Ailib.ir
  • کاربردهای هوش مصنوعی
    • Chatbots
  • شرکت‌های هوش مصنوعی
    • OpenAI
بدون نتیجه
مشاهده تمام نتایج
هوش مصنوعی کاربردی، روندها و اخبار
  • کاربردهای هوش مصنوعی
    • Chatbots
  • شرکت‌های هوش مصنوعی
    • OpenAI
بدون نتیجه
مشاهده تمام نتایج
وب سایت هوش مصنوعی
بدون نتیجه
مشاهده تمام نتایج
Home کاربردهای هوش مصنوعی Chatbots

دوست یا دشمن؟ تاثیر ChatGPT بر نرم افزار منبع باز

ژوئن 2, 2023
در Chatbots, OpenAI
0 0
0
دوست یا دشمن؟  تاثیر ChatGPT بر نرم افزار منبع باز
0
SHARES
0
VIEWS
Share on FacebookShare on Twitter

ChatGPT OpenAI جهان را طوفانی کرد و انبوه کرد 100 میلیون کاربر در دو ماه اول پس از عرضه عمومی. علاقه مداوم به این ابزار باعث ایجاد سر و صدایی در میان توسعه دهندگان، به ویژه آنهایی که در جامعه منبع باز هستند، ایجاد کرده است. اما این سؤال پیش می‌آید: ChatGPT چگونه بر نرم‌افزار منبع باز تأثیر می‌گذارد؟

در میان هیجان و وعده‌ای که ChatGPT ارائه می‌کند، بسیاری از افراد متعجب هستند که آیا جامعه منبع باز، درست مانند هر سازمان دیگری، باید از این فناوری بترسد یا از آن استقبال کند. برخی نگرانی‌ها برای مشارکت‌کنندگان و توسعه‌دهندگان منبع باز، بحث‌هایی را برانگیخته است زیرا سؤالاتی پیرامون منشأ کد منبع تولید شده و پیامدهای اخلاقی و قانونی احتمالی مورد بحث قرار می‌گیرد. در حالی که توسعه دهندگان معتبر هستند، نباید از استفاده از ChatGPT بترسند یا از آن دور شوند، بلکه تمرکز خود را به درک نحوه پذیرش آن برای نتایج مثبت تغییر دهند.

سه نگرانی منبع باز ChatGPT

همکاری بین مشارکت‌کنندگان سنگ بنای پروژه‌های منبع باز است که برخی نگرانند با افزایش استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی مختل شود. با این حال، سطح هم افزایی در جامعه را نمی توان به راحتی از بین برد یا با ابزار جایگزین کرد. در عوض، ChatGPT یا سایر ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، از جمله GitHub Copilot، به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که کد را سریعتر و کارآمدتر تولید کنند.

از آنجایی که توسعه دهندگان به طور فزاینده ای از ابزارهای هوش مصنوعی برای کمک به کدهای جدید یا پیشرفته استفاده می کنند، همکاری و نظارت پروژه به بهبود کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی کمک می کند.

برای استفاده کامل از نوید و پتانسیل این فناوری، حذف و بررسی نگرانی های اصلی ضروری است.

اعتبار. در حالی که ایجاد کد توسط ChatGPT باعث ایجاد هیجان در میان توسعه دهندگان شده است، منتقدان استدلال می کنند که – بدون زمینه – اعتبار کد می تواند مورد تردید قرار گیرد. برخی از توسعه دهندگان منبع باز نگران هستند که تیم ها شروع به تکیه کامل به ChatGPT برای تولید کد کنند، اما این نگرانی نمی تواند انسان های درگیر در این فرآیند را در نظر بگیرد – امروز و در آینده.

توسعه دهندگان خروجی ChatGPT را به عنوان کلمه نهایی در نظر نمی گیرند. بلکه از آن به عنوان خط مبنا و نقطه پرش برای ساده کردن کد خود استفاده می کنند. در واقع، کد دیگر به ندرت از ابتدا ایجاد می شود. توسعه دهندگان به کد منبع دیگران متکی هستند. به عنوان مثال، کد از Stack Overflow، GitHub و هزاران کتابخانه منبع باز که در رجیستری های عمومی مانند npm، Maven، Nuget و PyPI در دسترس هستند. وارد کردن ChatGPT به طور قابل توجهی نحوه منبع کدهای توسعه دهندگان را تغییر نمی دهد، اما سرعت توسعه را بهبود می بخشد، در زمان ارزشمند و هزینه های مرتبط صرفه جویی می کند.

داده های آموزشی آموزش مدل یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) باید منصفانه، قوی و قابل توضیح باشد تا از تعصبات جلوگیری شود. اگر داده ها اشتباه باشد، نتایج نیز خواهد بود. زباله داخل، زباله بیرون. کدی که ChatGPT در پاسخ به درخواست‌ها برمی‌گرداند که از مدل‌های ML/DL می‌آید، می‌تواند نگرانی‌هایی را در مورد دقت آن ایجاد کند. مانند هر منبع دیگری (Stack Overflow، GitHub و غیره)، خروجی های کد ChatGPT تضمینی برای بی نقص بودن ندارند و توسعه دهندگان باید به این موضوع توجه داشته باشند.

با این حال، مزایای بیشتری از مدل های آموزش دیده با ChatGPT در مورد خروجی کد وجود دارد. ChatGPT همچنین می‌تواند کدهای جدید یا موجود را توضیح دهد، همچنین می‌تواند به طور موثر تست‌های واحدی را برای کد ارائه کند، که به نوشتن سریع‌تر نرم‌افزار کمک می‌کند.

مالکیت. سوالات مربوط به مالکیت در مورد استفاده و توزیع کدی که ابزار هوش مصنوعی تولید می کند، ظاهر شده است. در حالی که کدی که ChatGPT تولید می‌کند نتیجه استنباط ML/DL از منابع بسیاری است، این مسئولیت توسعه‌دهنده است که از آن کد به صورت اخلاقی و ایمن استفاده کند. باید مانند سایر داده‌های عمومی یا نرم‌افزار منبع باز، به‌عنوان محصول نهایی تلقی شود و باید در چارچوب نیازهای شما مورد استفاده قرار گیرد. همچنین مهم است که هر کد تولید شده توسط ChatGPT را به دقت بررسی کنید و مطمئن شوید که آسیب پذیری ایجاد نمی کند.

مشابه GitHub Copilot، ChatGPT توسط میلیون ها خط نرم افزار منبع باز آموزش داده شده است. کد پست شده در فرمان ها احتمالاً به مدل ها نیز می رسد. برخلاف آثار هنری و نوشتاری دارای حق چاپ، کدی که ChatGPT خروجی می‌دهد نباید در حالت نهایی در نظر گرفته شود و نباید به گونه‌ای استفاده شود که مشمول محدودیت‌های مجوز یا پیامدهای قانونی باشد که بر مکالمات پیرامون استفاده از آن غالب شده است.

مالکیت ارتباط نزدیکی با معضل اخلاقی استفاده از متن، کد و موارد دیگر ایجاد شده توسط هوش مصنوعی دارد. برای رفع این مشکل، ابزارهای جدیدی وجود دارد که به تشخیص اینکه آیا هوش مصنوعی محتوا را تولید کرده است یا خیر، وجود دارد که برای معلمانی که نگران استفاده بیش از حد از این ابزار هستند مفید خواهد بود. این حوزه نوظهور کنترل و تعادل، نمونه‌ای از فناوری‌هایی است که دائماً در حال تکامل و بهبود هستند که به انسان‌ها و در مورد منبع باز، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را بهبود بخشند و نرم‌افزار منبع باز بهتری تولید کنند.

تاثیر ChatGPT بر استعدادهای منبع باز

بحث در مورد اینکه آیا ChatGPT به مهارت های جدید برای موقعیت های فعلی یا مشاغل جدید با کارشناسان متخصص نیاز دارد ادامه دارد. در حالی که ChatGPT جدید و هیجان انگیز است، فوراً مشاغل جدید یا متفاوت ایجاد نمی کند. مانند هر ابزار جدیدی که به توسعه دهندگان معرفی می شود، زمان می برد تا توسعه دهندگان با این فناوری آشنا شوند و نحوه استفاده از آن را به بهترین شکل درک کنند. ChatGPT تفاوتی ندارد. به عنوان مثال، فشار قبلی را برای استفاده از فناوری کم کد/بدون کد در نظر بگیرید. در حالی که این فناوری عالی برای سرعت بخشیدن به ایجاد برنامه ها و بهبود قابلیت استفاده برای غیر توسعه دهندگان استفاده می شود، سازمان ها برای استفاده درست از فناوری کم کد/بدون کد زمان را صرف کرده اند. چشم انداز و مسیر مشابهی به استفاده از ChatGPT برای همه توسعه نرم افزار، از جمله پروژه های منبع باز گسترش خواهد یافت.

در هفته‌ها و ماه‌های آینده، تشویق جامعه متن‌باز به پذیرش ChatGPT و کشف امکانات آن ضروری خواهد بود. فناوری قبلاً ثابت کرده است که یک ابزار آموزشی مؤثر است. در نظر بگیرید که از ChatGPT برای توصیه های کتاب در مورد زبان های برنامه نویسی و کدنویسی بخواهید. برای هر کتاب توضیحات کوتاهی ارائه می دهد. یا، آن را برای بهترین مطالب از یک کتاب خاص بخواهید. با انجام این کار، افراد می توانند یادگیری را بسیار آسان تر کنند. با یادگیری از سایر توسعه دهندگان و به اشتراک گذاری منابع، از جمله نتایج ChatGPT، ریشه های جامعه منبع باز به رشد خود ادامه می دهند.

مشارکت انسانی همیشه مورد نیاز است

واکنش عموم مردم به ChatGPT ممکن است بدیع باشد، اما ایده ارتباط این ابزار با منبع باز اینطور نیست. تجزیه و تحلیل نحوه عملکرد ChatGPT در جامعه منبع باز نشان می دهد که مفید خواهد بود زیرا قابلیت های توسعه دهندگان را افزایش می دهد و جایگزین آنها نمی شود.

خواه مرور کد، برنامه‌نویسی جفت یا یادگیری از توسعه‌دهندگان همکار باشد، انسان‌ها با هوش مصنوعی مولد جایگزین نمی‌شوند، بلکه تنها بهبود یافته‌اند. استفاده از ابزار باعث کاهش زمان و تلاش مورد نیاز برای تکمیل وظایف، افزایش کیفیت و کارایی توسعه دهنده می شود. استفاده از ChatGPT موقعیت های جدیدی ایجاد نمی کند یا مجموعه مهارت های فعلی را بازسازی نمی کند. آنها را بهتر می کند و توسعه دهندگان را قادر می سازد فرصت های خود را گسترش دهند و توانایی های خود را افزایش دهند.

به زودی، ChatGPT و سایر ابزارهای هوش مصنوعی در جامعه منبع باز یا تا زمانی که یک فناوری جدید ایجاد شود و یک بار دیگر توسعه نرم افزار را تکان دهد، یک روش استاندارد خواهد بود.

برچسب ها: chat gptChatGPT
نوشته قبلی

بینگ چت از Edge جدا می‌شود – به‌روزرسانی بزرگ ژوئن ممکن است ربات چت هوش مصنوعی را به کروم بیاورد

نوشته‌ی بعدی

آیا باید از ChatGPT برای نوشتن یادداشت به -2- خود استفاده کنید

نوشته‌ی بعدی
آیا باید از ChatGPT برای نوشتن یادداشت به -2- خود استفاده کنید

آیا باید از ChatGPT برای نوشتن یادداشت به -2- خود استفاده کنید

دیدگاهتان را بنویسید لغو پاسخ

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

You might also like

زاکربرگ چشم انداز هوش مصنوعی متا را برای “سرپرستی شخصی” تشریح می کند

زاکربرگ چشم انداز هوش مصنوعی متا را برای “سرپرستی شخصی” تشریح می کند

جولای 30, 2025
رقابت AI ایالات متحده و چین با بودجه گسترده شهر تسریع می کند

رقابت AI ایالات متحده و چین با بودجه گسترده شهر تسریع می کند

جولای 30, 2025
ابزارهای ایجاد ویدیویی VEO 3 Google اکنون به طور گسترده ای در دسترس هستند

ابزارهای ایجاد ویدیویی VEO 3 Google اکنون به طور گسترده ای در دسترس هستند

جولای 29, 2025
نمای کلی AI Google و SEO در صنایع پرقدرت

نمای کلی AI Google و SEO در صنایع پرقدرت

جولای 29, 2025
آزمون تورینگ را فراموش کنید ، چالش واقعی هوش مصنوعی ارتباطات است

آزمون تورینگ را فراموش کنید ، چالش واقعی هوش مصنوعی ارتباطات است

جولای 28, 2025
بنا بر گزارش ها ، تسلا به تعهد خود برای ساخت 5000 ربات Optimus در سال جاری پشت سر می گذارد

بنا بر گزارش ها ، تسلا به تعهد خود برای ساخت 5000 ربات Optimus در سال جاری پشت سر می گذارد

جولای 28, 2025

AiLib

هوش مصنوعی وارد عصر جدیدی شده است. قابلیت‌های اخیر آن موجب حیرت همگان شده است. در این حیرت جذاب در کنارتان هستیم.

دسته‌ها

  • Chatbots
  • OpenAI
  • Uncategorized
  • شرکت‌های هوش مصنوعی
  • کاربردهای هوش مصنوعی

برچسب‌ها

ChatGPT chat gpt
  • کاربردهای هوش مصنوعی
  • شرکت‌های هوش مصنوعی

© 2023 AiLib.ir - هوش مصنوعی کاربردی، روندها و اخبار

خوش آمدید!

وارد ناحیه کاربری خود شوید

رمز عبور را فراموش کرده اید؟

رمز عبور خود را بازیابی کنید

لطفا نام کاربری یا آدرس ایمیل خود را برای بازنشانی رمز عبور خود وارد کنید.

ورود به سیستم
بدون نتیجه
مشاهده تمام نتایج
  • کاربردهای هوش مصنوعی
    • Chatbots
  • شرکت‌های هوش مصنوعی
    • OpenAI

© 2023 AiLib.ir - هوش مصنوعی کاربردی، روندها و اخبار