معرفی بهترین سایت های هوش مصنوعی رایگان و کاربردی 2024

سایت هوش مصنوعی پلتفرمی است که از مدل‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی برای انجام وظایفی که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، استفاده می‌کند. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که بر اساس دستورات شرطی ثابت (If-Then) عمل می‌کنند، این سایت‌ها قدرت استدلال، یادگیری و تولید محتوا دارند. در سال ۲۰۲۴، این سایت‌ها از حالت صرفاً متنی خارج شده و به ابزارهای چندوجهی تبدیل شده‌اند که می‌توانند داده‌ها را تحلیل کرده و بر اساس الگوهای پیچیده، خروجی‌های خلاقانه و منحصر‌به‌فرد تولید کنند.

هوش مصنوعی مولد شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که قادر به خلق محتوای جدید اعم از متن، تصویر، صدا و ویدیو می‌باشد. ترند شدن آن به دلیل ظهور مدل‌های ترنسفورمر و افزایش قدرت پردازشی است که اجازه می‌دهد مدل‌هایی مانند GPT-4 محتوایی تولید کنند که از کار انسان قابل تشخیص نیست. این فناوری با کاهش هزینه‌های تولید محتوا و افزایش سرعت ایده‌پردازی، انقلابی در صنایع خلاق و کسب‌وکارها ایجاد کرده و دسترسی به تخصص‌های پیچیده را برای عموم فراهم نموده است.

ChatGPT محصول OpenAI بر تعادل میان خلاقیت و منطق تمرکز دارد و اکوسیستم گسترده‌ای دارد. Claude محصول Anthropic به دلیل رعایت اصول اخلاقی بالا و توانایی تحلیل متون بسیار طولانی (تا ۲۰۰ هزار توکن) مشهور است. Gemini محصول گوگل نیز به دلیل یکپارچگی عمیق با سرویس‌های گوگل و دسترسی مستقیم به اینترنت برای ارائه اطلاعات لحظه‌ای شناخته می‌شود. انتخاب میان این‌ها بستگی به نیاز کاربر دارد؛ برای برنامه‌نویسی GPT-4o، برای تحلیل اسناد Claude 3.5 و برای جستجوی متصل به وب Gemini پیشنهاد می‌شود.

هوش مصنوعی بیشتر از آنکه جایگزین انسان شود، ماهیت مشاغل را تغییر می‌دهد. طبق گزارش‌های مجمع جهانی اقتصاد، در حالی که برخی کارهای تکراری خودکار می‌شوند، دسته‌های شغلی جدیدی مانند مهندسی پرامپت و متخصص اخلاق هوش مصنوعی ایجاد شده‌اند. هوش مصنوعی در حال حاضر به عنوان یک «کمک‌خلبان» (Copilot) عمل می‌کند که بهره‌وری را تا ۴۰٪ افزایش می‌دهد. افرادی که کار با این ابزارها را یاد می‌گیرند، جایگزین کسانی خواهند شد که از پذیرش این فناوری امتناع می‌ورزند.

هوش مصنوعی چندوجهی به مدل‌هایی اطلاق می‌شود که می‌توانند انواع مختلف داده‌ها شامل متن، تصویر، صوت و ویدیو را به طور همزمان درک و پردازش کنند. برای مثال، در مدل GPT-4o، شما می‌توانید عکسی از یک نمودار پیچیده را آپلود کنید و از هوش مصنوعی بخواهید آن را تحلیل کرده و به صورت صوتی برای شما توضیح دهد. این قابلیت مرزهای تعامل انسان و ماشین را جابجا کرده و تجربه کاربری را به تعاملات انسانی نزدیک‌تر کرده است.

Perplexity AI یک موتور پاسخگوی مبتنی بر هوش مصنوعی است که به جای ارائه لیستی از لینک‌ها (مانند گوگل)، مستقیماً به سوال شما پاسخ می‌دهد. این سایت با جستجو در منابع معتبر وب، پاسخ را ترکیب کرده و برای هر جمله خود رفرنس و منبع دقیق ارائه می‌دهد. این رویکرد باعث صرفه‌جویی در زمان تحقیق می‌شود، زیرا کاربر نیازی به باز کردن تک‌تک سایت‌ها برای یافتن پاسخ ندارد و از صحت اطلاعات اطمینان بیشتری حاصل می‌کند.

Sora مدل جدید OpenAI است که می‌تواند از روی توصیفات متنی، ویدیوهای واقع‌گرایانه و با کیفیت بالا تا زمان یک دقیقه تولید کند. تحول اصلی Sora در درک فیزیک دنیای واقعی و تداوم اشیاء در صحنه است. این ابزار پتانسیل این را دارد که هزینه‌های تولید تیزرهای تبلیغاتی، جلوه‌های ویژه سینمایی و محتوای آموزشی را به شدت کاهش دهد، هرچند که چالش‌های اخلاقی در زمینه تولید ویدیوهای جعلی (Deepfake) را نیز به همراه دارد.

سایت‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT یا ابزارهای تخصصی مثل TalkPal به عنوان یک پارتنر تمرینی ۲۴ ساعته عمل می‌کنند. شما می‌توانید با آن‌ها مکالمه کنید، بخواهید اشتباهات گرامری شما را اصلاح کنند یا متون را به زبان مقصد ساده‌سازی کنند. این ابزارها با شبیه‌سازی موقعیت‌های واقعی (مانند مصاحبه شغلی یا سفارش غذا)، محیطی بدون استرس برای یادگیری فراهم می‌کنند و می‌توانند برنامه‌های آموزشی شخصی‌سازی شده بر اساس سطح دانش شما ارائه دهند.

در حال حاضر Midjourney v6 به دلیل کیفیت هنری خیره‌کننده و جزئیات بالا پیشرو است. DALL-E 3 (موجود در ChatGPT) به دلیل درک فوق‌العاده دستورات پیچیده متنی محبوبیت دارد. همچنین Stable Diffusion برای کاربرانی که به دنبال کنترل کامل و نصب محلی هستند، بهترین گزینه است. سایت Adobe Firefly نیز برای گرافیست‌های حرفه‌ای که به دنبال رعایت کپی‌رایت و ادغام با فتوشاپ هستند، ابزاری بی‌رقیب در تولید و ویرایش تصاویر محسوب می‌شود.

برای ثبت‌نام در سایت‌هایی مانند OpenAI یا Midjourney، معمولاً به یک تغییردهنده آی‌پی (IP) معتبر نیاز دارید تا تحریم‌ها دور زده شود. چالش اصلی، تایید شماره تلفن است که اکثر این سرویس‌ها شماره‌های ایران را نمی‌پذیرند؛ برای حل این مشکل کاربران از شماره‌های مجازی اختصاصی یا سرویس‌های واسط معتبر استفاده می‌کنند. همچنین برای دسترسی به نسخه‌های پولی، استفاده از کارت‌های اعتباری بین‌المللی یا سایت‌های واسط پرداخت ارزی در داخل ایران ضروری است تا اشتراک فعال شود.

مهندسی پرامپت هنر و علم طراحی دستورات دقیق برای دریافت بهترین پاسخ از هوش مصنوعی است. یک پرامپت خوب باید شامل نقش (Role)، زمینه (Context)، وظیفه (Task) و فرمت خروجی (Format) باشد. به جای گفتن «یک مقاله بنویس»، باید بگویید «به عنوان یک متخصص سئو، مقاله‌ای ۱۰۰۰ کلمه‌ای درباره مزایای هوش مصنوعی با لحن حرفه‌ای و ساختار HTML تولید کن». این دقت باعث می‌شود مدل از کلی‌گویی پرهیز کرده و پاسخی کاملاً کاربردی ارائه دهد.

برای تولید تصویر در میدجرنی، ابتدا باید وارد سرور دیسکورد این سرویس شوید. با استفاده از دستور /imagine و تایپ توصیفات خود، هوش مصنوعی ۴ نسخه اولیه تولید می‌کند. شما می‌توانید با استفاده از دکمه‌های U (Upscale) کیفیت را بالا ببرید یا با V (Variation) تغییراتی در طرح منتخب ایجاد کنید. استفاده از پارامترهایی مثل --ar برای تعیین نسبت ابعاد یا --v 6 برای استفاده از آخرین نسخه مدل، از مراحل کلیدی برای رسیدن به یک خروجی حرفه‌ای و سینمایی است.

برای این کار می‌توانید فایل PDF یا لینک مقاله را در ابزارهایی مثل Claude.ai، ChatGPT (نسخه Plus) یا سایت ChatPDF بارگذاری کنید. سپس با دستوراتی مانند «نکات کلیدی این متن را در ۵ مورد بولت‌وار استخراج کن» یا «خلاصه‌ای اجرایی برای مدیران از این گزارش تهیه کن»، خروجی بگیرید. این فرآیند به شما کمک می‌کند تا در کمتر از چند دقیقه، محتوای چند صد صفحه‌ای را درک کرده و بخش‌های حیاتی آن را برای تصمیم‌گیری استخراج نمایید.

برنامه‌نویسان معمولاً از GitHub Copilot یا Cursor استفاده می‌کنند. فرآیند به این صورت است که شما منطق کد را به صورت کامنت می‌نویسید و هوش مصنوعی کد را تکمیل می‌کند. همچنین برای رفع خطا (Debugging)، می‌توانید کد خطا را به همراه قطعه کد در ChatGPT کپی کنید تا علت مشکل و راه‌حل اصلاحی را دریافت کنید. این ابزارها در نوشتن تست‌های واحد (Unit Tests) و مستندسازی کد نیز سرعت کار را تا ۳ برابر افزایش می‌دهند.

به دلیل پدیده «توهم» (Hallucination)، هوش مصنوعی ممکن است اطلاعات غلط را با اعتماد به نفس بالا ارائه دهد. برای تایید صحت، همیشه از مدل بخواهید منابع خود را ذکر کند. استفاده از ابزارهایی مثل Perplexity که لینک مستقیم به منبع می‌دهند، راهکار بهتری است. همچنین توصیه می‌شود اطلاعات حساس (پزشکی، حقوقی یا مالی) را حتماً با جستجوی سنتی در سایت‌های مرجع یا مشورت با متخصص انسانی تطبیق دهید و هرگز به خروجی اولیه هوش مصنوعی اکتفا نکنید.

در این سایت‌ها شما می‌توانید از سه روش استفاده کنید: متن به ویدیو (تایپ توصیف صحنه)، تصویر به ویدیو (آپلود عکس و متحرک‌سازی آن) و ویدیو به ویدیو (تغییر استایل یک ویدیوی موجود). پس از وارد کردن ورودی، می‌توانید پارامترهایی مثل میزان حرکت دوربین (Motion Brush) و سبک هنری را تنظیم کنید. هوش مصنوعی در عرض چند دقیقه یک کلیپ کوتاه ۴ تا ۱۰ ثانیه‌ای تولید می‌کند که می‌توانید آن را در تدوین‌های نهایی خود به کار ببرید.

اولین قدم شناسایی کارهای تکراری است. برای بخش پشتیبانی می‌توان از چت‌بات‌های کاستومایز شده استفاده کرد. در بخش بازاریابی، تولید محتوای شبکه‌های اجتماعی و ایمیل‌های تبلیغاتی را به ChatGPT سپرد. برای طراحی‌های گرافیکی ساده از Canva Magic Design استفاده کرد. در نهایت، با استفاده از ابزارهای اتوماسیون مثل Zapier، می‌توان هوش مصنوعی را به ایمیل و تقویم متصل کرد تا مدیریت جلسات و پاسخگویی به مشتریان به صورت خودکار و هوشمند انجام شود.

برای ترجمه تخصصی، استفاده از DeepL یا مدل‌های پیشرفته GPT-4 توصیه می‌شود. فرآیند صحیح این است که ابتدا زمینه متن (مثلاً مهندسی برق یا حقوق) را به هوش مصنوعی توضیح دهید و از او بخواهید از واژه‌نامه تخصصی استفاده کند. همچنین می‌توانید یک نمونه از ترجمه‌های قبلی خود را به عنوان الگو (Few-shot prompting) ارائه دهید تا هوش مصنوعی لحن برند یا سبک نگارشی شما را در ترجمه جدید کاملاً رعایت کند.

مدل‌های زبانی بزرگ طی یک فرآیند دو مرحله‌ای آموزش می‌بینند: پیش‌آموزش (Pre-training) روی حجم عظیمی از داده‌های متنی اینترنت برای یادگیری ساختار زبان و دانش عمومی، و سپس تنظیم دقیق (Fine-tuning) توسط انسان‌ها برای یادگیری پاسخگویی به دستورات و رعایت نکات اخلاقی. این مدل‌ها در واقع «ماشین‌های پیش‌بینی کلمه بعدی» هستند که بر اساس احتمالات آماری و با استفاده از معماری Transformer، کلمات را به گونه‌ای کنار هم می‌چینند که معنای منطقی ایجاد کنند.

حرف 'o' در GPT-4o مخفف Omni است. تفاوت اصلی در معماری «بومی چندوجهی» آن است. در نسخه‌های قبلی، صدا ابتدا به متن تبدیل می‌شد و سپس پردازش می‌گشت، اما GPT-4o متن، صدا و تصویر را به صورت یکپارچه در یک شبکه عصبی واحد پردازش می‌کند. این موضوع باعث شده تا تاخیر پاسخگویی صوتی به ۳۲۰ میلی‌ثانیه (مشابه انسان) کاهش یابد و مدل بتواند احساسات موجود در صدا یا تصویر کاربر را نیز درک و تحلیل کند.

توکن‌ها واحدهای پایه پردازش متن در هوش مصنوعی هستند. یک توکن می‌تواند یک کلمه کامل، یک بخش از کلمه یا حتی یک کاراکتر باشد (به طور متوسط هر ۱۰۰۰ توکن حدود ۷۵۰ کلمه انگلیسی است). مدل‌های هوش مصنوعی دارای محدودیت «پنجره بافت» (Context Window) هستند، یعنی فقط تعداد مشخصی توکن را در لحظه می‌توانند به یاد بیاورند. درک توکن‌ها برای مدیریت هزینه‌های API و جلوگیری از فراموشی اطلاعات در مکالمات طولانی بسیار حیاتی است.

RAG یا Retrieval-Augmented Generation تکنیکی است که مدل هوش مصنوعی را به یک پایگاه داده خارجی (مثل اسناد داخلی یک شرکت) متصل می‌کند. به جای تکیه بر دانش عمومی مدل که ممکن است قدیمی باشد، سیستم ابتدا در اسناد شرکت جستجو کرده و اطلاعات مرتبط را پیدا می‌کند، سپس آن‌ها را به هوش مصنوعی می‌دهد تا پاسخ دقیق تولید کند. این کار باعث کاهش شدید توهمات هوش مصنوعی و به‌روز بودن پاسخ‌ها بدون نیاز به آموزش مجدد مدل می‌شود.

هوش مصنوعی ابری مانند ChatGPT روی سرورهای قدرتمند شرکت‌های بزرگ اجرا می‌شود و نیاز به اینترنت دارد، اما قدرت پردازشی بسیار بالایی ارائه می‌دهد. هوش مصنوعی محلی (مانند اجرای Llama 3 روی سیستم شخصی) بدون نیاز به اینترنت کار می‌کند و امنیت داده‌های شما را ۱۰۰٪ تضمین می‌کند، اما به سخت‌افزار بسیار قدرتمند (کارت گرافیک با VRAM بالا) نیاز دارد و معمولاً سرعت و دقت کمتری نسبت به مدل‌های غول‌پیکر ابری دارد.

پارامترها در واقع «متغیرهای یادگیری» مدل هستند که در طول فرآیند آموزش تنظیم می‌شوند. آن‌ها تعیین می‌کنند که مدل چگونه داده‌های ورودی را به خروجی تبدیل کند. برای مثال، مدل GPT-3 دارای ۱۷۵ میلیارد پارامتر است. به طور کلی، افزایش تعداد پارامترها به مدل اجازه می‌دهد الگوهای پیچیده‌تر و دانش عمیق‌تری را ذخیره کند، هرچند که معماری بهینه و کیفیت داده‌های آموزشی گاهی از تعداد صرف پارامترها مهم‌تر است.

API (رابط برنامه‌نویسی اپلیکیشن) به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا قدرت هوش مصنوعی (مانند قابلیت چت یا تولید تصویر) را مستقیماً در برنامه‌ها یا سایت‌های خود ادغام کنند. به جای ساختن یک مدل از صفر، برنامه‌نویس با ارسال یک درخواست به سرور OpenAI، پاسخ را دریافت و در اپلیکیشن خود نمایش می‌دهد. این روش باعث می‌شود هر نرم‌افزاری بتواند به سادگی به قابلیت‌های پیشرفته‌ای مثل ترجمه خودکار یا تحلیل متن مجهز شود.

RLHF مرحله‌ای از آموزش است که در آن انسان‌ها به پاسخ‌های مختلف هوش مصنوعی امتیاز می‌دهند. اگر مدل پاسخی بی‌ادبانه، غلط یا غیرمفید بدهد، جریمه می‌شود و اگر پاسخ دقیق و ایمن بدهد، پاداش می‌گیرد. این فرآیند باعث می‌شود خروجی‌های مدل با ارزش‌ها و انتظارات انسانی همسو شود. در واقع RLHF دلیلی است که باعث می‌شود ChatGPT بسیار مودب‌تر و کاربردی‌تر از مدل‌های خامی باشد که فقط روی متن‌های اینترنت آموزش دیده‌اند.

فین‌تونیینگ فرآیند آموزش مجدد یک مدل از پیش آموزش‌دیده (مانند GPT) روی یک مجموعه داده کوچک و تخصصی است. برای مثال، اگر بخواهید یک هوش مصنوعی مخصوص پاسخگویی به سوالات پزشکی داشته باشید، یک مدل عمومی را برداشته و با هزاران پرسش و پاسخ پزشکی فین‌تون می‌کنید. این کار باعث می‌شود مدل لحن، اصطلاحات و دانش عمیق آن حوزه خاص را یاد بگیرد، در حالی که دانش عمومی خود را نیز حفظ کرده است.

اکثر سایت‌های معتبر از مدل Freemium استفاده می‌کنند؛ یعنی دسترسی پایه رایگان است اما برای قابلیت‌های پیشرفته باید هزینه پرداخت کنید. مثلاً ChatGPT نسخه ۳.۵ یا ۴o (با محدودیت تعداد پیام) را رایگان ارائه می‌دهد، اما برای دسترسی نامحدود، استفاده از ابزارهای تحلیل داده و ساخت GPTهای شخصی، باید اشتراک ماهیانه تهیه کنید. برخی سایت‌های تولید تصویر نیز در ابتدا چند اعتبار (Credit) رایگان می‌دهند و پس از اتمام، کاربر ملزم به خرید بسته شارژی است.

استاندارد قیمت‌گذاری برای اکثر سرویس‌های پیشرو مانند ChatGPT Plus، Claude Pro و Gemini Advanced حدود ۲۰ دلار در ماه است. سرویس Midjourney بسته به تعداد تصاویری که تولید می‌کنید از ۱۰ دلار شروع شده و تا ۶۰ دلار در ماه متغیر است. برای برنامه‌نویسان، GitHub Copilot هزینه ۱۰ دلاری دارد. این مبالغ برای کاربران ایرانی با احتساب نرخ ارز و کارمزد سایت‌های واسط، معمولاً بین ۱.۲ تا ۱.۸ میلیون تومان در ماه هزینه در بر دارد.

در این مدل، شما اشتراک ثابت ماهانه ندارید و فقط به اندازه مصرفتان هزینه پرداخت می‌کنید. محاسبه بر اساس تعداد توکن‌های ورودی و خروجی انجام می‌شود. برای مثال، در مدل GPT-4o، قیمت هر ۱ میلیون توکن ورودی ۵ دلار و هر ۱ میلیون توکن خروجی ۱۵ دلار است. این مدل برای شرکت‌هایی که اپلیکیشن‌های اختصاصی می‌سازند بسیار به‌صرفه است، زیرا هزینه‌ها دقیقاً متناسب با تعداد کاربران و حجم استفاده آن‌ها نوسان می‌کند.

بله، گزینه‌های قدرتمندی وجود دارد. به جای خرید ChatGPT Plus، می‌توانید از Microsoft Copilot استفاده کنید که دسترسی رایگان به مدل GPT-4 و DALL-E 3 را فراهم می‌کند. برای تولید تصویر، به جای Midjourney می‌توانید از Leonardo.ai (با سهمیه روزانه رایگان) یا مدل‌های متن‌باز Stable Diffusion استفاده کنید. همچنین مدل Llama 3 محصول متا، یک مدل فوق‌العاده قدرتمند و کاملاً رایگان است که می‌توانید آن را روی سیستم شخصی خود اجرا کنید.

علاوه بر هزینه اشتراک، سازمان‌ها با هزینه‌هایی چون آموزش نیروی انسانی برای کار با ابزارها، استخدام متخصصان برای یکپارچه‌سازی سیستم‌ها (Integration) و هزینه‌های امنیتی برای حفاظت از داده‌های حساس روبرو هستند. همچنین زمان صرف شده برای بررسی و اصلاح خروجی‌های هوش مصنوعی (Human-in-the-loop) یک هزینه عملیاتی محسوب می‌شود. در پروژه‌های بزرگ، هزینه ذخیره‌سازی داده‌ها در پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) برای سیستم‌های RAG نیز باید لحاظ شود.

تفاوت قیمت عمدتاً ناشی از هزینه پردازش (Compute Cost) است. مدل‌های بزرگتر با پارامترهای بیشتر، به سخت‌افزار گران‌قیمت‌تر (مثل پردازنده‌های H100 انویدیا) و برق بیشتری برای پاسخگویی نیاز دارند. به همین دلیل مدل‌های سبک‌تر مثل GPT-4o mini بسیار ارزان‌تر از مدل‌های سنگینی مثل GPT-4 Turbo هستند. همچنین شرکت‌ها بخشی از هزینه را صرف تحقیق و توسعه (R&D) برای نسخه‌های آینده می‌کنند که در قیمت‌گذاری نهایی تاثیرگذار است.

خرید اکانت‌های اشتراکی که توسط چندین نفر استفاده می‌شوند، ریسک‌های امنیتی و حریم خصوصی بالایی دارد؛ زیرا تاریخچه چت‌های شما ممکن است برای سایر استفاده‌کنندگان قابل مشاهده باشد. همچنین این اکانت‌ها به دلیل نقض قوانین سرویس‌دهنده (Terms of Service)، هر لحظه ممکن است مسدود شوند. توصیه می‌شود برای کارهای حرفه‌ای و حساس، حتماً اکانت اختصاصی تهیه کنید تا از پایداری سرویس و امنیت اطلاعات خود اطمینان داشته باشید.

برای کاهش هزینه، ابتدا از مدل‌های ارزان‌تر برای کارهای ساده (مثل دسته‌بندی متن) استفاده کنید و مدل‌های گران را فقط برای کارهای پیچیده بگذارید. استفاده از تکنیک‌های کشینگ (Caching) برای پاسخ‌های تکراری، محدود کردن تعداد توکن‌های خروجی (max_tokens) و بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای کاهش تعداد توکن‌های ورودی از دیگر راهکارهاست. همچنین مانیتورینگ دقیق مصرف به صورت روزانه مانع از غافلگیری در صورت‌حساب نهایی می‌شود.

اگر کار شما شامل تحلیل فایل‌های بسیار پرحجم (مثل کتاب‌های ۳۰۰ صفحه‌ای) یا کدهای برنامه‌نویسی پیچیده است، Claude Pro به دلیل پنجره بافت بزرگتر و دقت بالاتر در استدلال‌های منطقی، ارزش هزینه کردن را دارد. بسیاری از کاربران حرفه‌ای معتقدند خروجی‌های کلاود انسانی‌تر و کمتر کلیشه‌ای است. با این حال، اگر نیاز شما جستجوی وب و کارهای روزمره است، همان نسخه‌های رایگان یا ارزان‌تر سایر سرویس‌ها کفایت می‌کند.

این یکی از چالش‌برانگیزترین مباحث حقوقی سال ۲۰۲۴ است. در حال حاضر، اداره کپی‌رایت آمریکا اعلام کرده که آثاری که صرفاً توسط هوش مصنوعی و بدون دخالت معنادار انسانی تولید شده باشند، قابل ثبت به عنوان کپی‌رایت نیستند. با این حال، اکثر سایت‌ها مانند OpenAI در قوانین خود ذکر کرده‌اند که مالکیت خروجی را به کاربر واگذار می‌کنند. این یعنی شما می‌توانید از آن‌ها برای مقاصد تجاری استفاده کنید، اما ممکن است نتوانید مانع استفاده دیگران از همان تصویر شوید.

در تنظیمات پیش‌فرض اکثر سایت‌ها مانند ChatGPT، بله؛ گفتگوهای شما برای بهبود مدل‌های آینده استفاده می‌شود. اما اکثر این پلتفرم‌ها گزینه‌ای برای غیرفعال کردن این ویژگی (Opt-out) دارند. در نسخه‌های Enterprise یا تجاری، شرکت‌ها تضمین می‌دهند که داده‌های ورودی به هیچ وجه برای آموزش مدل استفاده نشود و کاملاً محرمانه باقی بماند. همیشه قبل از وارد کردن اطلاعات حساس شرکت، تنظیمات حریم خصوصی (Privacy Settings) را بررسی کنید.

این اولین قانون جامع هوش مصنوعی در جهان است که سیستم‌ها را بر اساس میزان ریسک دسته‌بندی می‌کند. سیستم‌های با «ریسک غیرقابل قبول» (مانند امتیازدهی اجتماعی) ممنوع هستند. سایت‌های هوش مصنوعی مولد موظف شده‌اند شفافیت داشته باشند و اعلام کنند که محتوا توسط ماشین تولید شده است. همچنین باید کپی‌رایت داده‌های آموزشی را رعایت کنند. این قانون باعث می‌شود شرکت‌ها با احتیاط بیشتری ابزارهای خود را عرضه کنند و امنیت کاربران افزایش یابد.

گوگل رسماً اعلام کرده که با محتوای هوش مصنوعی مخالفتی ندارد، به شرطی که برای کاربران مفید باشد و استانداردهای E-E-A-T (تخصص، تجربه، اعتبار و اعتماد) را رعایت کند. جریمه گوگل زمانی اتفاق می‌افتد که از هوش مصنوعی برای تولید انبوه محتوای بی‌کیفیت و صرفاً جهت فریب موتور جستجو استفاده شود. بنابراین، اگر محتوای تولیدی را بازبینی، ویرایش و شخصی‌سازی کنید، نه تنها جریمه نمی‌شوید بلکه می‌تواند به سئوی سایت شما کمک کند.

استفاده مستقیم از خروجی هوش مصنوعی در این حوزه‌ها بدون نظارت متخصص، ریسک مسئولیت مدنی و کیفری دارد. هوش مصنوعی ممکن است دوز دارویی اشتباه پیشنهاد دهد یا به قوانین منسوخ شده استناد کند. در صورت بروز خطا، مسئولیت قانونی بر عهده شخص یا شرکتی است که از آن ابزار استفاده کرده، نه شرکت سازنده هوش مصنوعی. به همین دلیل در این مشاغل، هوش مصنوعی فقط باید به عنوان یک ابزار کمکی برای تحقیق استفاده شود، نه مرجع نهایی تصمیم‌گیری.

سوگیری زمانی رخ می‌دهد که مدل هوش مصنوعی به دلیل داده‌های آموزشی نامناسب، نسبت به نژاد، جنسیت یا مذهب خاصی تبعیض قائل شود. برای مثال در فرآیند استخدام یا تایید وام، اگر هوش مصنوعی سوگیری داشته باشد، شرکت ممکن است با شکایت‌های حقوقی بابت نقض حقوق بشر و تبعیض روبرو شود. شرکت‌های بزرگ اکنون موظف به انجام تست‌های عدالت (Fairness Testing) هستند تا اطمینان حاصل کنند خروجی‌های سایت‌هایشان برای همه گروه‌های انسانی منصفانه است.

تولید و انتشار تصاویر واقع‌گرایانه از افراد بدون اجازه آن‌ها، به ویژه در حالت‌های نامناسب یا برای تبلیغات، نقض «حق شهرت» (Right of Publicity) و حریم خصوصی است و می‌تواند منجر به پیگرد قضایی شود. بسیاری از سایت‌های هوش مصنوعی محدودیت‌هایی برای تولید چهره‌های شناخته شده وضع کرده‌اند. استفاده از این تصاویر برای ایجاد اخبار جعلی (Deepfake) در بسیاری از کشورها جرم‌انگاری شده و پلتفرم‌های اجتماعی نیز به شدت با آن برخورد می‌کنند.

در حال حاضر چارچوب حقوقی بین‌المللی بر این اصل استوار است که هوش مصنوعی «شخصیت حقوقی» ندارد. بنابراین مسئولیت هرگونه خسارت، نقض کپی‌رایت یا انتشار اطلاعات کذب بر عهده «کاربر نهایی» یا «توسعه‌دهنده سیستم» است که کنترل ابزار را در اختیار داشته است. به همین دلیل در قراردادهای استفاده از این سایت‌ها، بندهای سلب مسئولیت (Disclaimer) متعددی وجود دارد که مسئولیت صحت و سلامت خروجی را کاملاً بر عهده کاربر می‌گذارد.

بسیاری از ژورنال‌های علمی و مسابقات هنری اکنون الزام کرده‌اند که نویسندگان یا هنرمندان باید به طور شفاف اعلام کنند که از چه ابزارهای هوش مصنوعی و در کدام بخش از اثر خود استفاده کرده‌اند. عدم افشای این موضوع می‌تواند منجر به رد مقاله یا سلب جایزه شود. هدف از این قوانین، حفظ شفافیت و اطمینان از این است که سهم خلاقیت انسانی در اثر مشخص باشد و از سرقت ادبی مدرن جلوگیری شود.