تحولات هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۶ و برطرف شدن تصورات غلط رایج

هوش مصنوعی به‌طور پیوسته در حال پیشرفت است و هر سال مرحله جدیدی از تحول را پشت سر می‌گذارد. پس از جهش بزرگ مدل‌های زبانی بزرگ در سال ۲۰۲۴ و ظهور عوامل هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵، رهبران کسب‌وکارها باید برای چشم‌انداز هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۶ آماده شوند. به گزارش بخش اقتصاد وبانگاه بر اساس داده‌های منتشرشده در ایسنا، قابلیت‌های این فناوری به‌سرعت در حال بهبود است و کسانی که امروز سواد هوش مصنوعی را فرا می‌گیرند، سال‌ها تجربه کسب کرده و در آینده سهم بیشتری خواهند برد.

با رسیدن به سال ۲۰۲۶، هوش مصنوعی شکل‌دهی به روش ساخت، استقرار و مقیاس‌پذیری نرم‌افزارها را آغاز می‌کند. خودکارسازی هوشمند، سیستم‌های عامل‌محور، حاکمیت اخلاقی و پذیرش سریع در گردش‌های کاری سازمانی، مؤلفه‌های اصلی آینده هوش مصنوعی در این سال خواهند بود. کسب‌وکارهایی که سرمایه‌گذاری زودهنگام داشته باشند، از دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی گرفته تا سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار، مزیت رقابتی چشمگیری خواهند یافت.

پایان هشت باور اشتباه درباره هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۶

پیش‌بینی می‌شود سال ۲۰۲۶، سال بلوغ این فناوری برای شرکت‌ها باشد و در پی آن، هشت تصور غلط که در سه سال گذشته بر چشم‌انداز هوش مصنوعی سایه افکنده بود، پایان یابد.

۱. آینده فقط متعلق به مدل‌های بسیار بزرگ نیست

نبرد میان مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی تشدید شده است، اما آینده تنها در اختیار آن‌ها نیست. داده‌های پژوهشی نشان می‌دهد که مدل‌های کوچک‌تر و تخصصی‌شده می‌توانند عملکرد بهتری داشته باشند. شرکت پژوهشی گارتنر پیش‌بینی می‌کند که تا سال ۲۰۲۸، مدل‌های کوچک تخصصی، نیمی از بازار را به خود اختصاص دهند. رهبران در سال ۲۰۲۶ باید به فرصت‌های مدل‌های محدودتر و هدفمند توجه کنند.

۲. خطر توهم، دلیلی برای تأخیر نیست

اگرچه ۵۹ درصد از مدیران در سال ۲۰۲۵ با مشکل «توهم هوش مصنوعی» روبه‌رو شدند، راه‌حل‌هایی برای این چالش وجود دارد. هدف، ساخت سیستم‌هایی با قابلیت اطمینان بالاتر از فرآیندهای کنونی است. استفاده از داده‌های سازمانی برای تنظیم دقیق مدل‌ها یا به‌کارگیری روش RAG و استقرار موازی چند مدل برای نظارت بر انحراف، رویکردهای اصلی برای مقابله با این مشکل محسوب می‌شوند.

۳. استقرار هوش مصنوعی نیازمند فضای ابری نیست

به دلایل نظارتی، اخلاقی یا محدودیت‌های دسترسی، شرکت‌های فزاینده‌ای هوش مصنوعی را به‌صورت محلی روی سرورهای خود مستقر می‌کنند. این رویکرد با استفاده از راهکارهای متن‌باز امکان‌پذیر است و اجرای قانون هوش مصنوعی در اروپا این روند را تقویت خواهد کرد.

۴. تمرکز بر عوامل هوش مصنوعی منفرد، نه گروه‌های هماهنگ

اگرچه جامعه علمی در تلاش برای تثبیت هماهنگی عامل‌به‌عامل است، اما رهبران در سال ۲۰۲۶ باید بر استقرار عوامل هوش مصنوعی به‌صورت فردی تمرکز کنند و از سرمایه‌گذاری سنگین در گروه‌های خودهماهنگ دوری نمایند.

۵. هوش مصنوعی بر اندازه نیروی کار اثر خواهد گذاشت

این تصور که هوش مصنوعی تأثیری بر استخدام نخواهد داشت، در حال رد شدن است. ۳۰ درصد از مدیران در سال ۲۰۲۵ گزارش دادند که انتظار دارند در سه سال آینده به دلیل هوش مصنوعی، میزان استخدام کاهش یابد و رهبران نمی‌توانند این واقعیت را نادیده بگیرند.

۶. محاسبات کوانتومی فراتر از دهه آینده نیست

زمان دستیابی به مزیت کوانتومی واقعی در حال نزدیک شدن است و نقشه‌های راه جدید، ساخت رایانه‌های کوانتومی مقاوم در برابر خطا را تا سال ۲۰۳۰ هدف قرار داده‌اند. شرکت آی‌بی‌ام نیز نخستین مورد استفاده واقعی با مزیت کوانتومی را برای سال ۲۰۲۶ اعلام کرده است؛ لذا نادیده گرفتن فناوری کوانتومی دیگر میسر نیست.

۷. امنیت سایبری نیاز به توجه بیشتری دارد

با وجود تلاش‌ها، امنیت سایبری هنوز در اولویت‌های کمیته‌های اجرایی جایگاه کافی ندارد. آمارها نشان می‌دهد حدود ۶۰ درصد از شرکت‌ها در سال ۲۰۲۵ حداقل یک حمله مبتنی بر هوش مصنوعی را تجربه کرده‌اند. با مجهز شدن مهاجمان به هوش مصنوعی، خودکارسازی دفاع سایبری در سال ۲۰۲۶ حیاتی خواهد بود.

۸. هوش مصنوعی جامع در کوتاه‌مدت بعید است

پیش‌بینی‌هایی مانند ادعای ایلان ماسک مبنی بر پیشی گرفتن هوش مصنوعی از هوش انسانی تا ۲۰۲۶، در حال حاضر دور از ذهن به نظر می‌رسد. پیشرفت‌های واقعی نه از تزریق دانش انسانی، بلکه از سیستم‌هایی حاصل می‌شوند که با بهره‌گیری از قدرت محاسباتی روبه‌رشد، جهان را بهتر درک می‌کنند؛ یعنی یادگیری از طریق ادراک خود سیستم‌ها.