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:

(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.

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.

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.

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.

ما اغلب درباره مدل‌های بزرگتر، پنجره‌های زمینه بزرگتر و پارامترهای بیشتر صحبت می‌کنیم. اما پیشرفت واقعی ممکن است اصلاً به اندازه مربوط نباشد. پروتکل زمینه مدل (MCP) نمایانگر یک تغییر پارادایمی در نحوه تعامل دستیارهای هوش مصنوعی با جهان اطرافشان است و این اتفاق همین حالا در حال رخ دادن است.

مشکل واقعی با دستیارهای هوش مصنوعی​

در اینجا یک سناریو وجود دارد که هر توسعه‌دهنده‌ای با آن آشناست: شما از یک دستیار هوش مصنوعی برای کمک به اشکال‌زدایی کد استفاده می‌کنید، اما نمی‌تواند مخزن شما را ببیند. یا از آن درباره داده‌های بازار می‌پرسید، اما دانش آن ماه‌ها قدیمی است. محدودیت اساسی هوش هوش مصنوعی نیست—بلکه ناتوانی آن در دسترسی به دنیای واقعی است.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند دانشمندان برجسته‌ای بوده‌اند که در اتاقی با تنها داده‌های آموزشی خود محبوس شده‌اند. مهم نیست چقدر باهوش می‌شوند، نمی‌توانند قیمت‌های فعلی سهام را بررسی کنند، به کدبیس شما نگاه کنند یا با ابزارهای شما تعامل داشته باشند. تا به حال.

ورود پروتکل زمینه مدل (MCP)​

MCP به طور اساسی نحوه تعامل دستیارهای هوش مصنوعی با سیستم‌های خارجی را بازتصور می‌کند. به جای تلاش برای فشرده‌سازی بیشتر زمینه در مدل‌های پارامتری بزرگتر، MCP یک روش استاندارد برای دسترسی دینامیکی هوش مصنوعی به اطلاعات و سیستم‌ها به عنوان نیاز ایجاد می‌کند.

معماری به طرز زیبایی ساده اما قدرتمند است:

• میزبان‌های MCP: برنامه‌ها یا ابزارهایی مانند Claude Desktop که مدل‌های هوش مصنوعی در آن‌ها عمل می‌کنند و با خدمات مختلف تعامل دارند. میزبان محیط اجرایی و مرزهای امنیتی را برای دستیار هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

• مشتریان MCP: اجزایی درون یک دستیار هوش مصنوعی که درخواست‌ها را آغاز می‌کنند و ارتباط با سرورهای MCP را مدیریت می‌کنند. هر مشتری یک اتصال اختصاصی برای انجام وظایف خاص یا دسترسی به منابع خاص حفظ می‌کند و چرخه درخواست-پاسخ را مدیریت می‌کند.

• سرورهای MCP: برنامه‌های سبک و تخصصی که قابلیت‌های خدمات خاص را ارائه می‌دهند. هر سرور به طور خاص برای مدیریت یک نوع یکپارچه‌سازی طراحی شده است، چه جستجوی وب از طریق Brave، دسترسی به مخازن GitHub، یا پرس‌وجو از پایگاه‌های داده محلی. سرورهای متن‌باز وجود دارند.

• منابع محلی و راه دور: منابع داده و خدمات زیرین که سرورهای MCP می‌توانند به آن‌ها دسترسی داشته باشند. منابع محلی شامل فایل‌ها، پایگاه‌های داده و خدمات روی کامپیوتر شما هستند، در حالی که منابع راه دور شامل APIهای خارجی و خدمات ابری هستند که سرورها می‌توانند به طور امن به آن‌ها متصل شوند.

به آن به عنوان یک سیستم حسی مبتنی بر API برای دستیارهای هوش مصنوعی فکر کنید. به جای تلاش برای به خاطر سپردن همه چیز در طول آموزش، اکنون می‌توانند به بیرون دسترسی پیدا کنند و آنچه را که نیاز دارند بپرسند.

چرا این مهم است: سه پیشرفت​

1. هوش بلادرنگ: به جای تکیه بر داده‌های آموزشی قدیمی، دستیارهای هوش مصنوعی اکنون می‌توانند اطلاعات فعلی را از منابع معتبر دریافت کنند. وقتی درباره قیمت بیت‌کوین می‌پرسید، عدد امروز را دریافت می‌کنید، نه سال گذشته.
2. یکپارچه‌سازی سیستم: MCP امکان تعامل مستقیم با محیط‌های توسعه، ابزارهای کسب‌وکار و APIها را فراهم می‌کند. دستیار هوش مصنوعی شما فقط درباره کد صحبت نمی‌کند—بلکه می‌تواند مخزن شما را ببیند و با آن تعامل داشته باشد.
3. امنیت با طراحی: مدل مشتری-میزبان-سرور مرزهای امنیتی واضحی ایجاد می‌کند. سازمان‌ها می‌توانند کنترل‌های دسترسی دقیق را پیاده‌سازی کنند در حالی که از مزایای کمک هوش مصنوعی بهره‌مند می‌شوند. دیگر نیازی به انتخاب بین امنیت و قابلیت نیست.

دیدن باور کردن است: MCP در عمل​

بیایید یک مثال عملی با استفاده از برنامه Claude Desktop و ابزار MCP جستجوی Brave راه‌اندازی کنیم. این به Claude اجازه می‌دهد تا وب را در زمان واقعی جستجو کند:

1. نصب Claude Desktop​

2. دریافت کلید API Brave​

3. ایجاد یک فایل پیکربندی​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

و سپس فایل را به شکل زیر تغییر دهید:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. راه‌اندازی مجدد برنامه Claude Desktop​

در سمت راست برنامه، دو ابزار جدید (که در دایره قرمز در تصویر زیر برجسته شده‌اند) برای جستجوهای اینترنتی با استفاده از ابزار MCP جستجوی Brave مشاهده خواهید کرد.

پس از پیکربندی، تغییر به صورت بی‌نقص انجام می‌شود. از Claude درباره آخرین بازی منچستر یونایتد بپرسید و به جای تکیه بر داده‌های آموزشی قدیمی، جستجوهای وب در زمان واقعی انجام می‌دهد تا اطلاعات دقیق و به‌روز ارائه دهد.

تصویر بزرگتر: چرا MCP همه چیز را تغییر می‌دهد​

پیامدهای اینجا فراتر از جستجوهای ساده وب می‌روند. MCP یک پارادایم جدید برای کمک هوش مصنوعی ایجاد می‌کند:

1. یکپارچه‌سازی ابزار: دستیارهای هوش مصنوعی اکنون می‌توانند از هر ابزاری با API استفاده کنند. به عملیات Git، پرس‌وجوهای پایگاه داده یا پیام‌های Slack فکر کنید.
2. پایه‌گذاری در دنیای واقعی: با دسترسی به داده‌های فعلی، پاسخ‌های هوش مصنوعی به جای داده‌های آموزشی در واقعیت پایه‌گذاری می‌شوند.
3. قابلیت گسترش: پروتکل برای گسترش طراحی شده است. با ظهور ابزارها و APIهای جدید، می‌توانند به سرعت در اکوسیستم MCP یکپارچه شوند.

آینده MCP چیست​

ما فقط شروع به دیدن آنچه با MCP ممکن است کرده‌ایم. تصور کنید دستیارهای هوش مصنوعی که می‌توانند:

• داده‌های بازار در زمان واقعی را دریافت و تحلیل کنند
• به طور مستقیم با محیط توسعه شما تعامل داشته باشند
• به مستندات داخلی شرکت شما دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را خلاصه کنند
• در چندین ابزار کسب‌وکار هماهنگ شوند تا جریان‌های کاری را خودکار کنند

مسیر پیش رو​

MCP نمایانگر یک تغییر اساسی در نحوه تفکر ما درباره قابلیت‌های هوش مصنوعی است. به جای ساخت مدل‌های بزرگتر با پنجره‌های زمینه بزرگتر، ما راه‌های هوشمندتری برای تعامل هوش مصنوعی با سیستم‌ها و داده‌های موجود ایجاد می‌کنیم.

برای توسعه‌دهندگان، تحلیل‌گران و رهبران فناوری، MCP امکانات جدیدی برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی باز می‌کند. این فقط درباره آنچه هوش مصنوعی می‌داند نیست—بلکه درباره آنچه می‌تواند انجام دهد است.

انقلاب واقعی در هوش مصنوعی ممکن است درباره بزرگتر کردن مدل‌ها نباشد. ممکن است درباره متصل‌تر کردن آن‌ها باشد. و با MCP، آن انقلاب همین حالا اینجاست.

انقلاب منبع‌باز DeepSeek: بینش‌هایی از یک نشست خصوصی هوش مصنوعی​

DeepSeek در حال تسخیر دنیای هوش مصنوعی است. درست زمانی که بحث‌ها پیرامون DeepSeek-R1 فروکش نکرده بود، تیم یک بمب خبری دیگر را منتشر کرد: یک مدل چندوجهی منبع‌باز به نام Janus-Pro. سرعت سرسام‌آور است و اهداف واضح.

دو روز پیش، گروهی از محققان، توسعه‌دهندگان و سرمایه‌گذاران برجسته هوش مصنوعی برای یک بحث خصوصی به میزبانی Shixiang گرد هم آمدند که به طور انحصاری بر DeepSeek تمرکز داشت. در طول سه ساعت، آن‌ها نوآوری‌های فنی DeepSeek، ساختار سازمانی و پیامدهای گسترده‌تر ظهور آن را بررسی کردند—بر مدل‌های کسب‌وکار هوش مصنوعی، بازارهای ثانویه و مسیر بلندمدت تحقیقات هوش مصنوعی.

با پیروی از اصول شفافیت منبع‌باز DeepSeek، ما افکار جمعی خود را به عموم ارائه می‌دهیم. در اینجا بینش‌های خلاصه‌ای از بحث ارائه شده است که استراتژی DeepSeek، پیشرفت‌های فنی آن و تأثیری که می‌تواند بر صنعت هوش مصنوعی داشته باشد را پوشش می‌دهد.

DeepSeek: راز و مأموریت​

• مأموریت اصلی DeepSeek: مدیرعامل Liang Wenfeng فقط یک کارآفرین هوش مصنوعی دیگر نیست—او در اصل یک مهندس است. برخلاف Sam Altman، او بر اجرای فنی تمرکز دارد، نه فقط بر چشم‌انداز.
• چرا DeepSeek احترام کسب کرده است: معماری MoE (ترکیب کارشناسان) آن یک تمایز کلیدی است. تکرار اولیه مدل o1 OpenAI فقط آغاز بود—چالش واقعی مقیاس‌پذیری با منابع محدود است.
• مقیاس‌پذیری بدون تأیید NVIDIA: علیرغم ادعاها مبنی بر داشتن ۵۰,۰۰۰ GPU، DeepSeek احتمالاً با حدود ۱۰,۰۰۰ A100 قدیمی و ۳,۰۰۰ H800 قبل از ممنوعیت کار می‌کند. برخلاف آزمایشگاه‌های ایالات متحده که برای هر مشکلی محاسبات را به کار می‌گیرند، DeepSeek مجبور به کارایی است.
• تمرکز واقعی DeepSeek: برخلاف OpenAI یا Anthropic، DeepSeek بر "خدمت هوش مصنوعی به انسان‌ها" متمرکز نیست. در عوض، به دنبال خود هوش است. این ممکن است سلاح مخفی آن باشد.

کاوشگران در مقابل پیروان: قوانین قدرت هوش مصنوعی​

• توسعه هوش مصنوعی یک تابع پله‌ای است: هزینه رسیدن به سطح پیشرو ۱۰ برابر کمتر از پیشرو بودن است. "پیروان" از پیشرفت‌های گذشته با کسری از هزینه محاسباتی بهره‌مند می‌شوند، در حالی که "کاوشگران" باید به طور کورکورانه پیش بروند و هزینه‌های عظیم تحقیق و توسعه را متحمل شوند.
• آیا DeepSeek از OpenAI پیشی خواهد گرفت؟ این ممکن است—اما فقط اگر OpenAI لغزش کند. هوش مصنوعی هنوز یک مسئله باز است و رویکرد DeepSeek به مدل‌های استدلال یک شرط قوی است.

نوآوری‌های فنی پشت DeepSeek​

۱. پایان تنظیم دقیق نظارت‌شده (SFT)؟​

• ادعای مخرب‌ترین DeepSeek: ممکن است SFT دیگر برای وظایف استدلال ضروری نباشد. اگر درست باشد، این یک تغییر پارادایم است.
• اما نه به این سرعت... DeepSeek-R1 هنوز به SFT وابسته است، به ویژه برای هم‌ترازی. تغییر واقعی در نحوه استفاده از SFT است—استخراج وظایف استدلال به طور مؤثرتر.

۲. کارایی داده: خندق واقعی​

• چرا DeepSeek اولویت را به برچسب‌گذاری داده می‌دهد: گزارش شده است که Liang Wenfeng خود داده‌ها را برچسب‌گذاری می‌کند و اهمیت آن را نشان می‌دهد. موفقیت تسلا در رانندگی خودکار از طریق حاشیه‌نویسی دقیق انسانی به دست آمد—DeepSeek همان دقت را به کار می‌برد.
• داده‌های چندوجهی: هنوز آماده نیستند—علیرغم انتشار Janus-Pro، یادگیری چندوجهی همچنان به طور غیرقابل تحملی گران است. هیچ آزمایشگاهی هنوز دستاوردهای قانع‌کننده‌ای نشان نداده است.

۳. تقطیر مدل: یک شمشیر دو لبه​

• تقطیر کارایی را افزایش می‌دهد اما تنوع را کاهش می‌دهد: این می‌تواند قابلیت‌های مدل را در بلندمدت محدود کند.
• "بدهی پنهان" تقطیر: بدون درک چالش‌های اساسی آموزش هوش مصنوعی، تکیه بر تقطیر می‌تواند به مشکلات پیش‌بینی نشده‌ای منجر شود زمانی که معماری‌های نسل بعدی ظهور کنند.

۴. پاداش فرآیند: یک مرز جدید در هم‌ترازی هوش مصنوعی​

• نظارت بر نتایج سقف را تعریف می‌کند: یادگیری تقویتی مبتنی بر فرآیند ممکن است از هک جلوگیری کند، اما حد بالای هوش همچنان به بازخورد مبتنی بر نتایج بستگی دارد.
• پارادوکس RL: مدل‌های زبان بزرگ (LLM) شرایط برد تعریف شده‌ای مانند شطرنج ندارند. AlphaZero کار کرد زیرا پیروزی دودویی بود. استدلال هوش مصنوعی فاقد این وضوح است.

چرا OpenAI از روش‌های DeepSeek استفاده نکرده است؟​

• مسئله تمرکز: OpenAI بر مقیاس، نه کارایی، اولویت می‌دهد.
• "جنگ پنهان هوش مصنوعی" در ایالات متحده: ممکن است OpenAI و Anthropic رویکرد DeepSeek را نادیده گرفته باشند، اما برای مدت طولانی این کار را نخواهند کرد. اگر DeepSeek قابل اجرا باشد، انتظار تغییر در جهت تحقیقات را داشته باشید.

آینده هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵​

• فراتر از ترانسفورمرها؟ احتمالاً هوش مصنوعی به معماری‌های متفاوت تقسیم خواهد شد. این حوزه هنوز بر ترانسفورمرها متمرکز است، اما مدل‌های جایگزین ممکن است ظهور کنند.
• پتانسیل استفاده نشده RL: یادگیری تقویتی در خارج از حوزه‌های محدود مانند ریاضی و کدنویسی همچنان استفاده نشده باقی مانده است.
• سال عامل‌های هوش مصنوعی؟ علیرغم هیاهو، هیچ آزمایشگاهی هنوز یک عامل هوش مصنوعی پیشگامانه ارائه نکرده است.

آیا توسعه‌دهندگان به DeepSeek مهاجرت خواهند کرد؟​

• هنوز نه. توانایی‌های برتر کدنویسی و پیروی از دستورالعمل‌های OpenAI همچنان به آن برتری می‌دهد.
• اما فاصله در حال کاهش است. اگر DeepSeek به حرکت خود ادامه دهد، ممکن است توسعه‌دهندگان در سال ۲۰۲۵ تغییر کنند.

شرط ۵۰۰ میلیارد دلاری OpenAI Stargate: آیا هنوز منطقی است؟​

• ظهور DeepSeek بر سلطه NVIDIA تردید می‌افکند. اگر کارایی بر مقیاس‌پذیری نیروی خام غلبه کند، ابررایانه ۵۰۰ میلیارد دلاری OpenAI ممکن است بیش از حد به نظر برسد.
• آیا OpenAI واقعاً ۵۰۰ میلیارد دلار خرج خواهد کرد؟ SoftBank حامی مالی است، اما نقدینگی ندارد. اجرا همچنان نامشخص است.
• Meta در حال مهندسی معکوس DeepSeek است. این اهمیت آن را تأیید می‌کند، اما اینکه آیا Meta می‌تواند نقشه راه خود را تطبیق دهد، همچنان نامشخص است.

تأثیر بازار: برندگان و بازندگان​

• کوتاه‌مدت: سهام تراشه‌های هوش مصنوعی، از جمله NVIDIA، ممکن است نوسان داشته باشند.
• بلندمدت: داستان رشد هوش مصنوعی همچنان پابرجاست—DeepSeek فقط ثابت می‌کند که کارایی به اندازه قدرت خام اهمیت دارد.

منبع‌باز در مقابل منبع‌بسته: جبهه جدید نبرد​

• اگر مدل‌های منبع‌باز به ۹۵٪ عملکرد منبع‌بسته برسند، کل مدل کسب‌وکار هوش مصنوعی تغییر می‌کند.
• DeepSeek دست OpenAI را مجبور می‌کند. اگر مدل‌های باز به بهبود ادامه دهند، هوش مصنوعی اختصاصی ممکن است ناپایدار شود.

تأثیر DeepSeek بر استراتژی جهانی هوش مصنوعی​

• چین سریع‌تر از حد انتظار در حال پیشرفت است. فاصله هوش مصنوعی بین چین و ایالات متحده ممکن است تنها ۳-۹ ماه باشد، نه دو سال همان‌طور که قبلاً تصور می‌شد.
• DeepSeek به عنوان یک اثبات مفهوم برای استراتژی هوش مصنوعی چین است. علیرغم محدودیت‌های محاسباتی، نوآوری مبتنی بر کارایی در حال کار است.

کلام آخر: چشم‌انداز بیش از فناوری اهمیت دارد​

• تمایز واقعی DeepSeek جاه‌طلبی آن است. پیشرفت‌های هوش مصنوعی از فشار به مرزهای هوش به دست می‌آیند، نه فقط اصلاح مدل‌های موجود.
• نبرد بعدی استدلال است. هر کس که مدل‌های استدلال هوش مصنوعی نسل بعدی را پیشگام کند، مسیر صنعت را تعریف خواهد کرد.

یک آزمایش فکری: اگر یک فرصت داشتید تا از مدیرعامل DeepSeek، Liang Wenfeng، سوالی بپرسید، چه می‌پرسیدید؟ بهترین توصیه شما برای شرکت در حین مقیاس‌پذیری چیست؟ افکار خود را به اشتراک بگذارید—پاسخ‌های برجسته ممکن است دعوت‌نامه‌ای برای نشست خصوصی بعدی هوش مصنوعی کسب کنند.

DeepSeek فصل جدیدی در هوش مصنوعی باز کرده است. اینکه آیا کل داستان را بازنویسی می‌کند یا نه، هنوز مشخص نیست.

مقدمه​

چشم‌انداز هوش مصنوعی در حال تجربه یک تغییر اساسی است. در دو هفته گذشته، میزبان یک بحث پشت درهای بسته با پژوهشگران و توسعه‌دهندگان پیشرو در زمینه هوش مصنوعی بودیم و به بینش‌های جذابی درباره مسیر صنعت در سال ۲۰۲۵ دست یافتیم. آنچه به دست آمد، یک بازآرایی پیچیده قدرت، چالش‌های غیرمنتظره برای بازیگران قدیمی و نقاط عطف حیاتی است که آینده فناوری را شکل خواهند داد.

این فقط یک گزارش نیست—بلکه نقشه‌ای از آینده صنعت است. بیایید به برندگان، بازندگان و شرط‌های حیاتی که سال ۲۰۲۵ را تعریف می‌کنند، بپردازیم.

برندگان: ظهور یک ساختار قدرت جدید​

Anthropic: پیشگام عمل‌گرا​

Anthropic به عنوان یک رهبر در سال ۲۰۲۵ برجسته است، با استراتژی‌ای واضح و عمل‌گرا:

• پروتکل کنترل مدل (MCP): MCP فقط یک مشخصات فنی نیست بلکه یک پروتکل بنیادی است که به ایجاد استانداردهای صنعتی برای کدنویسی و جریان‌های کاری عاملانه می‌پردازد. آن را به عنوان TCP/IP برای عصر عامل در نظر بگیرید—حرکتی جاه‌طلبانه برای قرار دادن Anthropic در مرکز قابلیت همکاری هوش مصنوعی.
• تسلط بر زیرساخت: تمرکز Anthropic بر کارایی محاسباتی و طراحی تراشه سفارشی نشان‌دهنده پیش‌بینی در مواجهه با چالش‌های مقیاس‌پذیری در استقرار هوش مصنوعی است.
• شراکت‌های استراتژیک: با تمرکز انحصاری بر ساخت مدل‌های قدرتمند و برون‌سپاری قابلیت‌های مکمل به شرکا، Anthropic یک اکوسیستم همکاری را تقویت می‌کند. مدل Claude 3.5 Sonnet آنها همچنان برجسته است و برای شش ماه در برنامه‌های کدنویسی در صدر قرار دارد—که در اصطلاح هوش مصنوعی یک ابدیت است.

گوگل: قهرمان یکپارچه‌سازی عمودی​

سلطه گوگل ناشی از کنترل بی‌نظیر آن بر کل زنجیره ارزش هوش مصنوعی است:

• زیرساخت انتها به انتها: TPUهای سفارشی گوگل، مراکز داده گسترده و یکپارچگی محکم در سراسر سیلیکون، نرم‌افزار و برنامه‌ها یک خندق رقابتی غیرقابل تسخیر ایجاد می‌کنند.
• عملکرد Gemini Exp-1206: آزمایش‌های اولیه Gemini Exp-1206 معیارهای جدیدی را تعیین کرده و توانایی گوگل در بهینه‌سازی در سراسر پشته را تقویت می‌کند.
• راه‌حل‌های سازمانی: اکوسیستم داخلی غنی گوگل به عنوان یک زمینه آزمایشی برای راه‌حل‌های خودکارسازی جریان کار عمل می‌کند. یکپارچه‌سازی عمودی آنها را در موقعیتی قرار می‌دهد که بر هوش مصنوعی سازمانی به روش‌هایی تسلط یابند که نه شرکت‌های خالص هوش مصنوعی و نه ارائه‌دهندگان سنتی ابر نمی‌توانند با آن رقابت کنند.

بازندگان: زمان‌های چالش‌برانگیز پیش رو​

OpenAI: در یک دوراهی​

با وجود موفقیت اولیه، OpenAI با چالش‌های فزاینده‌ای روبرو است:

• مشکلات سازمانی: خروج‌های برجسته، مانند Alec Radford، نشان‌دهنده احتمال عدم هماهنگی داخلی است. آیا تغییر جهت OpenAI به برنامه‌های مصرف‌کننده تمرکز آن بر AGI را از بین می‌برد؟
• محدودیت‌های استراتژیک: موفقیت ChatGPT، در حالی که از نظر تجاری ارزشمند است، ممکن است نوآوری را محدود کند. در حالی که رقبا به بررسی جریان‌های کاری عاملانه و برنامه‌های سازمانی می‌پردازند، OpenAI خطر گرفتار شدن در فضای چت‌بات را دارد.

اپل: از دست دادن موج هوش مصنوعی​

پیشرفت‌های محدود اپل در زمینه هوش مصنوعی تهدیدی برای سلطه طولانی‌مدت آن در نوآوری موبایل است:

• نقاط کور استراتژیک: با توجه به اینکه هوش مصنوعی به مرکزیت اکوسیستم‌های موبایل تبدیل می‌شود، عدم مشارکت موثر اپل در راه‌حل‌های انتها به انتهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند کسب‌وکار اصلی آن را تضعیف کند.
• آسیب‌پذیری رقابتی: بدون پیشرفت قابل توجه در یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در اکوسیستم خود، اپل خطر عقب ماندن از رقبایی را دارد که به سرعت در حال نوآوری هستند.

شرط‌های حیاتی برای ۲۰۲۵​

قابلیت‌های مدل: دوگانگی بزرگ​

صنعت هوش مصنوعی در یک دوراهی قرار دارد با دو آینده ممکن:

1. جهش AGI: یک پیشرفت در AGI می‌تواند برنامه‌های فعلی را منسوخ کند و صنعت را یک شبه تغییر دهد.
2. تکامل تدریجی: احتمالاً، بهبودهای تدریجی برنامه‌های عملی و خودکارسازی انتها به انتها را هدایت خواهند کرد، و به نفع شرکت‌هایی که بر قابلیت استفاده تمرکز دارند، به جای پیشرفت‌های بنیادی.

شرکت‌ها باید بین حفظ تحقیقات بنیادی و ارائه ارزش فوری تعادل برقرار کنند.

تکامل عامل: مرز بعدی​

عوامل نمایانگر یک تغییر تحول‌آفرین در تعامل انسان و هوش مصنوعی هستند.

• مدیریت زمینه: شرکت‌ها در حال حرکت به فراتر از مدل‌های ساده پرسش و پاسخ برای ادغام درک زمینه‌ای در جریان‌های کاری هستند. این امر معماری‌ها را ساده می‌کند و به برنامه‌ها اجازه می‌دهد با قابلیت‌های مدل تکامل یابند.
• همکاری انسان و هوش مصنوعی: تعادل بین خودمختاری و نظارت کلیدی است. نوآوری‌هایی مانند MCP Anthropic می‌تواند زمینه‌ساز یک فروشگاه برنامه‌های عامل باشد، که ارتباط بدون درز بین عوامل و سیستم‌های سازمانی را امکان‌پذیر می‌سازد.

نگاهی به آینده: پلتفرم‌های مگا بعدی​

عصر سیستم‌عامل هوش مصنوعی​

هوش مصنوعی آماده است تا پارادایم‌های پلتفرم را بازتعریف کند و "سیستم‌عامل‌های" جدیدی برای عصر دیجیتال ایجاد کند:

• مدل‌های بنیادی به عنوان زیرساخت: مدل‌ها خود به عنوان پلتفرم عمل می‌کنند، با توسعه API-محور و پروتکل‌های عامل استاندارد که نوآوری را هدایت می‌کنند.
• پارادایم‌های جدید تعامل: هوش مصنوعی فراتر از رابط‌های سنتی حرکت خواهد کرد و به طور یکپارچه در دستگاه‌ها و محیط‌های پیرامونی ادغام خواهد شد. عصر رباتیک و عوامل هوش مصنوعی پوشیدنی در حال نزدیک شدن است.
• تکامل سخت‌افزار: تراشه‌های تخصصی، محاسبات لبه و فرم‌فاکتورهای سخت‌افزاری بهینه‌سازی شده پذیرش هوش مصنوعی را در صنایع تسریع خواهند کرد.

نتیجه‌گیری​

صنعت هوش مصنوعی وارد مرحله‌ای تعیین‌کننده می‌شود که در آن کاربرد عملی، زیرساخت و تعامل انسانی در مرکز توجه قرار دارند. برندگان در موارد زیر برتری خواهند داشت:

• ارائه راه‌حل‌های انتها به انتها که مشکلات واقعی را حل می‌کنند.
• تخصص در برنامه‌های عمودی برای پیشی گرفتن از رقبا.
• ساخت زیرساخت‌های قوی و مقیاس‌پذیر برای استقرار کارآمد.
• تعریف پارادایم‌های تعامل انسان و هوش مصنوعی که تعادل بین خودمختاری و نظارت را حفظ می‌کنند.

این یک لحظه حیاتی است. شرکت‌هایی که موفق می‌شوند، آنهایی خواهند بود که پتانسیل هوش مصنوعی را به ارزش ملموس و تحول‌آفرین تبدیل می‌کنند. با فرا رسیدن سال ۲۰۲۵، رقابت برای تعریف پلتفرم‌ها و اکوسیستم‌های مگا بعدی آغاز شده است.

نظر شما چیست؟ آیا ما به سمت یک پیشرفت AGI پیش می‌رویم یا پیشرفت تدریجی غالب خواهد شد؟ نظرات خود را به اشتراک بگذارید و به گفتگو بپیوندید.

شبکه Cuckoo با هیجان اعلام می‌کند که به عنوان یک راه‌حل لایه ۲ به IoTeX گسترش می‌یابد و زیرساخت هوش مصنوعی غیرمتمرکز خود را به اکوسیستم پررونق IoTeX می‌آورد. این همکاری استراتژیک تخصص Cuckoo در ارائه مدل‌های هوش مصنوعی را با زیرساخت قوی MachineFi IoTeX ترکیب می‌کند و فرصت‌های جدیدی برای هر دو جامعه ایجاد می‌کند.

نیاز​

کاربران و توسعه‌دهندگان IoTeX به منابع محاسبات هوش مصنوعی غیرمتمرکز و کارآمد نیاز دارند، در حالی که سازندگان برنامه‌های هوش مصنوعی به زیرساخت بلاکچین مقیاس‌پذیر نیاز دارند. با ساخت بر روی IoTeX، زنجیره Cuckoo به این نیازها پاسخ می‌دهد و بازار هوش مصنوعی غیرمتمرکز خود را به یک اکوسیستم جدید گسترش می‌دهد.

راه‌حل​

زنجیره Cuckoo بر روی IoTeX ارائه می‌دهد:

• ادغام بدون درز با زیرساخت MachineFi IoTeX
• هزینه‌های تراکنش کمتر برای ارائه مدل‌های هوش مصنوعی
• مقیاس‌پذیری بهبود یافته برای برنامه‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز
• قابلیت همکاری بین زنجیره‌ای بین IoTeX و زنجیره Cuckoo

جزئیات ایردراپ​

برای جشن گرفتن این گسترش، شبکه Cuckoo یک کمپین ایردراپ برای اعضای جامعه IoTeX و Cuckoo راه‌اندازی می‌کند. شرکت‌کنندگان می‌توانند از طریق فعالیت‌های مختلف تعامل، توکن‌های $CAI کسب کنند:

1. پذیرندگان اولیه از اکوسیستم IoTeX
2. استخراج‌کنندگان GPU که به شبکه کمک می‌کنند
3. مشارکت فعال در فعالیت‌های بین زنجیره‌ای
4. تعامل جامعه و مشارکت در توسعه

نقل قول از رهبری​

"ساخت زنجیره Cuckoo به عنوان لایه ۲ بر روی IoTeX یک نقطه عطف مهم در ماموریت ما برای غیرمتمرکز کردن زیرساخت هوش مصنوعی است"، می‌گوید Dora Noda، مدیر تولید شبکه Cuckoo. "این همکاری به ما امکان می‌دهد محاسبات هوش مصنوعی کارآمد و قابل دسترس را به اکوسیستم نوآورانه MachineFi IoTeX بیاوریم و در عین حال بازار هوش مصنوعی غیرمتمرکز خود را گسترش دهیم."

سوالات متداول

س: چه چیزی زنجیره Cuckoo به عنوان لایه ۲ بر روی IoTeX را منحصر به فرد می‌کند؟

ج: زنجیره Cuckoo به عنوان لایه ۲ بر روی IoTeX به طور منحصر به فرد ارائه مدل‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز را با زیرساخت MachineFi IoTeX ترکیب می‌کند و محاسبات هوش مصنوعی کارآمد و مقرون به صرفه را برای دستگاه‌ها و برنامه‌های IoT فراهم می‌کند.

س: چگونه می‌توانم در ایردراپ شرکت کنم؟

ج: به https://cuckoo.network/portal/airdrop?referer=CuckooNetworkHQ مراجعه کنید تا اقدامات واجد شرایط را کامل کرده و پاداش بگیرید.

س: چگونه می‌توانم بیشتر $CAI کسب کنم؟

• استیکینگ توکن‌های $CAI
• اجرای یک نود استخراج‌کننده GPU
• مشارکت در تراکنش‌های بین زنجیره‌ای
• مشارکت در توسعه جامعه

س: الزامات فنی برای استخراج‌کنندگان GPU چیست؟

ج: استخراج‌کنندگان GPU نیاز دارند:

• NVIDIA GTX 3080, L4 یا بالاتر
• حداقل ۸ گیگابایت RAM
• استیک و رأی‌گیری $CAI در بین ۱۰ استخراج‌کننده برتر
• اتصال اینترنت قابل اعتماد برای دستورالعمل‌های تنظیم دقیق، به مستندات ما در cuckoo.network/docs مراجعه کنید

س: این چه مزایایی برای کاربران IoTeX دارد؟

ج: کاربران IoTeX به دسترسی به:

• منابع محاسبات هوش مصنوعی غیرمتمرکز
• هزینه‌های تراکنش کمتر برای خدمات هوش مصنوعی
• ادغام با برنامه‌های MachineFi موجود
• فرصت‌های جدید کسب درآمد از طریق استخراج GPU و استیکینگ

س: قابلیت عملکرد بین زنجیره‌ای چگونه کار می‌کند؟

ج: کاربران قادر خواهند بود دارایی‌ها را به راحتی بین IoTeX، Arbitrum و زنجیره Cuckoo با استفاده از زیرساخت پل ما جابجا کنند، که نقدینگی و قابلیت همکاری یکپارچه را در سراسر اکوسیستم‌ها فراهم می‌کند. پل Arbitrum راه‌اندازی شده و پل IoTeX هنوز در حال کار است.

س: جدول زمانی برای راه‌اندازی چیست؟

ج: جدول زمانی:

• هفته ۸ ژانویه: آغاز توزیع ایردراپ بر روی شبکه اصلی زنجیره Cuckoo
• هفته ۲۹ ژانویه: استقرار پل بین IoTeX و زنجیره Cuckoo
• هفته ۱۲ فوریه: راه‌اندازی کامل سکوی راه‌انداز عامل خودمختار

س: چگونه توسعه‌دهندگان می‌توانند بر روی لایه ۲ زنجیره Cuckoo بر روی IoTeX بسازند؟

ج: توسعه‌دهندگان می‌توانند از ابزارها و زبان‌های آشنا Ethereum استفاده کنند، زیرا زنجیره Cuckoo سازگاری کامل با EVM را حفظ می‌کند. مستندات جامع و منابع توسعه‌دهنده در cuckoo.network/docs در دسترس خواهند بود.

س: تخصیص کل ایردراپ چقدر است؟

ج: کمپین ایردراپ "IoTeX x Cuckoo" بخشی از تخصیص کل ۱‰ را که برای پذیرندگان اولیه و اعضای جامعه از کل عرضه ۱ میلیارد توکن $CAI رزرو شده است، توزیع خواهد کرد.

اطلاعات تماس

برای اطلاعات بیشتر، به جامعه ما بپیوندید:

• وبسایت: https://cuckoo.network
• دیسکورد: https://cuckoo.network/dc
• تلگرام: https://cuckoo.network/tg
• X/Twitter: https://cuckoo.network/x

آیین، که در سال ۲۰۲۳ توسط سرمایه‌گذار سابق پلی‌چین نیراج پنت و آکیلش پوتی تأسیس شده است، پروژه‌ای بلندپروازانه در تقاطع بلاکچین و هوش مصنوعی است. با حمایت یک سری A به ارزش ۲۵ میلیون دلار به رهبری آرکتایپ و سرمایه‌گذاری استراتژیک از پلی‌چین کپیتال، این شرکت قصد دارد شکاف‌های زیرساختی حیاتی در فعال‌سازی تعاملات پیچیده درون‌زنجیره‌ای و خارج‌اززنجیره‌ای را برطرف کند. با تیمی متشکل از ۳۰ متخصص از مؤسسات و شرکت‌های پیشرو، آیین در حال ساخت پروتکلی است که قابلیت‌های هوش مصنوعی را مستقیماً در محیط‌های بلاکچین ادغام می‌کند و موارد استفاده‌ای مانند قراردادهای هوشمند تولید شده به زبان طبیعی و پروتکل‌های وام‌دهی پویا مبتنی بر بازار را هدف قرار می‌دهد.

چرا مشتریان به وب۳ برای هوش مصنوعی نیاز دارند​

ادغام وب۳ و هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از محدودیت‌های موجود در سیستم‌های هوش مصنوعی متمرکز سنتی را کاهش دهد.

1. زیرساخت غیرمتمرکز به کاهش خطر دستکاری کمک می‌کند: هنگامی که محاسبات هوش مصنوعی و خروجی‌های مدل توسط چندین گره مستقل اجرا می‌شوند، بسیار دشوارتر است که هر نهاد واحدی—چه توسعه‌دهنده یا یک واسطه شرکتی—نتایج را دستکاری کند. این امر اعتماد و شفافیت کاربران را در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تقویت می‌کند.

2. هوش مصنوعی بومی وب۳ دامنه قراردادهای هوشمند درون‌زنجیره‌ای را فراتر از منطق مالی پایه گسترش می‌دهد. با وجود هوش مصنوعی در حلقه، قراردادها می‌توانند به داده‌های بازار در زمان واقعی، درخواست‌های تولید شده توسط کاربران و حتی وظایف استنتاج پیچیده پاسخ دهند. این امر موارد استفاده‌ای مانند تجارت الگوریتمی، تصمیمات وام‌دهی خودکار و تعاملات در چت (مانند فرن‌راگ) را ممکن می‌سازد که تحت APIهای هوش مصنوعی موجود و جداگانه غیرممکن بود. از آنجا که خروجی‌های هوش مصنوعی قابل تأیید و با دارایی‌های درون‌زنجیره‌ای یکپارچه هستند، این تصمیمات با ارزش یا با ریسک بالا می‌توانند با اعتماد بیشتر و واسطه‌های کمتر اجرا شوند.

3. توزیع بار کاری هوش مصنوعی در سراسر یک شبکه می‌تواند به طور بالقوه هزینه‌ها را کاهش داده و مقیاس‌پذیری را افزایش دهد. حتی اگر محاسبات هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌بر باشد، یک محیط وب۳ به خوبی طراحی شده از یک منبع جهانی از منابع محاسباتی به جای یک ارائه‌دهنده متمرکز واحد بهره می‌برد. این امر قیمت‌گذاری انعطاف‌پذیرتر، بهبود قابلیت اطمینان و امکان جریان‌های کاری هوش مصنوعی مداوم درون‌زنجیره‌ای را باز می‌کند—همه اینها با انگیزه‌های مشترک برای اپراتورهای گره برای ارائه قدرت محاسباتی خود پشتیبانی می‌شود.

رویکرد آیین​

سیستم سه لایه اصلی دارد—اوراکل اینفرنت، زنجیره آیین (زیرساخت و پروتکل) و برنامه‌های بومی—که هر کدام برای حل چالش‌های مختلف در فضای وب۳ x هوش مصنوعی طراحی شده‌اند.

1. اوراکل اینفرنت​

• چه کاری انجام می‌دهد اینفرنت اولین محصول آیین است که به عنوان پلی بین قراردادهای هوشمند درون‌زنجیره‌ای و محاسبات هوش مصنوعی خارج‌اززنجیره‌ای عمل می‌کند. به جای فقط دریافت داده‌های خارجی، وظایف استنتاج مدل هوش مصنوعی را هماهنگ می‌کند، نتایج را جمع‌آوری کرده و به صورت قابل تأیید به زنجیره بازمی‌گرداند.
• اجزای کلیدی
  • کانتینرها: محیط‌های امن برای میزبانی هر بار کاری هوش مصنوعی/یادگیری ماشین (مثلاً مدل‌های ONNX، Torch، Hugging Face، GPT-4).
  • infernet-ml: یک کتابخانه بهینه‌سازی شده برای استقرار جریان‌های کاری هوش مصنوعی/یادگیری ماشین، که ادغام‌های آماده استفاده با چارچوب‌های مدل محبوب ارائه می‌دهد.
  • SDK اینفرنت: یک رابط استاندارد ارائه می‌دهد تا توسعه‌دهندگان به راحتی قراردادهای هوشمندی بنویسند که نتایج استنتاج هوش مصنوعی را درخواست و مصرف کنند.
  • گره‌های اینفرنت: بر روی خدماتی مانند GCP یا AWS مستقر می‌شوند، این گره‌ها به درخواست‌های استنتاج درون‌زنجیره‌ای گوش می‌دهند، وظایف را در کانتینرها اجرا کرده و نتایج را به زنجیره بازمی‌گردانند.
  • پرداخت و تأیید: مدیریت توزیع هزینه (بین گره‌های محاسباتی و تأیید) و پشتیبانی از روش‌های مختلف تأیید برای اطمینان از اجرای صادقانه وظایف.
• چرا مهم است اینفرنت فراتر از یک اوراکل سنتی می‌رود با تأیید محاسبات هوش مصنوعی خارج‌اززنجیره‌ای، نه فقط فیدهای داده. همچنین از زمان‌بندی وظایف استنتاج تکراری یا حساس به زمان پشتیبانی می‌کند، و پیچیدگی پیوند دادن وظایف مبتنی بر هوش مصنوعی به برنامه‌های درون‌زنجیره‌ای را کاهش می‌دهد.

2. زنجیره آیین​

زنجیره آیین ویژگی‌های دوستدار هوش مصنوعی را در هر دو لایه زیرساخت و پروتکل ادغام می‌کند. این طراحی شده است تا تعاملات مکرر، خودکار و پیچیده بین قراردادهای هوشمند و محاسبات خارج‌اززنجیره‌ای را مدیریت کند، که فراتر از آنچه که L1های معمولی می‌توانند مدیریت کنند، می‌رود.

2.1 لایه زیرساخت​

• چه کاری انجام می‌دهد زیرساخت زنجیره آیین از جریان‌های کاری هوش مصنوعی پیچیده‌تر از بلاکچین‌های استاندارد پشتیبانی می‌کند. از طریق ماژول‌های پیش‌کامپایل شده، یک زمان‌بند و یک افزونه EVM به نام EVM++، هدف آن تسهیل وظایف هوش مصنوعی مکرر یا جریانی، انتزاع حساب قوی و تعاملات خودکار قرارداد است.

• اجزای کلیدی

  • ماژول‌های پیش‌کامپایل شده

    :

    • افزونه‌های EIP (مثلاً EIP-665، EIP-5027) محدودیت‌های طول کد را حذف می‌کنند، هزینه گاز برای امضاها را کاهش می‌دهند و اعتماد بین وظایف هوش مصنوعی زنجیره‌ای و خارج‌اززنجیره‌ای را امکان‌پذیر می‌سازند.
    • پیش‌کامپایل‌های محاسباتی چارچوب‌هایی را برای استنتاج هوش مصنوعی، اثبات‌های دانش صفر و تنظیم مدل در قراردادهای هوشمند استاندارد می‌کنند.

  • زمان‌بند: وابستگی به قراردادهای خارجی "نگهدار" را با اجازه دادن به وظایف برای اجرا در یک برنامه ثابت (مثلاً هر ۱۰ دقیقه) از بین می‌برد. این برای فعالیت‌های مداوم مبتنی بر هوش مصنوعی حیاتی است.

  • EVM++: EVM را با انتزاع حساب بومی (EIP-7702) افزایش می‌دهد، به قراردادها اجازه می‌دهد تا تراکنش‌ها را برای یک دوره زمانی مشخص به طور خودکار تأیید کنند. این از تصمیمات مداوم مبتنی بر هوش مصنوعی (مثلاً تجارت خودکار) بدون دخالت انسانی پشتیبانی می‌کند.

• چرا مهم است با تعبیه ویژگی‌های متمرکز بر هوش مصنوعی مستقیماً در زیرساخت خود، زنجیره آیین محاسبات هوش مصنوعی پیچیده، تکراری یا حساس به زمان را ساده می‌کند. توسعه‌دهندگان یک محیط قوی‌تر و خودکارتر برای ساخت برنامه‌های غیرمتمرکز واقعاً "هوشمند" به دست می‌آورند.

2.2 لایه پروتکل اجماع​

• چه کاری انجام می‌دهد لایه پروتکل زنجیره آیین به نیاز به مدیریت وظایف متنوع هوش مصنوعی به طور کارآمد می‌پردازد. وظایف استنتاج بزرگ و گره‌های محاسباتی ناهمگن به منطق بازار هزینه ویژه و یک رویکرد اجماع نوآورانه نیاز دارند تا اجرای و تأیید روان را تضمین کنند.
• اجزای کلیدی
  • رزونانس (بازار هزینه):
    • نقش‌های "حراج‌کننده" و "کارگزار" را معرفی می‌کند تا وظایف هوش مصنوعی با پیچیدگی‌های مختلف را با گره‌های محاسباتی مناسب مطابقت دهد.
    • از تخصیص وظایف تقریباً جامع یا "بسته‌بندی شده" استفاده می‌کند تا توان شبکه را به حداکثر برساند و اطمینان حاصل کند که گره‌های قدرتمند وظایف پیچیده را بدون توقف انجام می‌دهند.
  • سمفونی (اجماع):
    • محاسبات هوش مصنوعی را به زیر وظایف موازی برای تأیید تقسیم می‌کند. گره‌های متعدد مراحل فرآیند و خروجی‌ها را به طور جداگانه تأیید می‌کنند.
    • از بارگذاری بیش از حد شبکه توسط وظایف بزرگ هوش مصنوعی جلوگیری می‌کند با توزیع بارهای کاری تأیید در چندین گره.
  • vTune:
    • نشان می‌دهد که چگونه می‌توان تنظیم مدل انجام شده توسط گره را با استفاده از بررسی‌های داده "پشتی" روی زنجیره تأیید کرد.
    • قابلیت گسترده‌تر زنجیره آیین را برای مدیریت وظایف هوش مصنوعی طولانی‌تر و پیچیده‌تر با حداقل فرضیات اعتماد نشان می‌دهد.
• چرا مهم است بازارهای هزینه سنتی و مدل‌های اجماع با بارهای کاری سنگین یا متنوع هوش مصنوعی مشکل دارند. با طراحی مجدد هر دو، زنجیره آیین می‌تواند وظایف را به طور پویا تخصیص داده و نتایج را تأیید کند، و امکانات درون‌زنجیره‌ای را فراتر از منطق پایه توکن یا قرارداد گسترش دهد.

3. برنامه‌های بومی​

• چه کاری انجام می‌دهند با تکیه بر اینفرنت و زنجیره آیین، برنامه‌های بومی شامل یک بازار مدل و یک شبکه تأیید هستند، که نشان می‌دهد چگونه می‌توان قابلیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را به طور بومی ادغام و درون‌زنجیره‌ای درآمدزایی کرد.
• اجزای کلیدی
  • بازار مدل:
    • مدل‌های هوش مصنوعی (و احتمالاً انواع تنظیم شده) را به عنوان دارایی‌های درون‌زنجیره‌ای توکن می‌کند.
    • به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا مدل‌های هوش مصنوعی را بخرند، بفروشند یا مجوز دهند، با درآمدی که به سازندگان مدل و ارائه‌دهندگان محاسبات/داده پاداش می‌دهد.
  • شبکه تأیید و "رول‌آپ به عنوان یک سرویس":
    • به پروتکل‌های خارجی (مثلاً L2ها) یک محیط قابل اعتماد برای محاسبه و تأیید وظایف پیچیده مانند اثبات‌های دانش صفر یا پرسش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.
    • راه‌حل‌های رول‌آپ سفارشی را با استفاده از EVM++، ویژگی‌های زمان‌بندی و طراحی بازار هزینه آیین ارائه می‌دهد.
• چرا مهم است با قابل معامله و قابل تأیید کردن مدل‌های هوش مصنوعی به طور مستقیم درون‌زنجیره‌ای، آیین عملکرد بلاکچین را به یک بازار برای خدمات و مجموعه‌های داده هوش مصنوعی گسترش می‌دهد. شبکه گسترده‌تر نیز می‌تواند از زیرساخت آیین برای محاسبات تخصصی استفاده کند، و یک اکوسیستم یکپارچه ایجاد کند که در آن وظایف و اثبات‌های هوش مصنوعی هم ارزان‌تر و هم شفاف‌تر هستند.

توسعه اکوسیستم آیین​

چشم‌انداز آیین برای یک "شبکه زیرساخت هوش مصنوعی باز" با ایجاد یک اکوسیستم قوی همراه است. فراتر از طراحی محصول اصلی، تیم مشارکت‌هایی در زمینه ذخیره‌سازی مدل، محاسبات، سیستم‌های اثبات و برنامه‌های هوش مصنوعی ایجاد کرده است تا اطمینان حاصل کند که هر لایه از شبکه از پشتیبانی کارشناسی برخوردار است. در عین حال، آیین به شدت در منابع توسعه‌دهنده و رشد جامعه سرمایه‌گذاری می‌کند تا موارد استفاده واقعی را در زنجیره خود ترویج کند.

1. همکاری‌های اکوسیستم

• ذخیره‌سازی و یکپارچگی مدل: ذخیره‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با Arweave اطمینان حاصل می‌کند که آنها دستکاری‌ناپذیر باقی می‌مانند.
• مشارکت‌های محاسباتی: IO.net منابع محاسباتی غیرمتمرکز را مطابق با نیازهای مقیاس‌پذیری آیین ارائه می‌دهد.
• سیستم‌های اثبات و لایه-۲: همکاری با Starkware و Arbitrum قابلیت‌های تولید اثبات برای وظایف مبتنی بر EVM را گسترش می‌دهد.
• برنامه‌های مصرف‌کننده هوش مصنوعی: همکاری با Myshell و Story Protocol خدمات بیشتری را مبتنی بر هوش مصنوعی به زنجیره می‌آورد.
• لایه دارایی مدل: Pond، Allora و 0xScope منابع هوش مصنوعی اضافی ارائه می‌دهند و مرزهای هوش مصنوعی درون‌زنجیره‌ای را پیش می‌برند.
• بهبودهای حریم خصوصی: Nillion لایه حریم خصوصی زنجیره آیین را تقویت می‌کند.
• امنیت و استیکینگ: EigenLayer به تأمین امنیت و استیکینگ در شبکه کمک می‌کند.
• دسترسی به داده‌ها: ماژول‌های EigenLayer و Celestia دسترسی به داده‌ها را افزایش می‌دهند، که برای بارهای کاری هوش مصنوعی حیاتی است.

2. گسترش برنامه‌ها

• منابع توسعه‌دهنده: راهنماهای جامع توضیح می‌دهند که چگونه کانتینرهای هوش مصنوعی را راه‌اندازی کنید، PyTorch را اجرا کنید و GPT-4 یا Mistral-7B را در وظایف درون‌زنجیره‌ای ادغام کنید. مثال‌های عملی—مانند تولید NFTها از طریق اینفرنت—موانع را برای تازه‌واردان کاهش می‌دهند.
• تأمین مالی و شتاب‌دهی: شتاب‌دهنده آیین آلتار و پروژه قلمرو آیین به تیم‌هایی که dAppها را بر روی زنجیره آیین می‌سازند، سرمایه و راهنمایی ارائه می‌دهند.
• پروژه‌های قابل توجه:
  • آنیما: دستیار دیفای چند عاملی که درخواست‌های زبان طبیعی را در زمینه وام‌دهی، تعویض و استراتژی‌های بازده پردازش می‌کند.
  • اوپوس: توکن‌های میم تولید شده توسط هوش مصنوعی با جریان‌های تجاری زمان‌بندی شده.
  • رلیک: مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی را در AMMها ادغام می‌کند، با هدف تجارت درون‌زنجیره‌ای انعطاف‌پذیرتر و کارآمدتر.
  • تایث: از یادگیری ماشین برای تنظیم پویا پروتکل‌های وام‌دهی استفاده می‌کند، بازده را بهبود می‌بخشد در حالی که ریسک را کاهش می‌دهد.

با هم‌راستا کردن طراحی محصول، مشارکت‌ها و مجموعه متنوعی از dAppهای مبتنی بر هوش مصنوعی، آیین خود را به عنوان یک مرکز چندوجهی برای وب۳ x هوش مصنوعی قرار می‌دهد. رویکرد اکوسیستم‌محور آن—که با پشتیبانی فراوان از توسعه‌دهندگان و فرصت‌های واقعی تأمین مالی تکمیل می‌شود—زمینه را برای پذیرش گسترده‌تر هوش مصنوعی درون‌زنجیره‌ای فراهم می‌کند.

چشم‌انداز آیین​

برنامه‌های محصول و اکوسیستم آیین امیدوارکننده به نظر می‌رسند، اما بسیاری از شکاف‌های فنی باقی مانده‌اند. توسعه‌دهندگان هنوز نیاز دارند مشکلات اساسی مانند راه‌اندازی نقاط انتهایی استنتاج مدل، تسریع وظایف هوش مصنوعی و هماهنگی چندین گره برای محاسبات در مقیاس بزرگ را حل کنند. در حال حاضر، معماری اصلی می‌تواند موارد استفاده ساده‌تر را مدیریت کند؛ چالش واقعی الهام بخشیدن به توسعه‌دهندگان برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی خلاقانه‌تر درون‌زنجیره‌ای است.

در آینده، آیین ممکن است کمتر بر امور مالی تمرکز کند و بیشتر بر قابل معامله کردن دارایی‌های محاسباتی یا مدل تمرکز کند. این امر شرکت‌کنندگان را جذب کرده و امنیت شبکه را با پیوند دادن توکن زنجیره به بارهای کاری عملی هوش مصنوعی تقویت می‌کند. اگرچه جزئیات طراحی توکن هنوز مشخص نیست، اما واضح است که چشم‌انداز آیین ایجاد نسل جدیدی از برنامه‌های پیچیده، غیرمتمرکز و مبتنی بر هوش مصنوعی است—که وب۳ را به قلمروهای عمیق‌تر و خلاقانه‌تر سوق می‌دهد.