ظهور رقبای جدید هوش مصنوعی مانند DeepSeek و Manus AI، با تمرکز بر هزینه کمتر و خودمختاری، پارادایم‌های غالب غربی را به چالش می‌کشد. این امر منجر به تغییر رویکردها به سمت طراحی هوشمند، هوش مصنوعی سفارشی داخلی و نیاز مبرم به مدیریت ریسک و حاکمیت سازمانی می‌شود.
چشم‌انداز پر جنب و جوش تعامل با مشتری، عملیات مرکز تماس و استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال هفته آینده در All4Customer، نمایشگاه برجسته فرانسوی که از میراث SeCa تکامل یافته، همگرا می‌شود. این رویداد نقطه‌ای کانونی برای کاوش در فناوری‌ها و روش‌هایی است که نحوه ارتباط، درک و خدمت‌رسانی شرکت‌ها به مشتریان خود را شکل می‌دهند. تلاقی تجربه مشتری (CX)، تجارت الکترونیک و هوش مصنوعی (AI) اساس بحث‌های امسال است.
این مقاله به بررسی استفاده نادرست از اصطلاح 'متن‌باز' در هوش مصنوعی می‌پردازد، جایی که اجزای حیاتی مانند داده‌های آموزشی پنهان می‌مانند. این امر شفافیت و تکرارپذیری علمی را تضعیف می‌کند و نیاز به تعاریف واضح‌تر و تعهد واقعی به اصول متن‌باز، به‌ویژه از طریق چارچوب‌هایی مانند OSAID 1.0، را برجسته می‌سازد.
نگرش وال استریت به چین از بدبینی به خوش‌بینی تغییر کرده است. سیگنال‌های مثبت سیاست‌گذاری و ظهور DeepSeek AI نقش داشته‌اند، اما نگرانی‌ها در مورد مصرف داخلی باقی است. هنگ کنگ دوباره به عنوان مرکز مالی کلیدی مطرح می‌شود.
اصطلاح 'متن‌باز' در هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای مبهم شده است. بسیاری از بازیگران، مدل‌های خود را 'متن‌باز' می‌نامند اما اجزای حیاتی را مخفی نگه می‌دارند. این امر یکپارچگی علمی را تضعیف کرده و نوآوری را تهدید می‌کند. جامعه پژوهشی باید این فریب را بشناسد و از شفافیت و تکرارپذیری واقعی دفاع کند.
چشم‌انداز هوش مصنوعی پویا و مخاطره‌آمیز است. تعامل پیچیده جاه‌طلبی فناورانه، مانورهای ژئوپلیتیکی و اضطراب‌های بازار، مسیر توسعه جهانی هوش مصنوعی را شکل می‌دهد. تلاش‌های نظارتی فزاینده، به‌ویژه از سوی ایالات متحده، پیامدهایی فرامرزی دارد و تعادل ظریف بین نوآوری و کاهش ریسک را برجسته می‌کند.
بررسی عملی بودن اجرای مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند Gemma، Llama و Mistral به صورت محلی روی رایانه‌های شخصی برای تبدیل متن مصاحبه‌ها به مقالات روزنامه‌نگاری. این آزمایش قابلیت‌ها و محدودیت‌های هوش مصنوعی روی دستگاه را ارزیابی می‌کند.
قلمرو دیجیتال با پیشرفت هوش مصنوعی در حال تحول است. پلتفرم‌هایی مانند ChatGPT و Canva پیشرو هستند، در حالی که DeepSeek و Ernie به سرعت در حال رشد هستند و بازار جهانی رقابتی و در حال گسترش را نشان می‌دهند.
بسیاری از شرکت‌های هوش مصنوعی مدل‌های خود را 'متن‌باز' می‌نامند، اما این برچسب اغلب سطحی است و شفافیت لازم در مورد داده‌ها و فرآیند آموزش را پنهان می‌کند. این امر اصول کلیدی مانند تکرارپذیری و شفافیت، به‌ویژه در علم، را به خطر می‌اندازد و معنای واقعی 'متن‌باز' را کمرنگ می‌کند.
ظهور پلتفرم‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای تعاملات دیجیتال را تغییر داده، اما با محدودیت‌هایی به دلیل نگرانی‌های حریم خصوصی، اطلاعات نادرست، امنیت ملی و کنترل سیاسی مواجه است. این مقاله انگیزه‌های گوناگون کشورها برای اعمال این محدودیت‌ها را بررسی می‌کند.
