الگو:فهرست رهنمودها

<mediawiki xmlns="http://www.mediawiki.org/xml/export-0.11/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.mediawiki.org/xml/export-0.11/ http://www.mediawiki.org/xml/export-0.11.xsd" version="0.11" xml:lang="fa">
  <siteinfo>
    <sitename>ویکی‌کتاب</sitename>
    <dbname>fawikibooks</dbname>
    <base>https://fa.wikibooks.org/wiki/%D8%B5%D9%81%D8%AD%D9%87%D9%94_%D8%A7%D8%B5%D9%84%DB%8C</base>
    <generator>MediaWiki 1.48.0-wmf.1</generator>
    <case>first-letter</case>
    <namespaces>
      <namespace key="-2" case="first-letter">مدیا</namespace>
      <namespace key="-1" case="first-letter">ویژه</namespace>
      <namespace key="0" case="first-letter" />
      <namespace key="1" case="first-letter">بحث</namespace>
      <namespace key="2" case="first-letter">کاربر</namespace>
      <namespace key="3" case="first-letter">بحث کاربر</namespace>
      <namespace key="4" case="first-letter">ویکی‌کتاب</namespace>
      <namespace key="5" case="first-letter">بحث ویکی‌کتاب</namespace>
      <namespace key="6" case="first-letter">پرونده</namespace>
      <namespace key="7" case="first-letter">بحث پرونده</namespace>
      <namespace key="8" case="first-letter">مدیاویکی</namespace>
      <namespace key="9" case="first-letter">بحث مدیاویکی</namespace>
      <namespace key="10" case="first-letter">الگو</namespace>
      <namespace key="11" case="first-letter">بحث الگو</namespace>
      <namespace key="12" case="first-letter">راهنما</namespace>
      <namespace key="13" case="first-letter">بحث راهنما</namespace>
      <namespace key="14" case="first-letter">رده</namespace>
      <namespace key="15" case="first-letter">بحث رده</namespace>
      <namespace key="102" case="first-letter">کتاب‌آشپزی</namespace>
      <namespace key="103" case="first-letter">بحث کتاب‌آشپزی</namespace>
      <namespace key="110" case="first-letter">ویکی‌کودک</namespace>
      <namespace key="111" case="first-letter">بحث ویکی‌کودک</namespace>
      <namespace key="112" case="first-letter">موضوع</namespace>
      <namespace key="113" case="first-letter">بحث موضوع</namespace>
      <namespace key="710" case="first-letter">TimedText</namespace>
      <namespace key="711" case="first-letter">TimedText talk</namespace>
      <namespace key="828" case="first-letter">پودمان</namespace>
      <namespace key="829" case="first-letter">بحث پودمان</namespace>
      <namespace key="1728" case="first-letter">Event</namespace>
      <namespace key="1729" case="first-letter">Event talk</namespace>
    </namespaces>
  </siteinfo>
  <page>
    <title>الگو:فهرست رهنمودها</title>
    <ns>10</ns>
    <id>6800</id>
    <revision>
      <id>136160</id>
      <parentid>135322</parentid>
      <timestamp>2026-11-03T06:07:58Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Vivairan2</username>
        <id>28134</id>
      </contributor>
      <origin>136160</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="2593" sha1="kefdql3cluuynaefwkjzf6h0mr21vv5" xml:space="preserve">{{جعبه‌راهنما
|نام=[[وک:ره|رهنمودهای ویکی‌کتاب]]
|عنوان۱=محتوا
|گروه۱=[[w:fa:ویکی‌پدیا:تعارض منافع|تعارض منافع]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:کپی مکنید|کپی مکنید]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:ابهام‌زدایی|ابهام‌زدایی]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:چرندیات محض|چرندیات محض]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:جعل مکنید|جعل مکنید]] &lt;br /&gt; [[w:fa:ویکی‌پدیا:صفحه‌های کاربری|صفحه‌های کاربری]]&lt;br /&gt; [[ویکی‌کتاب:ناسزاگویی|ناسزاگویی]]&lt;br /&gt;
|عنوان۲=طبقه‌بندی
|گروه۲=[[w:fa:ویکی‌پدیا:زیرصفحه|زیرصفحه‌ها]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:رده‌ها، فهرست‌ها و جعبه‌فهرست‌ها|رده‌ها، فهرست‌ها، جعبه‌ها]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:رهنمود فهرست‌ها|فهرست‌ها]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:رده‌بندی|رده‌ها]]

|عنوان۳=ویرایش
|گروه۳=[[w:fa:ویکی‌پدیا:جسور باشید|جسور باشید]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:وب را بسازید|وب را بسازید]] &lt;br /&gt;[[w:fa:راهنما:خلاصه ویرایش|خلاصه ویرایش]]&lt;br /&gt;

|عنوان۴=بحث
|گروه۴=[[w:fa:ویکی‌پدیا:رهنمود صفحه بحث|صفحه بحث]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:امضا|امضا کنید]]

|عنوان۵=رفتار
|گروه۵=[[w:fa:ویکی‌پدیا:نزاکت|نزاکت]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:برای بیان دیدگاه خود اخلال‌گری نکنید|اخلال‌گری نکنید]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:آداب معاشرت|آداب معاشرت]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:فرهنگ شهروندی|فرهنگ شهروندی]]&lt;br /&gt;[[ویکی‌کتاب:لطفاً با چماق به استقبال تازه‌واردها نروید|تازه‌کاران را نزنید!]]&lt;br /&gt;[[w:fa:ویکی‌پدیا:صفحه‌های کاربری|صفحه‌های کاربری]]
}}
[[en:Template:Guideline list]]
[[ml:ഫലകം:മാര്‍ഗ്ഗരേഖകളുടെ പട്ടിക]]
[[pt:Predefinição:Lista de recomendações]]
[[th:แม่แบบ:กล่องแนวปฏิบัติ]]
[[uk:Шаблон:Вікіпедія:Правила і поради]]
[[vi:Bản mẫu:Danh sách hướng dẫn]]
[[yi:מוסטער:אנווייזונגען ליסטע]]
[[zh:Template:指引列表]]</text>
      <sha1>kefdql3cluuynaefwkjzf6h0mr21vv5</sha1>
    </revision>
  </page>
  <page>
    <title>ویکی‌کتاب:سیاست جلوگیری از گسترش محتوا با کمک هوش مصنوعی و ترجمه ماشینی</title>
    <ns>4</ns>
    <id>42279</id>
    <revision>
      <id>136153</id>
      <parentid>136147</parentid>
      <timestamp>2026-11-03T04:44:02Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Vivairan2</username>
        <id>28134</id>
      </contributor>
      <comment>/* مفاهیم اصلی */</comment>
      <origin>136153</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="14989" sha1="oq1u4spg3h6tjckbwbzlu3voomydzv7" xml:space="preserve">==مفاهیم اصلی==
'''هوش مصنوعی:''' هوش مصنوعی یا هوشواره (سَرنام انگلیسی: AI) هوشی است که به‌دست ماشین‌ها پدید می‌آید، در برابر هوش طبیعی که توسط جانوران شامل انسان‌ها نمایش می‌یابد. هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ میلادی تبدیل به شاخه‌ای آکادمیک شد و در سال‌های پس از آن چندین موج خوش‌بینی را تجربه کرده و دوباره دچار امواج ناامیدی شد (که به آن «زمستان AI» می‌گویند). هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندان این علم باشد ارائه نشده است و این به هیچ وجه مایهٔ تعجب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز به‌طور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده است. یکی از جنبه‌های استفاده از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی (پزط) به برنامه‌ها اجازه می‌دهد تا به زبان‌های انسانی بخوانند، بنویسند و ارتباط برقرار کنند. مسائل خاص شامل بازشناسی گفتار، تولید گفتار، ترجمه ماشینی، استخراج اطلاعات، بازیابی اطلاعات و پرسش و پاسخ است.

'''ترجمه ماشینی:''' ترجمهٔ ماشینی (به انگلیسی: Machine translation) با کوته‌نوشت MT، زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی محاسباتی است که نحوه استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر را بررسی می‌کند. در ترجمهٔ ماشینی ویژگی‌هایی وجود دارد که نه تنها از نظر جاذبه و کشش علمی، بلکه، از دیدگاه اقتصادی و دیگر ضرورت‌ها و اقتضاهای عصر، انجام آن را کاملاً توجیه می‌کند. به عنوان مثال، در مقر سازمان ناتو در بروکسل و جامعه اروپا علی‌رغم آنکه حدود ۱۲۰۰ مترجم ورزیده به کار اشتغال دارند، در حال حاضر از ترجمه ماشینی نیز استفاده می‌شود. دلیل این امر خوب بودن سرعت و هزینه ترجمه ماشینی است. میزان کاری که مترجمی ورزیده در خلال چندین روز انجام می‌دهد، توسط کامپیوتر در عرض چند دقیقه انجام می‌شود.

'''یادگیری ماشینی''' (Machine Learning) و '''یادگیری عمیق''' (Deep Learning) که به سیستم‌ها امکان می‌دهند از طریق تجربه و داده‌ها بهبود پیدا کنند.

==مشکل‌های هوش مصنوهی==
پیشرفت‌های چشمگیر هوش مصنوعی، نگرانی‌هایی درباره خطرات  مختلف از جمله خطر برای نیروی کار به‌وجود آورده است؛ از احتمال جایگزینی انسان‌ها در برخی مشاغل گرفته تا نیاز به مهارت‌های جدید برای تطبیق با دنیای مبتنی بر AI. تولید محتوا چه در قالب نوشتار (مقالات، خبرها، پست‌های وبلاگ) و چه در قالب‌های چندرسانه‌ای (تصویر و ویدئو)، یکی از حوزه‌هایی است که به شدت تحت تأثیر فناوری هوش مصنوعی قرار گرفته است. امروزه مدل‌های زبانی پیشرفته مانند آنچه در چت‌بات‌های مدرن مشاهده می‌کنیم، می‌توانند در کسری از ثانیه متونی تقریباً قابل‌قبول تولید کنند. 

محتوایی که کاملاً توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، غالباً از کیفیت و خلاقیت کمتری نسبت به آثار انسانی برخوردار است. هرچند یک متن نوشته‌شده توسط AI ممکن است از نظر گرامری و ساختاری صحیح به نظر برسد، اغلب فاقد عمق، ظرافت‌های بیانی و بینش منحصربه‌فردی است که نویسنده انسانی می‌تواند ارائه دهد. علاوه بر این، AI در تولید محتوا ممکن است اشتباهات یا سوگیری‌های ناخواسته داشته باشد که نیاز به بازبینی توسط ویراستاران انسانی دارد. برای تولید محتوای جذاب و مفید، همچنان به خلاقیت، تجربه و قضاوت انسانی نیاز است؛ چیزی که الگوریتم‌ها به تنهایی قادر به تامین آن نیستند. 
===مشکل حق تکثیر===
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. تکنیک‌های مورد استفاده برای به دست آوردن این داده‌ها، نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی، نظارت و حق تکثیر ایجاد کرده است. در اوایل دهه ۲۰۲۰، هوش مصنوعی مولد شروع به ایجاد تصاویر، صداها و متونی کرد که تقریباً از عکس‌ها، ضبط‌ها یا نوشته‌های واقعی انسان قابل تشخیص نیستند، در حالی که ویدیوهای واقع‌گرایانه تولید شده توسط هوش مصنوعی در اواسط دهه ۲۰۲۰ امکان‌پذیر شدند. این امکان برای بازیگران مخرب وجود دارد که از این فناوری برای ایجاد حجم عظیمی از اطلاعات نادرست یا تبلیغات سیاسی استفاده کنند؛ یکی از این استفاده‌های مخرب بالقوه، دیپ‌فیک‌ها برای تبلیغات سیاسی محاسباتی است. جفری هینتون، پیشگام هوش مصنوعی، نگرانی خود را از اینکه هوش مصنوعی «رهبران اقتدارگرا را قادر می‌سازد تا رأی‌دهندگان خود را» در مقیاس وسیع، در کنار سایر خطرات، دستکاری کنند، ابراز کرد. طبق قوانین کنونی (در اکثر کشورهای جهان و کنوانسیون‌های بین‌المللی)، تصاویری که ۱۰۰٪ توسط هوش مصنوعی خلق می‌شوند، قابل ثبت قانونی نیستند. چون هوش مصنوعی این تصاویر را با ترکیب کردن میلیون‌ها اثر هنری دیگران ساخته است. این موضوع برای متن نیز صادق است. 
===مشکل سوگیری===
از دیگر سو، کاربردهای یادگیری ماشین می‌توانند سوگیرانه باشند اگر از داده‌های سوگیرانه یاد بگیرند. ممکن است توسعه‌دهندگان از وجود این سوگیری آگاه نباشند. در ۲۸ ژوئن ۲۰۱۵، ویژگی جدید برچسب‌گذاری تصویر در گوگل فوتوز به اشتباه جکی آلسین و دوستش را به دلیل سیاه‌پوست بودن به عنوان «گوریل» شناسایی کرد. این سیستم بر روی مجموعه‌داده‌ای آموزش دیده بود که تصاویر بسیار کمی از افراد سیاه‌پوست داشت، مشکلی که «نابرابری حجم نمونه» نامیده می‌شود. یک برنامه می‌تواند تصمیمات سوگیرانه‌ای بگیرد حتی اگر داده‌ها به صراحت به یک ویژگی مشکل‌ساز (مانند «نژاد» یا «جنسیت») اشاره نکنند. این ویژگی با ویژگی‌های دیگر (مانند «آدرس»، «سابقه خرید» یا «نام کوچک») همبستگی خواهد داشت و برنامه بر اساس این ویژگی‌ها همان تصمیماتی را خواهد گرفت که بر اساس «نژاد» یا «جنسیت» می‌گرفت. موریتس هارت گفت: «قوی‌ترین واقعیت در این حوزه تحقیقاتی این است که انصاف از طریق نادیده‌گرفتن کار نمی‌کند.»

===سرقت ادبی===
یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی سرقت ادبی است. همانطور که می‌دانید برای اینکه بتوانید از این ابزار برای تولید محتوا استفاده کنید، باید سوال خود را وارد کنید.

این ابزار بر اساس اطلاعات و دیتاهایی که در آن ذخیره شده‌اند، بهترین و مناسب‌ترین پاسخ را انتخاب می‌کند و سپس آن را به کاربر نشان می‌دهد. اما در این راستا ممکن است دیتا و اطلاعاتی که نمایش داده می‌شوند، دقیقا برگرفته از متون دیگر باشند و همین امر منجر به سرقت ادبی می‌شود. سرقت ادبی یکی از بزرگترین مشکلاتی است که می‌تواند کیفیت محتواهای شما را به شدت تحت تاثیر قرار دهد و از مهم‌ترین معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی به شمار می‌رود.
===کاهش ارزش محتوا===
مسئله دیگری که به عنوان یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود، کاهش ارزش محتوا است.

همانطور که می‌دانید امروزه موتور گوگل به یک موتور بسیار هوشمند تبدیل شده است و در تلاش است محتواهایی را که بالاترین کیفیت را دارند، به کاربران نشان دهد. به همین دلیل، تلاش کرده است با فعال‌سازی الگوریتم‌های مختلف بهترین محتواها را انتخاب کند. یکی از مواردی که در موتور گوگل اهمیت زیادی دارد مفهوم E-E-A-T است. هر یک از این حروف نماینده مفهوم خاصی هستند: تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار! باید بدانید اگر متون شما این ویژگی‌ها را داشته باشند، به زودی مورد توجه ربات‌های گوگل قرار می‌گیرند و در نتیجه سایت شما پیشرفت می‌کند.

از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی باید به این موضوع اشاره کنیم که تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار در متون تولیدی آن وجود ندارد. زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس متونی که در آن به کار رفته، پاسخ به سوالات را پیدا می‌کنند و هیچ‌گونه تخصص خاصی در زمینه سوالات و یا محتوای تولید شده ندارد. همین امر باعث می‌شود پس از مدتی محتواهایی که مشابه به یکدیگر هستند، تولید شوند و هیچ پیشرفتی در این زمینه رخ نمی‌دهد.

===ناتوانی در ایجاد نگرش جدید===
چرا محتوا تولید می‌شود؟ شاید همین الان بگویید که محتوا برای پاسخ به سوالات مخاطبان ایجاد می‌شود. اما بهتر است بدانید تمامی محتواها به دنبال پاسخ به سوالات مخاطبان نیستند و برخی از آن‌ها می‌توانند نگرش جدیدی را ایجاد کنند.

اگر به سایت‌های خبری توجه داشته باشید و یا علاقه داشته باشید، نقدهای خبری و یا علمی را بخوانید، دیگر صحبت از پاسخ به سوال نیست. بلکه کاربر به دنبال نگرش جدیدی است که به آن دست پیدا کند.

یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی عدم توانایی در ایجاد نگرش است. محتوایی که توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، تنها می‌تواند به سوالات پاسخ دهد و نیاز انسان به آشنایی با نگرش‌های مختلف را بی‌پاسخ می‌گذارد.

==مشکل‌های ترجمه ماشینی==
===کامل نبودن و دقت پایین===
نخستین ترجمه‌ای که به‌طور کامل توسط رایانه انجام شد، ترجمهٔ متنی بود از زبان انگلیسی به زبان روسی. گر چه از آن زمان تاکنون فناوری ترجمهٔ ماشینی رشد زیادی داشته‌است، هنوز هم نقص‌های فراوانی را داراست. اصولاً چون کامپیوترها نمی‌توانند مانند انسان هوشمند باشند، ترجمه‌ای هم که توسط آن‌ها انجام شود، ترجمهٔ کاملی نخواهد بود. نمی‌توان انتظار داشت که با استفاده از یک نرم‌افزار مترجم، هر متنی به آسانی ترجمه شود. نرم‌افزارهای مترجم، در بهترین حالت، عمل ترجمه را با دقتی در حدود ۷۰ درصد انجام می‌دهند. برای به دست آوردن نتیجه بهتر، لازم است قبل و بعد از ترجمه، مقداری ویرایش روی متن انجام شود. بسنده کردن به ترجمهٔ ماشین بدون ویرایش مجدد آن، این حقیقت را که ارتباطات بوسیلهٔ زبان انسان با مفاهیم نهفته شده در آن است، نادیده می‌گیرد؛ و حقیقت دیگر این است که حتی متون کاملاً ترجمه شده توسط انسان نیز ممکن است خطا و اشتباه داشته‌است.
==وضعیت قانون‌گذاری برای هوش مصنوعی در ویکی‌پدیای فارسی==
در ویکی‌پدیای فارسی گفته شده «متنی که توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تولید شود، اغلب با چندین مورد از سیاست‌های اصلی محتوایی ویکی‌پدیا در تعارض است. به همین دلیل، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید یا بازنویسی محتوای مقاله ممنوع است»</text>
      <sha1>oq1u4spg3h6tjckbwbzlu3voomydzv7</sha1>
    </revision>
    <revision>
      <id>136154</id>
      <parentid>136153</parentid>
      <timestamp>2026-11-03T04:50:10Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Vivairan2</username>
        <id>28134</id>
      </contributor>
      <comment>/* سرقت ادبی */</comment>
      <origin>136154</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="14989" sha1="iefbgfrjj6bmlqdf06fiz9jd61es4rl" xml:space="preserve">==مفاهیم اصلی==
'''هوش مصنوعی:''' هوش مصنوعی یا هوشواره (سَرنام انگلیسی: AI) هوشی است که به‌دست ماشین‌ها پدید می‌آید، در برابر هوش طبیعی که توسط جانوران شامل انسان‌ها نمایش می‌یابد. هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ میلادی تبدیل به شاخه‌ای آکادمیک شد و در سال‌های پس از آن چندین موج خوش‌بینی را تجربه کرده و دوباره دچار امواج ناامیدی شد (که به آن «زمستان AI» می‌گویند). هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندان این علم باشد ارائه نشده است و این به هیچ وجه مایهٔ تعجب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز به‌طور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده است. یکی از جنبه‌های استفاده از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی (پزط) به برنامه‌ها اجازه می‌دهد تا به زبان‌های انسانی بخوانند، بنویسند و ارتباط برقرار کنند. مسائل خاص شامل بازشناسی گفتار، تولید گفتار، ترجمه ماشینی، استخراج اطلاعات، بازیابی اطلاعات و پرسش و پاسخ است.

'''ترجمه ماشینی:''' ترجمهٔ ماشینی (به انگلیسی: Machine translation) با کوته‌نوشت MT، زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی محاسباتی است که نحوه استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر را بررسی می‌کند. در ترجمهٔ ماشینی ویژگی‌هایی وجود دارد که نه تنها از نظر جاذبه و کشش علمی، بلکه، از دیدگاه اقتصادی و دیگر ضرورت‌ها و اقتضاهای عصر، انجام آن را کاملاً توجیه می‌کند. به عنوان مثال، در مقر سازمان ناتو در بروکسل و جامعه اروپا علی‌رغم آنکه حدود ۱۲۰۰ مترجم ورزیده به کار اشتغال دارند، در حال حاضر از ترجمه ماشینی نیز استفاده می‌شود. دلیل این امر خوب بودن سرعت و هزینه ترجمه ماشینی است. میزان کاری که مترجمی ورزیده در خلال چندین روز انجام می‌دهد، توسط کامپیوتر در عرض چند دقیقه انجام می‌شود.

'''یادگیری ماشینی''' (Machine Learning) و '''یادگیری عمیق''' (Deep Learning) که به سیستم‌ها امکان می‌دهند از طریق تجربه و داده‌ها بهبود پیدا کنند.

==مشکل‌های هوش مصنوهی==
پیشرفت‌های چشمگیر هوش مصنوعی، نگرانی‌هایی درباره خطرات  مختلف از جمله خطر برای نیروی کار به‌وجود آورده است؛ از احتمال جایگزینی انسان‌ها در برخی مشاغل گرفته تا نیاز به مهارت‌های جدید برای تطبیق با دنیای مبتنی بر AI. تولید محتوا چه در قالب نوشتار (مقالات، خبرها، پست‌های وبلاگ) و چه در قالب‌های چندرسانه‌ای (تصویر و ویدئو)، یکی از حوزه‌هایی است که به شدت تحت تأثیر فناوری هوش مصنوعی قرار گرفته است. امروزه مدل‌های زبانی پیشرفته مانند آنچه در چت‌بات‌های مدرن مشاهده می‌کنیم، می‌توانند در کسری از ثانیه متونی تقریباً قابل‌قبول تولید کنند. 

محتوایی که کاملاً توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، غالباً از کیفیت و خلاقیت کمتری نسبت به آثار انسانی برخوردار است. هرچند یک متن نوشته‌شده توسط AI ممکن است از نظر گرامری و ساختاری صحیح به نظر برسد، اغلب فاقد عمق، ظرافت‌های بیانی و بینش منحصربه‌فردی است که نویسنده انسانی می‌تواند ارائه دهد. علاوه بر این، AI در تولید محتوا ممکن است اشتباهات یا سوگیری‌های ناخواسته داشته باشد که نیاز به بازبینی توسط ویراستاران انسانی دارد. برای تولید محتوای جذاب و مفید، همچنان به خلاقیت، تجربه و قضاوت انسانی نیاز است؛ چیزی که الگوریتم‌ها به تنهایی قادر به تامین آن نیستند. 
===مشکل حق تکثیر===
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. تکنیک‌های مورد استفاده برای به دست آوردن این داده‌ها، نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی، نظارت و حق تکثیر ایجاد کرده است. در اوایل دهه ۲۰۲۰، هوش مصنوعی مولد شروع به ایجاد تصاویر، صداها و متونی کرد که تقریباً از عکس‌ها، ضبط‌ها یا نوشته‌های واقعی انسان قابل تشخیص نیستند، در حالی که ویدیوهای واقع‌گرایانه تولید شده توسط هوش مصنوعی در اواسط دهه ۲۰۲۰ امکان‌پذیر شدند. این امکان برای بازیگران مخرب وجود دارد که از این فناوری برای ایجاد حجم عظیمی از اطلاعات نادرست یا تبلیغات سیاسی استفاده کنند؛ یکی از این استفاده‌های مخرب بالقوه، دیپ‌فیک‌ها برای تبلیغات سیاسی محاسباتی است. جفری هینتون، پیشگام هوش مصنوعی، نگرانی خود را از اینکه هوش مصنوعی «رهبران اقتدارگرا را قادر می‌سازد تا رأی‌دهندگان خود را» در مقیاس وسیع، در کنار سایر خطرات، دستکاری کنند، ابراز کرد. طبق قوانین کنونی (در اکثر کشورهای جهان و کنوانسیون‌های بین‌المللی)، تصاویری که ۱۰۰٪ توسط هوش مصنوعی خلق می‌شوند، قابل ثبت قانونی نیستند. چون هوش مصنوعی این تصاویر را با ترکیب کردن میلیون‌ها اثر هنری دیگران ساخته است. این موضوع برای متن نیز صادق است. 
===مشکل سوگیری===
از دیگر سو، کاربردهای یادگیری ماشین می‌توانند سوگیرانه باشند اگر از داده‌های سوگیرانه یاد بگیرند. ممکن است توسعه‌دهندگان از وجود این سوگیری آگاه نباشند. در ۲۸ ژوئن ۲۰۱۵، ویژگی جدید برچسب‌گذاری تصویر در گوگل فوتوز به اشتباه جکی آلسین و دوستش را به دلیل سیاه‌پوست بودن به عنوان «گوریل» شناسایی کرد. این سیستم بر روی مجموعه‌داده‌ای آموزش دیده بود که تصاویر بسیار کمی از افراد سیاه‌پوست داشت، مشکلی که «نابرابری حجم نمونه» نامیده می‌شود. یک برنامه می‌تواند تصمیمات سوگیرانه‌ای بگیرد حتی اگر داده‌ها به صراحت به یک ویژگی مشکل‌ساز (مانند «نژاد» یا «جنسیت») اشاره نکنند. این ویژگی با ویژگی‌های دیگر (مانند «آدرس»، «سابقه خرید» یا «نام کوچک») همبستگی خواهد داشت و برنامه بر اساس این ویژگی‌ها همان تصمیماتی را خواهد گرفت که بر اساس «نژاد» یا «جنسیت» می‌گرفت. موریتس هارت گفت: «قوی‌ترین واقعیت در این حوزه تحقیقاتی این است که انصاف از طریق نادیده‌گرفتن کار نمی‌کند.»

===سرقت ادبی===
یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی سرقت ادبی است. همانطور که می‌دانید برای اینکه بتوانید از این ابزار برای تولید محتوا استفاده کنید، باید سوال خود را وارد کنید. این ابزار بر اساس اطلاعات و دیتاهایی که در آن ذخیره شده‌اند، بهترین و مناسب‌ترین پاسخ را انتخاب می‌کند و سپس آن را به کاربر نشان می‌دهد. اما در این راستا ممکن است دیتا و اطلاعاتی که نمایش داده می‌شوند، دقیقا برگرفته از متون دیگر باشند و همین امر منجر به سرقت ادبی می‌شود. سرقت ادبی یکی از بزرگترین مشکلاتی است که می‌تواند کیفیت محتواهای شما را به شدت تحت تاثیر قرار دهد و از مهم‌ترین معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی به شمار می‌رود.

===کاهش ارزش محتوا===
مسئله دیگری که به عنوان یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود، کاهش ارزش محتوا است.

همانطور که می‌دانید امروزه موتور گوگل به یک موتور بسیار هوشمند تبدیل شده است و در تلاش است محتواهایی را که بالاترین کیفیت را دارند، به کاربران نشان دهد. به همین دلیل، تلاش کرده است با فعال‌سازی الگوریتم‌های مختلف بهترین محتواها را انتخاب کند. یکی از مواردی که در موتور گوگل اهمیت زیادی دارد مفهوم E-E-A-T است. هر یک از این حروف نماینده مفهوم خاصی هستند: تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار! باید بدانید اگر متون شما این ویژگی‌ها را داشته باشند، به زودی مورد توجه ربات‌های گوگل قرار می‌گیرند و در نتیجه سایت شما پیشرفت می‌کند.

از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی باید به این موضوع اشاره کنیم که تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار در متون تولیدی آن وجود ندارد. زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس متونی که در آن به کار رفته، پاسخ به سوالات را پیدا می‌کنند و هیچ‌گونه تخصص خاصی در زمینه سوالات و یا محتوای تولید شده ندارد. همین امر باعث می‌شود پس از مدتی محتواهایی که مشابه به یکدیگر هستند، تولید شوند و هیچ پیشرفتی در این زمینه رخ نمی‌دهد.

===ناتوانی در ایجاد نگرش جدید===
چرا محتوا تولید می‌شود؟ شاید همین الان بگویید که محتوا برای پاسخ به سوالات مخاطبان ایجاد می‌شود. اما بهتر است بدانید تمامی محتواها به دنبال پاسخ به سوالات مخاطبان نیستند و برخی از آن‌ها می‌توانند نگرش جدیدی را ایجاد کنند.

اگر به سایت‌های خبری توجه داشته باشید و یا علاقه داشته باشید، نقدهای خبری و یا علمی را بخوانید، دیگر صحبت از پاسخ به سوال نیست. بلکه کاربر به دنبال نگرش جدیدی است که به آن دست پیدا کند.

یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی عدم توانایی در ایجاد نگرش است. محتوایی که توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، تنها می‌تواند به سوالات پاسخ دهد و نیاز انسان به آشنایی با نگرش‌های مختلف را بی‌پاسخ می‌گذارد.

==مشکل‌های ترجمه ماشینی==
===کامل نبودن و دقت پایین===
نخستین ترجمه‌ای که به‌طور کامل توسط رایانه انجام شد، ترجمهٔ متنی بود از زبان انگلیسی به زبان روسی. گر چه از آن زمان تاکنون فناوری ترجمهٔ ماشینی رشد زیادی داشته‌است، هنوز هم نقص‌های فراوانی را داراست. اصولاً چون کامپیوترها نمی‌توانند مانند انسان هوشمند باشند، ترجمه‌ای هم که توسط آن‌ها انجام شود، ترجمهٔ کاملی نخواهد بود. نمی‌توان انتظار داشت که با استفاده از یک نرم‌افزار مترجم، هر متنی به آسانی ترجمه شود. نرم‌افزارهای مترجم، در بهترین حالت، عمل ترجمه را با دقتی در حدود ۷۰ درصد انجام می‌دهند. برای به دست آوردن نتیجه بهتر، لازم است قبل و بعد از ترجمه، مقداری ویرایش روی متن انجام شود. بسنده کردن به ترجمهٔ ماشین بدون ویرایش مجدد آن، این حقیقت را که ارتباطات بوسیلهٔ زبان انسان با مفاهیم نهفته شده در آن است، نادیده می‌گیرد؛ و حقیقت دیگر این است که حتی متون کاملاً ترجمه شده توسط انسان نیز ممکن است خطا و اشتباه داشته‌است.
==وضعیت قانون‌گذاری برای هوش مصنوعی در ویکی‌پدیای فارسی==
در ویکی‌پدیای فارسی گفته شده «متنی که توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تولید شود، اغلب با چندین مورد از سیاست‌های اصلی محتوایی ویکی‌پدیا در تعارض است. به همین دلیل، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید یا بازنویسی محتوای مقاله ممنوع است»</text>
      <sha1>iefbgfrjj6bmlqdf06fiz9jd61es4rl</sha1>
    </revision>
    <revision>
      <id>136155</id>
      <parentid>136154</parentid>
      <timestamp>2026-11-03T04:50:42Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Vivairan2</username>
        <id>28134</id>
      </contributor>
      <comment>/* کاهش ارزش محتوا */</comment>
      <origin>136155</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="14984" sha1="kk3cfy9tynh58izrl2fpjrl702dc2q2" xml:space="preserve">==مفاهیم اصلی==
'''هوش مصنوعی:''' هوش مصنوعی یا هوشواره (سَرنام انگلیسی: AI) هوشی است که به‌دست ماشین‌ها پدید می‌آید، در برابر هوش طبیعی که توسط جانوران شامل انسان‌ها نمایش می‌یابد. هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ میلادی تبدیل به شاخه‌ای آکادمیک شد و در سال‌های پس از آن چندین موج خوش‌بینی را تجربه کرده و دوباره دچار امواج ناامیدی شد (که به آن «زمستان AI» می‌گویند). هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندان این علم باشد ارائه نشده است و این به هیچ وجه مایهٔ تعجب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز به‌طور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده است. یکی از جنبه‌های استفاده از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی (پزط) به برنامه‌ها اجازه می‌دهد تا به زبان‌های انسانی بخوانند، بنویسند و ارتباط برقرار کنند. مسائل خاص شامل بازشناسی گفتار، تولید گفتار، ترجمه ماشینی، استخراج اطلاعات، بازیابی اطلاعات و پرسش و پاسخ است.

'''ترجمه ماشینی:''' ترجمهٔ ماشینی (به انگلیسی: Machine translation) با کوته‌نوشت MT، زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی محاسباتی است که نحوه استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر را بررسی می‌کند. در ترجمهٔ ماشینی ویژگی‌هایی وجود دارد که نه تنها از نظر جاذبه و کشش علمی، بلکه، از دیدگاه اقتصادی و دیگر ضرورت‌ها و اقتضاهای عصر، انجام آن را کاملاً توجیه می‌کند. به عنوان مثال، در مقر سازمان ناتو در بروکسل و جامعه اروپا علی‌رغم آنکه حدود ۱۲۰۰ مترجم ورزیده به کار اشتغال دارند، در حال حاضر از ترجمه ماشینی نیز استفاده می‌شود. دلیل این امر خوب بودن سرعت و هزینه ترجمه ماشینی است. میزان کاری که مترجمی ورزیده در خلال چندین روز انجام می‌دهد، توسط کامپیوتر در عرض چند دقیقه انجام می‌شود.

'''یادگیری ماشینی''' (Machine Learning) و '''یادگیری عمیق''' (Deep Learning) که به سیستم‌ها امکان می‌دهند از طریق تجربه و داده‌ها بهبود پیدا کنند.

==مشکل‌های هوش مصنوهی==
پیشرفت‌های چشمگیر هوش مصنوعی، نگرانی‌هایی درباره خطرات  مختلف از جمله خطر برای نیروی کار به‌وجود آورده است؛ از احتمال جایگزینی انسان‌ها در برخی مشاغل گرفته تا نیاز به مهارت‌های جدید برای تطبیق با دنیای مبتنی بر AI. تولید محتوا چه در قالب نوشتار (مقالات، خبرها، پست‌های وبلاگ) و چه در قالب‌های چندرسانه‌ای (تصویر و ویدئو)، یکی از حوزه‌هایی است که به شدت تحت تأثیر فناوری هوش مصنوعی قرار گرفته است. امروزه مدل‌های زبانی پیشرفته مانند آنچه در چت‌بات‌های مدرن مشاهده می‌کنیم، می‌توانند در کسری از ثانیه متونی تقریباً قابل‌قبول تولید کنند. 

محتوایی که کاملاً توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، غالباً از کیفیت و خلاقیت کمتری نسبت به آثار انسانی برخوردار است. هرچند یک متن نوشته‌شده توسط AI ممکن است از نظر گرامری و ساختاری صحیح به نظر برسد، اغلب فاقد عمق، ظرافت‌های بیانی و بینش منحصربه‌فردی است که نویسنده انسانی می‌تواند ارائه دهد. علاوه بر این، AI در تولید محتوا ممکن است اشتباهات یا سوگیری‌های ناخواسته داشته باشد که نیاز به بازبینی توسط ویراستاران انسانی دارد. برای تولید محتوای جذاب و مفید، همچنان به خلاقیت، تجربه و قضاوت انسانی نیاز است؛ چیزی که الگوریتم‌ها به تنهایی قادر به تامین آن نیستند. 
===مشکل حق تکثیر===
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. تکنیک‌های مورد استفاده برای به دست آوردن این داده‌ها، نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی، نظارت و حق تکثیر ایجاد کرده است. در اوایل دهه ۲۰۲۰، هوش مصنوعی مولد شروع به ایجاد تصاویر، صداها و متونی کرد که تقریباً از عکس‌ها، ضبط‌ها یا نوشته‌های واقعی انسان قابل تشخیص نیستند، در حالی که ویدیوهای واقع‌گرایانه تولید شده توسط هوش مصنوعی در اواسط دهه ۲۰۲۰ امکان‌پذیر شدند. این امکان برای بازیگران مخرب وجود دارد که از این فناوری برای ایجاد حجم عظیمی از اطلاعات نادرست یا تبلیغات سیاسی استفاده کنند؛ یکی از این استفاده‌های مخرب بالقوه، دیپ‌فیک‌ها برای تبلیغات سیاسی محاسباتی است. جفری هینتون، پیشگام هوش مصنوعی، نگرانی خود را از اینکه هوش مصنوعی «رهبران اقتدارگرا را قادر می‌سازد تا رأی‌دهندگان خود را» در مقیاس وسیع، در کنار سایر خطرات، دستکاری کنند، ابراز کرد. طبق قوانین کنونی (در اکثر کشورهای جهان و کنوانسیون‌های بین‌المللی)، تصاویری که ۱۰۰٪ توسط هوش مصنوعی خلق می‌شوند، قابل ثبت قانونی نیستند. چون هوش مصنوعی این تصاویر را با ترکیب کردن میلیون‌ها اثر هنری دیگران ساخته است. این موضوع برای متن نیز صادق است. 
===مشکل سوگیری===
از دیگر سو، کاربردهای یادگیری ماشین می‌توانند سوگیرانه باشند اگر از داده‌های سوگیرانه یاد بگیرند. ممکن است توسعه‌دهندگان از وجود این سوگیری آگاه نباشند. در ۲۸ ژوئن ۲۰۱۵، ویژگی جدید برچسب‌گذاری تصویر در گوگل فوتوز به اشتباه جکی آلسین و دوستش را به دلیل سیاه‌پوست بودن به عنوان «گوریل» شناسایی کرد. این سیستم بر روی مجموعه‌داده‌ای آموزش دیده بود که تصاویر بسیار کمی از افراد سیاه‌پوست داشت، مشکلی که «نابرابری حجم نمونه» نامیده می‌شود. یک برنامه می‌تواند تصمیمات سوگیرانه‌ای بگیرد حتی اگر داده‌ها به صراحت به یک ویژگی مشکل‌ساز (مانند «نژاد» یا «جنسیت») اشاره نکنند. این ویژگی با ویژگی‌های دیگر (مانند «آدرس»، «سابقه خرید» یا «نام کوچک») همبستگی خواهد داشت و برنامه بر اساس این ویژگی‌ها همان تصمیماتی را خواهد گرفت که بر اساس «نژاد» یا «جنسیت» می‌گرفت. موریتس هارت گفت: «قوی‌ترین واقعیت در این حوزه تحقیقاتی این است که انصاف از طریق نادیده‌گرفتن کار نمی‌کند.»

===سرقت ادبی===
یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی سرقت ادبی است. همانطور که می‌دانید برای اینکه بتوانید از این ابزار برای تولید محتوا استفاده کنید، باید سوال خود را وارد کنید. این ابزار بر اساس اطلاعات و دیتاهایی که در آن ذخیره شده‌اند، بهترین و مناسب‌ترین پاسخ را انتخاب می‌کند و سپس آن را به کاربر نشان می‌دهد. اما در این راستا ممکن است دیتا و اطلاعاتی که نمایش داده می‌شوند، دقیقا برگرفته از متون دیگر باشند و همین امر منجر به سرقت ادبی می‌شود. سرقت ادبی یکی از بزرگترین مشکلاتی است که می‌تواند کیفیت محتواهای شما را به شدت تحت تاثیر قرار دهد و از مهم‌ترین معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی به شمار می‌رود.

===کاهش ارزش محتوا===
مسئله دیگری که به عنوان یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود، کاهش ارزش محتوا است.

همانطور که می‌دانید امروزه موتور گوگل به یک موتور بسیار هوشمند تبدیل شده است و در تلاش است محتواهایی که بالاترین کیفیت را دارند، به کاربران نشان دهد. به همین دلیل، تلاش کرده است با فعال‌سازی الگوریتم‌های مختلف بهترین محتواها را انتخاب کند. یکی از مواردی که در موتور گوگل اهمیت زیادی دارد مفهوم E-E-A-T است. هر یک از این حروف نماینده مفهوم خاصی هستند: تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار! باید بدانید اگر متون شما این ویژگی‌ها را داشته باشند، به زودی مورد توجه ربات‌های گوگل قرار می‌گیرند و در نتیجه سایت شما پیشرفت می‌کند.

از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی باید به این موضوع اشاره کنیم که تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار در متون تولیدی آن وجود ندارد. زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس متونی که در آن به کار رفته، پاسخ به سوالات را پیدا می‌کنند و هیچ‌گونه تخصص خاصی در زمینه سوالات و یا محتوای تولید شده ندارد. همین امر باعث می‌شود پس از مدتی محتواهایی که مشابه به یکدیگر هستند، تولید شوند و هیچ پیشرفتی در این زمینه رخ نمی‌دهد.

===ناتوانی در ایجاد نگرش جدید===
چرا محتوا تولید می‌شود؟ شاید همین الان بگویید که محتوا برای پاسخ به سوالات مخاطبان ایجاد می‌شود. اما بهتر است بدانید تمامی محتواها به دنبال پاسخ به سوالات مخاطبان نیستند و برخی از آن‌ها می‌توانند نگرش جدیدی را ایجاد کنند.

اگر به سایت‌های خبری توجه داشته باشید و یا علاقه داشته باشید، نقدهای خبری و یا علمی را بخوانید، دیگر صحبت از پاسخ به سوال نیست. بلکه کاربر به دنبال نگرش جدیدی است که به آن دست پیدا کند.

یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی عدم توانایی در ایجاد نگرش است. محتوایی که توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، تنها می‌تواند به سوالات پاسخ دهد و نیاز انسان به آشنایی با نگرش‌های مختلف را بی‌پاسخ می‌گذارد.

==مشکل‌های ترجمه ماشینی==
===کامل نبودن و دقت پایین===
نخستین ترجمه‌ای که به‌طور کامل توسط رایانه انجام شد، ترجمهٔ متنی بود از زبان انگلیسی به زبان روسی. گر چه از آن زمان تاکنون فناوری ترجمهٔ ماشینی رشد زیادی داشته‌است، هنوز هم نقص‌های فراوانی را داراست. اصولاً چون کامپیوترها نمی‌توانند مانند انسان هوشمند باشند، ترجمه‌ای هم که توسط آن‌ها انجام شود، ترجمهٔ کاملی نخواهد بود. نمی‌توان انتظار داشت که با استفاده از یک نرم‌افزار مترجم، هر متنی به آسانی ترجمه شود. نرم‌افزارهای مترجم، در بهترین حالت، عمل ترجمه را با دقتی در حدود ۷۰ درصد انجام می‌دهند. برای به دست آوردن نتیجه بهتر، لازم است قبل و بعد از ترجمه، مقداری ویرایش روی متن انجام شود. بسنده کردن به ترجمهٔ ماشین بدون ویرایش مجدد آن، این حقیقت را که ارتباطات بوسیلهٔ زبان انسان با مفاهیم نهفته شده در آن است، نادیده می‌گیرد؛ و حقیقت دیگر این است که حتی متون کاملاً ترجمه شده توسط انسان نیز ممکن است خطا و اشتباه داشته‌است.
==وضعیت قانون‌گذاری برای هوش مصنوعی در ویکی‌پدیای فارسی==
در ویکی‌پدیای فارسی گفته شده «متنی که توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تولید شود، اغلب با چندین مورد از سیاست‌های اصلی محتوایی ویکی‌پدیا در تعارض است. به همین دلیل، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید یا بازنویسی محتوای مقاله ممنوع است»</text>
      <sha1>kk3cfy9tynh58izrl2fpjrl702dc2q2</sha1>
    </revision>
    <revision>
      <id>136156</id>
      <parentid>136155</parentid>
      <timestamp>2026-11-03T04:51:45Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Vivairan2</username>
        <id>28134</id>
      </contributor>
      <comment>/* کاهش ارزش محتوا */</comment>
      <origin>136156</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="14999" sha1="q4unard6qv84o5c2bm3fj25jvr044md" xml:space="preserve">==مفاهیم اصلی==
'''هوش مصنوعی:''' هوش مصنوعی یا هوشواره (سَرنام انگلیسی: AI) هوشی است که به‌دست ماشین‌ها پدید می‌آید، در برابر هوش طبیعی که توسط جانوران شامل انسان‌ها نمایش می‌یابد. هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ میلادی تبدیل به شاخه‌ای آکادمیک شد و در سال‌های پس از آن چندین موج خوش‌بینی را تجربه کرده و دوباره دچار امواج ناامیدی شد (که به آن «زمستان AI» می‌گویند). هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندان این علم باشد ارائه نشده است و این به هیچ وجه مایهٔ تعجب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز به‌طور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده است. یکی از جنبه‌های استفاده از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی (پزط) به برنامه‌ها اجازه می‌دهد تا به زبان‌های انسانی بخوانند، بنویسند و ارتباط برقرار کنند. مسائل خاص شامل بازشناسی گفتار، تولید گفتار، ترجمه ماشینی، استخراج اطلاعات، بازیابی اطلاعات و پرسش و پاسخ است.

'''ترجمه ماشینی:''' ترجمهٔ ماشینی (به انگلیسی: Machine translation) با کوته‌نوشت MT، زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی محاسباتی است که نحوه استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر را بررسی می‌کند. در ترجمهٔ ماشینی ویژگی‌هایی وجود دارد که نه تنها از نظر جاذبه و کشش علمی، بلکه، از دیدگاه اقتصادی و دیگر ضرورت‌ها و اقتضاهای عصر، انجام آن را کاملاً توجیه می‌کند. به عنوان مثال، در مقر سازمان ناتو در بروکسل و جامعه اروپا علی‌رغم آنکه حدود ۱۲۰۰ مترجم ورزیده به کار اشتغال دارند، در حال حاضر از ترجمه ماشینی نیز استفاده می‌شود. دلیل این امر خوب بودن سرعت و هزینه ترجمه ماشینی است. میزان کاری که مترجمی ورزیده در خلال چندین روز انجام می‌دهد، توسط کامپیوتر در عرض چند دقیقه انجام می‌شود.

'''یادگیری ماشینی''' (Machine Learning) و '''یادگیری عمیق''' (Deep Learning) که به سیستم‌ها امکان می‌دهند از طریق تجربه و داده‌ها بهبود پیدا کنند.

==مشکل‌های هوش مصنوهی==
پیشرفت‌های چشمگیر هوش مصنوعی، نگرانی‌هایی درباره خطرات  مختلف از جمله خطر برای نیروی کار به‌وجود آورده است؛ از احتمال جایگزینی انسان‌ها در برخی مشاغل گرفته تا نیاز به مهارت‌های جدید برای تطبیق با دنیای مبتنی بر AI. تولید محتوا چه در قالب نوشتار (مقالات، خبرها، پست‌های وبلاگ) و چه در قالب‌های چندرسانه‌ای (تصویر و ویدئو)، یکی از حوزه‌هایی است که به شدت تحت تأثیر فناوری هوش مصنوعی قرار گرفته است. امروزه مدل‌های زبانی پیشرفته مانند آنچه در چت‌بات‌های مدرن مشاهده می‌کنیم، می‌توانند در کسری از ثانیه متونی تقریباً قابل‌قبول تولید کنند. 

محتوایی که کاملاً توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، غالباً از کیفیت و خلاقیت کمتری نسبت به آثار انسانی برخوردار است. هرچند یک متن نوشته‌شده توسط AI ممکن است از نظر گرامری و ساختاری صحیح به نظر برسد، اغلب فاقد عمق، ظرافت‌های بیانی و بینش منحصربه‌فردی است که نویسنده انسانی می‌تواند ارائه دهد. علاوه بر این، AI در تولید محتوا ممکن است اشتباهات یا سوگیری‌های ناخواسته داشته باشد که نیاز به بازبینی توسط ویراستاران انسانی دارد. برای تولید محتوای جذاب و مفید، همچنان به خلاقیت، تجربه و قضاوت انسانی نیاز است؛ چیزی که الگوریتم‌ها به تنهایی قادر به تامین آن نیستند. 
===مشکل حق تکثیر===
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. تکنیک‌های مورد استفاده برای به دست آوردن این داده‌ها، نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی، نظارت و حق تکثیر ایجاد کرده است. در اوایل دهه ۲۰۲۰، هوش مصنوعی مولد شروع به ایجاد تصاویر، صداها و متونی کرد که تقریباً از عکس‌ها، ضبط‌ها یا نوشته‌های واقعی انسان قابل تشخیص نیستند، در حالی که ویدیوهای واقع‌گرایانه تولید شده توسط هوش مصنوعی در اواسط دهه ۲۰۲۰ امکان‌پذیر شدند. این امکان برای بازیگران مخرب وجود دارد که از این فناوری برای ایجاد حجم عظیمی از اطلاعات نادرست یا تبلیغات سیاسی استفاده کنند؛ یکی از این استفاده‌های مخرب بالقوه، دیپ‌فیک‌ها برای تبلیغات سیاسی محاسباتی است. جفری هینتون، پیشگام هوش مصنوعی، نگرانی خود را از اینکه هوش مصنوعی «رهبران اقتدارگرا را قادر می‌سازد تا رأی‌دهندگان خود را» در مقیاس وسیع، در کنار سایر خطرات، دستکاری کنند، ابراز کرد. طبق قوانین کنونی (در اکثر کشورهای جهان و کنوانسیون‌های بین‌المللی)، تصاویری که ۱۰۰٪ توسط هوش مصنوعی خلق می‌شوند، قابل ثبت قانونی نیستند. چون هوش مصنوعی این تصاویر را با ترکیب کردن میلیون‌ها اثر هنری دیگران ساخته است. این موضوع برای متن نیز صادق است. 
===مشکل سوگیری===
از دیگر سو، کاربردهای یادگیری ماشین می‌توانند سوگیرانه باشند اگر از داده‌های سوگیرانه یاد بگیرند. ممکن است توسعه‌دهندگان از وجود این سوگیری آگاه نباشند. در ۲۸ ژوئن ۲۰۱۵، ویژگی جدید برچسب‌گذاری تصویر در گوگل فوتوز به اشتباه جکی آلسین و دوستش را به دلیل سیاه‌پوست بودن به عنوان «گوریل» شناسایی کرد. این سیستم بر روی مجموعه‌داده‌ای آموزش دیده بود که تصاویر بسیار کمی از افراد سیاه‌پوست داشت، مشکلی که «نابرابری حجم نمونه» نامیده می‌شود. یک برنامه می‌تواند تصمیمات سوگیرانه‌ای بگیرد حتی اگر داده‌ها به صراحت به یک ویژگی مشکل‌ساز (مانند «نژاد» یا «جنسیت») اشاره نکنند. این ویژگی با ویژگی‌های دیگر (مانند «آدرس»، «سابقه خرید» یا «نام کوچک») همبستگی خواهد داشت و برنامه بر اساس این ویژگی‌ها همان تصمیماتی را خواهد گرفت که بر اساس «نژاد» یا «جنسیت» می‌گرفت. موریتس هارت گفت: «قوی‌ترین واقعیت در این حوزه تحقیقاتی این است که انصاف از طریق نادیده‌گرفتن کار نمی‌کند.»

===سرقت ادبی===
یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی سرقت ادبی است. همانطور که می‌دانید برای اینکه بتوانید از این ابزار برای تولید محتوا استفاده کنید، باید سوال خود را وارد کنید. این ابزار بر اساس اطلاعات و دیتاهایی که در آن ذخیره شده‌اند، بهترین و مناسب‌ترین پاسخ را انتخاب می‌کند و سپس آن را به کاربر نشان می‌دهد. اما در این راستا ممکن است دیتا و اطلاعاتی که نمایش داده می‌شوند، دقیقا برگرفته از متون دیگر باشند و همین امر منجر به سرقت ادبی می‌شود. سرقت ادبی یکی از بزرگترین مشکلاتی است که می‌تواند کیفیت محتواهای شما را به شدت تحت تاثیر قرار دهد و از مهم‌ترین معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی به شمار می‌رود.

===کاهش ارزش محتوا===
مسئله دیگری که به عنوان یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود، کاهش ارزش محتوا است.

همانطور که می‌دانید امروزه موتور گوگل به یک موتور جستجوگر بسیار هوشمند تبدیل شده است و در تلاش است محتواهایی که بالاترین کیفیت را دارند، به کاربران نشان دهد. به همین دلیل، تلاش کرده است با فعال‌سازی الگوریتم‌های مختلف بهترین محتواها را انتخاب کند. یکی از مواردی که در موتور گوگل اهمیت زیادی دارد مفهوم E-E-A-T است. هر یک از این حروف نماینده مفهوم خاصی هستند: تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار! باید بدانید اگر متون شما این ویژگی‌ها را داشته باشند، به زودی مورد توجه ربات‌های گوگل قرار می‌گیرند و در نتیجه سایت شما پیشرفت می‌کند.

از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی باید به این موضوع اشاره کنیم که تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار در متون تولیدی آن وجود ندارد. زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس متونی که در آن به کار رفته، پاسخ به سوالات را پیدا می‌کنند و هیچ‌گونه تخصص خاصی در زمینه سوالات و یا محتوای تولید شده ندارد. همین امر باعث می‌شود پس از مدتی محتواهایی که مشابه به یکدیگر هستند، تولید شوند و هیچ پیشرفتی در این زمینه رخ نمی‌دهد.

===ناتوانی در ایجاد نگرش جدید===
چرا محتوا تولید می‌شود؟ شاید همین الان بگویید که محتوا برای پاسخ به سوالات مخاطبان ایجاد می‌شود. اما بهتر است بدانید تمامی محتواها به دنبال پاسخ به سوالات مخاطبان نیستند و برخی از آن‌ها می‌توانند نگرش جدیدی را ایجاد کنند.

اگر به سایت‌های خبری توجه داشته باشید و یا علاقه داشته باشید، نقدهای خبری و یا علمی را بخوانید، دیگر صحبت از پاسخ به سوال نیست. بلکه کاربر به دنبال نگرش جدیدی است که به آن دست پیدا کند.

یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی عدم توانایی در ایجاد نگرش است. محتوایی که توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، تنها می‌تواند به سوالات پاسخ دهد و نیاز انسان به آشنایی با نگرش‌های مختلف را بی‌پاسخ می‌گذارد.

==مشکل‌های ترجمه ماشینی==
===کامل نبودن و دقت پایین===
نخستین ترجمه‌ای که به‌طور کامل توسط رایانه انجام شد، ترجمهٔ متنی بود از زبان انگلیسی به زبان روسی. گر چه از آن زمان تاکنون فناوری ترجمهٔ ماشینی رشد زیادی داشته‌است، هنوز هم نقص‌های فراوانی را داراست. اصولاً چون کامپیوترها نمی‌توانند مانند انسان هوشمند باشند، ترجمه‌ای هم که توسط آن‌ها انجام شود، ترجمهٔ کاملی نخواهد بود. نمی‌توان انتظار داشت که با استفاده از یک نرم‌افزار مترجم، هر متنی به آسانی ترجمه شود. نرم‌افزارهای مترجم، در بهترین حالت، عمل ترجمه را با دقتی در حدود ۷۰ درصد انجام می‌دهند. برای به دست آوردن نتیجه بهتر، لازم است قبل و بعد از ترجمه، مقداری ویرایش روی متن انجام شود. بسنده کردن به ترجمهٔ ماشین بدون ویرایش مجدد آن، این حقیقت را که ارتباطات بوسیلهٔ زبان انسان با مفاهیم نهفته شده در آن است، نادیده می‌گیرد؛ و حقیقت دیگر این است که حتی متون کاملاً ترجمه شده توسط انسان نیز ممکن است خطا و اشتباه داشته‌است.
==وضعیت قانون‌گذاری برای هوش مصنوعی در ویکی‌پدیای فارسی==
در ویکی‌پدیای فارسی گفته شده «متنی که توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تولید شود، اغلب با چندین مورد از سیاست‌های اصلی محتوایی ویکی‌پدیا در تعارض است. به همین دلیل، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید یا بازنویسی محتوای مقاله ممنوع است»</text>
      <sha1>q4unard6qv84o5c2bm3fj25jvr044md</sha1>
    </revision>
    <revision>
      <id>136157</id>
      <parentid>136156</parentid>
      <timestamp>2026-11-03T04:58:43Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Vivairan2</username>
        <id>28134</id>
      </contributor>
      <comment>/* وضعیت قانون‌گذاری برای هوش مصنوعی در ویکی‌پدیای فارسی */</comment>
      <origin>136157</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="15585" sha1="36typk8qlvci6y8wdle0b2ecsicbe2f" xml:space="preserve">==مفاهیم اصلی==
'''هوش مصنوعی:''' هوش مصنوعی یا هوشواره (سَرنام انگلیسی: AI) هوشی است که به‌دست ماشین‌ها پدید می‌آید، در برابر هوش طبیعی که توسط جانوران شامل انسان‌ها نمایش می‌یابد. هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ میلادی تبدیل به شاخه‌ای آکادمیک شد و در سال‌های پس از آن چندین موج خوش‌بینی را تجربه کرده و دوباره دچار امواج ناامیدی شد (که به آن «زمستان AI» می‌گویند). هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندان این علم باشد ارائه نشده است و این به هیچ وجه مایهٔ تعجب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز به‌طور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده است. یکی از جنبه‌های استفاده از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی (پزط) به برنامه‌ها اجازه می‌دهد تا به زبان‌های انسانی بخوانند، بنویسند و ارتباط برقرار کنند. مسائل خاص شامل بازشناسی گفتار، تولید گفتار، ترجمه ماشینی، استخراج اطلاعات، بازیابی اطلاعات و پرسش و پاسخ است.

'''ترجمه ماشینی:''' ترجمهٔ ماشینی (به انگلیسی: Machine translation) با کوته‌نوشت MT، زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی محاسباتی است که نحوه استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر را بررسی می‌کند. در ترجمهٔ ماشینی ویژگی‌هایی وجود دارد که نه تنها از نظر جاذبه و کشش علمی، بلکه، از دیدگاه اقتصادی و دیگر ضرورت‌ها و اقتضاهای عصر، انجام آن را کاملاً توجیه می‌کند. به عنوان مثال، در مقر سازمان ناتو در بروکسل و جامعه اروپا علی‌رغم آنکه حدود ۱۲۰۰ مترجم ورزیده به کار اشتغال دارند، در حال حاضر از ترجمه ماشینی نیز استفاده می‌شود. دلیل این امر خوب بودن سرعت و هزینه ترجمه ماشینی است. میزان کاری که مترجمی ورزیده در خلال چندین روز انجام می‌دهد، توسط کامپیوتر در عرض چند دقیقه انجام می‌شود.

'''یادگیری ماشینی''' (Machine Learning) و '''یادگیری عمیق''' (Deep Learning) که به سیستم‌ها امکان می‌دهند از طریق تجربه و داده‌ها بهبود پیدا کنند.

==مشکل‌های هوش مصنوهی==
پیشرفت‌های چشمگیر هوش مصنوعی، نگرانی‌هایی درباره خطرات  مختلف از جمله خطر برای نیروی کار به‌وجود آورده است؛ از احتمال جایگزینی انسان‌ها در برخی مشاغل گرفته تا نیاز به مهارت‌های جدید برای تطبیق با دنیای مبتنی بر AI. تولید محتوا چه در قالب نوشتار (مقالات، خبرها، پست‌های وبلاگ) و چه در قالب‌های چندرسانه‌ای (تصویر و ویدئو)، یکی از حوزه‌هایی است که به شدت تحت تأثیر فناوری هوش مصنوعی قرار گرفته است. امروزه مدل‌های زبانی پیشرفته مانند آنچه در چت‌بات‌های مدرن مشاهده می‌کنیم، می‌توانند در کسری از ثانیه متونی تقریباً قابل‌قبول تولید کنند. 

محتوایی که کاملاً توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، غالباً از کیفیت و خلاقیت کمتری نسبت به آثار انسانی برخوردار است. هرچند یک متن نوشته‌شده توسط AI ممکن است از نظر گرامری و ساختاری صحیح به نظر برسد، اغلب فاقد عمق، ظرافت‌های بیانی و بینش منحصربه‌فردی است که نویسنده انسانی می‌تواند ارائه دهد. علاوه بر این، AI در تولید محتوا ممکن است اشتباهات یا سوگیری‌های ناخواسته داشته باشد که نیاز به بازبینی توسط ویراستاران انسانی دارد. برای تولید محتوای جذاب و مفید، همچنان به خلاقیت، تجربه و قضاوت انسانی نیاز است؛ چیزی که الگوریتم‌ها به تنهایی قادر به تامین آن نیستند. 
===مشکل حق تکثیر===
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. تکنیک‌های مورد استفاده برای به دست آوردن این داده‌ها، نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی، نظارت و حق تکثیر ایجاد کرده است. در اوایل دهه ۲۰۲۰، هوش مصنوعی مولد شروع به ایجاد تصاویر، صداها و متونی کرد که تقریباً از عکس‌ها، ضبط‌ها یا نوشته‌های واقعی انسان قابل تشخیص نیستند، در حالی که ویدیوهای واقع‌گرایانه تولید شده توسط هوش مصنوعی در اواسط دهه ۲۰۲۰ امکان‌پذیر شدند. این امکان برای بازیگران مخرب وجود دارد که از این فناوری برای ایجاد حجم عظیمی از اطلاعات نادرست یا تبلیغات سیاسی استفاده کنند؛ یکی از این استفاده‌های مخرب بالقوه، دیپ‌فیک‌ها برای تبلیغات سیاسی محاسباتی است. جفری هینتون، پیشگام هوش مصنوعی، نگرانی خود را از اینکه هوش مصنوعی «رهبران اقتدارگرا را قادر می‌سازد تا رأی‌دهندگان خود را» در مقیاس وسیع، در کنار سایر خطرات، دستکاری کنند، ابراز کرد. طبق قوانین کنونی (در اکثر کشورهای جهان و کنوانسیون‌های بین‌المللی)، تصاویری که ۱۰۰٪ توسط هوش مصنوعی خلق می‌شوند، قابل ثبت قانونی نیستند. چون هوش مصنوعی این تصاویر را با ترکیب کردن میلیون‌ها اثر هنری دیگران ساخته است. این موضوع برای متن نیز صادق است. 
===مشکل سوگیری===
از دیگر سو، کاربردهای یادگیری ماشین می‌توانند سوگیرانه باشند اگر از داده‌های سوگیرانه یاد بگیرند. ممکن است توسعه‌دهندگان از وجود این سوگیری آگاه نباشند. در ۲۸ ژوئن ۲۰۱۵، ویژگی جدید برچسب‌گذاری تصویر در گوگل فوتوز به اشتباه جکی آلسین و دوستش را به دلیل سیاه‌پوست بودن به عنوان «گوریل» شناسایی کرد. این سیستم بر روی مجموعه‌داده‌ای آموزش دیده بود که تصاویر بسیار کمی از افراد سیاه‌پوست داشت، مشکلی که «نابرابری حجم نمونه» نامیده می‌شود. یک برنامه می‌تواند تصمیمات سوگیرانه‌ای بگیرد حتی اگر داده‌ها به صراحت به یک ویژگی مشکل‌ساز (مانند «نژاد» یا «جنسیت») اشاره نکنند. این ویژگی با ویژگی‌های دیگر (مانند «آدرس»، «سابقه خرید» یا «نام کوچک») همبستگی خواهد داشت و برنامه بر اساس این ویژگی‌ها همان تصمیماتی را خواهد گرفت که بر اساس «نژاد» یا «جنسیت» می‌گرفت. موریتس هارت گفت: «قوی‌ترین واقعیت در این حوزه تحقیقاتی این است که انصاف از طریق نادیده‌گرفتن کار نمی‌کند.»

===سرقت ادبی===
یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی سرقت ادبی است. همانطور که می‌دانید برای اینکه بتوانید از این ابزار برای تولید محتوا استفاده کنید، باید سوال خود را وارد کنید. این ابزار بر اساس اطلاعات و دیتاهایی که در آن ذخیره شده‌اند، بهترین و مناسب‌ترین پاسخ را انتخاب می‌کند و سپس آن را به کاربر نشان می‌دهد. اما در این راستا ممکن است دیتا و اطلاعاتی که نمایش داده می‌شوند، دقیقا برگرفته از متون دیگر باشند و همین امر منجر به سرقت ادبی می‌شود. سرقت ادبی یکی از بزرگترین مشکلاتی است که می‌تواند کیفیت محتواهای شما را به شدت تحت تاثیر قرار دهد و از مهم‌ترین معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی به شمار می‌رود.

===کاهش ارزش محتوا===
مسئله دیگری که به عنوان یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود، کاهش ارزش محتوا است.

همانطور که می‌دانید امروزه موتور گوگل به یک موتور جستجوگر بسیار هوشمند تبدیل شده است و در تلاش است محتواهایی که بالاترین کیفیت را دارند، به کاربران نشان دهد. به همین دلیل، تلاش کرده است با فعال‌سازی الگوریتم‌های مختلف بهترین محتواها را انتخاب کند. یکی از مواردی که در موتور گوگل اهمیت زیادی دارد مفهوم E-E-A-T است. هر یک از این حروف نماینده مفهوم خاصی هستند: تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار! باید بدانید اگر متون شما این ویژگی‌ها را داشته باشند، به زودی مورد توجه ربات‌های گوگل قرار می‌گیرند و در نتیجه سایت شما پیشرفت می‌کند.

از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی باید به این موضوع اشاره کنیم که تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار در متون تولیدی آن وجود ندارد. زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس متونی که در آن به کار رفته، پاسخ به سوالات را پیدا می‌کنند و هیچ‌گونه تخصص خاصی در زمینه سوالات و یا محتوای تولید شده ندارد. همین امر باعث می‌شود پس از مدتی محتواهایی که مشابه به یکدیگر هستند، تولید شوند و هیچ پیشرفتی در این زمینه رخ نمی‌دهد.

===ناتوانی در ایجاد نگرش جدید===
چرا محتوا تولید می‌شود؟ شاید همین الان بگویید که محتوا برای پاسخ به سوالات مخاطبان ایجاد می‌شود. اما بهتر است بدانید تمامی محتواها به دنبال پاسخ به سوالات مخاطبان نیستند و برخی از آن‌ها می‌توانند نگرش جدیدی را ایجاد کنند.

اگر به سایت‌های خبری توجه داشته باشید و یا علاقه داشته باشید، نقدهای خبری و یا علمی را بخوانید، دیگر صحبت از پاسخ به سوال نیست. بلکه کاربر به دنبال نگرش جدیدی است که به آن دست پیدا کند.

یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی عدم توانایی در ایجاد نگرش است. محتوایی که توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، تنها می‌تواند به سوالات پاسخ دهد و نیاز انسان به آشنایی با نگرش‌های مختلف را بی‌پاسخ می‌گذارد.

==مشکل‌های ترجمه ماشینی==
===کامل نبودن و دقت پایین===
نخستین ترجمه‌ای که به‌طور کامل توسط رایانه انجام شد، ترجمهٔ متنی بود از زبان انگلیسی به زبان روسی. گر چه از آن زمان تاکنون فناوری ترجمهٔ ماشینی رشد زیادی داشته‌است، هنوز هم نقص‌های فراوانی را داراست. اصولاً چون کامپیوترها نمی‌توانند مانند انسان هوشمند باشند، ترجمه‌ای هم که توسط آن‌ها انجام شود، ترجمهٔ کاملی نخواهد بود. نمی‌توان انتظار داشت که با استفاده از یک نرم‌افزار مترجم، هر متنی به آسانی ترجمه شود. نرم‌افزارهای مترجم، در بهترین حالت، عمل ترجمه را با دقتی در حدود ۷۰ درصد انجام می‌دهند. برای به دست آوردن نتیجه بهتر، لازم است قبل و بعد از ترجمه، مقداری ویرایش روی متن انجام شود. بسنده کردن به ترجمهٔ ماشین بدون ویرایش مجدد آن، این حقیقت را که ارتباطات بوسیلهٔ زبان انسان با مفاهیم نهفته شده در آن است، نادیده می‌گیرد؛ و حقیقت دیگر این است که حتی متون کاملاً ترجمه شده توسط انسان نیز ممکن است خطا و اشتباه داشته‌است.
==وضعیت قانون‌گذاری برای هوش مصنوعی در ویکی‌پدیای فارسی==
در ویکی‌پدیای فارسی گفته شده «متنی که توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تولید شود، اغلب با چندین مورد از سیاست‌های اصلی محتوایی ویکی‌پدیا در تعارض است. به همین دلیل، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید یا بازنویسی محتوای مقاله ممنوع است»
==استفاده از هوش مصنوعی و ترجمه ماشینی در ویکی‌کتاب==
با توجه به مشکلاتی که تولید محتوا با کمک هوش مصنوعی و ترجمه ماشینی در خود دارند، استفاده از این دو فناوری در ویکی‌کتاب ممنوع است و کاربری که بدین صورت اقدام به تولید محتوا کند توسط مدیر(ان) پروژه، مجازات خواهد شد و حتی ممکن است حساب کاربری او برای همیشه [[.ک:بستن|بسته شود]].</text>
      <sha1>36typk8qlvci6y8wdle0b2ecsicbe2f</sha1>
    </revision>
    <revision>
      <id>136158</id>
      <parentid>136157</parentid>
      <timestamp>2026-11-03T04:58:57Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Vivairan2</username>
        <id>28134</id>
      </contributor>
      <comment>/* استفاده از هوش مصنوعی و ترجمه ماشینی در ویکی‌کتاب */</comment>
      <origin>136158</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="15586" sha1="qko2g4lru63s5gksm1sdwj90jm0hxe0" xml:space="preserve">==مفاهیم اصلی==
'''هوش مصنوعی:''' هوش مصنوعی یا هوشواره (سَرنام انگلیسی: AI) هوشی است که به‌دست ماشین‌ها پدید می‌آید، در برابر هوش طبیعی که توسط جانوران شامل انسان‌ها نمایش می‌یابد. هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ میلادی تبدیل به شاخه‌ای آکادمیک شد و در سال‌های پس از آن چندین موج خوش‌بینی را تجربه کرده و دوباره دچار امواج ناامیدی شد (که به آن «زمستان AI» می‌گویند). هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندان این علم باشد ارائه نشده است و این به هیچ وجه مایهٔ تعجب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز به‌طور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده است. یکی از جنبه‌های استفاده از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی (پزط) به برنامه‌ها اجازه می‌دهد تا به زبان‌های انسانی بخوانند، بنویسند و ارتباط برقرار کنند. مسائل خاص شامل بازشناسی گفتار، تولید گفتار، ترجمه ماشینی، استخراج اطلاعات، بازیابی اطلاعات و پرسش و پاسخ است.

'''ترجمه ماشینی:''' ترجمهٔ ماشینی (به انگلیسی: Machine translation) با کوته‌نوشت MT، زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی محاسباتی است که نحوه استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر را بررسی می‌کند. در ترجمهٔ ماشینی ویژگی‌هایی وجود دارد که نه تنها از نظر جاذبه و کشش علمی، بلکه، از دیدگاه اقتصادی و دیگر ضرورت‌ها و اقتضاهای عصر، انجام آن را کاملاً توجیه می‌کند. به عنوان مثال، در مقر سازمان ناتو در بروکسل و جامعه اروپا علی‌رغم آنکه حدود ۱۲۰۰ مترجم ورزیده به کار اشتغال دارند، در حال حاضر از ترجمه ماشینی نیز استفاده می‌شود. دلیل این امر خوب بودن سرعت و هزینه ترجمه ماشینی است. میزان کاری که مترجمی ورزیده در خلال چندین روز انجام می‌دهد، توسط کامپیوتر در عرض چند دقیقه انجام می‌شود.

'''یادگیری ماشینی''' (Machine Learning) و '''یادگیری عمیق''' (Deep Learning) که به سیستم‌ها امکان می‌دهند از طریق تجربه و داده‌ها بهبود پیدا کنند.

==مشکل‌های هوش مصنوهی==
پیشرفت‌های چشمگیر هوش مصنوعی، نگرانی‌هایی درباره خطرات  مختلف از جمله خطر برای نیروی کار به‌وجود آورده است؛ از احتمال جایگزینی انسان‌ها در برخی مشاغل گرفته تا نیاز به مهارت‌های جدید برای تطبیق با دنیای مبتنی بر AI. تولید محتوا چه در قالب نوشتار (مقالات، خبرها، پست‌های وبلاگ) و چه در قالب‌های چندرسانه‌ای (تصویر و ویدئو)، یکی از حوزه‌هایی است که به شدت تحت تأثیر فناوری هوش مصنوعی قرار گرفته است. امروزه مدل‌های زبانی پیشرفته مانند آنچه در چت‌بات‌های مدرن مشاهده می‌کنیم، می‌توانند در کسری از ثانیه متونی تقریباً قابل‌قبول تولید کنند. 

محتوایی که کاملاً توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، غالباً از کیفیت و خلاقیت کمتری نسبت به آثار انسانی برخوردار است. هرچند یک متن نوشته‌شده توسط AI ممکن است از نظر گرامری و ساختاری صحیح به نظر برسد، اغلب فاقد عمق، ظرافت‌های بیانی و بینش منحصربه‌فردی است که نویسنده انسانی می‌تواند ارائه دهد. علاوه بر این، AI در تولید محتوا ممکن است اشتباهات یا سوگیری‌های ناخواسته داشته باشد که نیاز به بازبینی توسط ویراستاران انسانی دارد. برای تولید محتوای جذاب و مفید، همچنان به خلاقیت، تجربه و قضاوت انسانی نیاز است؛ چیزی که الگوریتم‌ها به تنهایی قادر به تامین آن نیستند. 
===مشکل حق تکثیر===
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. تکنیک‌های مورد استفاده برای به دست آوردن این داده‌ها، نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی، نظارت و حق تکثیر ایجاد کرده است. در اوایل دهه ۲۰۲۰، هوش مصنوعی مولد شروع به ایجاد تصاویر، صداها و متونی کرد که تقریباً از عکس‌ها، ضبط‌ها یا نوشته‌های واقعی انسان قابل تشخیص نیستند، در حالی که ویدیوهای واقع‌گرایانه تولید شده توسط هوش مصنوعی در اواسط دهه ۲۰۲۰ امکان‌پذیر شدند. این امکان برای بازیگران مخرب وجود دارد که از این فناوری برای ایجاد حجم عظیمی از اطلاعات نادرست یا تبلیغات سیاسی استفاده کنند؛ یکی از این استفاده‌های مخرب بالقوه، دیپ‌فیک‌ها برای تبلیغات سیاسی محاسباتی است. جفری هینتون، پیشگام هوش مصنوعی، نگرانی خود را از اینکه هوش مصنوعی «رهبران اقتدارگرا را قادر می‌سازد تا رأی‌دهندگان خود را» در مقیاس وسیع، در کنار سایر خطرات، دستکاری کنند، ابراز کرد. طبق قوانین کنونی (در اکثر کشورهای جهان و کنوانسیون‌های بین‌المللی)، تصاویری که ۱۰۰٪ توسط هوش مصنوعی خلق می‌شوند، قابل ثبت قانونی نیستند. چون هوش مصنوعی این تصاویر را با ترکیب کردن میلیون‌ها اثر هنری دیگران ساخته است. این موضوع برای متن نیز صادق است. 
===مشکل سوگیری===
از دیگر سو، کاربردهای یادگیری ماشین می‌توانند سوگیرانه باشند اگر از داده‌های سوگیرانه یاد بگیرند. ممکن است توسعه‌دهندگان از وجود این سوگیری آگاه نباشند. در ۲۸ ژوئن ۲۰۱۵، ویژگی جدید برچسب‌گذاری تصویر در گوگل فوتوز به اشتباه جکی آلسین و دوستش را به دلیل سیاه‌پوست بودن به عنوان «گوریل» شناسایی کرد. این سیستم بر روی مجموعه‌داده‌ای آموزش دیده بود که تصاویر بسیار کمی از افراد سیاه‌پوست داشت، مشکلی که «نابرابری حجم نمونه» نامیده می‌شود. یک برنامه می‌تواند تصمیمات سوگیرانه‌ای بگیرد حتی اگر داده‌ها به صراحت به یک ویژگی مشکل‌ساز (مانند «نژاد» یا «جنسیت») اشاره نکنند. این ویژگی با ویژگی‌های دیگر (مانند «آدرس»، «سابقه خرید» یا «نام کوچک») همبستگی خواهد داشت و برنامه بر اساس این ویژگی‌ها همان تصمیماتی را خواهد گرفت که بر اساس «نژاد» یا «جنسیت» می‌گرفت. موریتس هارت گفت: «قوی‌ترین واقعیت در این حوزه تحقیقاتی این است که انصاف از طریق نادیده‌گرفتن کار نمی‌کند.»

===سرقت ادبی===
یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی سرقت ادبی است. همانطور که می‌دانید برای اینکه بتوانید از این ابزار برای تولید محتوا استفاده کنید، باید سوال خود را وارد کنید. این ابزار بر اساس اطلاعات و دیتاهایی که در آن ذخیره شده‌اند، بهترین و مناسب‌ترین پاسخ را انتخاب می‌کند و سپس آن را به کاربر نشان می‌دهد. اما در این راستا ممکن است دیتا و اطلاعاتی که نمایش داده می‌شوند، دقیقا برگرفته از متون دیگر باشند و همین امر منجر به سرقت ادبی می‌شود. سرقت ادبی یکی از بزرگترین مشکلاتی است که می‌تواند کیفیت محتواهای شما را به شدت تحت تاثیر قرار دهد و از مهم‌ترین معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی به شمار می‌رود.

===کاهش ارزش محتوا===
مسئله دیگری که به عنوان یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود، کاهش ارزش محتوا است.

همانطور که می‌دانید امروزه موتور گوگل به یک موتور جستجوگر بسیار هوشمند تبدیل شده است و در تلاش است محتواهایی که بالاترین کیفیت را دارند، به کاربران نشان دهد. به همین دلیل، تلاش کرده است با فعال‌سازی الگوریتم‌های مختلف بهترین محتواها را انتخاب کند. یکی از مواردی که در موتور گوگل اهمیت زیادی دارد مفهوم E-E-A-T است. هر یک از این حروف نماینده مفهوم خاصی هستند: تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار! باید بدانید اگر متون شما این ویژگی‌ها را داشته باشند، به زودی مورد توجه ربات‌های گوگل قرار می‌گیرند و در نتیجه سایت شما پیشرفت می‌کند.

از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی باید به این موضوع اشاره کنیم که تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار در متون تولیدی آن وجود ندارد. زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس متونی که در آن به کار رفته، پاسخ به سوالات را پیدا می‌کنند و هیچ‌گونه تخصص خاصی در زمینه سوالات و یا محتوای تولید شده ندارد. همین امر باعث می‌شود پس از مدتی محتواهایی که مشابه به یکدیگر هستند، تولید شوند و هیچ پیشرفتی در این زمینه رخ نمی‌دهد.

===ناتوانی در ایجاد نگرش جدید===
چرا محتوا تولید می‌شود؟ شاید همین الان بگویید که محتوا برای پاسخ به سوالات مخاطبان ایجاد می‌شود. اما بهتر است بدانید تمامی محتواها به دنبال پاسخ به سوالات مخاطبان نیستند و برخی از آن‌ها می‌توانند نگرش جدیدی را ایجاد کنند.

اگر به سایت‌های خبری توجه داشته باشید و یا علاقه داشته باشید، نقدهای خبری و یا علمی را بخوانید، دیگر صحبت از پاسخ به سوال نیست. بلکه کاربر به دنبال نگرش جدیدی است که به آن دست پیدا کند.

یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی عدم توانایی در ایجاد نگرش است. محتوایی که توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، تنها می‌تواند به سوالات پاسخ دهد و نیاز انسان به آشنایی با نگرش‌های مختلف را بی‌پاسخ می‌گذارد.

==مشکل‌های ترجمه ماشینی==
===کامل نبودن و دقت پایین===
نخستین ترجمه‌ای که به‌طور کامل توسط رایانه انجام شد، ترجمهٔ متنی بود از زبان انگلیسی به زبان روسی. گر چه از آن زمان تاکنون فناوری ترجمهٔ ماشینی رشد زیادی داشته‌است، هنوز هم نقص‌های فراوانی را داراست. اصولاً چون کامپیوترها نمی‌توانند مانند انسان هوشمند باشند، ترجمه‌ای هم که توسط آن‌ها انجام شود، ترجمهٔ کاملی نخواهد بود. نمی‌توان انتظار داشت که با استفاده از یک نرم‌افزار مترجم، هر متنی به آسانی ترجمه شود. نرم‌افزارهای مترجم، در بهترین حالت، عمل ترجمه را با دقتی در حدود ۷۰ درصد انجام می‌دهند. برای به دست آوردن نتیجه بهتر، لازم است قبل و بعد از ترجمه، مقداری ویرایش روی متن انجام شود. بسنده کردن به ترجمهٔ ماشین بدون ویرایش مجدد آن، این حقیقت را که ارتباطات بوسیلهٔ زبان انسان با مفاهیم نهفته شده در آن است، نادیده می‌گیرد؛ و حقیقت دیگر این است که حتی متون کاملاً ترجمه شده توسط انسان نیز ممکن است خطا و اشتباه داشته‌است.
==وضعیت قانون‌گذاری برای هوش مصنوعی در ویکی‌پدیای فارسی==
در ویکی‌پدیای فارسی گفته شده «متنی که توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تولید شود، اغلب با چندین مورد از سیاست‌های اصلی محتوایی ویکی‌پدیا در تعارض است. به همین دلیل، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید یا بازنویسی محتوای مقاله ممنوع است»
==استفاده از هوش مصنوعی و ترجمه ماشینی در ویکی‌کتاب==
با توجه به مشکلاتی که تولید محتوا با کمک هوش مصنوعی و ترجمه ماشینی در خود دارند، استفاده از این دو فناوری در ویکی‌کتاب ممنوع است و کاربری که بدین صورت اقدام به تولید محتوا کند توسط مدیر(ان) پروژه، مجازات خواهد شد و حتی ممکن است حساب کاربری او برای همیشه [[وک:بستن|بسته شود]].</text>
      <sha1>qko2g4lru63s5gksm1sdwj90jm0hxe0</sha1>
    </revision>
    <revision>
      <id>136159</id>
      <parentid>136158</parentid>
      <timestamp>2026-11-03T06:04:58Z</timestamp>
      <contributor>
        <username>Vivairan2</username>
        <id>28134</id>
      </contributor>
      <origin>136159</origin>
      <model>wikitext</model>
      <format>text/x-wiki</format>
      <text bytes="15788" sha1="heoziks01gtkp9wfb5cnkiv1elmaa5x" xml:space="preserve">{{چکیده|هوش مصنوعی و ترجمه ماشینی دو فناوری هستند که کاربران اجازه ندارند از آن‌ها در ویکی‌کتاب استفاده کنند.}}
==مفاهیم اصلی==
'''هوش مصنوعی:''' هوش مصنوعی یا هوشواره (سَرنام انگلیسی: AI) هوشی است که به‌دست ماشین‌ها پدید می‌آید، در برابر هوش طبیعی که توسط جانوران شامل انسان‌ها نمایش می‌یابد. هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ میلادی تبدیل به شاخه‌ای آکادمیک شد و در سال‌های پس از آن چندین موج خوش‌بینی را تجربه کرده و دوباره دچار امواج ناامیدی شد (که به آن «زمستان AI» می‌گویند). هنوز تعریف دقیقی برای هوش مصنوعی که مورد توافق دانشمندان این علم باشد ارائه نشده است و این به هیچ وجه مایهٔ تعجب نیست. چرا که مقولهٔ مادر و اساسی‌تر از آن، یعنی خود هوش هم هنوز به‌طور همه‌جانبه و فراگیر تن به تعریف نداده است. یکی از جنبه‌های استفاده از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی است. پردازش زبان طبیعی (پزط) به برنامه‌ها اجازه می‌دهد تا به زبان‌های انسانی بخوانند، بنویسند و ارتباط برقرار کنند. مسائل خاص شامل بازشناسی گفتار، تولید گفتار، ترجمه ماشینی، استخراج اطلاعات، بازیابی اطلاعات و پرسش و پاسخ است.

'''ترجمه ماشینی:''' ترجمهٔ ماشینی (به انگلیسی: Machine translation) با کوته‌نوشت MT، زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی محاسباتی است که نحوه استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر را بررسی می‌کند. در ترجمهٔ ماشینی ویژگی‌هایی وجود دارد که نه تنها از نظر جاذبه و کشش علمی، بلکه، از دیدگاه اقتصادی و دیگر ضرورت‌ها و اقتضاهای عصر، انجام آن را کاملاً توجیه می‌کند. به عنوان مثال، در مقر سازمان ناتو در بروکسل و جامعه اروپا علی‌رغم آنکه حدود ۱۲۰۰ مترجم ورزیده به کار اشتغال دارند، در حال حاضر از ترجمه ماشینی نیز استفاده می‌شود. دلیل این امر خوب بودن سرعت و هزینه ترجمه ماشینی است. میزان کاری که مترجمی ورزیده در خلال چندین روز انجام می‌دهد، توسط کامپیوتر در عرض چند دقیقه انجام می‌شود.

'''یادگیری ماشینی''' (Machine Learning) و '''یادگیری عمیق''' (Deep Learning) که به سیستم‌ها امکان می‌دهند از طریق تجربه و داده‌ها بهبود پیدا کنند.

==مشکل‌های هوش مصنوهی==
پیشرفت‌های چشمگیر هوش مصنوعی، نگرانی‌هایی درباره خطرات  مختلف از جمله خطر برای نیروی کار به‌وجود آورده است؛ از احتمال جایگزینی انسان‌ها در برخی مشاغل گرفته تا نیاز به مهارت‌های جدید برای تطبیق با دنیای مبتنی بر AI. تولید محتوا چه در قالب نوشتار (مقالات، خبرها، پست‌های وبلاگ) و چه در قالب‌های چندرسانه‌ای (تصویر و ویدئو)، یکی از حوزه‌هایی است که به شدت تحت تأثیر فناوری هوش مصنوعی قرار گرفته است. امروزه مدل‌های زبانی پیشرفته مانند آنچه در چت‌بات‌های مدرن مشاهده می‌کنیم، می‌توانند در کسری از ثانیه متونی تقریباً قابل‌قبول تولید کنند. 

محتوایی که کاملاً توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، غالباً از کیفیت و خلاقیت کمتری نسبت به آثار انسانی برخوردار است. هرچند یک متن نوشته‌شده توسط AI ممکن است از نظر گرامری و ساختاری صحیح به نظر برسد، اغلب فاقد عمق، ظرافت‌های بیانی و بینش منحصربه‌فردی است که نویسنده انسانی می‌تواند ارائه دهد. علاوه بر این، AI در تولید محتوا ممکن است اشتباهات یا سوگیری‌های ناخواسته داشته باشد که نیاز به بازبینی توسط ویراستاران انسانی دارد. برای تولید محتوای جذاب و مفید، همچنان به خلاقیت، تجربه و قضاوت انسانی نیاز است؛ چیزی که الگوریتم‌ها به تنهایی قادر به تامین آن نیستند. 
===مشکل حق تکثیر===
الگوریتم‌های یادگیری ماشین به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. تکنیک‌های مورد استفاده برای به دست آوردن این داده‌ها، نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی، نظارت و حق تکثیر ایجاد کرده است. در اوایل دهه ۲۰۲۰، هوش مصنوعی مولد شروع به ایجاد تصاویر، صداها و متونی کرد که تقریباً از عکس‌ها، ضبط‌ها یا نوشته‌های واقعی انسان قابل تشخیص نیستند، در حالی که ویدیوهای واقع‌گرایانه تولید شده توسط هوش مصنوعی در اواسط دهه ۲۰۲۰ امکان‌پذیر شدند. این امکان برای بازیگران مخرب وجود دارد که از این فناوری برای ایجاد حجم عظیمی از اطلاعات نادرست یا تبلیغات سیاسی استفاده کنند؛ یکی از این استفاده‌های مخرب بالقوه، دیپ‌فیک‌ها برای تبلیغات سیاسی محاسباتی است. جفری هینتون، پیشگام هوش مصنوعی، نگرانی خود را از اینکه هوش مصنوعی «رهبران اقتدارگرا را قادر می‌سازد تا رأی‌دهندگان خود را» در مقیاس وسیع، در کنار سایر خطرات، دستکاری کنند، ابراز کرد. طبق قوانین کنونی (در اکثر کشورهای جهان و کنوانسیون‌های بین‌المللی)، تصاویری که ۱۰۰٪ توسط هوش مصنوعی خلق می‌شوند، قابل ثبت قانونی نیستند. چون هوش مصنوعی این تصاویر را با ترکیب کردن میلیون‌ها اثر هنری دیگران ساخته است. این موضوع برای متن نیز صادق است. 
===مشکل سوگیری===
از دیگر سو، کاربردهای یادگیری ماشین می‌توانند سوگیرانه باشند اگر از داده‌های سوگیرانه یاد بگیرند. ممکن است توسعه‌دهندگان از وجود این سوگیری آگاه نباشند. در ۲۸ ژوئن ۲۰۱۵، ویژگی جدید برچسب‌گذاری تصویر در گوگل فوتوز به اشتباه جکی آلسین و دوستش را به دلیل سیاه‌پوست بودن به عنوان «گوریل» شناسایی کرد. این سیستم بر روی مجموعه‌داده‌ای آموزش دیده بود که تصاویر بسیار کمی از افراد سیاه‌پوست داشت، مشکلی که «نابرابری حجم نمونه» نامیده می‌شود. یک برنامه می‌تواند تصمیمات سوگیرانه‌ای بگیرد حتی اگر داده‌ها به صراحت به یک ویژگی مشکل‌ساز (مانند «نژاد» یا «جنسیت») اشاره نکنند. این ویژگی با ویژگی‌های دیگر (مانند «آدرس»، «سابقه خرید» یا «نام کوچک») همبستگی خواهد داشت و برنامه بر اساس این ویژگی‌ها همان تصمیماتی را خواهد گرفت که بر اساس «نژاد» یا «جنسیت» می‌گرفت. موریتس هارت گفت: «قوی‌ترین واقعیت در این حوزه تحقیقاتی این است که انصاف از طریق نادیده‌گرفتن کار نمی‌کند.»

===سرقت ادبی===
یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی سرقت ادبی است. همانطور که می‌دانید برای اینکه بتوانید از این ابزار برای تولید محتوا استفاده کنید، باید سوال خود را وارد کنید. این ابزار بر اساس اطلاعات و دیتاهایی که در آن ذخیره شده‌اند، بهترین و مناسب‌ترین پاسخ را انتخاب می‌کند و سپس آن را به کاربر نشان می‌دهد. اما در این راستا ممکن است دیتا و اطلاعاتی که نمایش داده می‌شوند، دقیقا برگرفته از متون دیگر باشند و همین امر منجر به سرقت ادبی می‌شود. سرقت ادبی یکی از بزرگترین مشکلاتی است که می‌تواند کیفیت محتواهای شما را به شدت تحت تاثیر قرار دهد و از مهم‌ترین معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی به شمار می‌رود.

===کاهش ارزش محتوا===
مسئله دیگری که به عنوان یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود، کاهش ارزش محتوا است.

همانطور که می‌دانید امروزه موتور گوگل به یک موتور جستجوگر بسیار هوشمند تبدیل شده است و در تلاش است محتواهایی که بالاترین کیفیت را دارند، به کاربران نشان دهد. به همین دلیل، تلاش کرده است با فعال‌سازی الگوریتم‌های مختلف بهترین محتواها را انتخاب کند. یکی از مواردی که در موتور گوگل اهمیت زیادی دارد مفهوم E-E-A-T است. هر یک از این حروف نماینده مفهوم خاصی هستند: تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار! باید بدانید اگر متون شما این ویژگی‌ها را داشته باشند، به زودی مورد توجه ربات‌های گوگل قرار می‌گیرند و در نتیجه سایت شما پیشرفت می‌کند.

از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی باید به این موضوع اشاره کنیم که تجربه، تخصص، اعتبار و اقتدار در متون تولیدی آن وجود ندارد. زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر اساس متونی که در آن به کار رفته، پاسخ به سوالات را پیدا می‌کنند و هیچ‌گونه تخصص خاصی در زمینه سوالات و یا محتوای تولید شده ندارد. همین امر باعث می‌شود پس از مدتی محتواهایی که مشابه به یکدیگر هستند، تولید شوند و هیچ پیشرفتی در این زمینه رخ نمی‌دهد.

===ناتوانی در ایجاد نگرش جدید===
چرا محتوا تولید می‌شود؟ شاید همین الان بگویید که محتوا برای پاسخ به سوالات مخاطبان ایجاد می‌شود. اما بهتر است بدانید تمامی محتواها به دنبال پاسخ به سوالات مخاطبان نیستند و برخی از آن‌ها می‌توانند نگرش جدیدی را ایجاد کنند.

اگر به سایت‌های خبری توجه داشته باشید و یا علاقه داشته باشید، نقدهای خبری و یا علمی را بخوانید، دیگر صحبت از پاسخ به سوال نیست. بلکه کاربر به دنبال نگرش جدیدی است که به آن دست پیدا کند.

یکی از معایب تولید محتوا با هوش مصنوعی عدم توانایی در ایجاد نگرش است. محتوایی که توسط هوش مصنوعی تولید می‌شود، تنها می‌تواند به سوالات پاسخ دهد و نیاز انسان به آشنایی با نگرش‌های مختلف را بی‌پاسخ می‌گذارد.

==مشکل‌های ترجمه ماشینی==
===کامل نبودن و دقت پایین===
نخستین ترجمه‌ای که به‌طور کامل توسط رایانه انجام شد، ترجمهٔ متنی بود از زبان انگلیسی به زبان روسی. گر چه از آن زمان تاکنون فناوری ترجمهٔ ماشینی رشد زیادی داشته‌است، هنوز هم نقص‌های فراوانی را داراست. اصولاً چون کامپیوترها نمی‌توانند مانند انسان هوشمند باشند، ترجمه‌ای هم که توسط آن‌ها انجام شود، ترجمهٔ کاملی نخواهد بود. نمی‌توان انتظار داشت که با استفاده از یک نرم‌افزار مترجم، هر متنی به آسانی ترجمه شود. نرم‌افزارهای مترجم، در بهترین حالت، عمل ترجمه را با دقتی در حدود ۷۰ درصد انجام می‌دهند. برای به دست آوردن نتیجه بهتر، لازم است قبل و بعد از ترجمه، مقداری ویرایش روی متن انجام شود. بسنده کردن به ترجمهٔ ماشین بدون ویرایش مجدد آن، این حقیقت را که ارتباطات بوسیلهٔ زبان انسان با مفاهیم نهفته شده در آن است، نادیده می‌گیرد؛ و حقیقت دیگر این است که حتی متون کاملاً ترجمه شده توسط انسان نیز ممکن است خطا و اشتباه داشته‌است.
==وضعیت قانون‌گذاری برای هوش مصنوعی در ویکی‌پدیای فارسی==
در ویکی‌پدیای فارسی گفته شده «متنی که توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) تولید شود، اغلب با چندین مورد از سیاست‌های اصلی محتوایی ویکی‌پدیا در تعارض است. به همین دلیل، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای تولید یا بازنویسی محتوای مقاله ممنوع است»
==استفاده از هوش مصنوعی و ترجمه ماشینی در ویکی‌کتاب==
با توجه به مشکلاتی که تولید محتوا با کمک هوش مصنوعی و ترجمه ماشینی در خود دارند، استفاده از این دو فناوری در ویکی‌کتاب ممنوع است و کاربری که بدین صورت اقدام به تولید محتوا کند توسط مدیر(ان) پروژه، مجازات خواهد شد و حتی ممکن است حساب کاربری او برای همیشه [[وک:بستن|بسته شود]].</text>
      <sha1>heoziks01gtkp9wfb5cnkiv1elmaa5x</sha1>
    </revision>
  </page>
</mediawiki>