در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های شگفت انگیزی در دنیای هوش مصنوعی اتفاق افتاده است. به طوری که بسیاری از مردم اقدام به نصب برنامه هوش مصنوعی در گوشی‌های هوشمند و یا رایانه‌های شخصی خود روی آورده اند و در ز ...
پلتفرم‌های هوش مصنوعی مولد، از ChatGPT فارسی گرفته تا Midjourney، در سال‌های اخیر خبرساز شدند. اما هوش مصنوعی مولد (Generative AI) می‌تواند بیش از ایجاد تصاویر به هم پیوسته و یا نوشتن ایمیل به ما کمک ...
در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و شرکت‌های بزرگ تکنولوژی مانند OpenAI نقش مهمی در این مسیر داشته‌اند. سال گذشته، OpenAI با معرفی هوش مصنوعی ChatGPT 4، گام بزرگی در توسعه مدل‌های ...
با پیشرفت فناوری‌های نوین، محققان موفق به توسعه یک سیستم هوش مصنوعی شده‌اند که به افرادی که از هدفون‌های هوشمند استفاده می‌کنند، اجازه می‌دهد تا با نگاه کردن به یک فرد سخنگو به مدت سه تا پنج ثانیه، ص ...
هوش مصنوعی در طراحی داخلی، به‌عنوان یک جنبه نوآورانه و تحول‌آفرین، نقش مهمی در تغییرات و تحولات دنیای طراحی داخلی ایفا می‌کند. این فناوری به ما امکان می‌دهد گزینه‌های بی‌شماری را در زمینه طراحی داخلی ...
ساخت مقاله با چت جی پی تی یک روش نوآورانه و کارامد، متناسب با نیاز دنیای امروزه است. با افزایش تقاضا برای محتوای باکیفیت بالا در وب‌سایت‌ها و ارائه مقالات علمی باارزش و نوآور، پژوهشگران و نویسندگان م ...
شخصیت شناسی با هوش مصنوعی یکی از کاربردهای تازه و جذاب هوش مصنوعی به نظر می‌رسد. اخیراً محققان کاربرد جدیدی از هوش مصنوعی یعنی شخصیت شناسی با هوش مصنوعی را ارائه داده‌اند. آن‌ها یک الگوریتم جدید یاد ...
هوش مصنوعی در بازار مالی از طریق تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش بینی به صنعت تجارت کمک می‌کند. ارزیابی صحیح داده‌ها و استفاده از هوش مصنوعی در بازار مالی برای مدیریت دارایی حیاتی است. خواه بازار سهام، ...
در حال حاضر، هوش مصنوعی باعث پیشرفت در تشخیص بیماری‌های عفونی و پزشکی مولکولی شده است و ابزارهای تشخیصی قابل استقرار میدانی را افزایش داده است. تهیه نسخه‌های پزشکی با قابلیت هوش مصنوعی و ثبت اطلاعات ...
این روزها بحث مفصلی در مورد این مسئله صورت گرفته است که هوش مصنوعی (AI) می‌تواند با استفاده از شناسایی الگوها، روندها و همبستگی‌ها، پیش‌بینی‌های دقیق‌تری ارائه دهد. این بحث از زمانی شروع شده که متوجه ...
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence یا AI) یکی از پویاترین و پرکاربردترین زمینه‌های علوم کامپیوتر است که در دهه‌های اخیر شاهد رشد و توسعه قابل‌توجهی بوده است. این فناوری شامل توسعه سیستم‌هایی است که قادر به انجام وظایفی هستند که به طور معمول به هوش انسانی نیاز داشته‌اند.
این وظایف می‌تواند شامل یادگیری، درک، استدلال، حل مسئله و تصمیم‌گیری باشد. هوش مصنوعی به عنوان یکی از محورهای اصلی انقلاب صنعتی چهارم، در حوزه‌های مختلفی از جمله پزشکی، حمل‌ونقل، تجارت و حتی هنر و سرگرمی، تغییرات بزرگی ایجاد کرده است.
در ادامه این مطلب، به خوبی و با زبان ساده با هوش مصنوعی آشنا شده و از یادگیری ماشین و مدل‌های زبان بزرگ گرفته تا هوش مصنوعی عمومی و شبکه‌های عصبی و نحوه استفاده از آن‌ها اطلاعات لازم را بیان می‌کنیم.
هوش مصنوعی کاربردهای زیادی دارد که بسیاری از آن‌ها اکنون به‌طور گسترده در زندگی روزمره در دسترس هستند. به عنوان یک کاربر یا مصرف کننده میتوانید این کاربردها را در نتایج بهبود یافته گوگل ، گجت‌های هوشمند و حتی جاروبرقی‌ها مشاهده کنید. اسپیکرهای هوشمندی که با دستیار صوتی الکسا یا گوگل ساخته شده‌اند نیز نمونه‌های قابل توجهی از کاربردهای هوش مصنوعی هستند.
چت‌بات‌های هوش مصنوعی آنلاین محبوب مانند چت جی پی تی (ChatGPT) ، Copilot و Gemini از گوگل را می‌توان برای پاسخ به سوالات مکالمه‌ای یا انجام وظایفی مانند تحلیل مفاهیم، نوشتن ایمیل‌ها یا طرح‌های پروژه و حتی نگارش داستان‌های خلاقانه استفاده کرد. اما از آنجا که مدل‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند واقعیت را از تخیل وتصور تشخیص دهند، این چت‌بات‌ها ممکن است دچار توهم شوند یا اطلاعات نادرست را ارائه دهند؛ بنابراین همیشه باید گفته‌های چت‌بات‌ها را به‌ویژه اگر داده‌های حساسی هستند، توسط تحقیقات انسانی بررسی کنید.
برای استفاده از محبوب ترین چت بات هوش مصنوعی یعنی آخرین نسخه چت جی پی تی رایگان ChatGPT-4o اینجا کلیک کنید.
یادگیری ماشین (Machine Learning یا ML) به فرآیند آموزش مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها با استفاده از مقادیر زیادی از داده برای شناسایی الگوها اشاره دارد که این کار به پیش‌بینی و تصمیم‌گیری کمک خواهد کرد. توانایی جستجوی الگوها به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد وظایفی را به صورت خودکار انجام دهند که به‌طور مشخص برای آن‌ها برنامه‌ریزی نشده‌اند. البته این ویژگی اصلی‌ترین تفاوت هوش مصنوعی با دیگر موضوعات علوم کامپیوتر در نظر گرفته میشود. این قابلیت نیز ممکن است به عنوان هوش مصنوعی شناخته شود، اما در واقع یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است.
وقتی داده‌ها ساختار یافته یا سازماندهی شده باشند، یک سیستم می‌تواند به راحتی ناهنجاری‌ها را تشخیص دهد. به عنوان مثال زمانی که تراکنشی از کارت اعتباری شما در نقطه دیگر از جهان که شما هیچوقت در آن حضور نداشته‌اید، انجام میشود، سیستم هک حساب بانکی شما را تشخیص خواهد داد.
نمونه‌هایی از یادگیری ماشین شامل موتورهای جستجو، تشخیص تصویر و صدا و شناسایی تقلب است. مانند Face ID وقتی کاربران عکس‌هایی را در فیسبوک آپلود می‌کنند، قابلیت تشخیص تصویر این شبکه اجتماعی می‌تواند تصاویر را تحلیل کند، چهره‌ها را مشخص کند و پیشنهاد دهد که دوستان شناسایی شده خود را در این عکس‌ها برچسب‌گذاری کنید. با گذر زمان، تمرین و دریافت داده‌های تصویری بیشتر، این سیستم در این مهارت بهبود پیدا کرده و دقیق‌تر میشود.
یادگیری ماشین به طور کلی به دو دسته اصلی تقسیم میشود: یادگیری نظارت‌شده و یادگیری بدون نظارت.
این روش معمول برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی از حاشیه نویسی داده‌ها یا داده‌هایی که توسط انسان‌ها برچسب‌گذاری و دسته‌بندی شده‌اند، استفاده می‌کند. سیستم‌های یادگیری ماشین این داده‌ها را دریافت کرده و الگوها را یاد می‌گیرند.
فرض کنید می‌خواهید به یک مدل یادگیری ماشین تشخیص و تمایز بین تصاویر دایره‌ها و مربع‌ها را آموزش دهید. در این صورت، یک مجموعه داده بزرگ از تصاویر دایره‌ها (مانند عکس‌های سیارات، چرخ‌ها و اشیاء گرد دیگر) و مربع‌ها (مانند میزها وایت‌بوردها و غیره) جمع‌آوری خواهید کرد که برچسب‌هایی که نشان می‌دهند هر شکل چیست به همراه دارند. الگوریتم از این مجموعه برچسب‌گذاری‌شده یاد می‌گیرد که شکل‌ها و ویژگی‌های آن‌ها را تشخیص دهد: به عنوان مثال، دایره‌ها گوشه ندارند و مربع‌ها دارای چهار ضلع برابر هستند. سیستم سپس می‌تواند یک تصویر جدید را ببیند و شکل‌ها را تشخیص دهد.
در مقابل، یادگیری بدون نظارت به الگوریتم‌ها اجازه می‌دهد تا در داده‌های بدون برچسب به دنبال الگوهایی بگردند که بتوانند برای دسته‌بندی داده‌ها از آن‌ها استفاده کنند. در این نوع از یادگیری، الگوریتم‌ها از پیش برنامه‌ریزی نشده‌اند تا نوع خاصی از داده‌ها را تشخیص دهند؛ آن‌ها فقط به دنبال داده‌هایی با شباهت‌هایی هستند که قادر به گروه‌بندی باشند. به عنوان مثال تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خریدشان برای هدف‌گیری آن‌ها که به منظور انتخاب کمپین‌های بازاریابی هدف‌دار.
در یادگیری تقویتی، سیستم برای به حداکثر رساندن پاداش بر اساس داده‌های ورودی آموزش داده شده و از طریق فرآیند آزمون و خطا به بهترین نتیجه ممکن می‌رسد. تصور کنید که می‌خواهید سیستمی را آموزش دهید که یک بازی ویدئویی انجام دهد.در مبحث هوش مصنوعی چیست سیستم می‌تواند برای کسب امتیاز بالا پاداش مثبت دریافت کند و برای امتیاز پایین پاداش منفی بگیرد. در این صورت سیستم یاد می‌گیرد که بازی را تحلیل کرده و حرکات مناسب را انجام دهد. این موارد از پاداش‌هایی که سیستم می‌گیرد، انجام خواهد شد. در نهایت، سیستم می‌تواند خود به تنهایی بازی کند و بدون دخالت انسانی به امتیاز بالایی دست یابد.
یادگیری تقویتی همچنین در تحقیقات نیز استفاده میشود. در این بخش به ربات‌های خودمختار آموزش داده خواهد شد که در محیط‌های واقعی به بهترین شکل عمل کنند. نمونه‌ای از یادگیری ماشین به صورت پیشرفته‌تر نیز وجود دارد که در آن سیستم می‌تواند از موانع غیر منتظره که داده‌ای از آن‌ها ندارد عبورکند. این نیز می‌تواند به عنوان هوش مصنوعی در نظر گرفته شود.
در سال‌های اخیر، پیشرفت‌های چشمگیری در زمینه هوش مصنوعی حاصل شده است. از توسعه و انتشار مدل‌های GPT-3.5 و به تازگی GPT-4o گرفته تا آواتارهای واقعی و دیپ‌فیک‌ها همگی جز انواع هوش مصنوعی‌های پیشرفته در نظر گرفته می‌شوند. اما این‌ها تنها بخشی از دستاوردهای انقلابی در این حوزه هستند و بسیاری دیگر نیز وجود دارند که نمی‌توان همه را در اینجا گنجاند. در ادامه به برخی از مهم‌ترین موارد AI اشاره می‌کنیم:
چت جی پی تی (ChatGPT) یک چت‌بات هوش مصنوعی است که توانایی تولید و ترجمه زبان طبیعی و پاسخ به سوالات را دارد. این ابزار که احتمالا محبوب‌ترین نوع هوش مصنوعی است، به دلیل دسترسی گسترده خود شناخته شده است. شرکت OpenAI با ساخت مدل‌های GPT-2، GPT-1 و GPT-3 قبل از انتشار چت جی پی تی، تحولی بزرگ در زمینه هوش مصنوعی ایجاد کرده است.
GPT مخفف Generative Pre-trained Transformer است و مدل GPT-3 در زمان معرفی‌اش در سال ۲۰۲۰ بزرگترین مدل زبان با ۱۷۵ میلیارد پارامتر بود. سپس GPT-3.5 معرفی شد و نسخه بزرگتر و پیشرفته‌تر، GPT-4o، که از طریق وبسایت Chatgptpersian.com برای کاربران فارسی زبان در دسترس است، دارای حدود یک تریلیون پارامتر است.
اگرچه امنیت خودروهای خودران هنوز یکی از نگرانی‌های اصلی کاربرانی است که تمایل به استفاده از آن را دارند، اما این فناوری با پیشرفت‌های هوش مصنوعی به طور مداوم بهبود یافته است. این خودروها از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای ترکیب داده‌ها از سنسورها و دوربین‌ها استفاده می‌کنند تا محیط خود را درک کرده و بهترین اقدام را انجام دهند.
ویژگی خودران در خودروهای الکتریکی تسلا احتمالا اولین چیزی است که هنگام فکر کردن به این نوع اتومبیل‌ها به ذهن می‌رسد. اما شرکت Waymo زیر مجموعه شرکت مادر گوگل، Alphabet، نیز خودروهای خودران تولید می‌کند که از آن‌ها می‌توان به تاکسی‌های بدون راننده یا تحویل غذا از طریق Uber Eats در سان فرانسیسکو، کالیفرنیا و فینیکس و آریزونا اشاره کرد. شرکت‌های دیگر مانند Cruise نیز خدمات رباتیک تاکسی ارائه می‌دهند و شرکت‌های خودروسازی مانند آئودی، جنرال موتورز و فورد نیز احتمالا در حال کار بر روی فناوری خودروهای خودران هستند.
دستاوردهای شرکت Boston Dynamics در زمینه هوش مصنوعی، رباتیک و ربات هوشمند بسیار چشمگیر ظاهر شده است. اگرچه هنوز فاصله زیادی با ساخت فناوری‌های هوش مصنوعی مشابه فیلم ترمیناتور را داریم اما دیدن ربات‌های هیدرولیک و انسان‌نمای Boston Dynamics که از مبحث هوش مصنوعی چیست برای پیمایش و واکنش به شرایط مختلف استفاده می‌کنند، بسیار شگفت‌انگیز است.
شرکت DeepMind، زیرمجموعه گوگل، یک پیشگام در زمینه هوش مصنوعی است که بر روی هوش مصنوعی عمومی (AGI) متمرکز است. با اینکه این شرکت هنوز به هدف نهایی خود نرسیده است اما در سال ۲۰۱۶ با ساخت سیستم AlphaGo توانست بهترین بازیکن حرفه‌ای (انسان) بازی Go در جهان را شکست داده و در این باره خبرساز شود.
از آن زمان، DeepMind سیستم AlphaFold را ایجاد کرده که می‌تواند شکل‌های پیچیده سه‌بعدی پروتئین‌ها را پیش‌بینی کند. این شرکت همچنین برنامه‌هایی برای تشخیص بیماری‌های چشمی توسعه داده است که مانند برترین پزشکان توانایی تشخیص دارد.
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) یکی از نمونه‌های برجسته هوش مصنوعی هستند. این مدل‌ها با استفاده از یادگیری ماشینی بدون نظارت و با پردازش حجم عظیمی از متن‌ها آموزش می‌بینند تا نحوه کارکرد زبان انسانی را یاد بگیرند. شرکت‌های فناوری معمولا این متن‌ها را برای کاهش هزینه‌ها از اینترنت به رایگان جمع‌آوری می‌کنند که شامل مقالات، کتاب‌ها، محتوای سایت‌ها و انجمن‌ها و غیره هستند.
در فرآیند آموزش، مدل‌های زبانی بزرگ میلیاردها کلمه و عبارت را پردازش می‌کنند تا الگوها و روابط میان آن‌ها را بیاموزند. درواقع آموزش به مدل‌ها این امکان را می‌دهد که به درخواست‌ها پاسخ‌های مشابه انسان ارائه دهند. اما باید در نظر داشت که این مدل‌ها تنها الگوهای دستوری و ترکیب کلمات رایج را در سطحی پیچیده تکرار می‌کنند. به عبارت دیگر آن‌ها مانند انسان‌ها فکر نمی‌کنند و قادر به درک حقایق، منطق یا عقل سلیم نیستند.
مدل GPT-4o که اخیرا توسط OpenAI عرضه شده، در حال حاضر در صدر جدول چت‌بات‌ها قرار دارد. مدل GPT-4 Turbo یکی از پیشرفته‌ترین مدل‌های زبان بزرگ محسوب میشود، در حالی که GPT-4 با داشتن حدود ۱.۷۸ تریلیون پارامتر بزرگترین مدل است. ChatGPT بر روی هر دو نسخه GPT-3.5 و GPT-4 اجرا میشود. Gemini نیز به عنوان هوش مصنوعی گوگل، به تازگی قدرت گرفته و با اینکه تعداد دقیق پارامترهای آن اعلام نشده، تخمین زده میشود که به ۱۷۵ تریلیون پارامتر برسد.
موفقیت در یادگیری ماشین به شبکه‌های عصبی بستگی دارد. این شبکه‌ها مدل‌های ریاضی هستند که ساختار و عملکرد آن‌ها به طور تقریبی از اتصالات بین نورون‌های مغز انسان تقلید شده و به نحوی مشابه به آن‌ها سیگنال می‌دهند.
برای درک بهتر تصور کنید گروهی از ربات‌ها در حال کار بر روی یک پازل هستند. هر کدام از آن‌ها برنامه‌ریزی شده‌اند تا شکل یا رنگ خاصی از قطعات پازل را تشخیص دهند. یک شبکه عصبی مانند گروهی از ربات‌ها است که توانایی‌های خود را برای حل پازل با هم ترکیب می‌کنند. شبکه‌های عصبی می‌توانند پارامترهای داخلی خود را نیز تغییر داده تا خروجی متفاوتی ارائه دهند. هنگام آموزش، به این شبکه‌ها داده‌هایی داده میشود تا یاد بگیرند که در مواجهه با داده‌های خاص، چه خروجی‌ای باید تولید کنند.
همچنین این شبکه‌ها شامل لایه‌های به هم پیوسته‌ای از الگوریتم‌ها هستند که داده‌ها را به یکدیگر منتقل خواهند کرد. شبکه‌های عصبی می‌توانند با تغییر اولویتی که به داده‌ها در انتقال میان لایه‌های عصبی اختصاص داده میشود، برای انجام وظایف خاصی آموزش ببینند. در مبحث هوش مصنوعی چیست و در طول آموزش، ارزش‌هایی که به داده‌ها در حین عبور از لایه‌ها اختصاص داده میشود، به طور مداوم تغییر می‌کنند تا خروجی شبکه عصبی به نتیجه مطلوب و عالی نزدیک شود.
در این مرحله، شبکه آموزش می‌بیند که چگونه یک کار خاص را انجام دهد. البته این خروجی مطلوب می‌تواند هر چیزی باشد که شامل برچسب‌گذاری صحیح میوه‌ها در یک تصویر تا پیش‌بینی زمان خرابی آسانسور بر اساس داده‌های حسگر آن در نظر گرفته خواهد شد.
یادگیری عمیق بخشی از خانواده یادگیری ماشینی است و شامل آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی با سه لایه یا بیشتر برای انجام وظایف مختلف است. این شبکه‌های عصبی به شبکه‌های گسترده‌ای با تعداد زیادی لایه عمیق گسترش می‌یابند که با استفاده از حجم عظیمی از داده‌ها آموزش خواهند دید.
مدل‌های یادگیری عمیق معمولا حداقل سه لایه تا صدها لایه را شامل می‌شوند. یادگیری عمیق می‌تواند در فرآیندهای آموزشی از یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت یا هر دو استفاده کند. به دلیل توانایی یادگیری الگوهای پیچیده در داده‌ها با استفاده از هوش مصنوعی، یادگیری عمیق اغلب در پردازش زبان طبیعی (NLP)، تشخیص گفتار و تشخیص تصویر استفاده میشود.
هوش مصنوعی مکالمه‌ای به سیستم‌هایی گفته میشود که برنامه‌ریزی شده‌اند تا با کاربران مکالمه کنند و برای گوش دادن (ورودی) و پاسخ دادن (خروجی) به شیوه‌ای کاملا طبیعی و انسان گونه آموزش دیده‌اند. هوش مصنوعی مکالمه‌ای از پردازش زبان طبیعی برای درک و پاسخگویی به صورت طبیعی استفاده می‌کند.
برخی از نمونه‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای، چت‌بات‌هایی مانندChatGPT ، اسپیکرهای هوشمند یا دستیار صوتی مانند آمازون، الکسا، یا دستیارهای مجازی در تلفن‌های هوشمند مانند سیری در نظر گرفته می‌شوند.
بعد از آن که به خوبی دانستیم هوش مصنوعی چیست بهتر است تا به خدمات آن بپردازیم. مصرف‌کنندگان و کسب‌وکارها امروزه به طیف گسترده‌ای از خدمات هوش مصنوعی دسترسی دارند که می‌تواند وظایف را سرعت بخشد و راحتی را به زندگی روزمره اضافه کند. احتمالا شما نیز در خانه‌تان از دستگاه‌هایی که به نحوی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، بهره می‌برید. در اینجا چند نمونه رایج از خدمات هوش مصنوعی که برای عموم مردم موجود است، آورده شده است:
در زمینه هوش مصنوعی مولد، چندین شرکت با یکدیگر رقابت می‌کنند که از آن‌ها می‌توان به شرکت‌های بزرگ فناوری تا استارتاپ‌ها اشاره کرد. در حالی که هر یک از این شرکت‌ها به سرعت در حال توسعه هستند، برخی از بازیگران اصلی این عرصه عبارتند از:
هوش مصنوعی آنلاین با سرعت و مقیاسی که هم اکنون از آن استفاده میشود، تاثیر زیادی بر نحوه کار، خرید، رسانه‌ها و حتی حریم خصوصی و سلامت ما خواهد داشت. مانند بسیاری از تحولات تاریخی، فواید و معایب هوش مصنوعی به صورت ترکیبی با هم در نظر گرفته میشود.
با خودکارسازی برخی از وظایف، هوش مصنوعی روز به روز زندگی کاری مردم در صنایع مختلف را تغییر می‌دهد و نقش‌های جدیدی ایجاد می‌کند که باعث از دست رفتن بعضی از افراد خواهد شد. در زمینه‌های خلاقانه، به عنوان مثال هوش مصنوعی مولد می‌تواند هزینه‌ها، زمان و نیاز به ورودی انسانی را برای تولید محتوای بازاریابی به صورت تصویری و ویدیویی کاهش دهد.
هوش مصنوعی همچنین در سیستم‌های بهداشتی و پژوهش‌های پزشکی نقش بسیار مهمی دارد و می‌تواند مراقبت‌ها را مقیاس‌پذیرتر و در دسترس‌تر کند. فناوری هوش مصنوعی می‌تواند به پزشکان و رادیولوژیست‌ها در تشخیص سرطان با استفاده از منابع کمتر، شناسایی توالی‌های ژنتیکی مرتبط با بیماری‌ها و پیدا کردن مولکول‌هایی که به داروهای نتیجه بخش‌تر منجر می‌شوند کمک کند.
این فناوری همچنین سوالات جدیدی در مورد حفظ حریم خصوصی و امنیت اطلاعات ما به وجود می‌آورد. برخی کارشناسان از ممنوعیت کامل استفاده از فناوری تشخیص چهره و نظارت حمایت می‌کنند. در عین حال که هوش مصنوعی نگرانی‌هایی درباره حریم خصوصی و امنیت ایجاد می‌کند، این فناوری به شرکت‌ها کمک می‌کند تا در زمینه نرم‌افزارهای امنیت سایبری پیشرفت کنند.
با قدرت گرفتن مدل‌ها و شرکت‌های سازنده آن‌ها، کاربران خواستار شفافیت بیشتری در مورد نحوه ایجاد این مدل‌ها و هزینه‌های آن هستند. استفاده شرکت‌ها از تصاویر و متون اینترنتی برای آموزش مدل‌هایشان، نظارت حقوقی در مورد مجوزدهی به آثار خلاقانه را به همراه داشته است. شبکه‌های عصبی در مفهوم هوش مصنوعی چیست می‌توانند صدای فرد یا شبیه‌سازی او را بدون رضایتش به‌طور واقعی بازسازی کنند که باعث نگرانی‌هایی درباره دیپ فیک و انتشار اطلاعات نادرست، به ویژه در انتخابات آتی، شده است.
امکان جایگزینی بخش قابل توجهی از نیروی کار امروزی توسط سیستم‌های هوش مصنوعی در آینده‌ای نزدیک بسیار امکان پذیر است. در حالی که هوش مصنوعی عادی نمی‌تواند جایگزین همه شغل‌ها شود، این موضوع بسیار بدیهی است که این فناوری طبیعت کار را تغییر خواهد داد و سوال مهم در اینجا این است که چقدر سریع و عمیق این تغییرات رخ خواهد داد.
با این حال، هوش مصنوعی نمی‌تواند به تنهایی عمل کند. در حالی که بسیاری از مشاغل با کارهای روتین و تکراری مربوط به داده‌ها ممکن است خودکارسازی شوند اما کارمندان وکارگران در سایر مشاغل می‌توانند از ابزارهایی مانند هوش مصنوعی مولد برای افزایش بهره‌وری و کارایی خود استفاده کنند. نظرات متخصصان هوش مصنوعی در مورد سرعتی که سیستم‌های هوش مصنوعی از قابلیت‌های انسانی پیشی خواهند گرفت، در این باره متنوع است.
