بلاگ

بونگی اخیراً زمان زیادی را صرف صحبت درباره‌ی بسته‌ی الحاقی رِنگِیدز برای دستینی ۲ کرده که هفته‌ی آینده، در ۲ دسامبر، منتشر می‌شود. یک استریم، یک ویدیو مستند و یک تریلر وجود داشت و جو کلی برای این بسته‌ی الحاقی که به شدت تحت تأثیر جنگ ستارگان است و با همکاری خود لوکاس‌فیلم ساخته شده، مثبت بوده. اما حالا، دو خبر جداگانه جامعه را به هم ریخته.

اولین مورد، گزارشی از چند نفوذگر بونگی است که می‌گوید دستینی ۳ در «مرحله‌ی ابتدایی بسیار اولیه» در حال توسعه است. این برای جامعه خبر تازه‌ای است، چون به نظر نمی‌رسید چنین چیزی در برنامه باشد و اگر هم باشد، سال‌ها طول می‌کشد تا به دست ما برسد.

دومین مورد، اتهامی است عمدتاً از سوی @MGecko117 که بونگی از هوش مصنوعی برای خلق هنر مفهومی استفاده کرده که تازه از شرور اصلی بسته‌ی رِنگِیدز، درِدگِن بِیل، به اشتراک گذاشته. گِکو حدود دوازده قطعه از این هنر را بررسی می‌کند که به طور قاطع معتقد است با هوش مصنوعی ساخته شده، و پست‌های او به تنهایی نیم میلیون بازدید در توییتر گرفته، با بازدیدهای بیشتری از طریق نقل‌قول‌های توییت‌ها در این موضوع.

پس، نظرات من:

دستینی ۳ – کمی تعجب‌آور خواهد بود اگر بونگی حداقل در حال بحث درباره‌ی آن نباشد، چون «مرحله‌ی ابتدایی بسیار اولیه» می‌تواند به معنای همین باشد. اما سؤال اینجاست که آیا بازی‌های فعلی بونگی عملکرد خوبی خواهند داشت تا این اتفاق ممکن شود.

انتشار قریب‌الوقوع ماراتن برای بونگی کاملاً حیاتی است، چون اگر فاجعه‌بار باشد، سرنوشت کل استودیو ممکن است در خطر بیفتد. اگر نه، خب، فضای بسیار بیشتری برای آینده باز می‌شود.

خود دستینی ۲، چه با بسته‌ی الحاقی جنگ ستارگان‌وار محکم یا نه، نشانه‌های کمی از توانایی برگرداندن تعداد بازیکنانش نشان می‌دهد و جامعه عمدتاً موافق است که تنها چیزی که می‌تواند سری را احیا کند، یک دنباله است. اما بله، ساختن یک دنباله‌ی واقعی برای بازی‌ای مثل دستینی احتمالاً بیش از پنج سال طول می‌کشد و فکر کردن به چنین چیزی برای بونگی در حال حاضر، در بهترین حالت، نظری است. انتظار نداشته باشید بونگی در این باره نظری بدهد.

اتهامات هوش مصنوعی – راستش، من باور نمی‌کنم. این هنر مفهومی اولیه است و اگر یک دهه دستینی را دنبال کرده باشید، هنر مفهومی زیادی در این سبک خواهید دید. فقط آن زمان، مردم اتهامات هوش مصنوعی را با سرعت هزار مایل در ساعت پرتاب نمی‌کردند، همان‌طور که حالا هر روز هنرمندان بااستعداد، حتی مشهورها، متهم به استفاده از هوش مصنوعی می‌شوند.

برای چیزی مثل هنر مفهومی، هیچ‌کدام از این جزئیات «هوش مصنوعی‌وار» چندان عجیب به نظر نمی‌رسد. مثلاً، یک شمشیر نوری بدون دسته از دست بِیل بیرون می‌آید. منظورم این است که این کاملاً مثل یک اثبات مفهوم به نظر می‌رسد که کسی یک PNG از تیغه‌ی شمشیر نوری را روی آن زده تا ببیند چطور به نظر می‌رسد. منظورم این است که هوش مصنوعی می‌تواند در این مرحله کسی را که شمشیر نوری در دست دارد، متقاعدکننده نشان دهد. توضیحات متعددی وجود دارد، از روش‌های قدیمی مثل فوتوبَشینگ تا، در بدترین حالت، نوعی ارتقای هوش مصنوعی که همان ژنراتور هوش مصنوعی نیست.

با این حال، کمک نمی‌کند که بونگی در طول سال‌ها با نیم دوجین رسوایی سرقت ادبی روبرو شده، اخیراً با ماراتن، پس بخش هنری‌شان در حال حاضر کاملاً مورد اعتماد نیست. با این وجود، سرقت ادبی و ژنراتور هوش مصنوعی انواع متفاوتی از رسوایی هستند. من فقط… فکر نمی‌کنم این اتفاق افتاده باشد، اما یک بیانیه‌ی قطعی از بونگی مطمئناً کمک می‌کند. تصور نمی‌کنم بخواهند درست روزی که ویدیوها و مقالات سازندگان درباره‌ی رِنگِیدز منتشر می‌شود، این کار را بکنند، اما حالا وقتش است و خب، بهتر است همین حالا برخورد کنند.

آیا امروز بدون رسوایی‌های بیشتر جان سالم به در خواهیم برد؟ خب، ساعت ۹ صبح است، پس فکر کنم خواهیم دید.

من را در توییتر، یوتیوب، بلوسکی و اینستاگرام دنبال کنید.

رمان‌های علمی-تخیلی من، سری هیروکیلر و سه‌گانه ارث‌بورن را تهیه کنید.

پستی در ردیت درباره عروس‌ای که از یک مهمان عروسی می‌خواهد رنگ خاصی بپوشد که به او نمی‌آید، مطمئناً خشم زیادی برمی‌انگیزد، چه برسد به پستی درباره ساقدوش یا مادر داماد که می‌خواهد لباس سفید بپوشد. سناریویی که در آن والدینی از کسی در هواپیما می‌خواهند صندلی‌اش را عوض کند تا بتوانند کنار کودک کوچک‌شان بنشینند، احتمالاً همان موج خشم را ایجاد می‌کند. اما این پست‌ها ممکن است moderator ردیت را به دلیلی متفاوت عصبانی کنند—این‌ها تم‌های رایجی در ژانر رو به رشدی از پست‌های جعلی تولیدشده توسط هوش مصنوعی هستند.

این‌ها مثال‌هایی هستند که برای کِسی، یکی از ده‌ها moderator subreddit r/AmItheAsshole به ذهن می‌رسد. با بیش از ۲۴ میلیون عضو، این یکی از بزرگ‌ترین subredditها است و صراحتاً محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی و داستان‌های ساختگی دیگر را ممنوع می‌کند. از اواخر ۲۰۲۲، زمانی که ChatGPT برای عموم راه‌اندازی شد، کِسی (که خواست فقط با نام کوچکش ذکر شود) و دیگر داوطلبانی که زمان‌شان را برای moderation پست‌های ردیت صرف می‌کنند، با هجوم محتوای هوش مصنوعی دست و پنجه نرم کرده‌اند. برخی از این محتواها کاملاً توسط هوش مصنوعی تولید شده‌اند، در حالی که کاربران دیگر پست‌ها و کامنت‌های‌شان را با برنامه‌های هوش مصنوعی مانند Grammarly ویرایش می‌کنند.

«احتمالاً بیشتر از آنچه کسی بخواهد واقعاً اعتراف کند شایع است، چون فقط خیلی آسان است که پست‌تان را در ChatGPT بریزید و بگویید ‘هی، این را هیجان‌انگیزتر کن’»، می‌گوید کِسی، که فکر می‌کند ممکن است نیمی از تمام محتوایی که در ردیت پست می‌شود، به نوعی با هوش مصنوعی ایجاد یا بازنویسی شده باشد.

r/AmItheAsshole ستونی از فرهنگ ردیت است، فرمت‌ای که ده‌ها اگر نه صدها مشتق مانند r/AmIOverreacting، r/AmITheDevil و r/AmItheKameena را الهام بخشیده است—subredditی با بیش از ۱۰۰ هزار عضو که توصیف شده به عنوان «آیا من احمقم، اما نسخه هندی‌اش». پست‌ها معمولاً داستان‌هایی درباره درگیری‌های بین‌فردی هستند، جایی که ردیتورها می‌توانند نظر دهند که چه کسی اشتباه کرده («YTA» یعنی «تو احمقی»، در حالی که «ESH» یعنی «همه افتضاح‌اند»)، چه کسی درست می‌گوید، و بهترین اقدام پیش رو چیست. کاربران و moderatorها در این واریانت‌های r/AmItheAsshole گزارش داده‌اند که محتوای مشکوک به تولید توسط هوش مصنوعی بیشتری می‌بینند، و دیگران می‌گویند این یک مسئله سایت‌محور است که در انواع subredditها رخ می‌دهد.

«اگر subreddit عمومی عروسی یا AITA، روابط، یا چیزی شبیه به آن داشته باشید، به شدت ضربه خواهید خورد»، می‌گوید moderator subreddit r/AITAH، واریانتی از r/AmItheAsshole با تقریباً ۷ میلیون عضو. این moderator، بازنشسته‌ای که به شرط ناشناس ماندن صحبت کرد، ۱۸ سال در ردیت فعال بوده—بیشتر عمر آن—و همچنین دهه‌ها تجربه در کسب‌وکار وب قبل از آن داشته است. او هوش مصنوعی را تهدیدی وجودی بالقوه برای پلتفرم می‌بیند.

«خود ردیت یا باید کاری کند، یا مار دم خودش را می‌بلعد»، می‌گوید او. «به جایی رسیده که هوش مصنوعی هوش مصنوعی را تغذیه می‌کند.»

در پاسخ به درخواست نظر، سخنگوی ردیت گفت: «ردیت انسانی‌ترین مکان در اینترنت است و ما می‌خواهیم این‌طور بماند. ما محتوای دستکاری‌شده و رفتارهای غیراصیل را ممنوع می‌کنیم، از جمله حساب‌های ربات هوش مصنوعی misleading که خود را به جای افراد جا می‌زنند و کمپین‌های تأثیر خارجی. محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی که به وضوح برچسب‌گذاری شده، معمولاً مجاز است به شرطی که در چارچوب قوانین جامعه و قوانین سایت‌محور ما باشد.» سخنگو افزود که بیش از ۴۰ میلیون «حذف اسپم و محتوای دستکاری‌شده» در نیمه اول ۲۰۲۵ وجود داشته است.

تغییر جو به سمت بدتر

آلی، ۲۶ ساله که در کالج جامعه‌ای در فلوریدا تدریس خصوصی می‌کند و برای حفظ حریم خصوصی فقط با نام کوچکش صحبت کرد، متوجه شده که ردیت در سال گذشته «واقعاً رو به وخامت رفته» به خاطر هوش مصنوعی. احساسات او توسط کاربران دیگر در subredditهایی مانند r/EntitledPeople، r/simpleliving و r/self به اشتراک گذاشته می‌شود، جایی که پست‌ها در سال گذشته از افزایش محتوای مشکوک به هوش مصنوعی شکایت کرده‌اند. صرف احتمال اینکه چیزی توسط هوش مصنوعی تولید شده باشد، اعتماد بین کاربران را فرسوده است. «هوش مصنوعی ردیت را به توده‌ای آشغال تبدیل می‌کند»، یک حساب در r/AmITheJerk نوشت. «حتی اگر پستی مشکوک به هوش مصنوعی نباشد، وجود هوش مصنوعی مثل داشتن جاسوس در اتاق است. خود شک، دشمن است.» آلی قبلاً از خواندن subredditهایی مانند r/AmIOverreacting لذت می‌برد. اما حالا نمی‌داند تعاملاتش واقعی هستند یا نه، و زمان کمتری نسبت به سال‌های گذشته در پلتفرم صرف می‌کند.

«هوش مصنوعی همه را خسته می‌کند»، می‌گوید moderator r/AITAH. «می‌بینم مردم تلاش عظیمی برای یافتن منابع برای دیگران می‌کنند، فقط برای اینکه با ‘ها، گول خوردی، این همه دروغ است’ پاسخ داده شوند.»

تشخیص هوش مصنوعی

راه‌های مطمئن کمی برای اثبات اینکه چیزی هوش مصنوعی است یا نه وجود دارد، و بیشتر مردم عادی به شهود خودشان تکیه می‌کنند. متن حتی سخت‌تر از عکس‌ها و ویدیوها ارزیابی می‌شود، که اغلب نشانه‌های قطعی دارند. پنج ردیتوری که با WIRED صحبت کردند، استراتژی‌های متفاوتی برای شناسایی متن تولیدشده توسط هوش مصنوعی داشتند. کِسی متوجه می‌شود وقتی پست‌ها عنوان‌شان را کلمه به کلمه در بدنه تکرار می‌کنند یا از خط تیره بلند استفاده می‌کنند، و همچنین وقتی پست‌کننده در تاریخچه کامنت‌هایش املا و نقطه‌گذاری افتضاحی دارد اما چیزی با دستور زبان کامل پست می‌کند. آلی از حساب‌های تازه‌تأسیس ردیت و پست‌هایی با ایموجی در عنوان جا می‌خورد. moderator r/AITAH از پست‌های خاصی حس «دره ناآشنا» می‌گیرد. اما این «نشانه‌ها» ممکن است در پستی که اصلاً از هوش مصنوعی استفاده نمی‌کند هم وجود داشته باشد.

«در این مرحله، کمی حس ‘وقتی می‌بینی می‌دونی’ است»، می‌گوید تراویس لوید، دانشجوی دکترا در Cornell Tech که تحقیقاتی درباره چالش‌های جدید مبتنی بر هوش مصنوعی که moderatorهای ردیت با آن روبرو هستند، منتشر کرده است. «در حال حاضر، ابزارهای قابل اعتمادی برای تشخیص ۱۰۰ درصدی آن وجود ندارد. پس مردم استراتژی‌های خودشان را دارند، اما لزوماً ضدگلوله نیستند.»

علاوه بر این، با ظاهر شدن متن‌های هوش مصنوعی بیشتر در دنیای واقعی، مردم شروع به تقلید از ویژگی‌های رایج زبان تولیدشده توسط هوش مصنوعی می‌کنند، چه از هوش مصنوعی استفاده کنند یا نه. در ردیت، حلقه بازخورد هوش مصنوعی ممکن است حتی incestuousتر باشد، زیرا پلتفرم شرکت‌های هوش مصنوعی مانند Anthropic و Perplexity را به خاطر allegedly scraping محتوای ردیت بدون اجازه برای آموزش چت‌بات‌ها، شکایت کرده است. نتایج خلاصه هوش مصنوعی گوگل به طور infamous از کامنت‌های ردیت که در واقع جوک‌های sarcastic هستند، کشیده شده، مانند کاربری که پیشنهاد داد از چسب برای چسباندن بهتر پنیر به خمیر پیتزا استفاده شود.

«هوش مصنوعی از مردم آموزش می‌بیند، و مردم آنچه دیگران را می‌بینند کپی می‌کنند»، می‌گوید کِسی. «مردم بیشتر شبیه هوش مصنوعی می‌شوند، و هوش مصنوعی بیشتر شبیه مردم.»

طعمه خشم علیه اقلیت‌ها

هر دو moderator AITA می‌گویند که روند پست‌های طعمه خشم را مشاهده کرده‌اند که ممکن است با هوش مصنوعی نوشته شده باشند و به نظر می‌رسد فقط برای بدنام کردن افراد ترنس و دیگر جمعیت‌های آسیب‌پذیر وجود دارند. moderator r/AITAH می‌گوید subreddit در ماه پراید با هجوم محتوای ضدترنس روبرو شد، در حالی که کِسی می‌گوید به طور متناوب در صف moderation ظاهر می‌شود.

«چیزهایی مثل ‘والدینم از نام انتخابی‌ام استفاده نکردند و من ترنس هستم و به خاطرش منفجر شدم چون چطور جرأت کردند’ یا ‘کسی جنسیت من را فرض کرد و من سیس هستم اما چطور جرأت کردند جنسیت من را فرض کنند’»، می‌گوید کِسی. «این‌ها فقط برای عصبانی کردن از افراد ترنس، افراد گی، افراد سیاه‌پوست، زنان طراحی شده‌اند.»

در subredditهایی که حول اخبار و سیاست می‌چرخند، هوش مصنوعی راه‌های جدیدی برای انتشار disinformation فراهم کرده است. این چیزی است که تام، ردیتوری که سه سال به moderation r/Ukraine کمک کرد و برای حفظ حریم خصوصی فقط با نام کوچکش صحبت کرد، همراه با تکنیک‌های دستکاری اجتماعی مانند astroturfing که قبل از برنامه‌هایی مانند ChatGPT وجود داشتند، تجربه کرد. اما حالا، هوش مصنوعی می‌تواند این تاکتیک‌ها را اتوماتیک کند، و نگه داشتن آن برای moderatorهای انسانی را حتی سخت‌تر می‌کند.

«مثل یک نفر ایستاده در مزرعه در برابر موج جزر و مدی بود»، می‌گوید تام. «می‌توانید با تلاش بسیار کم، نویز زیادی ایجاد کنید.»

در r/Ukraine، که نزدیک به یک میلیون عضو دارد، تام به یاد می‌آورد که از دیگر modها آموزش گرفته تا گسترش پروپاگاندای روسی را کاهش دهد و حتی حمایت تخصصی از ادمین‌های ردیت دریافت کرده، که یک قدم بالاتر از داوطلبان هستند و واقعاً برای ردیت کار می‌کنند و حقوق می‌گیرند.

پول‌سازی از کارما

علاوه بر انگیزه‌های ایدئولوژیک، راه‌های کمتر شناخته‌شده‌ای برای پول‌سازی از محتوای ردیت هم وجود دارد. برخی واضح‌تر هستند، مانند برنامه Reddit Contributor، که به پست‌کننده‌ها اجازه می‌دهد از گرفتن upvotes (که به عنوان «کارما» شناخته می‌شود) و جوایزی که کاربران دیگر می‌توانند برای‌شان بخرند، پول دربیاورند. hustlerهای ردیت theoretically می‌توانند از محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی برای جمع کردن کارما، سود بردن از آن، و حتی فروش حساب‌های‌شان استفاده کنند.

«حساب ردیت من ارزش پولی زیادی دارد، و می‌دانم چون مردم مدام سعی می‌کنند بخرندش»، می‌گوید تام. «می‌تواند برای اهداف شیطانی هم استفاده شود، اما مشکوکم که بیشترش افراد بی‌حوصله‌ای هستند که زمان دارند، مثل ‘خب، می‌توانم در یک ماه صد دلار کنار دربیاورم با تقریباً هیچ کاری’.»

حساب‌های دیگر به کارما نیاز دارند تا به subredditهای NSFW با الزامات کارما دسترسی پیدا کنند، جایی که سپس می‌توانند چیزهایی مانند لینک‌های OnlyFans را تبلیغ کنند. هر دو کِسی و moderator r/AITAH متوجه حساب‌هایی شده‌اند که در subredditهای بزرگ‌تر پست می‌کنند تا کارما جمع کنند قبل از رفتن به پست محتوای بزرگسالانه. برخی از آن‌ها کلاهبردار هستند. دیگران ممکن است فقط سعی در امرار معاش داشته باشند.

«گاهی واقعی است، گاهی درگیری واقعی‌ای است که واقعاً داشته‌اند، گاهی جعلی، گاهی هر طور که باشد توسط هوش مصنوعی تولید شده»، می‌گوید کِسی. «تقریباً می‌خواهم اسمش را gamification بگذارم، جایی که فقط سعی می‌کنند سیستم را همان‌طور که تنظیم شده استفاده کنند.»

زمان اضافی که moderatorهای ردیت برای غربال کردن مواد مشکوک به هوش مصنوعی صرف می‌کنند، بازتابی از این است که محتوای هوش مصنوعی به طور کلی موانع جدیدی ایجاد کرده، که فراتر از حوزه moderation رسانه‌های اجتماعی گسترش می‌یابد.

«آنچه moderatorهای ردیت با آن دست و پنجه نرم می‌کنند، همان چیزی است که مردم همه جا الان با آن روبرو هستند، یعنی سازگاری با دنیایی که ایجاد محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی که plausible به نظر می‌رسد، تلاش بسیار کمی می‌برد، و ارزیابی آن تلاش بسیار بیشتری می‌برد»، می‌گوید لوید. «این بار واقعی‌ای روی دوش‌شان است، مثل معلمان و هر کس دیگر.»

مرکز ملی طوفان‌های گرمسیری قابلیت‌های گوگل دیپ‌مایند را آزمایش کرد.

چرا هیچ طوفانی در سال ۲۰۲۵ به خاک ایالات متحده نرسید

طبق گزارش NOAA، پس از افزودن مدل دیپ‌مایند به جعبه ابزار گسترده پیش‌بینان‌ها، این مدل در برخی موارد عملکرد بهتری نسبت به همتایان سنتی و حجیم خود داشت.

این سازمان پیش‌بینی طوفان ملیسا را به عنوان مثالی برجسته ذکر کرد.

مدل دیپ‌مایند، و همچنین نسخه هوش مصنوعی مدل اروپایی، به پیش‌بینان‌های مرکز ملی طوفان‌ها (NHC) درجه‌ای غیرمعمول از اطمینان داد که طوفان ملیسا به سرعت به یک طوفان عمده دسته ۵ تبدیل خواهد شد و پیش از آن ضربه ویرانگری به جامائیکا وارد خواهد کرد.

«من واقعاً از توانایی [مدل دیپ‌مایند] در مدیریت تشدید سریع تحت تأثیر قرار گرفتم، زیرا این موضوعی چالش‌برانگیز برای بسیاری از این نوع مدل‌ها بوده است»، گفت مت لانزا، ویراستار مدیر وبلاگ The Eyewall. «کاری که در طول ملیسا انجام داد، بدون شک در هشدار دادن درباره ریسک بسیار بالا نقش حیاتی ایفا کرد»، لانزا افزود.

به طور کلی، NOAA گزارش می‌دهد که مدل دیپ‌مایند دقیق‌ترین مدل برای مسیر طوفان و شدت آن بود و تنها پیش‌بینی که از آن در دقت پیشی گرفت، پیش‌بینی‌های رسمی NHC بود.

طوفان ملیسا یکی از قوی‌ترین طوفان‌های آتلانتیک ثبت‌شده در تاریخ است که به خشکی رسیده

جیمز فرانکلین، رئیس سابق شاخه NHC، در شبکه‌های اجتماعی نتایج را تحلیل کرد و آن را «سال طلایی» برای مدل گوگل دیپ‌مایند نامید.

سخنگوی تیم گوگل دیپ‌مایند گفت که اگرچه این عملکرد قوی برای قابلیت‌های پیش‌بینی آب و هوای مدل بود، اما توصیه می‌کنند عملکرد مدل را بر اساس یک طوفان یا معیار واحد توصیف نکنند.

چگونه کار می‌کند؟

مدل‌های سنتی آب و هوا – مانند مدل اروپایی و سیستم پیش‌بینی جهانی آمریکایی که NHC به طور منظم از آن استفاده می‌کند – بر شبیه‌سازی‌های پیچیده تکیه دارند که از معادلات جوی و فیزیکی استفاده می‌کنند و برای اجرا به زمان و قدرت محاسباتی قابل توجهی نیاز دارند.

مدل‌های هوش مصنوعی آب و هوا، مانند مدل دیپ‌مایند، به قدرت محاسباتی کمتری نیاز دارند و سریع‌تر هستند. آن‌ها با بررسی داده‌های تاریخی آب و هوا، شناسایی الگوها و روابط از طوفان‌های گذشته، یاد می‌گیرند پیش‌بینی کنند و پیش‌بینی‌های خود را در ثانیه‌ها تکمیل می‌کنند.

«مدل‌های هوش مصنوعی/یادگیری ماشین از اطلاعات میدان‌های آب و هوایی گذشته استفاده می‌کنند، معمولاً بیش از ۴۰ سال از وضعیت جو در فواصل ۶ ساعته، تا «یاد بگیرند» جو چگونه با گذشت زمان تکامل می‌یابد»، گفت رایان تورن، استاد و پژوهشگر در دانشگاه آلبانی که متخصص مدل‌سازی آب و هوا است.

«پس از اینکه مدل هوش مصنوعی/یادگیری ماشین جو را یاد گرفت، می‌توانید اطلاعات وضعیت فعلی جو را به آن بدهید تا پیش‌بینی ایجاد کند»، تورن افزود.

در مورد مدل هوش مصنوعی دیپ‌مایند، گوگل می‌گوید که صدها سناریوی مختلف آب و هوایی را از یک نقطه شروع واحد در عرض چند دقیقه تولید می‌کند، در حالی که مدل‌های سنتی ساعت‌ها طول می‌کشد تا همین کار را انجام دهند.

با وجود مزایای استفاده از هوش مصنوعی در فصل طوفان‌های ۲۰۲۵، تحقیقات و آزمایش‌های بیشتری لازم است تا مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی بر پیش‌بینی مسلط شوند.

لانزا گفت مدل‌هایی مانند دیپ‌مایند هنوز باید خود را با طوفان‌های خلیج ثابت کنند، زیرا فصل طوفان امسال به طور غیرعادی آرام بود.

«وقتی به آب و هوای شدید و تغییرات آب و هوایی فکر می‌کنید، باید به این هم فکر کنید که رویدادهایی خارج از مرزهای انتظار رخ خواهند داد و مدل‌سازی هوش مصنوعی ممکن است آن ریسک را ثبت نکند»، گفت لانزا. «اینجاست که مدل‌سازی مبتنی بر فیزیک سنتی ممکن است همچنان ضروری بماند»، لانزا افزود.

تورن نیز بر اهمیت مدل‌های سنتی تأکید کرد، در حالی که مدل‌های هوش مصنوعی سعی می‌کنند خطاهای ناشی از تغییرات ناگهانی آب و هوا یا شکاف‌های داده‌های آب و هوایی را با هموار کردن تفاوت‌ها کاهش دهند.

«پخش کردن تفاوت‌ها در سطح وسیع‌تری فاقد معنای فیزیکی است و پیش‌بینی را بعداً تحت تأثیر قرار خواهد داد»، گفت تورن. «مدل‌های کاملاً فیزیکی ما در این زمینه عملکرد بهتری دارند زیرا قوانین فیزیکی را در مدل‌ها گنجانده‌ایم.»

سخنگوی تیم گوگل دیپ‌مایند گفت که در حالی که مدل‌های هوش مصنوعی آب و هوا معادلات پیچیده فیزیکی و جوی را مانند همتایان سنتی خود پردازش نمی‌کنند، آن‌ها را با استفاده از مدل‌های سنتی برای آموزش و شرایط اولیه تکمیل می‌کنند – ترکیبی از سرعت و دقت برای بهبود پیش‌بینی‌ها.

آزمون‌های ژنتیکی ارسال‌شونده که میلیون‌ها نفر برای ردیابی پیشینهٔ خود از آن استفاده می‌کنند، می‌توانند به مردم در داشتن زندگی سالم‌تر نیز کمک کنند. این دقیقاً پیام Bystro AI است؛ استارتاپی بوستونی که با به‌کارگیری هوش مصنوعی، به افراد کمک می‌کند تا از DNA خود درس‌های کلیدی زندگی را بیاموزند.

Bystro که در سال ۲۰۲۱ تأسیس شد، ثبت‌نام کاربران برای چت‌بات هوش مصنوعی جدید خود را آغاز کرده است. کاربران می‌توانند نتایج آزمون ژنتیکی خود را به آن وارد کنند و سپس سؤالاتی دربارهٔ بهینه‌سازی رژیم غذایی، بهترین نوع تمرینات یا احتمال ابتلا به بیماری‌های جدی مانند بیماری کلیه یا آلزایمر بپرسند.

«من فکر می‌کنم در آدم‌ها تمایل پنهانی برای کنترل سلامت خود وجود دارد»، الکس کوتلار، بنیان‌گذار شرکت، گفت. «و تا جایی که می‌توانم، می‌خواهم به آن‌ها توانمندی این‌کار را اعطا کنم.»

ویدئوی ویژه

Bystro از سامانه‌ای هوش مصنوعی استفاده می‌کند که بر پایهٔ حجم عظیمی از پژوهش‌های مربوط به ژنتیک انسان و سلامت آموزش‌دیده است. این سامانه در نسخهٔ تجاری عرضه می‌شود تا به پزشکان و دانشمندان کمک کند داده‌های ژنتیکی مهم را به‌سرعت استخراج کرده و هم برای پژوهش و هم برای درمان بیماران به‌کار ببرند. شرکت انتظار دارد برای نسخهٔ حرفه‌ای، ماهانه بین ۲۰۰ تا ۳۰۰ دلار هزینه دریافت کند و همچنین قصد دارد مجوزهایی برای کاربران دانشگاهی و شرکتی ارائه دهد.

اما Bystro همچنین قصد دارد نسخه‌ای مصرف‌کننده‌محور به‌قیمت ۱۰ دلار در ماه ارائه دهد که برای افرادی است که اطلاعات ژنومیک خود را از سرویس‌های تحلیل ژنوم‌های انسانی که برای پیگیری تاریخچهٔ خانوادگی افراد ارائه می‌شود، مانند Ancestry یا 23andMe، خریداری کرده‌اند.

برخی پژوهشگران متخصص در ژنتیک و بیماری‌ها، تردید خود را نسبت به این‌که چنین خدمتی به مصرف‌کنندگان سود می‌رساند، ابراز کردند. آن‌ها استدلال می‌کنند که ژنتیک نقش نسبتاً کمی در اکثر وضعیت‌های پزشکی ایفا می‌کند، در حالی که محیط و سبک زندگی اهمیت بیشتری دارند. لیندسی فارر، استادیورژیک در دانشگاه بوستون، گفت: «پروفایل‌های ژنتیکی اکثر افراد خطر ابتلا به بیماری‌های شایع دوران بزرگسالی و سالمندی را تنها تا کسری که معمولاً به‌مرّ کمتر از ۵۰ درصد است، افزایش می‌دهند. نه ۱۰۰ درصد.»

یک نگرانی دیگر می‌تواند حریم شخصی باشد. کوتلار می‌داند که DNA یک فرد از جملهٔ خصوصی‌ترین اطلاعات است. او می‌گوید Bystro سامانهٔ هوش مصنوعی خود را بر پایهٔ پژوهش‌های علمی آموزش می‌دهد، نه بر روی اطلاعات ژنتیکی کاربران. «ما نیازی نداریم که از داده‌های افراد یاد بگیریم»، او افزود. «مجموعهٔ داده‌ها تا زمانی که کاربر بخواهد از آن استفاده کند، باقی می‌ماند، اما ما کاری با آن انجام نمی‌دهیم.»

کوتلار بر این باور است که افرادی که نگران سلامت خود هستند، حق دسترسی به تمام اطلاعاتی که می‌توانند به‌دست آورند را دارند.

او در مارس ۱۹۸۶ در اوکراین به‌دنیا آمد، زمانی که این کشور هنوز جزو اتحاد جماهیر شوروی بود؛ یک ماه پس از آن انفجار راکتور هسته‌ای در چرنوبیل رخ داد. کوتلار و خانواده‌اش از منطقهٔ رادیواکتیو فرار کردند، هرچند دولت مقیاس فاجعه را مخفی نگه داشت. «ما فقط به این دلیل می‌دانستیم که باید فرار کنیم که کودکان افراد ثروتمند شوروی در حال فرار بودند»، او گفت.

پس از سال‌ها آزارهای ضد یهودی، کوتلار و مادرش در سال ۱۹۹۱ به آمریکا مهاجرت کردند؛ او در آن زمان پنج ساله بود. در همین دوران، خانواده با مشکلات سلامتی متعددی مواجه شدند — شامل لوسمی، سرطان ریه و مری و کم‌کاری تیروئید. خود کوتلار نیز برای ترمیم کارتیل‌های شکنندهٔ شانه‌هایش به چندین عمل جراحی نیاز داشت.

کوتلار برنامهٔ مهندسی زیست‌پزشکی را در دانشگاه بوستون آغاز کرد، اما بعداً به رشتهٔ مدیریت بازرگانıی تغییر مسیر داد؛ با این حال علاقه‌اش به پزشکی هرگز کم‌رنگ نشد. «من به‌مدت ۱۲ ساعت در روز PubMed (پایگاه دادهٔ آنلاین پزشکی) مطالعه می‌کردم تا بفهمم چه مشکلی در من وجود دارد و چگونه می‌توانم خانواده‌ام را در برابر آن محافظت کنم.»

در دانشگاه ایموری آتلانتا، کوتلار دکترای ژنتیک را دریافت کرد و تمرکز خود را بر توسعه ابزارهایی گذاشت که به افراد کمک می‌کند تا اطلاعات مفید را از حجم عظیم داده‌های ژنتیکی استخراج کنند. ظهور سیستم‌هایی نظیر ChatGPT گزینهٔ قدرتمند جدیدی فراهم کرد — هوش مصنوعی‌ای که می‌تواند گفتار عادی انسان را درک کرده و به زبانی پاسخ دهد که افراد غیرمتخصص به‌راحتی درک کنند.

اموری در تأمین هدیهٔ یک میلیون دلاری از یک خیرکار ناشناس برای راه‌اندازی Bystro کمک کرد. نام این شرکت ربطی به رستوران‌های صمیمی ندارد؛ این واژهٔ روسی به معنای «سریع» است.

کاربران Bystro می‌توانند بپرسند آیا ویژگی‌های ژنتیکی خاصی دارند که ممکن است در آینده منجر به مشکلات سلامتی شوند. برای مثال، بسیاری از افراد با سابقهٔ افریقایی ژنی دارند که در برابر بیماری‌های انگلی محافظت می‌کند، اما به‌طرز قابل‌توجهی احتمال ابتلا به بیماری کلیوی را افزایش می‌دهد.

یا کاربری می‌تواند بپرسد آیا یک مشکل پزشکی موجود ممکن است ریشهٔ ژنتیکی داشته باشد. به‌عنوان مثال، فردی که به‌طور مکرر دچار سوءهاضمه است، می‌تواند دریابد که به‌صورت ژنتیکی مستعد عدم تحمل لاکتوز است.

اما ساموئل اسکاپینو، مدیر هوش مصنوعی و علوم زندگی در مؤسسهٔ AI تجربی در دانشگاه نورث‌ایسترن، گفت عوامل محیطی برای اکثر افراد به‌مرّ بیش از ژنتیک اهمیت دارند. «حتی اگر سیگنالی از کد ژنتیک استخراج شود، احتمالاً توسط انتخاب‌های سبک زندگی شما یا مکانی که به‌دنیا آمده‌اید، کم‌رنگ می‌شود»، اسکاپینو اظهار کرد. «همهٔ این عوامل متنوع تأثیر بسیار بزرگ‌تری خواهند داشت.»

با این حال، نظرسنجی‌ای توسط مرکز پزشکی دانشگاه تگزاس سوت‌وِست‌رن نشان می‌دهد که ۴۰ درصد از ساکنان ایالات متحده از نوعی آزمایش ژنتیکی استفاده کرده‌اند. کوتلار بر این باور است که بسیاری از آن‌ها خوش‌حالانه برای یک چت‌بات DNA ثبت‌نام خواهند کرد.

«با Bystro، هر کسی که ژنوم و سؤال دارد می‌تواند گفت‌و‌گویی با زیست‌شناسی خود آغاز کند»، او گفت.

هوش مصنوعی مولد آماده است تا عرضه محتواهای برتر تصویری را متحول کند؛ نایب رئیس غول رسانه‌های آنلاین چینی تِنست و مدیرعامل تِنست ویدیو، سون ژونگ‌هوای، پیش‌بینی می‌کند که تا یک‌سوم از فیلم‌ها و انیمیشن‌های بلند می‌تواند «توسط هوش مصنوعی تسلط پیدا کند یا به‌طور عمیق درگیر هوش مصنوعی باشد» در طول دو سال آینده، اگرچه نگرانی‌های ماندگار دربارهٔ دقت عملکرد و انسجام بصری باقی‌مانده‌اند.

در جلسه‌ای که در 7^ام جشنواره بین‌المللی فیلم جزیره هینان (HIIFF) برگزار شد، سون پیش‌بینی کرد که در سال‌های آینده تحول چشمگیری در تولید محتوای تلویزیونی و فیلم‌های برتر رخ خواهد داد.

«از منظر زمانی، با نگاه به یک یا دو سال آینده، دلایل کافی داریم تا انتظار داشته باشیم تغییرات مشهودی در ساختار عرضه محتواهای این پلتفرم رخ دهد،» سون اظهار کرد. «در دسته‌های اصلی مانند فیلم، تلویزیون و انیمیشن، آثار تحت تسلط یا به‌طور عمیق درگیر هوش مصنوعی می‌توانند به‌احتمال ۱۰ تا ۳۰ درصد از کل سهم برسند.»

با اشاره به محتوای کوتاه‌مدت، سون نتیجه‌گیری کرد که مسابقه‌ توسط محصولات هوش مصنوعی مولد پیشاپیش به‌دست آمده است.

سون گفت: «محتوای کوتاه شبیه کالاهای مصرفی پرسرعت (FMCG) است که بی‌رحمانه به دنبال کارایی می‌گردد.» او افزود: «در این زمینه، درام‌های کوتاه و انیمیشن‌های کوتاهی که می‌شناسیم پیشتاز شده‌اند و هزینه‌ها را به‌طرز چشمگیری کاهش داده‌اند. ما برآورد می‌کنیم که شرکت‌های بومی هوش مصنوعی در زمینه انیمیشن‌های کوتاه هم‌اکنون تقریباً ۳۰٪ از بازار را تشکیل می‌دهند.»

علیرغم پیش‌بینی خوش‌بینانه، عوامل متعددی همچنان به‌عنوان موانع برای هوش مصنوعی مولد در محتوای بلندمدت باقی مانده‌اند، از جمله توانایی حفظ ثبات و عدم توانایی در تکرار عملکردهای انسانی.

سون توضیح داد: «فناوری ویدئوی هوش مصنوعی هنوز نتوانسته است مسائلی چون ثبات بصری و قابلیت کنترل را حل کند.» او افزود: «با افزایش مدت زمان صحنه‌ها، تغییرات جزئیات در شخصیت‌ها به‌وضوح آشکار می‌شود.»

سون همچنین اشاره کرد که بازی‌های انسانی شامل میکرو‑ابرازات و میکرو‑حرکات است که نسل فعلی هوش مصنوعی قادر به بازتولید آن‌ها نیست، که این امر در ایجاد تنش و ظرافت عاطفی خلأهایی به‌وجود می‌آورد.

او همچنین ذکر کرد که اکثر محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی به‌صورت رزولوشن ۱۰۸۰p HD محدود است، که با استانداردهای ۴K یا انتشار در سالن‌های سینمایی DCI مطابقت ندارد.

با این حال، سون تأکید کرد که این موانع موقت هستند و پیش‌بینی کرد که هوش مصنوعی به فیلمسازان امکان می‌دهد به ژانرهای بلندپروازانه‌ای بازگردند که پیشتر به‌دلیل ریسک مالی زیاد، برای استودیوها غیرقابل تأیید بودند.

سون گفت: «ژانرهایی که پیش‌تر به‌دلیل ریسک‌های بازار نادیده گرفته می‌شدند، مانند علمی‑تخیلی بزرگ و روایت‌های عظیم «عصر کشفیات»، با کاهش هزینه‌ای که هوش مصنوعی فراهم می‌کند، احیا خواهند شد.»

برای سازگاری با این آینده، سون فاش کرد که تِنست ویدیو به‌طور فعال ابزارهای هوش مصنوعی را در جریان کارهای سنتی خود می‌گنجاند؛ او گفت که در حال حاضر هوش مصنوعی در مراحل اولیه طراحی مفهوم، پیش‑نمایش (pre‑vis) و روت‌اسکاپینگ به‌کار گرفته می‌شود. در تولید مجازی با LED، هوش مصنوعی برای ساخت صحنه‌های دیجیتال پیچیده‌ای که به‌عنوان پس‌زمینه مورد نیاز است، استفاده می‌شود.

سون به انتقادهایی که هوش مصنوعی سبب بیکاری در صنایع خلاق می‌شود پاسخ داد و بیان کرد که تِنست توسعه استعدادها را به‌عنوان اولویت اصلی در شرکت می‌داند.

سون گفت: «مدل استعدادی برای تولید فیلم‌های آینده به افراد با توانایی‌های چندوجهی (پُلی‌مت) نیاز دارد؛ به زبان ساده‌تر، ما به مهندسان هنر یا هنرمندان فنی نیاز داریم و با برترین دانشگاه‌ها و مؤسسات برای پرورش این افراد همکاری می‌کنیم.»

سون گفت: «ما واقعاً خوش‌شانسیم که می‌توانیم دورهٔ رنسانس واقعی را در صنعت فیلم تجربه کنیم. هیجان‌انگیزترین تجربه‌های انسانی هنگام عبور از حالت عدم‌اطمینان به سمت یقین رخ می‌دهد.»