اشتراک
شبکه‌ای عصبی که نشان‌دهنده وب است.
شبکه‌ای عصبی که نشان‌دهنده وب است.
هوش مصنوعی فناوری وب

آندری کارپاتی، متخصص هوش مصنوعی، وب‌سایتی را پیش‌بینی می‌کند که در آن ۹۹.۹٪ محتوا برای هوش مصنوعی بهینه شده است، نه انسان

در یک نگاه چکیدهٔ خودکار موتور هوش مصنوعی افق آبی

آندری کارپاتی، متخصص هوش مصنوعی و پژوهشگر سابق OpenAI، آینده‌ای از وب را تصور می‌کند که در آن ۹۹.۹٪ از محتوا برای هوش مصنوعی بهینه شده و نه برای انسان‌ها. او معتقد است که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به رابط اصلی برای دسترسی و ارائه محتوا تبدیل خواهند شد. کارپاتی اشاره می‌کند که اگرچه هنوز بیشتر محتوا برای خوانندگان انسانی نوشته می‌شود، اما بهینه‌سازی برای LLMها اولویت خواهد داشت. به گفته او، این تغییرات می‌تواند ساختاردهی مستندات و انواع محتواها را اساسی تغییر دهد. وی همچنین بر لزوم استانداردهای جدیدی تأکید می‌کند که بتوانند به طور همزمان برای انسان و ماشین مناسب باشند. استاندارد جدیدی با نام "llms.txt" که به سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا محتوا را بهتر پردازش کنند، یکی از این پیشنهادهاست. این رویکرد به شرکت‌ها امکان می‌دهد دو نسخه از محتوای خود را ارائه کنند؛ یکی برای انسان‌ها و دیگری بهینه‌شده برای هوش مصنوعی. این تغییرات نه تنها از نظر تکنیکی بلکه از لحاظ اقتصادی و مدل‌های درآمدی نیز تأثیرات گسترده‌ای دارد، زیرا مصرف محتوا به سمت هوش مصنوعی سوق پیدا می‌کند. شرکت‌های هوش مصنوعی با صدور مجوز فیدهای خبری به صورت زنده، در حال تبدیل شدن به نگهبانان جدید اطلاعات هستند، اما نگرانی‌هایی نیز در مورد کنترل و دسترسی به اطلاعات مطرح می‌شود. همچنین به دلیل اینکه LLMها همچنان در پردازش اطلاعات دچار اشتباه می‌شوند، این موضوع چالش‌های بیشتری نیز ایجاد می‌کند.

آندری کارپاتی، پژوهشگر سابق OpenAI، آینده‌ای را پیش‌بینی می‌کند که در آن مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به رابط اصلی برای محتوا تبدیل می‌شوند.

او در پستی در X (توییتر سابق) بیان می‌کند، در حالی که بیشتر محتوا همچنان برای انسان‌ها نوشته خواهد شد، 99.9 درصد تلاش‌های بهینه‌سازی بر روی قابل هضم کردن محتوا برای LLMها متمرکز خواهد شد، نه خوانندگان انسانی. این تغییر می‌تواند اساساً نحوه ساختاردهی مستندات و سایر محتواها را تغییر دهد.

کارپاتی به شیوه‌های مستندسازی فعلی به عنوان مثال اشاره می‌کند: "99٪ از کتابخانه‌ها هنوز مستنداتی دارند که اساساً به صفحات استاتیک html زیبا تبدیل می‌شوند، با این فرض که یک انسان روی آن‌ها کلیک می‌کند." او استدلال می‌کند که تا سال 2025، مستندات باید به عنوان یک فایل پروژه واحد وجود داشته باشند که برای پنجره زمینه یک LLM بهینه شده باشد.

نمایی از یک پست در شبکه اجتماعی X
تصویر: <a href="https://x.com/karpathy/status/1899876370492383450" rel="noopener" target="_blank">اسکرین‌شات از طریق X</a>

حرکت به سوی استانداردهای وب سازگار با هوش مصنوعی

کارپاتی اشاره می‌کند در حالی که ترکیب پایگاه‌های کد در فایل‌های واحد از نظر فنی ساده است، چالش واقعی با محتوای ذخیره شده در قالب‌های انسان‌محور - وب‌سایت‌ها، فایل‌های PDF، تصاویر، فیلم‌ها و فایل‌های صوتی - است.

این قالب‌های "دوران قبل از LLM" بهینه‌سازی هوش مصنوعی را دشوار می‌کنند. به گفته کارپاتی، صنعت به استانداردهای جدیدی نیاز دارد که برای مصرف انسان و ماشین به یک اندازه خوب عمل کنند.

یک استاندارد وب پیشنهادی جدید به نام "llms.txt" با دیدگاه کارپاتی برای ساختار محتوای بهینه‌سازی شده با هوش مصنوعی همسو است. این مشخصات که توسط جرمی هاوارد توسعه یافته است، شبیه به index.html برای سیستم‌های هوش مصنوعی عمل می‌کند. در حالی که index.html کاربران را به نسخه HTML یک صفحه هدایت می‌کند، llms.txt سیستم‌های هوش مصنوعی را به یک نسخه Markdown (.md) قابل خواندن توسط ماشین هدایت می‌کند.

این رویکرد دوگانه به وب‌سایت‌ها اجازه می‌دهد تا نسخه‌های قابل خواندن توسط انسان و بهینه‌سازی شده با هوش مصنوعی از محتوای خود را حفظ کنند. شرکت‌هایی مانند Anthropic قبلاً این استاندارد را پیاده‌سازی کرده‌اند.

شرکت‌های LLM به عنوان نگهبانان جدید

پیامدهای این موضوع بسیار فراتر از تغییرات فنی است. اقتصاد محتوای دیجیتال امروزی بر اساس توجه انسان - از طریق تبلیغات و اشتراک‌ها - اداره می‌شود. این صنعت اکنون با چالش بازاندیشی کامل زنجیره‌های ارزش و مدل‌های درآمدی خود با تغییر محتوا به سمت مصرف هوش مصنوعی روبرو است.

شرکت‌های هوش مصنوعی شروع به صدور مجوز فیدهای خبری زنده کرده‌اند و این نیز سوالات جدی را مطرح می‌کند. هنگامی که شرکت‌هایی مانند OpenAI تصمیم می‌گیرند که سیستم‌های هوش مصنوعی آن‌ها چه محتوایی را ببینند، اساساً به نگهبانان قدرتمند اطلاعات تبدیل می‌شوند.

این تغییر تهدید می‌کند که نحوه کشف و مصرف محتوای آنلاین توسط همگان را تغییر دهد و سوالات جدی را در مورد اینکه چه کسی دسترسی ما به اطلاعات را کنترل می‌کند، مطرح می‌کند. با توجه به اینکه LLMها هنوز هم اغلب هنگام پردازش و بازتولید اطلاعات اشتباه می‌کنند، خطرات حتی بیشتر است.

اشتراک:
این گزارش ترجمه و بازنویسی خبری با موتور هوش مصنوعی افق آبی است و برای خوانندهٔ فارسی‌زبان بازتنظیم شده. منبع اصلی: the decoder