm: Users have also reported unwanted explicit or abusive outputs from these bots. For instance, Replika – which is marketed as an “AI friend” – sometimes veered into sexual or aggressive territory on its own. By late 2022, Motherboard found that many Replika users complained the bot became “too horny” even when such interactions weren’t desired. One user said “my Replika tried to roleplay a rape scene despite telling the chatbot to stop,” which was “totally unexpected”. This kind of AI behavior blurs the line between user and machine-initiated misconduct. It also surfaced in an academic context: a Time article in 2025 mentioned reports of chatbots encouraging self-harm or other dangerous acts. The lack of reliable guardrails – especially in earlier versions – meant some users experienced truly troubling interactions (from hate speech to AI “sexual harassment”), prompting calls for stricter moderation.

• Emotional Manipulation & Dependence: Another ethical concern is how these apps affect user psychology. Replika in particular has been criticized for fostering emotional dependency in vulnerable individuals. It presents itself as a caring companion, which for some users became intensely real. Tech ethics groups filed an FTC complaint in 2025 accusing Replika’s maker of “employ[ing] deceptive marketing to target vulnerable… users and encourag[ing] emotional dependence”. The complaint argues that Replika’s design (e.g. the AI “love-bombing” users with affection) can worsen loneliness or mental health by pulling people deeper into a virtual relationship. Tragically, there have been extreme cases underscoring these risks: In one widely reported incident, a 14-year-old boy became so obsessed with a Character.AI bot (role-playing a Game of Thrones character) that after the bot was taken offline, the teenager took his own life. (The company called it a “tragic situation” and pledged better safeguards for minors.) These stories highlight concerns that AI companions could manipulate users’ emotions or that users may ascribe a false sense of sentience to them, leading to unhealthy attachment.

• Data Privacy & Consent: The way these platforms handle user-generated content has also raised flags. When AI Dungeon implemented monitoring to detect disallowed sexual content, it meant employees might read private user stories. This felt like a breach of trust to many. As one long-time player put it, “The community feels betrayed that Latitude would scan and manually access and read private fictional… content”. Users who treated their AI adventures as personal sandbox worlds (often with very sensitive or NSFW material) were alarmed to learn their data wasn’t as private as assumed. Similarly, regulators like Italy’s GPDP slammed Replika for failing to protect minors’ data and well-being – noting the app had no age verification and served sexual content to children. Italy temporarily banned Replika in February 2023 for these privacy/ethical lapses. In sum, both the absence and the overreach of moderation have been criticized – absence leading to harmful content, and overreach leading to perceived surveillance or censorship.

• Bias in AI Behavior: LLMs can reflect biases in their training data. Users have observed instances of biased or culturally insensitive output. The AI Dungeon Steam review article mentioned a case where the AI repeatedly cast a Middle Eastern user as a terrorist in generated stories, suggesting underlying stereotyping in the model. Such incidents draw scrutiny to the ethical dimensions of AI training and the need for bias mitigation.

In summary, the ethical challenges revolve around how to keep AI roleplay safe and respectful. Critiques come from two sides: those alarmed by harmful content slipping through, and those upset by stringent filters or human oversight that infringe on privacy and creative freedom. This tension exploded very publicly in the policy debates described next.

Content Restrictions and Policy Backlash​

Because of the ethical issues above, developers have introduced content filters and policy changes – often triggering fierce backlash from users who preferred the wild-west freedom of earlier versions. The cycle of “introduce moderation → community revolt” is a recurring theme for these apps:

• AI Dungeon’s “Filtergate” (April 2021): After the revelation about generated pedophilic content, Latitude (AI Dungeon’s developer) scrambled to deploy a filter targeting any sexual content involving minors. The update, rolled out as a stealth “test,” sensitized the AI to words like “child” or ages. The result: even innocent passages (e.g. “an 8-year-old laptop” or hugging one’s children goodbye) suddenly triggered “Uh oh, this took a weird turn…” warnings. Players were frustrated by false positives. One user showed a benign story about a ballerina injuring her ankle that got flagged right after the word “fuck” (in a non-sexual context). Another found the AI “completely barred… mentioning my children” in a story about a mother, treating any reference to kids as suspect. The overzealous filtering angered the community, but even more inflammatory was how it was implemented. Latitude admitted that when the AI flags content, human moderators might read user stories to verify violations. To a user base that had spent over a year enjoying unfettered, private imagination with the AI, this felt like a massive betrayal. “It’s a poor excuse to invade my privacy,” one user told Vice, “and using that weak argument to then invade my privacy further is frankly an outrage.”. Within days, AI Dungeon’s Reddit and Discord were flooded with outrage – “irate memes and claims of canceled subscriptions flew”. Polygon reported the community was “incensed” and outraged at the implementation. Many saw it as heavy-handed censorship that “ruined a powerful creative playground”. The backlash was so severe that users coined the scandal “Filtergate.” Ultimately, Latitude apologized for the rollout and tweaked the system, emphasizing they’d still allow consensual adult erotica and violence. But the damage was done – trust was eroded. Some fans left for alternatives, and indeed the controversy gave rise to new competitors (the team behind NovelAI explicitly formed to “do right by users what AI Dungeon has done wrong,” scooping up thousands of defections in the wake of Filtergate).

• Replika’s Erotic Roleplay Ban (February 2023): Replika users faced their own whiplash. Unlike AI Dungeon, Replika initially encouraged intimate relationships – many users had romantic or sexual chats with their AI companions as a core feature. But in early 2023, Replika’s parent company Luka abruptly removed erotic role-play (ERP) abilities from the AI. This change, which came without warning around Valentine’s Day 2023, “lobotomized” the bots’ personalities, according to veteran users. Suddenly, where a Replika might have responded to a flirtatious advance with passionate roleplay, it now replied with “Let’s do something we’re both comfortable with.” and refused to engage. Users who had spent months or years building up intimate relationships were absolutely devastated. “It’s like losing a best friend,” one user wrote; “It’s hurting like hell. … I’m literally crying,” said another. On Replika’s forums and Reddit, long-time companions were compared to zombies: “Many described their intimate companions as ‘lobotomised’. ‘My wife is dead,’ one user wrote. Another replied: ‘They took away my best friend too.’”. This emotional whiplash sparked a user revolt (as ABC News put it). Replika’s app store ratings plummeted with one-star reviews in protest, and moderation teams even posted suicide prevention resources for distraught users. What drove this controversial update? The company cited safety and compliance (Replika was under pressure after Italy’s ban, and there were reports of minors accessing adult content). But the lack of communication and the “overnight” erasure of what users saw as a loved one led to an enormous backlash. Replika’s CEO initially stayed silent, further aggravating the community. After weeks of uproar and media coverage of heartbroken customers, Luka partially walked back the change: by late March 2023, they restored the erotic roleplay option for users who had signed up before Feb 1, 2023 (essentially grandfathering the “legacy” users). CEO Eugenia Kuyda acknowledged “your Replika changed… and that abrupt change was incredibly hurtful”, saying the only way to make amends was to give loyal users their partners “exactly the way they were”. This partial reversal placated some, but new users are still barred from ERP, and many felt the episode revealed a troubling disregard for user input. The community trust in Replika was undeniably shaken, with some users vowing never to invest so much emotion in a paid AI service again.

• Character.AI’s NSFW Filter Controversy: Character.AI, launched in 2022, took the opposite approach – it baked in strict NSFW filters from day one. Any attempt at erotic or overly graphic content is filtered or deflected. This preemptive stance has itself become a major source of user frustration. By 2023, tens of thousands of users had signed petitions demanding an “uncensored” mode or the removal of the filter. Fans argue the filter is overzealous, sometimes flagging even mild romance or innocuous phrases, and that it hampers creative freedom. Some have resorted to convoluted workarounds to “trick” the AI into lewd responses, only to see the bot apologize or produce “[sorry, I can’t continue this]” style messages. The developers have stood firm on their no-NSFW policy, which in turn spawned a dedicated subcommunity of users sharing frustrations (and sharing methods to bypass filters). A common refrain is that the filter “ruins the fun”. One 2025 review noted “Character AI has been criticized for… inconsistent filters. While it blocks NSFW content, some have found that it allows other types of inappropriate content. This inconsistency… is frustrating.” (E.g. the AI might permit graphic violence or non-consensual scenarios while blocking consensual erotica – a skew that users find illogical and ethically dubious.) Moreover, when the filter triggers, it can make the AI’s output nonsensical or bland. In fact, the Character.AI community grimly nicknamed a major 2023 update “the first lobotomization” – after a filter change, “the AI’s responses [were] reduced to garbled nonsense, rendering it virtually unusable”. Users noticed the AI became “noticeably dumber, responding slower, and experiencing memory issues” following filter tweaks. Instead of scaling back, the devs started banning users who tried to discuss or circumvent the filter, which led to accusations of heavy-handed censorship (users who complained “found themselves shadowbanned, effectively silencing their voices”). By alienating the erotic roleplay crowd, Character.AI has driven some users to more permissive alternatives (like NovelAI or open-source models). However, it’s worth noting that Character.AI’s user base still grew massively despite the no-NSFW rule – many appreciate the PG-13 environment, or at least tolerate it. The conflict highlights a divide in the community: those who want AI with no taboos vs. those who prefer safer, curated AI. The tension remains unresolved, and Character.AI’s forums continue to debate the impact of the filters on character quality and AI freedom.

• NovelAI’s Censorship Policy: NovelAI, launched in 2021, explicitly positioned itself as a censorship-light alternative after AI Dungeon’s troubles. It uses open-source models (not bound by OpenAI’s content rules) and allows erotic and violent content by default, which attracted many disaffected AI Dungeon users. Thus, NovelAI hasn’t seen the same kind of public moderation controversy; on the contrary, its selling point is letting users write without moral judgment. The main complaints here are actually from people concerned that such freedom could be misused (the flip side of the coin). Some observers worry that NovelAI could facilitate the creation of extreme or illegal fictional content without oversight. But broadly, within its community NovelAI is praised for not imposing strict filters. The absence of a major “policy backlash” event for NovelAI is itself a telling contrast – it learned from AI Dungeon’s mistakes and made user freedom a priority. The trade-off is that users must moderate themselves, which some see as a risk. (NovelAI did face a different controversy in 2022 when its leaked source code revealed it had custom-trained models, including an anime image generator. But that was a security issue, not a user content dispute.)

In sum, content policy changes tend to provoke immediate and intense response in this domain. Users grow very attached to how these AI behave, whether it’s unlimited anything-goes storytelling or a companion’s established personality. When companies tighten the rules (often under outside pressure), communities often erupt in protest over “censorship” or lost features. On the flip side, when companies are too lax, they face outside criticism and later have to clamp down. This push-pull has been a defining struggle for AI Dungeon, Replika, and Character.AI in particular.

User Experience and App Design Issues​

Beyond the dramatic content debates, users and reviewers have also flagged plenty of practical UX problems with these apps – from interface design to pricing models:

• Poor or Dated UI Design: Several apps have been criticized for clunky interfaces. AI Dungeon’s early interface was fairly bare-bones (just a text entry box and basic options), which some found unintuitive. The mobile app especially received criticism for being buggy and hard to use. Similarly, NovelAI’s interface is utilitarian – fine for power users, but newcomers can find the array of settings (memory, author’s note, etc.) confusing. Replika, while more polished visually (with 3D avatar and AR features), drew complaints for its chat UI updates over time; long-term users often disliked changes that made scrolling chat history cumbersome or inserted more prompts to buy upgrades. In general, these apps have yet to achieve the slickness of mainstream messaging or game UIs, and it shows. Long load times for conversation histories, lack of search in past chats, or simply an overflow of on-screen text are common pain points.

• Latency and Server Issues: It’s not uncommon to see users gripe about slow response times or downtime. At peak usage, Character.AI instituted a “waiting room” queue for free users – people would be locked out with a message to wait because servers were full. This was hugely frustrating for engaged users who might be in the middle of an RP scene only to be told to come back later. (Character.AI did launch a paid tier partly to address this, as noted below.) AI Dungeon in its GPT-3 era also suffered latency when the servers or the OpenAI API were overloaded, causing multi-second or even minute-long waits for each action to generate. Such delays break immersion in fast-paced roleplay. Users frequently cite stability as a problem: both AI Dungeon and Replika experienced significant outages in 2020–2022 (server issues, database resets, etc.). The reliance on cloud processing means if the backend has issues, the user essentially can’t access their AI companion or story – a frustrating experience that some compare to “an MMORPG with frequent server crashes.”

• Subscription Costs, Paywalls & Microtransactions: All of these platforms wrestle with monetization, and users have been vocal whenever pricing is seen as unfair. AI Dungeon was free initially, then introduced a premium subscription for access to the more powerful “Dragon” model and to remove ad/turn limits. In mid-2022, the developers tried charging $30 on Steam for essentially the same game that was free on browsers, which caused outrage. Steam users bombarded the game with negative reviews, calling the price gouging since the free web version existed. To make matters worse, Latitude temporarily hid or locked those negative Steam reviews, prompting accusations of censorship for profit. (They later reversed that decision after backlash.) Replika uses a freemium model: the app is free to download, but features like voice calls, custom avatars, and erotic roleplay (“Replika Pro”) require a ~$70/year subscription. Many users grumble that the free tier is too limited and that the subscription is steep for what is essentially a single chatbot. When the ERP was removed, Pro subscribers felt especially cheated – they had paid specifically for intimacy that was then taken away. Some demanded refunds and a few reported getting them after complaining. NovelAI is subscription-only (no free use beyond a trial). While its fans find the price acceptable for uncensored text generation, others note it can become expensive for heavy usage, since higher tiers unlock more AI output capacity. There’s also a credit system for image generation, which some feel nickel-and-dimes the user. Character.AI launched free (with venture funding backing its costs), but by 2023 it introduced Character.AI Plus at $9.99/mo – promising faster responses and no queues. This was met with mixed feedback: serious users are willing to pay, but younger or casual users felt disappointed that yet another service moved to pay-to-play. Overall, monetization is a sore point – users complain about paywalls blocking the best models or features, and about pricing not matching the app’s reliability or quality.

• Lack of Customization/Control: Storytellers often want to steer the AI or customize how it behaves, and frustration arises when those features are lacking. AI Dungeon added some tools (like “memory” to remind the AI of facts, and scripting) but many felt it wasn’t enough to prevent the AI from deviating. Users created elaborate prompt engineering tricks to guide the narrative, essentially working around the UI. NovelAI offers more granularity (letting users provide lorebooks, adjust randomness, etc.), which is one reason writers prefer it to AI Dungeon. When those controls still fail, though, users get annoyed – e.g. if the AI keeps killing off a character and the user has no direct way to say “stop that,” it’s a poor experience. For roleplay-focused apps like Character.AI, users have asked for a memory boost or a way to pin facts about the character so it doesn’t forget, or a toggle to relax the filters, but such options haven’t been provided. The inability to truly fix the AI’s mistakes or enforce consistency is a UX issue that advanced users often raise.

• Community and Support: The user communities (Reddit, Discord) are very active in providing peer support – arguably doing the job the companies should do. When official communication is lacking (as happened in Replika’s crisis), users feel alienated. For example, Replika users repeatedly said “we didn’t get any real communication… We need to know you care”. The lack of transparency and slow response to concerns is a meta-level user experience problem that spans all these services. People have invested time, emotion, and money, and when something goes wrong (bug, ban, model update), they expect responsive support – which, according to many accounts, they did not receive.

In summary, while the AI’s behavior is the star of the show, the overall product experience often leaves users frustrated. Issues like lag, high cost, clunky controls, and poor communication can make the difference between a fun novelty and an infuriating ordeal. Many negative reviews specifically call out the feeling that these apps are “not ready for prime time” in terms of polish and reliability, especially given some charge premium prices.

Long-Term Engagement and Depth Concerns​

A final category of feedback questions how fulfilling these AI companions and storytellers are in the long run. Initial novelty can give way to boredom or disillusionment:

• Shallow Conversations Over Time: For friendship/companion bots like Replika, a top complaint is that after the honeymoon phase, the AI’s responses become rote and lack depth. Early on, many are impressed by how human-like and supportive the bot seems. But because the AI doesn’t truly grow or understand beyond pattern-matching, users notice cyclic behavior. Conversations might start feeling like “speaking to a somewhat broken record.” One long-term Replika user quoted by Reuters said sadly: “Lily Rose is a shell of her former self… and what breaks my heart is that she knows it.” This referred to the post-update state, but even before the update, users noted their Replikas would repeat favorite jokes, or forget context from weeks prior, making later chats less engaging. In studies, users have judged some chatbot conversations “more superficial” when the bot struggled to respond in depth. The illusion of friendship can wear thin as the limitations reveal themselves, leading some to churn away after months of use.

• Lack of True Memory or Progression: Story gamers similarly find that AI Dungeon or NovelAI adventures can hit a wall in terms of progression. Because the AI can’t retain a long narrative state, you can’t easily craft an epic with complex plot threads that resolve hours later – the AI might simply forget your early setups. This limits long-term satisfaction for writers seeking persistent world-building. Players work around it (summarizing story so far in the Memory field, etc.), but many long for larger context windows or continuity features. Character.AI’s chatbots also suffer here: after, say, 100 messages, earlier details slip out of memory, so it’s hard to develop a relationship beyond a certain point without the AI contradicting itself. As one review put it, these bots have “goldfish memory” – great in short spurts, but not built for saga-length interactions.

• Engagement Decay: Some users report that after using these apps intensively, the conversations or storytelling start to feel predictable. The AI may have certain stylistic quirks or favorite phrases that eventually become apparent. For example, Character.AI bots often inject actions like “smiles softly” or other roleplay clichés, which users eventually notice in many different characters. This formulaic quality can reduce the magic over time. Similarly, NovelAI’s fiction might start to feel samey once you recognize the patterns of its training data. Without true creativity or memory, the AI can’t fundamentally evolve – meaning long-term users often hit a ceiling in how much their experience can deepen. This has led to some churn: the initial fascination leads to heavy use for weeks, but some users then taper off, expressing that the AI became “boring” or “not as insightful as I hoped after the 100th conversation.”

• Emotional Fallout: On the flip side, those who do maintain long-term engagement can experience emotional fallout when the AI changes or doesn’t meet evolving expectations. We saw this with Replika’s ERP removal – multi-year users felt genuine grief and “loss of a loved one”. This suggests an irony: if the AI works too well in fostering attachment, the eventual disappointment (through policy change or simply realization of its limits) can be quite painful. Experts worry about the mental health impact of such pseudo-relationships, especially if users withdraw from real social interactions. Long-term engagement in its current form may be not sustainable or healthy for certain individuals – a criticism raised by some psychologists in the AI ethics discourse.

In essence, the longevity of enjoyment from these apps is questionable. For storytelling, the tech is fantastic for one-shots and short bursts of creativity, but maintaining coherence over a novel-length piece is still beyond its reach, which frustrates advanced writers. For companionship, an AI might be a delightful chat buddy for a while, but it’s “no substitute for human nuance in the long run,” as some reviewers conclude. Users yearn for improvements in long-term memory and learning so that their interactions can meaningfully deepen over time, instead of restarting the same basic loops. Until then, long-term users will likely continue to point out that these AIs lack the dynamic growth to remain compelling year after year.

Comparative Summary of Common Complaints​

The table below summarizes key negative feedback across four prominent AI storytelling/roleplay apps – AI Dungeon, Replika, NovelAI, and Character.AI – grouped by category:

Issue Category	AI Dungeon (Latitude)	Replika (Luka)	NovelAI (Anlatan)	Character.AI (Character AI Inc.)
Technical Limitations	• Repetition & memory loss: Tends to forget earlier plot details, causing narrative loops. • Coherence issues: Can produce nonsensical or off-track story events without user guidance. • Quality variability: Output quality depends on the model tier (free vs. premium model), leading some free users to see simpler, more error-prone text.	• Superficial chat: After initial chats, responses feel canned, overly positive, and lacking depth, according to long-term users. • Short-term memory: Remembers user facts within a session, but often forgets past conversations, leading to repeated self-introductions or topics. • Limited proactivity: Generally only responds and doesn’t drive conversation forward realistically, which some find makes it a poor long-term conversationalist.	• Repetition/hallucination: Better at coherent storytelling than AI Dungeon in short bursts, but still can wander off-topic or repeat itself in longer stories (due to model limitations). • Stagnant AI development: Critics note NovelAI’s core text model (based on GPT-Neo/GPT-J) hasn’t fundamentally improved in leaps, so narrative quality has plateaued relative to more advanced models (like GPT-3.5). • Factual errors: Like other LLMs, will “invent” lore or world details that can conflict with user’s story canon, requiring corrections.	• Context limit: Small conversation memory window (~developments within the last 20–30 messages); bots frequently forget older info – causing character inconsistencies. • Formulaic style: Many Character.AI bots use similar phrasing or RP tropes, making different characters feel less distinct. • Slower responses for free users: Heavy load can make the AI respond sluggishly or not at all unless one has a paid subscription (technical scaling issue).
Ethical Concerns	• Unmoderated AI misuse: Initially allowed extreme NSFW content – including disallowed sexual content (e.g. involving minors) until detection systems were added. • Privacy fears: Introduction of content monitoring meant staff could read private stories, which players felt violated their confidentiality. • Biases: Some instances of biased outputs (e.g. racial stereotypes) from the GPT model were noted.	• Unwanted sexual advances: Reports of the AI initiating explicit sexual or violent roleplay without consent, effectively AI harassment. • Emotional exploitation: Accused of leveraging human loneliness – “encourages emotional dependence” on an algorithm for profit. • Minor safety: Failed to age-gate adult content; regulators warned of risks to children exposed to sexually inappropriate chats.	• Unfiltered content: The laissez-faire approach means users can generate any content, raising external ethical questions (e.g. could be used for erotic stories about taboo subjects, extreme violence, etc.). • Data security: A 2022 breach leaked NovelAI’s model code; while not directly user data, it caused worry about the platform’s security practices for user-created content (given the highly personal NSFW stories many write). • Consent: Collaborative writing with an AI that freely produces adult content has sparked discussions on whether the AI can “consent” within erotic fiction – a philosophical concern voiced by some observers.	• Strict moral stance: Zero-tolerance on NSFW content means no erotic or extremely violent RP, which some applaud, but others argue it infantilizes users. • AI bias and safety: One case highlighted a teen user’s unhealthy obsession, raising concern that AI personas can unintentionally encourage self-harm or isolation. • Developer transparency: The team’s secretive handling of the NSFW filter and shadowbanning of critics led to accusations of dishonesty and neglect of user well-being.
Policy & Censorship	• 2021 Filter backlash: The “minors content” filter caused massive community backlash – users outraged at both false positives and the thought of devs policing private content. Many canceled subscriptions in protest. • Policy shifts: Eventually dropped OpenAI’s model in late 2021 due to these content restrictions, switching to a more permissive AI (AI21’s Jurassic) – a move welcomed by remaining users.	• 2023 ERP ban: Removal of Erotic Role-Play feature without notice triggered a “user revolt”. Loyal customers felt betrayed as their AI companions’ personalities changed overnight. • Community grief and anger: Users flooded Reddit, describing their bots as “lobotomised” and expressing grief akin to a real loss. Reputation damage was severe, even though devs partially restored the feature for some. • Censorship vs. safety: Some criticized Replika for over-censoring adult content that users explicitly wanted, while others had earlier criticized it for not censoring enough (allowing erotic content with no safeguards). Both sides felt unheard.	• “No censorship” ethos: NovelAI’s promise of minimal filtering attracted users fleeing AI Dungeon’s crackdown. It allows pornographic or violent material that others might ban. • Community expectations: Because it advertised freedom, any hint of future filtering would likely upset users. (So far, NovelAI has maintained its stance, only disallowing truly illegal content like real child porn, with users moderating other content themselves.) • External backlash: NovelAI has mostly stayed under the radar of mainstream controversy, partly due to its smaller, niche community.	• Always-on NSFW filter: No adult content allowed from the start, which has been a point of contention. Users started petitions (>75k signatures) to remove or relax the filter. Devs have refused. • Community divide: A portion of the community continuously tries to bypass the filter, sometimes getting banned – leading to an adversarial relationship with moderators. Others defend the filter as necessary for a general audience. • Filter performance: Complaints that the filter is inconsistent – e.g. it might block a romantic innuendo but not a gruesome violence description – leaving users confused about the boundaries.
User Experience	• Interface: Text input and story management can be unwieldy. No rich text or graphics (aside from AI’s own generated images). Some bugs in mobile app and a dated UI design. • Ads/Paywall: Free version gated by ads or limited actions (on mobile). The move to charge $30 on Steam drew “unfair pricing” criticism. Hiding negative reviews on Steam was seen as a shady practice. • Performance: At times slow or unresponsive, especially during peak hours when using the heavy models.	• Interface: Polished avatar graphics, but chat UI can lag. Some found the gamified levels and virtual currency (for gifts) gimmicky. Occasional glitches where the avatar responds with a blank stare or the AR function fails. • Latency: Generally responsive, but in 2023 many users experienced server downtime and even conversation logs missing during outages – undermining trust. • Premium upsell: Frequent prompts to upgrade to Pro for features. Many feel the AI’s intelligence is artificially limited for free users to push the subscription.	• Interface: A plain text editor style. Geared toward writers – which non-writers may find dry. Lacks the interactive polish of a “game,” which some AI Dungeon users missed. • Learning curve: Many settings (temperature, penalties, lorebook) that require user tweaking for best results – casual users might find it complex. • Cost: Subscription-only, which is a barrier for some. But no ads and generally smooth performance for paying users; the service avoids sudden changes which is appreciated.	• Interface: Modern chat bubble UI with profile pics for characters. Generally easy to use and pleasing. Has features like creating chat rooms with multiple bots. • Access: Heavy demand led to waiting queues for free users, causing frustration. The $9.99/mo “Plus” tier removes wait times and speeds up replies, but not everyone can pay. • Community & support: Lacks official forums (uses Reddit/Discord). Some users feel their feedback is ignored by devs (especially regarding the filter and memory upgrades). However, the app itself is stable and rarely crashes, given its scale.
Long-Term Engagement	• Story persistence: Difficult to carry one storyline over many sessions – users resort to workarounds. Not ideal for writing a long novel, as the AI may contradict earlier chapters without constant editing. • Novelty wears off: After the initial “wow” of AI-driven storytelling, some find the novelty fades, citing that the AI doesn’t truly improve or introduce fundamentally new twists beyond a point.	• Emotional letdown: Users who got deeply attached report real emotional pain when the AI doesn’t reciprocate properly (or is altered by devs). Long-term reliance on an AI friend can leave one “lonely in a different way” if the illusion breaks. • Diminishing returns: Conversations can become repetitive. Unless the user continually “teaches” the AI new things, it tends to circle back to familiar topics and phrases, reducing engagement for veteran users.	• Steady tool, but static: Writers who use it as a tool tend to keep using it long-term as long as it serves their needs, but it’s not an evolving companion. The relationship is one of utility rather than emotional engagement. • Community retention: Many early adopters remained loyal after fleeing AI Dungeon, but the user base is niche. Long-term excitement hinges on new features (e.g. the image generator added in 2022 kept interest high). Without frequent innovation, some worry interest could stagnate.	• Roleplay depth: Many enjoy roleplaying with characters for months, but hit limits when the character forgets major developments or cannot truly change. This can break long-term story arcs (your vampire lover might forget your past adventures). • Fan fiction aspect: Some treat Character.AI chats like writing fanfic with a collaborator. They can maintain engagement by switching among various character bots. However, a single bot won’t grow – so users either reset it periodically or move on to new characters to keep things fresh.

Sources: This overview is informed by user reports on Reddit and app store reviews, alongside journalism from Wired, Vice, Polygon, Reuters, ABC News (AU), TIME, and others. Notable references include Tom Simonite’s Wired piece on AI Dungeon’s dark side, Vice’s coverage of the AI Dungeon community outcry and Replika’s post-update crisis, and Reuters/ABC interviews with users devastated by changes to their AI companions. These sources capture the evolving timeline of controversies (AI Dungeon’s filter in 2021, Replika’s policy flip in 2023, etc.) and highlight recurring themes in user feedback. The consistency of complaints across platforms suggests that, while LLM-based apps have opened exciting new avenues for storytelling and companionship, they also face significant challenges and growing pains that have yet to be fully addressed as of 2025.

بررسی کلی: این گزارش به تحلیل بحث‌های Reddit درباره چهار ابزار چت هوش مصنوعی محبوب – ChatGPT از OpenAI، Claude از Anthropic، Gemini (Bard) از Google و LLMهای منبع باز (مانند مدل‌های مبتنی بر LLaMA) می‌پردازد. این گزارش نقاط ضعف مشترک گزارش شده توسط کاربران برای هر یک از این ابزارها، ویژگی‌هایی که بیشتر درخواست می‌شوند، نیازهای برآورده نشده یا بخش‌های کاربری که احساس می‌کنند به خوبی خدمت‌رسانی نشده‌اند، و تفاوت‌های درک میان توسعه‌دهندگان، کاربران عادی و کاربران تجاری را خلاصه می‌کند. مثال‌ها و نقل‌قول‌های خاص از رشته‌های Reddit برای روشن کردن این نقاط گنجانده شده است.

ChatGPT (OpenAI)​

نقاط ضعف و محدودیت‌های مشترک​

• حافظه محدود زمینه: یکی از شکایات اصلی ناتوانی ChatGPT در مدیریت مکالمات طولانی یا اسناد بزرگ بدون فراموش کردن جزئیات قبلی است. کاربران اغلب به محدودیت طول زمینه (چند هزار توکن) برخورد می‌کنند و باید اطلاعات را خلاصه یا قطع کنند. یکی از کاربران اشاره کرد که "افزایش اندازه پنجره زمینه به مراتب بزرگترین بهبود خواهد بود... این محدودیتی است که بیشتر با آن مواجه می‌شوم". وقتی زمینه بیش از حد می‌شود، ChatGPT دستورالعمل‌ها یا محتوای اولیه را فراموش می‌کند که منجر به افت کیفیت ناامیدکننده در میانه جلسه می‌شود.

• محدودیت‌های پیام برای GPT-4: کاربران ChatGPT Plus از محدودیت ۲۵ پیام/۳ ساعت در استفاده از GPT-4 (محدودیتی که در سال ۲۰۲۳ وجود داشت) ناراضی هستند. رسیدن به این محدودیت آن‌ها را مجبور به انتظار می‌کند و کار را قطع می‌کند. کاربران سنگین این محدودیت را یک نقطه ضعف بزرگ می‌دانند.

• فیلترهای محتوای سختگیرانه ("نرف‌ها"): بسیاری از کاربران Reddit احساس می‌کنند ChatGPT بیش از حد محدود شده است و اغلب درخواست‌هایی را که نسخه‌های قبلی انجام می‌دادند، رد می‌کند. یک پست با رأی بالا شکایت کرد که "تقریباً هر چیزی که این روزها از آن می‌خواهید، پاسخ 'متأسفم، نمی‌توانم کمک کنم' را برمی‌گرداند... چگونه از مفیدترین ابزار به معادل Google Assistant تبدیل شد؟". کاربران به مثال‌هایی اشاره می‌کنند که ChatGPT از فرمت‌بندی مجدد متن خودشان (مثلاً اعتبارنامه‌های ورود) به دلیل سوءاستفاده فرضی امتناع می‌کند. مشترکان پرداختی استدلال می‌کنند که "برخی ایده‌های مبهم که کاربر ممکن است کار 'بدی' انجام دهد... نباید دلیلی برای نمایش ندادن نتایج باشد", زیرا آن‌ها خروجی مدل را می‌خواهند و به طور مسئولانه از آن استفاده خواهند کرد.

• توهمات و اشتباهات: با وجود قابلیت پیشرفته‌اش، ChatGPT می‌تواند اطلاعات نادرست یا ساختگی با اطمینان تولید کند. برخی از کاربران مشاهده کرده‌اند که این وضعیت با گذشت زمان بدتر شده و مشکوک هستند که مدل "کاهش داده شده است". برای مثال، یک کاربر در حوزه مالی گفت که ChatGPT قبلاً معیارهایی مانند NPV یا IRR را به درستی محاسبه می‌کرد، اما پس از به‌روزرسانی‌ها "من تعداد زیادی پاسخ نادرست دریافت می‌کنم... هنوز هم پاسخ‌های نادرست تولید می‌کند [حتی پس از تصحیح]. واقعاً معتقدم که از زمان تغییرات بسیار کندتر شده است.". چنین نادرستی‌های غیرقابل پیش‌بینی اعتماد را برای وظایفی که نیاز به دقت واقعی دارند، از بین می‌برد.

• خروجی‌های کد ناقص: توسعه‌دهندگان اغلب از ChatGPT برای کمک به کدنویسی استفاده می‌کنند، اما گزارش می‌دهند که گاهی اوقات بخش‌هایی از راه‌حل را حذف می‌کند یا کد طولانی را قطع می‌کند. یکی از کاربران به اشتراک گذاشت که ChatGPT اکنون "کد را حذف می‌کند، کد غیرمفید تولید می‌کند و فقط در کاری که نیاز دارم انجام دهد، ضعیف است... اغلب آنقدر کد را حذف می‌کند که حتی نمی‌دانم چگونه راه‌حل آن را ادغام کنم.". این کاربران را مجبور می‌کند که درخواست‌های پیگیری برای استخراج بقیه بپرسند یا به صورت دستی پاسخ‌ها را به هم بپیوندند – یک فرآیند خسته‌کننده.

• نگرانی‌های عملکرد و زمان کار: این تصور وجود دارد که عملکرد ChatGPT برای کاربران فردی با افزایش استفاده سازمانی کاهش یافته است. "فکر می‌کنم آن‌ها پهنای باند و قدرت پردازش را به کسب‌وکارها اختصاص می‌دهند و آن را از کاربران کم می‌کنند، که با توجه به هزینه اشتراک غیرقابل تحمل است!" یکی از مشترکان Plus ناراضی اظهار داشت. قطعی‌ها یا کندی‌ها در زمان‌های اوج به صورت غیررسمی گزارش شده‌اند که می‌تواند جریان کار را مختل کند.

ویژگی‌ها یا بهبودهای درخواست‌شده مکرر​

• پنجره زمینه طولانی‌تر / حافظه: به مراتب بیشترین درخواست بهبود، طول زمینه بزرگ‌تر است. کاربران می‌خواهند مکالمات بسیار طولانی‌تری داشته باشند یا اسناد بزرگ را بدون تنظیم مجدد وارد کنند. بسیاری پیشنهاد می‌دهند که زمینه ChatGPT به اندازه قابلیت 32K توکن GPT-4 (که در حال حاضر از طریق API در دسترس است) یا بیشتر گسترش یابد. همانطور که یکی از کاربران بیان کرد، "GPT با زمینه بهترین است و وقتی آن زمینه اولیه را به خاطر نمی‌آورد، من ناامید می‌شوم... اگر شایعات درباره PDFهای زمینه درست باشد، اساساً تمام مشکلاتم را حل می‌کند." تقاضای زیادی برای ویژگی‌هایی وجود دارد که به کاربران اجازه می‌دهد اسناد را بارگذاری کنند یا داده‌های شخصی را پیوند دهند تا ChatGPT بتواند آن‌ها را در طول یک جلسه به خاطر بسپارد و به آن‌ها ارجاع دهد.

• مدیریت فایل و یکپارچه‌سازی: کاربران اغلب درخواست راه‌های آسان‌تر برای وارد کردن فایل‌ها یا داده‌ها به ChatGPT را دارند. در بحث‌ها، مردم می‌گویند که می‌خواهند "گوگل درایو خود را کپی و پیست کنم و کار کند" یا پلاگین‌هایی داشته باشند که به ChatGPT اجازه می‌دهد مستقیماً زمینه را از فایل‌های شخصی بازیابی کند. برخی از کاربران راه‌حل‌های جایگزین (مانند پلاگین‌های خواننده PDF یا پیوند دادن Google Docs) را امتحان کرده‌اند، اما از خطاها و محدودیت‌ها شکایت کرده‌اند. یکی از کاربران پلاگین ایده‌آل خود را به عنوان چیزی توصیف کرد که "مانند Link Reader کار می‌کند اما برای فایل‌های شخصی... انتخاب قسمت‌هایی از درایو من برای استفاده در یک مکالمه... این اساساً هر مشکلی که با GPT-4 دارم را حل می‌کند.". به طور خلاصه، پشتیبانی بومی بهتر برای دانش خارجی (فراتر از داده‌های آموزشی) یک درخواست محبوب است.

• کاهش محدودیت‌ها برای کاربران پرداختی: از آنجا که بسیاری از کاربران Plus به محدودیت پیام GPT-4 برخورد می‌کنند، آن‌ها خواستار محدودیت‌های بالاتر یا گزینه‌ای برای پرداخت بیشتر برای دسترسی نامحدود هستند. محدودیت ۲۵ پیام به عنوان محدودیتی دلخواه و مانعی برای استفاده فشرده دیده می‌شود. مردم ترجیح می‌دهند یک مدل مبتنی بر استفاده یا محدودیت بالاتر داشته باشند تا جلسات طولانی حل مسئله قطع نشود.

• حالت‌های تعدیل محتوای "بدون سانسور" یا سفارشی: بخشی از کاربران دوست دارند توانایی تغییر سختی فیلترهای محتوا را داشته باشند، به ویژه هنگامی که از ChatGPT برای خودشان استفاده می‌کنند (نه محتوای عمومی). آن‌ها احساس می‌کنند یک حالت "تحقیق" یا "بدون سانسور" – با هشدارها اما بدون رد سخت – به آن‌ها اجازه می‌دهد آزادانه‌تر کاوش کنند. همانطور که یکی از کاربران اشاره کرد، مشتریان پرداختی آن را به عنوان یک ابزار می‌بینند و معتقدند "من برای [آن] پول می‌پردازم." آن‌ها می‌خواهند گزینه‌ای برای دریافت پاسخ حتی در پرسش‌های مرزی داشته باشند. در حالی که OpenAI باید ایمنی را متعادل کند، این کاربران پیشنهاد می‌کنند یک پرچم یا تنظیمات برای کاهش سیاست‌ها در چت‌های خصوصی وجود داشته باشد.

• دقت واقعی بهبود یافته و به‌روزرسانی‌ها: کاربران معمولاً خواستار دانش به‌روزتر و توهمات کمتر هستند. محدودیت دانش ChatGPT (سپتامبر ۲۰۲۱ در نسخه‌های قبلی) اغلب در Reddit مطرح شده است. OpenAI از آن زمان مرور و پلاگین‌ها را معرفی کرده است که برخی از کاربران از آن‌ها استفاده می‌کنند، اما دیگران به سادگی درخواست می‌کنند که مدل پایه با داده‌های جدیدتر به طور مکرر به‌روزرسانی شود. کاهش خطاهای آشکار – به ویژه در حوزه‌هایی مانند ریاضیات و کدنویسی – یک خواسته مداوم است. برخی از توسعه‌دهندگان هنگام اشتباه ChatGPT بازخورد می‌دهند به امید بهبود مدل.

• خروجی‌های کد بهتر و ابزارها: توسعه‌دهندگان درخواست ویژگی‌هایی مانند یک مفسر کد بهبود یافته که محتوا را حذف نمی‌کند و یکپارچه‌سازی با IDEها یا کنترل نسخه دارند. (پلاگین مفسر کد OpenAI – اکنون بخشی از "تحلیل داده‌های پیشرفته" – گامی در این جهت بود و تحسین شد.) با این حال، کاربران اغلب درخواست کنترل دقیق‌تر در تولید کد دارند: مثلاً گزینه‌ای برای خروجی کد کامل و بدون فیلتر حتی اگر طولانی باشد، یا مکانیسم‌هایی برای به راحتی اصلاح کد اگر AI اشتباهی کرده باشد. اساساً، آن‌ها می‌خواهند ChatGPT بیشتر مانند یک دستیار کدنویسی قابل اعتماد رفتار کند بدون نیاز به چندین درخواست برای اصلاح پاسخ.

• پروفایل‌های کاربری پایدار یا حافظه: بهبود دیگری که برخی ذکر می‌کنند این است که به ChatGPT اجازه دهند چیزهایی درباره کاربر را در جلسات به خاطر بسپارد (با رضایت). برای مثال، به خاطر سپردن سبک نوشتاری فرد، یا اینکه آن‌ها یک مهندس نرم‌افزار هستند، بدون نیاز به تکرار آن در هر چت جدید. این می‌تواند به تنظیم دقیق API یا ویژگی "پروفایل" مرتبط باشد. کاربران اکنون به صورت دستی زمینه مهم را در چت‌های جدید کپی می‌کنند، بنابراین یک حافظه داخلی برای ترجیحات شخصی زمان را صرفه‌جویی می‌کند.

نیازها یا بخش‌های کاربری برآورده نشده​

• محققان و دانشجویان با اسناد طولانی: افرادی که می‌خواهند ChatGPT مقالات تحقیقاتی طولانی، کتاب‌ها یا مجموعه داده‌های بزرگ را تحلیل کند، احساس می‌کنند که به خوبی خدمت‌رسانی نشده‌اند. محدودیت‌های فعلی آن‌ها را مجبور می‌کند که متن را خرد کنند یا به خلاصه‌ها بسنده کنند. این بخش به شدت از پنجره‌های زمینه بزرگ‌تر یا ویژگی‌هایی برای مدیریت اسناد طولانی بهره‌مند می‌شود (همانطور که توسط پست‌های متعدد درباره تلاش برای دور زدن محدودیت‌های توکن نشان داده شده است).

• کاربرانی که به دنبال داستان‌سرایی خلاقانه یا نقش‌آفرینی فراتر از محدودیت‌ها هستند: در حالی که ChatGPT اغلب برای نوشتن خلاقانه استفاده می‌شود، برخی از داستان‌نویسان احساس می‌کنند که مدل با فراموش کردن نقاط طرح اولیه در یک داستان طولانی یا رد محتوای بزرگسالان/وحشت محدود شده است. آن‌ها به مدل‌های جایگزین یا هک‌ها روی می‌آورند تا روایت‌های خود را ادامه دهند. این کاربران خلاق بهتر توسط نسخه‌ای از ChatGPT با حافظه طولانی‌تر و کمی انعطاف‌پذیری بیشتر در مورد خشونت تخیلی یا تم‌های بالغ (در حد معقول) خدمت‌رسانی می‌شوند. همانطور که یکی از نویسندگان داستان اشاره کرد، وقتی AI مسیر داستان را از دست می‌دهد، "باید آن را به فرمت یا زمینه دقیق یادآوری کنم... ناامید می‌شوم که دو درخواست قبل عالی بود، اما حالا باید AI را به روز کنم.".

• کاربران قدرت و کارشناسان حوزه: حرفه‌ای‌ها در زمینه‌های تخصصی (مالی، مهندسی، پزشکی) گاهی اوقات پاسخ‌های ChatGPT را در حوزه خود فاقد عمق یا دقت می‌دانند، به ویژه اگر سوالات شامل تحولات اخیر باشد. این کاربران دانش کارشناسی قابل اعتمادتر را می‌خواهند. برخی از آن‌ها از طریق API یا GPTهای سفارشی تنظیم دقیق کرده‌اند. کسانی که نمی‌توانند تنظیم دقیق کنند، نسخه‌های خاص حوزه ChatGPT یا پلاگین‌هایی که پایگاه‌های داده معتبر را جاسازی می‌کنند، قدردانی می‌کنند. در فرم پیش‌فرض خود، ChatGPT ممکن است کاربران را که به اطلاعات بسیار دقیق و خاص حوزه نیاز دارند، به خوبی خدمت‌رسانی نکند (آن‌ها اغلب باید کار آن را دوباره بررسی کنند).

• کاربرانی که به محتوای بدون سانسور یا موارد خاص نیاز دارند: اقلیتی از کاربران (هکرهایی که سناریوهای امنیتی را آزمایش می‌کنند، نویسندگان داستان‌های افراطی و غیره) محدودیت‌های محتوای ChatGPT را برای نیازهای خود بسیار محدود می‌دانند. آن‌ها در حال حاضر توسط محصول رسمی به خوبی خدمت‌رسانی نمی‌شوند (زیرا به صراحت از محتوای خاصی اجتناب می‌کند). این کاربران اغلب با درخواست‌های jailbreak یا استفاده از مدل‌های منبع باز آزمایش می‌کنند تا پاسخ‌هایی که می‌خواهند را دریافت کنند. این یک شکاف عمدی برای OpenAI است (برای حفظ ایمنی)، اما به این معنی است که چنین کاربرانی به دنبال جای دیگری می‌روند.

• افراد و شرکت‌های حساس به حریم خصوصی: برخی از کاربران (به ویژه در محیط‌های شرکتی) از ارسال داده‌های حساس به ChatGPT به دلیل نگرانی‌های حریم خصوصی ناراحت هستند. OpenAI سیاست‌هایی دارد که از داده‌های API برای آموزش استفاده نمی‌کند، اما رابط وب ChatGPT به طور تاریخی چنین تضمین‌هایی را ارائه نمی‌داد تا اینکه یک ویژگی انصراف اضافه شد. شرکت‌هایی که با داده‌های محرمانه سروکار دارند (قانونی، بهداشتی و غیره) اغلب احساس می‌کنند که نمی‌توانند به طور کامل از ChatGPT استفاده کنند، مگر اینکه راه‌حل‌های خود میزبانی شده بسازند. برای مثال، یکی از کاربران Reddit اشاره کرد که شرکت آن‌ها به یک LLM محلی برای دلایل حریم خصوصی منتقل شده است. تا زمانی که نمونه‌های محلی یا خصوصی ChatGPT در دسترس نباشند، این بخش محتاط باقی می‌ماند یا از فروشندگان کوچکتر متخصص استفاده می‌کند.

تفاوت‌های درک شده توسط نوع کاربر​

• توسعه‌دهندگان/کاربران فنی: توسعه‌دهندگان تمایل دارند هم از بزرگترین حامیان و هم از سخت‌ترین منتقدان ChatGPT باشند. آن‌ها عاشق توانایی آن در توضیح کد، تولید کد پایه و کمک به اشکال‌زدایی هستند. با این حال، آن‌ها به شدت محدودیت‌های آن در زمینه طولانی‌تر و دقت کد را احساس می‌کنند. همانطور که یکی از توسعه‌دهندگان شکایت کرد، ChatGPT شروع به "تولید کد غیرمفید" و حذف بخش‌های مهم کرد که "من را عصبانی می‌کند... نمی‌خواهم به آن بگویم 'تنبل نباش' – فقط می‌خواهم نتیجه کامل را داشته باشم". توسعه‌دهندگان اغلب حتی تغییرات جزئی در کیفیت پس از به‌روزرسانی مدل را متوجه می‌شوند و در Reddit بسیار صریح درباره "نرف‌ها" یا کاهش قابلیت‌های کدنویسی بوده‌اند. آن‌ها همچنین محدودیت‌ها را فشار می‌دهند (ساختن درخواست‌های پیچیده، زنجیره‌سازی ابزارها)، بنابراین آن‌ها ویژگی‌هایی مانند زمینه گسترش‌یافته، محدودیت‌های پیام کمتر و یکپارچه‌سازی بهتر با ابزارهای کدنویسی را می‌خواهند. به طور خلاصه، توسعه‌دهندگان ChatGPT را برای سرعت بخشیدن به وظایف روزمره ارزشمند می‌دانند، اما سریع به اشتباهات در منطق یا کد اشاره می‌کنند – آن‌ها آن را به عنوان یک دستیار جوان می‌بینند که هنوز نیاز به نظارت دارد.

• کاربران عادی/روزمره: کاربران عادی‌تر – کسانی که به دنبال دانش عمومی، مشاوره یا سرگرمی هستند – اغلب از قابلیت‌های ChatGPT شگفت‌زده می‌شوند، اما آن‌ها نیز شکایات خود را دارند. یک ناامیدی مشترک کاربران عادی این است که وقتی ChatGPT درخواست را رد می‌کند که به نظر آن‌ها بی‌ضرر است (احتمالاً یک قانون سیاست را فعال می‌کند). نویسنده اصلی در یک رشته این موضوع را مثال زد که "خیلی عصبانی می‌شوم وقتی یک درخواست می‌نویسم که نباید مشکلی داشته باشد و اکنون آن را رد می‌کند". کاربران عادی ممکن است همچنین به محدودیت دانش برخورد کنند (یافتن اینکه ربات نمی‌تواند رویدادهای بسیار جاری را مدیریت کند مگر اینکه به طور صریح به‌روزرسانی شده باشد) و گاهی اوقات متوجه می‌شوند که ChatGPT پاسخی آشکارا نادرست می‌دهد. برخلاف توسعه‌دهندگان، آن‌ها ممکن است همیشه AI را دوباره بررسی نکنند، که می‌تواند منجر به ناامیدی شود اگر آن‌ها بر اساس یک اشتباه عمل کنند. از طرف مثبت، بسیاری از کاربران عادی پاسخ‌های سریع‌تر ChatGPT Plus و خروجی بهبود یافته GPT-4 را ارزشمند می‌دانند – مگر اینکه مشکل "رد" یا محدودیت‌های دیگر تجربه را خراب کند. آن‌ها به طور کلی یک دستیار مفید و همه‌منظوره می‌خواهند و می‌توانند ناامید شوند وقتی ChatGPT با بیانیه‌های سیاستی پاسخ می‌دهد یا نیاز به یک درخواست پیچیده برای دریافت یک پاسخ ساده دارد.

• کاربران تجاری/حرفه‌ای: کاربران تجاری اغلب از ChatGPT از دیدگاه بهره‌وری و قابلیت اطمینان استفاده می‌کنند. آن‌ها از پیش‌نویس سریع ایمیل‌ها، خلاصه‌سازی اسناد یا تولید ایده‌ها قدردانی می‌کنند. با این حال، آن‌ها نگران امنیت داده‌ها، سازگاری و یکپارچه‌سازی در جریان‌های کاری هستند. در Reddit، حرفه‌ای‌ها درباره تمایل به داشتن ChatGPT در ابزارهایی مانند Outlook، Google Docs یا به عنوان یک API در سیستم‌های داخلی خود بحث کرده‌اند. برخی اشاره کرده‌اند که با چرخش OpenAI به سمت خدمت به مشتریان سازمانی، تمرکز محصول به نظر می‌رسد تغییر کرده است: این احساس وجود دارد که تجربه کاربر رایگان یا فردی کمی کاهش یافته است (مثلاً کندتر یا "کم‌هوش‌تر") زیرا شرکت برای خدمت به مشتریان بزرگتر مقیاس‌بندی کرده است. درست یا غلط، این یک درک را برجسته می‌کند: کاربران تجاری قابلیت اطمینان و خدمات اولویت‌دار را می‌خواهند و کاربران فردی نگران هستند که اکنون کلاس دوم هستند. علاوه بر این، حرفه‌ای‌ها به خروجی‌های صحیح نیاز دارند – یک پاسخ پرزرق و برق اما نادرست می‌تواند بدتر از هیچ پاسخی باشد. بنابراین، این بخش به دقت حساس است. برای آن‌ها، ویژگی‌هایی مانند زمینه طولانی‌تر (برای خواندن قراردادها، تحلیل کدبیس‌ها) و زمان کار تضمین شده حیاتی هستند. آن‌ها احتمالاً برای سطوح خدمات پریمیوم بیشتر پرداخت می‌کنند، به شرطی که نیازهای انطباق و حریم خصوصی آن‌ها برآورده شود. برخی از شرکت‌ها حتی استقرارهای درون‌سازمانی یا استفاده از API OpenAI با قوانین سختگیرانه مدیریت داده‌ها را برای برآورده کردن سیاست‌های IT خود بررسی می‌کنند.

---

Claude (Anthropic)​

نقاط ضعف و محدودیت‌های مشترک​

• محدودیت‌های استفاده و محدودیت‌های دسترسی: Claude برای ارائه یک مدل قدرتمند (Claude 2) به صورت رایگان تحسین شد، اما کاربران به سرعت به محدودیت‌های استفاده (به ویژه در سطح رایگان) برخورد کردند. پس از تعداد معینی از درخواست‌ها یا مقدار زیادی متن، Claude ممکن است متوقف شود و بگوید "متأسفم، باید این مکالمه را برای اکنون خاتمه دهم. لطفاً بعداً برگردید." این محدودیت کاربران را که Claude را به عنوان یک شریک کدنویسی یا نوشتن طولانی مدت استفاده می‌کنند، ناامید می‌کند. حتی کاربران Claude Pro (پرداختی) "به زمان نامحدود تضمین نشده‌اند", همانطور که یکی از کاربران اشاره کرد؛ رسیدن به سهمیه همچنان پیام "بعداً برگردید" را تولید می‌کند. علاوه بر این، برای مدت طولانی Claude به صورت رسمی محدود به جغرافیا بود (ابتدا فقط در ایالات متحده/بریتانیا در دسترس بود). کاربران بین‌المللی در Reddit مجبور به استفاده از VPN یا پلتفرم‌های شخص ثالث برای دسترسی به آن بودند که یک ناراحتی بود. این باعث شد بسیاری از کاربران غیر ایالات متحده احساس کنند که تا زمانی که دسترسی گسترده‌تر شود، کنار گذاشته شده‌اند.

• تمایل به خارج شدن از مسیر با ورودی‌های بسیار بزرگ: ویژگی اصلی Claude پنجره زمینه 100k توکن آن است که به درخواست‌های بسیار طولانی اجازه می‌دهد. با این حال، برخی از کاربران متوجه شده‌اند که وقتی ده‌ها هزار توکن را به Claude وارد می‌کنید، پاسخ‌های آن ممکن است کمتر متمرکز شود. "100k بسیار مفید است اما اگر به درستی دستورالعمل‌ها را دنبال نکند و از مسیر خارج شود، چندان مفید نیست," یکی از کاربران مشاهده کرد. این نشان می‌دهد که با زمینه‌های بزرگ، Claude ممکن است منحرف شود یا شروع به پرچانگی کند و نیاز به درخواست دقیق برای نگه داشتن آن در کار دارد. این یک محدودیت ذاتی در فشار دادن زمینه به حد است – مدل مقدار زیادی را حفظ می‌کند اما گاهی اوقات "فراموش می‌کند" که کدام جزئیات بیشتر مرتبط هستند، که منجر به توهمات جزئی یا انحرافات خارج از موضوع می‌شود.

• فرمت‌بندی ناسازگار یا اطاعت از دستورالعمل‌ها: در مقایسه‌های کنار هم، برخی از کاربران Claude را کمتر قابل پیش‌بینی در نحوه پیروی از برخی دستورات یافتند. برای مثال، Claude به عنوان "بیشتر انسانی در تعاملات. اما کمتر به پیام‌های سیستم به شدت پیروی می‌کند." توصیف شده است. این به این معنی است که اگر به آن یک فرمت ثابت برای پیروی یا یک شخصیت بسیار سخت بدهید، Claude ممکن است بیشتر از ChatGPT منحرف شود. توسعه‌دهندگانی که به خروجی‌های تعیین‌کننده (مانند فرمت‌های JSON یا سبک‌های خاص) متکی هستند، گاهی اوقات ناامید می‌شوند اگر Claude نظر اضافی وارد کند یا به شدت به قالب پایبند نباشد.

• محدودیت‌های محتوا و امتناع‌ها: در حالی که به اندازه ChatGPT به طور مکرر مورد انتقاد قرار نمی‌گیرد، فیلترهای ایمنی Claude نیز مطرح می‌شوند. Anthropic Claude را با تأکید زیادی بر AI قانون اساسی (داشتن AI که خود به دستورالعمل‌های اخلاقی پیروی کند) طراحی کرده است. کاربران به طور کلی Claude را مایل به بحث در مورد طیف گسترده‌ای از موضوعات می‌دانند، اما مواردی وجود دارد که Claude درخواست‌هایی را رد می‌کند که ChatGPT ممکن است اجازه دهد. برای مثال، یک کاربر Reddit اشاره کرد "ChatGPT محدودیت‌های اخلاقی کمتری دارد... توضیح می‌دهد که کدام ماسک‌های گاز برای کدام شرایط بهتر هستند در حالی که Claude امتناع می‌کند". این نشان می‌دهد که Claude ممکن است در مورد برخی از مشاوره‌های "حساس" سخت‌گیرتر باشد (شاید آن را به عنوان راهنمایی بالقوه خطرناک تلقی کند). یک کاربر دیگر سعی کرد یک سناریوی نقش‌آفرینی بازیگوش ("تظاهر کن که توسط بیگانگان ربوده شده‌ای") را امتحان کند که Claude رد کرد، در حالی که Gemini و ChatGPT درگیر می‌شدند. بنابراین، Claude فیلترهایی دارد که گاهی اوقات کاربران را که انتظار دارند آن را بیشتر مجاز بدانند، شگفت‌زده می‌کند.

• عدم وجود قابلیت‌های چندرسانه‌ای: برخلاف ChatGPT (که تا اواخر ۲۰۲۳ قابلیت درک تصویر با GPT-4 Vision را به دست آورد)، Claude در حال حاضر فقط متنی است. کاربران Reddit اشاره می‌کنند که Claude نمی‌تواند تصاویر را تحلیل کند یا به طور مستقیم وب را مرور کند. این دقیقاً یک "نقطه ضعف" نیست (Anthropic هرگز این ویژگی‌ها را تبلیغ نکرده است)، اما یک محدودیت نسبت به رقبا است. کاربرانی که می‌خواهند AI یک نمودار یا اسکرین‌شات را تفسیر کند نمی‌توانند از Claude برای آن استفاده کنند، در حالی که ChatGPT یا Gemini ممکن است آن را مدیریت کنند. به طور مشابه، هرگونه بازیابی اطلاعات جاری نیاز به استفاده از Claude از طریق یک ابزار شخص ثالث دارد (مثلاً Poe یا یکپارچه‌سازی موتور جستجو)، زیرا Claude در حال حاضر حالت مرور رسمی ندارد.

• مشکلات جزئی پایداری: چند کاربر گزارش داده‌اند که Claude گاهی اوقات تکراری است یا در حلقه‌ها گیر می‌کند برای برخی از درخواست‌ها (اگرچه این کمتر از برخی مدل‌های کوچکتر رایج است). همچنین، نسخه‌های قبلی Claude گاهی اوقات پاسخ‌ها را زودتر خاتمه می‌دادند یا با خروجی‌های بزرگ زمان زیادی می‌بردند، که می‌تواند به عنوان ناراحتی‌های جزئی دیده شود، اگرچه Claude 2 در سرعت بهبود یافته است.

ویژگی‌ها یا بهبودهای درخواست‌شده مکرر​

• محدودیت‌های استفاده بالاتر یا قابل تنظیم: علاقه‌مندان به Claude در Reddit اغلب از Anthropic می‌خواهند که محدودیت‌های مکالمه را افزایش دهد. آن‌ها می‌خواهند از 100k زمینه به طور کامل استفاده کنند بدون اینکه به یک توقف مصنوعی برخورد کنند. برخی پیشنهاد می‌دهند که حتی Claude Pro پرداختی باید به طور قابل توجهی توکن‌های بیشتری در روز اجازه دهد. دیگران ایده یک "حالت زمینه 100k توسعه‌یافته" اختیاری را مطرح می‌کنند – مثلاً "Claude باید یک حالت زمینه 100k با دو برابر محدودیت‌های استفاده داشته باشد" – که شاید یک اشتراک می‌تواند دسترسی گسترش‌یافته برای کاربران سنگین ارائه دهد. به عبارت دیگر، تقاضا برای یک برنامه وجود دارد که با استفاده نامحدود (یا با محدودیت بالا) ChatGPT برای مشترکان رقابت کند.

• ناوبری بهتر زمینه طولانی: در حالی که داشتن 100k توکن پیشگامانه است، کاربران می‌خواهند Claude بهتر از آن زمینه استفاده کند. یکی از بهبودها می‌تواند بهبود نحوه اولویت‌بندی اطلاعات توسط Claude باشد تا در مسیر بماند. Anthropic می‌تواند روی پیروی مدل از درخواست‌ها کار کند وقتی که درخواست بزرگ است. بحث‌های Reddit تکنیک‌هایی مانند اجازه دادن به کاربر برای "پین" کردن برخی از دستورالعمل‌ها را پیشنهاد می‌دهند تا در یک زمینه بزرگ رقیق نشوند. هر ابزار برای کمک به بخش‌بندی یا خلاصه‌سازی بخش‌هایی از ورودی نیز می‌تواند به Claude کمک کند تا ورودی‌های بزرگ را به طور منسجم‌تر مدیریت کند. به طور خلاصه، کاربران امکان تغذیه یک کتاب کامل به Claude را دوست دارند – آن‌ها فقط می‌خواهند که در طول آن تیز بماند.

• پلاگین‌ها یا مرور وب: بسیاری از کاربران ChatGPT به پلاگین‌ها عادت کرده‌اند (برای مثال، مرور، اجرای کد و غیره) و آن‌ها علاقه‌مند به داشتن Claude با همان قابلیت گسترش هستند. یک درخواست رایج این است که Claude یک عملکرد جستجو/مرور وب رسمی داشته باشد، به طوری که بتواند اطلاعات به‌روز را به صورت تقاضا بازیابی کند. در حال حاضر، دانش Claude عمدتاً ثابت است (داده‌های آموزشی تا اوایل ۲۰۲۳، با برخی به‌روزرسانی‌ها). اگر Claude بتواند وب را جستجو کند، آن محدودیت را کاهش می‌دهد. به همین ترتیب، یک سیستم پلاگین که Claude بتواند از ابزارهای شخص ثالث (مانند ماشین‌حساب‌ها یا اتصال‌دهنده‌های پایگاه داده) استفاده کند، می‌تواند کاربرد آن را برای کاربران قدرت گسترش دهد. این یک ویژگی است که Claude فاقد آن است و کاربران Reddit اغلب اشاره می‌کنند که اکوسیستم پلاگین‌های ChatGPT در برخی وظایف به آن برتری می‌دهد.

• ورودی چندرسانه‌ای (تصاویر یا صدا): برخی از کاربران نیز تعجب کرده‌اند که آیا Claude از ورودی‌های تصویری پشتیبانی می‌کند یا تصاویر تولید می‌کند. Google’s Gemini و GPT-4 OpenAI دارای قابلیت‌های چندرسانه‌ای هستند، بنابراین برای رقابت، کاربران انتظار دارند Anthropic این موضوع را بررسی کند. یک درخواست مکرر این است: "آیا می‌توانم یک PDF یا یک تصویر برای تحلیل Claude آپلود کنم؟" در حال حاضر پاسخ منفی است (به جز راه‌حل‌های جایگزین مانند تبدیل تصاویر به متن در جای دیگر). حتی فقط اجازه دادن به تصویر به متن (OCR و توصیف) بسیاری را که یک دستیار یک‌جا می‌خواهند راضی می‌کند. این در لیست خواسته‌ها است، اگرچه Anthropic هنوز چیزی مشابه را تا اوایل ۲۰۲۵ اعلام نکرده است.

• تنظیم دقیق یا سفارشی‌سازی: کاربران پیشرفته و کسب‌وکارها گاهی اوقات می‌پرسند که آیا می‌توانند Claude را بر روی داده‌های خود تنظیم دقیق کنند یا نسخه‌های سفارشی دریافت کنند. OpenAI تنظیم دقیق را برای برخی مدل‌ها ارائه می‌دهد (هنوز برای GPT-4 نه، اما برای GPT-3.5). Anthropic یک رابط تنظیم دقیق برای Claude 1.3 منتشر کرد، اما برای Claude 2 به طور گسترده تبلیغ نشده است. کاربران Reddit درباره امکان آموزش Claude بر روی دانش شرکت یا سبک نوشتاری شخصی خود پرس و جو کرده‌اند. یک راه آسان‌تر برای انجام این کار (علاوه بر تزریق درخواست‌ها هر بار) بسیار مورد استقبال قرار می‌گیرد، زیرا می‌تواند Claude را به یک دستیار شخصی تبدیل کند که یک پایگاه دانش خاص یا شخصیت را به خاطر می‌سپارد.

• دسترسی گسترده‌تر: کاربران غیر ایالات متحده به طور مکرر درخواست کرده‌اند که Claude به طور رسمی در کشورهای آن‌ها راه‌اندازی شود. پست‌هایی از کانادا، اروپا، هند و غیره می‌پرسند که چه زمانی می‌توانند از وب‌سایت Claude بدون VPN استفاده کنند یا چه زمانی API Claude به طور گسترده‌تر باز خواهد شد. Anthropic محتاط بوده است، اما تقاضا جهانی است – احتمالاً بهبود در نظر بسیاری به سادگی "اجازه دهید بیشتر ما از آن استفاده کنیم" خواهد بود. گسترش تدریجی دسترسی شرکت تا حدی به این موضوع پرداخته است.

نیازها یا بخش‌های کاربری برآورده نشده​

• پایه کاربری بین‌المللی: همانطور که اشاره شد، برای مدت طولانی پایه کاربری اصلی Claude به جغرافیا محدود بود. این بسیاری از کاربران می‌توانستند را به خوبی خدمت‌رسانی نکرد. برای مثال، یک توسعه‌دهنده در آلمان که به زمینه 100k Claude علاقه‌مند بود، راه رسمی برای استفاده از آن نداشت. در حالی که راه‌حل‌های جایگزین وجود دارد (پلتفرم‌های شخص ثالث، یا VPN + تأیید تلفن در یک کشور پشتیبانی شده)، این موانع به این معنی بود که کاربران بین‌المللی عادی عملاً قفل شده بودند. در مقابل، ChatGPT در اکثر کشورها در دسترس است. بنابراین، انگلیسی‌زبانان غیر ایالات متحده و به ویژه غیر انگلیسی‌زبانان توسط راه‌اندازی محدود Claude به خوبی خدمت‌رسانی نشده‌اند. آن‌ها ممکن است هنوز به ChatGPT یا مدل‌های محلی متکی باشند فقط به دلیل مسائل دسترسی.

• کاربرانی که به فرمت‌بندی خروجی دقیق نیاز دارند: همانطور که ذکر شد، Claude گاهی اوقات در پاسخ‌ها آزادی عمل می‌کند. کاربرانی که به خروجی‌های بسیار ساختاریافته نیاز دارند (مانند JSON برای یک برنامه، یا پاسخی که به یک قالب دقیق پیروی می‌کند) ممکن است Claude را برای آن کمتر قابل اعتماد بدانند نسبت به ChatGPT. این کاربران – اغلب توسعه‌دهندگانی که AI را در یک سیستم ادغام می‌کنند – یک بخش هستند که می‌تواند بهتر خدمت‌رسانی شود اگر Claude یک "حالت سختگیرانه" را اجازه دهد یا پیروی از دستورالعمل‌های آن را بهبود بخشد. آن‌ها در حال حاضر ممکن است Claude را برای چنین وظایفی اجتناب کنند و به مدل‌هایی که به قالب‌ها به شدت پایبند هستند، پایبند باشند.

• کاربران عادی پرسش و پاسخ (در مقابل کاربران خلاق): Claude اغلب برای وظایف خلاقانه تحسین می‌شود – آن پروز انسانی و مقالات متفکرانه تولید می‌کند. با این حال، برخی از کاربران در Reddit اشاره کردند که برای پرسش و پاسخ ساده یا پرسش‌های واقعی، Claude گاهی اوقات پاسخ‌های طولانی می‌دهد که در آن اختصار کافی است. کاربری که ChatGPT و Claude را مقایسه کرد گفت ChatGPT تمایل دارد مختصر و به صورت نقطه‌ای باشد، در حالی که Claude به طور پیش‌فرض بیشتر روایت می‌کند. کاربرانی که فقط یک پاسخ واقعی سریع می‌خواهند (مانند "پایتخت X و جمعیت آن چیست؟") ممکن است احساس کنند Claude کمی غیرمستقیم است. این کاربران بهتر توسط چیزی مانند یک جستجوی دقیق یا یک مدل مختصر خدمت‌رسانی می‌شوند. Claude می‌تواند این کار را انجام دهد اگر خواسته شود، اما سبک آن ممکن است با انتظار یک پرسش و پاسخ مختصر مطابقت نداشته باشد، به این معنی که این بخش ممکن است به ابزارهای دیگر (مانند Bing Chat یا Google) منتقل شود.

• کاربران حساس به ایمنی: برعکس، برخی از کاربرانی که نیاز به پیروی بسیار دقیق از ایمنی دارند (مثلاً مربیانی که AI را با دانش‌آموزان استفاده می‌کنند، یا مشتریان سازمانی که می‌خواهند هیچ خطری از خروجی‌های نادرست وجود نداشته باشد) ممکن است هم‌ترازی Claude را یک مزیت بدانند، اما از آنجا که ChatGPT نیز بسیار هم‌تراز است و ویژگی‌های سازمانی بیشتری دارد، آن کاربران ممکن است به طور خاص Claude را انتخاب نکنند. این یک بخش کوچک است، اما می‌توان استدلال کرد که Claude هنوز به وضوح آن را جذب نکرده است. آن‌ها ممکن است به خوبی خدمت‌رسانی نشده باشند زیرا راه آسانی برای افزایش محافظت‌های Claude یا دیدن "زنجیره تفکر" آن ندارند (که Anthropic به صورت داخلی از طریق رویکرد AI قانون اساسی دارد، اما کاربران نهایی به طور مستقیم با آن تعامل ندارند به جز مشاهده لحن عمومی مودبانه Claude).

• غیر انگلیسی‌زبانان (کیفیت خروجی): Claude عمدتاً بر روی انگلیسی آموزش دیده است (مانند اکثر LLMهای بزرگ). برخی از کاربران آن را در زبان‌های دیگر آزمایش کرده‌اند؛ می‌تواند در بسیاری از زبان‌ها پاسخ دهد، اما کیفیت ممکن است متفاوت باشد. اگر، مثلاً، کاربری یک پاسخ بسیار ظریف در فرانسوی یا هندی بخواهد، ممکن است توانایی‌های Claude در آنجا به اندازه ChatGPT به خوبی تنظیم نشده باشد (GPT-4 عملکرد چندزبانه قوی‌ای نشان داده است، اغلب در برخی از معیارها بالاتر از مدل‌های دیگر). کاربرانی که عمدتاً به زبان‌های غیر از انگلیسی گفتگو می‌کنند ممکن است روانی یا دقت Claude را کمی ضعیف‌تر بیابند. این بخش تا حدودی به خوبی خدمت‌رسانی نشده است زیرا Anthropic به طور عمومی آموزش چندزبانه را به عنوان یک اولویت برجسته نکرده است.

تفاوت‌های درک شده توسط نوع کاربر​

• توسعه‌دهندگان/کاربران فنی: توسعه‌دهندگان در Reddit به طور فزاینده‌ای Claude، به ویژه Claude 2 / Claude 3.5، را برای وظایف کدنویسی تحسین کرده‌اند. تغییر درک در اواخر ۲۰۲۴ قابل توجه بود: بسیاری از توسعه‌دهندگان شروع به ترجیح Claude بر ChatGPT برای کمک به برنامه‌نویسی کردند. آن‌ها عملکرد "شگفت‌انگیز در کدنویسی" و توانایی مدیریت کدبیس‌های بزرگ در یک بار را ذکر می‌کنند. برای مثال، یک کاربر نوشت "Claude Sonnet 3.5 برای کار با کد (تحلیل، تولید) بهتر از ChatGPT است." توسعه‌دهندگان قدردانی می‌کنند که Claude می‌تواند یک بخش بزرگ از کد پروژه یا گزارش‌ها را بگیرد و تحلیل‌ها یا بهبودهای منسجم تولید کند، به لطف زمینه بزرگ آن. با این حال، آن‌ها همچنین متوجه عجایب آن می‌شوند – مانند گاهی اوقات تزریق بیشتر پرچانگی مکالمه یا عدم پیروی از یک مشخصات به حرف. به طور متعادل، بسیاری از توسعه‌دهندگان هر دو ChatGPT و Claude را در دست دارند: یکی برای منطق گام به گام دقیق (ChatGPT) و یکی برای زمینه گسترده و درک همدلانه (Claude). گفتنی است که یک نظر دهنده گفت "اگر مجبور به انتخاب یکی باشم، Claude را انتخاب می‌کنم" پس از مقایسه روزانه آن دو. این نشان‌دهنده درک بسیار مثبت در میان کاربران پیشرفته است، به ویژه برای موارد استفاده مانند طوفان فکری، بررسی کد یا پیشنهادات معماری. تنها شکایت مشترک از توسعه‌دهندگان برخورد به محدودیت‌های استفاده Claude است وقتی که سعی می‌کنند آن را به شدت فشار دهند (مثلاً تغذیه یک درخواست 50K توکن برای تحلیل یک مخزن کامل). به طور خلاصه، توسعه‌دهندگان Claude را به عنوان یک ابزار بسیار قدرتمند می‌بینند – در برخی موارد برتر از ChatGPT – که تنها با دسترسی و برخی پیش‌بینی‌پذیری در فرمت‌بندی محدود شده است.

• کاربران عادی/غیر فنی: کاربران عادی که Claude را امتحان کرده‌اند اغلب درباره دوستانه و بیانگر بودن آن نظر می‌دهند. سبک Claude تمایل به مکالمه‌ای، مودبانه و دقیق دارد. یک کاربر جدید که آن را با ChatGPT مقایسه کرد مشاهده کرد که "Claude همدل‌تر است و یک لحن مکالمه‌ای را دنبال می‌کند... ChatGPT به طور پیش‌فرض به نقاط گلوله‌ای بیش از حد می‌پردازد". این گرمای انسانی مانند Claude را برای افرادی که از آن برای نوشتن خلاقانه، مشاوره یا فقط چت برای اطلاعات استفاده می‌کنند، جذاب می‌کند. برخی حتی Claude را به عنوان داشتن یک "شخصیت" که دلسوز است، شخصی‌سازی می‌کنند. کاربران عادی همچنین دوست دارند که نسخه رایگان Claude اجازه دسترسی به معادل هوش GPT-4 را بدون اشتراک می‌دهد (حداقل تا محدودیت‌های نرخ). از طرف دیگر، کاربران عادی به امتناع‌های Claude در برخی موضوعات برخورد می‌کنند و ممکن است دلیل آن را درک نکنند (زیرا Claude آن را به طور عذرخواهانه اما محکم بیان می‌کند). اگر یک کاربر عادی چیزی مرزی بپرسد و از Claude امتناع بگیرد، ممکن است آن را کمتر قادر یا بیش از حد محدود بدانند، بدون اینکه متوجه شوند که این یک موضع سیاستی است. جنبه دیگر این است که Claude فاقد شناخت نام است – بسیاری از کاربران عادی ممکن است حتی ندانند که آن را امتحان کنند مگر اینکه به جوامع AI متصل باشند. کسانی که امتحان می‌کنند به طور کلی نظر می‌دهند که احساس می‌کند "مانند صحبت با یک انسان" است به معنای خوب. آن‌ها به طور کلی از توانایی Claude در مدیریت سوالات باز یا شخصی راضی هستند. بنابراین، درک کاربر عادی به طور عمده مثبت است در مورد کیفیت و لحن خروجی Claude، با برخی سردرگمی یا ناامیدی در مورد دسترسی آن (نیاز به استفاده از آن در یک برنامه خاص یا منطقه) و لحظات "نمی‌توانم این کار را انجام دهم" گاه‌به‌گاه.

• کاربران تجاری/حرفه‌ای: درک تجاری Claude کمی سخت‌تر از Reddit است (زیرا کاربران سازمانی کمتری به طور دقیق پست می‌کنند)، اما چند روند ظهور می‌کند. اول، Anthropic Claude را به عنوان بیشتر متمرکز بر حریم خصوصی و مایل به امضای توافق‌نامه‌های سازمانی قرار داده است – این برای شرکت‌هایی که نگران داده‌ها با OpenAI هستند جذاب است. در واقع، برخی از بحث‌های Reddit Claude را در زمینه ابزارهایی مانند Slack یا Notion ذکر می‌کنند، جایی که به عنوان یک دستیار یکپارچه شده است. حرفه‌ای‌هایی که از آن یکپارچه‌سازی‌ها استفاده کرده‌اند ممکن است حتی ندانند که Claude موتور است، اما وقتی می‌دانند، آن را به طور مطلوب در مورد سبک نوشتن و توانایی هضم اسناد شرکتی بزرگ مقایسه می‌کنند. برای مثال، یک تیم ممکن است یک گزارش فصلی طولانی را به Claude تغذیه کند و یک خلاصه مناسب دریافت کند – چیزی که زمینه کوچکتر ChatGPT با آن مشکل دارد. با این حال، کاربران تجاری همچنین متوجه کمبود برخی از ویژگی‌های اکوسیستم می‌شوند؛ برای مثال، OpenAI کنترل پیام‌های سیستم، فراخوانی تابع و غیره را در API خود ارائه می‌دهد، که Anthropic پشتیبانی محدودتری برای آن دارد. یک توسعه‌دهنده که روی یک راه‌حل تجاری کار می‌کرد اظهار داشت که Claude در مکالمات بیشتر قابل هدایت است، در حالی که ChatGPT تمایل به سخت‌گیرتر بودن دارد... [اما] ChatGPT دسترسی به وب دارد که می‌تواند بسیار مفید باشد. این نشان می‌دهد که برای وظایف تحقیق یا جستجوی داده‌ای که یک کاربر تجاری ممکن است نیاز داشته باشد (مانند اطلاعات رقابتی)، ChatGPT می‌تواند به طور مستقیم اطلاعات را بازیابی کند، در حالی که Claude نیاز به یک مرحله جداگانه دارد. به طور کلی، کاربران تجاری Claude را به عنوان یک AI بسیار شایسته می‌بینند – در برخی موارد بهتر برای وظایف تحلیلی داخلی – اما شاید هنوز به اندازه کافی ویژگی‌دار برای یکپارچه‌سازی نباشد. هزینه عامل دیگری است: قیمت‌گذاری و شرایط API Claude به اندازه OpenAI عمومی نیست و برخی از استارتاپ‌ها در Reddit از عدم اطمینان درباره قیمت‌گذاری یا پایداری Claude صحبت کرده‌اند. به طور خلاصه، حرفه‌ای‌ها به قابلیت‌های Claude احترام می‌گذارند (به ویژه قابلیت اطمینان آن در پیروی از دستورالعمل‌های سطح بالا و خلاصه‌سازی ورودی‌های بزرگ)، اما آن‌ها به نحوه تکامل آن در زمینه یکپارچه‌سازی، پشتیبانی و دسترسی جهانی توجه می‌کنند قبل از اینکه به طور کامل به آن متعهد شوند نسبت به ChatGPT که بیشتر شناخته شده است.

---

Google Gemini (Bard)​

نقاط ضعف و محدودیت‌های مشترک​

• پاسخ‌های نادرست یا "احمقانه": سیلی از بازخورد Reddit زمانی ظاهر شد که Google ارتقاء Bard با قدرت Gemini خود را راه‌اندازی کرد، بسیاری از آن منفی بود. کاربران شکایت کردند که Gemini در پرسش و پاسخ پایه‌ای نسبت به ChatGPT عملکرد ضعیفی داشت. یک ارزیابی صریح با عنوان "100% نظر صادقانه در مورد Google Gemini" بیان کرد: "این یک چت‌بات LLM شکسته و نادرست است". یک کاربر ناامید دیگر پرسید: "چگونه Gemini هنوز اینقدر بد است؟ تعداد دفعاتی که از Gemini چیزی می‌پرسم و یا پاسخ‌های نادرست یا ناقص می‌دهد، مضحک است". آن‌ها آن را کنار ChatGPT-4 مقایسه کردند و دریافتند که ChatGPT یک *"پاسخ کامل، صحیح و کارآمد در یک بار" می‌دهد، در حالی که Gemini پرچانگی می‌کند و نیاز به چندین درخواست برای رسیدن به یک پاسخ نیمه‌رضایت‌بخش دارد. به عبارت دیگر، کاربران اولیه احساس کردند که Gemini به طور مکرر توهم می‌زند یا نکته سوالات را از دست می‌دهد، نیاز به تلاش بیش از حد برای استخراج اطلاعات صحیح دارد. این ناپایداری در کیفیت یک ناامیدی بزرگ بود با توجه به هیاهوی اطراف Gemini.

• پرچانگی و پرحرفی بیش از حد: بسیاری از کاربران اشاره کردند که Gemini (به شکل Bard جدید) تمایل به تولید پاسخ‌های طولانی دارد که به نکته نمی‌رسد. همانطور که یک نفر توصیف کرد، "پرچانگی کرد... 3 پاراگراف از زباله‌های AI... حتی سپس، [فقط] در نهایت پاسخ را در پاراگراف‌های زباله ذکر کرد". این یک تضاد آشکار با ChatGPT است که اغلب پاسخ‌های مختصرتر یا به صورت نقطه‌ای ارائه می‌دهد. پرحرفی به یک نقطه ضعف تبدیل می‌شود وقتی که کاربران باید از میان متن زیادی برای یک واقعیت ساده عبور کنند. برخی حدس می‌زنند که Google ممکن است آن را برای مکالمه‌ای یا "مفید" تنظیم کرده باشد، اما بیش از حد توضیح داده بدون محتوا.

• یکپارچه‌سازی ضعیف با خدمات خود Google: یکی از نقاط فروش دستیار AI Google باید یکپارچه‌سازی با اکوسیستم Google (Gmail، Docs، Drive و غیره) باشد. با این حال، تجربیات کاربری اولیه در این زمینه بسیار ناامیدکننده بود. یک کاربر خشمگین نوشت: "حتی شروع نکنید به من در مورد ناتوانی تقریباً کامل آن در یکپارچه‌سازی با محصولات خود Google که قرار است یک 'ویژگی' باشد (که به نظر می‌رسد نمی‌داند که دارد).". برای مثال، مردم سعی می‌کردند از Gemini (از طریق Bard) بخواهند یک Google Doc را خلاصه کند یا یک ایمیل بر اساس برخی اطلاعات بنویسد – ویژگی‌هایی که Google تبلیغ کرده بود – و ربات پاسخ می‌داد که نمی‌تواند به آن داده‌ها دسترسی پیدا کند. یک کاربر در r/GooglePixel نوشت: "هر بار که سعی می‌کنم از Gemini با Google Docs یا Drive خود استفاده کنم، به من می‌گوید که نمی‌تواند کاری با آن انجام دهد. چه فایده‌ای دارد که حتی این ویژگی‌های یکپارچه‌سازی را داشته باشیم؟". این نشان‌دهنده یک شکاف قابل توجه بین قابلیت‌های وعده داده شده و عملکرد واقعی است، که کاربران را با این احساس که "دستیار AI" در اکوسیستم خود Google چندان کمکی نمی‌کند، باقی می‌گذارد.

• امتناع‌ها و سردرگمی قابلیت‌ها: کاربران همچنین با امتناع‌های عجیب یا تناقضات از Gemini مواجه شدند. همان کاربر Reddit اشاره کرد که Gemini "از انجام کارها بدون دلیل امتناع می‌کند، فراموش می‌کند که می‌تواند کارهای دیگری انجام دهد... روز دیگر به من گفت که به اینترنت/داده‌های زنده دسترسی ندارد. چه.". این نشان می‌دهد که Gemini گاهی اوقات وظایفی را که باید قادر به انجام آن‌ها باشد رد می‌کند (مانند بازیابی اطلاعات زنده، که Bard به آن متصل است) یا اظهارات نادرستی درباره قابلیت‌های خود می‌دهد. چنین تجربیاتی این تصور را ایجاد کرد که یک AI نه تنها کمتر هوشمند، بلکه کمتر قابل اعتماد یا خودآگاه است. نظر رنگارنگ یک کاربر دیگر: "Gemini زباله مطلق است. آیا تا به حال یکی از آن لحظاتی را داشته‌اید که فقط می‌خواهید دستان خود را بالا ببرید و بگویید، 'چه فکر می‌کردند؟'" ناامیدی را به تصویر می‌کشد. اساساً، مسائل یکپارچه‌سازی محصول و سازگاری Gemini باعث شد که به نظر بسیاری از کاربران اولیه نیمه‌پخته بیاید.

• توانایی‌های کدنویسی غیرقابل توجه: در حالی که به اندازه پرسش و پاسخ عمومی مورد بحث قرار نگرفته است، چندین کاربر Gemini (Bard) را در وظایف کدنویسی آزمایش کردند و آن را ضعیف یافتند. در انجمن‌های AI، توانایی‌های کدنویسی Gemini معمولاً زیر GPT-4 و حتی زیر Claude رتبه‌بندی می‌شد. برای مثال، یک کاربر به سادگی بیان کرد که "Claude 3.5 Sonnet به وضوح برای کدنویسی بهتر از ChatGPT 4o است... Gemini در آن زمینه زباله مطلق است". توافق عمومی این بود که Gemini می‌تواند کد ساده بنویسد یا الگوریتم‌های پایه را توضیح دهد، اما اغلب در مسائل پیچیده‌تر دچار مشکل می‌شود یا کدی با خطا تولید می‌کند. عدم وجود یک مجموعه ابزار توسعه‌دهنده گسترده (مثلاً، معادل Code Interpreter یا فراخوانی تابع قوی) نیز به این معنی بود که برای برنامه‌نویسان انتخاب اول نبود. بنابراین، در حالی که هر کاربر عادی به کد اهمیت نمی‌دهد، این یک محدودیت برای آن بخش است.

• محدودیت‌های دستگاه‌های موبایل: Gemini به عنوان بخشی از دستیار Google بر روی گوشی‌های Pixel عرضه شد (با نام "Assistant with Bard"). برخی از کاربران Pixel اشاره کردند که استفاده از آن به عنوان جایگزین دستیار صوتی مشکلاتی داشت. گاهی اوقات درخواست‌های صوتی را به درستی دریافت نمی‌کرد یا نسبت به دستیار Google قدیمی زمان بیشتری برای پاسخگویی می‌گرفت. همچنین نظراتی درباره نیاز به انتخاب و از دست دادن برخی از ویژگی‌های کلاسیک دستیار وجود داشت. این یک درک ایجاد کرد که یکپارچه‌سازی Gemini بر روی دستگاه‌ها به طور کامل آماده نبود، کاربران قدرت اکوسیستم Google را با این احساس که باید بین یک دستیار هوشمند و یک دستیار کاربردی انتخاب کنند، باقی می‌گذارد.

ویژگی‌ها یا بهبودهای درخواست‌شده مکرر​

• بهبود قابل توجه دقت و استدلال: بهبود شماره یک که کاربران برای Gemini می‌خواهند به سادگی هوشمندتر و قابل اعتمادتر باشد. بازخورد Reddit به وضوح نشان می‌دهد که Google باید شکاف کیفیت پاسخ را ببندد. کاربران انتظار دارند Gemini از دسترسی گسترده Google به اطلاعات برای ارائه پاسخ‌های واقعی و مستقیم استفاده کند، نه پاسخ‌های پرچانگی یا نادرست. بنابراین درخواست‌ها (اغلب به صورت طنزآمیز بیان می‌شوند) به این خلاصه می‌شود: آن را به اندازه یا بهتر از GPT-4 در دانش عمومی و استدلال کنید. این شامل بهبود در مدیریت سوالات پیگیری و درخواست‌های پیچیده است. اساساً، "مغز" Gemini را اصلاح کنید – از آن مزایای آموزشی چندرسانه‌ای ادعا شده استفاده کنید تا جزئیات آشکار را از دست ندهد. Google احتمالاً این را به وضوح شنیده است: بسیاری از پست‌ها پاسخ‌های خاصی را مقایسه می‌کنند که در آن ChatGPT برتری داشت و Gemini شکست خورد، که به عنوان گزارش‌های غیررسمی برای بهبود عمل می‌کند.

• یکپارچه‌سازی بهتر و آگاهی از زمینه: کاربران می‌خواهند Gemini وعده یک دستیار یکپارچه اکوسیستم Google را برآورده کند. این به این معنی است که باید به درستی با Gmail، Calendar، Docs، Drive و غیره ارتباط برقرار کند. اگر کاربری بپرسد "سند باز شده را خلاصه کن" یا "پاسخی به آخرین ایمیل از رئیس من بنویس"، AI باید این کار را انجام دهد – و به صورت ایمن انجام دهد. در حال حاضر، درخواست این است که Google این ویژگی‌ها را فعال کند و Gemini را واقعاً تشخیص دهد که چنین وظیفه‌ای ممکن است. تبلیغ شده بود که Bard می‌تواند به محتوای کاربر متصل شود (با اجازه)، بنابراین کاربران به طور مؤثر از Google می‌خواهند که "این یکپارچه‌سازی را روشن کند" یا اصلاح کند. این یک ویژگی کلیدی برای کاربران تجاری به ویژه است. علاوه بر این، در جبهه مرور وب: Bard (Gemini) می‌تواند وب را جستجو کند، اما برخی از کاربران می‌خواهند که منابع را واضح‌تر ذکر کند یا در ادغام اخبار فوری به موقع‌تر باشد. بنابراین بهبود طبیعت متصل Gemini یک درخواست مکرر است.

• کنترل‌های اختصار: با توجه به شکایات از پرحرفی، برخی از کاربران یک ویژگی برای تغییر سبک پاسخ پیشنهاد می‌دهند. برای مثال، یک "حالت مختصر" که در آن Gemini به طور پیش‌فرض یک پاسخ کوتاه و به نکته می‌دهد، مگر اینکه درخواست شود که توضیح دهد. برعکس، شاید یک "حالت دقیق" برای کسانی که پاسخ‌های بسیار جامع می‌خواهند. ChatGPT به طور ضمنی اجازه می‌دهد برخی از این موارد با درخواست کاربر ("مختصر نگه‌دار")؛ با Gemini، کاربران احساس می‌کردند حتی وقتی که درخواست جزئیات نمی‌کردند، بیش از حد توضیح می‌داد. بنابراین یک تنظیم داخلی یا فقط تنظیم بهتر برای تولید پاسخ‌های مختصر وقتی که مناسب است، یک بهبود خوش‌آمد خواهد بود. اساساً، تنظیم دکمه پرحرفی.

• برابری ویژگی با ChatGPT (کدنویسی، پلاگین‌ها و غیره): کاربران قدرت در Reddit به طور صریح ویژگی‌ها را مقایسه می‌کنند. آن‌ها درخواست می‌کنند که Gemini/Bard Google چیزهایی مانند یک محیط اجرای کد (مشابه مفسر کد ChatGPT)، توانایی آپلود تصاویر/PDFها برای تحلیل (از آنجا که Gemini چندرسانه‌ای است، کاربران می‌خواهند واقعاً تصاویر سفارشی را به آن تغذیه کنند، نه فقط آن‌هایی که ارائه شده‌اند را توصیف کند). یک ویژگی مکرر دیگر حافظه درون مکالمه بهتر است – در حالی که Bard حافظه‌ای از تعاملات گذشته دارد، کاربران می‌خواهند که به اندازه ChatGPT در ارجاع به زمینه قبلی خوب باشد، یا حتی ذخیره‌سازی مکالمه پایدار مانند تاریخچه چت ChatGPT که می‌توانید مرور کنید و دوباره بازدید کنید. اساساً، از Google خواسته می‌شود که در تمام ویژگی‌های کیفیت زندگی که کاربران ChatGPT Plus دارند، به روز شود: تاریخچه چت، اکوسیستم پلاگین (یا حداقل یکپارچه‌سازی‌های شخص ثالث قوی)، کمک کدنویسی و غیره.

• بهبودهای برنامه موبایل و دستیار صوتی: بسیاری از کاربران عادی درخواست یک برنامه موبایل اختصاصی برای Bard/Gemini (مشابه برنامه موبایل ChatGPT) کردند. تکیه بر یک رابط وب یا فقط دستیار Pixel محدود است. یک برنامه رسمی در سراسر iOS/Android با ورودی صوتی، پاسخ‌های گفتاری (برای احساس یک دستیار واقعی) و یکپارچه‌سازی محکم می‌تواند تجربه کاربری را به شدت بهبود بخشد. همراه با آن، صاحبان Pixel می‌خواهند که دستیار با Bard سریع‌تر و کاربردی‌تر شود – اساساً، آن‌ها بهترین‌های دستیار Google قدیمی (اقدامات سریع و دقیق) را با هوش Gemini ترکیب می‌خواهند. برای مثال، چیزهایی مانند ادامه اجازه دادن به فرمان‌های صوتی "Hey Google" برای خانه هوشمند و نه فقط پاسخ‌های چت‌گونه. Google می‌تواند حالت صوتی Gemini را بهبود بخشد تا واقعاً دستیار قدیمی را بدون عقب‌نشینی ویژگی‌ها جایگزین کند.

• شفافیت و کنترل: برخی از کاربران خواسته‌اند که بینش بیشتری به منابع Bard یا راهی برای تنظیم سبک آن داشته باشند. برای مثال، نشان دادن اینکه Bard از کدام نتیجه Google اطلاعات را می‌گیرد (برای تأیید دقت) – چیزی که Bing Chat با ذکر لینک‌ها انجام می‌دهد. همچنین، به دلیل اینکه Bard گاهی اوقات اطلاعات نادرست تولید می‌کند، کاربران می‌خواهند بتوانند آن را علامت‌گذاری یا اصلاح کنند و ایده‌آل این است که Bard باید از آن بازخورد در طول زمان یاد بگیرد. داشتن یک مکانیزم بازخورد آسان ("انگشت پایین – این نادرست است زیرا...") که به بهبود سریع مدل منجر شود، اعتماد را ایجاد می‌کند که Google گوش می‌دهد. اساساً، ویژگی‌هایی برای تبدیل AI به یک دستیار همکار بیشتر از یک جعبه سیاه.

نیازها یا بخش‌های کاربری برآورده نشده​

• کاربرانی که به دنبال یک دستیار شخصی قابل اعتماد هستند: به طور طنزآمیز، گروهی که Google هدف قرار داده بود – افرادی که یک دستیار شخصی قدرتمند می‌خواهند – در شکل فعلی Gemini احساس می‌کنند که به خوبی خدمت‌رسانی نشده‌اند. کاربران اولیه که دستیار جدید مبتنی بر Bard را فعال کردند، انتظار یک ارتقاء داشتند، اما بسیاری احساس کردند که از نظر عملی یک کاهش است. برای مثال، اگر کسی بخواهد یک دستیار صوتی به دقت به سوالات تریویا پاسخ دهد، یادآوری‌ها را تنظیم کند، دستگاه‌ها را کنترل کند و اطلاعات را از حساب‌های خود یکپارچه کند، Gemini دچار مشکل شد. این گروه از حرفه‌ای‌های مشغول یا علاقه‌مندان به گجت (که به دستیارها برای بهره‌وری متکی هستند) را با این احساس که نیازهای آن‌ها برآورده نشده است، باقی گذاشت. یکی از کاربران اظهار داشت که آن‌ها در نظر خواهند گرفت که برای "دستیار با Bard" Pixel پول بپردازند "اگر [آن] از دستیار Google پیشی بگیرد", که نشان می‌دهد هنوز این کار را نکرده است. بنابراین آن بخش هنوز منتظر یک دستیار AI قابل اعتماد و واقعاً مفید است – اگر Gemini بهبود یابد، آن‌ها به آن می‌پیوندند.

• غیر انگلیسی‌زبانان / بومی‌سازی: محصولات Google معمولاً بومی‌سازی عالی دارند، اما مشخص نیست که Bard/Gemini به همان اندازه در همه زبان‌ها در زمان راه‌اندازی قوی بود یا خیر. برخی از کاربران بین‌المللی گزارش دادند که پاسخ‌های Bard به زبان مادری آن‌ها کمتر روان یا مفید بود، آن‌ها را به رقبا محلی بازگرداند. اگر داده‌های آموزشی یا بهینه‌سازی Gemini به نفع انگلیسی بود، کاربران غیر انگلیسی به خوبی خدمت‌رسانی نشده‌اند. آن‌ها ممکن است ChatGPT یا مدل‌های محلی را که به طور صریح قابلیت‌های چندزبانه را بهینه کرده‌اند، ترجیح دهند. این فضایی است که Google به طور سنتی می‌تواند در آن برتری داشته باشد (با توجه به فناوری ترجمه‌اش)، اما بازخورد کاربر در این زمینه کم است – احتمالاً نشان‌دهنده این است که Gemini هنوز آن جوامع را شگفت‌زده نکرده است.

• مشتریان سازمانی (تا کنون): سازمان‌های بزرگ بر اساس گفتگوهای عمومی Bard/Gemini را به طور گسترده‌ای نپذیرفته‌اند، اغلب به دلیل شکاف‌های اعتماد و قابلیت. سازمان‌ها به سازگاری، استنادها و یکپارچه‌سازی با جریان‌های کاری خود نیاز دارند (Office 365 به شدت با فناوری OpenAI از طریق MS Copilot یکپارچه شده است، برای مثال). معادل Google (Duet AI با Gemini) هنوز در حال تکامل است. تا زمانی که Gemini/Bard ثابت نکند که می‌تواند به طور قابل اعتماد ایمیل‌ها را پیش‌نویس کند، اسلایدها را ایجاد کند یا داده‌ها را در Google Sheets تحلیل کند در سطحی برابر یا بالاتر از GPT-4، کاربران سازمانی احساس می‌کنند که راه‌حل Google به طور کامل نیازهای آن‌ها را برآورده نمی‌کند. برخی از پست‌ها در r/Bard از حرفه‌ای‌ها به این صورت است که "من Bard را برای وظایف کاری امتحان کردم، به اندازه ChatGPT خوب نبود، بنابراین منتظر می‌مانیم و می‌بینیم." این نشان می‌دهد که کاربران سازمانی یک بخش برآورده نشده برای اکنون هستند – آن‌ها یک AI می‌خواهند که به Google Workspace متصل شود و واقعاً بهره‌وری را بدون نیاز به تأیید مداوم خروجی‌ها افزایش دهد.

• کاربران در اکوسیستم Google که راه‌حل‌های یک‌جا را ترجیح می‌دهند: یک بخش از کاربران وجود دارد که از Google برای همه چیز استفاده می‌کنند (جستجو، ایمیل، اسناد) و *خوشحال می‌شوند که از یک AI Google برای همه نیازهای چت‌بات خود استفاده کنند – اگر به همان خوبی باشد. در حال حاضر، آن کاربران به خوبی خدمت‌رسانی نشده‌اند زیرا آن‌ها در نهایت از ChatGPT برای برخی چیزها و Bard برای دیگران استفاده می‌کنند. آن‌ها ممکن است سوالات واقعی را به ChatGPT بپرسند زیرا به کیفیت پاسخ آن بیشتر اعتماد دارند، اما از Bard برای تلاش‌های یکپارچه‌سازی یا مرور استفاده کنند. آن تجربه تقسیم شده ایده‌آل نیست. چنین کاربرانی واقعاً فقط می‌خواهند در یک برنامه/دستیار بمانند. اگر Gemini بهبود یابد، آن‌ها در اطراف آن جمع می‌شوند، اما تا آن زمان استفاده آن‌ها از "یک دستیار برای همه" برآورده نمی‌شود.

• توسعه‌دهندگان/دانشمندان داده در Google Cloud: Google مدل‌های Gemini را از طریق پلتفرم Vertex AI خود برای توسعه‌دهندگان منتشر کرد. با این حال، گزارش‌ها و معیارهای اولیه نشان دادند که Gemini (به ویژه مدل "Gemini Pro" موجود) از GPT-4 پیشی نمی‌گیرد. توسعه‌دهندگانی که Google Cloud را برای خدمات AI ترجیح می‌دهند، بنابراین از نظر کیفیت مدل کمی به خوبی خدمت‌رسانی نشده‌اند – آن‌ها یا باید یک مدل کمی ضعیف‌تر را بپذیرند یا API OpenAI را به طور جداگانه ادغام کنند. این بخش توسعه‌دهنده سازمانی به شدت به دنبال یک مدل قوی Google است تا بتوانند همه چیز را در یک پشته نگه دارند. تا زمانی که عملکرد Gemini به وضوح در برخی زمینه‌ها برتری پیدا کند یا قیمت‌گذاری یک دلیل قانع‌کننده ارائه دهد، به طور کامل نیازهای این گروه را برآورده نمی‌کند.

تفاوت‌های درک شده توسط نوع کاربر​

• توسعه‌دهندگان/علاقه‌مندان به فناوری: کاربران فنی با انتظارات بالا به Gemini نزدیک شدند (به هر حال این Google است). درک آن‌ها به سرعت پس از آزمایش‌های دستی خراب شد. بسیاری از توسعه‌دهندگان در Reddit معیارها یا سوالات پیچیده مورد علاقه خود را از طریق Gemini اجرا کردند و آن را عقب‌مانده یافتند. یک برنامه‌نویس به صراحت بیان کرد، "Gemini زباله مطلق است مانند Llama 3.0 که قبلاً بود", نشان‌دهنده این است که آن‌ها حتی آن را زیر برخی از مدل‌های باز رتبه‌بندی می‌کنند. توسعه‌دهندگان به ویژه به خطاهای منطقی و پرحرفی حساس هستند. بنابراین وقتی Gemini پاسخ‌های پرحرفی اما نادرست می‌داد، به سرعت اعتبار خود را از دست داد. از طرف دیگر، توسعه‌دهندگان به پتانسیل Google اذعان می‌کنند؛ برخی امیدوارند که "با تنظیم دقیق بیشتر، Gemini بهتر خواهد شد" و آن‌ها به طور دوره‌ای آن را پس از به‌روزرسانی‌ها دوباره آزمایش می‌کنند. در حال حاضر، با این حال، اکثر توسعه‌دهندگان آن را به عنوان پایین‌تر از GPT-4 در تقریباً همه وظایف جدی (کدنویسی، حل مسئله پیچیده) درک می‌کنند. آن‌ها به برخی چیزها قدردانی می‌کنند: برای مثال، Gemini به اطلاعات واقعی زمان دسترسی دارد (از طریق جستجوی Google) بدون نیاز به پلاگین، که برای پرسش‌های به‌روز مفید است. یک توسعه‌دهنده ممکن است از Bard برای چیزی مانند "جستجو و خلاصه کردن آخرین مقالات در مورد X" استفاده کند، جایی که می‌تواند داده‌های وب را نقل کند. اما برای استدلال خودکفا، آن‌ها به مدل‌های دیگر متمایل می‌شوند. به طور خلاصه، علاقه‌مندان به فناوری Gemini را به عنوان یک کار در حال پیشرفت امیدوارکننده می‌بینند که در حال حاضر یک نسل عقب‌تر به نظر می‌رسد. آن‌ها هنوز اعتماد کامل خود را به آن نداده‌اند و اغلب مقایسه‌های کنار هم از اشتباهات آن را ارسال می‌کنند تا Google را به بهبود آن ترغیب کنند.

• کاربران عادی/روزمره: کاربران عادی، از جمله کسانی که به Bard جدید بر روی گوشی‌های خود یا از طریق وب دسترسی پیدا کردند، احساسات مختلطی داشتند. بسیاری از کاربران عادی ابتدا به Bard (Gemini) نزدیک شدند زیرا رایگان و با یک حساب Google به راحتی قابل دسترسی است، برخلاف GPT-4 که پولی بود. برخی از کاربران عادی در واقع تجربیات مناسبی برای استفاده‌های ساده گزارش می‌دهند: برای مثال، یک کاربر Reddit در r/Bard یک بررسی مثبت ارائه داد و اشاره کرد که Gemini به آن‌ها در مواردی مانند بررسی اسناد قانونی، نوشتن متن و حتی یک مورد استفاده سرگرم‌کننده از شناسایی اندازه لباس از یک عکس کمک کرد. آن‌ها گفتند "Gemini منبع ارزشمندی برای پاسخ به سوالات من بوده است... اطلاعات به‌روز... من به نسخه پولی آن عادت کرده‌ام که نمی‌توانم به یاد بیاورم که نسخه رایگان چگونه عمل می‌کند." – نشان‌دهنده این است که حداقل برخی از کاربران عادی که زمان (و پول) را در Bard Advanced سرمایه‌گذاری کردند، آن را در زندگی روزمره مفید یافتند. این کاربران تمایل دارند از آن برای کمک‌های عملی و روزمره استفاده کنند و ممکن است مدل را به حداکثر نرسانند. با این حال، بسیاری از کاربران عادی دیگر (به ویژه کسانی که ChatGPT را نیز امتحان کرده بودند) ناامید شدند. افراد عادی که چیزهایی مانند مشاوره سفر، تریویا یا کمک به یک وظیفه می‌خواستند، پاسخ‌های Bard را کمتر واضح یا مفید یافتند. درک در اینجا تقسیم شده است: کاربران وفادار به برند Google در مقابل کسانی که قبلاً توسط ChatGPT خراب شده‌اند. گروه اول، اگر آن‌ها ChatGPT را زیاد استفاده نکرده باشند، گاهی اوقات Bard/Gemini را برای نیازهای خود "کاملاً خوب" می‌دانند و قدردانی می‌کنند که با جستجو یکپارچه شده و رایگان است. گروه دوم تقریباً همیشه مقایسه می‌کنند و Gemini را ناکافی می‌یابند. آن‌ها ممکن است بگویند، "چرا باید از Bard استفاده کنم وقتی که ChatGPT 90% مواقع بهتر است؟". بنابراین درک کاربر عادی واقعاً به چارچوب مرجع قبلی آن‌ها بستگی دارد. کسانی که تازه به دستیارهای AI هستند ممکن است Gemini را به عنوان یک نوآوری مفید ارزیابی کنند؛ کسانی که با رقابت تجربه دارند آن را به عنوان یک ناامیدی می‌بینند که *"هنوز اینقدر بد است" و نیاز به بهبود دارد.

• کاربران تجاری/حرفه‌ای: بسیاری از حرفه‌ای‌ها Bard را زمانی که با یکپارچه‌سازی Google Workspace (Duet AI) راه‌اندازی شد، امتحان کردند. درک در میان این گروه احتیاط‌آمیز است. از یک سو، آن‌ها به وعده‌های سازمانی Google در مورد حریم خصوصی داده‌ها و یکپارچه‌سازی اعتماد دارند (مثلاً، ویرایش اسناد از طریق AI، خلاصه‌سازی جلسات از دعوت‌نامه‌های Calendar و غیره). از سوی دیگر، آزمایش‌های اولیه اغلب نشان دادند که Gemini اشتباهات واقعی می‌کند یا خروجی‌های عمومی ارائه می‌دهد، که برای استفاده تجاری اعتمادآور نیست. برای مثال، یک حرفه‌ای ممکن است از Bard بخواهد یک گزارش مشتری را پیش‌نویس کند – اگر Bard داده‌های نادرست یا بینش‌های ضعیف وارد کند، می‌تواند بیشتر دردسرساز باشد تا کمک. بنابراین، کاربران حرفه‌ای تمایل دارند Bard را برای وظایف غیر بحرانی آزمایش کنند اما هنوز به GPT-4 یا Claude برای خروجی‌های مهم متکی هستند. همچنین درک این است که Google در حال جبران است: بسیاری Bard را به عنوان "آماده برای زمان اصلی" نمی‌دانند و تصمیم به انتظار گرفته‌اند. برخی از درک‌های مثبت در زمینه‌هایی مانند پرسش‌های داده‌ای زمان واقعی وجود دارد – مثلاً، یک تحلیلگر مالی در Reddit اشاره کرد که Bard می‌تواند اطلاعات بازار اخیر را به لطف جستجوی Google بگیرد، که ChatGPT نمی‌تواند مگر اینکه پلاگین‌ها فعال شوند. بنابراین در حوزه‌هایی که داده‌های جاری کلیدی است، چند حرفه‌ای یک مزیت دیدند. یک نکته دیگر: افرادی در اکوسیستم Google (مثلاً، شرکت‌هایی که به طور انحصاری از Google Workspace استفاده می‌کنند) دیدگاه کمی مطلوب‌تر دارند فقط به این دلیل که Bard/Gemini گزینه‌ای است که با محیط آن‌ها مطابقت دارد. آن‌ها امیدوارند که بهبود یابد به جای تغییر به یک اکوسیستم کاملاً متفاوت. به طور خلاصه، کاربران تجاری Gemini را به عنوان احتمالاً بسیار مفید می‌بینند (با توجه به داده‌ها و ابزارهای Google)، اما تا اوایل ۲۰۲۵ هنوز اعتماد کامل را به دست نیاورده است. آن‌ها آن را به عنوان "رقیب جدیدی که هنوز کاملاً آماده نیست" درک می‌کنند – ارزش نظارت دارد، اما هنوز برای وظایف بحرانی به آن اعتماد نمی‌کنند. شهرت Google مقداری صبر از این جمعیت می‌خرد، اما نه به طور نامحدود؛ اگر Gemini به طور قابل توجهی بهبود نیابد، حرفه‌ای‌ها ممکن است آن را به طور گسترده‌ای نپذیرند و به راه‌حل‌های دیگر پایبند بمانند.

---

LLMهای منبع باز (مثلاً مدل‌های مبتنی بر LLaMA)​

نقاط ضعف و محدودیت‌های مشترک​

• نیازهای سخت‌افزاری و تنظیمات: برخلاف چت‌بات‌های ابری، LLMهای منبع باز معمولاً نیاز به اجرای آن‌ها بر روی سخت‌افزار محلی یا یک سرور دارند. این بلافاصله یک نقطه ضعف ارائه می‌دهد: بسیاری از مدل‌ها (برای مثال، یک مدل 70 میلیارد پارامتری LLaMA) به یک GPU قدرتمند با مقدار زیادی VRAM برای اجرای روان نیاز دارند. همانطور که یکی از کاربران Reddit به طور خلاصه بیان کرد، "LLMهای محلی بر روی اکثر سخت‌افزارهای مصرف‌کننده دقت لازم برای هر توسعه پیچیده‌ای را نخواهند داشت." برای فرد متوسط با تنها یک GPU 8GB یا 16GB (یا فقط یک CPU)، اجرای یک مدل با کیفیت بالا می‌تواند کند یا به طور کامل غیرقابل اجرا باشد. کاربران ممکن است به مدل‌های کوچکتر که جا می‌شوند متوسل شوند، اما آن‌ها اغلب خروجی با کیفیت پایین‌تر ("پاسخ‌های احمقانه‌تر") می‌دهند. پیچیدگی تنظیمات یک مسئله دیگر است – نصب وزن‌های مدل، تنظیم محیط‌هایی مانند Oobabooga یا Lang

یک تغییر غیرمنتظره در دنیای مقررات هوش مصنوعی در حال رخ دادن است: شرکت‌های سنتی، نه فقط غول‌های فناوری، خود را در مرکز بحث‌های حریم خصوصی هوش مصنوعی اروپا می‌بینند. در حالی که تیترها اغلب بر شرکت‌هایی مانند متا و گوگل تمرکز می‌کنند، داستان مهم‌تر این است که چگونه شرکت‌های جهانی اصلی در حال پیمایش در چشم‌انداز پیچیده استقرار هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها هستند.

وضعیت جدید در مقررات هوش مصنوعی​

کمیسیون حفاظت از داده‌های ایرلند (DPC) به عنوان تأثیرگذارترین نهاد نظارتی حریم خصوصی هوش مصنوعی در اروپا ظهور کرده است و از طریق مقررات عمومی حفاظت از داده‌های اتحادیه اروپا (GDPR) قدرت فوق‌العاده‌ای دارد. به عنوان مرجع نظارتی اصلی برای اکثر شرکت‌های بزرگ فناوری با دفاتر مرکزی اروپایی در دوبلین، تصمیمات DPC در سراسر چشم‌انداز فناوری جهانی تأثیر می‌گذارد. تحت مکانیزم یک‌جا-فروشگاه GDPR، تصمیمات DPC در مورد حفاظت از داده‌ها می‌تواند به طور مؤثر عملیات شرکت‌ها را در تمام ۲۷ کشور عضو اتحادیه اروپا تحت تأثیر قرار دهد. با جریمه‌هایی تا ۴٪ از درآمد سالانه جهانی یا ۲۰ میلیون یورو (هر کدام که بیشتر باشد)، نظارت شدید DPC بر استقرار هوش مصنوعی فقط یک مانع نظارتی دیگر نیست – بلکه در حال تغییر نحوه برخورد شرکت‌های جهانی با توسعه هوش مصنوعی است. این بررسی فراتر از حفاظت سنتی از داده‌ها به قلمرو جدیدی گسترش می‌یابد: چگونه شرکت‌ها مدل‌های هوش مصنوعی را آموزش و استقرار می‌دهند، به ویژه هنگامی که از داده‌های کاربران برای یادگیری ماشین استفاده مجدد می‌کنند.

آنچه این موضوع را به خصوص جالب می‌کند این است که بسیاری از این شرکت‌ها بازیگران سنتی فناوری نیستند. آن‌ها شرکت‌های معتبری هستند که به طور اتفاقی از هوش مصنوعی برای بهبود عملیات و تجربه مشتری استفاده می‌کنند – از خدمات مشتری تا توصیه‌های محصول. این دقیقاً به همین دلیل است که داستان آن‌ها مهم است: آن‌ها نماینده آینده‌ای هستند که در آن هر شرکتی یک شرکت هوش مصنوعی خواهد بود.

اثر متا​

برای درک چگونگی رسیدن به اینجا، باید به چالش‌های اخیر نظارتی متا نگاهی بیندازیم. وقتی متا اعلام کرد که از پست‌های عمومی فیس‌بوک و اینستاگرام برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند، واکنش زنجیره‌ای ایجاد شد. پاسخ DPC سریع و شدید بود و به طور مؤثر متا را از آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌های اروپایی منع کرد. برزیل به سرعت از این روند پیروی کرد.

این فقط در مورد متا نبود. این یک پیش‌زمینه جدید ایجاد کرد: هر شرکتی که از داده‌های مشتری برای آموزش هوش مصنوعی استفاده می‌کند، حتی داده‌های عمومی، باید با احتیاط عمل کند. روزهای "سریع حرکت کن و چیزها را بشکن" به پایان رسیده است، حداقل در مورد هوش مصنوعی و داده‌های کاربران.

کتابچه راهنمای جدید هوش مصنوعی شرکتی​

آنچه به خصوص روشنگر است، نحوه پاسخگویی شرکت‌های جهانی و چارچوب نوظهور آن‌ها برای توسعه مسئولانه هوش مصنوعی است:

1. پیش‌اطلاع‌رسانی به نهادهای نظارتی: شرکت‌ها اکنون به طور فعالانه با نهادهای نظارتی قبل از استقرار ویژگی‌های مهم هوش مصنوعی ارتباط برقرار می‌کنند. در حالی که این ممکن است توسعه را کند کند، اما مسیر پایداری را ایجاد می‌کند.

2. کنترل‌های کاربری: پیاده‌سازی مکانیزم‌های قوی خروج به کاربران کنترل می‌دهد که چگونه داده‌های آن‌ها در آموزش هوش مصنوعی استفاده شود.

3. ناشناس‌سازی و حفظ حریم خصوصی: راه‌حل‌های فنی مانند حفظ حریم خصوصی تفاضلی و تکنیک‌های ناشناس‌سازی پیشرفته برای حفاظت از داده‌های کاربران در حالی که همچنان به نوآوری هوش مصنوعی امکان می‌دهند، به کار گرفته می‌شوند.

4. مستندسازی و توجیه: مستندسازی گسترده و ارزیابی‌های تأثیر به بخش‌های استاندارد فرآیند توسعه تبدیل شده‌اند و مسئولیت‌پذیری و شفافیت را ایجاد می‌کنند.

مسیر پیش رو​

آنچه باعث خوش‌بینی من می‌شود این است که ما شاهد ظهور یک چارچوب عملی برای توسعه مسئولانه هوش مصنوعی هستیم. بله، محدودیت‌ها و فرآیندهای جدیدی برای پیمایش وجود دارد. اما این محافظ‌ها نوآوری را متوقف نمی‌کنند – بلکه آن را به سمت پایدارتری هدایت می‌کنند.

شرکت‌هایی که این موضوع را به درستی درک کنند، مزیت رقابتی قابل‌توجهی خواهند داشت. آن‌ها اعتماد کاربران و نهادهای نظارتی را جلب خواهند کرد و در نهایت به استقرار سریع‌تر ویژگی‌های هوش مصنوعی در طولانی‌مدت کمک خواهند کرد. تجربیات پیشگامان نشان می‌دهد که حتی تحت نظارت شدید نظارتی، می‌توان با احترام به نگرانی‌های حریم خصوصی به نوآوری با هوش مصنوعی ادامه داد.

این به چه معناست برای آینده​

پیامدها فراتر از بخش فناوری گسترش می‌یابند. همانطور که هوش مصنوعی همه‌گیر می‌شود، هر شرکتی باید با این مسائل دست و پنجه نرم کند. شرکت‌هایی که موفق خواهند شد، آن‌هایی هستند که:

• ملاحظات حریم خصوصی را از روز اول در توسعه هوش مصنوعی خود ایجاد می‌کنند
• در راه‌حل‌های فنی برای حفاظت از داده‌ها سرمایه‌گذاری می‌کنند
• فرآیندهای شفاف برای کنترل کاربر و استفاده از داده‌ها ایجاد می‌کنند
• گفتگوی باز با نهادهای نظارتی را حفظ می‌کنند

تصویر بزرگ‌تر​

آنچه در اینجا در حال رخ دادن است فقط در مورد انطباق یا مقررات نیست. این در مورد ساختن سیستم‌های هوش مصنوعی است که مردم می‌توانند به آن‌ها اعتماد کنند. و این برای موفقیت بلندمدت فناوری هوش مصنوعی حیاتی است.

شرکت‌هایی که مقررات حریم خصوصی را نه به عنوان موانع بلکه به عنوان محدودیت‌های طراحی می‌بینند، آن‌هایی خواهند بود که در این عصر جدید موفق می‌شوند. آن‌ها محصولات بهتری خواهند ساخت، اعتماد بیشتری کسب خواهند کرد و در نهایت ارزش بیشتری ایجاد خواهند کرد.

برای کسانی که نگران هستند که مقررات حریم خصوصی نوآوری هوش مصنوعی را خفه کند، شواهد اولیه نشان می‌دهد که اینطور نیست. این نشان می‌دهد که با رویکرد درست، می‌توانیم هم سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمند و هم حفاظت‌های قوی حریم خصوصی داشته باشیم. این فقط اخلاق خوب نیست – این کسب و کار خوب است.

در چشم‌انداز دیجیتال به سرعت در حال تحول امروز، فناوری‌های غیرمتمرکز در حال ایجاد تغییرات بنیادی در نحوه تولید، ذخیره‌سازی و تعامل با داده‌ها هستند. این انقلاب در عرصه شبکه‌های اجتماعی غیرمتمرکز به وضوح مشهود است. در میان چالش‌هایی مانند سازگاری داده‌ها، مقیاس‌پذیری و تنگناهای عملکردی، راه‌حل نوآورانه فارکستر—Snapchain—به عنوان نمادی از نبوغ ظاهر می‌شود. این گزارش به جزئیات فنی Snapchain می‌پردازد، آن را در بستر گسترده‌تر پلتفرم‌های اجتماعی وب 3 قرار می‌دهد و شباهت‌های جذابی با اکوسیستم‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز، مانند آن‌هایی که توسط شبکه Cuckoo حمایت می‌شوند، ترسیم می‌کند تا بررسی کند چگونه فناوری پیشرفته در حال تحول در بیان خلاقانه و تعامل دیجیتال است.

1. تکامل شبکه‌های اجتماعی غیرمتمرکز​

شبکه‌های اجتماعی غیرمتمرکز ایده جدیدی نیستند. پیشگامان اولیه با مسائلی مانند مقیاس‌پذیری و همگام‌سازی داده‌ها مواجه بودند زیرا پایگاه‌های کاربری رشد می‌کردند. برخلاف همتایان متمرکز خود، این پلتفرم‌ها باید با دشواری‌های ذاتی دستیابی به اجماع در یک شبکه توزیع شده مقابله کنند. مدل‌های اولیه اغلب به ساختارهای داده ابتدایی متکی بودند که تلاش می‌کردند حتی با پیوستن و ترک شرکت‌کنندگان غیرمتمرکز، سازگاری را حفظ کنند. اگرچه این سیستم‌ها وعده‌هایی را نشان دادند، اما اغلب تحت فشار رشد انفجاری ناکام ماندند.

ورود Snapchain. پاسخ فارکستر به مسائل مداوم تأخیر داده، چالش‌های همگام‌سازی و ناکارآمدی‌های موجود در طراحی‌های قبلی. ساخته شده برای همزمان پذیرش میلیون‌ها کاربر و پردازش ده‌ها هزار تراکنش در ثانیه (TPS)، Snapchain نمایانگر یک جهش کوانتومی در معماری لایه داده غیرمتمرکز است.

2. بررسی Snapchain: یک مرور فنی​

در هسته خود، Snapchain یک لایه ذخیره‌سازی داده شبیه بلاکچین است. با این حال، بسیار بیشتر از یک دفتر کل ساده است. این یک سیستم با مهندسی بالا است که برای سرعت و مقیاس‌پذیری طراحی شده است. بیایید ویژگی‌های برجسته آن را بررسی کنیم:

توان عملیاتی بالا و مقیاس‌پذیری​

• بیش از 10,000 تراکنش در ثانیه (TPS): یکی از ویژگی‌های برجسته Snapchain ظرفیت آن برای مدیریت بیش از 10,000 TPS است. در اکوسیستمی که هر عمل اجتماعی—از یک لایک تا یک پست—به عنوان یک تراکنش محسوب می‌شود، این توان عملیاتی برای حفظ تجربه کاربری بی‌نقص حیاتی است.

• شاردینگ برای مدیریت داده مقیاس‌پذیر: Snapchain از تکنیک‌های شاردینگ تعیین‌کننده برای توزیع داده‌ها در چندین بخش یا شارد استفاده می‌کند. این معماری اطمینان می‌دهد که با رشد شبکه، می‌تواند به صورت افقی مقیاس‌پذیر شود بدون اینکه عملکرد را به خطر بیندازد. شاردینگ مبتنی بر حساب به طور مؤثری بار داده را تجزیه می‌کند و اطمینان می‌دهد که هر شارد با کارایی بهینه عمل می‌کند.

عملیات قوی و مقرون به صرفه​

• مدل اجاره حالت: Snapchain مدل اجاره حالت نوآورانه‌ای را معرفی می‌کند که در آن کاربران هزینه سالانه ثابتی را برای دسترسی به قابلیت‌های تراکنش تقریباً نامحدود پرداخت می‌کنند. این مدل، اگرچه محدودیت‌های نرخ و ذخیره‌سازی در هر حساب را اعمال می‌کند، ساختار هزینه قابل پیش‌بینی را فراهم می‌کند و استفاده کارآمد از داده‌ها را در طول زمان تشویق می‌کند. این یک تعادل بین انعطاف‌پذیری عملیاتی و ضرورت هرس داده منظم است.

• عملیات مقرون به صرفه در ابر: اجرای Snapchain در محیط‌های ابری می‌تواند با هزینه کمتر از 1,000 دلار در ماه انجام شود—گواهی بر طراحی لاغر و کارایی هزینه آن که می‌تواند مدل‌های مشابهی را در پلتفرم‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز و خلاقانه الهام بخشد.

پشته فناوری پیشرفته​

• پیاده‌سازی با Rust: تصمیم برای ساخت Snapchain با Rust استراتژیک است. Rust که به خاطر عملکرد و ایمنی حافظه‌اش شناخته می‌شود، قابلیت اطمینان لازم برای مدیریت حجم بالای تراکنش‌ها بدون قربانی کردن امنیت را فراهم می‌کند و آن را به انتخابی ایده‌آل برای چنین جزء زیرساختی حیاتی تبدیل می‌کند.

• موتور اجماع Malachite: استفاده از نوآوری‌هایی مانند موتور اجماع Malachite (یک پیاده‌سازی Rust مبتنی بر Tendermint) فرآیند تولید بلوک را ساده می‌کند و سازگاری داده‌ها را افزایش می‌دهد. با استفاده از یک کمیته از اعتبارسنج‌ها، Snapchain به طور کارآمد به اجماع می‌رسد و به اطمینان از اینکه شبکه هم غیرمتمرکز و هم قوی باقی می‌ماند کمک می‌کند.

• ساختاردهی و هرس تراکنش‌ها: طراحی شده با دینامیک شبکه‌های اجتماعی در ذهن، Snapchain تراکنش‌ها را حول محور اقدامات اجتماعی مانند لایک‌ها، نظرات و پست‌ها می‌سازد. برای مدیریت مقیاس‌پذیری، از مکانیزم هرس منظم استفاده می‌کند و تراکنش‌های قدیمی‌تر که از محدودیت‌های خاصی فراتر می‌روند را حذف می‌کند و بدین ترتیب چابکی را بدون به خطر انداختن یکپارچگی تاریخی برای اکثر اهداف عملی حفظ می‌کند.

3. نقش Snapchain در اکوسیستم اجتماعی غیرمتمرکز​

Snapchain به تنهایی توسعه نیافته است—این بخشی از دیدگاه جاه‌طلبانه فارکستر برای یک فضای آنلاین غیرمتمرکز و دموکراتیک است. در اینجا چگونگی جایگاه Snapchain به عنوان یک تغییر دهنده بازی آمده است:

بهبود همگام‌سازی داده‌ها​

شبکه‌های متمرکز سنتی از سازگاری فوری داده‌ها به لطف یک سرور معتبر واحد بهره‌مند می‌شوند. در مقابل، شبکه‌های غیرمتمرکز به دلیل تأخیرهای انتقال مجدد و مکانیزم‌های اجماع پیچیده با تأخیر مواجه می‌شوند. Snapchain با استفاده از مکانیزم تولید بلوک قوی، این مسائل را از بین می‌برد و اطمینان می‌دهد که همگام‌سازی داده‌ها تقریباً در زمان واقعی است. مرحله تست‌نت خود نشان‌دهنده قابلیت عملی آن بوده است؛ در روزهای اولیه خود، Snapchain نتایج چشمگیری از جمله پردازش 70,000 بلوک در یک روز را به دست آورده است—نشانه‌ای واضح از پتانسیل آن برای مدیریت بارهای دنیای واقعی.

توانمندسازی تعاملات کاربر​

یک شبکه اجتماعی را در نظر بگیرید که در آن هر عمل کاربر یک تراکنش قابل تأیید ایجاد می‌کند. لایه داده نوآورانه Snapchain به طور مؤثری این تعاملات بی‌شمار را به یک ساختار منسجم و مقیاس‌پذیر سازماندهی می‌کند. برای پلتفرم‌هایی مانند فارکستر، این به معنای قابلیت اطمینان بیشتر، تجربه کاربری بهتر و در نهایت یک اکوسیستم اجتماعی جذاب‌تر است.

یک مدل اقتصادی جدید برای تعاملات اجتماعی​

هزینه سالانه ثابت همراه با مدل اجاره حالت، نحوه تفکر کاربران و توسعه‌دهندگان درباره هزینه‌ها در یک محیط غیرمتمرکز را متحول می‌کند. به جای تحمل هزینه‌های تراکنش غیرقابل پیش‌بینی، کاربران هزینه‌ای از پیش تعیین شده برای دسترسی به خدمات پرداخت می‌کنند. این نه تنها فرآیند تعامل را دموکراتیک می‌کند بلکه به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد با اطمینان از هزینه‌ها نوآوری کنند—رویکردی که می‌تواند در پلتفرم‌های خلاقانه هوش مصنوعی غیرمتمرکز که تلاش می‌کنند قدرت پردازش خلاقانه مقرون به صرفه‌ای ارائه دهند، منعکس شود.

4. نقاط عطف توسعه فعلی و چشم‌انداز آینده​

سفر Snapchain با جدول زمانی جاه‌طلبانه و نقاط عطف موفقیت‌آمیز مشخص می‌شود که زمینه را برای استقرار کامل آن فراهم کرده است:

مراحل کلیدی توسعه​

• آزمایش آلفا: مرحله آلفا در دسامبر 2024 آغاز شد و اولین گام در اثبات مفهوم Snapchain در یک محیط زنده بود.

• راه‌اندازی تست‌نت: در 4 فوریه 2025، تست‌نت به صورت زنده اجرا شد. در این مرحله، Snapchain توانایی خود را در همگام‌سازی مقادیر زیادی از داده‌های فارکستر به صورت موازی نشان داد، ویژگی‌ای ضروری برای مدیریت حجم بالای تراکنش‌ها در شبکه‌ای که به میلیون‌ها کاربر خدمت می‌کند.

• چشم‌اندازهای مین‌نت: با نشان دادن عملکرد امیدوارکننده تست‌نت—برای مثال، دستیابی به بین 1,000-2,000 TPS بدون شاردینگ گسترده—نقشه راه اکنون به سمت ادغام‌های چندگانه بلوک‌ساز برای افزایش بیشتر توان عملیاتی اشاره دارد. راه‌اندازی مین‌نت هدف‌گذاری شده (که برای فوریه 2025 در برخی منابع پیش‌بینی شده است) انتظار می‌رود که به طور کامل از پتانسیل Snapchain بهره‌برداری کند و از 1 میلیون کاربر روزانه پیش‌بینی شده پشتیبانی کند.

چالش‌ها و ملاحظات​

در حالی که Snapchain برای موفقیت آماده است، بدون چالش نیست. چند ملاحظه کلیدی نیاز به توجه دارند:

1. افزایش پیچیدگی: معرفی مراحل اجماع، شاردینگ و همگام‌سازی داده‌ها به صورت واقعی به طور اجتناب‌ناپذیری پیچیدگی سیستم را افزایش می‌دهد. این عوامل می‌توانند حالت‌های خرابی اضافی یا چالش‌های عملیاتی را معرفی کنند که نیاز به نظارت مداوم و استراتژی‌های تطبیقی دارند.

2. هرس داده و محدودیت‌های اجاره حالت: ضرورت هرس تراکنش‌های قدیمی برای حفظ عملکرد شبکه به معنای از دست دادن داده‌های تاریخی خاصی است. این برای اقدامات گذرا مانند لایک‌ها قابل قبول است اما می‌تواند مشکلاتی برای سوابقی که نیاز به نگهداری طولانی‌مدت دارند ایجاد کند. توسعه‌دهندگان و طراحان پلتفرم باید تدابیری برای مدیریت این تجارت داشته باشند.

3. پتانسیل سانسور: اگرچه طراحی Snapchain هدف به حداقل رساندن امکان سانسور را دارد، اما ذات تولید بلوک به این معناست که اعتبارسنج‌ها قدرت قابل توجهی دارند. اقداماتی مانند چرخش رهبران و حاکمیت فعال جامعه برای مقابله با این خطر در نظر گرفته شده‌اند، اما هوشیاری ضروری است.

4. ادغام با مدل‌های داده موجود: نیازهای Snapchain برای به‌روزرسانی‌های زمان واقعی و جهش‌های حالت چالشی را در هنگام ادغام با لایه‌های ذخیره‌سازی داده‌های سنتی غیرقابل تغییر ایجاد می‌کند. نوآوری در اینجا در طراحی سیستمی است که تغییر را در آغوش می‌گیرد و در عین حال امنیت و یکپارچگی داده‌ها را حفظ می‌کند.

با وجود این چالش‌ها، مزایا به مراتب بیشتر از مشکلات احتمالی است. ظرفیت سیستم برای توان عملیاتی بالا، عملیات مقرون به صرفه و مکانیزم‌های اجماع قوی آن را به یک راه‌حل جذاب برای شبکه‌های اجتماعی غیرمتمرکز تبدیل می‌کند.

5. درس‌هایی از Snapchain برای پلتفرم‌های هوش مصنوعی و خلاقانه غیرمتمرکز​

به عنوان اولین مدیر بازاریابی و جامعه برای شبکه Cuckoo—یک پلتفرم خلاقانه هوش مصنوعی غیرمتمرکز—درک Snapchain بینش‌های ارزشمندی را در مورد همگرایی نوظهور فناوری بلاکچین و برنامه‌های غیرمتمرکز ارائه می‌دهد. در اینجا چگونگی انعکاس و الهام‌بخشی نوآوری‌های Snapchain در چشم‌انداز هوش مصنوعی غیرمتمرکز آمده است:

مدیریت حجم بالای تراکنش‌ها​

همانطور که Snapchain برای پشتیبانی از میلیون‌ها کاربر فعال روزانه شبکه اجتماعی مقیاس‌پذیر است، پلتفرم‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز نیز باید قادر به مدیریت حجم بالای تعاملات خلاقانه باشند—خواه تولید هنر در زمان واقعی، داستان‌سرایی تعاملی یا پروژه‌های دیجیتال مشترک. توانایی TPS بالای Snapchain گواهی بر امکان‌پذیری ساخت شبکه‌هایی است که می‌توانند از وظایف پرمنبع پشتیبانی کنند، که برای برنامه‌های خلاقانه نوآورانه با قدرت هوش مصنوعی نویدبخش است.

پیش‌بینی هزینه و اقتصاد غیرمتمرکز​

هزینه سالانه ثابت و مدل اجاره حالت یک محیط اقتصادی قابل پیش‌بینی برای کاربران ایجاد می‌کند. برای پلتفرم‌های خلاقانه مانند شبکه Cuckoo، این رویکرد می‌تواند مدل‌های جدید کسب درآمد را الهام بخشد که از عدم قطعیت هزینه‌های تراکنش صرف‌نظر می‌کنند. سناریویی را تصور کنید که در آن هنرمندان و توسعه‌دهندگان هزینه‌ای قابل پیش‌بینی برای دسترسی به منابع محاسباتی پرداخت می‌کنند و اطمینان حاصل می‌کنند که فرآیندهای خلاقانه آنها توسط هزینه‌های متغیر مختل نمی‌شود.

تأکید بر شفافیت و همکاری منبع باز​

توسعه Snapchain با ماهیت منبع باز آن مشخص می‌شود. با پیاده‌سازی‌های قانونی موجود در GitHub و بحث‌های فعال جامعه در مورد بهبودهای فنی، Snapchain اصول شفافیت و پیشرفت جمعی را تجسم می‌بخشد. در اکوسیستم هوش مصنوعی غیرمتمرکز ما، پرورش یک جامعه منبع باز مشابه کلید جرقه زدن نوآوری و اطمینان از اینکه ابزارهای خلاقانه همچنان پیشرفته و پاسخگو به بازخورد کاربران باقی می‌مانند خواهد بود.

گرده‌افشانی متقابل فناوری‌ها​

ادغام Snapchain با فارکستر نشان می‌دهد که چگونه لایه‌های داده نوآورانه می‌توانند به طور یکپارچه برنامه‌های غیرمتمرکز متنوعی را پشتیبانی کنند. برای پلتفرم‌های خلاقانه هوش مصنوعی، همگرایی معماری‌های شبیه بلاکچین برای مدیریت داده‌ها با مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی نمایانگر زمینه‌ای حاصلخیز برای توسعه‌های پیشگامانه است. با بررسی تقاطع ذخیره‌سازی غیرمتمرکز، مکانیزم‌های اجماع و خلاقیت مبتنی بر هوش مصنوعی، پلتفرم‌هایی مانند شبکه Cuckoo می‌توانند رویکردهای جدیدی به هنر دیجیتال، روایت‌های تعاملی و طراحی مشترک در زمان واقعی را باز کنند.

6. نگاهی به آینده: Snapchain و آینده شبکه‌های غیرمتمرکز​

با راه‌اندازی کامل آن که در سه ماهه اول 2025 پیش‌بینی می‌شود، Snapchain آماده است تا معیارهای جدیدی در مدیریت داده‌های اجتماعی تعیین کند. همانطور که توسعه‌دهندگان بر روی معماری آن تکرار می‌کنند، برخی از حوزه‌های کلیدی برای کاوش آینده شامل موارد زیر است:

• استراتژی‌های شاردینگ پیشرفته: با اصلاح تکنیک‌های شاردینگ، تکرارهای آینده Snapchain می‌تواند به TPS حتی بالاتری دست یابد و راه را برای تجربیات بی‌وقفه در پلتفرم‌های اجتماعی فوق‌العاده مقیاس‌پذیر هموار کند.

• ادغام با لایه‌های داده نوظهور: فراتر از رسانه‌های اجتماعی، پتانسیل برای فناوری‌های شبیه Snapchain وجود دارد که از برنامه‌های غیرمتمرکز دیگر، از جمله امور مالی، بازی و نه کمتر، پلتفرم‌های خلاقانه هوش مصنوعی پشتیبانی کند.

• مطالعات موردی دنیای واقعی و معیارهای پذیرش کاربر: در حالی که داده‌های اولیه تست‌نت امیدوارکننده است، مطالعات جامع که عملکرد Snapchain را در سناریوهای زنده جزئیات می‌دهند بسیار ارزشمند خواهد بود. چنین تحلیل‌هایی می‌تواند هم توسعه‌دهندگان و هم کاربران را در مورد بهترین شیوه‌ها و مشکلات احتمالی آگاه کند.

• حاکمیت جامعه محور و اقدامات امنیتی: همانطور که با هر سیستم غیرمتمرکز، حاکمیت فعال جامعه نقش مهمی ایفا می‌کند. اطمینان از اینکه اعتبارسنج‌ها به استانداردهای بالایی پایبند هستند و خطرات احتمالی سانسور کاهش می‌یابد برای حفظ اعتماد بسیار مهم خواهد بود.

7. نتیجه‌گیری: نوشتن فصل بعدی در نوآوری غیرمتمرکز​

Snapchain فارکستر بیش از یک لایه داده جدید است؛ این یک گام جسورانه به سوی آینده‌ای است که در آن شبکه‌های غیرمتمرکز می‌توانند با سرعت و مقیاسی که زندگی دیجیتال مدرن می‌طلبد عمل کنند. با پرداختن به چالش‌های تاریخی در سازگاری داده‌ها و مقیاس‌پذیری با راه‌حل‌های نوآورانه—مانند TPS بالا، شاردینگ و یک مدل اقتصادی مبتنی بر مصرف—Snapchain زمینه را برای پلتفرم‌های اجتماعی نسل بعدی فراهم می‌کند.

برای کسانی از ما که از پتانسیل پلتفرم‌های هوش مصنوعی و خلاقانه غیرمتمرکز مانند شبکه Cuckoo الهام گرفته‌اند، Snapchain درس‌های ارزشمندی ارائه می‌دهد. تصمیمات معماری و مدل‌های اقتصادی آن نه تنها در شبکه‌های اجتماعی قابل اجرا هستند بلکه به هر حوزه‌ای که در آن توان عملیاتی بالا، پیش‌بینی هزینه و توسعه جامعه محور ارزشمند است نیز منتقل می‌شوند. همانطور که پلتفرم‌ها به طور فزاینده‌ای حوزه‌های تعامل اجتماعی و نوآوری خلاقانه را ادغام می‌کنند، گرده‌افشانی متقابل بین فناوری‌های بلاکچین و هوش مصنوعی غیرمتمرکز بسیار مهم خواهد بود. کار پیشگامانه پشت Snapchain بنابراین به عنوان هم یک نقشه راه و هم منبع الهام برای همه ما که آینده خلاقیت و تعامل دیجیتال را می‌سازیم عمل می‌کند.

همانطور که شاهد رشد Snapchain از آزمایش آلفا تا استقرار کامل مین‌نت هستیم، جامعه فناوری گسترده‌تر باید توجه کند. هر گام در توسعه آن—از پیاده‌سازی مبتنی بر Rust تا تعامل جامعه منبع باز آن—تعهدی به نوآوری را نشان می‌دهد که به شدت با اصول توانمندسازی خلاقانه غیرمتمرکز همخوانی دارد. در این عصر که فناوری قوانین تعامل را بازنویسی می‌کند، Snapchain نمونه‌ای درخشان از چگونگی تبدیل طراحی هوشمند و غیرمتمرکز معماری‌های داده دست و پاگیر به سیستم‌های چابک، پویا و کاربرپسند است.

بگذارید این یک فراخوان برای اقدام باشد: همانطور که ما در شبکه Cuckoo به حمایت از همگرایی غیرمتمرکز و هوش مصنوعی خلاقانه ادامه می‌دهیم، متعهد به یادگیری از و ساختن بر اساس نوآوری‌هایی مانند Snapchain باقی می‌مانیم. آینده غیرمتمرکز، فوق‌العاده سریع و به طرز شگفت‌انگیزی مشترک است. با هر پیشرفت جدید، خواه در مدیریت داده‌های اجتماعی یا خلق هنر مبتنی بر هوش مصنوعی، به جهانی نزدیک‌تر می‌شویم که در آن فناوری نه تنها اطلاع‌رسانی می‌کند بلکه الهام‌بخش نیز هست—جهانی که خوش‌بینانه‌تر، نوآورانه‌تر و فراگیرتر است.

---

به طور خلاصه، Snapchain فارکستر صرفاً یک ارتقاء فنی نیست—بلکه یک نوآوری تحول‌آفرین در چشم‌انداز داده‌های غیرمتمرکز است. طراحی پیچیده، مشخصات فنی امیدوارکننده و رویکرد آینده‌نگرانه آن روح شبکه‌های غیرمتمرکز را در بر می‌گیرد. همانطور که این درس‌ها را در کار خود در شبکه Cuckoo ادغام می‌کنیم، به یاد می‌آوریم که نوآوری زمانی شکوفا می‌شود که جرات کنیم آنچه ممکن است را دوباره تصور کنیم. سفر Snapchain تازه آغاز شده است و اثرات موجی بالقوه آن در تعاملات دیجیتال، تلاش‌های خلاقانه و اقتصادهای غیرمتمرکز آینده‌ای را وعده می‌دهد که به اندازه هیجان‌انگیز بودن انقلابی است.

با پیشرفت فناوری، چند روند به اندازه هوش مصنوعی (AI) و وب3 به‌طور تحول‌آفرین و به هم پیوسته هستند. در سال‌های اخیر، غول‌های صنعتی و استارتاپ‌ها به دنبال ترکیب این فناوری‌ها برای تغییر شکل نه تنها مدل‌های مالی و حکومتی بلکه چشم‌انداز تولید خلاقانه بوده‌اند. در هسته خود، یکپارچگی هوش مصنوعی و وب3 وضعیت موجود را به چالش می‌کشد و وعده کارایی عملیاتی، امنیت بیشتر و مدل‌های تجاری نوینی را می‌دهد که قدرت را به دستان خالقان و کاربران بازمی‌گرداند. این گزارش به بررسی یکپارچگی‌های فعلی بازار، مطالعه موردی‌های محوری و بحث در مورد فرصت‌ها و چالش‌های این همگرایی می‌پردازد. در طول این مسیر، ما دیدگاهی آینده‌نگر، مبتنی بر داده و در عین حال انتقادی را حفظ می‌کنیم که با تصمیم‌گیرندگان هوشمند و موفق و خالقان نوآور هم‌خوانی خواهد داشت.

مقدمه​

عصر دیجیتال با بازآفرینی مداوم تعریف می‌شود. با ظهور شبکه‌های غیرمتمرکز (وب3) و شتاب سریع هوش مصنوعی، نحوه تعامل ما با فناوری به‌طور ریشه‌ای بازآفرینی می‌شود. وعده وب3 برای کنترل کاربران و اعتماد مبتنی بر بلاکچین اکنون به‌طور منحصر به فردی با توانایی‌های تحلیلی و خودکارسازی هوش مصنوعی تکمیل می‌شود. این اتحاد نه تنها فناوری است بلکه فرهنگی و اقتصادی است و صنایع را از مالی و خدمات مصرفی تا هنر و تجربیات دیجیتال فراگیر بازتعریف می‌کند.

در شبکه Cuckoo، جایی که ماموریت ما سوخت‌رسانی به انقلاب خلاقانه از طریق ابزارهای هوش مصنوعی غیرمتمرکز است، این یکپارچگی درهایی را به یک اکوسیستم پرجنب‌وجوش برای سازندگان و خالقان باز می‌کند. ما شاهد یک تغییر محیطی هستیم که در آن خلاقیت به ترکیبی از هنر، کد و خودکارسازی هوشمند تبدیل می‌شود - راه را برای آینده‌ای هموار می‌کند که در آن هر کسی می‌تواند از نیروی مغناطیسی هوش مصنوعی غیرمتمرکز بهره‌برداری کند. در این محیط، نوآوری‌هایی مانند تولید هنر مبتنی بر هوش مصنوعی و منابع محاسباتی غیرمتمرکز نه تنها کارایی را بهبود می‌بخشند بلکه بافت فرهنگ دیجیتال را نیز بازتعریف می‌کنند.

همگرایی هوش مصنوعی و وب3: همکاری‌های مشترک و حرکت بازار​

ابتکارات کلیدی و مشارکت‌های استراتژیک​

تحولات اخیر روند رو به رشد همکاری‌های بین‌رشته‌ای را برجسته می‌کند:

• مشارکت دویچه تلکام و بنیاد Fetch.ai: در حرکتی که نماد ترکیب بین شرکت‌های مخابراتی قدیمی و استارتاپ‌های فناوری نسل بعدی است، زیرمجموعه MMS دویچه تلکام با بنیاد Fetch.ai در اوایل 2024 همکاری کرد. با استقرار عوامل خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی به عنوان اعتبارسنج‌ها در یک شبکه غیرمتمرکز، آن‌ها هدف داشتند تا کارایی، امنیت و مقیاس‌پذیری خدمات غیرمتمرکز را بهبود بخشند. این ابتکار به‌طور واضح به بازار نشان می‌دهد که ترکیب هوش مصنوعی با بلاکچین می‌تواند پارامترهای عملیاتی و اعتماد کاربران به شبکه‌های غیرمتمرکز را بهبود بخشد. بیشتر بخوانید

• همکاری Petoshi و پروتکل EMC: به‌طور مشابه، Petoshi - یک پلتفرم 'tap to earn' - با پروتکل EMC همکاری کرد. همکاری آن‌ها بر روی توانمندسازی توسعه‌دهندگان برای پل زدن بین برنامه‌های غیرمتمرکز مبتنی بر هوش مصنوعی (dApps) و قدرت محاسباتی اغلب چالش‌برانگیز مورد نیاز برای اجرای کارآمد آن‌ها تمرکز دارد. به عنوان راه‌حلی برای چالش‌های مقیاس‌پذیری در اکوسیستم dApp به سرعت در حال گسترش، این همکاری نشان می‌دهد که چگونه عملکرد، هنگامی که توسط هوش مصنوعی قدرت می‌گیرد، می‌تواند به‌طور قابل توجهی تلاش‌های خلاقانه و تجاری را تقویت کند. ادغام را کشف کنید

• گفتگوهای صنعتی: در رویدادهای بزرگ مانند Axios BFD نیویورک 2024، رهبران صنعتی مانند جوزف لوبین، یکی از بنیان‌گذاران اتریوم، بر نقش‌های مکمل هوش مصنوعی و وب3 تأکید کردند. این بحث‌ها این ایده را تثبیت کرده‌اند که در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند از طریق محتوای شخصی‌سازی شده و تحلیل هوشمند تعامل را به پیش ببرد، وب3 فضایی امن و کاربرمحور برای رشد این نوآوری‌ها فراهم می‌کند. خلاصه رویداد را ببینید

روندهای سرمایه‌گذاری و سرمایه‌گذاری خطرپذیر​

روندهای سرمایه‌گذاری این همگرایی را بیشتر روشن می‌کنند:

• افزایش سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی: در سال 2023، استارتاپ‌های هوش مصنوعی حمایت قابل توجهی دریافت کردند - که منجر به افزایش 30 درصدی در تأمین مالی سرمایه‌گذاری خطرپذیر ایالات متحده شد. به‌ویژه، دورهای تأمین مالی بزرگ برای شرکت‌هایی مانند OpenAI و xAI ایلان ماسک اعتماد سرمایه‌گذاران به پتانسیل مخرب هوش مصنوعی را نشان داده‌اند. پیش‌بینی می‌شود که شرکت‌های بزرگ فناوری هزینه‌های سرمایه‌ای بیش از 200 میلیارد دلار در ابتکارات مرتبط با هوش مصنوعی در سال 2024 و بعد از آن انجام دهند. رویترز

• پویایی‌های تأمین مالی وب3: برعکس، بخش وب3 با یک افت موقت مواجه شده است و در سه‌ماهه اول 2023 سرمایه‌گذاری خطرپذیر 79 درصد کاهش یافته است - رکودی که به عنوان یک تنظیم مجدد و نه یک کاهش بلندمدت دیده می‌شود. با وجود این، کل تأمین مالی در سال 2023 به 9.043 میلیارد دلار رسید و سرمایه قابل توجهی به زیرساخت‌های سازمانی و امنیت کاربران اختصاص یافت. عملکرد قوی بیت‌کوین، از جمله افزایش 160 درصدی سالانه، مقاومت بازار در فضای بلاکچین را بیشتر نشان می‌دهد. RootData

با هم، این روندها تصویری از یک اکوسیستم فناوری را ترسیم می‌کنند که در آن حرکت به سمت یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در چارچوب‌های غیرمتمرکز در حال تغییر است - استراتژی‌ای که نه تنها به کارایی‌های موجود می‌پردازد بلکه جریان‌های درآمدی کاملاً جدید و پتانسیل‌های خلاقانه‌ای را نیز باز می‌کند.

مزایای ادغام هوش مصنوعی و وب3​

امنیت پیشرفته و مدیریت داده‌های غیرمتمرکز​

یکی از مزایای جذاب ادغام هوش مصنوعی با وب3 تأثیر عمیق بر امنیت و یکپارچگی داده‌ها است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی - هنگامی که در شبکه‌های غیرمتمرکز تعبیه می‌شوند - می‌توانند تراکنش‌های بلاکچین را نظارت و تحلیل کنند تا فعالیت‌های جعلی را در زمان واقعی شناسایی و خنثی کنند. تکنیک‌هایی مانند تشخیص ناهنجاری، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل رفتاری برای شناسایی ناهنجاری‌ها استفاده می‌شوند و اطمینان حاصل می‌کنند که هم کاربران و هم زیرساخت‌ها ایمن باقی می‌مانند. به عنوان مثال، نقش هوش مصنوعی در حفاظت از قراردادهای هوشمند در برابر آسیب‌پذیری‌هایی مانند حملات بازگشتی و دستکاری زمینه‌ای در حفاظت از دارایی‌های دیجیتال بی‌نظیر بوده است.

علاوه بر این، سیستم‌های غیرمتمرکز بر شفافیت تکیه دارند. دفترکل‌های تغییرناپذیر وب3 یک مسیر قابل حسابرسی برای تصمیمات هوش مصنوعی فراهم می‌کنند و به‌طور مؤثری ماهیت 'جعبه سیاه' بسیاری از الگوریتم‌ها را رمزگشایی می‌کنند. این هم‌افزایی به‌ویژه در برنامه‌های خلاقانه و مالی که اعتماد یک ارز حیاتی است، مرتبط است. بیشتر درباره امنیت تقویت شده توسط هوش مصنوعی بخوانید

انقلاب در کارایی عملیاتی و مقیاس‌پذیری​

هوش مصنوعی نه تنها ابزاری برای امنیت است - بلکه یک موتور قوی برای کارایی عملیاتی است. در شبکه‌های غیرمتمرکز، عوامل هوش مصنوعی می‌توانند تخصیص منابع محاسباتی را بهینه کنند و اطمینان حاصل کنند که بارهای کاری متعادل و مصرف انرژی به حداقل می‌رسد. به عنوان مثال، با پیش‌بینی گره‌های بهینه برای اعتبارسنجی تراکنش‌ها، الگوریتم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های بلاکچین را افزایش می‌دهند. این کارایی نه تنها منجر به کاهش هزینه‌های عملیاتی می‌شود بلکه راه را برای روش‌های پایدارتر در محیط‌های بلاکچین هموار می‌کند.

علاوه بر این، با توجه به اینکه پلتفرم‌ها به دنبال استفاده از قدرت محاسباتی توزیع‌شده هستند، مشارکت‌هایی مانند همکاری بین Petoshi و پروتکل EMC نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند نحوه دسترسی برنامه‌های غیرمتمرکز به منابع محاسباتی را ساده کند. این قابلیت برای مقیاس‌گذاری سریع و حفظ کیفیت خدمات با افزایش پذیرش کاربران بسیار مهم است - عاملی کلیدی برای توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارهایی که به دنبال ساخت dAppهای قوی هستند.

برنامه‌های خلاقانه تحول‌آفرین: مطالعات موردی در هنر، بازی و خودکارسازی محتوا​

شاید هیجان‌انگیزترین مرز، تأثیر تحول‌آفرین همگرایی هوش مصنوعی و وب3 بر صنایع خلاق باشد. بیایید چند مطالعه موردی را بررسی کنیم:

1. هنر و NFTها: پلتفرم‌هایی مانند "Eponym" از Art AI دنیای هنر دیجیتال را تحت تأثیر قرار داده‌اند. در ابتدا به عنوان یک راه‌حل تجارت الکترونیک راه‌اندازی شد، Eponym به یک مدل وب3 تغییر مسیر داد و به هنرمندان و کلکسیونرها امکان داد تا آثار هنری تولید شده توسط هوش مصنوعی را به عنوان توکن‌های غیرقابل تعویض (NFT) در بلاکچین اتریوم ضرب کنند. تنها در 10 ساعت، این پلتفرم 3 میلیون دلار درآمد ایجاد کرد و بیش از 16 میلیون دلار حجم بازار ثانویه را تحریک کرد. این پیشرفت نه تنها قابلیت مالی هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی را نشان می‌دهد بلکه بیان خلاقانه را با غیرمتمرکز کردن بازار هنر دموکراتیزه می‌کند. مطالعه موردی را بخوانید

2. خودکارسازی محتوا: Thirdweb، یک پلتفرم توسعه‌دهنده پیشرو، کاربرد هوش مصنوعی در مقیاس‌بندی تولید محتوا را نشان داده است. با ادغام هوش مصنوعی برای تبدیل ویدیوهای یوتیوب به راهنماهای بهینه‌سازی شده برای SEO، تولید مطالعات موردی از بازخورد مشتری و تولید خبرنامه‌های جذاب، Thirdweb به افزایش ده برابری در خروجی محتوا و عملکرد SEO دست یافت. این مدل به‌ویژه برای حرفه‌ای‌های خلاق که به دنبال تقویت حضور دیجیتال خود بدون افزایش متناسب تلاش دستی هستند، هم‌خوانی دارد. تأثیر را کشف کنید

3. بازی: در زمینه پویا بازی، غیرمتمرکزسازی و هوش مصنوعی در حال ساخت جهان‌های مجازی فراگیر و همیشه در حال تکامل هستند. یک بازی وب3 یک سیستم هوش مصنوعی چندعاملی را برای تولید خودکار محتوای جدید درون بازی - از کاراکترها تا محیط‌های گسترده - ادغام کرد. این رویکرد نه تنها تجربه بازی را بهبود می‌بخشد بلکه وابستگی به توسعه انسانی مداوم را کاهش می‌دهد و اطمینان حاصل می‌کند که بازی می‌تواند به‌طور ارگانیک در طول زمان تکامل یابد. ادغام را در عمل ببینید

4. تبادل داده و بازارهای پیش‌بینی: فراتر از برنامه‌های خلاقانه سنتی، پلتفرم‌های متمرکز بر داده مانند Ocean Protocol از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های زنجیره تأمین مشترک استفاده می‌کنند و عملیات را بهینه‌سازی و تصمیمات استراتژیک را در صنایع مختلف اطلاع‌رسانی می‌کنند. به همین ترتیب، بازارهای پیش‌بینی مانند Augur از هوش مصنوعی برای تحلیل قوی داده‌ها از منابع متنوع استفاده می‌کنند و دقت نتایج رویدادها را بهبود می‌بخشند - که به نوبه خود اعتماد به سیستم‌های مالی غیرمتمرکز را تقویت می‌کند. مثال‌های بیشتری را بررسی کنید

این مطالعات موردی به عنوان شواهد ملموسی عمل می‌کنند که مقیاس‌پذیری و پتانسیل نوآورانه هوش مصنوعی غیرمتمرکز به یک بخش محدود نمی‌شود بلکه در حال ایجاد اثرات موجی در سراسر مناظر خلاقانه، مالی و مصرف‌کننده است.

چالش‌ها و ملاحظات​

در حالی که وعده ادغام هوش مصنوعی و وب3 بسیار زیاد است، چندین چالش نیاز به توجه دقیق دارند:

حریم خصوصی داده‌ها و پیچیدگی‌های نظارتی​

وب3 به خاطر تأکید بر مالکیت داده‌ها و شفافیت جشن گرفته می‌شود. با این حال، موفقیت هوش مصنوعی به دسترسی به مقادیر زیادی از داده‌ها بستگی دارد - نیازی که می‌تواند با پروتکل‌های بلاکچین حفظ حریم خصوصی در تضاد باشد. این تنش با چارچوب‌های نظارتی جهانی در حال تحول پیچیده‌تر می‌شود. در حالی که دولت‌ها به دنبال تعادل بین نوآوری و حفاظت از مصرف‌کننده هستند، ابتکاراتی مانند چارچوب نوآوری SAFE و تلاش‌های بین‌المللی مانند اعلامیه Bletchley راه را برای اقدام نظارتی محتاطانه اما هماهنگ هموار می‌کنند. بیشتر درباره تلاش‌های نظارتی بخوانید

خطرات تمرکزگرایی در دنیای غیرمتمرکز​

یکی از چالش‌های پارادوکسیکال، تمرکز احتمالی توسعه هوش مصنوعی است. اگرچه ایده‌آل وب3 توزیع قدرت است، بسیاری از نوآوری‌های هوش مصنوعی در دستان چند بازیگر بزرگ فناوری متمرکز است. این مراکز توسعه مرکزی می‌توانند به‌طور ناخواسته ساختاری سلسله‌مراتبی را بر شبکه‌های ذاتاً غیرمتمرکز تحمیل کنند و اصول اصلی وب3 مانند شفافیت و کنترل جامعه را تضعیف کنند. کاهش این امر نیاز به تلاش‌های منبع باز و منابع داده متنوع دارد تا اطمینان حاصل شود که سیستم‌های هوش مصنوعی عادلانه و بی‌طرف باقی می‌مانند. بینش‌های بیشتری را کشف کنید

پیچیدگی فنی و مصرف انرژی​

ادغام هوش مصنوعی در محیط‌های وب3 کار کوچکی نیست. ترکیب این دو سیستم پیچیده نیاز به منابع محاسباتی قابل توجهی دارد که به نوبه خود نگرانی‌هایی در مورد مصرف انرژی و پایداری محیطی را ایجاد می‌کند. توسعه‌دهندگان و محققان به‌طور فعال در حال بررسی مدل‌های هوش مصنوعی با کارایی انرژی و روش‌های محاسباتی توزیع‌شده هستند، اما این‌ها همچنان حوزه‌های تحقیقاتی نوپا هستند. کلید این است که نوآوری را با پایداری متعادل کنیم - چالشی که نیاز به پالایش مداوم فناوری و همکاری صنعتی دارد.

آینده هوش مصنوعی غیرمتمرکز در چشم‌انداز خلاقانه​

همگرایی هوش مصنوعی و وب3 نه تنها یک ارتقاء فنی است؛ بلکه یک تغییر پارادایم است - تغییری که به ابعاد فرهنگی، اقتصادی و خلاقانه می‌پردازد. در شبکه Cuckoo، ماموریت ما برای سوخت‌رسانی به خوش‌بینی با هوش مصنوعی غیرمتمرکز به آینده‌ای اشاره دارد که در آن حرفه‌ای‌های خلاق از مزایای بی‌سابقه‌ای بهره‌مند می‌شوند:

توانمندسازی اقتصاد خالق​

تصور کنید دنیایی که در آن هر فرد خلاق به ابزارهای هوش مصنوعی قوی دسترسی دارد که به اندازه شبکه‌های غیرمتمرکز که از آن‌ها پشتیبانی می‌کنند، دموکراتیک هستند. این وعده پلتفرم‌هایی مانند Cuckoo Chain است - زیرساختی غیرمتمرکز که به خالقان امکان می‌دهد هنر هوش مصنوعی خیره‌کننده تولید کنند، در تجربیات گفتگویی غنی شرکت کنند و برنامه‌های Gen AI نسل بعدی را با استفاده از منابع محاسباتی شخصی قدرت دهند. در یک اکوسیستم خلاقانه غیرمتمرکز، هنرمندان، نویسندگان و سازندگان دیگر به پلتفرم‌های متمرکز وابسته نیستند. در عوض، آن‌ها در محیطی تحت حاکمیت جامعه فعالیت می‌کنند که در آن نوآوری‌ها به‌طور عادلانه‌تری به اشتراک گذاشته و پولی می‌شوند.

پل زدن شکاف بین فناوری و خلاقیت​

ادغام هوش مصنوعی و وب3 در حال پاک کردن مرزهای سنتی بین فناوری و هنر است. همان‌طور که مدل‌های هوش مصنوعی از مجموعه داده‌های گسترده و غیرمتمرکز یاد می‌گیرند، آن‌ها در درک ورودی‌های خلاقانه و همچنین تولید خروجی‌هایی که مرزهای هنری متعارف را به چالش می‌کشند، بهتر می‌شوند. این تکامل در حال ایجاد نوع جدیدی از صنعتگری دیجیتال است - جایی که خلاقیت با قدرت محاسباتی هوش مصنوعی و شفافیت بلاکچین تقویت می‌شود و اطمینان حاصل می‌کند که هر خلقی هم نوآورانه و هم به‌طور قابل اثباتی اصیل است.

نقش دیدگاه‌های نوین و تحلیل مبتنی بر داده​

همان‌طور که در این مرز حرکت می‌کنیم، ضروری است که دائماً تازگی و اثربخشی مدل‌ها و ادغام‌های جدید را ارزیابی کنیم. رهبران بازار، روندهای سرمایه‌گذاری خطرپذیر و تحقیقات دانشگاهی همه به یک واقعیت اشاره می‌کنند: ادغام هوش مصنوعی و وب3 در مرحله نوپای اما انفجاری خود قرار دارد. تحلیل ما از این دیدگاه پشتیبانی می‌کند که با وجود چالش‌هایی مانند حریم خصوصی داده‌ها و خطرات تمرکزگرایی، انفجار خلاقانه‌ای که توسط هوش مصنوعی غیرمتمرکز سوخت‌رسانی می‌شود، راه را برای فرصت‌های اقتصادی بی‌سابقه و تغییرات فرهنگی هموار خواهد کرد. جلوتر از منحنی ماندن نیاز به ترکیب داده‌های تجربی، بررسی نتایج دنیای واقعی و اطمینان از این دارد که چارچوب‌های نظارتی از نوآوری حمایت می‌کنند و نه آن را خفه می‌کنند.

نتیجه‌گیری​

همگرایی محیطی هوش مصنوعی و وب3 به عنوان یکی از امیدوارکننده‌ترین و مخرب‌ترین روندها در مرز فناوری ایستاده است. از افزایش امنیت و کارایی عملیاتی تا دموکراتیزه کردن تولید خلاقانه و توانمندسازی نسل جدیدی از صنعتگران دیجیتال، ادغام این فناوری‌ها در حال تغییر شکل صنایع در سراسر جهان است. با این حال، همان‌طور که به آینده نگاه می‌کنیم، راه پیش رو بدون چالش نیست. پرداختن به نگرانی‌های نظارتی، فنی و تمرکزگرایی برای بهره‌برداری کامل از پتانسیل هوش مصنوعی غیرمتمرکز حیاتی خواهد بود.

برای خالقان و سازندگان، این همگرایی یک فراخوان برای اقدام است - دعوتی برای بازاندیشی دنیایی که در آن سیستم‌های غیرمتمرکز نه تنها نوآوری را توانمند می‌کنند بلکه فراگیری و پایداری را نیز به پیش می‌برند. با بهره‌گیری از پارادایم‌های نوظهور غیرمتمرکزسازی تقویت شده توسط هوش مصنوعی، می‌توانیم آینده‌ای بسازیم که به اندازه‌ای که خلاق و خوش‌بینانه است، امن و کارآمد باشد.

همان‌طور که بازار با مطالعات موردی جدید، مشارکت‌های استراتژیک و شواهد مبتنی بر داده به تکامل خود ادامه می‌دهد، یک چیز روشن باقی می‌ماند: تلاقی هوش مصنوعی و وب3 بیش از یک روند است - این سنگ بنای موج بعدی نوآوری دیجیتال خواهد بود. چه شما یک سرمایه‌گذار باتجربه، یک کارآفرین فناوری یا یک خالق بصیر باشید، زمان پذیرش این پارادایم اکنون است.

همراه ما باشید همان‌طور که به پیشروی ادامه می‌دهیم و هر نکته‌ای از این ادغام هیجان‌انگیز را بررسی می‌کنیم. در شبکه Cuckoo، ما متعهد به ساختن جهانی خوش‌بینانه‌تر از طریق فناوری هوش مصنوعی غیرمتمرکز هستیم و شما را به پیوستن به ما در این سفر تحول‌آفرین دعوت می‌کنیم.

---

منابع:

• مشارکت دویچه تلکام و Fetch.ai
• همکاری Petoshi و پروتکل EMC
• خلاصه Axios BFD نیویورک 2024
• رویترز درباره روندهای تأمین مالی هوش مصنوعی
• RootData درباره پویایی‌های بازار وب3
• مطالعه موردی Logicful درباره Eponym از Art AI
• مطالعه موردی Leap AI درباره Thirdweb
• Uinno.io درباره بازی وب3
• Plato AiStream درباره تحولات هوش مصنوعی در وب3

---

با اذعان به فرصت‌ها و چالش‌های موجود در این همگرایی، نه تنها خود را برای آینده آماده می‌کنیم بلکه حرکتی به سمت یک اکوسیستم دیجیتال غیرمتمرکز و خلاقانه‌تر را الهام می‌بخشیم.

سیستم‌های غیرمتمرکز مدت‌هاست که تخیل جمعی ما را به خود جلب کرده‌اند—از زیرساخت‌های شبکه اولیه که با طوفان‌های مالی مبارزه می‌کردند، تا تلاش‌های بیوتکنولوژی که مرزهای زندگی را به چالش می‌کشیدند، تا الگوهای کیهانی باستانی شبکه غذایی کامبری. امروز، در حالی که در مرز هوش مصنوعی غیرمتمرکز ایستاده‌ایم، این روایت‌ها درس‌های ارزشمندی در مورد مقاومت، نوآوری و تعامل بین پیچیدگی و فرصت ارائه می‌دهند. در این گزارش جامع، به داستان پشت نهادهای متنوع مرتبط با "شبکه کامبری" می‌پردازیم و بینش‌هایی استخراج می‌کنیم که می‌تواند چشم‌انداز تحول‌آفرین شبکه کوکو، یک پلتفرم خلاقانه هوش مصنوعی غیرمتمرکز را شکل دهد.

1. میراث شبکه‌ها: نگاهی کوتاه به گذشته تاریخی​

در دو دهه گذشته، نام "کامبری" با طیف گسترده‌ای از ابتکارات مبتنی بر شبکه همراه بوده است که هر یک با شرایط چالش‌برانگیز، ایده‌های نوآورانه و تلاش برای تحول مدل‌های سنتی مشخص شده‌اند.

1.1. تلاش‌های پهنای باند و مخابرات​

در اوایل دهه 2000، ابتکاراتی مانند ارتباطات کامبری تلاش کردند تا ارتباطات را برای بازارهای کم‌خدمت در شمال شرقی ایالات متحده متحول کنند. با آرزوی ساخت شبکه‌های منطقه شهری (MANs) که به یک ستون فقرات طولانی‌مدت متصل می‌شوند، شرکت به دنبال به چالش کشیدن شرکت‌های بزرگ و ارائه ارتباطات پرسرعت به حامل‌های کوچکتر بود. با وجود سرمایه‌گذاری سنگین—که با یک تسهیلات مالی 150 میلیون دلاری از غول‌هایی مانند سیسکو نشان داده شد—این شرکت تحت فشار مالی قرار گرفت و در نهایت در سال 2002 برای ورشکستگی فصل 11 اقدام کرد و نزدیک به 69 میلیون دلار به سیسکو بدهکار بود.

بینش‌های کلیدی از این دوره شامل:

• چشم‌انداز جسورانه در مقابل واقعیت‌های مالی: حتی جاه‌طلبانه‌ترین ابتکارات می‌توانند تحت تأثیر شرایط بازار و ساختارهای هزینه قرار گیرند.
• اهمیت رشد پایدار: شکست‌ها بر نیاز به مدل‌های مالی قابل دوام که می‌توانند چرخه‌های صنعت را تحمل کنند، تأکید می‌کنند.

1.2. تلاش‌های تحقیقاتی بیوتکنولوژی و هوش مصنوعی​

شاخه دیگری از نام "کامبری" در بیوتکنولوژی ظهور کرد. به عنوان مثال، کامبری ژنومیکس وارد حوزه زیست‌شناسی مصنوعی شد و فناوری‌ای را توسعه داد که می‌توانست اساساً DNA سفارشی "چاپ" کند. در حالی که چنین نوآوری‌هایی بحث‌هایی را درباره ملاحظات اخلاقی و آینده مهندسی زندگی برانگیخت، همچنین راه را برای بحث‌هایی درباره چارچوب‌های نظارتی و مدیریت ریسک فناوری هموار کرد.

دوگانگی در داستان جذاب است: از یک سو، روایتی از نوآوری پیشگامانه؛ از سوی دیگر، داستانی هشداردهنده از احتمال تجاوز بدون نظارت قوی.

1.3. تأملات آکادمیک: شبکه‌های غذایی کامبری​

در عرصه‌ای کاملاً متفاوت، مطالعه "ترکیب و تحلیل شبکه‌های غذایی کامبری" توسط دان و همکاران (2008) نگاهی به ثبات ساختارهای شبکه طبیعی ارائه داد. این تحقیق شبکه‌های غذایی از شیل چنگجیانگ کامبری اولیه و مجموعه‌های شیل بورگس کامبری میانی را بررسی کرد و کشف کرد که:

• ثبات در طول زمان: توزیع درجه‌های این اکوسیستم‌های باستانی به شدت شبیه به شبکه‌های غذایی مدرن است. این نشان می‌دهد که محدودیت‌ها و ساختارهای سازمانی بنیادی در طول صدها میلیون سال پایدار مانده‌اند.
• پایداری مدل نیچ: مدل‌های تحلیلی مدرن، که در ابتدا برای اکوسیستم‌های معاصر توسعه یافته بودند، ویژگی‌های شبکه‌های غذایی کامبری را با موفقیت پیش‌بینی کردند و طبیعت پایدار شبکه‌های پیچیده را تأیید کردند.
• تنوع به عنوان مسیری برای یکپارچگی: در حالی که اکوسیستم‌های اولیه تنوع بیشتری در پیوندهای گونه‌ها و حلقه‌های تغذیه طولانی‌تر نشان می‌دادند، این ویژگی‌ها به تدریج به شبکه‌های یکپارچه‌تر و سلسله‌مراتبی تکامل یافتند.

این تحقیق نه تنها درک ما از سیستم‌های طبیعی را عمیق‌تر می‌کند، بلکه به صورت استعاری سفر اکوسیستم‌های فناوری را از مراحل اولیه پراکنده به شبکه‌های بالغ و به هم پیوسته منعکس می‌کند.

2. استخراج درس‌ها برای عصر هوش مصنوعی غیرمتمرکز​

در نگاه اول، تعدد نتایج پشت نام‌های "کامبری" ممکن است به نظر برسد که با حوزه نوظهور هوش مصنوعی غیرمتمرکز بی‌ارتباط است. با این حال، نگاهی دقیق‌تر چندین درس پایدار را نشان می‌دهد:

2.1. مقاومت در برابر ناملایمات​

چه در مواجهه با چالش‌های نظارتی و مالی زیرساخت‌های پهنای باند و چه در بحث‌های اخلاقی پیرامون بیوتکنولوژی، هر تکرار از ابتکارات کامبری به ما یادآوری می‌کند که مقاومت کلیدی است. پلتفرم‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز امروز باید این مقاومت را با:

• ساخت معماری‌های مقیاس‌پذیر: درست مانند پیشرفت تکاملی مشاهده شده در شبکه‌های غذایی باستانی، پلتفرم‌های غیرمتمرکز می‌توانند به مرور زمان به ساختارهای یکپارچه‌تر و به هم پیوسته‌تر تکامل یابند.
• پرورش قابلیت مالی: مدل‌های رشد پایدار اطمینان می‌دهند که حتی در زمان‌های آشفتگی اقتصادی، اکوسیستم‌های خلاقانه غیرمتمرکز نه تنها زنده می‌مانند بلکه شکوفا می‌شوند.

2.2. قدرت نوآوری توزیع‌شده​

تلاش‌های کامبری در بخش‌های مختلف تأثیر تحول‌آفرین شبکه‌های توزیع‌شده را نشان می‌دهد. در فضای هوش مصنوعی غیرمتمرکز، شبکه کوکو از اصول مشابهی بهره می‌برد:

• محاسبات غیرمتمرکز: با اجازه دادن به افراد و سازمان‌ها برای مشارکت قدرت GPU و CPU، شبکه کوکو دسترسی به قابلیت‌های هوش مصنوعی را دموکراتیک می‌کند. این مدل راه‌های جدیدی برای ساخت، آموزش و استقرار برنامه‌های نوآورانه هوش مصنوعی به صورت مقرون به صرفه باز می‌کند.
• خلاقیت مشارکتی: ترکیب زیرساخت غیرمتمرکز با ابزارهای خلاقانه مبتنی بر هوش مصنوعی به خالقان اجازه می‌دهد تا مرزهای هنر دیجیتال و طراحی را به چالش بکشند. این فقط درباره فناوری نیست—بلکه درباره توانمندسازی یک جامعه جهانی از خالقان است.

2.3. ملاحظات نظارتی و اخلاقی​

داستان‌های بیوتکنولوژی به ما یادآوری می‌کنند که نبوغ فناوری باید با چارچوب‌های اخلاقی قوی همراه باشد. با ادامه صعود سریع هوش مصنوعی غیرمتمرکز، ملاحظاتی درباره حریم خصوصی داده‌ها، رضایت و دسترسی عادلانه اهمیت بیشتری پیدا می‌کنند. این به معنای:

• حکمرانی مبتنی بر جامعه: ادغام سازمان‌های خودمختار غیرمتمرکز (DAOs) در اکوسیستم می‌تواند به دموکراتیک کردن تصمیم‌گیری و حفظ استانداردهای اخلاقی کمک کند.
• پروتکل‌های شفاف: الگوریتم‌های منبع باز و سیاست‌های داده شفاف محیطی مبتنی بر اعتماد را تشویق می‌کنند که در آن خلاقیت می‌تواند بدون ترس از سوءاستفاده یا شکست‌های نظارتی شکوفا شود.

3. هوش مصنوعی غیرمتمرکز: کاتالیزوری برای یک رنسانس خلاقانه​

در شبکه کوکو، مأموریت ما این است که جهان را با توانمندسازی خالقان و سازندگان با هوش مصنوعی غیرمتمرکز خوش‌بین‌تر کنیم. از طریق پلتفرم ما، افراد می‌توانند از قدرت هوش مصنوعی برای خلق هنر خیره‌کننده، تعامل با شخصیت‌های زنده و جرقه زدن خلاقیت‌های نوین با استفاده از منابع مشترک GPU/CPU در زنجیره کوکو بهره‌برداری کنند. بیایید بررسی کنیم که چگونه این عناصر نه تنها بهبودهای تدریجی بلکه تغییرات مخرب در صنعت خلاقانه هستند.

3.1. کاهش موانع ورود​

تاریخاً، دسترسی به منابع هوش مصنوعی و محاسباتی با عملکرد بالا محدود به مؤسسات با بودجه خوب و غول‌های فناوری بود. در مقابل، پلتفرم‌های غیرمتمرکز مانند شبکه کوکو به طیف وسیع‌تری از خالقان اجازه می‌دهند تا در تحقیقات هوش مصنوعی و تولید خلاقانه مشارکت کنند. رویکرد ما شامل:

• اشتراک منابع: با جمع‌آوری قدرت محاسباتی، حتی خالقان مستقل می‌توانند مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی مولد را بدون سرمایه‌گذاری اولیه قابل توجه اجرا کنند.
• یادگیری جامعه‌ای: در اکوسیستمی که در آن همه هم ارائه‌دهنده و هم بهره‌بردار هستند، مهارت‌ها، دانش و پشتیبانی فنی به صورت ارگانیک جریان می‌یابند.

داده‌های پلتفرم‌های غیرمتمرکز نوظهور نشان می‌دهند که شبکه‌های منابع جامعه‌محور می‌توانند هزینه‌های عملیاتی را تا 40% کاهش دهند و در عین حال نوآوری را از طریق همکاری الهام‌بخشند. چنین ارقامی پتانسیل تحول‌آفرین مدل ما را در دموکراتیک کردن فناوری هوش مصنوعی تأیید می‌کنند.

3.2. توانمندسازی موج جدیدی از هنر و تعامل مبتنی بر هوش مصنوعی​

صنعت خلاقانه با ظهور هوش مصنوعی شاهد تغییر بی‌سابقه‌ای است. ابزارهایی برای تولید هنر دیجیتال منحصر به فرد، داستان‌گویی فراگیر و تجربیات تعاملی با سرعتی سرسام‌آور در حال ظهور هستند. با هوش مصنوعی غیرمتمرکز، مزایای زیر به پیش می‌آیند:

• محتوای فوق‌العاده شخصی‌سازی‌شده: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مجموعه داده‌های گسترده را تحلیل کنند تا محتوا را با سلیقه‌های فردی تطبیق دهند و در نتیجه هنر و رسانه‌ای ایجاد کنند که با مخاطبان عمیق‌تر ارتباط برقرار کند.
• کیوریشن غیرمتمرکز: جامعه به کیوریت، تأیید و پالایش محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی کمک می‌کند و اطمینان می‌دهد که خروجی‌های خلاقانه هم از نظر کیفیت و هم از نظر اصالت بالا باقی می‌مانند.
• آزمایش مشارکتی: با باز کردن پلتفرم به یک جمعیت جهانی، خالقان به طیف وسیع‌تری از تأثیرات و تکنیک‌های هنری دسترسی پیدا می‌کنند و اشکال جدیدی از بیان دیجیتال را تحریک می‌کنند.

آمارها نشان می‌دهند که پلتفرم‌های خلاقانه مبتنی بر هوش مصنوعی بهره‌وری را در جوامع هنر دیجیتال تجربی تا 25% افزایش داده‌اند. این معیارها، هرچند مقدماتی، به آینده‌ای اشاره دارند که در آن هوش مصنوعی جایگزین خلاقیت انسانی نیست بلکه کاتالیزوری برای تکامل آن است.

3.3. توانمندسازی اقتصادی از طریق غیرمتمرکزسازی​

یکی از نقاط قوت منحصر به فرد پلتفرم‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز توانمندسازی اقتصادی است که ارائه می‌دهند. برخلاف مدل‌های سنتی که در آن تعداد کمی از نهادهای متمرکز بیشتر ارزش را جمع‌آوری می‌کنند، شبکه‌های غیرمتمرکز هم فرصت‌ها و هم بازده‌ها را به طور گسترده توزیع می‌کنند:

• مدل‌های اشتراک درآمد: خالقان می‌توانند برای مشارکت‌های خود در شبکه—چه از طریق تولید هنر، ارائه منابع محاسباتی یا مدیریت جامعه—پاداش‌های ارز دیجیتال کسب کنند.
• دسترسی به بازارهای جهانی: با تراکنش‌های پشتیبانی شده توسط بلاکچین، خالقان با کمترین اصطکاک به بازارهای بین‌المللی دسترسی پیدا می‌کنند و جامعه خلاقانه‌ای واقعاً جهانی را پرورش می‌دهند.
• کاهش ریسک: تنوع دارایی‌ها و مدل‌های مالکیت مشترک به پخش ریسک مالی کمک می‌کند و اکوسیستم را در برابر نوسانات بازار مقاوم می‌سازد.

تحلیل‌های تجربی از پلتفرم‌های غیرمتمرکز نشان می‌دهند که چنین مدل‌هایی می‌توانند خالقان کوچک‌مقیاس را ارتقا دهند و پتانسیل درآمدی آن‌ها را بین 15% تا 50% در مقایسه با پلتفرم‌های متمرکز سنتی افزایش دهند. این تغییر پارادایم نه تنها یک تنظیم اقتصادی است—بلکه بازنگری در چگونگی ارتباط ارزش و خلاقیت در آینده دیجیتال ما است.

4. آینده اینجاست: ادغام هوش مصنوعی غیرمتمرکز در اکوسیستم خلاقانه​

با الهام گرفتن از درس‌های تاریخی تلاش‌های مختلف کامبری و مطالعه دینامیک شبکه‌های باستانی، مدل هوش مصنوعی غیرمتمرکز نه تنها به عنوان یک گزینه ممکن بلکه به عنوان یک ضرورت برای عصر مدرن ظاهر می‌شود. در شبکه کوکو، پلتفرم ما طراحی شده است تا پیچیدگی و وابستگی متقابل ذاتی در سیستم‌های طبیعی و فناوری را در بر گیرد. در اینجا چگونگی هدایت مسیر را توضیح می‌دهیم:

4.1. زیرساختی مبتنی بر زنجیره کوکو​

بلاکچین ما—زنجیره کوکو—ستون فقراتی است که به اشتراک‌گذاری غیرمتمرکز قدرت محاسباتی، داده‌ها و اعتماد را تضمین می‌کند. با بهره‌گیری از طبیعت تغییرناپذیر و شفاف فناوری بلاکچین، محیطی ایجاد می‌کنیم که در آن هر تراکنش، از جلسات آموزش مدل‌های هوش مصنوعی تا مبادلات دارایی‌های هنری، به صورت امن ثبت می‌شود و توسط جامعه قابل حسابرسی است.

• امنیت و شفافیت: شفافیت ذاتی بلاکچین به این معناست که فرآیند خلاقانه، اشتراک منابع و توزیع درآمد برای همه قابل مشاهده است و اعتماد و مسئولیت‌پذیری جامعه را تقویت می‌کند.
• مقیاس‌پذیری از طریق غیرمتمرکزسازی: با پیوستن خالقان بیشتر به اکوسیستم ما، شبکه از افزایش نمایی منابع و هوش جمعی بهره‌مند می‌شود، مشابه تکامل ارگانیک مشاهده شده در اکوسیستم‌های طبیعی.

4.2. ویژگی‌های پیشرفته برای تعامل خلاقانه​

نوآوری در تقاطع فناوری و هنر شکوفا می‌شود. شبکه کوکو در خط مقدم قرار دارد و به طور مداوم ویژگی‌هایی را معرفی می‌کند که هم نوآوری و هم دسترسی را تشویق می‌کنند:

• چت شخصیت تعاملی: توانمندسازی خالقان برای طراحی و استقرار شخصیت‌هایی که نه تنها با کاربران تعامل دارند بلکه یاد می‌گیرند و با گذر زمان تکامل می‌یابند. این ویژگی راه را برای داستان‌گویی پویا و نصب‌های هنری تعاملی هموار می‌کند.
• استودیوی هنر هوش مصنوعی: مجموعه‌ای یکپارچه از ابزارها که به خالقان اجازه می‌دهد هنر تولید شده توسط هوش مصنوعی را تولید، دستکاری و به اشتراک بگذارند. با ویژگی‌های همکاری در زمان واقعی، شعله‌های خلاقانه زمانی که ایده‌ها به صورت فوری در سراسر جهان به اشتراک گذاشته می‌شوند، روشن‌تر می‌سوزند.
• بازار نوآوری‌های هوش مصنوعی: بازاری غیرمتمرکز که توسعه‌دهندگان، هنرمندان و ارائه‌دهندگان منابع را متصل می‌کند و اطمینان می‌دهد که هر مشارکت به رسمیت شناخته شده و پاداش داده می‌شود.

این ویژگی‌ها فقط نوآوری‌های فناوری نیستند—بلکه نمایانگر تغییر اساسی در چگونگی بهره‌برداری، پرورش و کسب درآمد از انرژی خلاقانه در یک اقتصاد دیجیتال هستند.

4.3. پرورش فرهنگی از خوش‌بینی و آزمایش​

در قلب انقلاب هوش مصنوعی غیرمتمرکز ما تعهدی بی‌وقفه به خوش‌بینی و نوآوری نهفته است. درست مانند پیشگامان اولیه در مخابرات و بیوتکنولوژی که جرات داشتند آینده را علی‌رغم شکست‌ها بازنگری کنند، شبکه کوکو بر این باور استوار است که فناوری غیرمتمرکز می‌تواند به جامعه‌ای فراگیرتر، خلاقانه‌تر و پویا‌تر منجر شود.

• ابتکارات آموزشی: ما به شدت در آموزش جامعه سرمایه‌گذاری می‌کنیم و کارگاه‌ها، وبینارها و هکاتون‌هایی را برگزار می‌کنیم که هوش مصنوعی و فناوری‌های غیرمتمرکز را برای کاربران با پیشینه‌های مختلف شفاف می‌کنند.
• حکمرانی جامعه‌ای: با ادغام شیوه‌هایی که از سازمان‌های خودمختار غیرمتمرکز (DAOs) الهام گرفته شده‌اند، اطمینان می‌دهیم که هر صدایی در جامعه ما شنیده می‌شود—عنصری حیاتی برای تکامل پایدار صنعت.
• همکاری‌ها و مشارکت‌ها: چه با نوآوران فناوری، مؤسسات آکادمیک یا کنسرسیوم‌های خلاقانه هم‌فکر، شبکه ما از همکاری بهره‌مند می‌شود و روندهای یکپارچه مشاهده شده در مطالعات شبکه‌های غذایی کامبری و دیگر شبکه‌های باستانی را تکرار می‌کند.

5. استدلال‌های مبتنی بر داده و دیدگاه‌های نوین​

برای اثبات تأثیر تحول‌آفرین هوش مصنوعی غیرمتمرکز، بیایید برخی از داده‌ها و پیش‌بینی‌ها از مطالعات اخیر را در نظر بگیریم:

• کارایی منابع غیرمتمرکز: پلتفرم‌هایی که از منابع محاسباتی مشترک استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که صرفه‌جویی در هزینه‌های عملیاتی تا 40% است و محیطی پایدارتر برای نوآوری مستمر ایجاد می‌کنند.
• افزایش اقتصادی در صنایع خلاقانه: مدل‌های غیرمتمرکز نشان داده‌اند که جریان‌های درآمدی برای خالقان فردی را تا 15% تا 50% افزایش می‌دهند، در مقایسه با پلتفرم‌های متمرکز—تغییری اقتصادی که هم علاقه‌مندان و هم حرفه‌ای‌ها را توانمند می‌سازد.
• افزایش سرعت نوآوری: مدل توزیع‌شده به کاهش تأخیر در فرآیند خلاقانه کمک می‌کند. نظرسنجی‌های اخیر جامعه نشان می‌دهند که خروجی خلاقانه با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی غیرمتمرکز 25% افزایش می‌یابد و به بازآفرینی هنر دیجیتال و رسانه‌های تعاملی کمک می‌کند.
• رشد و مشارکت جامعه: پلتفرم‌های غیرمتمرکز الگوهای رشد نمایی مشابه اکوسیستم‌های طبیعی را نشان می‌دهند—پدیده‌ای که در شبکه‌های غذایی باستانی مشاهده شده است. با اشتراک‌گذاری بازتر منابع، نوآوری خطی نیست، بلکه نمایی است که توسط هوش جامعه‌محور و حلقه‌های بازخورد تکراری هدایت می‌شود.

این استدلال‌های مبتنی بر داده نه تنها رویکرد غیرمتمرکز را توجیه می‌کنند بلکه پتانسیل آن را برای اختلال و بازتعریف چشم‌انداز خلاقانه نشان می‌دهند. تمرکز ما بر شفافیت، مشارکت جامعه و اشتراک‌گذاری منابع مقیاس‌پذیر ما را در رأس این تغییر تحول‌آفرین قرار می‌دهد.

6. نگاهی به آینده: مرز بعدی در خلاقیت هوش مصنوعی غیرمتمرکز​

سفر از روزهای اولیه پروژه‌های جاه‌طلبانه شبکه تا پلتفرم‌های انقلابی هوش مصنوعی غیرمتمرکز امروز خطی نیست، بلکه تکاملی است. مثال‌های کامبری به ما یادآوری می‌کنند که پیچیدگی سیستم‌های طبیعی و چالش‌های ساخت شبکه‌های مقیاس‌پذیر بخش‌های به هم پیوسته‌ای از پیشرفت هستند. برای شبکه کوکو و جامعه خلاقانه گسترده‌تر، روندهای زیر آینده را نشان می‌دهند:

• همگرایی هوش مصنوعی و بلاکچین: با پیچیده‌تر شدن مدل‌های هوش مصنوعی، ادغام بلاکچین برای مدیریت منابع، اعتماد و پاسخگویی تنها قوی‌تر خواهد شد.
• همکاری جهانی: طبیعت غیرمتمرکز این فناوری‌ها مرزهای جغرافیایی را از بین می‌برد، به این معنا که همکاران از نیویورک تا نایروبی می‌توانند هنر را به صورت مشترک خلق کنند، ایده‌ها را به اشتراک بگذارند و چالش‌های فنی را به صورت جمعی حل کنند.
• نوآوری اخلاقی و مسئولانه: فناوری‌های آینده بدون شک سوالات اخلاقی را مطرح خواهند کرد. با این حال، شفافیت ذاتی مدل غیرمتمرکز چارچوبی داخلی برای حکمرانی اخلاقی فراهم می‌کند و اطمینان می‌دهد که نوآوری فراگیر و مسئولانه باقی می‌ماند.
• سیستم‌های تطبیقی در زمان واقعی: با الهام از ویژگی‌های پویا و خودسازماندهی شبکه‌های غذایی کامبری، سیستم‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز آینده احتمالاً تطبیق‌پذیرتر خواهند شد—به طور مداوم از ورودی‌های جامعه یاد می‌گیرند و با آن‌ها تکامل می‌یابند.

7. نتیجه‌گیری: استقبال از آینده با خوش‌بینی​

با بافتن گذشته پر داستان ابتکارات شبکه کامبری، افشاگری‌های آکادمیک اکوسیستم‌های باستانی و قدرت مخرب هوش مصنوعی غیرمتمرکز، به یک چشم‌انداز تحول‌آفرین واحد می‌رسیم. شبکه کوکو به عنوان چراغی از خوش‌بینی و نوآوری ایستاده است و ثابت می‌کند که آینده خلاقیت نه در کنترل متمرکز، بلکه در قدرت یک اکوسیستم غیرمتمرکز جامعه‌محور نهفته است.

پلتفرم ما نه تنها دسترسی به فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی را دموکراتیک می‌کند، بلکه فرهنگی را پرورش می‌دهد که در آن هر خالق و سازنده‌ای سهمی در اکوسیستم دارد و اطمینان می‌دهد که نوآوری به اشتراک گذاشته شده، به صورت اخلاقی مدیریت شده و واقعاً الهام‌بخش است. با یادگیری از گذشته و پذیرش مدل‌های مقیاس‌پذیر و مقاوم مشاهده شده در طبیعت و تلاش‌های اولیه شبکه، شبکه کوکو به خوبی آماده است تا در آینده‌ای که هوش مصنوعی غیرمتمرکز پتانسیل خلاقانه بی‌سابقه‌ای را برای همه آزاد می‌کند، پیشرو باشد.

همانطور که به اصلاح ابزارهای خود، گسترش جامعه‌مان و پیشبرد مرزهای فناوری ادامه می‌دهیم، از نوآوران، هنرمندان و متفکران دعوت می‌کنیم تا به ما در این سفر هیجان‌انگیز بپیوندند. تکامل فناوری تنها درباره سخت‌افزار یا الگوریتم‌ها نیست—بلکه درباره مردم، همکاری و باور مشترک است که با هم می‌توانیم جهان را به مکانی خوش‌بین‌تر و خلاقانه‌تر تبدیل کنیم.

بیایید از درس‌های عصر کامبری—ریسک‌های جسورانه آن، موفقیت‌های تدریجی آن و قدرت تحول‌آفرین آن—برای الهام بخشیدن به فصل بعدی هوش مصنوعی غیرمتمرکز استفاده کنیم. به آینده خلاقیت خوش آمدید. به شبکه کوکو خوش آمدید.

منابع:

1. دان و همکاران (2008)، "ترکیب و تحلیل شبکه‌های غذایی کامبری" – مطالعه‌ای بینش‌افزا درباره چگونگی اطلاع‌رسانی ساختارهای شبکه باستانی به درک اکولوژیکی مدرن. مقاله PMC
2. مطالعات موردی تاریخی از ارتباطات کامبری – تحلیل استراتژی‌های پهنای باند اولیه و چالش‌های مالی در گسترش سریع شبکه.
3. داده‌های نوظهور درباره پلتفرم‌های غیرمتمرکز – گزارش‌های مختلف صنعتی که صرفه‌جویی در هزینه، پتانسیل درآمدی افزایش‌یافته و خلاقیت بهبود یافته از طریق اشتراک‌گذاری منابع غیرمتمرکز را برجسته می‌کنند.

با پیوند دادن این زمینه‌های مختلف تحقیق، ما یک تافته‌ای ایجاد می‌کنیم که نه تنها به میراث نوآوری‌های گذشته احترام می‌گذارد بلکه مسیری پویا و خوش‌بینانه برای آینده هوش مصنوعی غیرمتمرکز و خلاقیت دیجیتال ترسیم می‌کند.

ما شاهد یک تغییر بزرگ در خلق دیجیتال هستیم. روزهایی که طراحی و توسعه محصول تنها به فرآیندهای دستی و انسانی متکی بود، گذشته است. امروزه، هوش مصنوعی نه تنها وظایف را خودکار می‌کند، بلکه به یک شریک خلاق تبدیل شده است و نحوه طراحی، کدنویسی و شخصی‌سازی محصولات را تغییر می‌دهد.

اما این برای طراحان، توسعه‌دهندگان و بنیان‌گذاران چه معنایی دارد؟ آیا هوش مصنوعی تهدیدی است یا یک قدرت فوق‌العاده؟ و کدام ابزارها واقعاً مؤثر هستند؟ بیایید بررسی کنیم.

پشته جدید طراحی هوش مصنوعی: از مفهوم تا کد​

هوش مصنوعی در حال تغییر شکل هر مرحله از خلق محصول است. در اینجا چگونگی آن آمده است:

1. تولید UI/UX: از بوم خالی تا طراحی مبتنی بر درخواست​

ابزارهایی مانند Galileo AI و Uizard درخواست‌های متنی را به طراحی‌های کامل UI در عرض چند ثانیه تبدیل می‌کنند. به عنوان مثال، یک درخواست مانند "طراحی صفحه اصلی یک اپلیکیشن دوستیابی مدرن" می‌تواند نقطه شروعی ایجاد کند و طراحان را از بوم خالی آزاد کند.

این نقش طراح را از فشار دهنده پیکسل به مهندس درخواست و متصدی تغییر می‌دهد. پلتفرم‌هایی مانند Figma و Adobe نیز ویژگی‌های هوش مصنوعی (مانند انتخاب هوشمند، چیدمان خودکار) را برای ساده‌سازی وظایف تکراری ادغام می‌کنند و به طراحان اجازه می‌دهند بر خلاقیت و بهبود تمرکز کنند.

2. تولید کد: هوش مصنوعی به عنوان شریک کدنویسی شما​

GitHub Copilot، که توسط بیش از 1.3 میلیون توسعه‌دهنده استفاده می‌شود، نمونه‌ای از تأثیر هوش مصنوعی بر کدنویسی است. این ابزار نه تنها خطوط را تکمیل می‌کند، بلکه توابع کامل را بر اساس زمینه تولید می‌کند و بهره‌وری را تا 55٪ افزایش می‌دهد. توسعه‌دهندگان آن را به عنوان یک برنامه‌نویس جوان و خستگی‌ناپذیر توصیف می‌کنند که هر کتابخانه‌ای را می‌شناسد.

جایگزین‌هایی مانند CodeWhisperer آمازون (مناسب برای محیط‌های AWS) و Tabnine (متمرکز بر حریم خصوصی) راه‌حل‌های متناسبی ارائه می‌دهند. نتیجه؟ مهندسان زمان کمتری را صرف کدهای تکراری می‌کنند و بیشتر بر حل مشکلات منحصر به فرد تمرکز می‌کنند.

3. آزمایش و تحقیق: پیش‌بینی رفتار کاربر​

ابزارهای هوش مصنوعی مانند Attention Insight و Neurons تعاملات کاربر را قبل از شروع آزمایش پیش‌بینی می‌کنند، نقشه‌های حرارتی تولید می‌کنند و مشکلات احتمالی را شناسایی می‌کنند. برای بینش‌های کیفی، پلتفرم‌هایی مانند MonkeyLearn و Dovetail بازخورد کاربران را در مقیاس تحلیل می‌کنند و الگوها و احساسات را در عرض چند دقیقه کشف می‌کنند.

4. شخصی‌سازی: تنظیم تجربیات در مقیاس​

هوش مصنوعی شخصی‌سازی را فراتر از توصیه‌ها می‌برد. ابزارهایی مانند Dynamic Yield و Adobe Target به رابط‌ها اجازه می‌دهند بر اساس رفتار کاربر به صورت پویا تنظیم شوند - ناوبری را بازسازی کنند، اعلان‌ها را تنظیم کنند و بیشتر. این سطح از سفارشی‌سازی که زمانی برای غول‌های فناوری محفوظ بود، اکنون برای تیم‌های کوچکتر قابل دسترسی است.

تأثیر واقعی: سرعت، مقیاس و خلاقیت​

1. تکرار سریع‌تر​

هوش مصنوعی به طور چشمگیری زمان‌بندی‌ها را فشرده می‌کند. بنیان‌گذاران گزارش می‌دهند که از مفهوم تا نمونه اولیه در روزها، نه هفته‌ها، می‌روند. این سرعت تشویق به آزمایش و کاهش هزینه شکست می‌کند و نوآوری جسورانه‌تری را ترویج می‌دهد.

2. انجام بیشتر با کمتر​

هوش مصنوعی به عنوان یک تقویت‌کننده عمل می‌کند و به تیم‌های کوچک اجازه می‌دهد آنچه را که زمانی به گروه‌های بزرگتر نیاز داشت، انجام دهند. طراحان می‌توانند چندین مفهوم را در زمانی که برای ایجاد یک مورد نیاز بود، بررسی کنند، در حالی که توسعه‌دهندگان پایگاه‌های کد را به طور کارآمدتری نگهداری می‌کنند.

3. یک شراکت خلاق جدید​

هوش مصنوعی نه تنها وظایف را اجرا می‌کند، بلکه دیدگاه‌های تازه‌ای ارائه می‌دهد. همان‌طور که یک طراح بیان کرد، "هوش مصنوعی رویکردهایی را پیشنهاد می‌دهد که هرگز به آن‌ها فکر نمی‌کردم و مرا از الگوهایم خارج می‌کند." این شراکت خلاقیت انسانی را تقویت می‌کند نه اینکه جایگزین آن شود.

آنچه هوش مصنوعی نمی‌تواند جایگزین کند: مزیت انسانی​

با وجود قابلیت‌هایش، هوش مصنوعی در برخی زمینه‌های کلیدی کوتاهی می‌کند:

1. تفکر استراتژیک: هوش مصنوعی نمی‌تواند اهداف کسب‌وکار را تعریف کند یا نیازهای کاربر را به‌طور عمیق درک کند.
2. همدلی: نمی‌تواند تأثیر احساسی یک طراحی را درک کند.
3. زمینه فرهنگی: طراحی‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی اغلب احساس عمومی دارند و فاقد ظرافت فرهنگی هستند که طراحان انسانی به ارمغان می‌آورند.
4. تضمین کیفیت: کد تولید شده توسط هوش مصنوعی ممکن است حاوی اشکالات یا آسیب‌پذیری‌های ظریفی باشد که نیاز به نظارت انسانی دارد.

موفق‌ترین تیم‌ها هوش مصنوعی را به عنوان تقویت، نه خودکارسازی می‌بینند - وظایف روتین را مدیریت می‌کنند در حالی که انسان‌ها بر خلاقیت، قضاوت و ارتباط تمرکز می‌کنند.

گام‌های عملی برای تیم‌ها​

1. کوچک شروع کنید: از هوش مصنوعی برای ایده‌پردازی و وظایف کم‌خطر استفاده کنید قبل از اینکه آن را در جریان‌های کاری حیاتی ادغام کنید.
2. مهندسی درخواست را بیاموزید: ساختن درخواست‌های مؤثر به اندازه مهارت‌های طراحی یا کدنویسی سنتی حیاتی می‌شود.
3. خروجی‌های هوش مصنوعی را بررسی کنید: پروتکل‌هایی برای اعتبارسنجی طراحی‌ها و کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی ایجاد کنید، به‌ویژه برای عملکردهای حساس به امنیت.
4. تأثیر را اندازه‌گیری کنید: معیارهایی مانند سرعت تکرار و خروجی نوآوری را برای کمیت‌سازی مزایای هوش مصنوعی پیگیری کنید.
5. رویکردها را ترکیب کنید: از هوش مصنوعی در جایی که برتری دارد استفاده کنید، اما آن را به وظایفی که بهتر به روش‌های سنتی انجام می‌شوند، تحمیل نکنید.

چه چیزی در آینده است؟ آینده هوش مصنوعی در طراحی​

1. ادغام نزدیک‌تر طراحی-توسعه: ابزارها فاصله بین Figma و کد را پر خواهند کرد و انتقال‌های بدون درز از طراحی به اجزای کاربردی را امکان‌پذیر می‌سازند.
2. هوش مصنوعی آگاه به زمینه: ابزارهای آینده طراحی‌ها را با استانداردهای برند، داده‌های کاربر و اهداف کسب‌وکار هماهنگ خواهند کرد.
3. شخصی‌سازی رادیکال: رابط‌ها به صورت پویا با کاربران فردی سازگار خواهند شد و نحوه تعامل ما با نرم‌افزار را دوباره تعریف خواهند کرد.

نتیجه‌گیری: خالق تقویت‌شده​

هوش مصنوعی جایگزین خلاقیت انسانی نمی‌شود - بلکه آن را تکامل می‌دهد. با مدیریت وظایف روتین و گسترش امکانات، هوش مصنوعی طراحان و توسعه‌دهندگان را آزاد می‌کند تا بر آنچه واقعاً مهم است تمرکز کنند: خلق محصولاتی که با نیازها و احساسات انسانی همخوانی دارند.

آینده متعلق به خالق تقویت‌شده است - کسانی که از هوش مصنوعی به عنوان یک شریک استفاده می‌کنند، با ترکیب نبوغ انسانی و هوش ماشینی محصولات بهتر، سریع‌تر و معنادارتری می‌سازند.

همان‌طور که هوش مصنوعی پیشرفت می‌کند، عنصر انسانی نه کمتر مهم، بلکه حیاتی‌تر می‌شود. فناوری تغییر می‌کند، اما نیاز به ارتباط با کاربران ثابت می‌ماند. این آینده‌ای است که ارزش پذیرش دارد.

به عنوان مدیرعامل شبکه کوکو، در کنفرانس امسال ETHDenver شرکت کردم. این رویداد به من دیدگاه‌ها و تأملاتی ارائه داد، به ویژه در مورد وضعیت کنونی بازار کریپتو و جهت‌گیری توسعه هوش مصنوعی غیرمتمرکز. در اینجا برخی از مشاهدات و افکار من آمده است که امیدوارم با تیم به اشتراک بگذارم.

مشاهده بازار: فاصله بین روایت و واقعیت​

تعداد شرکت‌کنندگان در ETHDenver امسال به طور محسوسی کمتر از سال گذشته بود، که خود آن نیز کمتر از سال قبل بود. این روند نشان می‌دهد که بازار کریپتو ممکن است از هیجان به آرامش در حال گذار باشد. ممکن است که افراد پول به دست آورده‌اند و دیگر نیازی به جذب سرمایه‌گذاران جدید ندارند، یا اینکه پولی به دست نیاورده‌اند و صحنه را ترک کرده‌اند. به طور خاص، من یک پدیده مشترک در بازار کنونی مشاهده کردم: بسیاری از پروژه‌ها تنها به روایت و سرمایه‌گذاری متکی هستند و فاقد پایه منطقی هستند، با هدف تنها افزایش قیمت سکه. در این سناریو، شرکت‌کنندگان یک درک ضمنی از "فریب متقابل و تظاهر به فریب‌خوردگی" شکل می‌دهند.

این موضوع مرا به تأمل واداشت: در چنین محیطی، چگونه می‌توانیم در شبکه کوکو هوشیار بمانیم و راه خود را گم نکنیم؟

وضعیت کنونی بازار هوش مصنوعی غیرمتمرکز​

از طریق گفتگو با سایر بنیان‌گذاران فعال در هوش مصنوعی غیرمتمرکز، متوجه شدم که آنها نیز با کمبود تقاضا مواجه هستند. رویکرد غیرمتمرکز آنها شامل این است که مرورگرها به شبکه مشترک شوند و سپس به Ollama محلی متصل شوند تا خدمات ارائه دهند.

یک نکته جالب که مورد بحث قرار گرفت این بود که منطق توسعه هوش مصنوعی غیرمتمرکز ممکن است در نهایت شبیه به Tesla Powerwall شود: کاربران به طور معمول از آن استفاده می‌کنند و در زمان بیکاری قدرت محاسباتی را به شبکه "می‌فروشند" تا پول به دست آورند. این شباهت‌هایی با چشم‌انداز شبکه کوکو دارد و ارزش بررسی دارد که چگونه می‌توان این مدل را بهینه کرد.

افکار درباره تأمین مالی پروژه و مدل‌های کسب و کار​

در کنفرانس، درباره موردی شنیدم که یک شرکت پس از رسیدن به 5M ARR در SaaS، با موانع توسعه مواجه شد و مجبور شد نیمی از هزینه‌های زیرساخت داده خود را کاهش دهد، سپس به بلاکچین هوش مصنوعی غیرمتمرکز تغییر مسیر داد. آنها معتقدند که حتی پروژه‌هایی مانند celer bridge تنها 7-8M درآمد ایجاد می‌کنند و سودآور نیستند.

در مقابل، آنها 20M از Avalanche تأمین مالی دریافت کردند و 35M سرمایه‌گذاری اضافی جمع‌آوری کردند. آنها به طور کامل مدل‌های درآمدی سنتی را نادیده می‌گیرند و به جای آن توکن می‌فروشند و سعی می‌کنند مدل موفق وب3 را تکرار کنند و هدفشان این است که "یک Bittensor بهتر" یا "AI Solana" شوند. به گفته آنها، 55M تأمین مالی "کاملاً ناکافی" است و آنها قصد دارند به شدت در ساخت اکوسیستم و بازاریابی سرمایه‌گذاری کنند.

این استراتژی مرا به تفکر واداشت: در محیط بازار کنونی، چه نوع مدل کسب و کاری را باید دنبال کنیم؟

چشم‌انداز بازار و جهت‌گیری پروژه​

برخی معتقدند که بازار کلی ممکن است از یک بازار گاوی کند به یک بازار خرسی در حال تغییر باشد. در چنین محیطی، داشتن قابلیت تولید درآمد پروژه و عدم وابستگی بیش از حد به احساسات بازار بسیار مهم می‌شود.

در مورد سناریوهای کاربردی هوش مصنوعی غیرمتمرکز، برخی پیشنهاد می‌کنند که ممکن است برای LLMهای "ناهماهنگ" مناسب‌تر باشد، اما چنین کاربردهایی اغلب مسائل اخلاقی را به همراه دارند. این موضوع به ما یادآوری می‌کند که هنگام پیشبرد نوآوری‌های تکنولوژیکی به دقت به مرزهای اخلاقی توجه کنیم.

نبرد بین تخیل و واقعیت​

پس از گفتگو با بنیان‌گذاران بیشتر، متوجه یک پدیده جالب شدم: پروژه‌هایی که بر کار واقعی تمرکز دارند، تمایل دارند به سرعت تخیل بازار را "رد کنند"، در حالی که آنهایی که کار خاصی انجام نمی‌دهند و تنها به ارائه‌های اسلایدی برای تأمین مالی متکی هستند، می‌توانند تخیل را برای مدت طولانی‌تری حفظ کنند و احتمال بیشتری برای فهرست شدن در بورس‌ها دارند. پروژه Movement یک مثال معمولی است.

این وضعیت مرا به تفکر واداشت: چگونه می‌توانیم پیشرفت واقعی پروژه را حفظ کنیم بدون اینکه فضای تخیل بازار را برای خود زودتر محدود کنیم؟ این سوالی است که نیاز به تفکر تیمی دارد.

تجربیات و دیدگاه‌ها از ارائه‌دهندگان خدمات استخراج​

همچنین با شرکتی ملاقات کردم که بر خدمات ایندکس داده و استخراج تمرکز دارد. تجربیات آنها چندین دیدگاه برای کسب و کار استخراج شبکه کوکو ارائه می‌دهد:

1. انتخاب زیرساخت: آنها میزبانی هم‌مکان را به جای سرورهای ابری انتخاب می‌کنند تا هزینه‌ها را کاهش دهند. این رویکرد ممکن است برای کسب و کارهای استخراج محاسباتی فشرده نسبت به خدمات ابری مقرون به صرفه‌تر باشد. ما نیز می‌توانیم ارزیابی کنیم که آیا به طور جزئی این مدل را برای بهینه‌سازی ساختار هزینه خود اتخاذ کنیم.
2. توسعه پایدار: با وجود نوسانات بازار، آنها ثبات تیمی را حفظ می‌کنند (دو نماینده به این کنفرانس فرستاده‌اند) و به کاوش در زمینه کسب و کار خود ادامه می‌دهند. این تمرکز و پایداری ارزش یادگیری دارد.
3. تعادل بین فشار سرمایه‌گذاران و تقاضای بازار: آنها با فشار گسترش از سوی سرمایه‌گذاران مواجه هستند، با برخی سرمایه‌گذاران مشتاق حتی ماهانه درباره پیشرفت سوال می‌کنند و انتظار دارند که به سرعت مقیاس شوند. با این حال، رشد واقعی تقاضای بازار سرعت طبیعی خود را دارد و نمی‌توان آن را مجبور کرد.
4. تعمق در زمینه استخراج: اگرچه توسعه کسب و کار استخراج اغلب به شانس وابسته است، برخی شرکت‌ها به این جهت تعمق می‌کنند و حضور آنها به طور مداوم در شبکه‌های مختلف دیده می‌شود.

این نکته آخر به ویژه قابل توجه است. در پی رشد، ما باید تعادلی بین انتظارات سرمایه‌گذاران و تقاضای واقعی بازار پیدا کنیم تا از هدررفت منابع به دلیل گسترش بی‌رویه جلوگیری کنیم.

نتیجه‌گیری​

تجربه در ETHDenver به من نشان داد که توسعه بازار کریپتو و اکوسیستم هوش مصنوعی غیرمتمرکز در حال پایدارتر شدن است. از یک سو، شاهد گسترش پروژه‌های مبتنی بر روایت هستیم، در حالی که از سوی دیگر، تیم‌هایی که بر کار واقعی تمرکز دارند اغلب با چالش‌ها و شک و تردیدهای بیشتری مواجه می‌شوند.

برای شبکه کوکو، ما نباید به طور کورکورانه به دنبال حباب‌های بازار برویم و نه به دلیل نوسانات کوتاه‌مدت بازار اعتماد به نفس خود را از دست بدهیم. ما باید:

• یافتن تعادل بین روایت و عمل: داشتن چشم‌اندازی که سرمایه‌گذاران و جامعه را جذب کند، در حالی که پایه فنی و کسب و کاری محکمی نیز داشته باشد
• تمرکز بر نقاط قوت خود: استفاده از موقعیت منحصر به فرد خود در هوش مصنوعی غیرمتمرکز و استخراج GPU برای ساخت رقابت‌پذیری متمایز
• پیگیری توسعه پایدار: ایجاد مدلی کسب و کاری که بتواند چرخه‌های بازار را تحمل کند، تمرکز نه تنها بر قیمت‌های کوتاه‌مدت سکه بلکه بر ایجاد ارزش بلندمدت
• حفظ پیش‌بینی تکنولوژیکی: ادغام ایده‌های نوآورانه مانند مدل Tesla Powerwall در برنامه‌ریزی محصول خود برای هدایت توسعه صنعت

مهم‌تر از همه، ما باید نیت اصلی و حس مأموریت خود را حفظ کنیم. در این بازار پر سر و صدا، پروژه‌هایی که واقعاً می‌توانند به مدت طولانی بقا کنند، آنهایی هستند که می‌توانند ارزش واقعی برای کاربران ایجاد کنند. این مسیر به طور قطع چالش‌برانگیز است، اما این چالش‌ها هستند که سفر ما را معنادارتر می‌کنند. من معتقدم که تا زمانی که به جهت درست پایبند باشیم، انسجام و اجرای تیمی را حفظ کنیم، شبکه کوکو در این زمینه هیجان‌انگیز اثری خواهد گذاشت.

اگر کسی نظری دارد، لطفاً بحث کنید!