Armanca sereke ya Generative AI pir hêsan e:
Ew ji bo hilberandina naveroka nû û maqûl - nivîs, wêne, deng, kod, vîdyo, sêwiran - bi fêrbûna qaliban ji daneyên heyî û dûv re çêkirina encamên nû yên ku li gorî daxwazê ne.
Ew bingeha wê ye. Her tiştê din (berhemdarî, afirînerî, kesanekirin, daneyên sentetîk, û hwd.) bi bingehîn danûstandinek "em dikarin bi wê bingehê çi bikin?" e.
Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:
🔗 AI-ya hilberîner çi ye
Fêm bike ka model çawa nivîs, wêne, kod û hêj bêtir diafirînin.
🔗 Ma AI zêde tê texmînkirin?
Nêrînek hevseng li ser reklam, sînoran, û bandora cîhana rastîn.
🔗 Kîjan AI ji bo we rast e
Amûrên AI-ê yên populer bidin ber hev û ya herî guncaw hilbijêrin.
🔗 Ma balonek AI heye?
Nîşanên ku divê werin şopandin, rîskên bazarê, û tiştê ku paşê tê.
Armanca sereke ya Generative AI🧠
Eger hûn kurttirîn û rasttirîn ravekirinê dixwazin:
-
AI-ya afirîner "şeklê" daneyan (ziman, wêne, muzîk, kod) fêr dibe
-
nimûneyên nû çêdike ku li gorî wê şiklê ne
-
Ew vê yekê di bersiva pêşniyarek, çarçoveyek, an astengiyan de dike
Belê, ew dikare paragrafekê binivîse, wêneyekê çêbike, melodiyek ji nû ve çêbike, bendê peymanekê amade bike, rewşên ceribandinê çêbike, an jî tiştekî mîna logoyekê sêwirîne.
Ne ji ber ku ew "fêm dike" mîna ku mirovek fêm dike (em ê têkevin nav wê), lê ji ber ku ew di hilberandina encamên ku ji hêla îstatîstîkî û avahîsaziyê ve bi şablonên ku fêr bûye re lihevhatî ne baş e.
Eger hûn dixwazin çarçoveyek mezinan ji bo "çawa vê bêyî ku li ser lingan bitewînin bikar bînin" bistînin, Çarçoveya Rêvebiriya Rîska AI ya NISTê ji bo ramana rîsk + kontrolê lengergehek zexm e. [1] Û eger hûn tiştek dixwazin ku bi taybetî ji bo rîskên AI-ya hilberîner (ne tenê AI bi gelemperî) hatîye saz kirin, NIST her weha profîlek GenAI weşand ku li ser guhertinên ku dema pergal naverokê çêdike kûrtir diçe. [2]
Çima mirov li ser "armanca sereke ya AI-ya Generative" nîqaş dikin 😬
Mirov ji hev cuda diaxivin ji ber ku ew wateyên cûda yên "armanc" bi kar tînin
Hin kes wateya wê distînin:
-
Armanca teknîkî: çêkirina encamên rastîn û hevgirtî (bingeh)
-
Armanca karsaziyê: kêmkirina lêçûnan, zêdekirina hilberînê, kesanekirina ezmûnan
-
Armanca mirovan: alîkariyê bistînin ku zûtir bifikirin, biafirînin, an jî ragihînin
Û erê, ew li hev dikevin.
Eger em li ser piyan bimînin, armanca sereke ya Generative AI nifşkirin e - afirandina naveroka ku berê tune bû, bi şert û mercên têketinê.
Tiştên karsaziyê ber bi jêr ve diçin. Panîka çandî jî ber bi jêr ve diçe (bibore… hinekî 😬).
Mirov GenAI bi çi tevlihev dikin (û çima ev girîng e) 🧯
Lîsteyeke bilez a "ne ev" gelek tevliheviyan ji holê radike:
GenAI ne databesek e
Ew "rastiyê vedigerîne". Ew maqûl . Ger hûn hewceyê rastiyê bin, hûn bingehek lê zêde dikin (belge, database, îqtibas, nirxandina mirovî). Ew cûdahî bi bingehîn tevahiya çîroka pêbaweriyê ye. [2]
GenAI bixweber ajanek nine
Modelek ku nivîsê çêdike ne wekî pergalek e ku dikare bi ewlehî çalakiyan bike (e-nameyê bişîne, tomaran biguherîne, kodê bicîh bike). "Dikare talîmatan çêbike" ≠ "divê wan bicîh bîne."
GenAI ne niyet e
Ew dikare naverokek bi mebest çêbike. Ev ne wekî xwedîbûna niyetê ye.
Çi guhertoyek baş a AI-ya Generative çêdike? ✅
Ne hemû sîstemên "çêker" bi heman rengî pratîkî ne. Guhertoyek baş a AI-ya çêker ne tenê ew e ku encamên xweşik çêdike - ew yek e ku encamên hêja, kontrolkirî û ji bo rewşê têra xwe ewle çêdike.
Versiyonek baş bi gelemperî xwedîbûna wê wiha ye:
-
Hevgirtin - ew her du hevokan carekê bi xwe re nakok nabe
-
Erdkirin - ew dikare derana bi çavkaniyek rastiyê ve girêbide (belge, îqtibas, databas) 📌
-
Kontrolkirin - hûn dikarin ton, format, sînorkirinan kontrol bikin (ne tenê hestkirina vibe)
-
Pêbawerî - pêşniyarên wekhev kalîteya wekhev digirin, ne encamên ruletê
-
Rêlên ewlehiyê - ew ji hêla sêwiranê ve ji derketinên xeternak, taybet, an qedexekirî dûr dikeve
-
Reftarên samîmî - ew dikare li şûna îcadkirinê bibêje "Ez ne bawer im"
-
Lihevhatina herikîna kar - ew bi awayê xebata mirovan ve girêdayî ye, ne bi herikînek kar a xeyalî
NIST bi bingehîn vê axaftinê wekî "bawerî + rêveberiya rîskê" çarçove dike, ku ... tiştê ne seksî ye ku her kes dixwaze berê bikira. [1][2]
Metaforeke netemam (xwe amade bike): modeleke baş a afirîner mîna alîkarekî metbexê yê pir bilez e ku dikare her tiştî amade bike… lê carinan xwê bi şekir tevlihev dike, û hûn hewceyê etîketkirin û ceribandinên tama wê ne da ku hûn şorbeya şîrîn pêşkêş nekin 🍲🍰
Çenteyek kurt a rojane (pêkhate, lê pir normal) 🧩
Tîmek piştgiriyê xeyal bikin ku dixwaze GenAI bersivên pêşnûmeyê amade bike:
-
Hefteya 1: "Tenê bila model bersiva bilêtan bide."
-
Deranîn bilez, bi bawerî ye… û carinan bi awayên biha xelet e.
-
-
Hefteya 2: Ew vegerandinê (rastiyan ji belgeyên pejirandî derdixin) + şablonan ("her tim nasnameya hesabê bipirsin," "qet soza vegerandina pereyan nedin," hwd.) lê zêde dikin.
-
Şaşî kêm dibe, hevgirtin çêtir dibe.
-
-
Hefteya 3: Ew rêzek nirxandinê (pejirandina mirovî ji bo kategoriyên xetereya bilind) + nirxandinên hêsan ("polîtîkaya hatî destnîşan kirin," "qaîdeya vegerandina drav hatî şopandin") lê zêde dikin.
-
Niha sîstem amade ye ji bo sazkirinê.
-
Ew pêşketin bi bingehîn xala NIST di pratîkê de ye: model tenê yek perçe ye; kontrolên li dora wê ew in ku wê têra xwe ewle dikin. [1][2]
Tabloya berawirdkirinê - vebijarkên hilberîner ên populer (û çima ew dixebitin) 🔍
Biha bi berdewamî diguherin, ji ber vê yekê ev bi zanebûn nezelal dimîne. Her wiha: kategoriyan hevûdu temam dikin. Belê, ew acizker e.
| Amûr / rêbaz | Binêrevan | Biha (bi qasî) | Çima ew dixebite (û xeletiyek piçûk) |
|---|---|---|---|
| Alîkarên sohbeta giştî yên LLM | Her kes, tîm | Asta belaş + abonetî | Pir baş e ji bo nivîsandin, kurtenivîsandin, û nîqaşkirina ramanan. Carinan bi bawerî xelet e… mîna hevalekî wêrek 😬 |
| LLM-yên API-yê ji bo sepanan | Pêşdebir, tîmên hilberê | Li gorî bikaranînê | Hêsan e ku di nav herikên kar de were entegrekirin; pir caran bi vegerandinê + amûran re tê hevber kirin. Pêdivî bi rêgiran heye an na rewş aloz dibe |
| Çêkerên wêneyan (şêwaza belavbûnê) | Afirîner, bazarker | Abonetî/kredî | Bi şêwaz + guhertoyek xurt; li ser bingeha şêwazên çêkirina şêwaza bêdengî hatiye avakirin [5] |
| Modelên hilberîner ên çavkaniya vekirî | Hacker, lêkolîner | Nermalava + hardware ya belaş | Kontrol + xwerûkirin, sazkirinên dostane yên nepenîtiyê. Lê hûn ji bo êşa sazkirinê (û germahiya GPU) drav didin |
| Jeneratorên deng/muzîkê | Muzîkjen, hobîstan | Kredî/abonetî | Fikirandina bilez ji bo melodî, stûn, sêwirana deng. Lîsans dikare tevlihev be (şertan bixwînin) |
| Jeneratorên vîdyoyê | Afirîner, studyo | Abonetî/kredî | Çîroknivîs û klîpên konseptê yên bilez. Lihevhatin di navbera dîmenan de hîn jî serêş e |
| Nifşkirina zêdekirî ya vegerandinê (RAG) | Karsazî | Bikaranîna Infra + | Alîkariya girêdana çêkirinê bi belgeyên we re dike; kontrolek hevpar ji bo kêmkirina "tiştên çêkirî" [2] |
| Çêkerên daneyên sentetîk | Tîmên daneyan | Wek pargîdaniyê | Dema ku daneyên kêm/hesas bin bikêrhatî ye; pêdivî bi piştrastkirinê heye da ku daneyên çêkirî we nexapînin 😵 |
Di bin kapê de: nifş di bingeh de "temamkirina şablonê" ye 🧩
Rastiya ne-romantîk:
Gelek ji AI-ya afirîner "pêşbînîkirina tiştê ku paşê tê" ye ku heta ku ew mîna tiştek din hîs dike.
-
Di nivîsê de: beşa nivîsê ya din (bi şêweya nîşanekan) di rêzekê de hilberîne - sazkirina otoregresîv a klasîk ku teşwîqkirina nûjen ewqas bi bandor kir [4]
-
Di wêneyan de: bi deng dest pê bikin û bi awayekî dubarekirî dengê wê ji bo avahiyê kêm bikin (intuîsyona malbata belavbûnê) [5]
Ji ber vê yekê ferman girîng in. Hûn modelê şablonek qismî didinê, û ew wê temam dike.
Ji ber vê yekê jî AI-ya hilberîner dikare di van waran de pir baş be:
-
"Vê bi tonek dostanetir binivîse"
-
"Deh vebijarkên sernavê bide min"
-
"Van notan veguherînin planeke paqij"
-
"Koda skeleyê + ceribandinan çêbikin"
...û her weha çima ew dikare bi vê yekê re têkoşîn bike:
-
rastbûna rastîn a hişk bêyî bingehkirin
-
zincîrên dirêj û şikestî yên aqilmendiyê
-
nasnameyeke domdar li seranserê gelek deranan (karakter, dengê marqeyê, hûrguliyên dubare)
Ew ne "fikirîn" mîna mirovekî ye. Ew berdewamiyên maqûl diafirîne. Hêja ye, lê cuda ye.
Nîqaşa afirîneriyê - "afirandin" vs "remixkirin" 🎨
Mirov li vir bi awayekî nehevseng têne germ kirin. Ez hinekî fêm dikim.
AI-ya hilberîner pir caran encamên ku hîs dikin hildiberîne ji ber ku ew dikare:
-
têgehan bi hev re bikin yek
-
cûrbecûr zû bikole
-
têkiliyên ecêb ên rûberî
-
şêwazan bi rastbûnek ecêb teqlîd bikin
Lê niyeteke wê tune. Tama hundirîn tune. Gotina "Min ev çêkir ji ber ku ji bo min girîng e" tune
Lêbelê, paşveçûnek sivik: mirov jî her tim remîks dikin. Em tenê bi ezmûna jiyanî, armanc û çêjê vê dikin. Ji ber vê yekê etîket dikare di bin nîqaşê de bimîne. Di pratîkê de, ew îmkana afirîneriyê , û ev beşa herî girîng e.
Daneyên sentetîk - armanca ku bi bêdengî kêm hatiye nirxandin 🧪
Şaxek ecêb girîng a AI-ya afirîner li ser çêkirina daneyên ku mîna daneyên rastîn tevdigerin e, bêyî ku kesên rastîn an dozên hesas ên kêm werin eşkerekirin.
Çima ew bi qîmet e:
-
sînorkirinên nepenîtiyê û pabendbûnê (kêmtir eşkerekirina tomarên rastîn)
-
simulasyona bûyerên kêm (rewşên sextekarîyê yên li qiraxa sînor, têkçûnên boriyên nişê, hwd.)
-
ceribandina boriyan bêyî karanîna daneyên hilberînê
-
zêdekirina daneyan dema ku daneyên rastîn piçûk in
Lê belê pirsgirêk hîn jî ev e: daneyên sentetîk dikarin bi bêdengî heman xeletî û xalên kor ên daneyên orîjînal ji nû ve hilberînin - ji ber vê yekê rêveberî û pîvandin bi qasî nifşê girîng in. [1][2][3]
Daneyên sentetîk mîna qehweya bêkafeîn in - ew wekî xwe xuya dike, bêhna wê xweş e, lê carinan karê ku we texmîn dikir nake ☕🤷
Sînor - AI-ya hilberîner di çi de xirab e (û çima) 🚧
Heke hûn tenê yek hişyariyê bi bîr bînin, vê yekê bi bîr bînin:
Modelên hilberîner dikarin bêaqiliyên herikbar hilberînin.
Modên têkçûna hevpar:
-
Halucînasyon - çêkirina bi bawerî ya rastiyan, îqtibasan, an bûyeran
-
Zanîna kevn - modelên ku li ser wêneyên demkî hatine perwerdekirin dikarin nûvekirinan ji dest bidin
-
Şikestina bilez - guhertinên piçûk ên gotinan dikarin bibin sedema guhertinên mezin ên deranê
-
Xala veşartî - qalibên ku ji daneyên çewt têne fêr kirin
-
Zêde-pabendbûn - ew hewl dide alîkariyê bike her çend divê nebe jî
-
Sedemên nelihevhatî - nemaze di nav karên dirêj de
Ji ber vê yekê ye ku nîqaşa "AI-ya pêbawer" heye: şefafî, hesabdayîn, xurtbûn û sêwirana ku mirov-navendî ye ne tiştên baş in; ew awayên ku hûn ji şandina topek baweriyê bo hilberînê dûr dikevin in. [1][3]
Pîvandina serkeftinê: zanîna dema ku armanc tê bidestxistin 📏
Eger armanca sereke ya Generative AI "çêkirina naveroka nû ya hêja" be, wê demê metrîkên serkeftinê bi gelemperî dikevin du beşan:
Pîvanên kalîteyê (mirovî û otomatîk)
-
rastbûn (eger pêkan be)
-
hevgirtin û zelalî
-
lihevhatina şêwazê (ton, dengê marqeyê)
-
temambûn (tiştê ku we xwestiye vedihewîne)
Metrîkên herikîna kar
-
dema ku ji bo her peywirê tê teserûfkirin
-
kêmkirina sererastkirinan
-
hilberîneke bilindtir bêyî hilweşîna kalîteyê
-
razîbûna bikarhêner (metrîka herî diyarker, her çend pîvandina wê dijwar be jî)
Di pratîkê de, tîm rastî rastiyek ecêb hatin:
-
model dikare bi lez pêşnûmeyên "têra xwe baş" hilberîne
-
lê kontrolkirina kalîteyê dibe astengiya nû
Ji ber vê yekê serkeftina rastîn ne tenê nifş e. Ew nifş û pergalên nirxandinê ne - erdê vegerandinê, pakêtên nirxandinê, qeydkirin, sor-teaming, rêyên zêdekirinê… hemî tiştên ne seksî ku wê rast dikin. [2]
Rêbernameyên pratîkî yên "bê poşmaniyê bikar bînin" 🧩
Heke hûn ji bo tiştek ji kêfa nefermî wêdetir AI-ya afirîner bikar tînin, çend adet gelek alîkariyê dikin:
-
Ji bo avahiyê bipirse: "Planeke hejmarî bide min, paşê reşnivîsekê bide min."
-
Sînorkirinên bi zorê: "Tenê van rastiyan bikar bînin. Ger wenda bin, bibêjin çi winda ye."
-
Daxwaza nezelaliyê: "Texmînan + bawerî navnîş bike."
-
Erdê bikar bînin: dema ku rastiyan girîng in bi belge/databasan ve girêdin [2]
-
Derketinan wekî pêşnûmeyan bihesibîne: hetta yên bêhempa jî
Û hîleya herî hêsan ew a herî mirovî ye: bi dengekî bilind bixwîne. Ger ew wekî robotekî nenas xuya dike ku hewl dide bandorê li rêveberê te bike, dibe ku pêdivî bi sererastkirinê hebe 😅
Pêşgotin 🎯
Armanca sereke ya Generative AI ew e ku naveroka nû çêbike ku li gorî pêşniyarek an sînorkirinekê be .
Ew bi hêz e ji ber ku ew:
-
nivîsandin û ramanê zûtir dike
-
guhertoyên erzan pir zêde dike
-
alîkarî dike ku kêmasiyên jêhatîbûnê (nivîsandin, kodkirin, sêwirandin) biqedîne
Ew xeternak e ji ber ku:
-
dikare rastiyan bi rengekî sade rave bike
-
meyl û xalên kor mîras digire
-
di rewşên cidî de pêdivî bi bingeh û çavdêriyê heye [1][2][3]
Ger baş were bikaranîn, ew kêmtir "mejiyê cîgir" e û bêtir "motora kişandinê bi turbo" ye.
Ger baş neyê bikaranîn, ew topek baweriyê ye ku li ser herikîna karê we ye… û ew zû biha dibe 💥
Referans
[1] RMF-a AI ya NIST-ê - çarçoveyek ji bo birêvebirina rîsk û kontrolên AI-ê. bêtir bixwînin
[2] Profîla GenAI ya NIST AI 600-1 - rêbername ji bo rîsk û kêmkirinên taybetî yên GenAI-ê (PDF). bêtir
bixwînin
[3] Prensîbên AI yên OECD-ê - komek prensîbên asta bilind ji bo AI-ya berpirsiyar. [4] Brown et al. (NeurIPS 2020) - kaxezek bingehîn li ser teşwîqkirina çend-guleyan bi modelên zimanê mezin (PDF). bêtir bixwînin
[5] Ho et al. (2020) - kaxezek modela belavbûnê ku çêkirina wêneyan a li ser bingeha denoiskirinê vedibêje (PDF). bêtir bixwînin