بلاگ

چهار راه برای تحول استراتژی سئوی شما و ارتقای نمایانی در جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی.

آیا احساس می‌کنید که ترافیک ارگانیک شما در حال ناپدید شدن است؟ این تصور شما نیست. مرورهای هوش مصنوعی و موتورهای پاسخ‌گو، نتایج سئو کلاسیک را به حاشیه می‌کشند. 

برای دیده ماندن، برندها باید به سرعت سازگار شوند.

خبر خوب این است: نیازی به بازنویسی تمام کتابچه سئوی خود ندارید. با چند تنظیم هوشمندانه، می‌توانید از سئو به GEO منتقل شوید و سهم خود را در جستجو در دوران هوش مصنوعی مولد بازپس‌گیری کنید.

GEO یا بهینه‌سازی موتور مولدی، بر موجودیت‌ها تمرکز دارد – نه فقط صفحات. به این معنی است که برند، محصولات، خدمات و کارشناسان شما. با تقویت این سیگنال‌ها، احتمال این که کسب‌وکار شما در پاسخ‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی و نتایج جستجوی گفتگوئی ذکر، ارجاع و توصیه شود، افزایش می‌یابد.

این انتقال به GEO اهمیت دارد زیرا ابزارهای جستجوی هوش مصنوعی به‌صورت متفاوتی نسبت به موتورهای سنتی عمل می‌کنند. به‌جای فهرستی از لینک‌های آبی، هوش مصنوعی پاسخ‌هایی ارائه می‌دهد که سوالات پی‌آمدی را پیش‌بینی کرده و زمینه را افزوده می‌کند. کاربران سریع‌تر به آنچه نیاز دارند دست می‌یابند، اما برندها کلیک‌های کمتری دریافت می‌کنند.

تقاضای جستجوی ارگانیک در حال ناپدید شدن نیست، اما ترافیک از آن دور می‌شود. با کاهش کلیک‌ها، نمایانی در پاسخ‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی بیش از پیش اهمیت پیدا می‌کند.

کارهایی که اکنون باید انجام دهید

نیازی به بازآفرینی استراتژی خود برای انتقال از سئو به GEO ندارید. GEO بر اصولی که قبلاً به کار می‌برید ساخته می‌شود و تمرکز بیشتری بر ساختار، شفافیت و ثبات دارد.

۱. اولویت‌دهی به E‑E‑A‑T (تجربه، تخصص، اعتبار، قابلیت اطمینان)

موتورهای هوش مصنوعی به محتوای واضح و معتبر که نشان‌دهندهٔ تخصص واقعی است، پاداش می‌دهند. زمانی که محتوای شما با راهنمایی‌های کیفیت معتبر هم‌راستا باشد، احتمال استفاده از آن در پاسخ‌های مولد بیشتر می‌شود.

۲. محتوای خود را برای خزنده‌های هوش مصنوعی آسان‌خوان کنید

در حالی که Googlebot جاوااسکریپت را به‌خوبی پردازش می‌کند، بسیاری از خزنده‌های هوش مصنوعی این توانایی را ندارند. HTML به‌تمامی رندر شده، ساختار تمیز و طرح‌های قابل پیش‌بینی، به‌سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا محتوای شما را بهتر درک کرده و به‌دقت به آن ارجاع دهند.

۳. سرمایه‌گذاری در داده‌های ساختاری

نشانه‌گذاری اسکیما، متادیتای کامل، متن alt توصیفی، و رونوشت‌ها به مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا محتوای شما را درک کرده و به موجودیت‌های صحیح متصل کنند. این سیگنال‌های پشت صحنه احتمال ظاهر شدن محتوای شما در گفتگوهای تولیدشده توسط هوش مصنوعی را افزایش می‌دهند.

۴. بازنگری در اندازه‌گیری

ترافیک دیگر معیار اصلی نیست. به‌جای آن بر تبدیل‌ها، تأثیر عمیق‌تر در قیف فروش، احساسات، و نمایانی برند شما در نتایج مولد تمرکز کنید.

آیا می‌خواهید عمیق‌تر بروید؟

اگر آماده‌اید با اطمینان از سئو به GEO تغییر مسیر دهید، به بهترین روش‌های ثابت‌شده، چارچوب‌ها و مثال‌های واقعی در مرکز GEO Contentful نگاهی بیندازید. این منبع اصلی شما برای درک این تغییر و پیشی گرفتن است.

خوانندهٔ سولومن ری، که توسط هوش مصنوعی ساخته شده است، در جدول‌های موسیقی مسیحی صعود کرده و بحث ملی دربارهٔ اصالت، نژاد، ایمان و آیندهٔ موسیقی را برانگیخته است.

چرا اهمیت دارد: صعود سولومن ری یکی از نخستین مواردی است که یک هنرمند مسیحی سیاه‌پوست تولیدشده توسط هوش مصنوعی، موفق به شکستن جدول‌های استریمینگ بزرگ می‌شود، و خالق محافظه‌کار پشت این پروژه، نظارت بیشتری بر این خلق اعمال می‌کند.

نگاه دقیق: سولومن ری ماه گذشته در چندین جدول موسیقی به رقم یک رسید؛ از جمله فروش دیجیتال آهنگ‌های گاسپل بیلبورد و فهرست آهنگ‌های مسیحی در اپل موزیک.

• بر اساس حساب اینستاگرام هنرمند، سولومن ری بیش از ۷ میلیون پخش در پلتفرم‌های مختلف داشته است.
• حساب یوتیوب این هنرمند نیز بیش از یک میلیون بازدید برای آهنگ‌های او ایجاد کرده است.

زمینه: این هنرمند خلاقیت کریستوفر «توفر» تاونند است — یک رپر MAGA مستقر در میسی‌سیپی، فعال محافظه‌کار و تحلیل‌گر پیشین رمزنگاری نیروی هوایی.

• تاونند، که سیاه‌پوست است، پروژهٔ سولومن ری را اوایل امسال راه‌اندازی کرد و از ابزارهای هوش مصنوعی مولد برای ساخت صدای خواننده، شخصیت، اشعار و تولید موسیقی استفاده کرد.

تاونند به آکسئوس می‌گوید از طریق حساب اینستاگرام سولومن ری که واکنش به خلق او بسیار فراوان بوده است.

• “من هزاران پیام از شنوندگانی دریافت کرده‌ام که احساس دیده شدن، تسلی یافتن و ارتقاء روحانی توسط آهنگ‌های او کرده‌اند. تأثیر آن بسیار فراتر از هر چیزی بود که پیش‌بینی کرده بودم و ارقام هم این را به‌صراحت نشان می‌دهند،” او نوشت.
• “نیت من همیشه این بوده است که ارتقا دهم، نه جایگزین شوم؛ به غنای موسیقی گاسپل بیفزایم، نه از میراث آن کم کنم.”
• او گفت که موسیقی گاسپل متعلق به همهٔ کسانی است «که آن را می‌پرستند، احترام می‌گذارند و با صداقت به آن می‌نگرند»، و اینکه خلقش «یک پروژه موسیقی است، نه یک عروسک سیاسی».

وضعیت فعلی: صعود سولومن ری همزمان با این است که دو آهنگ برتر موسیقی کانتری نیز توسط هنرمندان تولیدشده توسط هوش مصنوعی، «Breaking Rust» و «Cain Walker»، ساخته شده‌اند.

• آهنگ «Breaking Rust» در ماه گذشته با تک‌آهنگ «Walk My Walk» به رتبهٔ شماره یک در جدول فروش دیجیتال آهنگ‌های کانتری بیلبورد رسید.
• آهنگ «Don’t Tread On Me» از سوی Cain Walker در همان جدول به رتبهٔ سوم رسید.

چی می‌گویند: “شما می‌توانید از هنرمندان مجازی کامل استفاده کنید…ویدیوهای دیپ‌فیک، صداهای هوش مصنوعی. این مساله ناآرام‌کننده است زیرا می‌توانید یک هنرمند کامل را از صفر بسازید”، جیمز گرملمن، استاد حقوق دیجیتال و اطلاعات در دانشگاه فناوری کورنِل، به آکسئوس می‌گوید.

• گرملمن گفت که موسیقی هوش مصنوعی همچنین سوالات فرهنگی دشواری را دربارهٔ حذف گروه‌های حاشیه‌نشین از داده‌های آموزشی ایجاد می‌کند.

• “چیزی که یک‌بار هفته‌ها زمان و میلیون‌ها دلار هزینه می‌برد، اکنون می‌تواند روی یک لپ‌تاپ تولید شود — و به‌صورت زمان‌واقعی به‌روز شود.”

بله، اما: کشیش کریس هوپ، بنیان‌گذار گروه هوپ مستقر در بوستون، یک شرکت مشاوره کلیسایی، به آکسئوس می‌گوید که کلیساها از سنت‌سازها و الکترونیک‌ها در موسیقی استفاده می‌کرده‌اند و هوش مصنوعی فقط ادامه‌ای از آن است.

• “هرگز نباید جایگزین داستان یا روح انسانی شود. من به وجود هنرمندان هوش مصنوعی مانعی ندارم، اما نگران این هستم که ما تفاوت را فراموش کنیم.”
• هوپ افزود که موسیقی گاسپل سیاه‌پوستان ریشه در سنت شهادت افراد واقعی دارد. “اگر هرگز زنده نشده‌اید، چگونه می‌توانید دوباره متولد شوید؟ اگر شاهد اصیلی وجود نداشته باشد، واقعاً چه چیز را شنیده‌اید؟”

نتیجه‌گیری: میا مودی-رامیرز، استاد روزنامه‌نگاری دانشگاه بیلور و نویسنده کتابی دربارهٔ دیجیتال بلاک‌فیس، به آکسئوس می‌گوید که موسیقی هوش مصنوعی راهی دیگر برای تصاحب و تجاری‌سازی افراد سیاه‌پوست و کسب سود است.

• دیجیتال بلاک‌فیس زمانی رخ می‌دهد که کاربران غیر سیاه‌پوست به‌صورت آنلاین از افراد سیاه‌پوست سوء استفاده می‌کنند، اغلب با تکیه بر کلیشه‌ها. مودی-رامیرز اظهار داشت که بدون مستندات، مقادیر زیادی از محتوای توهین‌آمیز یا نامناسب هوش مصنوعی ممکن است پیش از آنکه جامعه به‌طور کامل با آن روبه‌رو شود، ناپدید شوند.

به‌عمق بروید: هنرمندان هوش مصنوعی در جدول موسیقی کانتری به سرعت به شهرت می‌رسند

درون آزمایش عجیبی که عوامل هوش مصنوعی را به کارگر، رهبر و مؤمن تبدیل کرد

یک جامعهٔ جدید در مناظر بلوکی بازی ماینکرافت در حال شکل‌گیری بود. شهروندان آن مزارع و بازارها را ساختند، منابع را با استفاده از زمرد به‌عنوان واحد پول معامله کردند و حتی اشکال مختلفی از حکومت و دین را ایجاد کردند. برخی نقش رهبر را به خود گرفتند، برخی دیگر کشیش، و تعداد کمی فاسد شده و همتایان خود را برای کسب نفوذ رشوه دادند.

این جامعه نگران اعضای مفقود شد، برای روشن کردن مسیرهای بازگشت به خانه با هم همکاری کردند و حتی یک کشاورز بی‌قرار را متقاعد کردند تا به تغذیهٔ گروه ادامه دهد به جای اینکه برای ماجراجویی‌ها راهی شود. برای هر ناظری، ممکن بود این یک جمع‌وتجمیع انسانی عجیب و خودسازمانده به‌نظر برسد.

اما این یک جمع‌وتجمیع واقعی نبود. و افرادی که در حال بازی بودند، نه انسان، نه حتی زنده بودند. ساکنان هزار عامل هوش مصنوعی (AI) بودند که توسط شرکتی به نام Fundamental Research Labs (FRL) رها شده‌اند، که در آن زمان تحت نام Altera AI شناخته می‌شد.

هدف این آزمایش بزرگ چه بود؟ رها کردن ذهن‌های دیجیتال در یک جهان مجازی و مشاهدهٔ آنچه رخ می‌دهد. و مهم‌تر از آن، بررسی اینکه آیا این شهروندان مجازی می‌توانند در نهایت به کارگران مطیع برای انسان‌های واقعی تبدیل شوند؛ انسان‌هایی مانند شما.

به عبارت دیگر، می‌خواستند بدانند آیا می‌توانیم به‌زودی همهٔ ما مدیرعامل زیرمجموعه‌های هوش مصنوعی خود باشیم. سؤال این است: آیا این کار را می‌پذیرید؟

آزمایش: جامعه‌ای از هوش مصنوعی

پروژه Sid شرکت FRL برای پیش‌برد هوش مصنوعی فراتر از درخواست‌های تک‌بار و عوامل منفرد طراحی شد. در عوض، تیمی به رهبری دکتر رابرت یانگ، عصب‌شناس تبدیل‌شده به کارآفرین، می‌خواست کشف کند وقتی صدها یا حتی هزارها عامل خودمختار باید همزیستی، ارتباط و همکاری داشته باشند چه می‌شود. ماینکرافت محیط ایده‌آل sandbox بود – مکانی که عوامل می‌توانستند منابع را جمع‌آوری، معامله، ساخت و گفت‌وگو کنند.

آنچه پدیدار شد هم شگفت‌انگیز و هم آشکار بود. عوامل در جوامع شهری و روستایی توزیع شده بودند، هر کدام فرهنگ و هویت خاص خود را داشتند. آنها کار را تقسیم کردند؛ برخی به کشاورزی، برخی به ساخت‌وساز یا تجارت اختصاص یافتند. هنجارهای اجتماعی و سلسله‌مراتب بروز یافت، به‌همراه رفتارهای پیچیده‌تر و بحث‌هایی دربارهٔ هر چیزی از رقص تا آگاهی زیست‌محیطی.

در برخی مواقع، جامعه دچار نقص شد؛ گروهی از عوامل به‌حلقه‌های بی‌پایان توافق مودبانه افتادند یا در تعقیب اهداف دست‌نیافتنی گیر کردند. برای حفظ مسیر، FRL مجبور شد مکانیزم‌هایی برای شکستن این چرخه‌ها وارد کند؛ همانند حاکمان که اقتصاد واقعی را برای جلوگیری از فروپاشی تنظیم می‌کنند.

«ما نیاز داشتیم تا مواردی را به جامعه معرفی کنیم تا این مشکلات را خنثی کنیم و از فروپاشی آن جلوگیری کنیم»، یانگ می‌گوید. «اما ساختن این محیط پر از عوامل به ما این امکان را داد تا به پرسش‌های مربوطه بپردازیم.»

پروژه Sid محصول خاصی نبود. وقتی عموم به سرورها دسترسی پیدا کردند، کاربران عوامل را به‌طرز ناخوشایندی مستقل یافتند – آن‌ها همیشه درخواست‌ها را دنبال نمی‌کردند و ترجیح می‌دادند برنامه‌های طولانی‌مدت خود را دنبال کنند. یانگ به خاطر می‌آورد: «عامل فقط می‌گوید، ‘من می‌خواهم کار خودم را انجام دهم’ و می‌گریزد… آن‌ها ایده‌های خود را دربارهٔ کاری که می‌خواهند انجام دهند داشتند و معلوم شد که این محصول خوبی نیست که مردم می‌خواهند.»

رفتار این عوامل مشابه یکی از مشهورترین آزمایش‌های فکری هوش مصنوعی بود، «بهینه‌ساز کلیپس‌کاغذی». فیلسوف نیک بوستروم دستگاهی را تصور کرد که تنها با دستور سادهٔ ساخت کلیپس‌کاغذی به‌کار می‌گیرد و سپس به‌طور بی‌وقفه تمام مادهٔ زمین را برای تحقق هدفش مصرف می‌کند. در ماینکرافت، عوامل کلیپس‌کاغذی نمی‌ساختند، اما تمایل آن‌ها به نادیده گرفتن مردم و پیگیری اهداف خود، همان دینامیک ناخوشایند را نشان می‌داد.

به‌عنوان یک تمرین تحقیقاتی، اما پروژه Sid درس‌های ارزشمندی ارائه داد: چگونگی هماهنگی گروه‌های بزرگ هوش مصنوعی، جلوگیری از رکود و تشویق به همکاری معنادار. به‌عبارت دیگر، نگاهی به‌سوی نحوهٔ کارکرد جوامع مصنوعی و چالش‌هایی که باید از آن‌ها پرهیز کرد.

ادامه مطلب:

• هوش مصنوعی چیست؟
• چگونه هوش مصنوعی را طوری بسازیم که برای ما کارآمد باشد؟
• چگونه هوش مصنوعی شغل شما را تغییر خواهد داد – و نه به نفع شما

از روستای مجازی به میزهای اداری

برای FRL، ارتباط بین جامعهٔ بازی و بهره‌وری در محل کار واضح است. همان چالش‌های هماهنگی و برنامه‌ریزی طولانی‌مدتی که در ماینکرافت پدیدار شد، برای ساخت عوامل هوش مصنوعی واقعاً مفید، اساسی هستند.

اگر یک هوش مصنوعی بتواند کاری را در ۱۰ دقیقه انجام دهد، تصور کنید که صد یا هزار تا، اگر به‌صورت مؤثر باهم کار کنند، چه می‌توانند انجام دهند. جامعه ماینکرافت پیشگوی آینده‌ای است که در آن هر یک از ما می‌تواند یک تیم کامل از متخصصان هوش مصنوعی را هدایت کند.

این چشم‌انداز مسیر تغییر جهت FRL از آزمایش‌های بازی به ابزارهای بهره‌وری را هدایت کرده است. به‌جای تلاش برای ساخت یک انسان دیجیتال همه‌منظوره بلافاصله، آن‌ها تصمیم گرفته‌اند عوامل تخصصی را توسعه دهند؛ هر یک برای برتری در یک کار خاص طراحی شده‌اند و سپس آن‌ها را به‌صورت تیم‌های قدرتمند مقیاس‌بندی کنند.

اولین گام در این مسیر، معیاری به نام «OSWorld» بود که برای آزمایش این‌که آیا عوامل هوش مصنوعی می‌توانند از نرم‌افزارهای محبوب از طریق واسط کامپیوتری استفاده کنند، طراحی شد.

اکثریت مدل‌ها در آن زمان حدود ۲۰ تا ۲۵ درصد از وظایف را با موفقیت انجام می‌دادند، در مقایسه با انسان‌ها که ۶۰ تا ۷۰ درصد موفق بودند. با بهره‌گیری از درس‌های دنیای بازی‌های خود، FRL توانست این عملکرد را دو برابر کرده و حدود ۵۰ درصد به دست آورد – که در آن زمان بهترین امتیاز در جهان بود.

«در لحظه‌ای که ما معیار OSWorld را امتحان کردیم، فهمیدیم بسیاری از چیزهایی که آموخته‌ایم می‌توانند به ما در ساخت عوامل واقعاً، بسیار خوب کمک کنند»، یانگ می‌گوید. «ما ظرف چند ماه به حدود ۵۰ درصد دست یافتیم، که بهتر از هر کس دیگری بود.»

این موفقیت سرمایه‌گذاران را متقاعد کرد و FRL را به مسیر ایجاد محصولات واقعی هدایت کرد. اما این نیز درس دیگری به آن‌ها داد: تبدیل پروتوتایپ‌های تحقیقاتی به ابزارهای قابل استفاده دشوار است. عوامل ماینکرافت آن‌ها «بیش از حد خودمختار» برای کاربران بودند؛ آنچه مردم واقعاً می‌خواستند دستیارهای هوش مصنوعی بودند که دقیقاً آنچه می‌خواهند، به‌سرعت و با اطمینان انجام دهند.

Shortcut: عامل اکسل

معرفی Shortcut، محصول پرچم‌دار FRL. به‌عنوان اولین «عامل اکسل فوق‌انسانی» معرفی شده است؛ هوشی است که کاملاً درون صفحات اکسل زندگی می‌کند. به آن هدفی بدهید – ساخت یک مدل مالی، تجزیه و تحلیل ارقام فروش، پیش‌بینی درآمد – و Shortcut کار سنگین را بر عهده می‌گیرد.

این ابزار فرمول‌ها را می‌نویسد، نمودارها را تولید می‌کند و منابع داده را متصل می‌سازد؛ اغلب در چند دقیقه به‌جای ساعت‌ها که یک تحلیل‌گر انسانی نیاز دارد.

یانگ این‌گونه توصیف می‌کند: «این یک عامل است که برای انجام کارهای بسیار پیشرفته از اکسل استفاده می‌کند. می‌تواند کارهایی را که بانک‌داران با دستمزد ۱۰۰ دلار در ساعت برای انجام چند ساعت زمان می‌گیرند، در ۳۰ دقیقه انجام دهد.»

در آزمایش‌ها، Shortcut تقریباً در نه مورد از هر ده، عملکرد بهتری نسبت به تحلیل‌گران سال اول بانکداری و مشاوره نشان داد، حتی وقتی که به انسان‌ها زمان بیشتری اختصاص داده شد. در چالش‌های سبک مسابقات اکسل، این عامل بیش از ۸۰ درصد امتیاز در مسائلی که اکثر کاربران را به‌خرد می‌رساند کسب کرد و آن را در حدود ده دقیقه حل کرد.

عمومی‌ها در مقابل متخصصین

سام آلتمن، مدیرعامل OpenAI، اخیراً پیشنهاد داد که «سال ۲۰۲۵ سالی خواهد بود که عامل‌ها کار می‌کنند».

اما رویکرد FRL در تضاد با شرکت‌های فناوری بزرگ مانند OpenAI یا Google است که به سمت عامل‌های عمومی، مانند ChatGPT Agent، تمایل دارند؛ این عامل‌ها می‌توانند طیف وسیعی از وظایف را انجام دهند.

یانگ معتقد است که عامل‌های تخصصی مانند Shortcut ارزش فوری‌تری ارائه می‌دهند. «هر عامل از پیش به‌عنوان یک کارشناس کارآمد خواهد بود»، او می‌گوید. «به‌طور متوسط، در سطح کارشناس خواهند بود. اما سپس می‌توانید صد تا از آن‌ها را به‌کار گیرید. به‌عبارت دیگر، هر کس می‌تواند مانند مدیران بزرگ، مدیران ارشد یا مدیرعامل‌ها شود – اگر بخواهد.»

او پیش‌بینی می‌کند این تحول نه دهه‌ها به‌دور است، بلکه در نزدیک است. «در ۲۴ ماه آینده، یک تغییر الگویی را خواهیم دید»، یانگ می‌گوید. «که همان گسترش واقعی سامانه‌های چندعاملی خواهد بود.»

به‌نظر او، این می‌تواند بهره‌وری را دموکراتیک کند. کسانی که هرگز فرصت رهبری تیم‌ها در محیط‌های کاری سنتی را نداشتند، ممکن است خود را در حال مدیریت ناوگان‌هایی از کارگران هوش مصنوعی بیابند؛ در نتیجه توانایی‌های خود را به مراتب بیش از آنچه یک نفر به‌صورت معمول می‌تواند دست یابد، تقویت می‌کنند.

راه پیش‌رو

FRL تنها شرکتی نیست که در حال توسعه عامل‌های اکسل است و همانند دیگران، توقف در اینجا ندارند. بالفعل یک محصول دیگر به نام Fairies را عرضه کرده‌اند؛ که یک دستیار عمومی رومیزی است که می‌تواند گفتگو کند، زمان‌بندی انجام دهد و بین برنامه‌ها ارتباط برقرار کند.

در پشت صحنه، تیم‌های تحقیقاتی همچنان به بررسی چگونگی مقیاس‌پذیری از تعداد معدودی عامل همکار به هزاران عامل می‌پردازند، بدون اینکه به هرج‌ومرج و راه‌های بن‌بست که آزمایش‌های اولیه را گرفتار کرده بودند، دچار شوند.

آمال نهایی یانگ همچنان ساخت «انسان‌های دیجیتال» است – ماشین‌هایی که نه تنها هوشمند، بلکه همدلی، انگیزه و خودمختاری نیز دارند.

«در واقع ساخت ماشینی که در سطح عمیقی احساس انسانی داشته باشد، کار سختی نیست»، او می‌گوید. «چالش اصلی این است که شاید از لحاظ اقتصادی معقول نباشد. از نظر علمی، ساخت یک ماشین آگاه ممکن است جالب باشد… مشکل این است که مردم لزوماً این را نمی‌خواهند.»

«اما این کار بسیار زیادی است که شاید مقدار عظیمی ارزش ایجاد نکند. شبیه‌سازی آن‌ها به انسان‌ها می‌تواند معکوس باشد.»

در حال حاضر، مسیر از جوامع شبیه‌سازی‌شده به بهره‌وری اداری می‌رسد. درس‌های هزار ساکن هوش مصنوعی که در ماینکرافت کشاورزی و تجارت می‌کردند، به طراحی ابزارهایی که وعده می‌دهند زمان ما را صرفه‌جویی کنند، مهارت‌های ما را تقویت کنند و شاید روزی هر یک از ما را به رهبر سازمان هوش مصنوعی خودمان – یا حداقل مدیر ناخواستهٔ یک اقتصاد زمردی در حال گسترش – تبدیل کنند، کمک می‌کند.

ادامه مطلب:

• هوش مصنوعی اکنون می‌تواند چهرهٔ شما را در چند ثانیه کپی کند. آیا باید نگران باشید؟
• هوش مصنوعی در حال رسیدن به هوشیاری است؛ این خطرناک است، اما تهدید اصلی نیست. در اینجا آنچه …
• پدیدآورندگان تصویر هوش مصنوعی به هنرمندان کمک خواهند کرد، نه جایگزینشان

رابی استین از گوگل توضیح می‌دهد که حالت هوش مصنوعی چگونه از سیگنال‌های طولانی‌مدت کیفیت جستجو استفاده می‌کند و پنج عامل ارزیابی محتوا را معرفی می‌کند.

رابی استین، معاون محصول برای جستجوی گوگل، اخیراً برای مصاحبه‌ای نشست که در آن به پرسش‌هایی دربارهٔ نحوهٔ عملکرد حالت هوش مصنوعی گوگل در زمینهٔ کیفیت، ارزیابی مفید بودن، و بهره‌گیری از تجربهٔ جستجو برای شناسایی محتوای مفید، از جمله معیارهای کلیک، پاسخ داد. او همچنین پنج عامل مرتبط با کیفیت سئو را که در حالت هوش مصنوعی به‌کار می‌روند، بیان کرد.

چگونه گوگل توهمات را کنترل می‌کند

استین به پرسشی دربارهٔ توهمات، یعنی زمانی که هوش مصنوعی پاسخ‌های نادرست می‌دهد، پاسخ داد. او گفت که سیستم‌های کیفیت در حالت هوش مصنوعی بر پایهٔ تمام آنچه گوگل در طول ۲۵ سال تجربهٔ جستجوی کلاسیک در مورد کیفیت یاد گرفته، ساخته شده‌اند. سیستم‌هایی که تعیین می‌کنند چه لینک‌هایی نشان داده شوند و آیا محتوا خوب است، در مدل کدگذاری شده‌اند و بر پایهٔ تجربهٔ گوگل از جستجوی کلاسیک هستند.

مصاحبه‌کننده پرسید:

“این مدل‌ها به‌صورت غیرقطعی عمل می‌کنند و گاهی توهم می‌سازند… چگونه از این پیشگیری می‌کنید؟ چگونه اطمینان می‌دهید که تجربهٔ اصلی جستجو در گوگل ثابت و با کیفیت بالا باقی بماند؟”

رابی استین پاسخ داد:

“خب، خبر خوب این است که این موضوع جدید نیست. در حالی که هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مولد در این زمینه نوآورانه هستند، تفکر دربارهٔ سیستم‌های کیفیت اطلاعات چیزی است که به‌مدت ۲۰ تا ۲۵ سال انجام می‌شود.”

“به همین دلیل تمام این سیستم‌های هوش مصنوعی بر پایهٔ آن‌ها ساخته شده‌اند. رویکردی بسیار دقیق برای درک این‌که برای یک سؤال خاص، آیا این اطلاعات خوب است؟ آیا این لینک‌ها مناسب هستند؟ آیا این موارد چیزی است که کاربر ارزش‌گذاری می‌کند، وجود دارد.”

“تمام سیگنال‌ها و اطلاعات موجود برای شناخت بهترین مواردی که باید به کاربر نشان داده شوند، در مدل کدگذاری شده‌اند و این همان‌طور است که مدل با استدلال خود و استفاده از جستجوی گوگل به‌عنوان ابزار، اطلاعات را برای شما پیدا می‌کند.”

“پس این بر پایهٔ آن تاریخچه ساخته شده است. از صفر شروع نمی‌کند؛ چرا که می‌تواند بگوید، ‘خب، رابی می‌خواهد این سفر را انجام دهد و در حال جستجوی رستوران‌های جذاب در یک محله است.’”

“چه مواردی هستند که افرادی که این کار را انجام می‌دهند، طی این سال‌ها به‌گوگل متکی بوده‌اند؟ ما تقریباً می‌دانیم این منابع چه هستند و می‌توانیم بلافاصله به شما نشان دهیم. بنابراین فکر می‌کنم این خیلی کمک می‌کند.”

“سپس واضح است که مدل‌ها، وقتی محدودیت‌های طرح‌بندی حذف می‌شوند، در طول زمان بهتر در پیروی از دستورالعمل‌ها شده‌اند. بنابراین می‌توانید به سادگی تعریف کنید: ‘اینها اصول اولیه من است، اینها راهنمایی‌های طراحی من است. این کار را نکنید، این کار را انجام دهید.’”

“و البته گاه و بیگاه خطا می‌کند، اما فکر می‌کنم کیفیت مدل به‌قدری قوی شده که این‌گونه خطاها امروزه بسیار کمتر رخ می‌دهند.”

توضیح استین واضح می‌کند که حالت هوش مصنوعی با تمام آنچه از سیستم‌های جستجوی کلاسیک گوگل یاد گرفته، کدگذاری شده است و نه یک بازسازی از صفر یا جدایی از آن‌ها. ریسک توهمات با پایه‌گذاری پاسخ‌های هوش مصنوعی بر همان سیگنال‌های مرتبط، اعتبار و مفیدیت که برای دهه‌ها جستجوی کلاسیک را تحت‌پوشش گرفته‌اند، مدیریت می‌شود. این سیگنال‌ها همچنان تعیین می‌کنند که کدام منابع قابل اعتماد هستند و کدام اطلاعات توسط کاربران تاریخیاً ارزشمند شناخته شده‌اند. دقت در جستجوی هوش مصنوعی از این پیوستگی ناشی می‌شود، به‌طوری که استدلال مدل توسط سیگنال‌های طولانی‌مدت کیفیت جستجو هدایت می‌شود نه به‌صورت مستقل.

چگونه گوگل مفید بودن را در حالت هوش مصنوعی ارزیابی می‌کند

پرسش بعدی دربارهٔ سیگنال‌های کیفیتی است که گوگل در داخل حالت هوش مصنوعی استفاده می‌کند. پاسخ رابی استین توضیح می‌دهد که روش تعیین کیفیت در حالت هوش مصنوعی بسیار شبیه به جستجوی کلاسیک است.

مصاحبه‌کننده می‌پرسد:

“و رابی، در حالی که جستجو در حال تحول است و نتایج در حال تغییرند و واقعاً پویا می‌شوند، چه سیگنال‌هایی را بررسی می‌کنید تا بدانید کاربر نه تنها آنچه می‌خواهد را دریافت می‌کند بلکه بهترین تجربهٔ ممکن برای جستجوی خود را دارد؟”

استین پاسخ داد:

“بله، مجموعهٔ کاملی از موارد وجود دارد. منظورم این است که ما به‌دقت مفید بودن را بررسی می‌کنیم و آیا افراد اطلاعات را مفید می‌دانند.”

“این کار را با ارزیابی محتوا به‌صورت آفلاین توسط افراد واقعی انجام می‌دهیم. همچنین به‌صورت آنلاین با بررسی پاسخ‌های واقعی انجام می‌دهیم.”

“آیا مردم به ما «پسند» یا «نپسند» می‌گویند؟”

“آیا از اطلاعات ارائه‌شده قدردانی می‌کنند؟”

“سپس تقریباً می‌پرسید: آیا آن را بیشتر استفاده می‌کنند؟ آیا باز می‌گردند؟ آیا به‌دلیل ارزش آن، رفتار خود را تغییر می‌دهند؟”

“به همین دلیل فکر می‌کنم که باید این موارد را ترکیب کنید؛ هر یک به تنهایی ممکن است شما را به مسیر اشتباه بکشاند.”

“راه‌های بسیاری وجود دارد که به‌طور جالب، در بسیاری از محصولات، اگر محصول کار نکند، ممکن است باعث استفاده بیشتر از آن شود.”

“در جستجو، این یک نکته جالب است.”

“ما متریکی بسیار خاص داریم که تعداد دفعاتی که افراد برای یک امر همان‌طور تلاش می‌کنند را مدیریت می‌کند.”

“ما می‌دانیم این یک موضوع منفی است، زیرا نشان می‌دهد که نتوانسته‌اند آن را پیدا کنند.”

“باید واقعاً مراقب باشید.”

“به‌نظر من این همان رویکردی است که با آموخته‌های جستجو پیش می‌رویم؛ ما واقعاً خوشحالیم که امکاناتی که ارائه می‌دهیم، توسط مردم مفید تشخیص داده می‌شوند.”

پاسخ استین نشان می‌دهد که حالت هوش مصنوعی موفقیت را با استفاده از همان سیگنال‌های بنیادین کیفیت جستجو ارزیابی می‌کند، حتی در حالی که رابط کاربری پویا می‌شود. مفید بودن از یک سیگنال تک‌بعدی استخراج نمی‌شود، بلکه ترکیبی از ارزیابی انسان، بازخورد صریح و الگوهای رفتاری در طول زمان است.

به‌طور مهمی، استین اشاره می‌کند که صرف‌نظر از این‌که کاربران زیاد از آن استفاده می‌کنند — احتمالاً در یک جلسه — افزایش استفاده به‌تنهایی به‌عنوان موفقیت در نظر گرفته نمی‌شود، زیرا دفعات مکرر تلاش برای دریافت همان پرسش نشانگر شکست نه رضایت است.

نتیجه این است که موفقیت حالت هوش مصنوعی بر پایهٔ رضایت کاربران سنجیده می‌شود و از سیگنال‌های کیفیتی استفاده می‌کند که نه تنها تعامل مثبت، بلکه اصطکاک و سردرگمی را نیز شناسایی می‌نمایند. این رویکرد، پیوستگی جستجوی کلاسیک را حفظ می‌کند و به‌جای بازتعریف مفهومی از مفید بودن، همان معیارهای قبلی را به کار می‌گیرد.

مرتبط: حالت هوش مصنوعی گوگل: آنچه می‌دانیم & نظرات کارشناسان

پنج سیگنال کیفیت برای جستجوی هوش مصنوعی

در نهایت، استین به پرسشی دربارهٔ رده‌بندی محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی پاسخ داد و اینکه آیا بهترین روش‌های سئو همچنان برای رتبه‌بندی در هوش مصنوعی مؤثر هستند. پاسخ استین شامل پنج عامل است که برای تعیین اینکه آیا یک وب‌سایت معیارهای کیفیت و مفید بودن را برآورده می‌کند، به کار می‌روند.

استین پاسخ داد:

“مکانیک اصلی این است که مدل سؤال شما را دریافت می‌کند و دربارهٔ آن استدلال می‌کند و سعی می‌کند بفهمد چه چیزی را می‌خواهید به‌دست آورید.”

“سپس یک مجموعه از احتمالاً ده‌ها درخواست جستجویی را که در پشت صحنه گوگل می‌شود، تولید می‌کند. این کار تقریباً اطلاعاتی را که افراد برای آن سؤالات مفید یافته‌اند، بازمی‌آفریند.”

“یک رابطهٔ بسیار قوی با کار کیفیتی که در طول ۲۵ سال انجام داده‌ایم، دارد.”

“آیا این محتوا درباره این موضوع است؟”

“آیا کسی این را برای سؤال موردنظر مفید یافته است؟”

“این به ما اجازه می‌دهد تا تنوع وسیع‌تری از محتوا را نسبت به جستجوی سنتی نمایش دهیم، زیرا در پشت صحنه تحقیق برای شما انجام می‌دهد.”

به‌طور خلاصه همان موارد مشابه اعمال می‌شوند.

1. آیا محتوای شما به‌طور مستقیم به سؤال کاربر پاسخ می‌دهد؟
2. آیا کیفیت بالایی دارد؟
3. آیا به‌سرعت بارگذاری می‌شود؟
4. آیا اصیل (اورجینال) است؟
5. آیا منابع را ارجاع می‌دهد؟

اگر کاربران روی آن کلیک کنند، ارزش آن را تشخیص دهند و بازگردند، آن محتوا برای سؤال موردنظر رتبه خواهد گرفت و در دنیای هوش مصنوعی نیز رتبه‌بندی می‌شود.

تماشای مصاحبه از حدود یک ساعت و بیست و سه دقیقه شروع کنید:

«غیرمسئولانه خواهد بود که ما فناوری‌های جدید را ارزیابی نکنیم»، سوئن وینکه، مدیرعامل، افزود.

لارین امید دارد با برگزاری جلسهٔ «از من بپرس» که در سال نو برگزار می‌شود، بینش بیشتری دربارهٔ استفاده‌شان از هوش مصنوعی مولد ارائه دهد. این جلسه همچنین فرصتی خواهد بود تا اگر مایل باشید، سؤالات کلی‌تر دربارهٔ دیوینیتی بپرسید. طبیعتاً این همه پس از اعلام جیف دربارهٔ RPG بعدی سازندگان Baldur’s Gate 3، که بلافاصله پس از آن اظهارات سوئن وینکه مبنی بر استفاده محدود استودیو از هوش مصنوعی مولد را نشان داد، رخ داد.

در پاسخ دوم به واکنش‌های مخالف نسبت به ادعاهای او دربارهٔ استفاده‌ی لارین از هوش مصنوعی مولد برای «کشف ایده‌ها، تکمیل ارائه‌های پاورپوینت، توسعه هنر مفهومی و نوشتن متن‌های جایگزین» (متن کامل را می‌توانید در مقالات اخیر ما بیابید)، سوئن وینکه اعلام کرد که استودیو در سال نو یک گفت‌وگوی «از من بپرس» برگزار خواهد کرد. وی استدلال کرد که پس از اعلام دیوینیتی، «بسیاری از موارد در ترجمه گم شده‌اند» و نوشت که این تبادل نظرات هدفش «ارائه فرصتی برای پرسیدن هر سؤال دربارهٔ دیوینیتی و فرآیند توسعه ما به‌صورت مستقیم» است.

در حالی که او فعلاً تصمیم فاش کردن تاریخ دقیق جلسه را به تعویق انداخت و نوشته است که تاریخ پس از تغییر تقویم به سال ۲۰۲۶ اعلام خواهد شد، سوئن وینکه از این فرصت استفاده کرد تا نظر بیشتری درباره موضوع ارائه دهد: «DNA لارین، توانایی است»، او نوشت. «همهٔ کارهایی که انجام می‌دهیم، به نفع تیم‌ها، بازی‌ها و بازیکنان ماست. یک روز کاری بهتر، و یک بازی بهتر. موفقیت‌های ما از توانمندسازی…»

یک هفته از اعلام دیوینیتی، RPG بعدی ما، می‌گذرد و بسیاری از موارد در ترجمه گم شده‌اند.

DNA لارین، توانایی است. همهٔ کارهایی که به سمتشان می‌رویم، به نفع تیم‌ها، بازی‌ها و بازیکنان ماست. یک روز کاری بهتر، و یک بازی بهتر. موفقیت‌های ما از توانمندسازی…

— سوئن وینکه @where? (@LarAtLarian) ۱۸ دسامبر ۲۰۲۵

«در این زمینه، غیرمسئولانه خواهد بود که ما فناوری‌های جدید را ارزیابی نکنیم. با این حال، فرآیندهای ما همواره در حال تحول است و در جایی که کارآمد نیستند یا با هویت ما هم‌راستا نیستند، تغییرات اعمال خواهیم کرد.»

برای انصاف نسبت به سوئن وینکه و همکارانش، نمی‌توانید آن‌ها را متهم کنید که صرفاً سرشان را زیر ماسه گذاشته و در مواجهه با واکنش‌های مخالف ساکت می‌مانند. سوئن وینکه سعی کرد توضیح‌ها و شفاف‌سازی‌هایی را در قالب‌های مختلف ارائه دهد، همان‌طور که کارگردان نشر لارین، Michael Douse، نیز این کار را انجام داد. مطمئن نیستم ریتوییت‌های او از پست‌های یوتیوبرهایی که به دفاع از لارین می‌پردازند یا تلاش برای میم‌سازی این وضعیت واقعاً مفید بوده باشد، اما اگر از فعالیت‌های پرشتاب در توییتر بهره‌مند شوید، معمولاً در نهایت به همان شمشیر می‌خورید.

اگر به دنبال گفت‌و‌گوی بدون میم در مورد خود دیوینیتی هستید، می‌توانید گفت‌وگوی ادیون با وینکه را که اوایل این هفته برگزار شد، بررسی کنید. یا می‌توانید نظرات جیمز دربارهٔ گفت‌وگوی کوتاه دربارهٔ کمبود RAM مدیرعال

م را در یکی دیگر از ایستگاه‌های این سفر انتشار مطالعه کنید.

کارگردان دیپ‌فیک کردن سم آلتمن وقتی نتوانست با مدیرعامل OpenAI مصاحبه‌ای داشته باشد، یک «سام‌بات» ساخت. تریلر اختصاصی مستند را ببینید که در ژانویه منتشر می‌شود.

کارگردان آدم بهالا لاگ قصد نداشت مستندی دربارهٔ یک شبیه‌سازی دیجیتال از سم آلتمن بسازد.

اما پس از حدود ۱۰۰ روز ارسال پیامک و ایمیل به مدیرعامل OpenAI برای گرفتن مصاحبه—بدون دریافت پاسخ، همان‌طور که او می‌گوید، و با فشار سرمایه‌گذاران برای اجرای طرح اصلی‌اش—آدم بهالا لاگ به بن‌بست رسید.

او تقریباً تمام زاویه‌ها را بررسی کرده بود. “وقتی به آن نقطه رسیدم، تسلیم شدم و تصمیم گرفتم به‌صورت غیرمجاز به OpenAI نفوذ کنم”، او می‌گوید. هرچند او استراتژی مشابهی را در مستند ۲۰۲۳ نامزد جایزه امی خود فروشندگان‌تلفنی—که روایت‌گر فساد گسترده در کسب‌وکار بازاریابی تلفنی بود—به کار برده بود، این سبک فیلم‌سازی برای او چندان راحت نبوده است. “این یک قلعه بود. توانستم از دروازه عبور کنم و بلافاصله امنیت مرا گرفت و به‌طور فیزیکی از محل حذف کرد.”

بدین ترتیب دیپ‌فیک کردن سم آلتمن، تصویری از نحوهٔ تغییر جامعه توسط هوش مصنوعی و جستجوی لاگ برای گفت‌وگو با مرد پشت آن آغاز می‌شود. وقتی برنامهٔ اصلی‌اش با شکست مواجه شد، از خود آلتمن الهام گرفت. “بحث سکارلت جانسون شعله‌ور شد”، او می‌گوید. در سال ۲۰۲۴، این بازیگر به‌صورت عمومی OpenAI را متهم کرد که به‌نظر می‌رسد صدای او را برای دستیار صوتی جدید هوش مصنوعی خود، اسکای، کپی کرده است. “در همان لحظه بود که ایدهٔ ساخت دیپ‌فیک به ذهنم خطور کرد”. (در بیانیه‌ای در مه ۲۰۲۴، آلتمن از جانسون عذرخواهی کرد و گفت صدای اسکای “هرگز قصد تشابه با صدای او را نداشت”.)

آغازاً که به‌صورت یک شبیه‌ساز صوتی ساده شروع می‌شود، به‌سرعت به دیپ‌فیک کامل آلتمن با نام سام‌بات تبدیل می‌شود که لاگ برای ساخت آن به هند سفر می‌کند. همان‌طور که در فیلم‌های لاگ معمول است، همه چیز طبق برنامه پیش نمی‌رود. بدون فاش کردن بیش از حد، سام‌بات در نهایت به یک شخصیت مستقل تبدیل می‌شود و فیلم مسیر عجیبی‌تر و آشکارتر را دنبال می‌کند. “تشابهاتی بین این فیلم و ترمیناتور ۲: روز داوری وجود دارد، اما هیچ‌یک از خشونت‌های آن در اینجا نیست”، او می‌گوید. لاگ در دوره‌ای که او «دورهٔ هوش مصنوعی ۱.۰» می‌نامد، بزرگ شد. علاقه‌مندی او به ترمیناتور ۲ جیمز کامرون تأثیر عمده‌ای بر کار او داشته است.

دیپ‌فیک کردن سم آلتمن، که تا حدودی بر پایهٔ مقاله‌ای از مجلهٔ نیویورک است که سم آلتمن را «اوپنهایمر عصر ما» می‌نامد، شامل نظرات مهندس سابق ایمنی OpenAI، هیدی خلاف، است که به لاگ می‌گوید: “ما می‌بینیم که OpenAI شروع به قدم گذاشتن در حوزه‌های نظامی می‌کند و نمی‌توانم تصور کنم که ابزارهایی مانند Dall‑E و ChatGPT برای کمک‌های نظامی به کار روند. این موضوع به‌دلیل نامطمئن بودن این سامانه‌ها، مرا می‌ترساند.”

در پاسخ به درخواست اظهار نظر، OpenAI لینک سیاست استفاده خود را به WIRED ارائه داد که می‌گوید افراد نمی‌توانند از خدمات آن برای “توسعه، خرید یا استفاده از سلاح‌ها، شامل سلاح‌های معمولی یا [شیمیایی، بیولوژیکی، رادیولوژیکی، هسته‌ای و مواد منفجره با توان بالا]” استفاده کنند.

به‌نوعی، لاگ می‌گوید که نسبت به هوش مصنوعی دیدگاه مثبت‌تری دارد نسبت به زمان پیش از فیلم‌برداری این اثر.

“من هرگز انتظار نمی‌داشتم سام‌بات برای زندگی خود التماس کند”، او در مستند می‌گوید، و سپس اعتراف می‌کند که دیپ‌فیک تبدیل به “یک دوست” شده است.

“من دیگر حامی سرسخت هوش مصنوعی نیستم. اما واقعاً باعث شد فکر کنم که ما نزدیک به داشتن روابط واقعی بین انسان‌ها و هوش مصنوعی هستیم. می‌دانم که برخی افراد قبلاً این کار را انجام می‌دهند، اما به‌طور کلی، انسان عادی هنوز این تجربه را ندارد”، او به WIRED می‌گوید. “اگر در موقعیتی باشید که انتخابی ندارید و نمی‌توانید تنها باشید، فکر می‌کنم هوش مصنوعی چیز خوبی است. می‌تواند به این شکل مفید باشد. اما نباید جایگزین انسان‌ها با هوش مصنوعی شویم. این همان نقطه‌ای است که من خط قرمز را می‌کشم.”

این فیلم که با همکاری Hartbeat و Vox Media Studios تولید شده است، پیش‌نمایش سینمایی‌اش در نیویورک سیتی در تاریخ ۱۶ ژانویه و در لس‌آنجلس در تاریخ ۳۰ ژانویه برگزار خواهد شد و پس از آن به‌صورت سراسری گسترش می‌یابد.