هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵: فناوری‌های مولد، ربات‌های پیشرفته و چالش‌های نوظهور
در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) مرزهای نوآوری را جابه‌جا کرده و صنایع مختلف برای افزایش بهره‌وری و خودکارسازی وظایف پیچیده، به سرعت این فناوری را در فرآیندهای خود ادغام کرده‌اند. سال ۲۰۲۴ شاهد پیشرفت‌هایی بود که سرعت توسعه فناوری‌های پیشرفته را پشت سر گذاشت و زمینه را برای تحولات عمیق‌تر در آینده فراهم کرد. اما همان‌طور که این پیشرفت‌ها فرصت‌های بسیاری ایجاد می‌کنند، ریسک‌های بزرگی نیز به همراه دارند. بدون نظارت انسانی، اشتباهات هوش مصنوعی می‌توانند به همان اندازه که موفقیت‌هایش چشمگیر هستند، مشکل‌ساز شوند.
هوش مصنوعی مولد و ظهور ربات‌های انسان‌نما
فناوری‌های هوش مصنوعی مولد و هوش مصنوعی خودکار، توانایی کاربران را در تولید محتواهای پیشرفته در رسانه‌های مختلف افزایش داده‌اند. در همین حال، ابزارهای پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی در حال تغییر روش‌های تشخیص بیماری هستند و در برخی موارد، عملکردی بهتر از پزشکان انسانی ارائه می‌دهند. این پیشرفت‌ها نشانه‌ای از تحول عمیق در حوزه سلامت و صنعت هستند و نقش هوش مصنوعی در این بخش‌ها بیش از پیش برجسته خواهد شد.
آندرس ایندست، نویسنده و سرمایه‌گذار در فناوری‌های نوظهور، معتقد است که ظهور عامل‌های انسان‌نما (humanoid agents) در سال ۲۰۲۵ بیش از هر زمان دیگری مورد توجه قرار خواهد گرفت. او می‌گوید: “در حالی که سال ۲۰۲۴ با هیجان پیرامون مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) آغاز شد، اما به احتمال زیاد با پیشرفت‌های شگفت‌انگیز در ربات‌های انسان‌نما به پایان خواهد رسید.”
افزایش توسعه ربات‌ها در سال ۲۰۲۴، که روزی یک فناوری دور از دسترس به نظر می‌رسید، اکنون به واقعیت نزدیک شده است. با نزدیک شدن به سال ۲۰۲۵، ربات‌های مستقل و انسان‌نما که پیش‌تر در محیط‌های صنعتی محدود بودند، آماده ورود به زندگی روزمره و بازارهای گسترده‌تر خواهند شد. این تحول، تأثیرات عمیقی در نحوه تعامل انسان و فناوری خواهد داشت.
هوش مصنوعی و چالش‌های امنیت سایبری و زیستی
با توسعه هوش مصنوعی، نقش آن در امنیت سایبری نیز پررنگ‌تر خواهد شد. آلخاندرو ریواس-واسکز، رئیس جهانی پزشکی قانونی دیجیتال و واکنش به حوادث سایبری در NCC Group، هشدار می‌دهد که استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (ML) می‌تواند جنگ‌های سایبری را خطرناک‌تر از همیشه کند. به دلیل اتصال گسترده سیستم‌های دیجیتال، ممکن است آسیب‌های ناشی از این حملات از مناطق درگیری فراتر رود و بر افراد عادی تأثیر بگذارد.
افزون بر این، فناوری‌های کاشتنی مانند رابط‌های عصبی و ایمپلنت‌های پزشکی پیشرفته، انقلابی در نحوه تعامل انسان با فناوری ایجاد خواهند کرد. با این حال، این نوآوری‌ها چالش‌های بزرگی در زمینه حریم خصوصی و امنیت داده‌ها به همراه دارند. بابی واکر، مشاور ارشد در NCC Group، بیان می‌کند که “هکرها می‌توانند از رابط‌های عصبی برای کنترل حرکات، دستکاری ادراک و حتی دسترسی به اطلاعات ذهنی افراد استفاده کنند.”
برای کاهش این خطرات، ایجاد استانداردهای جدید در حوزه اخلاق دیجیتال و امنیت زیستی سایبری ضروری خواهد بود. در غیر این صورت، دخالت دولت‌ها و بازیگران بدخواه ممکن است کنترل فناوری‌های ادغام‌شده در بدن انسان را در دست بگیرند.
هوش مصنوعی و چالش‌های امنیت داده‌ها
سباستین اشتراوب، معمار راه‌حل‌های سازمانی در N2WS، معتقد است که هوش مصنوعی اتوماسیون پشتیبان‌گیری داده‌ها را به سطحی بی‌سابقه خواهد رساند. این فناوری با شناسایی الگوهای استفاده از داده‌ها و نیازهای سازمانی، فرآیندهای بازیابی اطلاعات پس از بلایای طبیعی، قطعی برق و حملات سایبری را بهبود می‌بخشد.
با این حال، اتکای بیش از حد به اتوماسیون هوش مصنوعی می‌تواند خطاهایی غیرمنتظره ایجاد کند. او هشدار می‌دهد که “سال ۲۰۲۵ نشان خواهد داد که هوش مصنوعی راه‌حلی بی‌نقص نیست. سازمان‌هایی که صرفاً به **سیستم‌های خودکار برای بازیابی داده‌ها تکیه می‌کنند، ممکن است دچار اشتباهات جبران‌ناپذیری شوند.”
تأثیر هوش مصنوعی بر خلاقیت و آموزش
امروزه، بسیاری از کاربران برای بهبود مهارت‌های نوشتاری از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ChatGPT استفاده می‌کنند. اما به جای جایگزینی تفکر انسانی، این ابزارها به مرور زمان ارزش نوشتار انسانی را بیشتر برجسته خواهند کرد.
اریک وانگ، معاون ارشد هوش مصنوعی در Turnitin، پیش‌بینی می‌کند که دانش‌آموزان و نویسندگان به جای سپردن تمام فرآیند نوشتن به هوش مصنوعی، از آن به عنوان ابزاری کمکی برای ویرایش، گسترش و ارتقای ایده‌های خود استفاده خواهند کرد. در آینده، نقش نوشتن به عنوان یک مهارت حیاتی در آموزش، کار و زندگی اجتماعی تقویت خواهد شد.
خطرات پنهان مدل‌های هوش مصنوعی
مایکل لیبرمن، مدیر ارشد فناوری و بنیان‌گذار پلتفرم امنیت نرم‌افزار Kusari، هشدار می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی رایگان که بر روی پلتفرم‌های عمومی میزبانی می‌شوند، می‌توانند تهدیدی جدی باشند. او اشاره می‌کند که برخی از مدل‌هایی که در این پلتفرم‌ها کشف شده‌اند، در واقع حاوی بدافزار بوده‌اند.
به گفته او، حملات مبتنی بر داده‌های آلوده می‌توانند مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را دچار تحریف‌های عمدی کنند. بیشتر سازمان‌ها مدل‌های خود را آموزش نمی‌دهند، بلکه از مدل‌های آماده استفاده می‌کنند. نبود شفافیت در منبع این مدل‌ها، امکان سوءاستفاده را برای مهاجمان افزایش می‌دهد.
در سال ۲۰۲۵، هکرها از مدافعان جلوتر خواهند بود. در حالی که مهاجمان به دنبال کسب درآمد از آسیب‌پذیری‌های امنیتی هستند، شرکت‌ها اغلب برای تأمین بودجه امنیت سایبری با مشکل مواجه‌اند. شاید تنها یک حمله گسترده مانند نفوذ به زنجیره تأمین هوش مصنوعی، صنایع را مجبور به تغییر سیاست‌های خود کند.
برای کسب اطلاعات و اخبار هوش مصنوعی با ما در سئوتک همراه باشید.
اولین دیدگاه را شما بنویسید