وضعیت زیرساخت‌های داده در ایران چگونه است؟ آیا این زیرساخت‌ها برای توسعه مدل‌های مولد کافی هستند؟
کلان‌داده‌های فارسی در حوزه‌های مختلف مانند متون ادبی، داده‌های ژنتیکی، تصاویر و چهره‌های ایرانی، داده‌های پزشکی، تاریخ و اساطیر، محتواهای رسانه‌ای و تجاری هنوز به اندازه کافی گسترده، استاندارد و قابل‌دسترس نیستند. نبود مجموعه‌های داده متنوع از جمله داده‌های تنظیم‌شده، دارای حاشیه‌نویسی انسانی و برچسب‌گذاری‌شده باعث کاهش دقت مدل‌های مولد می‌شود.
از نظر ذخیره‌سازی و پردازش داده، مراکز داده داخلی در حال رشد هستند، اما هنوز از نظر ظرفیت پردازش، مقیاس‌پذیری و سخت‌افزارهای پیشرفته محدودیت‌هایی دارند. نبود دسترسی به سرویس‌های ابری بین‌المللی نیز چالش مهمی است. علاوه بر این، حاکمیت داده یکی از چالش‌های کلیدی در ایران است. نبود قوانین شفاف در زمینه مالکیت داده، حریم خصوصی و نحوه اشتراک‌گذاری داده‌ها باعث شده است که بسیاری از داده‌های ارزشمند در اختیار پژوهشگران و استارت‌آپ‌ها قرار نگیرد. نبود استانداردهای یکپارچه برای جمع‌آوری، ذخیره و پردازش داده‌های حجیم نیز باعث کاهش کیفیت و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی می‌شود.
با این حال، روند توسعه زیرساخت‌های داده در حال پیشرفت است. تمرکز بر بهبود سیاست‌های حاکمیت داده، جمع‌آوری داده‌های بومی، بهینه‌سازی مدل‌ها و همکاری میان دانشگاه‌ها، استارت‌آپ‌ها و نهادها می‌تواند مسیر توسعه را هموارتر کند. با اتخاذ راهکارهای خلاقانه، ایران می‌تواند به قطب توسعه مدل‌های مولد فارسی در حوزه‌های تخصصی و فرهنگی تبدیل شود.
بر این اساس پذیرش و استفاده از هوش مصنوعی مولد در صنایع مختلف ایران را چگونه می‌بینید؟ کدام صنایع در این زمینه پیشرو هستند؟
پذیرش هوش مصنوعی مولد در ایران رو به گسترش است و بسیاری از صنایع به سمت اتوماسیون، بهینه‌سازی فرایندها و افزایش بهره‌وری از طریق این فناوری حرکت کرده‌اند. حوزه‌های سلامت، فین‌تک، رسانه و تبلیغات از جمله حوزه‌های پیشرو در این زمینه هستند.
برخی مراکز تحقیقاتی در حوزه پزشکی کار بر روی مدل‌های زبانی را آغاز کرده‌اند تا از این فناوری برای تحلیل داده‌های پزشکی، مقایسه الگوهای بیماری و ارائه پیشنهادهای درمانی مبتنی بر داده‌ها استفاده کنند. البته به دلیل چالش‌های قانونی و محدودیت‌های دسترسی به داده‌های پزشکی باکیفیت، استفاده گسترده از این مدل‌ها هنوز محقق نشده است، اما علاقه‌مندی به این فناوری در حال افزایش است.
همچنین چندین بانک و مؤسسه مالی به‌تازگی روی پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در پردازش خودکار اسناد، و اتوماسیون روندهای اقتصادی کار می‌کنند.
برخی از شرکت‌های فعال در حوزه رسانه و مارکتینگ نیز به‌تازگی کار روی هوش مصنوعی مولد را آغاز کرده‌اند و در حال ادغام این فناوری در تولید خودکار محتوا، تدوین ویدئو، و شخصی‌سازی تبلیغات هستند. هرچند این استفاده هنوز در مراحل ابتدایی است، اما روند آن نشان‌دهنده افزایش تمایل کسب‌وکارها به بهره‌گیری از هوش مصنوعی مولد در بهینه‌سازی تولید محتوا و بازاریابی دیجیتال است.
یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی مولد در ایران، توسعه چت‌بات‌های هوشمند است. بسیاری از شرکت‌ها و سازمان‌ها در حوزه‌های بانکداری، خدمات مشتری، آموزش، سلامت و تجارت الکترونیک به سمت استفاده از چت‌بات‌های هوشمند رفته‌اند تا پاسخ‌گویی سریع‌تر، شخصی‌سازی خدمات و کاهش هزینه‌های پشتیبانی را ممکن کنند. مدیران به دنبال دستیاران هوش مصنوعی هستند تا بهره‌وری را افزایش دهند، تصمیم‌گیری‌ها را بهینه‌سازی کنند و فرایندهای سازمانی را خودکار سازند. این دستیاران می‌توانند در تحلیل داده‌ها، مدیریت جلسات، اولویت‌بندی وظایف، پاسخ‌گویی به ایمیل‌ها، تولید گزارش‌های هوشمند و ارائه پیشنهادات راهبردی به مدیران کمک کنند.
آیا پتانسیل ایجاد فرصت‌های درآمدی و ارزش تجاری در ایران با هوش مصنوعی مولد را می‌بینید؟
هوش مصنوعی مولد با ترکیب بهره‌وری، نوآوری و تحلیل هوشمند، سازمان‌ها را در مسیر رشد، انعطاف‌پذیری و رقابت‌پذیری بیشتر قرار می‌دهد. اگر زیرساخت‌های داده، توان پردازشی، و قوانین حمایتی بهبود یابد، هوش مصنوعی مولد می‌تواند یکی از موتورهای محرک اقتصاد دیجیتال ایران باشد و فرصت‌های گسترده‌ای برای درآمدزایی در بخش‌های مختلف ایجاد کند.
چالش‌های اخلاقی یا اجتماعی مرتبط با توسعه این فناوری در ایران چیست؟ چه اقداماتی برای رفع این چالش‌ها می‌توان انجام داد؟
توسعه هوش مصنوعی مولد در ایران با چالش‌های اخلاقی متعددی همراه است که نیازمند راهکارهای دقیق و نظارت مستمر هستند. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها یکی از مهم‌ترین دغدغه‌ها است، زیرا استفاده گسترده از داده‌های کاربران بدون قوانین شفاف و نظارت مستقل می‌تواند منجر به سوءاستفاده شود. علاوه بر این، عدم شفافیت در تصمیم‌گیری‌های الگوریتمی و خطر سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است باعث ایجاد تبعیض و تصمیم‌گیری‌های ناعادلانه شود. برای رفع این چالش‌ها، الزام به شفافیت در فرآیندهای استدلالی، بهبود تنوع داده‌های آموزشی و ایجاد چارچوب‌های نظارتی دقیق ضروری است. سوءاستفاده از مدل‌های مولد در تولید محتوای جعلی نیز یک تهدید جدی محسوب می‌شود که می‌توان با توسعه فناوری‌های تشخیص اطلاعات جعلی و افزایش آگاهی عمومی آن را کنترل کرد.
از نظر اجتماعی، یکی از چالش‌های مهم نابرابری دیجیتالی است؛ دسترسی نامتوازن به فناوری‌های پیشرفته در مناطق مختلف کشور می‌تواند شکاف اجتماعی و اقتصادی را افزایش دهد. سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های دیجیتال و ارائه آموزش‌های رایگان راهکارهایی برای کاهش این نابرابری هستند. تأثیر هوش مصنوعی بر بازار کار نیز چالش دیگری است، زیرا بسیاری از مشاغل سنتی در معرض جایگزینی با سیستم‌های هوشمند قرار دارند. برای جلوگیری از افزایش بیکاری، برگزاری دوره‌های مهارت‌آموزی و تشویق کارآفرینی در حوزه فناوری ضروری است. در نهایت، دسترسی نابرابر صنایع به منابع هوش مصنوعی می‌تواند برخی بخش‌ها را از پیشرفت باز دارد که با حمایت از استارت‌آپ‌ها و کسب‌وکارهای کوچک، می‌توان زمینه را برای رشد عادلانه‌تر در اکوسیستم فناوری کشور فراهم کرد.
برای نزدیک شدن به استانداردهای جهانی در این حوزه، چه گام‌هایی باید برداشته شود؟
برای رقابت در سطح جهانی در حوزه هوش مصنوعی مولد، ایران باید بر تحقیق و توسعه، همکاری‌های بین‌المللی، بهبود زیرساخت‌های پردازشی و ایجاد مجموعه داده‌های جامع تمرکز کند. تنظیم مجدد مدل‌های متن‌باز و افزایش سرمایه‌گذاری در پژوهش‌های مرتبط، به ارتقای جایگاه کشور در این حوزه کمک خواهد کرد. تحقق این اهداف بدون نقش کلیدی دانشگاه‌ها و پژوهشگاه‌ها ممکن نیست؛ این مراکز علمی، موتور محرک تحقیق و توسعه بوده و می‌توانند همکاری‌های بین‌المللی را گسترش داده و توسعه هوش مصنوعی مولد را تسریع کنند. از طریق هدایت پژوهش‌های نوآورانه، ایجاد آزمایشگاه‌های پیشرفته، تربیت نیروی انسانی متخصص و تعریف پروژه‌های مشترک صنعتی و بین‌المللی، دانشگاه‌ها و پژوهشگاه‌ها می‌توانند زمینه‌ساز توسعه این فناوری و حضور رقابتی ایران در عرصه جهانی باشند.
آیا فکر می‌کنید توسعه هوش مصنوعی مولد در ایران به سمت بومی‌سازی موفق پیش می‌رود؟ چگونه می‌توان این فرآیند را تسریع کرد؟
توسعه هوش مصنوعی مولد در ایران به سمت بومی‌سازی در حال حرکت است. برای تسریع بومی‌سازی و توسعه هوش مصنوعی مولد در ایران، تعریف طرح‌های زیرساختی و حاکمیتی مانند اپراتور هوش مصنوعی در کنار پروژه‌های ترویجی و توانمندسازی ضروری به نظر می‌رسد. ایجاد یک اپراتور هوش مصنوعی می‌تواند نقش مدیریتی، هماهنگ‌کننده و تسهیل‌گر را ایفا کند و زیرساخت‌های پردازشی، داده‌ای و خدمات هوش مصنوعی را در سطح ملی یکپارچه سازد. همچنین، طرح‌های توانمندسازی مانند توسعه کارخانه‌های نوآوری هوش مصنوعی می‌تواند به افزایش دانش تخصصی و تقویت نیروی انسانی کمک کند.
در کنار این اقدامات، تعریف پروژه‌های کاربردی برای صنایع مختلف، از جمله سلامت، بانک و بیمه، کشاورزی، تولید، حقوق و تطابق، آموزش، انرژی، و فرهنگ و رسانه و سرگرمی می‌تواند مسیر تجاری‌سازی فناوری را تسریع کند. همکاری نزدیک دانشگاه‌ها، پژوهشگاه‌ها و صنایع در اجرای این پروژه‌ها، ضمن کاهش فاصله میان پژوهش و بازار، باعث رشد سریع‌تر و افزایش بهره‌وری اقتصادی خواهد شد و ایران را در مسیر توسعه پایدار و رقابت‌پذیری در حوزه هوش مصنوعی مولد قرار دهد.