آینده مشاغل تحت تأثیر هوش مصنوعی
تقریباً ۴۰ درصد از مشاغل جهانی در معرض جایگزین شدن با AI قرار دارند.
(بخش دوم)

■ آمادگی کشورها برای پذیرش هوش مصنوعی

شاخص آمادگی هوش مصنوعی
یا (AI Preparedness Index - AIPI)
توسط صندوق بین‌المللی پول (IMF) برای ارزیابی سطح آمادگی ۱۷۴ کشور در پذیرش هوش مصنوعی ایجاد شده است. این شاخص بر چهار بعد کلیدی:

- زیرساخت دیجیتال،
- سرمایه انسانی و سیاست بازار کار،
- نوآوری و یکپارچگی اقتصادی
- و چهارچوب‌های قانونی و اخلاقی 

استوار است. همچنین

دسترسی به اینترنت پرسرعت و امن و زیرساخت‌های دیجیتال پیشرفته از ملزومات پذیرش هوش مصنوعی هستند. هزینه‌های اینترنت و امنیت سرورها نیز از عوامل تأثیرگذار بر آمادگی دیجیتال هستند.

سرمایه‌گذاری در آموزش و مهارت‌های دیجیتال (مانند کدنویسی و STEM) برای آماده‌سازی نیروی کار ضروری است. سیاست‌های بازار کار، مانند:
- برنامه‌های بازآموزی
- و حمایت‌های اجتماعی،
می‌توانند اثرات منفی جایگزینی نیروی کار را کاهش دهند.

سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه (R&D) و تولید فناوری‌های پیشرفته از عوامل کلیدی در توسعه هوش مصنوعی هستند. کاهش موانع تجاری و تسهیل حرکت آزاد سرمایه و نیروی کار، همکاری‌های بین‌المللی در زمینه AI را تقویت می‌کند. تطبیق قوانین با مدل‌های کسب‌وکار دیجیتال و تضمین اثربخشی حکمرانی نیز برای نظارت اخلاقی بر AI ضروری است.

شاخص AIPI از مقیاس صفر تا یک استفاده می‌کند و مقادیر بالاتر نشان‌دهنده آمادگی بیشتر برای پذیرش AI است. این شاخص به‌ویژه برای سیاست‌گذاران به‌عنوان ابزاری برای شناسایی نقاط ضعف و اولویت‌بندی سرمایه‌گذاری‌ها مفید است.

■ گروه‌های در معرض خطر

با سهم ۶۰ درصدی هوش مصنوعی در اقتصادهای پیشرفته و سهم ۲۶ درصدی در کشورهای کم‌درآمد، تقریباً ۴۰ درصد از مشاغل جهانی در معرض جایگزین شدن با AI قرار دارند.

مشاغل با وظایف شناختی (مانند وکلا و پزشکان)، زنان و افراد تحصیل‌کرده در اقتصادهای پیشرفته بیشتر در معرض خطر جایگزینی با هوش مصنوعی هستند، اما از سوی دیگر به دلیل مهارت‌های بالاتر، احتمال بهره‌مندی بیشتری از آن دارند.

کارگران مسن‌تر ممکن است به دلیل چالش‌های بازآموزی و تطبیق با فناوری‌های جدید در برابر این فناوری آسیب‌پذیرتر باشند.

افراد با تحصیلات دانشگاهی بهتر می‌توانند شغل خود را عوض کنند و از مشاغل در معرض خطر به مشاغل مکمل AI بروند.

سیاست‌های فعال بازار کار (مانند تطبیق مهارت‌ها و بازآموزی) برای تسهیل این انتقال ضروری است.

■ سیاست‌های پیشنهادی برای کشورها

برای اقتصادهای پیشرفته، سرمایه‌گذاری در نوآوری و چارچوب‌های قانونی برای بهینه‌سازی استفاده از AI و حمایت از نیروی کار از طریق بازآموزی و ایجاد شبکه‌های ایمنی اجتماعی توصیه می‌شود.

توسعه زیرساخت‌ها و مهارت‌های دیجیتال برای کاهش شکاف دیجیتال و ایجاد سیاست‌هایی برای جذب سرمایه‌گذاری در فناوری‌های مربوط به هوش مصنوعی نیز از مواردی است که متخصصان به اقتصادهای در حال توسعه پیشنهاد می‌دهند.

در عرصه جهانی نیز، همکاری بین‌المللی برای کاهش شکاف دیجیتال، تضمین استفاده اخلاقی از AI و همچنین تدوین قوانین برای حفاظت از حقوق کارگران و جلوگیری از انحصار فناوری، از سیاست‌های مورد پیشنهاد متخصصان است.

هوش مصنوعی به‌عنوان یک فناوری تحول‌آفرین، فرصت‌ها و چالش‌های اقتصادی بی‌سابقه‌ای را به همراه دارد. کشورهای مختلف باید با توجه به سطح توسعه و ساختار اقتصادی خود، سیاست‌هایی متناسب با پذیرش AI تدوین کنند.

سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها، آموزش، و تحقیق و توسعه، همراه با چارچوب‌های قانونی قوی، می‌تواند به بهره‌گیری از مزایای AI و کاهش اثرات منفی آن کمک کند

@Modern_Learning_for_GenZ

انقلابی در پرتاب ماهواره: منجنیق غول‌پیکری که بدون سوخت، ماهواره را به فضا می‌فرستد

شرکت SpinLaunch، مستقر در کالیفرنیا، با سیستم پرتاب ماهواره‌ای خود توجه‌ها را جلب کرده است. این شرکت به‌جای استفاده از سوخت‌های موشکی، از بازوی چرخان عظیم برای پرتاب ماهواره‌ها به مدار پایین زمین (LEO) استفاده می‌کند که تنها با برق تغذیه می‌شود. این روش هزینه‌ها و تأثیرات زیست‌محیطی را کاهش می‌دهد. این شرکت تاکنون چندین پرتاب آزمایشی موفقیت‌آمیز انجام داده و تا سال ۲۰۲۶ قصد دارد منظومه‌های ماهواره‌ای را در مدارهای پایین‌تر از ۹۶۰ کیلومتر مستقر کند.

جاناتان یانی، بنیان‌گذار SpinLaunch، پس از موفقیت دهمین پرتاب این شرکت، اعلام کرد که فناوری آن‌ها قابل‌اعتماد و تکرارپذیر است. این سیستم با استفاده از مواد پیشرفته و الکترونیک مینیاتوری، شرایط پرتاب ماهواره‌ها به فضا را فراهم می‌کند.

شرکت SpinLaunch در نظر دارد سایت پرتاب مداری ساحلی را توسعه دهد و سیستم خود را به جایگزینی عملی برای پرتاب‌های موشکی سنتی تبدیل کند. این فناوری به‌طور کلی نشان‌دهنده آینده‌ای روشن برای صنعت پرتاب ماهواره‌ها است.

@Modern_Learning_for_GenZ

با نورالینک مرگ دیگر معنایی ندارد

ایلان ماسک در مصاحبه با FULL SEND PODCAST گفت است: با فناوری‌هایی مانند نورالینک مرگ معنایی نخواهد داشت. به باور ماسک اگر نورالینک بتواند خاطرات فرد را ضبط کند، می‌توان آنها را به کلون آن فرد انتقال داد.

او می‌گوید احساسات نیز سیگنال‌های مغزی هستند و می‌توان آنها را به‌وسیله تراشه ثبت و به کلون منتقل کرد، او این امر را به مرگ در ویدیوگیم‌ها تشبیه می‌کند.

@Modern_Learning_for_GenZ

انقلاب چینی‌ها در هوش مصنوعی که دنیای فناوری را مبهوت کرد

هوش مصنوعی DeepSeek-R1 مدل‌های خود را به صورت متن باز منتشر کرد که به‌دنبال آن، ارزش سهام‌های شرکت‌هایی ماند Nvidia تا ۶۰۰ میلیارد دلار کاهش یافت. اما این هوش مصنوعی چه ویژگی‌های منحصر به‌فردی دارد که چنین اثری بر حوزه فناوری گذاشته است؟

مورگان براون، معاون توسعه محصول شرکت دراپ‌باکس در این رشته توئیت به خوبی به این پرسش پاسخ داده که متن آن در این رشته توئیت به فارسی ترجمه شده است. متن این رشته توئیت در ادامه آمده است:

بریم با زبان ساده‌تر ببینیم چرا اختراعات AI دیپ‌سیک همه رو انگشت به دهن گذاشته (و احتمالا مارکت کپ ۲ تریلیون دلاری انویددیا رو به خطر انداخته)

اول کمی زمینه رو توضیح بدیم: فعلا فرایند آموزش مدل‌های AI به شدت پرهزینه‌ست. انترپرایزهایی مثل OpenAI Anthropic و ... بیشتر از ۱۰۰ میلیون دلار فقط برای محاسبات خرج می‌کنن.

پس نیاز به مراکز داده بسیار بزرگ با هزاران GPU چهل هزار دلاری دارن.

انگار یه نیروگاه برق بسازی برای راه‌اندازی یک کارخونه

حالا DeepSeek اومده گفته «هه! اگه همه این کارها رو با ۵ میلیون دلار انجام دادم چی؟»

وحرف مفت هم نزده و واقعا این کار رو کرده!
مدل اونها توی تسک‌های زیادی تونسته GPT-4 و Clause رو شکست بده

و این باعث شگفتی دنیای هوش مصنوعی شده!

🔻چطور این کار رو کردن؟

همه چیز رو از اول بازاندیشی کردن. هوش مصنوعی‌های سنتی مثل اینن که هر عدد رو با ۳۲ اعشار می‌نویسن.

دیپ‌سیک گفته «خب چرا با ۸ تا ننویسیم؟ تقریبا همون قدر دقیق هست!»

بوم! ۷۵٪ کاهش در حافظه مورد نیاز!
بعد رفتن سراغ سیستم Multi token

هوش مصنوعی‌های نرمال مثل یه بچه کلاس اولی می‌خونن: « بابا .... نان .... داد»

ولی دیپ‌سیک کل جمله رو یکجا می‌خونه با سرعت ۲ برابر و دقت ۹۰٪

وقتی قراره میلیاردها کلمه رو تحلیل کنی این خیلی مهمه!

🔻ولی قسمت هوشمندانه‌شون اینه:

یه چیزی ساختن مثل «سیستم تخصص»
به جای اینکه یه AI غول‌آسا همه چیز رو بدونه (مثلا یه آدم که هم دکتر باشه هم مهندس، هم جامعه‌شناس و ... )، فقط از متخصصینی استفاده می‌کنن که در مواقع نیاز فراخوانی میشن

مدل‌های نرمال سنتی؟
تمام ۱.۸ تریلیون پارامتر در لحظه فعالن
دیپ‌سیک؟
۶۷۱ بیلیون در مجموع داره که ۳۷ بیلیونش در لحظه فعالن

مثل این می‌مونه که تیم بزرگی داشته باشی ولی فقط اونی رو صدا بزنی که الان برای یک کاری بهش نیاز داری.

🔻نتیجه حیرت‌انگیزه:

هزینه آموزش مدل: ۱۰۰ میلیون >> ۵ میلیون
تعداد GPU: صد هزار > دو هزار
هزینه API: نود و پنج درصد ارزون‌تر
می‌تونه روی کارت گرافیک‌های گیمینگ هم ران بشه بدون نیاز به سخت‌افزار مرکز داده

🔻حالا ممکنه بگی «صبر کن ببینم! حتما یه ریگی توی کفش‌شون هست!»

اصلا قسمت جذاب داستان همینه: همه‌اش اپن سورسه! همه می‌تونن کارشون رو بررسی کنن. کدش عمومیه. راهنمای تکنیکال همه چیز رو توضیح میده. جادو جنبل نکردن، صرفا هوشمندانه مهندسی کردن.

🔻چرا این داستان مهمه؟

چون این فرض و مدل رو که «فقط کمپانی‌های بزرگ می‌تونن توی عرصه AI بازی کنن» رو باطل می‌کنه

برای انویدیا این ترسناکه! کل مدل بیزنس‌شون بر مبنای این بود که با مارجین ۹۰ درصد GPU های فوق گرون بفروشن. حالا معلومه مشکل چیه اگه همه بتونن با GPUهای گیمینگ مدل هوش مصنوعی بسازن!

🔻ضربه نهایی هم این بود:

دیپ‌سیک این کار رو با تیمی کمتر از ۲۰۰ نفر انجام داد.

در حالیکه هزینه‌هایی که متا برای حقوق کارکنانش می‌پردازه از کل بودجه آموزش دیپ‌سیک بیشتره و مدل‌شون هم به این اندازه خوب نیست.

🔻یه داستان کلاسیک از شکستن وضع موجود:

در حالیکه بنگاه‌های مستقر دارن فرآیندهای موجودشون رو بهینه‌سازی می‌کنن، بت‌شکن‌ها میان و کل پروسه رو از اول بازاندیشی می‌کنن.

دیپ‌سیک هم پرسید «چی میشه به جای اینکه هی سخت‌افزار اضافه کنیم، این کار رو هوشمندانه‌تر انجام بدیم؟»

🔻عواقبش چشمگیره:

- دسترسی به توسعه هوش مصنوعی بیشتر میشه
- رقابت به شدت افزایش پیدا می‌کنه
- «سنگر»های بزرگ شرکت‌های تکنولوژیک مثل دست‌اندازهای کوچیک جلوه می کنه
- نیازهای سخت‌افزاری و هزینه‌ها به شدت کم میشه

البته غول‌هایی مثل OpenAI و Anthropic بیکار نمی‌شینن. احتمالا همین الان هم شروع کردن به استفاده و به کارگیری این ابداعات. ولی غول بهره‌وری از چراغ جادو اومده بیرون. دیگه نمی‌تونی برگردی به دورانی که هی سخت‌افزار اضافه کنی.

به نظر می‌رسه این لحظه از اونهاست که بعدا به عنوان نقطه عطف بهش نگاه می‌کنیم. درست مثل موقع‌هایی که PCها کامپیوتر‌های بزرگ‌ رو از رده خارج کردن، یا محاسبات ابری همه‌ چیز رو تغییر داد.

هوش مصنوعی قراره با هزینه بسیار کمتر، و به مقدار بیشتری در دسترس قرار بگیره.

@Modern_Learning_for_GenZ

چرا دیپ سیک ناگهان فضای هوش مصنوعی را دگرگون و دموکراتیزه کرد.

اگر مایلید کمی عمیق‌تر با مدل‌های زبانی بزرگ آشنا شوید و بخصوص با مکانیزم‌های دقیق دیپ‌سیک در زمینه ساده‌سازی و ارزان کردن مدل‌ها آشنا شوید این ویدئو استاد جادی میرمیرانی را حتما ببینید.

@Modern_Learning_for_GenZ

https://youtu.be/ej1uoCib7WM?feature=shared

بیل گیتس می‌گوید: تنها این سه شغل از دست هوش مصنوعی جان سالم به در می‌برند.
منبع: مجله هوش مصنوعی

بیل گیتس پیش‌بینی کرده است که هفته‌ کاری سه روزه می‌شود، هوش مصنوعی اتوماسیون را وارد بسیاری از مشاغل می‌کند و احتمالا دیگر خبری از ۴۰ ساعت کار در هفته نیست. چنین آینده‌ای وسوسه انگیز است اما تعداد زیادی از مردم در این روند شغل خود را از دست می‌دهند.

اما بیل گیتس می‌گوید سه حرفه باید در برابر اتوماسیون مقاومت کنند. بنابراین اگر شما در یکی از این زمینه‌ها کار می‌کنید می‌توانید نفس راحتی بکشید، البته فعلا!

سه شغل که از هوش مصنوعی جان سالم به در خواهند برد

کدنویسان: هوش مصنوعی همچنان به سازندگانش نیاز دارد. شاید فکر کنید برنامه نویسان در صدر فهرست مشاغل در معرض خطر قرار دارند. اما این اشتباه است. اگرچه هوش مصنوعی اکنون می‌تواند کد تولید کند اما هنوز کامل نیست و کسانی باید باشند که بر آن نظارت کنند، اشتباهات آن را رفع کنند. از همه مهمتر هم این است که طراحی سیستم‌های پیشرفته‌تر همچنان به انسان‌ها نیاز خواهد داشت.

بنابراین اگر بخواهیم به طور خلاصه بگوییم، هوش مصنوعی برای ایجاد هوش مصنوعی همچنان به انسان نیاز دارد.

کارشناسان انرژی: زمینه‌ای بیش از حد پیچیده برای هوش مصنوعی نفت، انرژی هسته‌ای و انرژی‌های تجدیدپذیر حوزه‌های بسیار استراتژیک و پیچیده هستند و  نمی‌توان آن‌ها را به طور کامل به ماشین آلات واگذار کرد. حتی در این حوزه هم همچنان به مهندسان، محققان و تکنسین‌ها نیاز خواهیم داشت تا زیرساخت‌ها را مدیریت کنند، چالش‌های صنایع و نوآوری را درک کنند و مشکلات را برطرف کنند.


باید با خود صادق باشیم، هیچ کدام از ما نمی‌خواهیم هوش مصنوعی بدون نظارت انسان برای انرژی تصمیمات مهم بگیرد.

زیست شناسان (اما یک گرفتاری وجود دارد...)
چرا در حالی که هوش مصنوعی می‌تواند بیماری‌ها را حتی بهتر از پزشکان تشخیص دهد و توالی‌های DNA را تجزیه و تحلیل کند، بیل گیتس می‌گوید زیست‌شناسی از هوش مصنوعی جان سالم به در خواهد برد؟ در واقع در این یک مورد، مشکل اصلی هوش مصنوعی نیست، بلکه کمبود تقاضا است. سرمایه‌گذاری کمتر، فرصت‌های کمتری به وجود می‌آورد. البته باز هم برای پیشبرد تحقیقات ژنتیکی و بیوتکنولوژی همچنان به انسان‌ها نیاز است.

@Modern_Learning_for_GenZ

مدیرعامل آنتروپیک: هوش مصنوعی تا سال 2026 با کشوری از نابغه‌ها برابری می‌کند.

به نقل از: وب‌سایت دیجیاتو
مترجم: مونا طحان | ۲۴ بهمن ۱۴۰۳ | ۱۷:۰۰

داریو آمودی، مدیرعامل شرکت آنتروپیک (Anthropic)، در سخنرانی اخیر خود در «AI Action Summit» در پاریس، هشدار داد:

هوش مصنوعی ظرف ۲ تا ۳ سال آینده با کشوری از نابغه‌ها برابری خواهد کرد.

این پیش‌بینی به معنای آن است که هوش مصنوعی به توانایی‌هایی دست پیدا می‌کند که درحال‌حاضر فقط در ذهن انسان‌های برجسته و نخبه جای دارد.

انتقاد مدیرعامل آنتروپیک از روند کند حکمرانی جهانی بر هوش مصنوعی

طبق گزارش «Venturebeat»، آمودی در بیانیه‌ای رسمی اعلام کرد:

این تکنولوژی می‌تواند به نقطه‌ای برسد که تمام قابلیت‌های جامعه‌ای هوشمند را در خود جای دهد.

این اظهارات آمودی یکی از پیش‌بینی‌های دقیق و مشخص میان رهبران صنعت هوش مصنوعی است.

طبق پست موجود در وب‌سایت آنتروپیک، تا سال ۲۰۲۶ یا ۲۰۲۷، سطح توانمندی سیستم‌های هوش مصنوعی به سطح کشوری کاملاً جدید از افراد بسیار باهوش خواهد رسید: «کشوری از نابغه‌ها درون یک مرکز داده.»

@Modern_Learning_for_GenZ

بخش از سخنرانی
محمد القرقاوی،
وزیر هیات امور دولت امارات
و رئیس اجلاس جهانی دولت‌ها در دبی
راجع به چشم اندازهای 25 سال آینده بشر

آموزش و پروش در ۵۰ سال آینده چگونه خواهد بود.
آیا ما به مدارس ۱۲ ساله نیازمندیم؟
آیا وجود دانشگاه هنوز لازم است؟
یا هوش مصنوعی به استاد خصوصی همه تبدیل خواهد شد؟
بشریت به سطحی از هوش، کارایی و عملکرد خواهد رسید که الان برای ما قابل تصور نیست.
این پیشرفت‌ها چه تأثیری بر بازار کار و مصرف خواهد گذاشت؟
و ...

@Modern_Learning_for_GenZ

"دوستان گرانقدر کانالِ نسل زِد - یادگیری مدرن،

امروز با همراهی تک تک شما کانال ما به ۱۰۰۰ عضو رسید. این رشد کاملاً طبیعی و ارگانیک، نشان از اعتماد و علاقه شما عزیزان به حوزه یادگیری مدرن دارد. 🌱

افتخار می‌کنم که جمع ما متشکل از فرهیختگان حوزه آموزش اعم از مشاوران و معلمان دلسوز تا دانش‌آموزان پویا و علاقه‌مند به نوآوری در یادگیری است. این تنوع و کیفیت اعضا، قطعا سرمایه اصلی کانال ماست. 📚

هدف ما از ابتدا روشن بود:

تحول در یادگیری و آموزش نسل زد و آلفا، با استفاده از فن‌آوری روز و اخیرا هوش مصنوعی

خوشحالیم که این مسیر را با همراهان آگاه و مشتاقی چون شما عزیزان طی می‌کنیم. 🚀

قول می‌دهیم همچنان در مسیر ارائه محتوای روزآمد، تخصصی و کاربردی برای ارتقای سطح یادگیری با کمک فناوری‌های نوین، از هیچ تلاشی دریغ نکنیم.

با افتخار و سپاس از همراهی تک تک شما. ✨

اگر اطلاعات این کانال را مفید یافته‌اید، حتما این پست را در گروه‌های خود، بخصوص گروه‌های آموزشی و تخصصی، به اشتراک بگذارید تا جمع‌امان جمع‌تر شود. ❤️🙏❤️

@Modern_Learning_for_GenZ

طبقه‌بندی ابزارهای AI بر مبنای کاربردشان در زمینه‌های:

- تولید ویدئو
- تولید تصویر
- تحقیق و تولید ایده‌
- برنامه‌نویسی
- چت‌بات
- ابزارهای نوشتن
- تولید وب‌سایت
- سئو

@Modern_Learning_for_GenZ

سخنرانی کامل و راهبردی جی دی ونس
معاون رئیس‌جمهور آمریکا
در باره آینده هوش مصنوعی
و سیاست‌های دولت ترامپ در این زمینه
در گردهمایی AI Action در پاریس

@Modern_Learning_for_GenZ

https://youtu.be/64E9O1Gv99o?feature=shared

https://www.ddinstagram.com/reel/DGC8DaBt5vT/?igsh=MXF4ZXVsY3RlYW1kaA==

یک دانشجوی موسسه فناوری MIT با ساخت یک دستگاه جدید می‌تواند مغز انسان را به اینترنت وصل نماید.

این دستگاه که توسط آرناو کایپور، دانشجوی MIT ساخته شده، قابلیت‌های زیر را دارد:

۱. توانایی برقراری ارتباط بین ذهن انسان و ماشین‌ها
۲. ضبط سیگنال‌های مغزی هنگامی که کاربر کلمه‌ای را می‌شنود یا به آن فکر می‌کند
۳. ارسال این اطلاعات به ماشین‌ها برای یافتن پاسخ
۴. قابلیت جستجو در اینترنت بدون نیاز به صحبت کردن، تایپ کردن یا انجام هر عمل فیزیکی (تنها از طریق ارتعاشات جمجمه به گوش داخلی)
۵. توانایی حل معادلات ریاضی و پاسخ به انواع سوالات مختلف

در ویدئو نحوه عملکرد جالب و شگفت‌انگیز این دستگاه را ببینید.

@Modern_Learning_for_GenZ

۱۰ شغل پردرآمد که آینده را تسخیر می‌‌کنند.

تحولات فناوری و تغییر نیازهای اجتماعی، بازار کار را به سمت مشاغل جدید و پرتقاضا سوق داده است. آینده شغلی افراد به مهارت‌های نوین و توانایی تطبیق با تغییرات وابسته است. اما کدام مشاغل در دهه آینده بیشترین تضمین را خواهند داشت؟

تغییرات سریع در فناوری و تغییر نیازهای اجتماعی، چشم‌انداز بازار کار را به‌طور بنیادین دگرگون کرده است. مشاغلی که امروزه به‌عنوان مشاغل تضمین‌شده برای ده سال آینده معرفی می‌شوند، ترکیبی از نوآوری‌های تکنولوژیک و تحولات ساختاری در جوامع مدرن هستند.

از جمله این مشاغل می‌توان به:

۱ - حوزه‌های فناوری و هوش مصنوعی
۲ - پزشکی و سلامت
۳- پزشکی دیجیتال و مدیریت داده‌های بهداشتی
۴ - انرژی‌های تجدیدپذیر و محیط‌زیست
۵ - آموزش و یادگیری آنلاین
۶ - بازاریابی دیجیتال
۷ - رباتیک و تحلیل داده
۸ - صنایع خلاق (طراحان گرافیک و توسعه‌دهندگان بازی‌های دیجیتال)
۹ - مالی و حسابداری
۱۰ - کشاورزی هوشمند
اشاره کرد.

بازیگران اصلی آینده

■ حوزه فناوری و هوش مصنوعی، به دلیل رشد بی‌سابقه فناوری‌های نوین، به یکی از مهم‌ترین محرک‌های اقتصادی تبدیل شده است. توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، متخصصان امنیت سایبری و کارشناسان هوش مصنوعی از مشاغلی هستند که در پاسخ به افزایش تهدیدات سایبری و کاربرد گسترده فناوری‌های هوشمند در صنایع مختلف، تقاضای فزاینده‌ای خواهند داشت. این مشاغل نیازمند دانش تخصصی، تسلط بر زبان‌های برنامه‌نویسی و آشنایی با روش‌های تحلیل داده هستند؛ عواملی که در دهه آینده اهمیت آن‌ها دوچندان خواهد شد.

■ نیاز مداوم به متخصصان پزشکی
در حوزه سلامت، تغییرات جمعیتی و افزایش آگاهی‌های بهداشتی، زمینه‌ی رشد این بخش را فراهم آورده است. پزشکان، پرستاران و متخصصان بهداشت روان به‌عنوان ستون‌های اصلی سیستم‌های بهداشتی در سطح جهان شناخته می‌شوند.

■ پزشکی دیجیتال و مدیریت داده‌های بهداشتی
علاوه بر خدمات بالینی، پیشرفت‌های فناوری در پزشکی دیجیتال و مدیریت داده‌های بهداشتی، نیاز به کارشناسان فنی و متخصصان این حوزه را افزایش داده است. این تحول نه‌تنها کیفیت خدمات را بهبود می‌بخشد، بلکه فرصت‌های شغلی پایدار و مطمئنی ایجاد می‌کند.

■ مشاغل سبز آینده
نگرانی‌های زیست‌محیطی و تغییرات اقلیمی، تقاضا برای متخصصان انرژی‌های تجدیدپذیر و کارشناسان محیط‌زیست را به‌شدت افزایش داده است. مهندسین انرژی خورشیدی، بادی و سایر منابع تجدیدپذیر نقش مهمی در حرکت به‌سوی اقتصاد پایدار دارند. همزمان، افزایش آگاهی جهانی نسبت به محیط‌زیست، مشاغل مرتبط با مدیریت منابع طبیعی و فناوری‌های سبز را به یکی از اولویت‌های اصلی بازار کار تبدیل کرده است.

■ تغییر چهره سیستم‌های آموزشی
رشد اینترنت و تغییر الگوهای آموزشی سنتی، باعث گسترش سریع مشاغل مرتبط با آموزش آنلاین شده است. معلمان و طراحان دوره‌های آموزشی دیجیتال، با استفاده از فناوری‌های نوین، امکان دسترسی به آموزش باکیفیت را برای اقشار وسیع‌تری از جامعه فراهم می‌کنند. این تحول، علاوه بر افزایش فرصت‌های شغلی، تأثیر بسزایی در توسعه علمی و آموزشی جامعه خواهد داشت.

■ اقتصاد آنلاین در حال انفجار
بازاریابی دیجیتال به یکی از بخش‌های حیاتی اقتصاد نوین تبدیل شده است. متخصصان سئو، تبلیغات آنلاین و طراحان وب، به دلیل گسترش تجارت الکترونیک و فضای مجازی، فرصت‌های شغلی گسترده‌ای خواهند داشت. این حوزه نقش کلیدی در ارتباط برندها با مشتریان و افزایش فروش ایفا می‌کند و روزبه‌روز بر اهمیت آن افزوده می‌شود.

■ انقلاب در صنایع هوشمند
حوزه‌های رباتیک و تحلیل داده، به دلیل اتوماسیون گسترده در صنایع و استفاده از داده‌های کلان در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک، با سرعت بالایی در حال رشد هستند. مهندسین رباتیک و تحلیل‌گران داده، با بهینه‌سازی فرآیندها، موجب افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها در صنایع مختلف می‌شوند.

■ آینده‌ای مبتنی بر نوآوری
طراحان گرافیک و توسعه‌دهندگان بازی‌های دیجیتال، به دلیل نیاز روزافزون به محتوای بصری و سرگرمی‌های نوین، یکی از پررونق‌ترین بخش‌های اقتصادی آینده خواهند بود. از سوی دیگر، متخصصان مالی و حسابداری در مدیریت منابع و برنامه‌ریزی اقتصادی، نقش مهمی ایفا می‌کنند. به‌ویژه در شرایطی که اقتصاد جهانی تحت تأثیر تغییرات سریع و بحران‌های اقتصادی قرار دارد.

■ آینده تغذیه جهانی
متخصصان کشاورزی هوشمند، با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین در کشاورزی دقیق، می‌توانند بهره‌وری را افزایش داده و از منابع طبیعی به‌طور بهینه استفاده کنند. در شرایطی که چالش‌های زیست‌محیطی و نیاز جهانی به تأمین غذای پایدار افزایش یافته، این حوزه به یکی از بخش‌های کلیدی اقتصاد آینده تبدیل شده است.

@Modern_Learning_for_GenZ

ادامه ...

تطبیق با آینده یا حذف از بازار کار
رشد فناوری و تغییر نیازهای اجتماعی، موجب شده تا مهارت‌های تخصصی و توان انطباق با نوآوری‌های روز، از مهم‌ترین عوامل موفقیت در بازار کار آینده باشند. افرادی که در حوزه‌های مذکور تخصص کسب کنند، نه‌تنها از فرصت‌های شغلی مطمئن بهره‌مند خواهند شد، بلکه نقش مهمی در تحول اقتصادی و توسعه پایدار ایفا می‌کنند.

آینده بازار کار، مستلزم یادگیری مداوم، نوآوری و تطبیق سریع است؛ از این رو، سرمایه‌گذاری روی کسب مهارت‌های تخصصی، بهترین راه برای تضمین موفقیت در دهه آینده محسوب می‌شود.

@Modern_Learning_for_GenZ

معرفی کتاب: نسل مضطرب

عنوان #1 پرفروش‌های نیویورک تایمز
چگونه بازآرایی بزرگ دوران کودکی در حال ایجاد یک همه‌گیری بیماری روانی است

نوشته جاناتان هایت
نویسنده مشترک کتاب "نازپروردگی ذهن آمریکایی"

نسل زِد (Z) نخستین نسلی در تاریخ بود که دوران بلوغ را با دروازه‌ای در جیبش سپری کرد؛ دروازه‌ای که متأسفانه او را از اطرافیانش دور کرد و به دنیای بدیلی ‌برد که هیجان‌انگیز، اعتیادآور، بی‌ثبات و البته نامناسب برای کودکان و نوجوانان بود. نسل مضطرب روایتگر اتفاقی است که برای نسل زِد رخ داده است.

ادعای اصلی جاناتان هایت در این کتاب این است که دو گرایش موجب شد کودکان متولدشده پس از سال ۱۹۹۵ به نسلی مضطرب بدل شوند: محافظت مفرط از فرزندان در برابر دنیای واقعی، و محافظت اندک از آنان در دنیای مجازی.

هایت با تحلیلی عمیق و داده‌هایی دقیق نشان می‌دهد چگونه فناوری‌های نوین، شبکه‌های اجتماعی و تغییرات فرهنگی، مغز و رفتار نسل جدید را دگرگون کرده‌اند. او هشدار می‌دهد که این تغییرات موجی از اضطراب، افسردگی و انزوای اجتماعی را در میان جوانان به راه انداخته است.

ادامه در پست بعدی ...

@Modern_Learning_for_GenZ

معرفی کتاب: نسل مضطرب
نوشته جاناتان هایت
بخش دوم: خلاصه کتاب و علل موفقیت آن

این کتاب که در سال 2023 منتشر شد، به بررسی افزایش چشمگیر اضطراب و مشکلات سلامت روان در میان نسل جوان می‌پردازد. جاناتان هایت، روانشناس و استاد دانشگاه نیویورک، در این کتاب چند موضوع کلیدی را مطرح می‌کند:

1. تأثیر تکنولوژی دیجیتال: هایت استدلال می‌کند که استفاده گسترده از شبکه‌های اجتماعی و گوشی‌های هوشمند تأثیر عمیقی بر رشد روانی کودکان و نوجوانان داشته است.

2. تغییر در شیوه‌های فرزندپروری: او به تغییر رویکردهای تربیتی اشاره می‌کند که منجر به محافظت بیش از حد از کودکان شده و فرصت‌های آنها برای تجربه و رشد مستقل را محدود کرده است.

3. فرهنگ "ایمنی‌گرایی": کتاب به بررسی چگونگی ایجاد محیط‌هایی می‌پردازد که بیش از حد بر اجتناب از هرگونه ناراحتی یا چالش تمرکز دارند.

4. راه‌حل‌ها: هایت راهکارهایی برای والدین، مربیان و جامعه ارائه می‌دهد که شامل:
- تشویق استقلال بیشتر در کودکان
- محدود کردن استفاده از رسانه‌های اجتماعی
- ایجاد فرصت‌هایی برای مواجهه سالم با چالش‌ها و شکست‌ها

این کتاب بحث مهمی را درباره چگونگی تأثیر تغییرات اجتماعی و تکنولوژیک بر سلامت روان نسل جدید مطرح می‌کند و خواستار بازنگری در شیوه‌های تربیتی و آموزشی است.

علل موفقیت این کتاب چیست؟

این کتاب در سال 2023 منتشر شد و به چند دلیل اصلی به یک کتاب پرفروش تبدیل شد:

1. زمان مناسب انتشار: کتاب در دوره‌ای منتشر شد که نگرانی‌های عمومی درباره سلامت روان نوجوانان و جوانان به اوج خود رسیده بود، به‌ویژه پس از همه‌گیری کووید-19.

2. اعتبار نویسنده: جاناتان هایت به عنوان روانشناس اجتماعی و نویسنده کتاب‌های موفق قبلی مانند "The Coddling of the American Mind" شناخته شده است. او در دانشگاه نیویورک تدریس می‌کند و پیش از این نیز درباره مسائل اجتماعی و روانشناختی نظرات تأثیرگذاری داشته است.

3. ارائه شواهد و داده‌های قوی: کتاب با ترکیبی از تحقیقات علمی، داده‌های آماری و مطالعات موردی، استدلال‌های خود را به شکلی قانع‌کننده ارائه می‌دهد.

4. ارتباط با دغدغه‌های والدین: کتاب به نگرانی‌های واقعی والدین درباره تأثیر تکنولوژی و شبکه‌های اجتماعی بر فرزندانشان می‌پردازد.

5. ارائه راه‌حل: علاوه بر توصیف مشکلات، کتاب راهکارهای عملی برای مقابله با این چالش‌ها ارائه می‌دهد که برای والدین، معلمان و سیاست‌گذاران قابل استفاده است.

6. گستردگی مخاطب: این کتاب نه تنها برای والدین، بلکه برای معلمان، روانشناسان، مربیان و همه کسانی که با نسل جوان سروکار دارند، مفید است.

موفقیت این کتاب نشان می‌دهد که جامعه به دنبال درک بهتر و یافتن راه‌حل برای چالش‌های سلامت روان نسل جدید است.

@Modern_Learning_for_GenZ

معرفی کتاب: نسل مضطرب
نوشته جاناتان هایت
بخش سوم: ارائه راهکارهای عملی مقابله با اضطراب نسل جدید

بر اساس این کتاب، هایت چندین راهکار عملی کلیدی ارائه می‌دهد:

1. مدیریت استفاده از تکنولوژی:
- تأخیر در دادن گوشی هوشمند به کودکان تا سن مناسب
- محدود کردن زمان استفاده از شبکه‌های اجتماعی
- ایجاد "مناطق بدون گوشی" در خانه و مدرسه
- تشویق فعالیت‌های آفلاین و تعامل رو در رو

2. تقویت استقلال کودکان:
- اجازه دادن به کودکان برای تجربه چالش‌های متناسب با سن
- کاهش محافظت بیش از حد
- تشویق بازی‌های آزاد و بدون نظارت مستقیم
- آموزش مهارت‌های حل مسئله به جای حل کردن مشکلات به جای آنها

3. اصلاح شیوه‌های تربیتی:
- تعادل بین حمایت و استقلال‌دهی
- آموزش مقابله سالم با شکست و ناکامی
- تقویت تاب‌آوری از طریق مواجهه تدریجی با چالش‌ها
- پرهیز از کمال‌گرایی افراطی

4. اصلاحات آموزشی:
- کاهش فشار تحصیلی بیش از حد
- گنجاندن فعالیت‌های عملی و تجربی در برنامه درسی
- ایجاد فضای امن برای بیان نظرات متفاوت
- تأکید بر یادگیری اجتماعی-هیجانی

5. تقویت ارتباطات اجتماعی:
- تشویق فعالیت‌های گروهی و تیمی
- ایجاد فرصت‌های تعامل با همسالان در محیط واقعی
- تقویت روابط خانوادگی و گفتگوهای عمیق
- مشارکت در فعالیت‌های اجتماعی و داوطلبانه

6. مدیریت اضطراب:
- آموزش تکنیک‌های آرام‌سازی و مدیریت استرس
- تشویق به ورزش و فعالیت بدنی منظم
- ایجاد روتین‌های منظم خواب و تغذیه
- شناسایی و مقابله با افکار مخرب

نویسنده تأکید می‌کند که این تغییرات باید تدریجی و متناسب با شرایط هر خانواده و جامعه اجرا شوند و نیاز به همکاری والدین، مدارس و سیاست‌گذاران دارد.

@Modern_Learning_for_GenZ

قابلیت تحقیق و تحلیل عمیق
یا Deep Research در Perplexity

هوش مصنوعی Perplexity
به Deep Research یا تحقیق عمیق،
برای پاسخگویی به سؤالات پیچیده مجهز شد.

منبع: دیجیاتو
نویسنده: آزاد کبیری | ۲۸ بهمن ۱۴۰۳ | ۰۹:۳۰

شرکت هوش مصنوعی Perplexity قابلیت جدیدی به نام Deep Research عرضه کرده که می‌تواند «تحقیق و تحلیل عمیق» را برای ارائه گزارش‌های دقیق در پاسخ به سؤالات پیچیده شما انجام دهد و برای استفاده محدود نیز رایگان است.

براساس اعلام وب‌سایت Perplexity، این شرکت می‌گوید:

ابزار Deep Research «در طیف وسیعی از کارها از امور مالی و بازاریابی گرفته تا تحقیقات درباره محصولات در سطح متخصص» برتری دارد و حدود 2 تا 4 دقیقه طول می‌کشد به پاسخ برسد؛ طی این زمان هوش مصنوعی «ده‌ها جستجو انجام می‌دهد، صدها منبع را می‌خواند و با مطالب جمع‌آوری‌شده شروع به استدلال می‌کند.» در نهایت می‌توانید پاسخ هوش مصنوعی را بخوانید یا به‌صورت PDF دانلود کنید.

شرکت Perplexity ادعا می‌کند از رقبای خود مانند مدل o3-mini و o1 شرکت OpenAI و مدل DeepSeek R1 در بنچمارک Humanity's Last Exam، آزمونی با سؤالات تخصصی در زمینه‌های مختلف دانشگاهی، عملکرد بهتری دارد. البته امتیاز دقت آن 21.1 درصد است که از قابلیت Deep Research شرکت OpenAI کمتر است.

به‌ نظر می‌رسد تحقیق عمیق Perplexity با سرعت بیشتری انجام می‌شود و در مقایسه با 5 تا 30 دقیقه OpenAI Deep Research اکثر کارها را در کمتر از 3 دقیقه انجام می‌دهد.

قابلیت Deep Research شرکت Perplexity درحال‌حاضر در نسخه وب در دسترس است و به‌زودی برای اندروید، iOS و مک نیز عرضه می‌شود. برای استفاده از آن باید وقتی درخواست خود را در Perplexity ارسال می‌کنید، گزینه «Deep Research» را از منوی کشویی انتخاب کنید. البته در روز فقط به 5 درخواست رایگان پاسخ می‌دهد ولی مشترکین پرو می‌توانند در روز 500 درخواست بکنند.

درکل، اکنون 3 شرکت مختلف قابلیت استدلالگری مدل‌های خود را با نام Deep Research عرضه کرده‌اند. آذرماه گوگل ابزار Deep Research را برای جمینای معرفی کرد. حدوداً 2 هفته قبل نیز OpenAI از قابلیت Deep Research برای ChatGPT رونمایی کرد. اکنون نیز Perplexity قابلیت استدلالگری خود را با همین نام منتشر کرده است.

@Modern_Learning_for_GenZ

میرا موراتی، مدیر فناوری سابق OpenAI، استارتاپ هوش مصنوعی خود را تأسیس کرد.

پاییز امسال میرا موراتی، مدیر ارشد فناوری سابق OpenAI، این شرکت را ترک کرد. اکنون او اعلام کرده استارتاپ هوش مصنوعی را با نام Thinking Machines Lab تأسیس کرده است. این استارتاپ روی تحقیقات و تولید محصولات هوش مصنوعی متمرکز است و هدف آن:

ساختن آینده‌ای است که در آن همه به دانش و ابزارها دسترسی داشته باشند تا هوش مصنوعی را برای نیازها و اهداف منحصربه‌فرد خود به‌ کار بگیرند.
این استارتاپ همچنین با تعهد به انتشار منظم تحقیقات فنی و کدها، سطحی از شفافیت عمومی را وعده می‌دهد.

میرا موراتی اکنون سرگرم تشکیل تیم برای Thinking Machines است. او اخیراً جان شولمن، یکی از بنیان‌گذاران OpenAI، را نیز در جایگاه ریاست تحقیقات استخدام کرده است. همچنین «بارت زوف» (Barret Zoph)، یکی از خالقان ChatGPT، نیز در این استارتاپ حضور دارد و می‌تواند گام‌های مهمی در تحقیق‌ و توسعه هوش مصنوعی بردارد. درمجموع موراتی حدود ۱۰ محقق و مهندس نخبه را از شرکت‌های مختلف هوش مصنوعی مانند OpenAI، دیپ‌مایند گوگل و Character.AI جذب کرده است.

@Modern_Learning_for_GenZ

محققان گوگل همکار دانشمند Co-Scientist مبتنی بر هوش مصنوعی Gemini 2.0 را توسعه دادند.

۱۹ فوریه ۲۰۲۵
نوشته ماریا دویچر

گوگل امروز یک ابزار جدید هوش مصنوعی را معرفی کرد که برای کمک به محققان در مطالعه پدیده‌های علمی به شکلی کارآمدتر طراحی شده است.

این شرکت این ابزار را به عنوان یک همکار دانشمند مبتنی بر هوش مصنوعی توصیف می‌کند. این ابزار توسط Gemini 2.0، جدیدترین نسخه از خانواده مدل‌های زبانی بزرگ پرچمدار گوگل، قدرت گرفته است. مدل‌های LLM در این مجموعه می‌توانند داده‌های چندوجهی را پردازش کنند و دارای قابلیت استفاده از ابزار هستند که به آنها اجازه می‌دهد اقداماتی را در سیستم‌های خارجی مانند پایگاه‌های داده انجام دهند.

محققان از طریق یک رابط چت‌بات با همکار دانشمند هوش مصنوعی گوگل تعامل می‌کنند. کاربر هدفی را مشخص می‌کند، مانند یافتن کاربردهای بالینی جدید برای یک داروی موجود، و این ابزار راه‌های احتمالی برای تحقق آن هدف را پیشنهاد می‌دهد. این نرم‌افزار یک طرح تحقیقاتی چند پاراگرافی تولید می‌کند و مقالات علمی با داده‌های مرتبط با پروژه را پیدا می‌کند.

کاربران می‌توانند خروجی همکار دانشمند را به روش‌های مختلف سفارشی کنند. به جای ارائه صرف یک هدف تحقیقاتی، یک دانشمند می‌تواند پیشنهادی برای رسیدن به آن هدف وارد کند و از هوش مصنوعی بخواهد ایده را بررسی کند. علاوه بر این، کاربران می‌توانند بازخوردی درباره پاسخ اولیه همکار دانشمند ارائه دهند تا به بهبود آن کمک کنند.

جوراج گوتویس و ویوک ناتاراجان، محققان گوگل در یک پست وبلاگی نوشتند:

"فراتر از ابزارهای استاندارد مرور ادبیات، خلاصه‌سازی و 'تحقیق عمیق'، سیستم همکار دانشمند هوش مصنوعی برای کشف دانش جدید و اصلی و فرمول‌بندی فرضیه‌ها و پیشنهادات تحقیقاتی نوآورانه قابل اثبات طراحی شده است."

در پشت صحنه، همکار دانشمند هوش مصنوعی توسط بیش از نیم دوجین عامل هوش مصنوعی قدرت می‌گیرد. اینها برنامه‌های یادگیری ماشینی هستند که می‌توانند با درجه بالایی از خودمختاری اقداماتی را انجام دهند. هر کدام زیرمجموعه متفاوتی از وظایف مربوط به تولید یک طرح تحقیقاتی را انجام می‌دهند.

■ عامل اول: Generation Agent
اولین عامل که Generation نام دارد، پدیده علمی که کاربر می‌خواهد مطالعه کند را تحلیل می‌کند و چندین فرضیه که سعی در توضیح آن دارند تولید می‌کند.

■ عامل دوم: Ranking Agent
یک عامل دوم به نام Ranking سپس این فرضیه‌ها را با کمک چند عامل هوش مصنوعی کمکی پالایش می‌کند.

■ عامل سوم: Proximity Agent
یکی از عامل‌های کمکی، Proximity، ایده‌های تحقیقاتی تکراری را حذف می‌کند.

■ عامل چهارم: Review Agent
عامل دیگر پیشنهادات تحقیقاتی باقیمانده را با کمک داده‌های علمی عمومی در دسترس بررسی می‌کند.

■ عامل پنجم: Evolution Agent
همچنین یک عامل به نام Evolution وجود دارد که می‌تواند خروجی همکار دانشمند هوش مصنوعی را برای درک آسان‌تر ساده‌سازی کند.

این سیستم از رویکردی به نام محاسبات زمان آزمایش برای تولید فرضیه‌ها استفاده می‌کند. این تکنیک امکان افزایش کیفیت خروجی یک مدل هوش مصنوعی را با افزایش زمان و زیرساختی که برای تولید پاسخ‌های فوری سرمایه‌گذاری می‌کند، فراهم می‌سازد.

علاوه بر مجموعه مدل‌های LLM Gemini 2.0 که همکار دانشمند بر آن مبتنی است، محاسبات زمان آزمایش توسط چندین مدل رقیب، از جمله o1 از OpenAI نیز پشتیبانی می‌شود.

■ عامل ششم: ناظر هماهنگ‌کننده Supervisor Agent
عامل‌هایی که Co-Scientist برای انجام تحقیق استفاده می‌کند توسط یک عامل ناظر هماهنگ می‌شوند. طبق گفته گوگل، یکی از مسئولیت‌های آن جمع‌آوری آمار درباره محاسبات مربوط به پردازش درخواست کاربر است. این آمار به همکار دانشمند کمک می‌کند تا تعیین کند چه زمانی باید پردازش را پایان دهد و پاسخ درخواست را نمایش دهد.

برای آزمایش قابلیت‌های همکار دانشمند، گوگل از گروهی از دانشمندان خواست تا ۱۵ هدف تحقیقاتی را به سیستم ارائه دهند. شرکت‌کنندگان تشخیص دادند که پاسخ‌های هوش مصنوعی "پتانسیل بیشتری برای نوآوری و تأثیرگذاری" نسبت به خروجی مدل‌های رقیب دارند.

گوگل همچنین در حال به‌کارگیری مدل‌های Gemini خود برای سایر وظایف پیچیده و تخصصی حوزه‌ای است. در ماه مه گذشته، این غول جستجو Med-Gemini را معرفی کرد، نسخه‌ای از مجموعه LLM که روی داده‌های مراقبت‌های بهداشتی تنظیم شده است. مدل‌های این مجموعه می‌توانند عکس‌های اشعه ایکس را تحلیل کنند و با استفاده از اطلاعات مقالات علمی به سؤالات بالینی پاسخ دهند.

@Modern_Learning_for_GenZ