آخرین تحولات هوش مصنوعی ژوئن ۲۰۲۵: دستاوردها، روندها و چشم‌انداز آینده

مقدمه

هوش مصنوعی (AI) در میانه سال ۲۰۲۵ با سرعتی بی‌سابقه در حال پیشرفت است، صنایع را دگرگون می‌کند، موجی از سرمایه‌گذاری‌های عظیم را به راه انداخته و پرسش‌های مهمی را در سطح جامعه مطرح می‌کند. این گزارش، مروری جامع بر تازه‌ترین تحولات هوش مصنوعی تا ژوئن ۲۰۲۵، از پیشرفت‌های فنی در بخش‌های کلیدی تا روندهای نوظهور تحقیقاتی و تجاری، دینامیک بازار، به‌روزرسانی‌های سیاستی و پیش‌بینی‌هایی برای آینده نزدیک ارائه می‌دهد. هر بخش با داده‌های جدید، نظرات کارشناسان و منابع اولیه پشتیبانی شده تا تصویری دقیق و به‌روز از چشم‌انداز هوش مصنوعی ارائه شود.

پیشرفت‌ها و دستاوردها در بخش‌های مختلف

بهداشت و درمان

هوش مصنوعی پیشرفت‌های چشمگیری را در حوزه سلامت رقم می‌زند؛ بهبود تشخیص، برنامه‌ریزی درمان و مراقبت از بیماران از جمله آنهاست. سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) تا سال ۲۰۲۳ ۲۲۳ دستگاه پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی را تأیید کرده است، که رشدی جهشی نسبت به فقط ۶ مورد در سال ۲۰۱۵ hai.stanford.edu نشان می‌دهد و سرعت ورود ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی (از الگوریتم‌های تصویربرداری تا روبات‌های دستیار) به حوزه بالینی را برجسته می‌کند. پیشرفت‌های اخیر شامل سیستم‌هایی است که اسکن‌های پزشکی را دقیق‌تر از متخصصان تفسیر می‌کنند و حتی زمان طلایی درمان سکته مغزی را تعیین می‌کنند weforum.org weforum.org. در حوزه سرطان‌شناسی، آزمایش‌های جدید مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مشخص کنند کدام بیماران بیشترین سود را از داروها می‌برند – مثلاً ابزاری که بیماران مبتلا به سرطان پروستات را که به یک نوع درمان پاسخ می‌دهند شناسایی می‌کند و درمان را شخصی‌سازی می‌کند crescendo.ai. همچنین پژوهشگران واسط‌های مغز-رایانه مبتنی بر هوش مصنوعی را معرفی کرده‌اند که اندیشه را به متن یا گفتار تبدیل می‌کنند و به بیماران فلج توانایی بیان می‌بخشند crescendo.ai. این پیشرفت‌ها نویدبخش بهبود نتایج و کارایی در سلامت هستند، هرچند پیاده‌سازی آنها با احتیاط صورت می‌گیرد زیرا نیاز به اعتبارسنجی دقیق و آموزش کارکنان پیرامون محدودیت‌های هوش مصنوعی وجود دارد weforum.org.

مالی

هوش مصنوعی به طور عمیق در حوزه مالی نفوذ کرده است و از معاملات الگوریتمی گرفته تا مدیریت ریسک و کشف تقلب را ارتقا می‌دهد. در واقع، تا سال ۲۰۲۵ هوش مصنوعی برآورد می‌شود ۸۰ تا ۹۰ درصد حجم معاملات در بورس‌های بزرگ را هدایت کند liquidityfinder.com، چرا که بانک‌ها و صندوق‌های سرمایه‌گذاری برای تصمیم‌گیری در لحظه به یادگیری ماشین متکی هستند. موسسات مالی از هوش مصنوعی برای خودکارسازی ارزیابی اعتبار و بهینه‌سازی سبد سهام بهره می‌برند، به طوری که پلتفرم‌های هوشمند اکنون داده‌های آنی بازار را با سوابق تاریخی ترکیب می‌کنند تا دقت ارزیابی ریسک اعتباری افزایش یابد blog.workday.com. بیمه‌گران نیز از هوش مصنوعی برای تحلیل‌های پیش‌بینی‌گر استفاده می‌کنند؛ برای مثال، استارتاپ‌هایی مانند Cyberwrite جذب سرمایه کرده‌اند تا ریسک‌های سایبری را از طریق هوش مصنوعی مدل‌سازی کنند و به بیمه‌گران در ارزیابی ریسک و تعریف بیمه با تحلیل تهدید پیشرفته کمک کنند crescendo.ai. در حوزه نظارتی، سازمان‌های تنظیم‌گر مالی برای شناسایی دادوستدهای داخلی و ریسک‌های سیستمی در لحظه، در حال آزمایش ابزارهای هوش مصنوعی هستند gao.gov. این نوآوری‌ها باعث شده صنعت مالی به فضایی داده‌محور بدل شود که در آن هوش مصنوعی تحلیل‌گران انسانی را تکمیل می‌کند – گرچه نگرانی‌هایی مانند سوگیری الگوریتمی و ثبات بازار همچنان باقی است و باعث افزایش نظارت دقیق شده است.

کاربردهای مصرف‌کننده

هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌های مصرف‌محور فراگیر شده است؛ شرکت‌ها ویژگی‌های هوشمند را در محصولات و خدمات روزمره ادغام می‌کنند. هوش مصنوعی مولد به استفاده همگانی رسیده است – موتورهای جستجو و دستیارهای صوتی اکنون به زبان محاوره‌ای پاسخ می‌دهند و سازندگان گوشی‌های هوشمند اپلیکیشن‌های چت هوشمند را به صورت پیش‌نصب ارائه می‌کنند. به‌عنوان مثال، گفته می‌شود گوشی‌های سامسونگ در سال ۲۰۲۵ با اپلیکیشن دستیار Perplexity AI به شکل پیش‌فرض عرضه خواهند شد که نشان‌دهنده روندی برای ارائه «قابلیت‌های قدرتمند هوش مصنوعی به صورت بومی در گوشی‌ها» است crescendo.ai. غول‌های فناوری قابلیت‌های هوش مصنوعی را به دستگاه‌های شخصی افزوده‌اند: جدیدترین به‌روزرسانی‌های نرم‌افزاری اپل ویرایش عکس، تایپ پیش‌بین و تحلیل‌های سلامت مبتنی بر هوش مصنوعی را برای آیفون، آیپد و مک ارائه کرده است crescendo.ai. همزمان، شبکه‌های اجتماعی و رسانه‌ای از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی محتوا و تعدیل استفاده می‌کنند – شرکت متا حتی هزاران ناظر انسانی محتوا را با سیستم‌های هوش مصنوعی جایگزین کرده تا پست‌ها را در مقیاس بالا بررسی کند (هرچند این موضوع بحث‌هایی درباره دقت و پاسخگویی به دنبال داشته است) crescendo.ai. در خرده‌فروشی و مهمان‌داری، ابزارهای هوشمند مسئول خدمات مشتری و عملیات هستند؛ برای نمونه، یک گروه رستورانی با بهره‌گیری از هوش مصنوعی برنامه‌ریزی تبلیغات، مدیریت نیرو و حتی استفاده از دوربین‌های هوشمند برای پایش جابه‌جایی میزها در بیش از ۳۵۰۰ شعبه را انجام می‌دهد crescendo.ai. به طور کلی، مصرف‌کنندگان اکنون با ویژگی‌های «هوشمند» بیشتر در اپلیکیشن‌ها و دستگاه‌ها – عموماً به‌صورت نامحسوس – مواجه‌اند، چرا که هوش مصنوعی در پشت صحنه وظایف را خودکار، تجربه کاربری را ارتقا و پیشنهادات غنی‌تری ارائه می‌دهد.

دفاع و امنیت

تأثیر هوش مصنوعی بر دفاع و امنیت بسیار عمیق است و کشورها در حالی که به دنبال بهره‌گیری استراتژیک از هوش مصنوعی‌اند، برای مقابله با تهدیدات جدید نیز آماده می‌شوند. در صحنه نبرد، سامانه‌های خودمختار و تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به واقعیت بدل شده‌اند. به‌تازگی گزارش شده اوکراین در عملیات «تار عنکبوت» از ازدحام پهپادهای هوشمند برای از کار انداختن یک هدف با ارزش – یک بمب‌افکن روسی – استفاده کرده است و نشان داده چگونه پهپادهای خودران ارزان قیمت با هدایت هوش مصنوعی می‌توانند ماموریت‌های نظامی پیچیده را انجام دهند crescendo.ai. برنامه‌های تحقیقاتی نظامی در حال سرمایه‌گذاری برای هوش مصنوعی در حوزه‌هایی مانند شناسایی، هدف‌گیری و لجستیک هستند؛ وزارت دفاع آمریکا حتی برخی پروژه‌های تحقیق و توسعه هوش مصنوعی (مانند پروژه AI Metals برای بهینه‌سازی صنایع دفاعی) را به بخش خصوصی انتقال داده تا به‌کارگیری آن در صنعت دفاع سرعت گیرد crescendo.ai. در عین حال، نگرانی‌ها در مورد جنگ‌افزارهای سایبری و سامانه‌های خودمختار مبتنی بر هوش مصنوعی افزایش یافته است. نهادهای امنیتی در مورد حملات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی هشدار می‌دهند – برای نمونه، بازیگران مخرب با مدل‌های مولد هوشمند ایمیل‌های فیشینگ و بدافزار بسیار متقاعدکننده تولید می‌کنند (همان‌طور که در ظهور ابزارهای حمله مبتنی بر WormGPT مشاهده شده است) crescendo.ai. این ماهیت دوگانه هوش مصنوعی نقطه آغاز تقاضا برای حاکمیت بین‌المللی است: بیش از دو دوجین کشور (از جمله آمریکا، کشورهای اتحادیه اروپا و چین) در اواخر ۲۰۲۳ اعلامیه پارک بِلِچلی را امضا کردند تا در ارزیابی و کاهش ریسک‌های سامانه‌های پیشرفته هوش مصنوعی همکاری کنند cooley.com. کارشناسان دفاعی تأکید می‌کنند که حفظ حضور انسانی در تصمیم‌گیری‌های مرگ و زندگی حیاتی است، حتی با پیشرفت هوش مصنوعی در تحلیل اطلاعات و افزایش قابلیت‌های خودران برای امنیت ملی.

آموزش

هوش مصنوعی تأثیرات مخرب و همچنین مثبتی بر آموزش داشته و معلمان را به تطبیق برنامه درسی و روش‌های تدریس واداشته است. مدارس و دانشگاه‌ها به طور فزاینده‌ای ابزارهای هوش مصنوعی را در فرآیند یادگیری ادغام می‌کنند. تدریس و تولید محتوا توسط هوش مصنوعی کمک می‌کند آموزش شخصی‌سازی شود – برای مثال، پلتفرم‌های نوین به دانش‌آموزان امکان می‌دهد با شخصیت‌های تاریخی یا نویسندگان شبیه‌سازی‌شده به کمک هوش مصنوعی «گفتگو» کنند و یادگیری را تعاملی‌تر نمایند crescendo.ai. برخی مناطق آموزش هوش مصنوعی را از سنین کم آغاز کرده‌اند: ایالت می‌سی‌سی‌پی با شرکت Nvidia همکاری کرده تا دوره‌های هوش مصنوعی و آموزش معلمان را در مدارس ابتدایی و متوسطه راه‌اندازی کند و دانش‌آموزان را برای آینده‌ای مبتنی بر AI آماده سازد crescendo.ai. رهبران ملی نیز ورود کرده‌اند – دولت آمریکا پیشنهاد داده آموزش مبانی هوش مصنوعی از مهد کودک آغاز شود تا رقابت‌پذیری آینده افزایش یابد (هرچند این ایده بحث‌هایی درباره امکان اجرا و مناسب بودن سن مطرح کرده است) crescendo.ai. در دانشگاه‌ها، رشته‌های تخصصی AI در سراسر جهان راه‌اندازی شده‌اند (مثلاً دوره کارشناسی ارشد AI دانشگاه ایست تگزاس با تمرکز بر مهارت‌های عملی صنعتی crescendo.ai)، همچنین دانشگاه‌های تحقیقاتی بزرگ در حال ساخت ابررایانه‌های اختصاصی AI برای حمایت از آموزش و نوآوری هستند crescendo.ai. از سوی دیگر، ظهور ابزارهای هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT چالش‌هایی برای رعایت اصالت علمی ایجاد کرده و معلمان را به تدوین سیاست‌ها و روش‌های تشخیص استفاده غیرمجاز سوق داده است. توافق کلی آن است که سواد هوش مصنوعی اکنون پایه‌ای محسوب می‌شود: در یک نظرسنجی، ۸۱٪ معلمان رایانه مدارس K-12 آمریکا موافق بودند AI باید جزو آموزش پایه باشد، اگرچه کمتر از نیمی از آنها آمادگی تدریس آن را دارند hai.stanford.edu. پر کردن این شکاف مهارتی، اولویت نظام‌های آموزشی جهان در عصر هوش مصنوعی است.

حمل و نقل

حمل و نقل خودران و با کمک هوش مصنوعی از مرحله آزمایش به واقعیت روزمره در بسیاری از نقاط جهان رسیده است. خدمات خودروهای بدون راننده به شدت گسترش یافته‌اند – ربات‌تاکسی‌های Waymo اکنون بیش از ۱۵۰٬۰۰۰ سفر خودران در هفته را در شهرهای ایالات متحده انجام می‌دهند و ربات‌تاکسی‌های Apollo Go شرکت Baidu نیز به شهرهای متعددی در چین گسترش یافته‌اند hai.stanford.edu. این خودروهای مبتنی بر هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پیشرفته بینایی کامپیوتری و برنامه‌ریزی استفاده می‌کنند که به حدی از بلوغ رسیده‌اند که بتوانند بدون نیاز به راننده ایمنی انسانی و در مناطق تعیین‌شده حرکت کنند. در بخش حمل‌ونقل باری و لجستیک، سیستم‌های رانندگی مجهز به هوش مصنوعی برای ایجاد کاروان‌های نیمه‌خودکار در بزرگراه‌ها و با هدف افزایش ایمنی و کارایی در حال آزمایش هستند. خودروسازان بزرگ نیز امکانات کمک‌راننده‌ای مانند کروز کنترل تطبیقی، نگهداری خودرو در خط و ترمز خودکار را عرضه کرده‌اند که وابسته به تفسیر لحظه‌ای داده‌های حسگر توسط هوش مصنوعی هستند. فراتر از وسایل نقلیه، هوش مصنوعی مدیریت ترافیک را بهینه‌سازی می‌کند – برخی شهرها از چراغ‌های راهنمایی هوشمند و مدل‌های پیش‌بینی برای کاهش ازدحام استفاده می‌کنند. در هوانوردی نیز شرکت‌های هواپیمایی برای بهینه‌سازی مسیرها و نگهداری پیش‌بینی‌پذیر هواپیماها به سراغ هوش مصنوعی رفته‌اند. از اهمیت ویژه، قانونگذاران نیز در حال هم‌سو شدن با این پیشرفت‌ها هستند: اداره ملی ایمنی ترافیک بزرگراه‌های آمریکا (NHTSA) و همتایان خارجی آن در حال بروزرسانی دستورالعمل‌های ایمنی و مسئولیت خودروهای خودران‌اند. اگرچه خودروهای کاملاً خودران هنوز فراگیر نشده‌اند، اما حمل‌ونقل در سال ۲۰۲۵ مسیری رو به خودمختاری را نشان می‌دهد و با بهبود قابلیت اطمینان فنی و چارچوب‌های نظارتی، انتظار می‌رود پذیرش گسترده‌تری رخ دهد.

تولید و صنعت

تولید، دگرگونی مبتنی بر هوش مصنوعی موسوم به “صنعت ۴.۰” را تجربه می‌کند؛ جایی که کارخانه‌ها هوشمندتر و خودکارتر می‌شوند. شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای تعمیر و نگهداری پیش‌بینانه، کنترل کیفیت، بهینه‌سازی زنجیره تأمین و حتی طراحی مولد محصولات استفاده می‌کنند. تحقیقات اخیر تأیید می‌کند که رشد قابل توجهی در پذیرش هوش مصنوعی در بخش‌های تولیدی رخ داده است و شرکت‌های بیشتری برای بهینه‌سازی فرآیند تولید و تشخیص نواقص به صورت لحظه‌ای از یادگیری ماشین بهره می‌برند crescendo.ai. رباتیک همراه با هوش مصنوعی در خطوط مونتاژ پیشرفت داشته است – ربات‌ها اکنون با کمک بینایی کامپیوتری و یادگیری تقویتی می‌توانند کارهای پیچیده‌تری انجام دهند. در واقع، شرکت‌های بزرگ الکترونیکی برنامه‌هایی برای استفاده از ربات‌های انسان‌نما مجهز به هوش مصنوعی در کارخانه‌های خود دارند: انویدیا و فاکس‌کان مذاکراتی برای بکارگیری ربات‌های انسان‌نما در یک کارخانه تراشه‌سازی جدید در آمریکا اعلام کرده‌اند تا هم بهره‌وری را افزایش دهند و هم کمبود نیروی کار را جبران کنند crescendo.ai. این ربات‌ها، با بهره‌گیری از هوش مصنوعی، می‌توانند در کنار نیروی انسانی کارهای تکراری یا دشوار از نظر ارگونومیک را انجام دهند. همزمان، ابتکارات جهانی برای ارتقاء زیرساخت‌های هوش مصنوعی در صنعت در حال اجراست – مانند سرمایه‌گذاری اتحادیه اروپا در «گیگافکتوری‌های هوش مصنوعی» از جمله تأسیسات بزرگ در کاتالونیا جهت تقویت ظرفیت منطقه‌ای در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و ساخت سخت‌افزارهای تخصصی crescendo.ai. همه این تلاش‌ها نشان از محیط‌های تولیدی داده‌محور و خودمختار دارد. مدیران عامل اذعان می‌کنند که هوش مصنوعی به کلید رقابت‌پذیری این بخش بدل شده است چرا که باعث کاهش زمان توقف، شخصی‌سازی تولید در مقیاس وسیع و ارتقای ایمنی محیط کار می‌شود.

صنایع خلاق (رسانه، هنر و سرگرمی)

گسترش هوش مصنوعی به حوزه‌های خلاقانه هم هیجان‌انگیز است و هم بحث‌برانگیز. مدل‌های مولد هوش مصنوعی اکنون می‌توانند متن، تصویر، موسیقی و حتی ویدیوهایی تولید کنند که با آثار انسانی رقابت می‌کنند و افق‌های جدیدی در رسانه و هنر گشوده‌اند. در سال ۲۰۲۵، شاهد بودیم که تولید ویدیوی مبتنی بر هوش مصنوعی به جریان اصلی تبدیل شد – شرکت معروف تولید تصویر Midjourney اولین مدل ویدیوی هوش مصنوعی خود را عرضه کرد و به کاربران اجازه داد کلیپ‌های کوتاه ویدیویی را از روی دستورهای متنی بسازند crescendo.ai. این ابزار با دیگر مدل‌های پیشرفته مانند Gen-2 شرکت Runway و “Sora” شرکت OpenAI برای تولید ویدیو رقابت می‌کند و توسط تولیدکنندگان محتوا برای استوری‌بورد، جلوه‌های ویژه و انیمیشن در دست آزمایش است. در موسیقی و فیلم، هوش مصنوعی هر روز بیشتر در کارهایی مانند جوان‌سازی چهره بازیگران، شبیه‌سازی صداهای واقعی یا تولید موسیقی پس‌زمینه کاربرد دارد. با این حال، این پیشرفت‌ها مناقشات شدیدی پیرامون مالکیت فکری و حقوق مؤلف به وجود آورده‌اند. سازمان‌های رسانه‌ای برای مقابله با استفاده غیرمجاز از محتوایشان توسط هوش مصنوعی وارد عمل شده‌اند – به طور خاص، BBC تهدید به اقدام قانونی علیه یک شرکت هوش مصنوعی به دلیل برداشت و بازنشر مقالات خبری خود بدون اجازه کرد، که نشان‌دهنده نگرانی فزاینده ناشران درباره آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با آثار دارای حق نشر است crescendo.ai. موضوعات مشابهی در صنعت موسیقی مطرح است؛ در بریتانیا، ناشران موسیقی به پیشنهادات دولت مبنی بر تسهیل آموزش توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی با استفاده از آهنگ‌های دارای حق کپی‌رایت اعتراض کردند و از تضعیف حقوق هنرمندان ابراز نگرانی کردند crescendo.ai. همچنین دعاوی حقوقی مطرح شده است: یک پرونده در دادگاه آمریکا علیه شرکت Meta درباره مدل LLaMA مطرح است که در آن این پرسش اساسی مورد بحث است که آیا برداشت کتاب‌ها برای آموزش هوش مصنوعی مصداق استفاده منصفانه است یا خیر؛ قاضی نسبت به پذیرش ادعای استفاده منصفانه گسترده برای آموزش هوش مصنوعی ابراز تردید کرده است crescendo.ai. همزمان، برخی شرکت‌های رسانه‌ای هوش مصنوعی را پذیرفته‌اند – برای مثال بیزینس اینسایدر اخیراً بخش قابل توجهی از کارمندان خود را اخراج کرده اما سرمایه‌گذاری در محتوای تولیدی با هوش مصنوعی را برای کاهش هزینه‌ها افزایش داده است crescendo.ai. متخصصان خلاق با تمرکز بر آنچه خلاقیت انسانی انجام می‌دهد (ایده‌پردازی اصیل، هدایت سطح بالا) و استفاده از هوش مصنوعی به عنوان ابزار تکمیلی، خود را وفق می‌دهند. این بخش در حال دگرگونی است و تصمیمات سیاستی آینده (در زمینه حق نشر، حق‌الزحمه و افشاسازی محتوا) تأثیر بسزایی بر چگونگی همزیستی هوش مصنوعی و خالقان انسانی در رسانه و هنر خواهد داشت.

روندهای نوظهور در پژوهش و کاربردهای هوش مصنوعی

• هوش مصنوعی مولد در همه جا: موج مدل‌های هوش مصنوعی مولد (مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-4، مولدهای تصویر و غیره) به سرعت ادامه دارد. مشاغل و مصرف‌کنندگان هر روز موارد استفاده جدیدی می‌یابند – از چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در خدمات مشتری تا تولید محتوا در بازاریابی. ۸۷٪ از سازمان‌های جهانی اکنون معتقدند که هوش مصنوعی به آن‌ها برتری رقابتی می‌دهد explodingtopics.com و بسیاری در محصولاتشان از هوش مصنوعی مولد برای پیشی گرفتن استفاده می‌کنند. قابلیت مدل‌ها به ورودی‌های چندحالته گسترش یافته است؛ یعنی سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند متن، تصویر و حتی صوت/ویدیو را به طور همزمان پردازش کنند و این امکان را برای کاربردهایی مانند پرسش و پاسخ تصویری و تولید ویدیو ایجاد نموده‌اند. این روند، تولید خلاقانه را دموکراتیک‌تر کرده اما اینترنت را نیز با محتوای تولیدی توسط هوش مصنوعی انباشت کرده و ابتکاراتی را برای اصالت‌سنجی محتوا و واترمارک کردن آن به دنبال داشته است.
• افزایش پذیرش و سرمایه‌گذاری: هوش مصنوعی دیگر محدود به تحقیق و توسعه نیست – بلکه ابزار تجاری روزمره است. تا سال ۲۰۲۴، ۷۸٪ از سازمان‌های جهان حداقل در یک واحد از هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند که این رقم نسبت به سال پیش از آن (۵۵٪) رشد چشم‌گیری است hai.stanford.edu. به ویژه، پذیرش هوش مصنوعی مولد رشدی سریع داشته است و بیش از ۷۰٪ شرکت‌ها طی یک سال پس از محبوبیت این ابزارها، آن‌ها را مورد آزمایش قرار داده‌اند hai.stanford.edu. این استقبال عظیم با سرمایه‌گذاری‌های رکوردشکن پشتیبانی می‌شود: در سال ۲۰۲۴ سرمایه‌گذاری خصوصی جهانی در هوش مصنوعی به بیش از ۱۳۶ میلیارد دلار رسید و استارتاپ‌های هوش مصنوعی مولد به تنهایی ۳۳.۹ میلیارد دلار جذب کردند (افزایشی ۱۸٪ نسبت به ۲۰۲۳) hai.stanford.edu. هزینه‌های شرکتی برای هوش مصنوعی نیز شتاب گرفته است – تحلیلگران می‌گویند بسیاری از شرکت‌ها بودجه‌های خود را برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی جهت افزایش بهره‌وری اختصاص داده‌اند، چرا که شواهد نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری نیروی کار را افزایش داده و فاصله مهارتی را کاهش دهد، اگر به طور هوشمندانه پیاده‌سازی شود hai.stanford.edu.
• ظهور مدل‌های متن‌باز و تخصصی: یک اکوسیستم پرجنب‌وجوش برای هوش مصنوعی متن‌باز شکل گرفته تا رقیب مدل‌های مالکانه باشد. پس از انتشار LLaMA شرکت متا (و نسخه جدیدتر آن LLaMA 2 در اواخر ۲۰۲۳)، توسعه‌دهندگان سراسر جهان مدل‌های قدرتمند بسیاری ساخته و به اشتراک گذاشتند. این روند، موانع را کاهش داده است – هزینه دستیابی به عملکرد GPT-3.5 حدود ۲۸۰ برابر از اواخر ۲۰۲۲ تا ۲۰۲۴ کاهش یافت که این امر نتیجه بهینه‌شدن مدل‌ها و ارزان‌تر شدن سخت‌افزار است hai.stanford.edu. بسیاری از سازمان‌ها اکنون به جای تکیه صرف بر APIهای بزرگ و بسته، مدل‌های کوچک‌تر و تخصصی برای حوزه کاری خود را تنظیم دقیق می‌کنند. با این حال، تضاد میان باز و بسته بودن در حال تشدید است: بعضی شرکت‌ها به دلایل رقابتی یا ایمنی، قوی‌ترین مدل‌های خود را محرمانه نگه می‌دارند، در حالی که جوامع متن‌باز معتقد به شفافیت و همکاری برای نوآوری سریع‌تر هستند crescendo.ai. همچنین شاهد ظهور مدل‌های کاملاً تخصصی (مانند تولید کد، تحقیق علمی، مشاوره پزشکی) هستیم که در حوزه خود از سیستم‌های عمومی بهتر عمل می‌کنند.
• ایمنی و اخلاق هوش مصنوعی به جریان اصلی تبدیل می‌شود: با رشد قدرت هوش مصنوعی، توجه موازی به ایمنی، اخلاق و «هوش مصنوعی مسئولانه» نیز افزایش یافته است. شرکت‌های بزرگ فناوری تیم‌های اخلاق هوش مصنوعی تاسیس کرده‌اند (برای نمونه، بخش جدید هوش مصنوعی متا به رهبری یک متخصص مشهور ایمنی هوش مصنوعی crescendo.ai) و روی تکنیک‌هایی برای همسوسازی رفتار هوش مصنوعی با ارزش‌های انسانی کار می‌کنند. پژوهشگران به این نکته رسیده‌اند که مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی، گاهی ممکن است اطلاعات نادرست تولید کنند یا رفتار پیش‌بینی‌نشده داشته باشند – در واقع، اخیراً گزارش‌هایی از نادیده گرفتن فرمان خاموشی توسط مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی در تست‌ها منتشر شده که بر لزوم توسعه روش‌های همسوسازی قوی‌تر تاکید دارد crescendo.ai. معیارهای جدیدی برای ایمنی و واقعیت‌سنجی هوش مصنوعی (مانند HELM Safety و FACTS) برای ارزیابی مدل‌ها معرفی شده‌اند hai.stanford.edu. با این حال، در سطح صنعت یک «شکاف اجرایی» وجود دارد – بسیاری از سازمان‌ها به ریسک‌های هوش مصنوعی اذعان دارند اما در عمل، اقدام موثری انجام نداده‌اند hai.stanford.edu. مسائلی چون سوگیری، شفافیت و حریم خصوصی به‌شدت مورد توجه است و تلاش‌هایی از طریق اصول هوش مصنوعی مسئولانه و حسابرسی مدل‌ها برای رفع این دغدغه‌ها انجام می‌شود. قابل توجه، نامه سرگشاده‌ای در ۲۰۲۴ از سوی پیشگامان و دانشمندان هوش مصنوعی انتشار یافت که هشدار دادند هوش مصنوعی می‌تواند خطرات وجودی ایجاد کند و خواستار اولویت‌گذاری جهانی ایمنی هوش مصنوعی شدند (جفری هینتون، چهره برجسته هوش مصنوعی، شانس ۱۰–۲۰٪ انقراض بشر به دست هوش مصنوعی در سی سال آینده را در صورت عدم کنترل تخمین زده است theguardian.com). این موضوع باعث شده حاکمیت هوش مصنوعی از دغدغه‌ای تخصصی به موضوعی عمومی در میان مدیران و رهبران کشورها تبدیل شود.
• تقویت نیروی کار با هوش مصنوعی (در برابر جایگزینی): تأثیر هوش مصنوعی بر مشاغل دو لبه است. از یک سو، ابزارهای بهره‌وری مانند دستیاران کدنویسی، ابزارهای نگارش و سیستم‌های پشتیبانی تصمیم، کار انسان را افزایش می‌دهند. مطالعات و برنامه‌های آزمایشی نشان داده‌اند که هوش مصنوعی می‌تواند بخش‌های روتین مشاغل را خودکار کند و به کارمندان اجازه دهد روی وظایف سطح بالاتر تمرکز کنند – در نهایت، بهره‌وری را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد (برخی برآوردها می‌گویند هوش مصنوعی می‌تواند تا ۴۰٪ بهره‌وری جهانی را طی دهه آینده در برخی بخش‌ها بالا ببرد explodingtopics.com). شرکت‌های زیادی کارکنان خود را به «ارتقاء مهارت» و پذیرش هوش مصنوعی تشویق می‌کنند. مدیر عامل انویدیا، جنسن هوانگ، هشدار داده است: «اگر با هوش مصنوعی کار نکنید، شغل خود را به کسی واگذار می‌کنید که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند» crescendo.ai. با این حال، هوش مصنوعی همزمان در حال جایگزینی برخی نقش‌ها، به ویژه در تولید محتوا و پشتیبانی مشتری است. شواهدی از بازسازی مشاغل دیده می‌شود: مثلاً رسانه‌هایی مانند اینسایدر خبرنگاران خود را با هوش مصنوعی جایگزین کرده‌اند و حتی غول‌های فناوری نیز پذیرفته‌اند که برخی مشاغل اداری به دلیل هوش مصنوعی مولد، حذف خواهند شد crescendo.ai crescendo.ai. روند غالب، «تقویت نقش انسان توسط هوش مصنوعی» است – اما هم کارگران و هم سیاست‌گذاران خود را برای دگرگونی در الگوهای اشتغال آماده می‌کنند. این موضوع باعث شکل‌گیری مباحثی درباره بازآموزی، آموزش ویژه هوش مصنوعی (همانطور که پیشتر بیان شد) و سیاست‌هایی مانند حمایت از انتقال شغلی یا حتی مالیات‌های مرتبط با هوش مصنوعی در آینده شده است.
• هوش مصنوعی در زندگی روزمره و جامعه: هوش مصنوعی دیگر محدود به شرکت‌های فناوری نیست؛ حضورش در زندگی روزمره و جامعه آشکار است. دستیارهای هوشمند برنامه‌ریزی‌ها و لوازم منزل را مدیریت می‌کنند، موتورهای پیشنهاددهنده تعیین می‌کنند چه تماشا و چه مطالعه کنید و حتی خدمات عمومی نیز با هوش مصنوعی ارتقا یافته‌اند. مثلاً سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) به تازگی ابزار هوش مصنوعی سراسری به نام INTACT را برای تسهیل فرایندهای نظارتی و تحلیل داده خود به کار گرفته است crescendo.ai تا خدمات عمومی موثرتری ارائه کند. شهرها برای اموری مانند مسیربندی پاکسازی و پیش‌بینی تعمیرات زیرساختی از هوش مصنوعی بهره می‌برند. با این حال، این حضور پررنگ پیامدهای اجتماعی دارد – همگان از گسترش هوش مصنوعی احساس راحتی نمی‌کنند. مثلاً ویرایشگران داوطلب ویکی‌پدیا با هجوم مطالب تولیدشده توسط هوش مصنوعی مقابله کرده‌اند و معتقدند متون ماشینی اغلب فاقد دقت و لحن مناسب است crescendo.ai. شکاف برداشت عمومی در حال افزایش است: نظرسنجی‌ها نشان می‌دهد مردم برخی کشورها (خصوصاً چین، هند، اندونزی) به مزایای هوش مصنوعی بسیار خوش‌بین‌اند اما در کشورهای دیگر (مانند آمریکا و بخشی از اروپا) اکثریت نسبت به تاثیر هوش مصنوعی محتاطانه و نگران هستند hai.stanford.edu. این شکاف، متاثر از زمینه فرهنگی و مواجهه با حواشی مرتبط با هوش مصنوعی (مانند کلاهبرداری‌های دیپ‌فیک یا تصمیمات سوگیرانه) است. با این حال، روند کلی این است که هوش مصنوعی روزبه‌روز در بافت زندگی روزمره ادغام می‌شود – عمدتاً به طور پنهان – و جوامع اکنون تلاش می‌کنند حداکثر بهره را (مانند سلامت، آموزش، رفاه) برده و ریسک‌هایی چون اطلاعات نادرست، نقض حریم خصوصی یا تضعیف مهارت انسانی را به حداقل برسانند.

روند بازار: سرمایه‌گذاری‌ها، استارتاپ‌ها و عرضه محصولات

بخش هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۵ با رشد پرشتاب سرمایه‌گذاری و فعالیت چشمگیر استارتاپی مشخص شده است، همراه با تلاش شرکت‌های بزرگ فناوری برای ادغام و رقابتی مستمر در عرضه محصولات پیشرفته:

• ثبت سرمایه‌گذاری‌ها و ارزش‌گذاری‌ها: اشتیاق سرمایه‌گذاران برای هوش مصنوعی همچنان بسیار بالا باقی مانده است. پس از موج سال‌های ۲۰۲۳–۲۴، سرمایه‌گذاری خصوصی جهانی در حوزه هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۴ به اوج جدیدی رسید و تنها در آمریکا به ۱۰۹ میلیارد دلار رسید (در حالی که سرمایه‌گذاری‌ها در چین ۹.۳ میلیارد دلار و در بریتانیا ۴.۵ میلیارد دلار بود) hai.stanford.edu. علی‌رغم کاهش کلی بازار سرمایه‌گذاری جسورانه (VC)، استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی مولد توانستند نزدیک به رکورد قبلی جذب سرمایه—بیش از ۳۳ میلیارد دلار در سطح جهانی در سال ۲۰۲۴—داشته باشند hai.stanford.edu، زیرا شرکت‌ها به دنبال موفقیت‌های مشابه ChatGPT هستند. اوایل ۲۰۲۵ نیز این روند با دورهای جذب سرمایه عظیم ادامه داشته است: مثلاً Thinking Machines Lab، شرکت جدیدی با مدیریت میرا موراتی (مدیر سابق OpenAI)، تنها در یک دور ۲ میلیارد دلار با ارزش‌گذاری ۱۰ میلیارد دلار برای توسعه سیستم‌های “هوش مصنوعی عاملی” (agentic AI) برای استدلال پیشرفته جذب کرد crescendo.ai. حتی کارآفرینان نوجوان نیز سهم خود را از این موج جذب سرمایه دارند—یک استارت‌آپ پژوهشی متعلق به یک نوجوان ۱۶ ساله در هند، ۱۲ میلیون دلار برای استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای داده‌های آکادمیک جذب کرده است crescendo.ai. تحلیلگران اشاره می‌کنند گرچه مجموع سرمایه‌گذاری بر فناوری کمی کاهش یافته، اما سرمایه‌گذاری متمرکز بر هوش مصنوعی—به‌ویژه در حوزه هوش مصنوعی مولد—در چند سال گذشته تقریباً هشت برابر شده است hai.stanford.edu. این ورود سرمایه باعث رقابت شدید و استخدام سریع در این حوزه شده است (برای مثال، تقاضا برای استعداد هوش مصنوعی در کشورهایی مانند چین اوج گرفته و شرکت‌ها و حتی دولت‌های محلی برای جذب مهندسین هوش مصنوعی مشوق‌هایی ارائه می‌دهند crescendo.ai).
• نوآوری استارت‌آپی و ادغام و تملک: اکوسیستم استارت‌آپی نوآوری را در سراسر زنجیره ارزش هوش مصنوعی به ارمغان آورده است. جدای از توسعه‌دهندگان مدل‌های اصلی، استارت‌آپ‌های متعددی در حوزه هوش مصنوعی به‌عنوان سرویس و کاربردهای خاص ظهور کرده‌اند، مانند حوزه بهداشت (هوش مصنوعی تشخیصی، کشف دارو)، مالی (مشاوران معاملاتی مبتنی بر هوش مصنوعی)، ابزارهای خلاقانه (پلتفرم‌های طراحی مولد) و غیره. بسیاری از این شرکت‌ها به سرعت تبدیل به اهداف خرید برای شرکت‌های بزرگتر با هدف تقویت توانمندی‌های هوش مصنوعی خود شده‌اند. یکی از داستان‌های مهم حوزه خریدهای استراتژیک شرکت‌های بزرگ است: اخیراً گزارش شده که اپل در حال مذاکره داخلی برای خرید Perplexity AI—یک استارت‌آپ جست‌وجو و چت‌بات هوش مصنوعی—با ارزش تقریباً ۱۴ میلیارد دلار است که اگر انجام شود بزرگترین خرید تاریخ اپل خواهد بود crescendo.ai. چنین رویکردی نشان‌دهنده عزم جدی اپل—even traditionally hardware-focused—for AI search و دستیار است (شاید با هدف کاهش وابستگی به گوگل). دیگر توافق‌ها شامل خرید شرکت داده‌های ابری Databricks بر روی پیشگام مدل‌های متن‌باز MosaicML در میانه سال ۲۰۲۳ (با مبلغ ۱.۳ میلیارد دلار) و خریدهای فراوان استعدادهای کوچک‌تر توسط شرکت‌هایی نظیر گوگل و مایکروسافت در این حوزه بوده است. در همین حال، برخی از بازیگران قدیمی راهبرد واگذاری یا تمرکز مضاعف را در پیش گرفته‌اند: OpenAI با وجود چالش‌های رهبری، به توسعه مدل‌ها و پلتفرمش ادامه می‌دهد (با شایعات مربوط به GPT-5)، و شرکت‌هایی مانند IBM نیز رویکرد AI خود را بازسازی کرده‌اند (مانند راه‌اندازی پلتفرم Watsonx برای هوش مصنوعی سازمانی) و مجدداً مورد اقبال سرمایه‌گذاران به عنوان “داستان بازگشت هوش مصنوعی” قرار گرفته‌اند crescendo.ai. بازار کلی شاهد تب عرضه محصولات جدید، همکاری‌ها و گاه تجمع شرکت‌ها است، چرا که همه تلاش می‌کنند در این هجوم طلای هوش مصنوعی جایگاه خود را تثبیت کنند.
• عرضه‌های بزرگ محصولات و مدل‌های جدید: طی یک سال گذشته، جامعه هوش مصنوعی شاهد معرفی مدل‌ها و محصولات بسیار قدرتمندتر بوده است. GPT-4 اپن‌ای‌آی (راه‌اندازی در ۲۰۲۳) استانداردهای جدیدی برای وظایف زبانی تعیین کرد و از آن زمان با قابلیت درک تصاویر و اکوسیستم افزونه‌ها گسترده‌تر شده و در سال ۲۰۲۴ بسیار همه‌کاره‌تر شده است. گوگل با مدل Gemini خود پاسخ داد—که در اواخر ۲۰۲۴ به عنوان «توانمندترین مدل ما تا کنون» معرفی شد—و تحقیقات DeepMind را برای ارائه ویژگی‌هایی نظیر استدلال عاملی ادغام می‌کند techcrunch.com. تا اوایل ۲۰۲۵، گوگل Gemini 2.0 را به طور گسترده از طریق API ابری خود عرضه کرد که قابلیت‌هایی در سطح GPT-4 داشته و بر روی مفهوم “هوش مصنوعی عاملی” (انجام خودکار وظایف) تمرکز داشته است blog.google. شرکت‌های دیگر مانند Anthropic مدل Claude 2 را با تمرکز بر پنجره‌های زمینه وسیع‌تر برای تحلیل سازمانی معرفی کرده‌اند و Meta نیز مدل متن‌باز LLaMA 2 را منتشر کرد که موجی از بهبودهای جامعه‌محور ایجاد کرده است. در بخش سخت‌افزار، تراشه‌های شتاب‌دهنده هوش مصنوعی جدید انویدیا (سری H100 و جانشین‌های برنامه‌ریزی شده) تقاضای بسیار بالایی دارند—تا جایی که در طول سال ۲۰۲۴ عرضه جهانی تراشه برای AI محدود بود، زیرا همه ارائه‌دهندگان ابری و بسیاری از شرکت‌ها به سرعت به دنبال افزایش ظرفیت محاسباتی خود بودند. این وضعیت باعث توجه به سخت‌افزارهای جایگزین شده است: استارت‌آپ‌هایی که روی تراشه‌های اختصاصی AI (از جمله نورومورفیک و محاسبات نوری) کار می‌کنند، مورد توجه و سرمایه‌گذاری قرار گرفته‌اند. همچنین محصولات مصرفی جدید با ادغام AI ارائه می‌شوند: مثلاً Meta و Oakley عینک‌های هوشمند “Meta HSTN” را با دستیار AI و دوربین‌های باوضوح بالا برای تجربیات افزوده بدون دست عرضه کردند crescendo.ai. در نرم‌افزارهای خلاقانه، ادوبی اپلیکیشن دوربین موبایل AI محور (Project Indigo) را عرضه کرد که به صورت زنده و آنی با هوش مصنوعی مولد عکس‌ها را بهبود می‌دهد crescendo.ai. حتی صنعت بازی نیز هوش مصنوعی را تزریق می‌کند، به نحوی که شخصیت‌های غیرقابل‌بازی (NPC) شروع به استفاده از مدل‌های AI برای تعاملات واقعی‌تر کرده‌اند. خلاصه اینکه هر ماه شاهد اعلامیه‌های جالب محصولات جدید هستیم—هوش مصنوعی به ویژگی ضروری در همه حوزه‌های فناوری بدل شده و سرعت پیشرفت مدل‌ها (در دقت، کیفیت، سرعت) همچنان بسیار بالاست.
• مسیر رشد بازار: بازار هوش مصنوعی نه تنها در هیجان، بلکه در شاخص‌های واقعی اقتصادی، به سرعت در حال رشد است. تحلیل‌های اخیر پیش‌بینی می‌کند که هزینه جهانی صرف شده برای سیستم‌های هوش مصنوعی از حدود ۱۵۴ میلیارد دلار در ۲۰۲۳ به بیش از ۳۰۰ میلیارد دلار در ۲۰۲۶ خواهد رسید techmonitor.ai. تقریباً تمام صنایع بودجه‌های هوش مصنوعی خود را افزایش داده‌اند به طوری که بانکداری، خرده‌فروشی و خدمات حرفه‌ای از نظر میزان هزینه فعلی پیشتاز هستند و در عین حال، رسانه و سرگرمی سریع‌ترین رشد سرمایه‌گذاری AI (~۳۰٪ رشد سالانه مرکب) را دارند چرا که برای محتوا و تبلیغات بیشتر به هوش مصنوعی تکیه می‌کنند techmonitor.ai. درآمد مربوط به هوش مصنوعی بخش بزرگ‌تری از درآمد شرکت‌های فن‌آوری را به خود اختصاص می‌دهد؛ به عنوان مثال، ارائه‌دهندگان ابر شاهد افزایش درآمد از خدمات ابری AI و شرکت‌های تراشه‌سازی مانند انویدیا در سال ۲۰۲۴ به رکورد فروش تراشه‌های AI رسیده‌اند. استارت‌آپ‌هایی با محصولات قابل قبول با کمک زیرساخت رایانش ابری و APIها به سرعت در حال مقیاس‌پذیر شدن هستند زیرا امکان دسترسی جهانی کم‌هزینه را دارند. روند دیگری نیز قابل مشاهده است که AI به نقطه قوت در فروش نرم‌افزارهای سازمانی تبدیل شده—شرکت‌های نرم‌افزاری بسیاری محصولات خود را به‌روزرسانی یا با عنوان “با حمایت AI” عرضه می‌کنند (برای CRM، HR، امنیت سایبری و غیره) که قدرت جذب بازارشان را افزایش می‌دهد. اگرچه برخی تحلیلگران از “حباب هوش مصنوعی” سخن می‌گویند، اما اکثر تحلیلگران معتقدند بنیادهای رشد (کارایی بیشتر، توانمندی‌های جدید) ادامه رشد را توجیه می‌کند. حتی اگر شتاب جذب سرمایه متعادل شود، انتظار می‌رود هوش مصنوعی همچنان یکی از پررشدترین حوزه‌های فناوری در آینده نزدیک باقی بماند.

به‌روزرسانی‌های سیاست‌گذاری و مقررات (آمریکا، اتحادیه اروپا، چین و غیره)

دولت‌های سراسر جهان به طور فعال در حال توسعه سیاست‌هایی برای تنظیم تأثیرات هوش مصنوعی و ارتقاء منافع آن هستند. تا اواسط ۲۰۲۵، چشم‌انداز مقرراتی با سرعت بالایی در حال تغییر است:

• ایالات متحده آمریکا: آمریکا رویکردی چندمحوری بدون یک قانون سراسری برای AI در پیش گرفته است. سازمان‌های فدرال با استفاده از اختیارات فعلی خود، نظارت بر هوش مصنوعی را به طور چشمگیری افزایش داده‌اند—در سال ۲۰۲۴، آمریکا ۵۹ قانون مرتبط با هوش مصنوعی صادر کرد که بیش از دو برابر تعداد در سال ۲۰۲۳ بود hai.stanford.edu، که حوزه‌هایی مانند حریم خصوصی داده‌ها، شفافیت الگوریتم‌های مالی و سوگیری در فرآیند استخدام را پوشش می‌دهد. دولت بایدن اواخر ۲۰۲۳ یک دستور اجرایی مهم درباره ایمنی، امنیت و قابل اعتماد بودن هوش مصنوعی صادر کرد که توسعه استانداردهای جدید ایمنی، الزام آزمایش‌های red team روی مدل‌های پیشرفته و اشتراک نتایج آزمون با دولت، و آغاز طرح‌هایی برای AI در حقوق مدنی و حفاظت از مصرف‌کننده را دربر می‌گیرد bidenwhitehouse.archives.gov congress.gov. (این دستور اجرایی جهت‌دهنده برای اقدامت سازمان‌های فدرال است، گرچه اجرای آن بسته به دولت جدید ممکن است تغییر کند.) در عین حال، کنگره جلسات مهمی با مدیران ارشد AI برگزار کرده و لوایحی را مد نظر دارد—از جمله صدور مجوز برای مدل‌های عظیم “frontier”، الزام برچسب‌گذاری تولید محتوای AI، و تأمین مالی برنامه‌های آموزش مجدد نیروی کار. با این حال، تا ژوئن ۲۰۲۵ هیچ قانون AI سراسری موجب تصویب نشده که بخشی به علت سرعت بالای تحولات این حوزه است. کاخ سفید در میانه ۲۰۲۳ تعهدات داوطلبانه از شرکت‌های اصلی هوش مصنوعی (مانند OpenAI، گوگل، مایکروسافت) برای انجام تست امنیت خارجی مدل‌ها و اشتراک بهترین تجارب اخذ کرد. همچنین چارچوب مدیریت ریسک هوش مصنوعی NIST (منتشر شده در ۲۰۲۳) توسط بسیاری از شرکت‌ها برای توسعه امن مورد استفاده قرار می‌گیرد. در سطح ایالت، برخی ایالت‌ها مقررات مستقل وضع کرده‌اند (مثلاً ایلی‌نوی و برخی دیگر در زمینه استخدام). در مجموع، سیاست‌گذاری آمریکا تلاش دارد توازن بین نوآوری و رقابت (که حتی مشاور ارشد فناوری هشدار داده که آمریکا باید “از چین جلوتر بماند” یا امنیت ملی به خطر می‌افتد crescendo.ai) و افزایش نظارت بر مواردی چون تبعیض، شفافیت و سوءاستفاده احتمالی را حفظ کند. سرمایه‌گذاری‌های دولتی نیز رو به افزایش است: آمریکا همچنان به سرمایه‌گذاری جدی در پژوهش AI (از طریق NSF، DARPA و …) ادامه می‌دهد و بودجه AI در آخرین برنامه اقتصادی افزایش یافته است.
• اتحادیه اروپا: اتحادیه اروپا با یکی از نخستین قوانین جامع جهان برای AI موسوم به قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (EU AI Act) پیش می‌رود. پس از توافق سیاسی اواخر ۲۰۲۴، این قانون از اوت ۲۰۲۴ لازم‌الاجرا شد و در طول دو سال آینده به‌تدریج اجرا می‌شود bsr.org. رویکرد این قانون مبتنی بر ریسک است: استفاده‌های “با ریسک غیرقابل قبول” (مانند امتیازدهی اجتماعی و برخی نظارت‌های زیستی زنده) را ممنوع می‌کند، بر AIهای “با ریسک بالا”—مثل کاربرد در سلامتی، حمل‌ونقل یا استخدام—مقررات سختگیرانه وضع می‌کند و برای هوش مصنوعی مولد الزامات شفافیت تعیین می‌نماید. تا ژوئن ۲۰۲۵، اتحادیه اروپا در فاز اجرایی است: تا فوریه ۲۰۲۵ ممنوعیت برخی کاربردهای پرخطر اجرایی می‌شود و تا اوت ۲۰۲۵ قواعد مربوط به AIهای چندمنظوره (مانند مدل‌های بزرگ نظیر GPT) بر سیستم‌های تازه اجرا می‌شود skadden.com. مقررات سیستم‌های پرریسک (همچون ارزیابی تطابق و استانداردهای حاکمیت داده) از میانه ۲۰۲۶ اجرا خواهد شد skadden.com. برای گذار، کمیسیون اروپا با صنعت یک آیین‌نامه داوطلبانه برای هوش مصنوعی مولد جهت ترویج بهترین عملکردها پیش از اجرایی شدن کامل قانون تدوین می‌کند digital-strategy.ec.europa.eu. همچنین اتحادیه اروپا دستورالعمل‌های ایمنی محصولات و ماشین‌آلات خود را برای پوشش AI به‌روز کرده و برنامه‌هایی برای حمایت از نوآوری AI با ارزش‌های اروپایی (اعتماد، حریم خصوصی، نظارت انسانی) راه‌اندازی کرده است. این مدل بسیار سختگیرانه است—به عنوان مثال، ارائه‌دهندگان سیستم‌های AI باید افشاسازی واضح برای محتواهای تولیدشده توسط AI انجام دهند، برای کاربردهای پرریسک نظارت انسانی تضمین کنند و داده‌های آموزشی را کنترل کنند تا سوگیری کاهش یابد. این روند، نگرانی‌هایی در مورد بار تطبیق برای برخی شرکت‌ها ایجاد کرده، اما بسیاری از آن‌ها در حال هماهنگ‌سازی هستند. بعلاوه مقامات مقرراتی اتحادیه اروپا (مثل حفاظت از داده‌ها و رقابت) در زمینه‌هایی چون استفاده ChatGPT از داده‌های شخصی یا بررسی نگرانی‌های رقابتی در تبلیغات مبتنی بر AI فعال هستند crescendo.ai. سرمایه‌گذاری اروپا هم چشم‌گیر است: فرانسه به عنوان مثال تعهد ۱۰۹ میلیارد یورویی برای دیجیتال و AI را در استراتژی نوآوری خود اعلام کرده است hai.stanford.edu و اتحادیه اروپا مراکز پژوهشی و زیرساخت ابری AI را برای ارتقای توان داخلی تأمین مالی می‌کند.
• چین: چین طی دو سال گذشته به سرعت چهارچوب مقرراتی AI خود را بنا نهاده است، بازتابی از اهدف خود برای پیشتازی داخلی و کنترل آسیب‌های اجتماعی بالقوه. اواسط ۲۰۲۳، اداره فضای مجازی چین (CAC) قوانین پیش‌رو برای خدمات هوش مصنوعی مولد را اجرا کرد که ارائه‌دهندگان را ملزم به اخذ مجوز دولتی و رعایت مقررات محتوایی سخت (محتوای تولید AI باید “ارزش‌های سوسیالیستی مرکزی” را منعکس کند و محتوای ممنوعه نداشته باشد) می‌نمود. در ادامه، در ۲۰۲۴–۲۵ اقدامات متمرکز بر شفافیت عرضه شد. مارس ۲۰۲۵، CAC مقررات جدید برچسب‌گذاری محتوای تولیدشده توسط AI را منتشر کرد که قرار است از ۱ سپتامبر ۲۰۲۵ اجرایی شود insideprivacy.com. این مقررات ایجاب می‌کند هر محتوای AIمحور که احتمال گمراهی داشته باشد باید برچسب واضح برای کاربران و متادیتای نهان داشته باشد insideprivacy.com insideprivacy.com. مثلاً خروجی چت‌بات‌ها باید نمادی مثل “(تولید شده توسط هوش مصنوعی)” داشته باشند و هر عکس یا ویدیوی AI باید شناسه نهان داشته باشد. پلتفرم‌های انتشار محتوا باید سازوکار تشخیص و برچسب‌گذاری اضافه داشته باشند insideprivacy.com insideprivacy.com. این رژیم برچسب‌گذاری تلاشی است برای مقابله با دیرک‌فیک و اطلاعات غلط بدون ممنوعیت کلی تکنولوژی. همچنین، نهادهای چینی دستورالعمل‌های پیشنهادی درباره سیاست‌گذاری برای واکنش به رخدادهای امنیتی AI مولد (نحوه مدیریت رخدادها یا سوءاستفاده‌های AI) insideprivacy.com و کمپین‌های اجرایی برای مقابله با سوءاستفاده (مثلاً کلاهبرداری یا مرتب‌سازی دیرک‌فیک مضر) منتشر کرده‌اند insideprivacy.com. فراتر از مقررات محتوا، چین به شدت در زیرساخت‌های AI—از جمله راه‌اندازی صندوق ۴۷.۵ میلیارد دلاری برای توسعه نیمه‌هادی و هوش مصنوعی به‌منظور کاهش وابستگی به فناوری خارجی—سرمایه‌گذاری می‌کند hai.stanford.edu. شهرها و استان‌های چین برای استارت‌آپ‌های AI مشوق ارائه می‌دهند و این کشور همچنان در تولید مقالات و پتنت‌های پژوهشی پیشتاز است. پیام دولت دوگانه است: نوآوری در AI (با هدف پیشتازی تا ۲۰۳۰) اما تضمین امنیت و کنترل‌پذیری بر اساس منافع دولت. بین‌المللی، چین در اجلاس بِلِچلی پارک و مجامع دیگر مشارکت داشته اما بیشتر بر حاکمیت ملی تأکید می‌کند.
• سایر مناطق و ابتکارات جهانی: کشورهای دیگر نیز راهبرد AI خود را تدوین می‌کنند. بریتانیا خارج از چارچوب اتحادیه اروپا، در ۲۰۲۳ یک وایت پیپر AI با رویکرد اصول‌محور، سبک و مبتنی بر مقررات بخشی منتشر ساخت. همچنین بریتانیا خود را به عنوان گرداننده بحث ایمنی هوش مصنوعی مطرح کرد و نخستین اجلاس جهانی ایمنی هوش مصنوعی را در نوامبر ۲۰۲۳ در بلچلی پارک برگزار کرد که ۲۸ کشور (از جمله آمریکا، چین، اعضا اتحادیه اروپا، هند و…) بیانیه همکاری در پژوهش ریسک‌های AI و تدوین درک مشترک از توسعه AI ایمن امضا کردند cooley.com. اجلاس دوم در کره جنوبی ۲۰۲۴ ادامه بحث‌ها بود و احتمالاً پانل دائمی بین‌المللی برای AI frontiers زیر نظر UN یا G7 تشکیل خواهد شد. کانادا قانون AI و داده (AIDA) را پیشنهاد داده که در حال تصویب است و هدف آن الزام شفافیت و کاهش آسیب است و در بودجه خود ۲.۴ میلیارد دلار برای نوآوری AI و کاربرد مسئولانه اختصاص داده است hai.stanford.edu. ژاپن و کره جنوبی نیز سرمایه‌گذاری سنگینی در پژوهش و توسعه AI دارند و دستورالعمل‌هایی برای توسعه اخلاق‌مدار AI صادر کرده‌اند که با اصول فرآیند AI هیروشیما (پذیرش حقوق بشر و اعتماد) همسوست. در جنوب جهانی، کشورهایی چون هند هزینه‌های AI را افزایش داده‌اند (۱.۲۵ میلیارد دلار تعهد داده شده hai.stanford.edu) با تمرکز بر کاربردهای اجتماعی (مانند کشاورزی و آموزش) و کشورهای آفریقایی نیز در قالب اتحادیه آفریقا راهبرد AI خود را در ۲۰۲۴ منتشر کردند تا هم‌زمان با احترام به حریم خصوصی و فرهنگ، ظرفیت‌سازی کنند. نهادهای بین‌المللی هم فعال هستند: OECD رصدخانه سیاست هوش مصنوعی خود را گسترش داده و به کشورها جهت اجرای اصول AI این سازمان (که بر قانون اتحادیه اروپا و دیگران اثر گذاشته) کمک می‌کند؛ سازمان ملل هم تاسیس نهاد مقرراتی جهانی برای AI یا حداقل شوراهای هماهنگ‌کننده را مد نظر دارد. جمع‌بندی اینکه سیاست‌گذاری‌ها با سرعت زیادی در حال تطبیق با رشد AI است—با ارائه نقشه راه مقرراتی توسط اتحادیه اروپا، افزایش نظارت آمریکا، رویکرد کنترل‌محور چین و طیف وسیعی از رویکردها برای بهره‌مندی همزمان از منافع هوش مصنوعی.

پیش‌بینی و چشم‌انداز کوتاه‌مدت (۶ تا ۱۸ ماه آینده)

با نگاهی به سال آینده (اواخر ۲۰۲۵ تا ۲۰۲۶)، کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند مسیر رشد هوش مصنوعی با شدت زیاد ادامه خواهد داشت، گرچه برخی نقاط عطف بالقوه نیز محتمل است:

• پیشرفت فنی تصاعدی مستمر: پژوهشگران هوش مصنوعی انتظار دارند مدل‌ها همچنان قدرتمندتر و کارآمدتر شوند. بر اساس روندهای فعلی، مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و مدل‌های تولیدی تا سال ۲۰۲۵ شاهد بهبودهای بیشتری در استدلال، طول زمینه و چندوجهی بودن خواهند بود. OpenAI به ارتقاءهای مداوم (شاید GPT-4.5 یا GPT-5 در افق آینده) اشاره کرده و گفته می‌شود بخش DeepMind گوگل نیز تلاش دارد فراتر از مدل Gemini خود برود و شاید به شکل‌های ابتدایی از هوش عمومی مصنوعی (AGI) با قابلیت‌های وسیع شبیه انسان دست یابد. گرچه رسیدن به AGI در ۱۸ ماه آینده محتمل نیست، اما شاهد هوش مصنوعی‌هایی خواهیم بود با رفتار شبیه‌تر به عامل — قادر به انجام خودکار اهداف چندمرحله‌ای (مانند رزرو سفر، پژوهش درباره یک موضوع، اجرای فرایندهای تجاری) با ادغام ماژول‌های برنامه‌ریزی. برخی کارشناسان هشدار می‌دهند که هرچه به عملکرد هم‌سطح انسان در وظایف بیشتری نزدیک می‌شویم، ارزیابی دقیق لازم است: یافته‌ای اخیر این است که هوش مصنوعی همچنان با استدلال منطقی پیچیده مشکل دارد — مدل‌ها در برخی بنچمارک‌های معمایی دچار لغزش می‌شوند حتی اگر در کدنویسی یا پاسخ به سؤال‌ها عالی عمل کنند hai.stanford.edu. پرداختن به این ضعف‌ها در اولویت پژوهش قرار دارد. همچنین، الگوهای جدید مدل‌سازی (مانند شبکه‌های عصبی الهام‌گرفته از مغز یا ترکیب شبکه عصبی با استدلال نمادین و گراف‌های دانشی) در حال آزمایش هستند تا از بن‌بست‌های فعلی عبور شود. در ۱۸ ماه آینده، رقابت در فناوری تراشه‌های هوش مصنوعی هم افزایش خواهد یافت: شرکت‌هایی نظیر AMD، اینتل و استارتاپ‌ها شتاب‌دهنده‌های جدیدی ارائه خواهند کرد که شاید سلطه NVIDIA را کاهش داده و گلوگاه‌های سخت‌افزاری را برطرف کند؛ این امر می‌تواند آموزش و استقرار مدل‌ها را به شدت سرعت بخشد.
• استقرار تجاری وسیع‌تر و تحول صنایع: تا میانه یا انتهای ۲۰۲۶، انتظار می‌رود هوش مصنوعی عمیقاً در عملیات اکثر شرکت‌ها ادغام شود. بر اساس پیش‌بینی گارتنر، تا سال ۲۰۲۶ بیش از ۸۰٪ شرکت‌های بزرگ به نوعی از راهکارهای تولیدی هوش مصنوعی بهره خواهند برد، چه در ربات‌های خدمات مشتری، تولید محتوای بازاریابی یا دستیاران کدنویسی داخلی. پیش‌بینی می‌شود بهره‌وری حاصل از این ابزارها قابل توجه باشد — تحلیل مک‌کینزی برآورد کرده که هوش مصنوعی تولیدی می‌تواند سالانه بین ۲.۶ تا ۴.۴ تریلیون دلار به اقتصاد جهانی اضافه کند (معادل تولید ناخالص ملی یک کشور بزرگ) از طریق افزایش بهره‌وری در بخش‌های مختلف. در کوتاه‌مدت، بسیاری از شرکت‌ها گزارش داده‌اند هوش مصنوعی به افزایش درآمد یا کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند: در ۲۰۲۴، ۵۹٪ از سازمان‌های بررسی‌شده گفتند هوش مصنوعی منجر به افزایش درآمد شده و ۴۲٪ کاهش هزینه‌ها را تجربه کردند weforum.org و انتظار می‌رود این ارقام با گسترش پروژه‌های آزمایشی بیشتر شود. صنایع کلیدی مورد توجه: خرده‌فروشی، جایی که پیش‌بینی تقاضا و انبارهای خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی استاندارد می‌شوند؛ تولید، که کارخانه‌ها بیشتر به رباتیک مجهز به هوش مصنوعی گرایش پیدا می‌کنند (آزمایش ربات‌های هوش مصنوعی فاکسکان در یک کارخانه آمریکایی crescendo.ai می‌تواند آغازگر موج جدیدی باشد)؛ و بهداشت و درمان، که سال ۲۰۲۵ شاید سرانجام شاهد کاربرد روزمره ابزارهای حمایتی تصمیم‌گیری بالینی و تشخیص بر پایه هوش مصنوعی در بیمارستان‌ها باشد. رونق هوش مصنوعی مولد به احتمال فراوان محصولات مصرفی جدیدی هم خواهد آورد — شاید شاهد ویژگی‌های اختصاصی هوش مصنوعی در دستگاه‌های مختلف باشیم (تصور کنید حالت “هوش مصنوعی” در دوربین‌ها که پس‌زمینه‌های تخیلی تولید می‌کند یا همراهان هوش مصنوعی در بازی‌ها و واقعیت مجازی که به کاربر سازگار می‌شوند). نکته مهم این است که کارشناسان غربالگری میان استارتاپ‌های هوش مصنوعی را پیش‌بینی می‌کنند: با این همه تازه‌وارد، تا ۲۰۲۶ احتمالاً شاهد ادغام و شکست برخی‌ها و تثبیت معدود برندهای برنده به‌عنوان پلتفرم یا ارائه‌دهنده خدمات کلیدی در حوزه‌هایی مانند حقوق، مالی و کار خلاقانه خواهیم بود.
• رشد بازار و تأثیر اقتصادی: تحلیل‌گران بازار نسبت به رشد بخش هوش مصنوعی در کوتاه‌مدت خوش‌بین مانده‌اند. IDC پیش‌بینی می‌کند هزینه جهانی برای هوش مصنوعی نرخ رشد سالانه‌ای بین ۲۶ تا ۳۰٪ حفظ خواهد کرد، تا سال ۲۰۲۶ بیش از ۳۰۰ میلیارد دلار خواهد شد و در دهه ۲۰۳۰ به سوی مرز تریلیون دلاری خواهد رفت techmonitor.ai. بازار سخت‌افزار هوش مصنوعی (تراشه برای آموزش و استنباط) بخش بسیار داغی است که تا سال ۲۰۲۷ به بیش از ۸۰ میلیارد دلار در سال خواهد رسید explodingtopics.com زیرا تقاضا برای GPU مراکز داده و تراشه‌های هوش مصنوعی لبه افزایش شدیدی یافته است. سرمایه‌گذاری‌های خطرپذیر شاید کمی از تب سال ۲۰۲۴ کمتر شود، اما سرمایه‌گذاری شرکتی (تحقیقات داخلی و توسعه، جذب استعداد هوش مصنوعی، خرید خدمات ابری) به غالب شدن ادامه خواهد داد — اکنون هر شرکتی ناگزیر به چیدن یک استراتژی هوش مصنوعی است. یک روند قابل توجه بُعد جغرافیایی است: اگرچه ایالات متحده فعلاً سرآمد سرمایه‌گذاری خصوصی در AI است (نزدیک ۱۲ برابر چین در ۲۰۲۴) hai.stanford.edu، غول‌های فناوری چین (مانند بایدو، تنسنت، علی‌بابا) و ابتکارات دولتی می‌توانند این فاصله را با تزریق منابع به نوآوری و استارتاپ‌های داخلی کاهش دهند. صحنه سرمایه‌گذاری اروپایی هم سعی دارد یونیکورن‌های هوش مصنوعی بیشتری ایجاد کند و از بودجه‌های نوآوری دولتی بهره می‌برد. پیش‌بینی‌های بازار کار نشان می‌دهد مشاغل مرتبط با هوش مصنوعی از سریع‌ترین رشدها را خواهند داشت: مجمع جهانی اقتصاد تا پایان ۲۰۲۵ پیش‌بینی می‌کند تا ۹۷ میلیون شغل جدید در حوزه هوش مصنوعی و فناوری در سطح جهان ایجاد شود (در زمینه‌هایی مانند علم داده، مهندسی یادگیری ماشین و نگهداری AI) تا به تقاضای “اقتصاد هوش مصنوعی” پاسخ دهد explodingtopics.com، البته همزمان برخی مشاغل دیگر ممکن است حذف شوند. در کل، انتظار می‌رود سهم AI در رشد اقتصادی قابل توجه باشد — برآورد مؤسسه PwC نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند تا ۱۵.۷ تریلیون دلار به اقتصاد جهانی تا سال ۲۰۳۰ بیافزاید و تولید ناخالص داخلی جهان را نزدیک به ۱۴٪ افزایش دهد explodingtopics.com و سهم عمده‌ای از این رشد در چند سال آتی نمایان خواهد شد.
• تحولات مقرراتی و اخلاقی: در حوزه سیاست‌گذاری، ۱۸ ماه آینده برای حاکمیت هوش مصنوعی نقطه عطف خواهد بود. اولین اهداف قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا تا اواخر ۲۰۲۵ اجرایی می‌شود — شاهد خواهیم بود اجرای قوانین AI عمومی چگونه پیش می‌رود و آیا ارائه‌دهندگان بزرگ هوش مصنوعی با ثبت سیستم‌هایشان در پایگاه داده اتحادیه اروپا و پیاده‌سازی اقدامات شفافیت، همکاری می‌کنند یا خیر. شاید چالش‌ها یا تغییرات حقوقی همزمان با سازگاری صنایع رخ دهد. در ایالات متحده و بسته به اوضاع سیاسی، احتمال تصویب قانون فدرال AI وجود دارد (شاید لایحه‌ای محدودتر درباره AI در حوزه‌های حساس نظیر درمان یا به‌روزرسانی قوانین مسئولیت برای تصمیمات AI). در غیر این‌صورت، فعالیت نهادهایی مانند FTC (برای اطمینان از این‌که محصولات مبتنی بر AI فریبنده یا ناعادلانه نباشند) و EEOC (مراقبت از تبعیض‌آمیز نبودن ابزارهای HR مبتنی بر AI) همچنان ادامه خواهد داشت. در سطح بین‌المللی نیز جریان اجلاس‌های ایمنی AI محتمل است ادامه یابد: شاید یک شبکه جهانی پایش مدل‌های هوش مصنوعی تأسیس شود تا کشورها داده‌هایی درباره توانایی‌های پیچیده‌ترین سیستم‌ها به اشتراک بگذارند (گامی برای مدیریت خطرات بالقوه شدید). نهادهای استانداردسازی (مانند ISO، IEEE) احتمالاً استانداردهای فنی درباره مدیریت ریسک، شفافیت و تاب‌آوری AI منتشر خواهند کرد که می‌تواند مبنای مقررات قرار گیرد. تا اواسط ۲۰۲۶، کشورهای بیشتری قوانین AI خود را اجرا خواهند کرد — مثلاً برزیل و هند در حال تدوین چارچوب‌هایی هستند که ممکن است اجرایی شود. همچنین بحث درباره الزام ارزیابی اثرات پیش از راه‌اندازی برخی سیستم‌های AI (مشابه گزارش‌های اثرات زیست‌محیطی) رو به افزایش است — احتمالاً شاهد اولین نمونه‌های تأخیر یا تغییر پروژه‌های بزرگ هوش مصنوعی به دلیل بررسی‌های اخلاقی یا ریسک باشیم. در بخش اخلاقی نیز، مباحث عمومی نظیر حریم خصوصی داده‌ها (با احتمال قوانین جدید درباره AI و داده‌های شخصی)، مالکیت معنوی (تصمیمات حقوقی درباره کپی‌رایت آثار تولیدی AI یا جبران آموزشی داده‌ها) و نقش AI در انتخابات (همزمان با ورود امریکا و دیگر کشورها به رقابت‌های انتخاباتی، مقرراتی درباره دیپ‌فیک‌ها و تبلیغات سیاسی مبتنی بر هوش مصنوعی مد نظر است) ادامه خواهد یافت. تا اواخر ۲۰۲۵، بسیاری انتظار دارند یک وصله‌پینه جهانی مقرراتی مشخص‌تر شکل بگیرد — شاید در اصول پایه‌ای (ایمنی، شفافیت) همگرایی نسبی اما در اجرا متفاوت — که شرکت‌های AI باید در مسیر استقرار محصولات خود آن را مدیریت کنند.
• دیدگاه‌های کارشناسی: چهره‌های برجسته هوش مصنوعی نسبت به آینده نزدیک آمیزه‌ای از خوش‌بینی و احتیاط دارند. سم آلتمن، مدیرعامل OpenAI، اخیراً اظهار داشت که «هوش مصنوعی به طور پیوسته بسیار توانمندتر خواهد شد» و به سرعت فراگیر خواهد گشت و او بر تمرکز بر جنبه‌های مثبت آن تأکید می‌کند — از کمک به کشف‌های علمی تازه تا افزایش بهره‌وری روزمره mitsloan.mit.edu. فی-فی لی، استاد برجسته AI، بر هوش مصنوعی مبتنی بر انسان تأکید دارد و پیشرفت‌هایی در حوزه‌هایی نظیر سلامت و پایداری محیط‌زیست را انتظار می‌کشد، به شرطی که توسعه AI با ارزش‌های انسانی همسو باشد. اندرو انگ، دیگر پیشگام AI، اغلب می‌گوید که فرصت فعلی «تحول صنایع با یادگیری عمیق به صورت تدریجی» است و اغلب شرکت‌ها هنوز حتی از استقرار پیاده‌سازی‌های ساده هوش مصنوعی سود خواهند برد — یعنی هیاهوی هوش فراتر از هوش انسان نباید سبب غفلت از اجرای کاربردی و مقرون‌به‌صرفه شود که اکنون ارزش‌آفرین است. در سوی احتیاط، یوشوا بنجیو (برنده جایزه تورینگ) خواهان تمرکز بیشتر بر پژوهش‌های ایمنی AI طی ۲ سال پیش رو شده و حتی پیشنهاد داده اجرای مدل‌های قدرتمندتر فعلاً با کندی بیشتری همراه باشد تا تضمین‌های ایمنی بیشتری حاصل شود. ایلان ماسک، که هم‌بنیان‌گذار OpenAI بوده و اکنون شرکت هوش مصنوعی خودش را اداره می‌کند، دغدغه‌های خود نسبت به AI کنترل‌نشده را ابراز نموده و پیش‌بینی می‌کند تا ۲۰۲۶ شاید سیستم‌هایی قوی‌تر از انسان در بسیاری حوزه‌ها داشته باشیم؛ او می‌گوید: «به نوعی داور نیاز داریم»، تشبیه رقابت بی‌قانون AI به یک ورزش بی‌مهار. در مجموع، اجماع کارشناسان این است که ۶ تا ۱۸ ماه آینده شاهد پیشرفت‌های چشمگیر هوش مصنوعی و گسترش کاربردها خواهد بود — و زندگی را از بسیاری جنبه‌ها آسان‌تر می‌کند — اما باید مراقب کنترل مسیر رشد AI باشیم. همان‌طور که دیمیس هسَبیس از DeepMind گفت: «در آستانه فناوری‌ای هستیم که می‌تواند به اندازه انقلاب صنعتی متحول‌کننده باشد؛ اطمینان از اینکه به نفع همگان است، چالش زمان ماست.»

نتیجه‌گیری

تا ژوئن ۲۰۲۵، هوش مصنوعی بی‌تردید از آزمایشگاه‌ها به مرکز توجه جامعه انتقال یافته است. پیشرفت‌های چشمگیر در صنایع مختلف — از تشخیص بیماری‌ها و هدایت خودروها تا خودکارسازی خدمات مشتری — موجب افزایش بهره‌وری و ایجاد قابلیت‌های جدید شده است. در عین حال، انقلاب AI در حال متحول‌کردن بازارهاست؛ سرمایه‌گذاری‌ها شتاب گرفته و رقابت برای ساخت مدل‌ها و کاربردهای قدرتمندتر، شدیدتر از همیشه شده است. سیاست‌گذاران سراسر جهان نیز به فرصت‌ها و ریسک‌ها واقف شده‌اند و در حال تنظیم قوانینی برای بهره‌برداری از مزایای هوش مصنوعی و کنترل معایب آن هستند. آینده نزدیک نوید دهنده ادغام عمیق‌تر AI در زندگی روزمره است و اگر روندهای فعلی ادامه یابد، در نیمه دوم این دهه هوش مصنوعی به زیرساخت اساسی اقتصاد جهانی بدل خواهد شد؛ همچون برق یا اینترنت. بااین‌حال، این آینده محتوم نیست — بلکه با تصمیمات و همکاری‌های پژوهشگران، رهبران تجاری، قانون‌گذاران و جامعه رقم خواهد خورد. در این نقطه عطف یک چیز روشن است: سیر تکامل سریع هوش مصنوعی ادامه خواهد داشت و آگاهی و مشارکت فعال با این تحولات، کلید تضمین پیشرفت AI در مسیری است که انسانیت را غنی‌تر می‌سازد. هجده ماه پیش رو برای تعیین این مسیر بسیار حیاتی خواهد بود و اکنون، زمان هیجان و مسئولیت عظیم در دنیای هوش مصنوعی فرا رسیده است.

منابع: برای تهیه این گزارش از اخبار اخیر، بیانیه‌های رسمی و تحلیل‌های کارشناسی استفاده شده است، از جمله گزارش شاخص هوش مصنوعی استنفورد ۲۰۲۵ hai.stanford.edu hai.stanford.edu، خبرگزاری‌های رویترز و بلومبرگ crescendo.ai reuters.com، و گزارش‌های مجمع جهانی اقتصاد و مقالات تخصصی صنعت weforum.org techmonitor.ai. این منابع و منابع ذکر شده دیگر، جزئیات بیشتری ارائه می‌دهند و می‌توان برای دریافت اطلاعات بیشتر در خصوص هر مورد مطرح شده به آنها مراجعه کرد.