رشد انفجاری در هوش مصنوعی، عصر شگفتی‌های تکنولوژیکی و دستاوردهای نوآورانه‌ای را به ارمغان آورده‌است. با این حال، در میان این انقلاب، جنبه‌ی مهمی که اغلب نادیده گرفته می‌شود، برندسازی مدل‌های هوش مصنوعی است. نام‌هایی که به این فناوری‌های پیشرفته اختصاص داده می‌شوند، اغلب ترکیبی گیج‌کننده هستند و مصرف‌کنندگان و حتی متخصصان صنعت را سردرگم می‌کنند.
OpenAI، شرکتی که پشت ChatGPT شناخته‌شده قرار دارد، از نظر شناخت برند، در این زمینه پیشرو است. با این حال، هنگامی که نوبت به انتخاب مدل مناسب برای یک کار خاص می‌رسد، کاربران با مجموعه‌ای گیج‌کننده از گزینه‌ها مانند “o3-mini-high” و “GPT-4o” مواجه می‌شوند. تنها در این هفته، این شرکت از سه مدل جدید رونمایی کرد: GPT-4.1، GPT-4.1 mini و GPT-4.1 nano، که این موضوع، وضعیت را پیچیده‌تر می‌کند.
این تنها استارتاپ‌های نوپا نیستند که فناوری‌های نوآورانه خود را با ترکیبی آشفته از نام‌ها، شماره نسخه‌ها و اندازه‌های پارامتر، برندسازی می‌کنند. حتی غول‌های فناوری تثبیت‌شده مانند Google نیز در ایجاد این سردرگمی سهیم هستند. Google در حال حاضر نه نوع مختلف از مدل هوش مصنوعی Gemini خود را ارائه می‌دهد که هر کدام دارای نام‌های گیج‌کننده مشابهی مانند “Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental”، “Gemini 1.0 Ultra” و “Gemini 2.5 Pro Preview” هستند.
برای برجسته کردن پوچی قراردادهای نام‌گذاری مدل‌های هوش مصنوعی، یک آزمون ایجاد کرده‌ایم که شما را به چالش می‌کشد تا بین نام‌های واقعی و ساختگی مدل‌های هوش مصنوعی تمایز قائل شوید. ما فهرستی از نام‌های واقعی مدل‌های هوش مصنوعی را از طیف متنوعی از شرکت‌های هوش مصنوعی گردآوری کرده‌ایم و سپس فهرستی از نام‌های جعلی را ایجاد کرده‌ایم که الگوهای مورد استفاده توسط این شرکت‌ها را تقلید می‌کنند.
کابوس نام‌گذاری: یک آزمون
دستورالعمل: برای هر یک از نام‌های مدل هوش مصنوعی زیر، مشخص کنید که آیا به نظر شما یک نام واقعی است یا جعلی. پاسخ‌ها در انتها ارائه شده‌اند.
- QuantumLeap AI
- Gemini 3.0 Supernova
- GPT-5 Turbo Max
- BrainWave X Pro
- AlphaMind 7.0
- DeepThought Prime
- NeuralNet Infinity
- Cognito AI Ultra
- Synapse 2.0 Plus
- LogicAI Xtreme
- Inferno Core
- Titan X Quantum
- Apex Vision Pro
- NovaMind AI
- Cortex 9.0 Ultimate
- Zenith AI Pro
- Polaris AI Genesis
- Vanguard AI Elite
- Horizon AI Max
- Galaxy AI Prime
تشریح بی‌نظمی: چرا نام مدل‌های هوش مصنوعی اینقدر بد است
قراردادهای نام‌گذاری تصادفی که توسط شرکت‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود، می‌تواند به چندین عامل نسبت داده شود:
- فقدان نام‌گذاری استاندارد: برخلاف سایر زمینه‌های علمی و فناوری، هیچ استاندارد تثبیت‌شده‌ای برای نام‌گذاری مدل‌های هوش مصنوعی وجود ندارد. این فقدان یکنواختی به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا نام‌هایی را ایجاد کنند که اغلب ناسازگار و گیج‌کننده هستند.
- تبلیغات بازاریابی: شرکت‌های هوش مصنوعی اغلب در هنگام نام‌گذاری مدل‌های خود، جذابیت بازاریابی را بر وضوح و دقت اولویت می‌دهند. آنها ممکن است نام‌هایی را انتخاب کنند که چشمگیر یا آینده‌نگر به نظر می‌رسند، حتی اگر به طور دقیق، قابلیت‌های مدل را منعکس نکنند.
- اصطلاحات فنی: مدل‌های هوش مصنوعی سیستم‌های پیچیده‌ای با پارامترها و تنظیمات متعدد هستند. شرکت‌ها ممکن است سعی کنند جزئیات فنی را در نام‌ها بگنجانند که منجر به برچسب‌های دست و پا گیر و غیرقابل نفوذ می‌شود.
- نوآوری سریع: زمینه هوش مصنوعی با سرعتی بی‌سابقه در حال تحول است و مدل‌ها و نسخه‌های جدید به طور مکرر منتشر می‌شوند. این نوآوری سریع می‌تواند منجر به تکثیر نام‌ها شود و سردرگمی را بیشتر تشدید کند.
- قراردادهای نام‌گذاری داخلی: برخی از شرکت‌های هوش مصنوعی ممکن است از قراردادهای نام‌گذاری داخلی استفاده کنند که برای مصرف عمومی در نظر گرفته نشده‌اند. با این حال، این نام‌های داخلی ممکن است ناخواسته به مطالب بازاریابی یا مستندات محصول راه پیدا کنند و به سردرگمی کلی بیفزایند.
پیامدهای نام‌های گیج‌کننده
قراردادهای نام‌گذاری گیج‌کننده‌ای که برای مدل‌های هوش مصنوعی استفاده می‌شود، پیامدهای منفی متعددی دارد:
- سردرگمی مشتری: مشتریان ممکن است در درک تفاوت بین مدل‌های مختلف هوش مصنوعی مشکل داشته باشند و انتخاب مدل مناسب برای نیازهایشان را دشوار کند.
- کاهش پذیرش: پیچیدگی نام مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند کاربران بالقوه را از پذیرش این فناوری منصرف کند، زیرا ممکن است احساس سردرگمی یا ترس کنند.
- تضعیف برند: نام‌های ناسازگار و گیج‌کننده می‌توانند تصویر برند شرکت‌های هوش مصنوعی را تضعیف کنند و ایجاد هویت واضح در بازار را برای آنها دشوار کند.
- چالش‌های ارتباطی: فقدان نام‌گذاری استاندارد می‌تواند مانع ارتباط بین متخصصان هوش مصنوعی شود و بحث و مقایسه مدل‌های مختلف را دشوار کند.
- افزایش هزینه‌های آموزش: شرکت‌ها ممکن است نیاز به سرمایه‌گذاری منابع بیشتری در آموزش کارکنان برای درک مدل‌های مختلف هوش مصنوعی و نام‌های مربوطه آنها داشته باشند.
فراخوانی برای وضوح: به سوی نام‌گذاری بهتر مدل‌های هوش مصنوعی
برای رفع مشکل نام‌های گیج‌کننده مدل‌های هوش مصنوعی، صنعت باید رویکردی استانداردتر و کاربرپسندتر را اتخاذ کند. در اینجا برخی از توصیه‌ها آورده شده‌اند:
- ایجاد یک قرارداد نام‌گذاری: یک قرارداد نام‌گذاری واضح و سازگار ایجاد کنید که اطلاعات کلیدی در مورد مدل هوش مصنوعی، مانند معماری، داده‌های آموزشی و معیارهای عملکرد آن را در بر گیرد.
- اولویت‌بندی وضوح: نام‌هایی را انتخاب کنید که به راحتی قابل درک و به خاطر سپردن باشند و از اصطلاحات فنی و تبلیغات بازاریابی اجتناب کنید.
- تمرکز بر عملکرد: بر قابلیت‌ها و کاربردهای خاص مدل هوش مصنوعی در نام تاکید کنید، نه اینکه روی مفاهیم انتزاعی تمرکز کنید.
- از شماره نسخه‌ها به طور مداوم استفاده کنید: یک سیستم شماره‌گذاری نسخه سازگار را برای پیگیری به‌روزرسانی‌ها و بهبودهای مدل هوش مصنوعی اتخاذ کنید.
- ارائه مستندات واضح: مستندات جامعی را ارائه دهید که مدل‌های مختلف هوش مصنوعی و نام‌های مربوطه آنها را به تفصیل توضیح دهد.
- در تعامل با جامعه باشید: از کاربران و متخصصان بازخورد بخواهید تا قرارداد نام‌گذاری را اصلاح کنید و تجربه کاربری کلی را بهبود بخشید.
آینده نام‌گذاری مدل‌های هوش مصنوعی
همزمان با تکامل فناوری هوش مصنوعی، اهمیت قراردادهای نام‌گذاری واضح و سازگار تنها افزایش خواهد یافت. با اتخاذ رویکردی کاربرپسندتر برای نام‌گذاری، صنعت می‌تواند سردرگمی را کاهش دهد، پذیرش را ترویج کند و ارتباط بهتری را تقویت کند.
چالش در ایجاد تعادل بین دقت فنی، جذابیت بازاریابی و درک کاربر است. شرکت‌های هوش مصنوعی باید از رویکرد فعلی نام‌گذاری تصادفی فراتررفته و رویکردی استراتژیک‌تر و متفکرانه‌تر را در پیش بگیرند. آینده هوش مصنوعی نه تنها به پیشرفت‌ها در فناوری بستگی دارد، بلکه به توانایی انتقال موثر این پیشرفت‌ها به جهان نیز بستگی دارد.
پاسخ به آزمون
در اینجا پاسخ‌های آزمون نام مدل هوش مصنوعی آمده‌است:
- QuantumLeap AI: جعلی
- Gemini 3.0 Supernova: جعلی
- GPT-5 Turbo Max: جعلی
- BrainWave X Pro: جعلی
- AlphaMind 7.0: جعلی
- DeepThought Prime: جعلی
- NeuralNet Infinity: جعلی
- Cognito AI Ultra: جعلی
- Synapse 2.0 Plus: جعلی
- LogicAI Xtreme: جعلی
- Inferno Core: جعلی
- Titan X Quantum: جعلی
- Apex Vision Pro: جعلی
- NovaMind AI: جعلی
- Cortex 9.0 Ultimate: جعلی
- Zenith AI Pro: جعلی
- Polaris AI Genesis: جعلی
- Vanguard AI Elite: جعلی
- Horizon AI Max: جعلی
- Galaxy AI Prime: جعلی
توجه: همه نام‌ها در این آزمون برای نشان دادن الگوها و سبک‌های رایج استفاده شده در نام‌گذاری مدل‌های هوش مصنوعی ساخته شده‌اند.