در چند دهه اخیر، شاهد پیشرفت چشمگیری در مدل‌های هوش مصنوعی بوده‌ایم که انجام وظایفی را ممکن ساخته‌اند که پیش‌تر تنها به دست انسان‌ها و در فرآیندهای پیچیده تصمیم‌گیری و اجرایی انجام می‌شد. این مقاله تحقیقاتی که توسط CLOXLABS تهیه شده است، مدل‌های o1 شرکت OpenAI را بررسی می‌کند و نقش آن‌ها را در تقویت توانایی‌های انسانی در حوزه‌های مختلف مورد تحلیل قرار می‌دهد. ما به عملکرد پایه‌ای برخی از این مدل‌های پیشرفته، مقایسه آن‌ها با پرکاربردترین هوش مصنوعی حال حاضر یعنی GPT-4o، و همچنین به حوزه‌هایی که مدل‌های o1 می‌توانند به طور خاص در آن‌ها کاربرد داشته باشند، کارایی بیشتری داشته باشند یا حتی در حل مسائل پیچیده و حساس مورد استفاده قرار بگیرند، خواهیم پرداخت.

◈ معرفی مدل‌ها

📌 OpenAI O1

مدل O1 یکی از جدیدترین محصولات OpenAI است که بر بهینه‌سازی عملکرد در سناریوهای پیچیده و خاص تمرکز دارد. این مدل توانایی پردازش اطلاعات را در محیط‌های پویا افزایش داده و به‌طور ویژه برای حل مسائل حساس و تصمیم‌گیری‌های چندمرحله‌ای طراحی شده است.

📌 GPT-4o

مدل GPT-4o نسخه ارتقایافته از سری GPT است که به‌عنوان یک هوش مصنوعی چندوجهی، قادر به پردازش متون، تصاویر، و داده‌های صوتی با دقت بالا است. این مدل به دلیل بهینه‌سازی پردازش و تعامل طبیعی با کاربران، در حال حاضر یکی از پرکاربردترین مدل‌های زبان در دنیاست.

مطالعات و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی عموماً دارای روندی رو به بهبود بوده‌اند، به‌گونه‌ای که با هر نسخه‌ی جدید، عملکرد مدل ارتقا می‌یابد. با این حال، مدل‌های O1 شرکت OpenAI تفاوت قابل‌توجهی دارند؛ چراکه این مدل‌ها صرفاً پیش‌بینی‌کننده نیستند، بلکه توانایی حل مسائل منطقی را دارند و می‌توانند استدلال و تفکر عمیق را در ساختار خود جای دهند. با این وجود، تشخیص اینکه این پیشرفت‌ها در چه زمان و چگونه می‌توانند کاربردی باشند، نقش مهمی در استفاده‌ی بهینه از آن‌ها در کسب‌وکارهای امروزی یا فعالیت‌های هنری دارد. این مقاله قصد دارد مشخص کند که مدل‌های O1 در چه مواردی بیشترین مزیت را دارند و در چه شرایطی استفاده از مدل‌های ساده‌تر، مانند GPT-4o که بر تولید محتوای هوش مصنوعی متمرکز است، گزینه‌ی بهتری محسوب می‌شود.

◈ بررسی کلی مدل OpenAI O1 (با کد STRAWBERRY)

مدل‌های O1 به نوعی یک پارادایم جدید به نام “استدلال به عنوان بازتاب” را معرفی می‌کنند. برخلاف GPT-4o که پاسخ‌ها را فوراً بر اساس توکن‌های پیش‌بینی‌شده تولید می‌کند، مدل‌های O1 قبل از ارائه پاسخ، ابتدا روی درخواست کاربر فکر می‌کنند، ایده‌های خود را بازبینی کرده و سپس پاسخی سنجیده ارائه می‌دهند. این فرآیند که “زنجیره تفکر” (Chain of Thought) نامیده می‌شود، باعث می‌شود که این مدل‌ها بتوانند گزینه‌های مختلف را بررسی کرده و حتی در طی پردازش، خطاهایی را شناسایی و اصلاح کنند تا در نهایت بهترین خروجی را ارائه دهند.

با تمام مزایایی که این مدل‌ها دارند، یکی از نقاط ضعف آن‌ها این است که توانایی مرور وب و استفاده از ابزارهای خارجی (یا حتی نسخه‌های سفارشی‌شده از GPT) را ندارند. این موضوع باعث می‌شود که در برخی موارد عملکرد آن‌ها محدودتر از مدل‌های دیگر باشد. با این حال، انتظار می‌رود که OpenAI در نسخه‌های بعدی O1 این کاستی‌ها را با افزودن قابلیت‌های بیشتر برطرف کند.

◈ موارد کلیدی استفاده از مدل هوش مصنوعی o1

📌 توسعه استراتژی

مدل‌های O1 قادرند وظایف پیچیده را به مراحل کوچک‌تر و قابل اجرا تقسیم کنند. این ویژگی به آن‌ها امکان می‌دهد تا استراتژی‌هایی را برای ورود به بازار، تعیین قیمت، و مدل‌های بازاریابی طراحی کنند. یکی از مزایای این مدل‌ها این است که می‌توانند گزینه‌های مختلف را بررسی کرده و هزینه و مزایای هر یک را ارزیابی کنند. آزمایش های CLOXLABS نشان داد که در یک سناریوی توسعه بازار، مدل O1 جزئیات عمیقی درباره‌ی نحوه ورود به بازار هدف، موقعیت‌یابی برند، نحوه جذب نیرو، شناسایی شرکا و مناطق بالقوه برای گسترش ارائه داد. درحالی‌که GPT-4o نیز پاسخی مشابه ارائه کرد، اما سطح تفکر و تحلیل آن به اندازه O1 نبود.

✅ نتیجه: مدل O1 برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی سطح بالا و پیچیده عالی است، اما در برخی از استراتژی‌های عمومی، GPT-4o نیز کفایت می‌کند.

📌 کدنویسی و مهندسی نرم‌افزار

مدل‌های O1 در انجام وظایف مرتبط با توسعه نرم‌افزار، به‌ویژه در پروژه‌های Full-Stack، بررسی کدها و ایجاد مجموعه داده‌های شبیه‌سازی‌شده، بسیار مؤثر عمل کرده‌اند. این مدل‌ها قادرند کد تولید شده را مورد بازبینی قرار داده و حتی پیش از ارائه خروجی نهایی، نتایج را مجدداً بررسی کنند.

مقایسه با GPT-4o نشان داد که هر دو مدل می‌توانند کدهای کاربردی تولید کنند، اما O1 با فرآیند بازنگری و خودتصحیح، آزمایش‌های توسعه را کوتاه‌تر می‌کند. بااین‌حال، در پروژه‌های پیچیده با چندین رابط کاربری و سیستم‌های یکپارچه، برتری O1 بیشتر محسوس بود.

✅ نتیجه: مدل O1 برای پروژه‌های پیچیده‌تر و توسعه نرم‌افزار در مقیاس بزرگ مناسب‌تر است، اما GPT-4o همچنان برای وظایف استاندارد کدنویسی عملکرد خوبی دارد.

📌 تحقیق و کشف دانش

یکی از ویژگی‌های برجسته مدل‌های O1-Preview توانایی آن‌ها در تحلیل عمیق اطلاعات و ارائه بینش‌های دقیق‌تر است. برای مثال، در یک آزمایش که به مدل‌ها وظیفه بهبود سلامت سگ‌ها، به‌ویژه رژیم غذایی ایده‌آل آن‌ها داده شد، مدل O1 یک استراتژی کاملاً مشخص ارائه کرد. این مدل نه‌تنها اهمیت اسیدهای چرب امگا-۳ را توضیح داد، بلکه عوامل دیگری مانند پری‌بیوتیک‌ها، نسبت‌های چربی ایده‌آل، و مهارت‌های لازم در طراحی رژیم غذایی را نیز در نظر گرفت.

مدل GPT-4o نیز اطلاعات مشابهی ارائه کرد، اما چیزی که مدل O1 را متمایز کرد، نحوه‌ی ساختاردهی و ارائه‌ی نتایج تحقیق بود. این مدل نه‌تنها کمبودهای تحقیق را شناسایی کرد، بلکه پیشنهادهایی برای جستجوی عمیق‌تر در موضوع ارائه داد.

✅ نتیجه: مدل‌های O1 برای محققان، دانشمندان و افرادی که به تحلیل‌های عمیق و پوشش جامع اطلاعات نیاز دارند، بسیار ارزشمند هستند، چراکه هم دامنه اطلاعات را گسترش می‌دهند و هم راهنمایی‌هایی برای تحقیقات بیشتر ارائه می‌کنند.

📌 استدلال ریاضی

علی‌رغم پیشرفت‌های هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی تاکنون در منطق ریاضی به تسلط کامل نرسیده‌اند. اما مدل‌های O1 به‌طور ویژه برای مقابله با این چالش بهینه‌سازی شده‌اند.

در آزمایشی که شامل تحلیل مالی و بررسی “اختیار خرید تحت پوشش” (Covered Call Option) بود، مدل O1 پاسخ‌های دقیق و حرفه‌ای ارائه داد. درحالی‌که GPT-4o نیز به نتایج درستی رسید، اما زمان پاسخ‌دهی کندتر بود و توضیحاتش ساختاریافته نبود که در تصمیم‌گیری‌های آنی می‌تواند موجب سردرگمی شود.

◈ نتیجه‌گیری مقایسه

“مدل‌های O1 نشان‌دهنده مرحله‌ای جدید از تکامل هوش مصنوعی هستند که در آن تأکید بر تفکر و استدلال است، نه صرفاً پیش‌بینی. این مدل‌ها در محیط‌هایی که نیاز به تجزیه‌وتحلیل عمیق و تدوین استراتژی دارند، عملکردی فوق‌العاده دارند. بااین‌حال، در حدود ۹۰٪ از موارد، چنین سطحی از تفکر ضروری نیست و توانایی‌های GPT-4o برای بسیاری از وظایف کاملاً کافی است.”

🔹 چالش هزینه-فایده: کسب‌وکارها و توسعه‌دهندگان باید بین قدرت پردازشی مورد نیاز و عمق تفکر هوش مصنوعی تعادل برقرار کنند، چراکه این دو عامل ارتباط مستقیمی با یکدیگر دارند. در سناریوهایی که پاسخ‌های سریع و قابل پیش‌بینی ضروری هستند، GPT-4o انتخابی بهینه است.

🔹 اما در حوزه‌هایی مانند مدیریت استراتژیک، طراحی نرم‌افزارهای پیچیده، و تحقیقات پیشرفته، به‌ویژه در مواردی که امکان جمع‌آوری تمام داده‌ها و تحلیل آن‌ها در یک مدل وجود ندارد، مدل‌های O1 ارزشمند خواهند بود.

// توسط تیم کلاکس مدیا

برای آموزش های بیشتر از طریق لینک زیر، کانال یوتیوب تیم مارو دنبال کنید.