ארגון ועיצוב הבית

Gemini Live הופך את אתגר הארגון למשימה פשוטה ואינטואיטיבית. במקום להתמודד לבד עם הכאוס, כעת יש לכם עוזר אישי חכם שרואה את מה שאתם רואים ומציע פתרונות בזמן אמת. פשוט הפעילו את Gemini Live, כוונו את המצלמה לאזור הבעייתי בבית – בין אם זו מגירת גרביים מבולגנת, ארון כלי מטבח עמוס או מדף ספרים גדוש – ובקשו הנחיות. העוזר החכם יציע לכם דרכים יצירתיות למיין את הפריטים לקטגוריות הגיוניות, ינחה אתכם כיצד לנצל את המרחב בצורה מקסימלית, ואפילו יעזור לזהות אילו פריטים כדאי לתרום או להיפטר מהם. בזמן שאתם מסדרים, תוכלו לשוחח עם Gemini בצורה טבעית וזורמת, לשאול שאלות נוספות ולקבל משוב מיידי על ההתקדמות שלכם. למשל, בזמן ארגון מחדש של ארון הבגדים לקראת עונה חדשה, Gemini יכול לעזור לכם ליצור מערכת קיפול יעילה, להציע דרכים לאחסון פריטים עונתיים, ולתת טיפים לשמירה על הסדר לאורך זמן. זוהי דרך חדשנית להפוך משימה מייגעת לחוויה אינטראקטיבית ויעילה, שתשאיר את הבית שלכם מסודר ומאורגן בדיוק כפי שתמיד רציתם.

פיצוח פרויקטים יצירתיים

עם הפיצ’ר של שיתוף מצלמה ומסך, Gemini הופך לשותף יצירתי אמיתי שרואה את העולם דרך העיניים שלכם. כשאתם תקועים באמצע פרויקט יצירתי – בין אם זה עיצוב גרפי, כתיבת תוכן, או יצירת אמנות – פשוט הפעילו את Gemini Live ושתפו את המסך שלכם. הראו לו את מקורות ההשראה שלכם מגלריית התמונות – מרקמים ייחודיים שצילמתם, פלטות צבעים מרהיבות שאספתם, או תמונות השראה שמשכו את תשומת לבכם. Gemini ינתח את החומרים הוויזואליים בזמן אמת, יזהה דפוסים וסגנונות, ויציע כיוונים יצירתיים חדשים שלא חשבתם עליהם. למשל, אם אתם עובדים על לוגו לעסק חדש, תוכלו להראות ל-Gemini מספר רפרנסים ויזואליים שאהבתם, והוא יסייע לכם לזקק את הרעיונות לכדי קונספט מגובש, יציע וריאציות צבעוניות, ואפילו יעזור לכם לחשוב על אפליקציות שונות של הלוגו. הדיאלוג הטבעי והזורם עם Gemini, שתומך כעת גם בעברית, מאפשר לכם לחקור רעיונות בקלות, לשאול שאלות מעמיקות, ולקבל משוב מיידי – כאילו אתם משוחחים עם יועץ יצירתי אמיתי שנמצא לצדכם בכל שלב בתהליך.

תיקון של מכשירים ופריטים שהתקלקלו

עם Gemini Live פתרון בעיות טכניות הפך לפשוט יותר מאי פעם. במקום לחפש מדריכי תיקון באינטרנט או להזמין טכנאי יקר, כעת יש לכם מומחה וירטואלי בכיס. פשוט הפעילו את Gemini Live במכשיר שלכם, הקישו על אייקון המצלמה, וכוונו את הטלפון אל הבעיה – בין אם זה כיסא שחורק בכל תזוזה, מכשיר חשמלי שפשוט הפסיק לפעול, או אפילו צעצוע אהוב שנשבר. Gemini יראה את מה שאתם רואים, ינתח את הבעיה בזמן אמת, ויספק לכם הנחיות מפורטות צעד אחר צעד לפתרון. שיחה טבעית וזורמת עם Gemini, מאפשרת לכם לשאול שאלות נוספות, לבקש הבהרות, ולקבל פתרונות מותאמים אישית בדיוק לבעיה שלכם. למשל, אם המדיח שלכם הפסיק לעבוד, תוכלו להראות ל-Gemini את לוח הבקרה, לתאר את הבעיה, ולקבל עזרה באבחון – החל מבדיקת פילטרים סתומים ועד לזיהוי קודי שגיאה נסתרים. זה כמו לקבל ייעוץ ממומחה טכני אמיתי, אבל בנוחות הבית שלכם, וזמינות 24/7 ישירות בטלפון שלכם.

שופינג חכם עם עוזר אישי

עם עשרות מותגים, מאות דגמים ואלפי חוות דעת, קניות אונליין יכולות להפוך במהירות למשימה מתישה. כאן בדיוק נכנס Gemini Live והופך לסטייליסט ויועץ הקניות האישי שתמיד חלמתם עליו. תארו לעצמכם שאתם מחפשים זוג נעליים חדש – במקום לדלג בין עשרות טאבים ולהתבלבל מהשוואת מחירים, פשוט הפעילו את Gemini Live ושתפו את המסך שלכם בזמן הגלישה. Gemini יוכל לראות בדיוק מה אתם רואים, לנתח את האפשרויות השונות בזמן אמת, ולהציע השוואות מפורטות בין המוצרים – מחומרים ואיכות ועד למחיר וחוות דעת משתמשים. שלבו בין שיתוף מצלמה ושיתוף מסך, ותוכלו להראות ל-Gemini את הג’ינס האהוב עליכם מהארון באמצעות המצלמה, ואז לשתף את המסך עם חולצה שאתם שוקלים לקנות באינטרנט, ולשאול “האם אלה יתאימו יחד?” או “איזה נעליים יתאימו למראה הזה?”. Gemini ינתח את הפריטים, יתחשב בצבעים ובסגנונות, ויציע המלצות מותאמות אישית שיעזרו לכם לקבל החלטות קנייה חכמות יותר. בין אם אתם מחפשים מכשיר חשמלי חדש, רהיט לסלון, או מתנה מושלמת לחבר, Gemini Live הופך את חוויית הקנייה למהירה, יעילה ואפילו מהנה יותר, וחוסך לכם זמן, כסף ותסכול בדרך.

למידה אינטראקטיבית עם משוב בזמן אמת

דמיינו שאתם לומדים צרפתית ומתקשים בהגיית המילה “Croissant” – פשוט הפעילו את Gemini Live, הקישו על אייקון המיקרופון, ונסו להגות את המילה. Gemini יקשיב, ינתח את ההגייה שלכם בזמן אמת, ויציע תיקונים עדינים שיעזרו לכם להשתפר. או אולי אתם מנסים להכין מתכון חדש ומורכב? עם המצלמה פתוחה, תוכלו להראות ל-Gemini את התהליך בזמן אמת ולקבל הנחיות מותאמות אישית – “האם הבצק אמור להיראות כך?”, “האם הרוטב מספיק סמיך?”, או “כמה זמן עוד לבשל את זה?”. הגמישות של Gemini Live באה לידי ביטוי גם בשילוב עם תוכן מקוון: נניח שאתם צופים במתכון לפסטה בולונז ביוטיוב שמיועד לשני סועדים, אבל אתם מארחים שישה אנשים לארוחת ערב. במקום לנסות לחשב בעצמכם את היחסים, בקשו מ-Gemini להתאים את רשימת המרכיבים וזמני הבישול למספר הסועדים החדש. Gemini יספק לכם מיד רשימת מרכיבים מעודכנת והנחיות מותאמות, כך שתוכלו להתרכז בבישול עצמו. בין אם אתם לומדים לנגן על גיטרה, מנסים טכניקת ציור חדשה, או מתמודדים עם פרויקט DIY מורכב, Gemini Live הופך למדריך סבלני ותומך שנמצא איתכם בכל צעד בדרך, מספק משוב מיידי ועצות מותאמות אישית שיעזרו לכם להגיע לתוצאות הטובות ביותר.

איך להשתמש בפיצ’ר?

שיתוף מצלמה 

1. הפעלה: הפעילו את Gemini במכשיר שלכם

2. כניסה למצב Live: הקישו על אייקון “Live” בתחתית המסך

3. הפעלת המצלמה: הקישו על אייקון “Camera” (מצלמה)

4. כיוון המצלמה: כוונו את המצלמה לאובייקט או לסביבה שברצונכם לדבר עליהם

5. התחלת השיחה: התחילו לדבר עם Gemini בצורה טבעית

טיפים נוספים לשימוש במצלמה:

• להחלפה בין המצלמה הקדמית והאחורית, הקישו על אייקון “Switch to rear or front camera”
• לכיבוי המצלמה במהלך השיחה, הקישו שוב על אייקון המצלמה

שימו לב: המצלמה תכבה אוטומטית אם Gemini Live יעבור למצב המתנה, אם תצאו מהאפליקציה, או אם המסך יינעל.

שיתוף מסך

1. מעבר למסך הרצוי: עברו למסך שברצונכם לדבר עליו עם Gemini (למשל, אתר קניות, גלריית תמונות, וכו’)

2. הפעלה: הפעילו את Gemini 

3. שיתוף המסך: הקישו על “Share screen with Live”

4. התחלת השיחה: התחילו לדבר עם Gemini על מה שמוצג במסך

אם אתם כבר נמצאים במסך Gemini Live, הקישו על “Turn on screen sharing” ועקבו אחר ההוראות שיופיעו על המסך.

הפסקת שיתוף מסך

חזרו לאפליקציית Gemini והקישו על “Turn off screen sharing” או: החליקו מטה מהקצה העליון של המסך, ובכרטיס “Screen Sharing” הקישו על “Stop sharing”.

חשוב לדעת: לפני שתוכלו לשתף את המסך, עליכם להפעיל התראות עבור Gemini Live במכשיר שלכם. כמו כן, שיתוף המסך יופסק אוטומטית אם Gemini Live יעבור למצב המתנה או אם תנעלו את המסך.

מתי הפיצ’ר יפסיק לעבוד אוטומטית?

כשאתם משתמשים בשיתוף מצלמה, המערכת תפסיק את השיתוף באופן אוטומטי בשלושה מקרים עיקריים: כאשר Gemini Live עובר למצב המתנה (אך אל דאגה – המצלמה תחזור לפעול אוטומטית ברגע שתמשיכו את השיחה), כאשר אתם יוצאים מאפליקציית Gemini (במקרה זה המצלמה לא תחזור לפעול אוטומטית כשתחזרו לאפליקציה), או כאשר המסך של המכשיר ננעל (גם כאן, המצלמה לא תחזור לפעול אוטומטית כשתפתחו את המכשיר). באופן דומה, שיתוף המסך יפסיק לעבוד אוטומטית כאשר Gemini Live עובר למצב המתנה או כאשר אתם נועלים את המסך. בשני המקרים הללו, בניגוד לשיתוף מצלמה במצב המתנה, שיתוף המסך לא יחודש באופן אוטומטי ותצטרכו להפעיל אותו מחדש באופן ידני. הכרת התנהגויות אלו תעזור לכם לנהל את השיחות עם Gemini Live ביעילות רבה יותר ולהימנע מהפתעות לא נעימות באמצע שיחה חשובה או כשאתם מקבלים עזרה בזמן אמת.

פרטיות ואבטחה 

בעוד שהיכולות החדשות של Gemini Live מציעות אפשרויות מרגשות לאינטראקציה עם העולם, חשוב להבין כיצד המידע הרגיש שלכם מוגן. Google מדגישה שפרטיות המשתמשים היא בראש סדר העדיפויות, עם מערכת בקרות מובנית שמבטיחה שהמצלמה פעילה רק בזמן שיחה, ונכבית אוטומטית כשהאפליקציה ממוזערת או כשהמסך ננעל. הקלטות ותמלילי השיחות מאוחסנים בפעילות אפליקציות Gemini אם היא מופעלת, ואם היא כבויה – המידע נשמר לעד 72 שעות בלבד. חשוב לציין שהקלטות שמע אינן משמשות כרגע לשיפור מערכות ה-AI של Google, וכל שינוי במדיניות זו יהיה שקוף למשתמשים. כמו תמיד, Google מזכירה לכבד את פרטיות האחרים ולבקש רשות לפני הקלטה או הכללת אנשים אחרים בשיחות Live – כך תוכלו ליהנות מהיתרונות של הטכנולוגיה החדשנית תוך שמירה על אמון ושקיפות.

New perspectives incoming Like @le_sserafim, take another look with Gemini Live on Android pic.twitter.com/OXZxBGWYLJ

— Android (@Android) April 16, 2025

Gemini Live עם יכולות מצלמה ושיתוף מסך מסמן צעד משמעותי בהתפתחות העוזרים החכמים, והופך את האינטראקציה עם הבינה המלאכותית לטבעית ואינטואיטיבית יותר מאי פעם. הפיצ’ר החדש, מאפשר למשתמשי Gemini Advanced במכשירי Android ולמשתמשי Gemini הבסיסי במכשירי Pixel 9 ו-Galaxy S25 לשתף את המצלמה או המסך שלהם בזמן שיחה עם Gemini, ולקבל עזרה בזמן אמת במגוון רחב של משימות יומיומיות. בין אם מדובר בארגון הבית, פתרון בעיות טכניות, סיעור מוחות יצירתי, עזרה בקניות מקוונות או למידת מיומנויות חדשות – Gemini Live רואה את העולם דרך העיניים שלכם, מבין את ההקשר, ומספק תשובות מותאמות אישית בזמן אמת. עם תמיכה ביותר מ-45 שפות, כולל עברית, והיכולת לנהל שיחות טבעיות וזורמות, Gemini Live מהווה צעד משמעותי לקראת מימוש החזון של Google – עוזר בינה מלאכותית אוניברסלי שמבין ומתקשר עם העולם שסביבנו באופן טבעי ואינטואיטיבי.

הפוסט חמש דרכים להשתמש ב-Gemini Live עם מצלמה ושיתוף מסך הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Introducing Deep Research on Perplexity.

Deep Research lets you generate in-depth research reports on any topic.

Available to everyone for free—up to 5 queries per day for non-subscribers and 500 queries per day for Pro users. pic.twitter.com/obovx7YEUF

— Perplexity (@perplexity_ai) February 14, 2025

מה זה Perplexity Deep Research?

נמאס לכם לבזבז שעות על חיפוש מידע? Perplexity השיקה את Perplexity Deep Research – פתרון מהפכני שישנה את הדרך בה אתם עובדים. בעזרת טכנולוגיית AI מתקדמת, המערכת סורקת ומנתחת מאות מקורות מידע בו-זמנית, ומגישה לכם תוצאות מקיפות ומדויקות תוך פחות משלוש דקות. חשבו על זה כמו על צוות של מומחים שעובדים במקביל: אחד מחפש מידע, השני מנתח אותו, והשלישי מארגן את הכל לדוח מסודר ומובן. ההבדל הוא שכאן הכל קורה אוטומטית, עם רמת דיוק מרשימה של 93.9% – תוצאות שעולות על אלו של מודלי AI מובילים אחרים.

איך זה עובד?

בואו נצלול לתהליך המרתק של Perplexity Deep Research. הכלי מבצע חיפוש רחב ומעמיק במגוון מקורות, תוך יצירת תוכנית מחקר דינמית. המערכת משפרת באופן מתמיד את תהליך החיפוש באמצעות ניתוח רב-שלבי. היא מפרקת שאלות מורכבות לשלבים קטנים, מבצעת חיפושים חוזרים, מנתחת נתונים ומעדכנת את מהלכי המחקר בהתאם לממצאים. גישה חדשנית זו מאפשרת להפיק תשובות מדויקות ומפורטות, ולהפוך שעות של מחקר לדקות ספורות של עבודה יעילה.

כנסו ל- perplexity.ai ובתיבת החיפוש בחרו ב-“Deep Research” מתוך רשימת המודלים:

שלב הסריקה והניתוח

כשאתם מזינים שאלת מחקר, המערכת מתחילה במסע חיפוש מתוחכם. בדומה לחוקר מנוסה, היא מבצעת סדרה של חיפושים מתקדמים, כשכל שלב בונה על התובנות מהשלב הקודם. המערכת מנתחת את המידע שנאסף, מזהה מגמות וקשרים, ומעמיקה את החיפוש בכיוונים המבטיחים ביותר. היא משתמשת באלגוריתמים מתקדמים כדי לסנן מידע לא רלוונטי ולהתמקד במקורות האמינים והעדכניים ביותר.

עיבוד המידע

בזמן שאתם הייתם צריכים לקרוא עשרות מאמרים, המערכת סורקת ומנתחת מאות מקורות במקביל. היא מפעילה אלגוריתמים מתקדמים לעיבוד שפה טבעית כדי להבין את המשמעות העמוקה של הטקסטים. המערכת מזהה דפוסים חוזרים, מקשרת בין מחקרים שונים, ומגלה תובנות חדשות שקשה לזהות בקריאה רגילה. למשל, היא יכולה לזהות מגמות משותפות במחקרים ממדינות שונות, או לקשר בין ממצאים מתחומי מחקר שונים לכאורה.

יצירת התוצר הסופי

זהו שלב מכריע בתהליך המחקר. בשלב זה, כל המידע שנאסף מתגבש למסמך אחד שלם ומאורגן, המציג את הממצאים בצורה ברורה ומקצועית. התהליך מתרחש במהירות מפתיעה – תוך דקות ספורות מרגע הזנת השאלה, מתקבל דוח מחקר מקיף שניתן לייצא בפורמטים שונים או לשתף עם אחרים. הדוח כולל את כל המידע הרלוונטי, מאורגן בצורה לוגית ונוחה לקריאה, ומאפשר המשך חקירה של נושאים ספציפיים שמעוררים עניין. זוהי דרך יעילה ומהירה להפוך שאלת מחקר לתוצר מוגמר ומקצועי.

תכונות ויתרונות מרכזיים

ביצועים טכנולוגיים וחיסכון בזמן

המערכת מציגה רמת דיוק יוצאת דופן של 93.9% במבחן SimpleQA, המעיד על אמינותה בהשוואה למודלים מתחרים כמו Gemini Thinking ו-DeepSeek-R1. זמן העיבוד הממוצע עומד על פחות משלוש דקות למשימת מחקר מקיפה – תהליך שבאופן מסורתי היה נמשך שעות או ימים. במהלך זמן זה, המערכת מעבדת ומנתחת מאות מקורות מידע במקביל, תוך השגת ציון מרשים של 21.1% במבחן Humanity’s Last Exam.

בגרף מטה תראו השוואה של רמת הדיוק בין מודלי AI שונים במבחן Humanity’s Last Exam. vnusk qk. מודל ה- Deep Research של OpenAI מוביל עם כ-25% דיוק, כאשר Perplexity Deep Research במקום השני עם כ-20% דיוק. המודלים האחרים, כולל Gemini Thinking, Claude ו-GPT-4, משיגים תוצאות נמוכות יותר של פחות מ-10% דיוק:

Credit: Perplexity Blog

הנתונים מדגישים את היתרון המשמעותי של מודלי Deep Research על פני מודלים אחרים בשוק, כאשר הפער בין המובילים לשאר המודלים הוא משמעותי. זהו מדד חשוב ליכולת המערכות להתמודד עם שאלות מורכבות במגוון תחומים.

הגרף הבא מציג השוואה ברורה של ביצועי מודלים שונים במבחן SimpleQA. Perplexity Deep Research מוביל באופן משמעותי עם ציון של כ-93.9%, פער עצום מהמתחרה הקרוב ביותר, OpenAI o1-preview, שמשיג כ-45%:

Credit: Perplexity Blog

הנתונים מדגישים את העליונות הטכנולוגית המשמעותית של Perplexity Deep Research בתחום דיוק המענה לשאלות, עם פער של יותר מפי שתיים מהמתחרה הקרוב ביותר.

יכולות מחקר מתקדמות

הטכנולוגיה מספקת ניתוח מעמיק במגוון תחומי ידע, עם יכולת ייחודית לסינתזה של מידע ממקורות מרובים. בניגוד למודלים אחרים, המערכת מציעה אינטגרציה מתקדמת של מקורות מידע, הסקת מסקנות אוטומטית והתאמה דינמית לתחום המחקר הספציפי. היא מפחיתה משמעותית את הצורך במחקר ידני, סינון מידע ואימות צולב של מקורות.

יעילות תפעולית ונגישות

הממשק האינטואיטיבי מאפשר התחלת עבודה מיידית, ללא צורך בהכשרה מעמיקה. המערכת מציעה אפשרויות ייצוא מגוונות ונגישות גבוהה, המאפשרות שימוש גמיש בתוצאות המחקר. זמינות המערכת מובטחת 24/7, עם תמיכה בפורמטים שונים של דוחות ואפשרויות שיתוף מתקדמות.

בציוץ שפורסם ביום השקת הכלי החדש, Perplexity מציגה נתונים מרשימים על ביצועי המערכת. הנתונים מראים כיצד המערכת מצליחה לבצע מחקר מעמיק ומקיף בזמן ממוצע של 2 דקות ו-59 שניות, תוך ביצוע 8 חיפושים, 25 שלבי עיבוד, וניתוח של 42 מקורות מידע שונים. בנוסף, החברה מדגימה בסרטון כיצד המערכת משלבת טכנולוגיות חיפוש מתקדמות עם יכולות ניתוח וקידוד כדי לייצר דוחות מחקר מקיפים ומדויקים. להלן הנתונים המפורטים והניתוח המלא:

Perplexity Deep Research combines advanced web search, reasoning, and coding to iteratively search and refine analysis into clear, comprehensive reports. pic.twitter.com/iQLOSwA87q

— Perplexity (@perplexity_ai) February 14, 2025

מתי להשתמש ב- Deep Research

מגוון רחב של יישומים נתמכים ביכולת המערכת לספק תוצאות מדויקות ומהימנות תוך דקות ספורות, מה שהופך אותה לכלי חיוני עבור מקבלי החלטות ואנשי מקצוע במגוון רחב של תחומים:

מחקר אקדמי ומדעי

Perplexity Deep Research מהווה כלי מפתח עבור חוקרים ואקדמאים. המערכת מאפשרת סקירת ספרות מקיפה, איתור מחקרים רלוונטיים וסינתזה של מידע ממקורות מרובים. היא מסוגלת לזהות מגמות מחקריות, לנתח מתודולוגיות ולספק סיכומים מקיפים של תחומי מחקר שלמים תוך דקות ספורות.

ניתוח עסקי ופיננסי

בעולם העסקי, המערכת מספקת ניתוח מעמיק של מגמות שוק, דוחות כספיים ותחזיות כלכליות. היא מאפשרת למקבלי החלטות לקבל תמונה מקיפה של השוק, לזהות הזדמנויות השקעה ולנתח סיכונים פוטנציאליים. המערכת מיעילה במיוחד בהשוואת חברות, ניתוח מגזרים ובחינת מגמות מאקרו-כלכליות.

פיתוח טכנולוגי וחדשנות

עבור אנשי טכנולוגיה ומפתחים, המערכת מספקת סקירה מקיפה של התפתחויות טכנולוגיות, מגמות חדשות וכיווני פיתוח עתידיים. היא מסייעת בזיהוי טכנולוגיות מתעוררות, הבנת השפעתן הפוטנציאלית ומעקב אחר התפתחויות בתחום.

מחקר שיווקי וניתוח שוק

בתחום השיווק, המערכת מאפשרת ניתוח מעמיק של התנהגות צרכנים, מגמות שוק ואסטרטגיות תחרותיות. היא מסייעת בזיהוי הזדמנויות שוק, הבנת צרכי לקוחות ופיתוח אסטרטגיות שיווק מבוססות נתונים.

מחקר רפואי ובריאותי

במגזר הבריאות, המערכת תומכת במחקר קליני, סקירת מחקרים רפואיים ועדכונים בתחום הבריאות. היא מסייעת לאנשי מקצוע בתחום הרפואה להישאר מעודכנים בהתפתחויות האחרונות ולקבל החלטות מבוססות ראיות.

תכנון וקבלת החלטות

המערכת יעילה במיוחד בתהליכי תכנון אסטרטגי וקבלת החלטות. היא מאפשרת איסוף מהיר של מידע רלוונטי, ניתוח חלופות והערכת השלכות פוטנציאליות של החלטות שונות.

כאשר משווים בין חיפוש רגיל (Default) לבין Deep Research של Perplexity, ניתן לראות הבדל משמעותי באיכות ובעומק הניתוח. הדוגמה הבאה מציגה ניתוח אסטרטגיית פרסום בסופרבול 2025, כאשר אותה שאלה בדיוק מקבלת שתי תשובות שונות מהותית. בעוד שהחיפוש הרגיל מספק סקירה בסיסית של מנצחים ומפסידים, Deep Research מציג ניתוח מעמיק המבוסס על 27 מקורות, כולל נתונים סטטיסטיים מדויקים, מחירי פרסום ספציפיים, וניתוח מגמות מפורט. ההבדל ניכר גם במבנה התשובה – מסמך מאורגן היטב עם כותרת, מבוא, וחלוקה לסעיפים, לעומת תשובה פשוטה יותר בחיפוש הרגיל. להלן הדוגמה המלאה:

זמינות ונגישות

Perplexity Deep Research נבנה מתוך חשיבה על צרכי המשתמשים המגוונים. המערכת מציעה שני מסלולי שימוש עיקריים: חשבון חינמי המעניק 5 שאילתות מחקר מעמיקות ביום – מספיק להתנסות משמעותית ולמחקר בסיסי, וחשבון Pro המספק 500 שאילתות יומיות למשתמשים מקצועיים ואקדמאים. כרגע, המערכת זמינה דרך ממשק האינטרנט, אך בקרוב צפויה להתרחב עם אפליקציות ייעודיות ל-iOS ו-Android, וגרסת מחשב שולחני ל-Mac. גישה זו משקפת את המחויבות של Perplexity לאזן בין נגישות רחבה לבין שירות איכותי ומקצועי, כשהמטרה היא לאפשר לכל משתמש ליהנות מיכולות מחקר מתקדמות, בהתאם לצרכיו.

טיפים לשימוש מיטבי ב-Perplexity Deep Research

כדי להפיק את המרב מ-Perplexity Deep Research, חשוב להבין כיצד לנסח את השאילתות ולנתח את התוצאות בצורה יעילה. התחילו תמיד בשאלה רחבה והתקדמו בהדרגה לשאלות ממוקדות יותר.

בעת ניתוח התוצאות, חשוב להתייחס למערכת כשותף לשיחה. אם התשובה הראשונית אינה מספקת, המשיכו עם שאלות המשך כדי לחדד את התשובה. השתמשו במצבי המיקוד השונים כמו אקדמי, כתיבה או חברתי, בהתאם למטרת המחקר שלכם.

זכרו שהמערכת היא כלי עזר יעיל, אך לא תחליף לשיקול דעת אנושי. בדקו תמיד את המקורות והציטוטים שהמערכת מספקת, והשתמשו בידע המקצועי שלכם כדי להעריך את הרלוונטיות והדיוק של המידע המתקבל. גישה מובנית ומחשבה מעמיקה על ניסוח השאלות יכולות להיות ההבדל בין סיכום שטחי לניתוח מעמיק ומשמעותי.

בעידן של הצפת מידע והתפתחות טכנולוגית מואצת, כלים כמו Perplexity Deep Research הופכים לצורך בסיסי עבור כל מי שמעוניין להישאר בחזית הידע והמחקר. עם דיוק מרשים ויכולת לעבד מאות מקורות מידע תוך דקות ספורות, המערכת מציעה פתרון מהפכני לאתגרי המחקר המודרני. היא מאפשרת לכל משתמש – מסטודנטים ועד אנשי מקצוע – לבצע מחקר ברמת מומחים, תוך חיסכון משמעותי בזמן ומשאבים. המודל הדמוקרטי של המערכת מבטיח שכלי המחקר המתקדם הזה נגיש לכל דורש. עם תמיכה במגוון רחב של תחומים – מפיננסים ועד מחקר אקדמי – והרחבה מתוכננת לפלטפורמות נוספות, Perplexity Deep Research אינו רק כלי חיפוש מתקדם, אלא שותף אמיתי בתהליך המחקר והגילוי. לבלוג המלא על Perplexity Deep Research, כנסו כאן. 

הפוסט המדריך ל- Perplexity Deep Research הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

What do you want to create next? pic.twitter.com/L3UZyXPeTC

— OpenAI (@OpenAI) February 10, 2025

“עידן הבינה”

הפרסומת “עידן הבינה” מספרת את סיפור ההתפתחות האנושית באמצעות אנימציה מרהיבה בסגנון פוינטיליזם. נקודות שחורות מופשטות מתעצבות לסמלים היסטוריים מוכרים – מהמצאת האש והגלגל ועד לכיבוש החלל. הפרסומת מגיעה לשיאה בהצגת הבינה המלאכותית כשלב הבא בהתפתחות האנושית, כשהיא מדגימה את היכולות המעשיות של ChatGPT בתחומים כמו עסקים, חינוך ולימוד שפות.

אסטרטגיה שיווקית 

לצד הפקת הפרסומת, ניכר כי OpenAI אימצה אסטרטגיה שיווקית מחושבת וממוקדת. תחת הנהגתה של מנהלת השיווק החדשה, קייט רוש (Kate Rouch), שנכנסה לתפקיד בדצמבר 2024, החברה בחרה במודע להימנע מאזכורים של AGI או superintelligence, ובמקום זאת הדגישה את היישומים הפרקטיים של הבינה המלאכותית בחיי היום־יום. המהלך נועד לפנות לקהל רחב – כ-130 מיליון צופים – ולהמחיש כיצד טכנולוגיות AI יכולות לשפר תהליכים עסקיים, ללמד שפות ולהעצים את הפרודוקטיביות בכל תחום.

מעבר למסר השיווקי

OpenAI מציגה תוכניות צמיחה שאפתניות במיוחד, עם תחזית הכנסות של 11.6 מיליארד דולר לשנת 2025 ויעד שווי חברה של 300 מיליארד דולר. כחלק מהתוכנית האסטרטגית, החברה נמצאת במגעים מתקדמים עם SoftBank להובלת סבב גיוס משמעותי של עד 40 מיליארד דולר. נתונים אלה משקפים את האמון הרב של המשקיעים בפוטנציאל הצמיחה של החברה ואת ההתרחבות המהירה של שוק הבינה המלאכותית. התוכניות השאפתניות מגובות בהשקעות משמעותיות בשיווק ופיתוח, כפי שראינו בפרסומת הסופרבול היוקרתית, ומציבות את OpenAI בחזית המרוץ הטכנולוגי מול מתחרותיה הגדולות בתחום.

התחרות בשוק – המאבק על עתיד הבינה המלאכותית

ההופעה הסוחפת של OpenAI מגיעה בזמן בו תחום הבינה המלאכותית נמצא בעיצומו של תחרות עזה – המרוץ מתחמם כאשר ענקיות הטכנולוגיה מגבירות את מאמציהן להוביל את השוק המתפתח. גוגל הצטרפה למאבק עם פרסומת מרשימה ל-Gemini במהלך הסופרבול, בעוד מיקרוסופט, שהחלה את דרכה כמשקיעה ב-OpenAI, הפכה למתחרה משמעותית בזכות עצמה.

התחרות העזה מתבטאת לא רק בפיתוח טכנולוגי מואץ, אלא גם במאמצי שיווק חסרי תקדים, כאשר כל חברה מנסה להציג את חזונה לעתיד הטכנולוגי. המאבק על תשומת הלב של המשקיעים והציבור הרחב ממשיך את העידן החדש אליו נכנסנו שבו הבינה המלאכותית הופכת מחזון עתידי למציאות מסחרית מתפתחת.

OpenAI מסמנת שינוי אסטרטגי משמעותי עם פרסומת הסופרבול “עידן הבינה”, המדגישה את המעבר מחברת מחקר ופיתוח לשחקנית מסחרית מובילה. הפרסומת, שמשלבת חדשנות עם שימושיות יומיומית, משקפת את האסטרטגיה השיווקית החדשה של החברה תחת הנהגתה של מנהלת השיווק החדשה. המאבק על עתיד הבינה המלאכותית מתנהל כעת לא רק בחזית הטכנולוגית אלא גם במישור התודעתי, כאשר OpenAI וגוגל משקיעות משאבים חסרי תקדים בשיווק ומיתוג ולא רק בטכנולוגיה.

הפוסט הופעת בכורה בסופרבול ל- Open AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

יצירת פרומפטים מתמונות פותחת עולם חדש

בדומה לפונקציית ה- Describe במידג’רני, שהפכה לאחרונה זמינה גם בממשק הווב ולא רק בדיסקורד, אידאוגרם מציעה כעת למשתמשים שלה אפשרות ליצירת פרומפטים מתמונות. טכנולוגיה זו פותחת עולם חדש של אפשרויות יצירתיות עבור יוצרים ומעצבים. חשבו על זה – במקום להתאמץ לתאר במילים בדיוק את מה שאתם רוצים, אתם פשוט מראים לבינה המלאכותית דוגמה ויזואלית. זה כמו להראות לצייר תמונה ולבקש ממנו ליצור משהו דומה, אבל בגרסה הדיגיטלית. התהליך הזה לא רק חוסך זמן יקר, אלא גם מאפשר דיוק מרשים בתוצאות. אתם יכולים לקחת תמונה שאתם אוהבים, לקבל את התיאור המדויק שלה, ואז לשחק עם הפרמטרים השונים כדי ליצור וריאציות מעניינות. זה כלי מעולה במיוחד למעצבים, אמנים ויוצרי תוכן שרוצים לשמור על קו עיצובי עקבי או לחקור כיוונים חדשים. הטכנולוגיה הזו מנגישה את עולם האמנות הדיגיטלית גם למי שמתקשה בניסוח פרומפטים מילוליים, ומאפשרת לכל אחד ליצור תוכן ויזואלי מרהיב בקלות רבה יותר.

Image Upload in Ideogram is a powerful way to create detailed prompts that resemble a specific composition.

Simply drag & drop your image → click Describe → then Re-generate using that description. It’s fascinating to see how much information a detailed prompt can capture—and… pic.twitter.com/NChCl1ueWn

— Ideogram (@ideogram_ai) January 31, 2025

איך מתחילים?

התחלת העבודה עם אידאוגרם היא פשוטה ואינטואיטיבית. ראשית, היכנסו למערכת. הממשק נקי וידידותי, כשבמרכז המסך תמצאו את אזור העבודה העיקרי.

העלאת התמונה הראשונה

בשלב הראשון, תוכלו להעלות תמונה בשתי דרכים פשוטות: גרירה ישירה של הקובץ לאזור המסומן במרכז המסך, או לחיצה על כפתור ההעלאה ובחירת התמונה הרצויה מהמחשב שלכם. המערכת תומכת במגוון פורמטים נפוצים כמו JPG, PNG ו-WEBP.

יצירת התיאור המדויק

לאחר העלאת התמונה, הצעד הבא הוא פשוט – לחצו על כפתור “Describe” שמופיע בצד התמונה. כעת תוכלו לצפות בקסם קורה מול עיניכם: המערכת תסרוק את התמונה ותייצר תיאור מילולי מפורט ומדויק. תיאור זה ישמש אתכם כפרומפט בסיסי ליצירת תמונות חדשות.

שימוש בתיאור

התיאור שקיבלתם הוא נקודת ההתחלה שלכם. תוכלו להשתמש בו כמו שהוא, או לערוך אותו לפי צרכיכם. המערכת מאפשרת לכם לשנות, להוסיף או להסיר פרטים מהתיאור כדי לקבל בדיוק את התוצאה שאתם מחפשים. זה הזמן להיות יצירתיים ולנסות אפשרויות שונות.

שליטה בתהליך היצירה

עריכת התיאור והתאמתו

לאחר קבלת התיאור האוטומטי, אתם נמצאים בעמדת שליטה מלאה. תוכלו לערוך את הטקסט שהתקבל, להוסיף פרטים חדשים או להסיר אלמנטים שאינם רצויים. חשבו על זה כמו על מתכון שאפשר להתאים לטעם האישי – רוצים יותר צבע? פחות קונטרסט? פשוט הוסיפו או שנו את ההגדרות בתיאור.

שימוש בכלי Remix

שליטה במשקלים באידאוגרם היא פשוטה ואינטואיטיבית, אך חשוב להבין שהיא שונה ממה שאולי הכרתם בכלים אחרים. בניגוד למידג’ורני למשל, באידאוגרם המשקלים מוצגים בצורה ויזואלית של פסים, בסקאלה של 1-5. כשאתם מתחילים עם תמונה, ברירת המחדל היא 3 פסים – נקודת איזון נוחה להתחלה. אם אתם רוצים לשמור על מרבית הפרטים מהתמונה המקורית, כדאי להגדיר משקל גבוה של 4-5 פסים. זה יגרום לתמונה החדשה להיות דומה מאוד למקור, עם שינויים עדינים בלבד. לעומת זאת, אם אתם מחפשים יותר חופש יצירתי, הורידו את המשקל ל-1 או 2 פסים. במצב זה, התמונה החדשה תשמור על “הרוח” הכללית של המקור, אבל תהיה חופשית יותר בפרשנות שלה.

השינוי עצמו פשוט – פשוט לחצו על Remix, והשתמשו בכפתורי הפלוס ומינוס כדי לכוון את מספר הפסים הרצוי. זה הזמן לנסות ולהתנסות – לפעמים דווקא משקל בלתי צפוי ייתן את התוצאה המפתיעה והמוצלחת ביותר.

שיפור איכות עם Upscale

לאחר שיצרתם את התמונה המושלמת, כלי ה-Upscale מאפשר לכם להעלות את הרזולוציה שלה. זהו תהליך חכם שמשפר את איכות התמונה תוך שמירה על הפרטים העדינים והחדות. התוצאה היא תמונה באיכות גבוהה, מושלמת לשימוש במגוון פלטפורמות ופרויקטים.

מהתמונה לפרומפט: ככה זה עובד בפועל

בואו נראה איך התהליך עובד בפועל. בדוגמאות הבאות תוכלו לראות את הקסם קורה בזמן אמת – מהתמונה המקורית ועד התוצאה הסופית. אידאוגרם מציגה ארבע דוגמאות מרשימות המדגימות את יכולת ה-Describe ובכל דוגמה תראו משמאל את התמונה המקורית שהועלתה למערכת, ומימין את התמונה החדשה שנוצרה בהתבסס על הפרומפט שהמערכת הפיקה. כל הדוגמאות מדגימות את יכולת המערכת לזהות פרטים מדויקים ולשחזר אותם בגרסה חדשה תוך שמירה על הסגנון והאווירה המקוריים.

דוגמה 1: תמונת נערה בסגנון ויקטוריאני בשמלה בורגונדית-שחורה עם תחרה ופרווה. התמונה החדשה שומרת על הסגנון והאווירה תוך שינויים עדינים בפרטים:

דוגמה 2: איור של יער Oxhey Woods עם עץ גדול ושביל מתפתל. הגרסה החדשה שומרת על הפלטה הצבעונית והאווירה הקסומה עם פטריות כתומות ועצים ירוקים:

דוגמה 3: אגרטל פורצלן מעוטר בסגנון אירופאי קלאסי עם עיטורי זהב ופרחים. התוצאה החדשה משמרת את הפרטים העדינים והסגנון המפואר:

דוגמה 4: כרזת מלחמה וינטג’ המציגה נער מתבונן בדגם של מנוף בנייה. הגרסה החדשה שומרת על המסר הפטריוטי והקומפוזיציה תוך רענון הסגנון האמנותי:

טיפים שימושיים

כמו בכל כלי יצירתי, גם באידאוגרם יש כמה טריקים שיעזרו לכם להפיק את המיטב מהמערכת. כדאי להתחיל עם תמונות פשוטות יחסית, כאלה שיש בהן מסר ברור וקומפוזיציה נקייה. זה יעזור לכם להבין איך המערכת “חושבת” ומפרשת תמונות. כשאתם מקבלים את התיאור האוטומטי (הפרומפט), קחו רגע לקרוא אותו בעיון. האם הוא באמת מתאר את כל האלמנטים החשובים בתמונה? אם חסר משהו, אל תהססו להוסיף. אם יש פרטים מיותרים, הסירו אותם. התיאור המדויק הוא המפתח לתוצאה מוצלחת. אל תתקבעו על ניסיון אחד – התנסו ביצירת מספר גרסאות מאותה תמונת מקור. שנו פרמטרים, נסו סגנונות שונים, שחקו עם המשקלים. לפעמים דווקא הניסיון השלישי או הרביעי יניב את התוצאה המושלמת שחיפשתם. זכרו שהמפתח להצלחה הוא התרגול והניסוי – ככל שתשתמשו יותר במערכת, כך תבינו טוב יותר איך להפיק ממנה את התוצאות הטובות ביותר.

חשוב לדעת

אם אתם שוקלים להתחיל להשתמש באידאוגרם, יש כמה דברים חשובים שכדאי לדעת. ראשית, הפיצ’ר המתקדם של יצירת פרומפטים מתמונות זמין רק למשתמשים בעלי מנוי Plus או Pro. זו השקעה שווה למי שמתכנן להשתמש בפלטפורמה באופן רציני ומקצועי. נקודה חשובה במיוחד היא שכל התמונות שתעלו לפלטפורמה נשמרות באופן פרטי לחלוטין. אידאוגרם שמים דגש רב על פרטיות המשתמשים, כך שאתם יכולים להיות רגועים בנוגע לחומרים שאתם מעלים למערכת. מה שעוד נהדר הוא שהמערכת מאפשרת לכם לנהל ארכיון מסודר של כל העבודות שלכם. בכל רגע נתון תוכלו לגשת לספריית “My Images” ולמצוא את כל התמונות הקודמות שיצרתם. זה שימושי במיוחד כשאתם עובדים על פרויקטים מתמשכים או כשאתם רוצים לחזור לרעיונות קודמים ולפתח אותם.

יצירת פרומפטים מתמונות באידאוגרם היא כלי פשוט ויעיל שמשנה את הדרך בה אנחנו מייצרים תמונות עם בינה מלאכותית. במקום להתאמץ בניסוח מילולי מדויק, אפשר פשוט להראות למערכת דוגמה של מה שרוצים ליצור. התהליך נגיש וברור: מעלים תמונה, מקבלים תיאור אוטומטי, ויוצרים וריאציות חדשות. עם אפשרויות כמו Remix ו-Describe, והיכולת לשלוט במידת הדמיון לתמונה המקורית, התוצאות הופכות למדויקות יותר. זהו כלי שימושי במיוחד למעצבים, אמנים ויוצרי תוכן שמחפשים דרך יעילה ליצור תוכן ויזואלי איכותי. אם מעניין אתכם להכיר את הכלי של אידאוגרם שמאפשר למשתמשים ליצור כמויות גדולות של תמונות בצורה אוטומטית, כנסו כאן. להכרות מעמיקה עם Ideogram Canvas – כלי עוצמתי לעיצוב ועריכת תמונות, כנסו כאן.

הפוסט Ideogram מאפשרת יצירת פרומפטים מתמונות הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

חשוב לדעת: מגבלות ודגשים למשתמש

לפני שאתם צוללים לעולם המרתק של Hunyuan3D, חשוב שתהיו מודעים למספר נקודות מהותיות – בעוד שהמערכת מציגה יכולות מרשימות בתחום המידול התלת-ממדי, קיימות מגבלות משמעותיות שעשויות להשפיע על חווית השימוש שלכם כיוון שהמערכת מיועדת בעיקר למשתמשים מקצועיים ומתקדמים בעלי גישה לחומרה מתקדמת. ראשית, הגישה לסטודיו המקוון מוגבלת למשתמשים בעלי אמצעי זיהוי סיניים בלבד. שנית, ההתקנה המקומית דורשת חומרה מתקדמת, כולל כרטיסי מסך ספציפיים וזיכרון RAM נרחב. בנוסף כל זה, המערכת עדיין נמצאת בשלבי התפתחות. אנחנו ממליצים לשקול היטב את הצרכים שלכם ואת המשאבים העומדים לרשותכם לפני שאתם מחליטים להשתמש במערכת. הרחבנו על כך בהמשך המדריך.

Hunyuan3D 2.0: כשבינה מלאכותית פוגשת יצירתיות

מודלי דיפוזיה מתקדמים

בלב ליבה של מערכת Hunyuan3D נמצאת טכנולוגיית מודלי הדיפוזיה המתקדמת. המערכת מתבססת על שני מודלים משלימים: ראשית, Hunyuan3D-DiT, שמשתמש בטרנספורמר דיפוזיה מתקדם כדי ליצור צורות גיאומטריות מדויקות ומורכבות. שנית, Hunyuan3D-Paint, שמביא לחיים את המודלים באמצעות ניתוח מעמיק של זוויות ומרקמים, ומייצר טקסטורות שנראות כמעט כמו צילום מהחיים. שילוב שני המודלים הללו מאפשר יצירת מודלים תלת-ממדיים שלא רק מדויקים מבחינה גיאומטרית, אלא גם עשירים בפרטים ומציאותיים להפליא. בסרטון תוכלו לצפות בהדגמה של חברת Hunyuan למודל החדש שהושק בראש השנה הסיני:

Happy Chinese New Year, and thank you all for your love and support over the past year. On the last day of the Chinese Lunar Calendar year of 2024, we are thrilled to introduce to you the Blender plugin for Hunyun3D 2.0. Enjoy yourself! https://t.co/96klOrgeLZ pic.twitter.com/nXbgxMWLm2

— Hunyuan (@TXhunyuan) January 28, 2025

מנוע ה- AI מאחורי המערכת

במרכז היכולות המתקדמות של Hunyuan3D עומדת מערכת למידת מכונה מתוחכמת. המערכת ניזונה ממאגרי נתונים עצומים של תמונות ומודלים, המאפשרים לה לזהות ולהבין תבניות מורכבות וטקסטורות מגוונות. באמצעות אלגוריתמים חדשניים, המערכת מסוגלת לנתח תמונות דו-ממדיות ולהבין את המבנה התלת-ממדי שלהן, כמו מומחה אנושי שמפענח את עומק התמונה. יכולת זו מאפשרת למערכת להפוך תמונות פשוטות למודלים תלת-ממדיים מורכבים ומדויקים, תוך שמירה על כל הפרטים והמאפיינים הייחודיים של האובייקט המקורי.

מטקסט לתלת-מימד

דמיינו עולם שבו המילים שלכם הופכות למציאות תלת-ממדית בלחיצת כפתור. Hunyuan3D הופכת את החזון הזה למציאות עם מנוע עיבוד שפה טבעית מהפכני. המערכת לא רק מבינה תיאורים טקסטואליים, אלא יודעת להמיר אותם למודלים תלת-ממדיים מדויקים ומרהיבים. בין אם מדובר בהמרת תמונה קיימת, יצירה מתיאור טקסטואלי, או עבודה עם סקיצה ראשונית – המערכת מספקת תוצאות מרשימות. למשל, תיאור פשוט כמו “ספל קרמיקה כחול עם ידית מעוגלת ועיטורים פרחוניים” מתורגם למודל תלת-ממדי מדויק, כולל כל הפרטים והניואנסים. זוהי מערכת שמגשרת על הפער בין הדמיון למציאות, ומאפשרת למעצבים ואמנים להתמקד ביצירתיות במקום בפרטים הטכניים של המידול.

בתמונה תראו סקירה כללית של ארכיטקטורת Hunyuan3D 2.0 ליצירת תלת-ממד. המערכת מורכבת משני רכיבים עיקריים: Hunyuan3D-DiT ליצירת מודל בסיסי (ללא טקסטורה) מתמונת קלט נתונה, ו-Hunyuan3D-Paint ליצירת מפת טקסטורה עבור המודל הבסיסי שנוצר. Hunyuan3D-Paint מקבל כקלט תנאים גיאומטריים ומייצר תמונות מרובות זוויות:

Credit: arxiv.org

העין הדיגיטלית

בדומה לאמן מיומן המסוגל לראות את העומק והצורה בתמונה שטוחה, מערכת הראייה הממוחשבת של Hunyuan3D מביאה יכולות חדשניות לעולם המידול התלת-ממדי. המערכת מצוידת באלגוריתמים מתוחכמים שמזהים באופן אוטומטי צורות, קצוות ומבנים בתמונות דו-ממדיות. כמו קסם דיגיטלי, היא לוקחת תמונה שטוחה והופכת אותה למודל תלת-ממדי מלא חיים, תוך שמירה על כל הפרטים והמאפיינים המקוריים. זוהי טכנולוגיה שחוסכת שעות של עבודה ידנית ומאפשרת למעצבים להתמקד ביצירה.

אמנות הטקסטורה

הלב האומנותי של Hunyuan3D מתבטא ביכולתה יוצאת הדופן ליצור טקסטורות. המערכת מרימה את הרף בכל הנוגע לאיכות ולריאליזם של משטחים דיגיטליים. באמצעות טכנולוגיית מיפוי PBR (Physically Based Rendering) מתקדמת, היא מייצרת טקסטורות שלא רק נראות מציאותיות, אלא גם מגיבות לאור בצורה טבעית לחלוטין. המערכת חכמה מספיק כדי להבין ולהסיר אפקטים של תאורה מתמונות מקור, מה שמאפשר יצירת טקסטורות נקיות ומדויקות. כל משטח, בין אם זה עץ מחוספס, מתכת מבריקה או בד רך, מקבל את המאפיינים הפיזיקליים המדויקים שלו, כך שהתוצאה הסופית נראית כאילו צולמה במציאות ולא נוצרה במחשב. 

בתמונה תראו מפות טקסטורה שונות עבור שני מודלים תלת-ממדיים, והתוצאות מאמתות את ביצועי Hunyuan3D-Paint ביצירת מעטפות טקסטורה חדשות. (מומלץ להגדיל את התמונה לצפייה מיטבית):

Credit: arxiv.org

ביצועים וזמני עיבוד

מהפכת המהירות של Hunyuan3D משנה את כללי המשחק בתעשיית המידול התלת-ממדי. מה שפעם היה תהליך שנמשך שעות או אפילו ימים, הפך למשימה של שניות בודדות. המערכת הסטנדרטית מסוגלת להפיק מודל תלת-ממדי מלא בתוך 25 שניות בלבד – זמן שבקושי מספיק לשתות לגימה מהקפה. ולמי שזקוק למהירות עוד יותר גבוהה, הגרסה המתקדמת מציעה ביצועי טורבו עם יכולת יצירה של מודלים ב-10 שניות בלבד. מהירות זו פותחת אפשרויות חדשות לחלוטין בתעשייה, במיוחד בפרויקטים שדורשים איטרציות מרובות או הפקה המונית של מודלים תלת-ממדיים. בסרטון תראו דוגמא של Image to 3D – תמונה לתלת מימד:

this is the best image to 3D AI now

You can run Hunyuan3D V2 on locally for freeee

link in comment.

pic.twitter.com/s0YRu2Jy8N

— el.cine (@EHuanglu) January 25, 2025

סביבת העבודה: הסטודיו הדיגיטלי החדשני

Hunyuan3D-Studio מציע חוויית עבודה מהפכנית שמשנה את האופן בו יוצרים מודלים תלת-ממדיים. הסטודיו הדיגיטלי הזה מצויד ביכולות אנימציה מתקדמות שמאפשרות להפיח חיים במודלים בקלות, וכולל כלים חכמים לפישוט מודלים מורכבים – מה שהופך כל פרויקט למהנה ויעיל. זהו לא סתם כלי עבודה, אלא סטודיו דיגיטלי שלם שמספק את כל מה שיוצר תלת-ממד מודרני צריך.

נגישות

שימושים מרכזיים

Hunyuan3D משנה את פני התעשייה במגוון רחב של תחומים. בעולם פיתוח המשחקים, המערכת מאפשרת ליוצרים להפיק נכסים תלת-ממדיים באיכות גבוהה במהירות שיא, מה שמקצר משמעותית את זמני הפיתוח. בזירת המסחר האלקטרוני, היא מחוללת מהפכה עם יכולתה ליצור תצוגות מוצר מרהיבות ואינטראקטיביות, שמעניקות ללקוחות חוויית קנייה קרובה למציאות. בתעשיית האנימציה, המערכת מספקת כלים מתקדמים ליצירת דמויות ואובייקטים מורכבים בקלות חסרת תקדים. ובתחום המציאות המדומה והרבודה, היא פותחת אפשרויות חדשות ליצירת חוויות אימרסיביות עם מודלים איכותיים שמשתלבים בצורה חלקה בסביבות וירטואליות ומעורבות.

Hunyuan3D מציבה רף חדש בעולם המידול התלת-ממדי עם מערך יתרונות מרשים שהופך אותה לכלי פורץ דרך. הדיוק יוצא הדופן של המערכת בזיהוי צורות וקצוות מאפשר יצירת מודלים מדויקים להפליא, כאשר כל פרט, קימור וזווית מתורגמים בנאמנות למודל הדיגיטלי. איכות הטקסטורות עברה מהפך של ממש, עם רמת פירוט שלא נראתה עד כה, המעניקה למודלים מראה מציאותי להפליא. המערכת מאפשרת לבחון את המודלים מכל זווית אפשרית, מה שמבטיח דיוק ועקביות מכל נקודת מבט. יכולת מיוחדת במינה היא השחזור המדויק של טקסטים וכיתובים על המודלים – תכונה שהופכת את המערכת לאידיאלית עבור פרויקטים מסחריים ועיצוביים מורכבים. אם תרצו להכיר גם את רודין (Rodin), אחד מהכלים המובילים בתחום הזה שמציע מגוון תכונות מתקדמות ליצירת מודלים ברמה מקצועית, תוך התאמה אישית לצרכים שונים של המשתמשים, כנסו כאן.

הפוסט Hunyuan3D 2.0: בינה מלאכותית מתקדמת בתחום המידול התלת-ממדי הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

כבר לא צריך דיסקורד

תכונת ה- Describe היא אחת התכונות החשובות ביותר משתמשי מידג׳רני, ועד היום, אפילו שהממשק האינטרנטי המדהים של מידג׳רני נפתח למשתמשים, יוצרים רבים נעזרו בתכונה הזו דרך דיסקורד כדי להבין טוב יותר איך המערכת “רואה” תמונות ואיך לכתוב פרומפטים טובים יותר. בכל פעם שרצינו לנתח תמונה או לקבל רעיונות לפרומפטים, היינו צריכים לעבור לדיסקורד, מה שהפך את תהליך העבודה למסורבל. עכשיו, התכונה סוף סוף זמינה בממשק הווב, והעבודה הופכת הרבה יותר נוחה וזורמת. 

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס Midjourney מעמיק

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

איך זה עובד בפועל?

נגיד שאתם רואים תמונה מדהימה ורוצים ליצור משהו דומה – פשוט תנו למערכת לנתח אותה ותקבלו רעיונות מעולים לפרומפטים משלכם. זה גם דרך נהדרת ללמוד איך מידג׳רני “חושבת” – איך היא מזהה סגנונות, צבעים ואלמנטים שונים בתמונה.

תיאור של תמונות

התכונה החדשה מאפשרת לקבל תיאור אוטומטי של תמונות ישירות בממשק האינטרנט של מידג׳רני בשתי דרכים פשוטות:

• כשאתם בתוך לשונית “Create” או לשונית “Organize” אתם יכולים ללחוץ קליק ימני על העכבר כשאתם מעל תמונה, ואז יש אפשרות של “Describe” 

• ניתן גם לגרור תמונה מהמחשב (DRAG&DROP) ולשחרר אותה בתוך התיבה, מה שיאפשר למידג’רני לנתח אותה ולהציע 4 פרומפטים על בסיס התמונה

ג׳ינרוט תמונות מתיאור

אחרי שהעליתם תמונה, המערכת תיתן לכם ארבע הצעות שונות לפרומפט שמתארות אותה. כל הצעה תהיה מפורטת ותנסה לתפוס את כל הפרטים החשובים בתמונה – הסגנון, הצבעים, האווירה ועוד. זה ממש נוח כי אתם מקבלים מיד כמה אפשרויות לבחור מהן, ואם תרעננו את הדף הן פשוט נעלמות ולא תופסות לכם מקום מיותר בממשק. ככה אתם יכול להמשיך ליצור בלי שהמסך יהיה עמוס בהצעות ישנות. אפשר לרחף עם העכבר – מעל כל פרומפט, תופיע האפשרות Use prompt:

או לחלופין, לחיצה על Run all prompts תג’נרט את כל הפרומפטים המוצעים: 

התמונות משמאל נוצרו מה- Describe של התמונה מימין

התכונה החדשה מאוד שימושית – במקום לחכות שתגיע המוזה או להתחיל מאפס ולנחש איך נכון לתאר תמונה, המערכת עושה את העבודה בשבילכם – היא מנתחת את התמונה ומציעה לכם ארבע אפשרויות שונות לתיאור. זה לא רק חוסך זמן, אלא גם עוזר להבין איך בדיוק מידג׳רני ״רואה״ תמונות. ככה אתם יכול ללמוד איך לכתוב פרומפטים טובים יותר בעצמכם. וכשאתם רוצים ליצור וריאציות לתמונה, יש לכם כבר נקודת התחלה מעולה. מאוד פשוט וקל לשימוש. אם יש לכם תמונה טובה אבל לא מושלמת, התיאורים האוטומטיים יכולים לעזור לכם להבין בדיוק מה צריך לשנות כדי לשפר אותה. בקיצור, זה כמו לקבל מורה פרטי שמלמד אתכם איך ליצור פרומפטים טובים יותר. למדריך מקיף על עורך התמונות העוצמתי של מידג׳רני, כנסו כאן.

הפוסט פקודת ה- Describe הגיעה מהדיסקורד לממשק של Midjourney הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

גמישות ונגישות

פרפלקסיטי מציעה פתרון מודולרי המתאים את עצמו לצרכי הארגון. הגרסה הבסיסית מספקת מענה מהיר ויעיל לארגונים המחפשים פתרון חיפוש פשוט וחסכוני, עם דגש על מהירות תגובה ויעילות תפעולית. לעומתה, גרסת ה-Pro מרחיבה משמעותית את היכולות עם תמיכה בשאילתות מורכבות, תשובות מעמיקות יותר, וכמות כפולה של ציטוטים ומקורות מידע. גמישות זו מאפשרת לארגונים להתחיל בקטן ולהתרחב בהתאם לצורך, תוך שמירה על איזון מיטבי בין עלות לתועלת.

Sonar בסיסי

• מחיר: $5 ל-1,000 חיפושים
• $1 ל-750,000 מילות קלט
• $1 ל-750,000 מילות פלט

Sonar Pro

• מחיר: $5 ל-1,000 חיפושים
• $3 ל-750,000 מילות קלט
• $15 ל-750,000 מילות פלט

פרפלקסיטי מציגים את Sonar API למשתמשים. Credit: perplexity.ai

חלון ההקשר ב-Sonar Pro

חלון ההקשר הגדול מאפשר ל-Sonar Pro לטפל בשאילתות מורכבות ורב-שלביות ושאלות המשך ביעילות רבה יותר. קיבולת מורחבת כזו מאפשרת לו לעבד חיפושים ארוכים ומדויקים יותר תוך שמירה על הקשר לאורך כל האינטראקציה.

ניתוח משופר

מערכת הניתוח המשופרת של Sonar Pro מציגה פריצת דרך משמעותית בעיבוד מידע דיגיטלי. בזכות חלון ההקשר הרחב, המערכת מסוגלת לנתח מסמכים שלמים ומספר קבצים במקביל, ללא צורך בפיצול למקטעים קטנים – יכולת המשפרת משמעותית את הבנת ההקשר הכולל. הקיבולת המרשימה של 200,000 טוקנים מאפשרת למערכת לשמר מידע קריטי לאורך שיחות מורכבות ורב-שלביות, תוך שמירה על רצף הגיוני ודיוק עובדתי גבוה. יכולת זו מתבטאת במיוחד באיכות הציטוטים המפורטים והמדויקים שהמערכת מספקת, המעוגנים בהבנה מעמיקה של ההקשר הרחב של המידע.

שיקולי ביצועים

למרות היתרונות הברורים של חלונות הקשר מורחבים, חשוב להבין את המורכבות והאתגרים הכרוכים בהם. הגדלת חלון ההקשר מביאה עמה עלייה משמעותית בזמני העיבוד ובצריכת האנרגיה, כאשר המערכת נדרשת להתמודד עם כמויות גדולות יותר של מידע בכל שאילתה. מחקרים מראים כי קיימת נקודת איזון קריטית סביב 90,000 טוקנים, שמעבר לה עלולה להיות ירידה בדיוק האחזור. בנוסף, השימוש המוגבר במשאבי מחשוב עשוי להשפיע על מהירות התגובה והיעילות הכוללת של המערכת. לכן, חשוב למצוא את האיזון המיטבי בין גודל חלון ההקשר לבין ביצועי המערכת בהתאם לצרכים הספציפיים של כל יישום. 

על פי ממצאי מבחן SimpleQA האחרון, מבחן ייחודי שפותח על ידי OpenAI למדידת היכולת של מודלים של בינה מלאכותית לענות על שאלות עובדתיות קצרות ונועד לבחון את אמינות המודלים ולמדוד את יכולתם “לדעת מה הם יודעים”, Sonar Pro התעלה על מנועי חיפוש מובילים ומודלי שפה גדולים (LLMs) באיכות התשובות:

Credit: perplexity.ai

יישומים ויתרונות עסקיים

Sonar Pro מציע פתרון מהפכני לארגונים המתמודדים עם אתגרי ניתוח מידע מורכבים. המערכת מצטיינת במיוחד בתחומים הדורשים עיבוד מעמיק של מסמכים ושיחות ארוכות טווח, כמו בתעשיות הבריאות, המכירות ושיחות הוידאו. היכולת לשמר הקשר לאורך אינטראקציות ממושכות, יחד עם האפשרות לבצע חיפושים בזמן אמת ולקבל ציטוטים מאומתים, הופכת את המערכת לכלי חיוני בסביבה העסקית המודרנית.

אינטגרציה וגמישות תפעולית

המערכת מציעה גמישות יוצאת דופן בהתאמה אישית של מקורות המידע ואינטגרציה חלקה עם מערכות קיימות. יכולות החיפוש המתקדמות, המבוססות על נתונים עדכניים מהאינטרנט, מאפשרות לארגונים לבצע שאילתות מורכבות ורב-שלביות תוך שמירה על אמינות המידע. התמיכה בזמן אמת והאפשרות להתאמה אישית הופכות את Sonar Pro לפתרון אידיאלי עבור חברות המחפשות לשדרג את יכולות ניתוח המידע שלהן.

יישום והטמעה מוצלחת

הטמעת Sonar API במערכות קיימות היא פשוטה ומהירה, כפי שמדגים סיפור ההצלחה של Zoom. החברה שילבה את הטכנולוגיה ב-AI Companion 2.0 שלה באופן חלק, מה שאפשר למשתמשים לקבל מענה מיידי ומדויק לשאלותיהם בזמן שיחות וידאו. המשתמשים יכולים כעת לקבל תשובות מבוססות על מידע עדכני מהרשת ללא צורך לצאת מחלון השיחה, מה שמשפר משמעותית את חווית המשתמש ואת יעילות העבודה.

תמיכה ותיעוד מקיף

התהליך מגובה בתיעוד טכני מפורט ומערך תמיכה מקצועי, המאפשר למפתחים להתחיל לעבוד עם ה-API תוך זמן קצר. חברות כמו Doximity כבר מדווחות על שיפור משמעותי ביכולות החיפוש והמענה שלהן, עם זמני הטמעה קצרים במיוחד. האינטגרציה הפשוטה והמהירה חוסכת משאבים יקרים של זמן פיתוח ומאפשרת להתמקד בשיפור חווית המשתמש הסופית.

אבטחת מידע ופרטיות

Perplexity מציבה רף חדש בתחום אבטחת המידע והפרטיות בעולם ה-AI. בליבת המערכת עומדת התחייבות חד-משמעית שלא לעשות שימוש בנתוני המשתמשים לצורך אימון מודלים, מה שמבטיח שמידע עסקי רגיש נשאר מוגן ופרטי. המערכת תוכננה מהיסוד לעמוד בדרישות הרגולטוריות המחמירות ביותר בתעשיות שונות, החל מבריאות ועד לפיננסים, ומספקת שכבות הגנה מתקדמות המבטיחות את שלמות ופרטיות המידע העסקי. גישה זו מאפשרת לארגונים ליהנות מיתרונות הבינה המלאכותית מבלי לסכן את המידע הרגיש שלהם או של לקוחותיהם.

מדריך התחלה קצר למשתמש – Perplexity API

שלב 1: כניסה למערכת

• היכנס לחשבון ה-Perplexity שלך
• נווט ל: perplexity.ai/settings/api

שלב 2: הגדרת תשלום

• הוסיפו פרטי כרטיס אשראי בדף ההגדרות (פרטי כרטיס האשראי נשמרים רק למקרה שתרצו להשתמש ב-API מעבר לקרדיט החודשי של $5)
• רכשו קרדיטים באמצעות כפתור “Buy Credits” (החיוב עבור שימוש ב-API נפרד לחלוטין מהתשלום החודשי של Perplexity Pro)

שימו לב: משתמשי Pro מקבלים קרדיט חודשי של $5

שלב 3: יצירת מפתח API

• לחצו על כפתור “Generate” באזור API Keys
• שמרו את המפתח במקום בטוח – לא ניתן לשחזר אותו!

שלב 4: שימוש ב-Playground

• בחר בין Sonar (בסיסי) ל-Sonar Pro
• יש אפשרות לבחור גם במודל של Deepseek-R1 (שימוש ב-DeepSeek R1 דרך Perplexity Labs שונה מהשימוש ב-Sonar API הרגיל, וייתכן שיש לו מחירים ותנאי שימוש שונים)
• הזינו את השאילתה שלך בחלון הצ’אט
• צפו בתוצאות בזמן אמת

Credit: labs.perplexity.ai

טיפים: מעקב ובקרה

• תעקבו אחרי ניצול הקרדיטים שלכם בלוח הבקרה
• תקפידו לבדוק את היסטוריית השימוש
• תגדירו התראות על יתרה נמוכה

מכאן תוכלו לגשת לדף הבית של Sonar by perplexity ולמצוא מדריכי שימוש שונים, דוקומנטציה, FAQ ומעבר ישיר ל- Playground.

Perplexity ממשיכה להרחיב את היצע המוצרים שלה עם השקת Sonar API, המאפשר למפתחים ולארגונים להטמיע את יכולות החיפוש המתקדמות של החברה באפליקציות שלהם. לאחר ההשקה של Perplexity Sport, שמציג יכולות חיפוש ייעודיות לעולם הספורט, החברה מעמיקה את נוכחותה בשוק עם פתרון API חדשני המשלב חיפוש בזמן אמת עם יכולות AI מתקדמות. עם חלון הקשר של 200,000 טוקנים ותמיכה בציטוטים ומקורות מידע אמינים, Sonar API מייצג את הדור הבא של פתרונות חיפוש חכמים. למדריך מקיף על פרפלקסיטי, כנסו כאן.

הפוסט פרפלקסיטי משיקה את Sonar API: מנוע החיפוש החכם מגיע למפתחים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

בקצרה על Kling AI

Kling AI פותח על ידי חברת Kuaishou Technology הסינית ומאפשר יצירת סרטוני וידאו באיכות גבוהה מטקסט או תמונות. הכלי מסוגל ליצור סרטונים באורך של עד שתי דקות ברזולוציה של 1080p ו-30 פריימים לשנייה. המערכת משתמשת בטכנולוגיית שחזור תלת-ממדית מתקדמת ליצירת תנועות טבעיות יותר של אנשים וחיות. הפלטפורמה מציעה ממשק ידידותי למשתמש ואינה דורשת מיומנויות טכניות מיוחדות.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

כלים מתקדמים לפרומפטים לזרימת עבודה חכמה יותר

השקת Prompt Dictionary ו-Prompt Presets במודל 1.6 של Kling AI מסמנת קפיצת מדרגה משמעותית בשימושיות. המילון מספק פרומפטים מומלצים לתנועות מצלמה, תאורה וסצנות. זה מסייע למשתמשים לכתוב פרומפטים טובים יותר, להפחית ניחושים ולזרז את תהליך היצירה. שני הכלים האלה תוכננו לפשט את תהליך כתיבת הפרומפטים, להפוך את הפלט לרלוונטי ומותאם יותר ולחסוך למשתמשים זמן ומאמץ.

Prompt Dictionary עם Text-to-Video

טקסט לוידאו. Credit: Kling AI

Prompt Dictionary עם Image-to-Video

תמונה לוידאו. Credit: Kling AI

Prompt Presets

המודול החדש “My Presets” מאפשר למשתמשים לשמור קומבינציות פרומפטים שמשתמשים בהן לעיתים קרובות, ולהחיל אותן בלחיצה אחת בלבד. תכונה מותאמת אישית כזו הופכת את זרימת העבודה למהירה וחלקה יותר עבור משתמשים שיוצרים תוכן דומה באופן קבוע.

שימוש חוזר בפרומפטים. Credit: Kling AI

טכנולוגיית סנכרון מתקדמת לתנועות שפתיים

הפונקציונליות החדשה של Lip Sync מציעה דיוק יוצא דופן בסנכרון וידאו ושמע, ופותחת אפשרויות יצירתיות לשימושים מגוונים:

• מקטעי וידאו שהועלו: ניתן כעת להחיל סנכרון תנועות שפתיים על סרטונים באורך של עד 10 שניות, מה שהופך את הכלי למושלם לקליפים קצרים.
• אפשרויות גמישות לקלט שמע: משתמשים יכולים לשלב קלט שמע מטקסט-לדיבור (Text-to-Speech) או שמע מוקלט מראש ולהתאים לסגנונות תוכן מגוונים.
• סנכרון טבעי בין שמע לתנועה חזותית: הטכנולוגיה הזו מבטיחה התאמה מושלמת בין תנועות השפתיים לשמע, ומספקת תוצאות מציאותיות שמגבירות את רמת המעורבות.

תכונות אלה שימושיות במיוחד עבור אפליקציות כמו אווטארים וירטואליים, דיבוב סרטונים, יצירת קליפים מוזיקליים או פרודיות.

מרכז קהילתי ליצירתיות

Kling AI השיקה גם דף אירועים להשראת יצירתיות בקרב משתמשיה. דף זה יארח אתגרים שבועיים, שיציעו למשתתפים הזדמנות לזכות בפרסים כמו תוכניות חינמיות, קרדיטים ועוד.

קלינג מנגישה אירועים לקהילת המשתמשים. Credit: Kling AI

היוזמה נועדה לעודד קהילה חיה ותוססת של יוצרים תוך הצגת יכולות הפלטפורמה. לאלו מכם שהם יצירתיים ותחרותיים, דרך איזור ה- EVENTS באתר של קלינג, תוכלו להשתתף באתגרים להפגין את היצירתיות שלכם ולזכות בפרסים גדולים וקרדיטים.

אפשרות להפגין יצירתיות ולזכות בקרדיטים. Credit: Kling AI

Kling AI ממשיכה להדגים את מחויבותה לשיפור חוויית המשתמש ליצירת וידאו. על ידי הפיכת כלי בינה מלאכותית חזקים לנגישים ומעשיים, Kling AI מאפשרת למשתמשיה להפוך את החזון היצירתי שלהם למציאות ולהשיג את מטרותיהם ביעילות רבה יותר. בין אם מדובר ביצירת סרטוני קידום מכירות אובניית דמויות וירטואליות, ההתקדמויות האחרונות של Kling AI מספקות את הכלים להוציא את הרעיונות שלכם לפועל. כדי לקרוא מדריך על כל השיפורים הטכנולוגיים המרכזיים והיכולות של קלינג בגרסה 1.6 כנסו כאן.

הפוסט עדכונים חדשים ב- Kling AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

תזמון אסטרטגי מושלם

פרפלקסיטי בחרה בעיתוי מושלם להשקת פלטפורמת הספורט החדשה שלה – בשיאה של עונת הפלייאוף ב-NFL ולקראת הסופרבול. תקופה זו, המאופיינת בשיא העניין הציבורי בספורט האמריקאי, מספקת הזדמנות אידיאלית להדגים את עוצמת הפלטפורמה. המערכת מציעה סט כלים מקיף הכולל עדכונים חיים, ניתוח סטטיסטי מעמיק ונגישות למאגר נתונים היסטורי. שילוב זה הופך את פרפלקסיטי ספורט לכלי רב-עוצמה המשרת מגוון משתמשים – מאוהדי ספורט נלהבים ועד אנליסטים מקצועיים וארגוני ספורט הזקוקים לניתוח מעמיק ומדויק.

Perplexity Sports: real-time updates, game schedules, play-by-play breakdowns, plus the latest hype.

Be the first to know about games, teams, and news. Now supports NBA and NFL (happy playoffs!), more coming soon. pic.twitter.com/Nv46TZOax6

— Perplexity Sports (@PPLXsports) January 12, 2025

חדשנות טכנולוגית בספורט

פרפלקסיטי ספורט מציגה מהפכה בצריכת תוכן ספורטיבי באמצעות מערכת אנליטית מתקדמת. הפלטפורמה מציעה חוויה דינמית הכוללת סיקור חי של משחקים, ניתוח סטטיסטי מעמיק וממשק משתמש אינטואיטיבי. המערכת מתבססת על אלגוריתמים מתקדמים המשלבים מידע היסטורי עם נתונים בזמן אמת, מספקים תחזיות מדויקות ומזהים מגמות ודפוסי משחק. הניתוח המעמיק כולל מדדי ביצוע מתקדמים, סטטיסטיקות שחקנים, וניתוח טקטי של משחקים.

יישום מעשי: קליבלנד קאבלירס

קליבלנד קאבלירס מהווה דוגמה מובילה לאימוץ הטכנולוגיה בספורט המקצועני. הקבוצה משתמשת בפרפלקסיטי Enterprise Pro לייעול תהליכי קבלת החלטות בכל תחומי הפעילות. בן לויקי (Ben Levicki), ארכיטקט פתרונות בקבוצה, מוביל פרויקטים לשיפור ביצועים בזירה העסקית והספורטיבית. הפלטפורמה משמשת לניתוח דפוסי רכישת כרטיסים, הערכת שותפויות מסחריות, ואופטימיזציה של אסטרטגיות שיווק.

השוואה לשוק והיבטי פרטיות

בהשוואה לספקיות תוכן מסורתיות כמו ESPN ו-Yahoo Sports, פרפלקסיטי מציעה גישה חדשנית המבוססת על עיבוד נתונים מתקדם. בעוד המתחרים מתמקדים בסיקור חדשותי, הפלטפורמה מספקת תובנות מותאמות אישית תוך שמירה קפדנית על פרטיות. מדיניות אי-שמירת המידע האישי, יחד עם יכולות הניתוח המתקדמות, הופכת את המערכת לאטרקטיבית במיוחד עבור ארגוני ספורט מקצועיים המחפשים פתרונות מאובטחים.

עתיד הספורט: כשבינה מלאכותית פוגשת את המגרש. נוצר באמצעות Midjourney

אתגרים ונוף תחרותי

פרפלקסיטי ניצבת בפני אתגר משמעותי בשוק המדיה הספורטיבית המבוסס. מול מתחרים ותיקים המחזיקים בהסכמי שידור בלעדיים וקהל משתמשים נאמן, החברה נדרשת לבדל את עצמה. האתגר המרכזי הוא חדירה לשוק שבו שחקנים כמו ESPN ו-Yahoo Sports שולטים בתוכן המסורתי. במבחן המציאות, הצלחת הפלטפורמה תיבחן במיוחד בסיקור אירועי ספורט גדולים כמו הסופרבול, שם תידרש להוכיח את יתרונה התחרותי מול מיליוני צופים.

בפרפלקסיטי מסתכלים קדימה

פרפלקסיטי ספורט מתכננת הרחבה משמעותית של פעילותה בשנים הקרובות. התוכניות כוללות כניסה לענפי ספורט חדשים, במיוחד כדורגל ו-NHL, לצד פיתוח שותפויות אסטרטגיות עם ליגות וקבוצות נוספות. החברה מזהה הזדמנות בשווקים בינלאומיים, במיוחד באירופה ובאסיה, שם הביקוש לניתוח ספורט דיגיטלי נמצא במגמת עלייה מתמדת. למדריך מקיף על פרפלקסיטי, כנסו כאן.

פרפלקסיטי מסמנת מגמה חדשה בצריכת תוכן ספורטיבי, המשלבת טכנולוגיה מתקדמת עם חוויית משתמש עשירה. השינוי שהיא מובילה משקף מעבר מצפייה פסיבית למעורבות אקטיבית של אוהדים ואנשי מקצוע בעולם הספורט. הצלחתה העתידית תלויה ביכולתה להמשיך ולחדש תוך שמירה על איכות ואמינות השירות. לסיכום שנת 2024 של פרפלקסיטי, כנסו כאן.

הפוסט פרפלקסיטי AI משנה את האופן שבו אנחנו צורכים ספורט הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

כשחוויית הצפייה הופכת לאישית

בואו נסתכל על זה מקרוב. דמיינו שאתם יושבים בערב וצופים בסדרה בלשית עם עלילה מורכבת. בשעות הבוקר אתם אולי מעדיפים קומדיה קלילה על קפה. נטפליקס לא רק זוכרת במה צפיתם, אלא גם מתי צפיתם, כמה זמן הקדשתם לכל פרק, ואפילו האם חזרתם לצפות בו שוב. הנתונים הללו מזינים מודל למידת מכונה, שלומד למקם אתכם בתוך מרחב מספרי דינמי. במרחב הזה, משתמשים בעלי טעם דומה נמצאים קרוב זה לזה, כמו שכנים ברחוב דמיוני. תוכן, כמו סרטים וסדרות, גם הוא ממופה לאותו מרחב. כשהמרחקים בין התוכן להעדפות שלכם מתקצרים, נוצרת רשימת המלצות שמרגישה טבעית ואינטואיטיבית.

מה הקשר לבינה מלאכותית?

Embeddings הם אבן יסוד מרכזית במערכות בינה מלאכותית מודרניות. הם מאפשרים למודלים ללמוד ולהבין באופן אוטומטי את המשמעויות והקשרים העמוקים בין פריטי מידע שונים, בלי צורך בהגדרות ידניות של מומחים. בעזרת Embeddings, מודלים של בינה מלאכותית יכולים לזהות דפוסים מורכבים ויחסים סמנטיים שקשה או בלתי אפשרי לאדם להגדיר במפורש. מודלים מתקדמים כמו GPT משתמשים ב-Embeddings כדי להבין הקשר ומשמעות בטקסט, מה שמאפשר להם לייצר תשובות קוהרנטיות ורלוונטיות להקשר. בנוסף, Embeddings מהווים בסיס למערכות המלצה, מנועי חיפוש סמנטיים, וכלים לעיבוד תמונה וקול – כולם מרכיבים חיוניים באקוסיסטם של הבינה המלאכותית המודרנית.

מאחורי הקלעים של הקסם

הטכנולוגיה מאחורי ה-Embedding מורכבת הרבה יותר ממה שנראה בממשק המשתמש. דמיינו מפה תלת-ממדית ענקית, שבה כל נקודה מייצגת תוכן או העדפה. המערכת משתמשת במודלים מתקדמים שפועלים כמו מתורגמנים חכמים – הם לוקחים את ההתנהגות האנושית המורכבת שלנו והופכים אותה למספרים שהמחשב יכול להבין ולעבד. אבל כמו כל טכנולוגיה מתקדמת, גם כאן יש אתגרים. המערכת צריכה להתמודד עם כמויות עצומות של מידע, לזהות דפוסים מורכבים, ולהימנע מהטיות. זה כמו לנסות לנהל שיחה עם מיליוני אנשים בו-זמנית, ולהבין בדיוק מה כל אחד מהם רוצה. נדרשים משאבי מחשוב משמעותיים, ולפעמים המערכת עלולה לפספס ניואנסים עדינים בטעם האישי שלנו. למרות האתגרים, כשהמערכת מיושמת נכון, התוצאה היא כמעט קסם – המלצות שמרגישות טבעיות ואינטואיטיביות, כאילו מישהו שמכיר אותנו היטב בחר אותן במיוחד בשבילנו.

הדוגמה של נטפליקס

מערכת ההמלצות של נטפליקס היא תהליך מתמשך המשלב איסוף נתונים מקיף עם אלגוריתמים מתקדמים. המערכת אוספת מידע מפורט על התנהגות המשתמש, כולל היסטוריית צפייה, דירוגים, חיפושים ודפוסי גלישה. כל אינטראקציה נרשמת – ממשך הצפייה ועד לשעות הפעילות המועדפות. המערכת עושה מיפוי והתאמה אישית – כל תוכן ממופה באמצעות מטא-דאטה מפורט הכולל ז’אנרים, שחקנים, במאים ותגיות נוספות בעזרת טכניקת ה-Embedding. התכנים והמשתמשים ממופים למרחב וקטורי משותף, שבו פריטים דומים ממוקמים קרוב זה לזה. דף הבית של נטפליקס מותאם אישית בשלושה רבדים של המלצות – בחירת השורות המוצגות, בחירת התכנים בכל שורה וסדר הצגת התכנים. המערכת מתעדכנת באופן דינמי בהתאם להתנהגות המשתמש, כאשר צפייה עדכנית משפיעה יותר מצפייה ישנה. 

הדוגמה של ספוטיפיי

ספוטיפיי מפעילה מערכת המלצות מתוחכמת המבוססת על טכנולוגיית Embeddings. המערכת יוצרת “טביעות אצבע” דיגיטליות ייחודיות לכל משתמש, שיר, אמן ופלייליסט במרחב וקטורי משותף. כאשר שני משתמשים מקשיבים לתוכן דומה, הווקטורים שלהם יהיו קרובים במרחב זה, מה שמאפשר למערכת לזהות דפוסי האזנה משותפים. תחילה מתבצע תהליך של איסוף ועיבוד מידע – המערכת אוספת מידע מפורט על התנהגות המשתמש, כולל היסטוריית האזנה, דירוגים, דפוסי דילוג על שירים ושעות פעילות מועדפות. כל המידע שנאסף מעובד באמצעות שילוב של סינון שיתופי, עיבוד שפה טבעית ולמידת מכונה כדי ליצור המלצות מותאמות אישית. לאחר מכן מתבצע תהליך של התאמה דינמית בו המערכת מתעדכנת באופן רציף בהתאם להתנהגות המשתמש, כאשר האזנה עדכנית משפיעה יותר מהאזנה ישנה, ממש בדומה לנטפליקס. בנוסף, ספוטיפיי משתמשת בלמידת חיזוק (Reinforcement Learning) כדי לאזן בין המלצת תוכן מוכר לגילוי תוכן חדש, במטרה ליצור חוויית האזנה מספקת לטווח ארוך.

היבטים עסקיים ומגמות

השפעה על מדדים עסקיים

Embedding לא רק משדרג את חוויית המשתמש, אלא גם יוצר ערך עסקי משמעותי. בנטפליקס, כ-80% מהתכנים הנצפים מגיעים דרך מערכת ההמלצות, מה שהופך אותה לעמוד השדרה של אסטרטגיית השימור וההמרה שלהם. ספוטיפיי, למשל, משתמשת בגיוון בהאזנה ובהמלצות מותאמות אישית כדי לשמר משתמשים ולהמיר אותם למנויים משלמים.

פלטפורמות שונות מיישמות את הטכנולוגיה בדרכים שונות

מגמות עתידיות

הטכנולוגיה של Embedding נמצאת בעיצומו של תהליך התפתחות:

• שילוב מתקדם של בינה מלאכותית ולמידת מכונה מאפשר יצירת המלצות מדויקות ומותאמות יותר.
• ישנה התמקדות גוברת ביצירת חוויית משתמש אינטואיטיבית ומותאמת אישית.
• שימוש בטכנולוגיות כמו עיבוד קצה (Edge Computing) משפר את מהירות התגובה והפרטיות.
• אינטגרציה של מערכות IoT תאפשר חיבור חכם יותר בין התקנים שונים בבית המשתמש.

שיפורים אלו לא רק משדרגים את חוויית הצרכן אלא גם מגדילים את הערך העסקי עבור חברות שמשתמשות בטכנולוגיה.

היבטים מרכזיים של טכנולוגיית ה-Embedding

התרשימים המצורפים ממחישים כיצד ה-Embedding מצליח לתפוס יחסים מורכבים בין פריטי תוכן ומשתמשים, ולייצג אותם בצורה ויזואלית ברורה. זוהי הסיבה שהטכנולוגיה כל כך יעילה במערכות המלצה – היא מאפשרת למצוא תוכן דומה על ידי חיפוש “שכנים קרובים” במרחב הזהה. המיפוי הויזואלי הזה מאפשר לנו להבין טוב יותר כיצד המערכת “חושבת” ומקבלת החלטות לגבי המלצות תוכן.

התרשים העליון מציג כיצד סרטים (נקודות כחולות) ומשתמשים (נקודות אדומות) ממופים למרחב דו-ממדי. הקרבה בין הנקודות מייצגת דמיון בטעמים והעדפות – ככל שנקודות קרובות יותר, כך התוכן או המשתמשים דומים יותר:

מרחב ה-Embedding בנטפליקס

התרשים התחתון – רוק (כחול) וג’אז (ירוק) נמצאים בחלקים נפרדים של המרחב, הפופ (כתום) מרוכז באזור משלו והמוזיקה הקלאסית (אדום) וההיפ-הופ (סגול) מופרדים היטב – זה מדגים כיצד שירים מז’אנרים שונים מתקבצים באזורים שונים במרחב ה-Embedding:

אשכולות ז’אנרים בספוטיפיי

לא רק נטפליקס – עולם שלם של Embedding

הקסם של Embedding לא עוצר בנטפליקס או ספוטיפיי. הפלטפורמות האהובות עלינו משתמשות באותה טכנולוגיה כדי ליצור חוויות מותאמות אישית. אמזון משתמשת בטכנולוגיה הזו כדי להמליץ על מוצרים, וגוגל עושה זאת כדי להבין שאילתות חיפוש מורכבות. בכל מקום שבו יש צורך בהתאמה אישית – מטלוויזיה ועד קניות – ה-Embedding מאפשר ליצור חיבור בין מה שאנחנו עושים למה שאנחנו עשויים לאהוב.

בעודנו שומעים מוסיקה או צופים בתכנים שאהבנו מבלי לחשוב על איך דווקא אותו שיר או סדרה הגיעו להמלצות שלנו, כדאי לזכור שמאחורי הקלעים של מערכות כמו נטפליקס וספוטיפיי יש מסע מרתק של נתונים, אלגוריתמים וטכנולוגיה מתקדמת. ה-Embedding, שבעבר היה מושג אקדמי מופשט, הפך לכלי שמשפיע על הדרך בה אנו חווים בידור, מוזיקה ומידע. אז בפעם הבאה שנטפליקס מציעה לכם תוכן שנראה כאילו נוצר במיוחד בשבילכם, תוכלו לחייך ולדעת – זה לא מקרי, זו תוצאה של טכנולוגיה מדויקת להפליא.

הפוסט הטכנולוגיה שמאחורי המלצות פרסונליות הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

העילה למחלוקת

מו”לים מוסיקליים טענו כי Anthropic הפרה זכויות יוצרים בכך שהשתמשה בטקסטים של שירים כחלק ממאגרי האימון שלה למודלים שפה מתקדמים. עבור מו”לים ותעשיית המוזיקה, מדובר בשימוש מסחרי בלתי מורשה ביצירותיהם, המייצרות עבורם הכנסה משמעותית.

קורס AI לעו”ד ומשפטנים – למימוש ההטבה הזינו את קוד הקופון באתר הקורס.

מהלך טקטי או אסטרטגיה ארוכת טווח?

ההחלטה של Anthropic להגיע להסדר משפטי במקום לנהל מאבק ממושך בבית המשפט מצביעה על ראייה רחבה וניהול סיכונים מושכל. מצד אחד, החברה משדרת פתיחות לשיתוף פעולה עם בעלי זכויות, ומצד שני, היא שומרת על עמדתה כי השימוש שהיא עושה ביצירות במסגרת “שימוש הוגן” עומד במבחן החוק. עמדה זו עשויה להשפיע על ההגדרה המשפטית של אופן השימוש ביצירות מוגנות לצורכי בינה מלאכותית, ולהוות קו מנחה לעתיד.

ההסדר כולל פיתוח מנגנונים מתקדמים לאכיפה ולשיפור שמירה על זכויות יוצרים. בין היתר, הוסכם על מתן אפשרות למו”לים להתערב ולדווח על הפרות אפשריות. מנגנונים אלו מייצגים גישה של ניהול סיכונים פרואקטיבי ויכולים להפוך לתקן בתעשייה, במטרה לאזן בין זכויות היוצרים לקידום הטכנולוגיה.

עמדתה של Anthropic מבוססת על הרעיון כי אימון מודלים על חומר מוגן בזכויות יוצרים הוא בגדר “שימוש הוגן”. אולם, עדיין אין הכרעה משפטית ברורה בשאלה האם פעולה זו נחשבת “שימוש טרנספורמטיבי” – מושג מרכזי ביישום דוקטרינת השימוש ההוגן. ההחלטה הצפויה בבקשה לצו מניעה עשויה להשפיע באופן דרמטי על האופן שבו חברות AI ינהגו בעתיד: האם ימשיכו להסתמך על טענת “שימוש הוגן” או יעברו למודלים מבוססי רישוי.

ניצחון חלקי אך משמעותי

עבור המו”לים, ההסדר משמש כהישג אסטרטגי – הוא מחזק את עמדתם במשא ומתן עתידי ומשדר מסר ברור לשאר חברות ה-AI כי השימוש בחומרים מוגנים ללא אישור ייתקל בתגובה משפטית תקיפה. ייתכן שהמקרה הזה יניע גל נוסף של הסדרים משפטיים או מודלים של רישוי, תוך שימת דגש על שיתוף פעולה מבוסס ערך בין תעשיית היצירה לטכנולוגיה.

לקחים לחברות AI

המקרה של Anthropic מדגיש את החשיבות של עמידה בתקנות זכויות יוצרים כחלק בלתי נפרד מפיתוח מודלים של בינה מלאכותית. בעידן שבו נתונים הם המנוע העיקרי לאימון מודלים מתקדמים, שמירה על סטנדרטים חוקיים ומוסריים היא לא רק חובה משפטית, אלא גם צעד הכרחי לשימור אמון הציבור ושיתוף הפעולה עם בעלי התוכן.

אמצעי הגנה חזקים: חברות AI נדרשות להטמיע טכנולוגיות מתקדמות לזיהוי ומניעת הפרות זכויות יוצרים, כמו כלי סריקה אוטומטיים שמזהים תוכן מוגן במאגרים. כלים אלו יכולים להתריע בזמן אמת על שימוש לא מורשה ולמנוע סיכונים משפטיים פוטנציאליים.

מנגנוני שיתוף פעולה: יצירת ערוצים פורמליים לפנייה של בעלי תוכן היא קריטית. מנגנונים כאלה מאפשרים לבעלי זכויות לדווח על הפרות בצורה מסודרת, להציג דרישות חוקיות, ואף לשתף פעולה בפיתוח הסכמי רישוי. זהו צעד שמאפשר גישה פרואקטיבית לניהול סיכונים ומפחית את הצורך בהתמודדות משפטית.

שקיפות נתונים: תיעוד ברור ומסודר של מאגרי האימון הוא תנאי יסוד למניעת מחלוקות. חברות צריכות להציג מדיניות שקופה לגבי מקורות הנתונים, לוודא שכל התוכן המשמש לאימון עומד בדרישות החוק, ולספק גישה למידע זה בעת הצורך.

אי עמידה בסטנדרטים אלו עלולה להוביל להשלכות כבדות, כמו הפסדים כספיים משמעותיים בתביעות משפטיות, פגיעה במוניטין, ובמקרים קיצוניים – השעיית הפעילות במדינות מסוימות. בנוסף, היא עלולה להרחיק שותפים פוטנציאליים, להפחית את אמון המשתמשים, ולגרום לעיכובים משמעותיים בפיתוח ושיווק הטכנולוגיה. כך, פיתוח מודלים תוך עמידה בתקנות זכויות יוצרים אינו רק עניין של ציות לחוק, אלא אסטרטגיה עסקית חיונית לשמירה על קיימות והתפתחות תעשיית הבינה המלאכותית.

השפעות רחבות: איזון בין חדשנות לציות

המקרה מדגים את הקונפליקט בין ההתקדמות הטכנולוגית להגנה על זכויות יוצרים. ככל שהבינה המלאכותית חודרת יותר לעולמות היצירה, ניתן לצפות לעימותים נוספים. כדי להימנע ממאבקים חוזרים, יש לפתח:

• מודלים של רישוי: הסכמים מבניים בין חברות טכנולוגיה לבעלי תוכן.
• רגולציה ברורה: יצירת הנחיות משפטיות חד-משמעיות בנוגע לשימוש הוגן ובעלות על נתונים.

ההסדר בין Anthropic למו”לים מסמן מעבר לתקופה חדשה ומבוקרת יותר בתעשיית ה-AI. אף שהחברה הצליחה להימנע מאיסור מוחלט, אי-הבהירות המשפטית סביב “שימוש הוגן” נותרה אתגר משמעותי. החלטות משפטיות עתידיות עשויות לקבוע את כיוון התעשייה כולה, במיוחד בנוגע לדרכים בהן חברות מתמודדות עם סוגיות זכויות יוצרים. המקרה הזה שולח מסר ברור לכל הצדדים: לחברות ה-AI – לשלב אמצעים להגנה על זכויות יוצרים ולהתכונן להסכמים רישוי, ליוצרים – לדרוש את זכויותיהם ולחקור אפשרויות רווחיות בתוך המערכת האקולוגית של AI, ולרגולטורים – להגדיר גבולות ברורים לשימוש הוגן במודלים של AI. בסופו של דבר, ההסדר מדגיש את הצורך באחריות, שיתוף פעולה וגישה מאוזנת המקדמת חדשנות תוך שמירה על זכויות היוצרים.

הפוסט נקודת מפנה ביחסים בין AI לזכויות יוצרים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

קנבה: פלטפורמת תקשורת ויזואלית למיליוני משתמשים

קנבה היא פלטפורמת עיצוב אינטואיטיבית שמיועדת להנגשת כלי עיצוב ותקשורת ויזואליים לכלל הציבור. מעל 175 מיליון משתמשים פעילים מדי חודש ברחבי העולם יוצרים בקנבה מצגות, סרטונים, תמונות AI, מסמכים, אתרי אינטרנט וגרפיקות לרשתות חברתיות. הפשטות והנגישות של קנבה מאפשרות גם למי שאין להם רקע בעיצוב ליצור תוכן מקצועי ומושך עין.

כעת, עם הצגת Magic Studio – חבילת כלים מבוססת בינה מלאכותית, קנבה לוקחת את היכולת ליצור עיצובים אסתטיים צעד אחד קדימה, ומשלבת יכולות AI חכמות להאצת תהליכי היצירה.

מהפכת היצירה עם Magic Studio: יצירתיות בגובה העיניים

קנבה חרטה על דגלה את ההנגשה של כלים טכנולוגיים מתקדמים, תוך שמירה על פשטות וידידותיות למשתמש. כדי לשלב את כלי ה-AI בצורה פשוטה בממשק הקיים, קנבה פנתה לשיתוף פעולה עם OpenAI והטמיעה את המודלים המתקדמים ביותר שלהם בחבילת Magic Studio. השאיפה הייתה ליצור פלטפורמה אחת מאוחדת שתשלב את כלי הבינה המלאכותית המתקדמים ביותר בשוק.

באמצעות שילוב היכולות המולטימודליות של GPT-4, מג’יק סטודיו מעניקה למשתמשים כלים כמו יצירת טקסטים, עיבוד תמונות ווידאו, תוך שמירה על פשטות תפעולית ואיכות גבוהה. כפי שציין דני וו (Danny Wu), ראש תחום מוצרי AI בקנבה, “טכנולוגיית AI בטוחה וחזקה היא קריטית להמשך הדרך של קנבה בעולם העיצוב.”

כלי הדגל של Magic Studio

Magic Studio כולל מספר כלים בולטים המספקים מענה לכל שלב בתהליך היצירה והעיצוב, וביניהם:

Magic Write: כלי ליצירת תוכן טקסטואלי

Magic Write הוא כלי כתיבה מבוסס על GPT-4, המציע יצירת תוכן בקלות ובמהירות. הוא מותאם לתמוך בכל שלב בתהליך הכתיבה, כולל יצירת מתווה, ניסוח פסקאות, שכתוב, בדיקת דקדוק וסיכום. עד כה, נכתבו באמצעות הכלי מעל 10 מיליארד מילים.

Canva Magic Write | לחצו על לשונית הטקסט, ואז בחרו ב”כתיבת קסם”.

תראו כמה קל לייצר טקסטים בעזרת בינה מלאכותית (AI) למסמכים שלכם, למצגות שלכם ולגרפיקות שלכם!

Magic Write | Credit: Canva

Magic Design: עיצוב גרפי בהזמנה אישית

Magic Design מאפשר ליצור עיצובים מרהיבים, מצגות ופוסטים לרשתות חברתיות, זאת באמצעות הזנה של הנחיה טקסטואלית פשוטה. הכלי משלב את מנוע העיצוב של קנבה עם מודלים של OpenAI, ומשתמש במאגר הנרחב של מעל 100 מיליון נכסים ותבניות של קנבה.

Magic Design | Credit: Canva

Magic Switch: שינוי עיצוב בלחיצת כפתור

Magic Switch הוא כלי חדשני המאפשר לשנות פורמט עיצוב אחד לאחר – למשל, מצגת לפוסטר, עיצוב לאנימציה, ואף המרה לשפות שונות. לדוגמה, ניתן לבקש מהכלי “להמיר פוסטר למצגת בצרפתית”. התוצאה המתקבלת מתאפשרת הודות לשילוב מודל GPT-4 התומך ביותר מ-100 שפות.

Magic Switch | Credit: Canva

או לחלופין, לשנות עיצוב בקליק ובאופן רספונסיבי מפורמט של פוסט לפייסבוק (1:1) לסטורי (9:16).

Credit: Canva

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס קנבה ובינה מלאכותית

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

יצירתיות באמצעות שיתוף פעולה: השותפות בין קנבה ל-OpenAI

כדי להבטיח את בטיחות ואמינות הכלים, קנבה עבדה בשיתוף פעולה צמוד עם OpenAI, תוך הקפדה על תקני בטיחות ופרטיות מחמירים. כלי הבינה המלאכותית של קנבה פותחו בהתאמה להנחיות ולתהליכי הבקרה של OpenAI. חבילת Magic Studio מתבלטת בזכות האיזון בין יכולות גבוהות של AI לנגישות מרבית, והיא מספקת חוויית משתמש פשוטה ועשירה.

לדברי וו, קנבה רואה ב-OpenAI שותף חיוני להגשמת חזון החברה, ומדובר בשיתוף פעולה הדוק שנמשך אף מעבר ל-Magic Studio, עם שילוב יישום ייעודי של DALL-E בקנבה, וכן אפשרות ליצור נכסים גרפיים ישירות מתוך ChatGPT.

מה צופן העתיד ל-Magic Studio?

למעלה מ-5 מיליארד שימושים בכלי AI של קנבה מראים את האימוץ המהיר של הטכנולוגיה בקרב המשתמשים ברחבי העולם. התקדמות זו, שהחלה כרעיון רחוק בשנת 2018, מתממשת בקצב מהיר, אך לדברי וו, מדובר רק בתחילתה של המהפכה: “אנחנו רק ב-1% מהפוטנציאל של יצירת עיצוב בינה מלאכותית”.

לצד הצמיחה המרשימה, קנבה משקיעה ברכישת טכנולוגיות מתקדמות, בדגש על טכנולוגיות AI. בשנת 2024 היא יצאה לגל רכישות משמעותיות, כשהבולטת שבהן היא רכישת מחולל התמנות המצליח והמתקדם “לאונרדו”.

בהמשך, קאנבה מתכננת להמשיך ולפתח את כלי ה-AI שלה, תוך שאיפה לאפשר למשתמשים להגיע להישגים חדשים בעולם היצירה הדיגיטלית.

הפוסט מהפכת העיצוב של קנבה עם AI ותמיכת OpenAI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מודרנה ו-OpenAI: חיבור בין מדע וטכנולוגיה

החיבור בין מודרנה, חברה ידועה בפיתוח תרופות mRNA, ובין OpenAI מבוסס על הרצון המשותף למנף את הבינה המלאכותית לטובת שיפור תהליכי בריאות ורפואה. מודרנה, אשר זכתה לתשומת לב עולמית עם פיתוח חיסון ה-COVID-19, רואה בבינה המלאכותית מרכיב מרכזי בפיתוח של מוצרים רפואיים נוספים בשנים הקרובות, בהם חיסונים למחלות נגיפיות נוספות וטיפולים מותאמים אישית לסרטן.

כחלק מההתקשרות עם OpenAI, הוטמע ChatGPT Enterprise במודרנה כדי לשפר את העבודה בכל תחומי החברה: מחקר ופיתוח, ניהול חוזים משפטיים, ותמיכה בתהליכי ייצור ומסחר. יישום זה של הבינה המלאכותית הותאם לאופי הדיגיטלי של החברה, והושק במטרה להנגיש את היכולות לכלל עובדי החברה.

אימוץ גישת AI בכל תחום תפקודי במודרנה

כדי למקסם את יכולות ה-AI, מודרנה פעלה בגישה מוכוונת משתמש והחלה בבניית תשתית ארגונית רחבה להטמעת טכנולוגיות חדשות. היעד המרכזי היה הבטחת שימוש מלא של כל העובדים בכלי ה-AI במהלך חצי שנה. מאמצי ההטמעה כללו שילוב של יוזמות הדרכה והתנסות אישית, שנועדו להפוך את הבינה המלאכותית לכלי עבודה יומיומי.

יוזמות שינוי אישי וקבוצתי

מודרנה ביצעה שורה של יוזמות כדי להבטיח שינוי עמוק באופן שבו העובדים תופסים את ה-AI: הכשרות מקיפות עם ליווי צמוד של מומחים בתחום, תחרויות פנימיות לבחירת “כוכבי” ה-AI בארגון, ויצירת צוותי תומכי AI שמייעצים לעובדים. השימוש בפורומים וירטואליים ומפגשי הדרכה גיאוגרפיים איפשר לעובדים לשתף וללמוד יחד.

אחת מהיוזמות הייחודיות כללה תחרות למציאת “משתמשי ה-AI החזקים ביותר”, אשר ייצרו יישומים עצמאיים (GPTs) בתחום ההתמחות שלהם. יוזמות נוספות כללו מעורבות של ההנהלה הבכירה בקידום התרבות הארגונית באמצעות ישיבות וכנסים ייעודיים לנושא הבינה המלאכותית.

ניצחון מוקדם: ההשקה של mChat

הפרויקט הראשון להטמעת הבינה המלאכותית היה השקת הכלי mChat, צ’אטבוט פנימי המבוסס על API של OpenAI. הכלי זכה להצלחה רבה וזכה לשיעור שימוש גבוה של מעל ל-80% מעובדי החברה, מה שהניח תשתית לאימוץ עתידי של ChatGPT Enterprise. mChat הוביל את החברה להטמעת השימוש בשירותי OpenAI בצורה רחבה ומשמעותית.

בניית מומנטום עם ChatGPT Enterprise

לאחר הצלחת mChat, עברה מודרנה לבחון את הפתרון המתקדם של ChatGPT Enterprise, כלי המאפשר לעובדים לבנות יישומי GPT משלהם בקלות. בניסויים השוואתיים שנעשו, נמצא כי ChatGPT Enterprise קיבל דירוג גבוה משמעותית מכלי ה-AI האחרים שנבחנו.

עם התחלת השימוש ב-ChatGPT Enterprise, החלה המודרנה לייצר מאות שימושים יצירתיים במערכת, כשהיא מעודדת את העובדים להרחיב את גבולות השימוש בבינה המלאכותית לטובת החברה. תוצאות מהירות לאחר חודשיים בלבד כוללות 750 יישומים פנימיים שהופקו על ידי העובדים, והיקף שיחות שבועי ממוצע של 120 שיחות למשתמש.

Dose ID: חיזוק תהליך הפיתוח הקליני

אחד היישומים שהופקו על בסיס ChatGPT Enterprise הוא Dose ID, כלי AI המיועד לתמוך בצוות המחקר הקליני בניתוח והצגת נתונים. Dose ID משמש כעוזר ניתוח, המציע נימוקים לבחירת מינון ומסייע להציג את הנתונים בצורה חזותית ומותאמת לצוות המחקר.

מקליט וורקנה, מנהלת פיתוח קליני במודרנה, מציינת כי Dose ID סייע לצוותי המחקר להבין טוב יותר את הנתונים המורכבים ומאפשר שיפור תהליך קבלת ההחלטות. הכלי משתמש בניתוח מתקדם של נתונים כדי לאמת את מינון החיסון האופטימלי על פי קריטריונים מוגדרים.

פרקטיקות משפטיות ומיתוג ארגוני מבוססות AI

בנוסף לתחום המחקר, גם הצוות המשפטי והמותגי במודרנה מצאו דרכים יצירתיות להשתמש ב-ChatGPT Enterprise. הצוות המשפטי משתמש בכלי ה-AI לסיכום חוזים ותמיכה בנושאים מורכבים, ואילו צוות המותג משתמש בכלי לתרגום מושגים רפואיים לשפה פשוטה לקהלי יעד מגוונים.

קייט קרונין, מנהלת המותג, מסבירה כי הבינה המלאכותית מסייעת לצוות ליצור חומרים שמתקשרים בצורה מובנת את סיפורה של מודרנה לקהל רחב, החל ממשקיעים ועד רופאים ומטופלים.

השפעה בקנה מידה רחב

הטמעת טכנולוגיות AI מקיפה מאפשרת לצוות של כמה אלפי אנשים במודרנה לעבוד בהיקף שווה ערך לצוות של עשרות אלפי עובדים. מנכ”ל מודרנה, סטפן בנסל, מציין כי “טכנולוגיות AI מאפשרות לנו לשמור על גודל החברה קטן ויעיל, ועדיין לספק פתרונות מהפכניים בתחום הרפואה”.

במבט לעתיד, מודרנה ממשיכה לשאוף לקדם תרבות חדשנות ולשלב פתרונות מבוססי AI בתהליכים קריטיים. הגישה המובילה את החברה היא להמשיך ולשלב את הבינה המלאכותית ככלי המשלים את עבודת האדם, מה שמביא לתוצאות טובות יותר ולטיפול טוב יותר במטופלים.

הפוסט כיצד שיתוף הפעולה בין מודרנה ו-OpenAI מייעל את הפיתוח הקליני בעזרת בינה מלאכותית? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

חשיבות הרגולציה הממוקדת בבינה מלאכותית

עם ההתקדמות המהירה של מערכות AI בעלות יכולות מתקדמות בתחומי המדע, המתמטיקה והתכנות, אנו עדים לפוטנציאל משמעותי לשימושים חיוביים ב-AI, אך גם לסיכונים הולכים וגוברים. מערכות ה-AI החדשות מאפשרות לא רק פיתוח של יישומים חדשניים ורווחיים, אלא גם פתיחה אפשרית לשימושים הרסניים – בין אם מדובר במתקפות סייבר או בהשגת ידע מתקדם בתחומי הכימיה והביולוגיה, שעלול להיות מנוצל לרעה. לפיכך, מציעה אנטרופיק רגולציה חכמה שתוכל לשמור על איזון עדין: מיצוי הפוטנציאל של הבינה המלאכותית ומזעור הסיכונים הכרוכים בה.

עקרונות מפתח ברגולציה אחראית:

לפי המאמר, הסיכון שבמערכות AI דורשות פעולה מהירה ושקולה. ישנם שלושה עקרונות מרכזיים שעשויים לסייע ביצירת רגולציה יעילה:

• שקיפות: יש לאפשר לציבור ולמחוקקים לבדוק אם החברות עומדות בהתחייבויותיהן בתחום הבטיחות. לשם כך, מומלץ לחייב חברות לפרסם מסמך מדיניות בטיחות, כגון מדיניות ההתרחבות האחראית (RSP) של אנטרופיק, שיציין את הסיכונים ואת אמצעי המניעה שיינקטו כאשר המודלים מגיעים לרמת יכולת מסוימת. בנוסף, יש לאפשר מנגנון בדיקה חיצוני של הצהרות אלה.

• תמריץ לשיפור בטיחות: שקיפות בלבד אינה מספיקה. יש לעודד חברות לפתח מדיניות בטיחות אפקטיבית על ידי שימוש במודלים לאיום, תוך הגדרת תקנים ומנגנונים גמישים. גמישות זו תאפשר למידה והסתגלות לשינויים מהירים בטכנולוגיה.

• פשטות ומיקוד: הרגולציה צריכה להיות ממוקדת ומותאמת לבעיות הספציפיות, כדי למנוע עומס מיותר על החברות ועל מערכות האכיפה. חוקים פשוטים וברורים יקלו על הבנתם ועל יישומם.

מדיניות ההתרחבות האחראית (RSP) של אנטרופיק

כחלק מהתמודדות עם הסיכונים הפוטנציאליים, פיתחה אנטרופיק את מדיניות ה-RSP שלה, שמטרתה לזהות, להעריך ולמנוע סיכונים קטסטרופליים. מדיניות זו מבוססת על עקרון של יחסיות: רמת האבטחה הנדרשת עולה ככל שהמודלים מראים יכולות מתקדמות יותר. תהליך זה נעשה באופן הדרגתי, ובוחן את כישורי המודל באופן רציף כדי לעדכן את אמצעי הבטיחות. אנטרופיק מציינת כי מדיניות זו אינה מושלמת ודורשת עדכונים שוטפים, אך היא נחשבת כפתרון מעשי שיכול לעזור להבטיח את ביטחון הציבור.

יותר משאבים לאבטחה והערכת סיכונים

המדיניות כוללת פעולות כמו הגברת השקעה באבטחת מידע וגיוס צוותים ייעודיים להערכת סיכונים, תוך מתן דגש על תקנים מחמירים ופעולות יזומות. בנוסף, המדיניות דורשת מהחברות להיות שקופות לגבי פעולות האבטחה שנקטו, תהליך המקל על עמידה בהתחייבויות חיצוניות כגון אלו שנחתמו בפסגת בטיחות ה-AI בפארק בלצ’לי (Bletchley Park) ובמסגרת התחייבויות מול הבית הלבן.

היתרונות והחסרונות של רגולציה על מודלים של AI

אנטרופיק מצביעה על כך שרגולציה ממוקדת במאפיינים בסיסיים של המודל (ולא בשימושים הספציפיים שלו) היא הכרחית לאור אופיין הרחב של המערכות המוצעות כיום בשוק. אם ננסה לפקח על כל שימוש במערכת בנפרד, אנו עלולים לפספס את היכולת לפקח על השימוש הכוללני של המודל. בהתאם לכך, קובעת אנטרופיק כי עדיף להסדיר את אמצעי הבטיחות הבסיסיים ואת כללי ההתנהלות הבסיסיים של המודלים עצמם.

האם רגולציה תאט את קצב הקדמה?

המאמר משיב לשאלות מרכזיות שעלו בנוגע לרגולציה הצפויה, כמו ההשפעה האפשרית שלה על החדשנות. התשובה של אנטרופיק היא שרגולציה לא חייבת להאט את קצב החדשנות אם היא מתבצעת בצורה חכמה ומותאמת, ואף יכולה להוות בסיס לשיפור תהליך הפיתוח הטכנולוגי. כך למשל, תהליך הבדיקה הנדרש במסגרת מדיניות ה-RSP עשוי להוביל לפיתוחים בלתי צפויים בתחומי מדעי המחשב והבינה המלאכותית. בנוסף, מציינת החברה כי הרגולציה חייבת להיות ניטרלית ואינה צריכה להעדיף מודלים פתוחים או סגורים, אלא לפקח על הסיכונים הפוטנציאליים שלהם על פי סטנדרטים אחידים.

בשל מורכבות האתגרים הקשורים לבינה המלאכותית, אנטרופיק מדגישה כי יש צורך בשיתוף פעולה הדוק בין קובעי מדיניות, חברות טכנולוגיה, ארגוני בטיחות וגורמי החברה האזרחית. בארצות הברית, למשל, יש יתרון לחקיקה פדרלית אחידה, אך קיים גם מקום לחקיקה מדינתית מהירה במקביל, שתפעל כגיבוי במידה והחקיקה הפדרלית תתעכב. מדינות אחרות, כמו האיחוד האירופי, אף הן מתחילות לבחון את האפשרות לרגולציה ייעודית, ואנטרופיק מאמינה כי עקרונות המדיניות האחראית יכולים לשמש בסיס לשיתוף פעולה עולמי.

רגולציה אפקטיבית ומיטיבה. האמנם?

אנטרופיק מציגה גישה פרגמטית וממוקדת לרגולציה בתחום הבינה המלאכותית, גישה השואפת לשלב בין פיקוח קפדני ושקיפות מצד אחד, לבין שמירה על גמישות והתפתחות טכנולוגית מצד שני. עקרונות הרגולציה המוצעת כוללים פשטות, גמישות ושקיפות, מה שאמור לסייע בבניית מערכת רגולטורית שתהיה יעילה אך לא מעיקה מדי על התעשייה. על פי חזונה של אנטרופיק, עקרונות אלו יהפכו את הרגולציה לכלי שמסייע לתעשייה לצמוח תוך צמצום הסיכונים לציבור.

עם זאת, יש להטיל ספק בהנחה שהרגולציה הזו תהיה יעילה באמת במניעת סיכונים חמורים, ולא תהפוך בסופו של דבר לכלי שתורם להרחבת יכולותיהם של המודלים ולא להגבלתם. מודל הפרגמטיות שמציעה אנטרופיק עשוי, לכאורה, לסייע באיזון הדרוש בין קידום החדשנות לבין הפחתת סיכונים, אך עולה השאלה האם אמצעים גמישים אלו מספיקים למניעת שימושים מסוכנים בטכנולוגיה זו. חובת ההוכחה עדיין מוטלת על התעשייה עצמה, שתצטרך להראות לאורך זמן שהגבלות אלו אכן משפיעות, ושאינן רק מערך סדיר של התחייבויות שאינן נאכפות. בנוסף, ההנחה כי חברות נוספות יאמצו עקרונות דומים אינה ודאית כלל. בעוד שחברות מסוימות עשויות לאמץ את עקרונות אנטרופיק בשל הלחץ הציבורי או רגולציה חיצונית, חברות אחרות עשויות לראות בהם מכשול כלכלי ולעקוף את הרגולציה בדרכים שונות. לכן, הצלחת המתווה תלויה גם בשיתוף פעולה רחב בתעשייה, דבר שמסובך במיוחד בתחום שבו יש אינטרסים כלכליים משמעותיים ותחרות גלובלית חריפה.

השאלה שנותרת פתוחה היא עד כמה ניתן יהיה לבסס מנגנוני פיקוח יעילים בתחום כה דינמי ומתפתח במהירות. אם גישת אנטרופיק תצליח להביא לאיזון המיוחל, הרי שהיא עשויה להוות דוגמה חשובה לאופן בו אפשר להסדיר תעשיות טכנולוגיות נוספות בעתיד. אך כל עוד הפיקוח אפקטיבי רק בצורה מוגבלת, ייתכן שהעקרונות המוצעים יתגלו כלא מספקים אל מול פוטנציאל הסיכונים וההשלכות הבלתי צפויות של המודלים העתידיים.

הפוסט האיזון בין חדשנות לבטיחות: המתווה של אנטרופיק לרגולציה על AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הרעיון שמאחורי “מכונת הברמאס” (Habermas Machine)

“מכונת הברמאס” (Habermas Machine) היא מערכת בינה מלאכותית ייחודית שפותחה על ידי Google DeepMind במטרה להתמודד עם אחד האתגרים המרכזיים בדיונים ציבוריים מורכבים: יצירת הסכמה בין צדדים בעלי דעות מנוגדות. המערכת נבנתה בהשראת הפילוסופיה של יורגן הברמאס, שמדגיש את החשיבות של דיאלוג פתוח והוגן להשגת הבנות והסכמות רחבות בחברה.

המערכת מורכבת משני מודלים עיקריים הפועלים בהרמוניה: המודל הראשון הוא מודל ייצור (generative model) שמטרתו להפיק הצהרות המייצגות את מגוון הדעות והקולות השונים בקבוצה. מודל זה עובר על התגובות והעמדות השונות של המשתתפים, ומסכם אותן בצורה שנועדה להציג את עיקרי הדברים באופן ניטרלי ומייצג.

המודל השני הוא מודל תגמול מותאם אישית (personalized reward model), שמעריך את ההצהרות המוצעות לפי מידת ההסכמה של כל משתתף כלפיהן. המודל הזה מבטיח שהסיכומים אינם רק מייצגים את הדעות השונות, אלא גם לוקחים בחשבון את הסבירות שכל חבר בקבוצה יקבל את ההצהרות וירגיש שהן משקפות את עמדותיו. כך, “מכונת הברמאס” משמשת ככלי המקל על תהליך הדיון וההסכמה, ומסייעת להדגיש את האזורים שבהם הדעות מתכנסות.

הפתרון שמציעה “מכונת הברמאס” משלב דיוק טכני וגמישות מחשבתית, תוך התמקדות ביצירת מכנה משותף בין המשתתפים באופן שאינו משפיע או מכוון אותם לשנות את עמדותיהם המקוריות.

מבחן היעילות

במחקר רחב היקף שבוצע על ידי Google DeepMind, השתתפו 5,734 אנשים שנאספו משתי קבוצות עיקריות: פלטפורמות מחקר המוניות, שהציעו מדגם מגוון של משתתפים, וארגון Sortition Foundation, שמארגן אסיפות אזרחים מדגמיות מתוך חתך אוכלוסייה מייצג בבריטניה. גישה זו נועדה להבטיח שהקבוצות המשתתפות ייצגו את המגוון הדמוגרפי של האוכלוסייה הבריטית, ובכך לחקור את יעילות המערכת בהקשרים מציאותיים ורחבים.

הדיונים נערכו סביב שאלות חברתיות ופוליטיות טעונות, כגון הורדת גיל ההצבעה ל-16 והפרטת שירות הבריאות הלאומי (NHS). השאלות נבחרו בקפידה כדי לאתגר את המשתתפים ולבדוק את היכולת של המערכת לסכם ולהציף את נקודות ההסכמה בין עמדות מנוגדות בקבוצה.

תהליך הניסוי חולק למספר שלבים: בשלב הראשון, המשתתפים הגיבו לשאלות המוצגות והביעו את עמדותיהם האישיות. התגובות הוזנו למערכת ה-Habermas Machine, שעברה על המידע וסיכמה אותו לכדי הצהרות מייצגות. הצהרות אלו חזרו אל המשתתפים לצורך מתן משוב וביקורת.

אנשים מעדיפים רובוטים

המחקר הצביע על יתרונות משמעותיים של המערכת. לא רק ש-56% מהמשתתפים העדיפו את הסיכומים שנוצרו על ידי הבינה המלאכותית על פני אלו שנכתבו בידי מתווכים אנושיים, אלא שהם גם ציינו כי ההצהרות של ה-AI היו ברורות, הוגנות ואיכותיות יותר. יתר על כן, תוצאות הניסוי הראו כי הדיונים עם המערכת תרמו להפחתת הפערים בין המשתתפים והובילו להתקרבות עמדותיהם.

תהליך זה, שבמסגרתו המערכת הציעה הצהרות ונבדקו משוביהם של המשתתפים, הוכיח כי הבינה המלאכותית מסוגלת לזהות ולייצג דעות מגוונות בצורה המקדמת הסכמה. הצלחה זו מצביעה על פוטנציאל אמיתי לשימוש בכלי בינה מלאכותית בתהליכים חברתיים מורכבים, תוך התמודדות עם אתגרי ניהול השיח והמגוון הדעות באופן מאוזן וניטרלי.

מדיונים מפולגים להסכמות רחבות: איך AI מסייע בשיח דמוקרטי

מגבלות ואתגרים

לצד ההצלחות, החוקרים ציינו גם מגבלות חשובות של “מכונת הברמאס”. המערכת אינה מתמודדת בהצלחה יתרה עם בדיקת עובדות, אינה שומרת על נושא הדיון בצורה אופטימלית, ולוקה ביכולת לניהול השיח עצמו. מגבלות אלו מצביעות על כך שהמודל הנוכחי מתאים בעיקר ככלי עזר תומך ולא כתחליף למתווכים אנושיים. היבטים אתיים הם עוד תחום שדורש התייחסות. לדוגמה, חלק מהמשתתפים לא היו מודעים לכך שהמערכת משתמשת באלגוריתמים ליצירת ההצהרות. החוקרים מדגישים כי שימוש נכון ובטוח במערכת מחייב שקיפות מלאה והבנה מעמיקה של ההשפעות האפשריות.

השלכות על העתיד הדמוקרטי

הצלחת הניסוי של Google DeepMind מציבה אתגר חשוב: כיצד ניתן לשלב מערכות AI בתהליכים דמוקרטיים באופן שמקדם הסכמה מבלי לסכן את האמון הציבורי או לפגוע בשקיפות. למרות ההצלחות, החוקרים מדגישים כי המערכת אינה בשלה לפריסה ציבורית רחבה ודורשת מחקר נוסף לשם שיפור יכולותיה והתמודדות עם מגבלותיה.

הפוטנציאל הגלום במערכות כמו “מכונת הברמאס” עשוי להוביל לשיפור תהליכי קבלת החלטות ולסייע בגישור על פערים בין קבוצות עם דעות מנוגדות. עם זאת, ההיבטים האתיים והמגבלות הנוכחיות מדגישים את הצורך בהמשך מחקר ופיתוח. שילוב AI בתהליכי תיווך יכול לספק כלים רבי-עוצמה לקידום הסכמות, אך עליו להיעשות בזהירות ותוך שמירה על עקרונות דמוקרטיים ואמינות.

בינה מלאכותית מגלה לא רק את הפוטנציאל שלה ככלי לתיווך, אלא גם מציבה שאלה חשובה: האם אנו מוכנים לאמץ טכנולוגיה כזו בשדה החברתי-פוליטי? בעוד העתיד צופן בחובו אפשרויות מרתקות, האחריות לפיתוח ולשימוש בהם נותרת בידינו, כדי להבטיח שהם יקדמו חברה מאוחדת ושוויונית יותר

הפוסט מכונת הברמאס: כך הבינה המלאכותית מגשרת על פערים בדיונים ציבוריים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מהו Voice Design?

ג’ינרוט מודל קול בעזרת הנחיה טקסטואלית

Voice Design הוא פיצ’ר חדש שמאפשר למשתמשים ליצור קולות סינתטיים מותאמים אישית, הנוצרים ישירות מהפרומפטים של המשתמשים. בא לך קריין מרשים עם מבטא בריטי לטריילר ה-AI שאתה יוצר?! אין שום בעיה – פשוט מקלידים בתיבת הפרומפט תיאור של הקריין AI הרצוי, ותוך שניות יש לכם מודל קול מותאם אישית.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

בשונה מכלים אחרים בשוק המבוססים על מאגר של קולות מוכנים מראש, Voice Design מציע גישה ג’נרטיבית, כלומר: כל קול שנוצר הוא ייחודי לחלוטין. המערכת מאפשרת למשתמשים לבחור מאפיינים בסיסיים של הקול, כמו מגדר, גיל, מבטא וטון, ומייצרת קול חדש ומותאם אישית בכל פעם. הייחודיות של Voice Design טמונה בכך שהוא מוסיף שכבה של אקראיות, כך שכל קול שנוצר יהיה שונה, אפילו אם בוחרים את אותם פרמטרים בסיסיים.

שליטה מלאה על הקול

Voice Design מעניק גמישות רבה למשתמשים על ידי שליטה בפרמטרים שונים של הקול:

• מגדר: אפשרות לבחור בין קולות גבריים ונשיים, ולהתאים אותם לפי הצורך.
• גיל: ניתן לבחור טווחי גיל שונים, מגיל צעיר ועד מבוגר, כך שניתן להתאים את הקול לדמות הרצויה.
• מבטא: המערכת תומכת במבטאים שונים כמו אמריקאי, בריטי, אוסטרלי והודי. נכון להיום, השפות הנתמכות הן בעיקר באנגלית, אך ייתכן שבעתיד יתווספו שפות נוספות.
• טון ואופי הדיבור: ניתן לשנות גם את הטון וההגשה של הדיבור כך שתתאים לצורך הספציפי.

טוטוריאל קצר (באנגלית) שמדגים את השימוש בפיצ’ר החדש:

קצת על אילבן לאבס

אילבן לאבס (ElevenLabs) היא חברה טכנולוגית המתמחה בפיתוח פתרונות מתקדמים ליצירת קול סינתטי. החברה מציעה כלים פורצי דרך המאפשרים המרה של טקסט לדיבור בצורה טבעית, תוך שמירה על אינטונציה והטעמה מותאמת להקשר. בין הכלים המרכזיים של החברה ניתן למצוא את מערכת המרת הטקסט לדיבור, המסוגלת להפיק קולות באיכות גבוהה ובמגוון שפות, ולהתאים את סגנון הדיבור לצרכים שונים כמו קריינות חדשותית או קריאה דרמטית של סיפורים. אילבן לאבס ממשיכה לשפר את היכולות שלה בתחום הבינה המלאכותית הקולית, כשהיא שמה דגש על חדשנות, איכות ויכולת התאמה לצרכים מגוונים של המשתמשים.

איך יוצרים קולות AI ב-Voice Design?

זמינות ועלויות

השימוש ב-Voice Design פשוט מאוד ונעשה באמצעות בחירה של פרמטרים שונים היוצרים קול סינתטי מותאם אישית. הכלי זמין גם בחבילה החינמית של אילבן לאבס (בה ניתן ליצור 3 קולות AI מותאמים אישית). עם זאת, שימו לב שהחבילה החינמית לא כוללת רישיון לשימוש מסחרי – לשם כך תיאלצו לרכוש מנוי, החל מ-5 דולר בחודש.

שלבי השימוש:

1. כניסה לאתר של אילבן לאבס: כנסו לאתר של ElevenLabs. אם אתם לא רשומים, השלימו את הליך ההרשמה.
2. בחירה בכלי יצירת הקולות: לחצו על Add a new voice ואז בחרו באפשרות של Voice Design.
3. בחירת הפרמטרים: רשמו תיאור טקסטואלי של הקול הרצוי, לרבות מאפיינים כמו מגדר, גיל ומבטא. בהמשך ניתן גם לשנות את הטון ואת גובה הקול.
4. יצירת הקול: לאחר בחירת הפרמטרים הרצויים, המערכת תייצר קול מותאם אישית על בסיס ההגדרות שהוזנו. מאחר שהמערכת משתמשת באקראיות, כל קול שנוצר הוא ייחודי לחלוטין.
5. שמירה ושימוש בקול: ניתן לשמור את הקול שנוצר לשימוש חוזר, או להשתמש בו באופן מיידי לצרכים מסחריים, כמו למשל לפרסומות, משחקים, סרטונים ועוד. 

ג’ינרוט קול מותאם אישית עם Voice Design של אילבן לאבס.

טיפים להנדסת פרומפטים ב-Voice Design

Voice Design מאפשר ליצור קול ייחודי באמצעות פרומפט טקסטואלי פשוט, כשהמשתמש מתאר את מאפייני הקול שהוא מעוניין בו, והמערכת מייצרת שלוש אפשרויות שונות. להלן טיפים לבניית מודל קול מוצלח והמלצות להנדסת פרומפטים בכלי:

טיפים ליצירת קול מוצלח

• הגדרת אופי הדמות: כאשר יוצרים קול לדמות בדיונית או לדמות בסיפור, כדאי לחשוב על האופי של הדמות ולשקף אותו בבחירת הטון והגיל.
• ניסויים בפרמטרים: אפשר לנסות לשחק עם פרמטרים כמו גובה הקול או הטון כדי לראות איך זה משפיע על האופי הכללי של הקול.

דוגמאות לפרומפטים ליצירת קולות ריאליסטיים:

• “אישה הודית צעירה עם קול רך וגבוה. דיבור שקט ואיטי, בטון נינוח.” 
  A young Indian female with a soft, high voice. Conversational, slow and calm

• “גבר בריטי מבוגר עם קול מחוספס ועמוק. טון מקצועי ורגוע.”
  An old British male with a raspy, deep voice. Professional, relaxed and assertive
  

• “אישה אוסטרלית בגיל הביניים עם קול חם ונמוך. דיבור מהיר ושמח.”
  A middle-aged Australian female with a warm, low voice. Corporate, fast and happy

דוגמאות לפרומפטים ליצירת קולות דמויות בדיוניות:

• “ענק מרושע עם קול עבה ועמוק, נשמע כמו טרול.”
  A massive evil ogre, troll
  

• “עכבר קטנטן וחריף עם קול צפצפני.”
  A sassy little squeaky mouse
  

• “פיראט זקן וזועם, צועק במלוא עוצמתו.”
  An angry old pirate, shouting
  

דוגמאות לפרמטרים מרכזיים ליצירת קול:

• גיל: צעיר, מבוגר, בגיל העשרה.
• מבטא: בריטי, הודי, אמריקאי, פולני.
• מגדר: זכר, נקבה, נייטרלי.
• טון: רך, מחוספס, חם.
• גובה הקול: גבוה, נמוך, צפצפני.
• סגנון דיבור: מקצועי, שקט, דיבור מהיר.
• רגש/הגשה: שמח, כועס, נינוח, דרמטי.

באמצעות פרומפטים מדויקים ושימוש במאפיינים השונים, תוכלו ליצור קולות שמתאימים בדיוק לצרכים הייחודיים שלכם.

שימושים עיקריים של Voice Design

השימוש ב-Voice Design פותח מגוון אפשרויות רחב למספר תחומים, ביניהם תעשיית התוכן, משחקי וידאו, חדשות ואפילו שיווק ותקשורת פנים-ארגונית.

תעשיית התוכן והמדיה

לסופרים ויוצרי תוכן יש כעת אפשרות ליצור קולות ייחודיים שיכולים להוסיף מימד נוסף ליצירות שלהם. למשל, ספרי אודיו יכולים לקבל קולות מותאמים אישית לכל דמות, מה שמוסיף רבדים רבים לסיפור. מפיקי חדשות ואנשי מדיה יכולים לבחור קריין עם קול מותאם אישית שייצג את המותג שלהם, דבר שהופך לחשוב במיוחד בתקשורת שבה הקריין מזוהה עם המותג.

מפתחי משחקים

מפתחי משחקי וידאו יכולים להשתמש ב-Voice Design כדי להעניק אישיות קולית לדמויות במשחקים שלהם, ובכך להחיות אותן. קולות מותאמים אישית יכולים להחליף דמויות אילמות במשחקים, ולהוסיף להם ממד אינטראקטיבי ועשיר יותר. במיוחד במשחקים הכוללים דמויות רבות כמו NPCs (דמויות שאינן ניתנות לשליטה על ידי השחקן), הפיצ’ר חוסך את הצורך בהקלטות יקרות ומורכבות, ומאפשר יצירת קולות במהירות ובגמישות רבה.

שיווק ופרסום

בנוסף לכך, כלי Voice Design יכול לסייע לחברות ביצירת תכנים קוליים למטרות שיווק פנימיות או חיצוניות, למשל בפרסומות או בהודעות קוליות לצוותי העובדים. המערכת מספקת שליטה מלאה על הקול כך שהוא ישקף את המותג והמסר הרצוי. מושלם ליוצרי AI, אנשי שיווק, פרסומאים, עורכי וידאו וכן הלאה.

יתרונות ומגבלות

יתרונות

• מגוון קולות אינסופי: כל קול שנוצר הוא ייחודי, מה שמאפשר יצירת אינסוף אפשרויות קוליות.
• שליטה מלאה על מאפייני הקול: יכולת להתאים את הקול לדמות ספציפית, לגיל, מגדר, מבטא ועוד.
• רישיון שימוש מסחרי: הקולות המיוצרים זמינים לשימוש מסחרי (למי שיש מנוי בתשלום), מה שמבטיח שמירה על זכויות יוצרים ושקט נפשי למשתמשים בתעשיות שונות.
• קלות שימוש: המערכת קלה לשימוש, ואין צורך בידע טכני מעמיק ליצירת קולות ייחודיים.

מגבלות

• תמיכה מוגבלת בשפות: נכון להיום, Voice Design תומך בשפה האנגלית בלבד, מה שמגביל את היכולת לשימוש עבור דוברי שפות אחרות. לצערנו, הכלי לא תומך עדיין בעברית.
• מבטאים מוגבלים: נכון להיום, הכלי תומך במבטאים מסוימים (אמריקאי, בריטי, אוסטרלי, הודי), והדיוק הגבוה ביותר הוא עבור מבטאים אמריקאיים ובריטיים.

למרות המגבלות, Voice Design מהווה כלי ורסטילי ושימושי במיוחד ליוצרים ואנשי מקצוע בתעשיות שונות כמו מדיה, משחקים ושיווק. הרעיון שהמערכת מאפשרת יצירת מגוון עצום של קולות מותאמים אישית, הוא לא פחות ממהפכני! אין ספק שעם הזמן יתווספו כלים נוספים שישלימו את Voice Design, כך שלמשתמשים תהיה שליטה רבה יותר על יצירת התוכן הקולי שלהם – מה שבטוח, כבר עכשיו מדובר בכלי מעולה שרבים יפיקו ממנו תועלת!

הפוסט מדריך שימוש ב-Voice Design של ElevenLabs: ג’ינרוט קולות מפרומפטים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

משקפי הריגול בפעולה

לפני הכל, פשוט צפו בסרטון הבא, אותו הפיקו שני הסטודנטים, ואשר מתאר את אופן הפעולה של הפיתוח המפחיד והמרשים שלהם.

AnhPhu Nguyen – האיש שמאחורי המשקפיים | Credit: @AnhPhuNguyen1 X acount

שלבי הפעולה של I-XRAY: משמאל – המצלמה הסודית שמוטבעת במשקפיים החכמות. באמצע – זיהוי פניו של עובר אורח על ידי המצלמה. מימין – המידע שנגרד על אותו אדם ושעובד על ידי ה-LLM ונשלח לאפליקציה בטלפון הנייד.

הפוסט שני סטודנטים מהרווארד פיתחו משקפי ריגול שאוספים מידע בשניות על עוברים ושבים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

במאמר זה נעמיק ב־38 סגנונות עיצוב שונים ומגוונים שתוכלו ליצור בקלות עם מידג’רני. מאיורים איזומטריים מסוגננים ועד לנופי שמן מרהיבים, מפנטזיה אפלה ועד לפופ ארט צבעוני – תוכלו למצוא משהו מכל סגנון. לכל סגנון תמצאו הסבר מפורט, תמונות לדוגמה ואפילו פרומפטים מוכנים שיעזרו לכם להתחיל ליצור ברגע. אז בין שאתם רוצים להתנסות בסגנון חדש, ובין שאתם מחפשים השראה, הרשימה הזאת היא בשבילכם. בואו ניצור יחד, נרחיב את הגבולות ונגלה את מלוא הפוטנציאל היצירתי שלנו עם העוצמה של מידג’רני!

Midjourney היא פלטפורמת אומנות מבוססת AI המאפשרת ליצור תמונות מדהימות בהזנת פרומפטים טקסטואליים. בזכות המגוון הרחב של סגנונות העיצוב אפשר להגיע לתוצאות יצירתיות ומרתקות.

כדי להשתמש בגרסה העדכנית ביותר של Midjourney, עברו ל־/settings בשדה ההודעה ב־Discord ובחרו בגרסה 6 אלפא. לאחר מכן תוכלו להשתמש בהנחיות שנציע כאן תוך כדי שינוי המילים והאובייקטים כדי ליצור אומנות ייחודית משלכם.

• אנימה איזומטרי
• ציור אנליטי
• איור אינפוגרפי
• חוברת צביעה
• ציור דיאגרמטי
• סייברפאנק
• איור
• אומנות פיקסלים
• דיוקן דיאגרמטי
• חשיפה כפולה
• איור דו־ממדי
• איור איזומטרי
• סגנון עתידני
• צבעי מים לנוי
• פנטזיה אפלה
• מלאכה בחיתוך נייר
• קווילינג נייר
• קולאז’ טלאים
• ססגוני
• אומנות אוקיו-אי
• נוף בצבעי מים
• אומנות וינטג’
• דיו יפני
• אומנות גרפיטי
• ציור פסטל
• אומנות נוטפת
• דיוקן זכוכית צבעונית
• ציור שמן חורף
• דיוקן אנימה
• סגנון קולנועי
• אומנות טיפוגרפיה
• ציור בקו אחד
• צילום פולארויד
• אומנות קעקוע
• אקריליק מודרני
• אומנות סוריאליסטית
• גרפיקה פופ ארט
• סגנון פיקסאר

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס Midjourney מעמיק

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

38 סגנונות עיצוב במידג’רני

1. אנימה איזומטרי – Isometric 3D anime

סגנון זה משלב את המראה הייחודי של אנימה יפנית עם פרספקטיבה איזומטרית תלת־ממדית. התוצאה היא דימויים חמודים ומושכים עם עומק מרתק. אומנים כמו Shingo Adachi ו־Ilya Kuvshinov ידועים בשימוש בסגנון זה.

מידג’רני פרומפט:

Isometric 3D anime ice cream stand 32 bit with an old woman –v 6.0 –style raw

2. ציור אנליטי – Analytical drawing

ציור אנליטי מתמקד בהצגת אובייקט בצורה ברורה ומפורטת, לעתים קרובות לצורך לימוד או הדגמה. ציורים אלה נוטים להיות מדויקים ופשוטים יחסית. אומן מפורסם המשתמש בסגנון זה הוא Leonardo da Vinci בציוריו האנטומיים.

מידג’רני פרומפט:

Analytical drawing of a chair –v 6.0 –style raw

3. איור אינפוגרפי – infographic illustration

איורים אינפוגרפיים הם דרך יעילה להעביר מידע בצורה ויזואלית ומושכת. יש בהם צורות פשוטות, צבעים בהירים וקומפוזיציה נקייה כדי להבהיר נתונים ומושגים מורכבים. אומנים כמו Nigel Holmes ו־Peter Grundy ידועים בעיצוב אינפוגרפיקות.

מידג’רני פרומפט:

Bicycle, infographic illustration –v 6.0 –style raw

 

4. חוברת צביעה

סגנון חוברת הצביעה מאופיין בקווי מתאר עבים ובאזורים תחומים המיועדים למילוי בצבע. התוצאות הן דימויים פשוטים אך מהנים המעודדים יצירתיות. אומנים רבים יוצרים חוברות צביעה למבוגרים עם דוגמאות מפורטות.

מידג’רני פרומפט:

Pangolin, coloring book –v 6.0 –style raw

5. ציור דיאגרמטי – Diagrammatic drawing

ציורים דיאגרמטיים משתמשים בקווים מופשטים ובצורות בסיסיות כדי לייצג את מבנה האובייקט ואת התפקוד שלו. הם מופיעים לעתים קרובות במדריכים טכניים ובספרי לימוד. Leonardo da Vinci ידוע גם בסגנון זה בשל ציורי המכונות שלו.

מידג’רני פרומפט:

Diagrammatic drawing of an ice cream machine –v 6.0 –style raw

6. סגנון סייברפאנק – cyberpunk

סגנון סייברפאנק מתאר עתיד דיסטופי המשלב טכנולוגיה מתקדמת עם הידרדרות חברתית. דימויים אופייניים כוללים תאורת ניאון, גשם, שדרוג גוף וארכיטקטורה עתידנית. אומני המדע הבדיוני כמו סיד מיד וקונספט ארטיסט ידועים כמו ג’ורג’ הול עובדים לעתים קרובות בסגנון זה.

מידג’רני פרומפט:

A futuristic cyberpunk city with tall towers and neon lighting on a rainy night –v 6.0 –style raw

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

7. איור

איור הוא ז’אנר אומנותי רחב הכולל תמונות מצוירות המשמשות להמחשה, ולעיתים טקסט הנלווה אליהן. סגנונות ושימושים נפוצים כוללים איורי ילדים, איורים טכניים ואיורי אופנה. מאיירים מפורסמים הם קוונטין בלייק, אקסל שפלר וג’ייסון סיוול.

מידג’רני פרומפט:

A cute illustration of a cat and a dog playing together in the park –v 6.0 –style raw

8. אומנות פיקסלים – Pixel art drawing

אומנות פיקסלים, הידועה גם בשם ספרייט או אומנות פיקסל, היא צורה של אומנות דיגיטלית המשתמשת בפיקסלים בודדים בצבעים מוגבלים ליצירת תמונות. הסגנון קשור למשחקי וידיאו רטרו אך כיום משמש גם לאפקטים דקורטיביים. אומני פיקסל בולטים כוללים את גוסטב אברג (8-bit guy) ואיבן פרננדס.

מידג’רני פרומפט:

Pixel art drawing of a magical castle with a pixelated rainbow above –v 6.0 –style raw

9. דיוקן דיאגרמטי – Diagrammatic drawing

דיוקנים דיאגרמטיים משלבים קווים מופשטים המאפיינים ציור דיאגרמטי, עם מאפייני פנים אנושיים ומציאותיים. התוצאה היא דימוי מינימליסטי אך מזהה של אדם. אומן מודרני הידוע בסגנון זה הוא המאייר Jason Polan.

מידג’רני פרומפט:

Diagrammatic drawing of a young child –v 6.0 –style raw

10. חשיפה כפולה – Double exposure

חשיפה כפולה היא טכניקה שבה שני דימויים שונים משולבים לכדי קומפוזיציה אחת. זה יכול ליצור אפקט חלומי או סוריאליסטי עם משמעות סמלית. הצלמים משתמשים לעתים קרובות בשיטה זו, כמו גם אומני גרפיקה דיגיטלית כמו מת’יו קאסינלי.

מידג’רני פרומפט:

Double exposure of a pregnant woman and a forest with a lake –v 6.0 –style raw

11. איור דו־ממדי

איורים דו־ממדיים הם סגנון אומנות עכשווי המשתמש בצורות שטוחות, בקווים נקיים ובצבעים בוהקים ליצירת דימויים מושכים. הם נפוצים בעיצוב גרפי, בדפוס ובאנימציה. אומנים בולטים בסגנון זה כוללים את טום הוסלר וטים איירס.

מידג’רני פרומפט:

Heart flower, human brain as a flower, digital art style, one-third depth of field rule, complex details –v 6.0 –style raw

12. איור איזומטרי – Isometric illustration

איור איזומטרי משתמש בפרספקטיבה תלת־ממדית שבה כל הקווים המקבילים נותרים מקבילים ללא נקודות מגוז. זה יוצר אשליה של עומק בלי לעוות אובייקטים. אומנים רבים משתמשים בשיטה זו להצגת נתונים מבניים באדריכלות.

מידג’רני פרומפט:

House from 1888 in China, isometric illustration –v 6.0 –style raw

13. סגנון עתידני

דימויים עתידניים מדמיינים כיצד עולמות ומכשירים טכנולוגיים עשויים להיראות בעתיד. הם מאופיינים לעתים קרובות בקווים נקיים, בחומרים מבריקים ובעיצוב חלל מתקדם. הז’אנר הזה נפוץ באומנות מדע בדיוני ואומנים כמו Syd Mead משוייכים אליו.

מידג’רני פרומפט:

Martian house with futuristic style aliens –v 6.0 –style raw

14. צבעי מים – Ornamental watercolor

ציורי צבעי מים דקורטיביים משתמשים בסימנים רכים, במרקמים ובצבעוניות עדינה ליצירת תמונות מעודנות. הם מופיעים לעתים קרובות בעיצוב מוצרים, בהדפסים לקישוט קיר ובאיורי ספרים. אומנים הידועים בסגנון זה הם קייטי דייטון ומישל אלן.

מידג’רני פרומפט:

Pangolin ornamental watercolor –v 6.0 –style raw

15. פנטזיה אפלה – Dark fantasy

אומנות פנטזיה אפלה מציגה נושאים מסתוריים ומאיימים כמו מפלצות, בתי קברות וטירות מקוללות. פלטת הצבעים נוטה להיות כהה ומונוכרומטית בדגש על צללים ואווירה. אומנים המובילים בסגנון זה הם ג’ון האו ובוז’ה בויאנוביץ’.

מידג’רני פרומפט:

Dark fantasy cover decorated with an elephant –v 6.0 –style raw

16. מלאכה בחיתוך נייר – Paper cut craft illustration

אומנות חיתוך נייר משתמשת בצורות נייר מפורטות ובצבעוניות ליצירת דימויים דו־ממדיים ותלת־ממדיים. זוהי מלאכה מסורתית שנעשתה יצירתית ומתוחכמת יותר בזכות טכניקות וכלים מודרניים. אומנים כמו ניקי יימה ובוביט נודעים בסגנון זה.

מידג’רני פרומפט:

Barcelona paper cut craft illustration –v 6.0 –style raw

17. קווילינג נייר – Paper quilling

קווילינג הוא צורה של אומנות שבה פסי נייר צרים מגולגלים, מעוצבים ומוצמדים יחד ליצירת עיצובים עדינים ומקושטים. זו אומנות עתיקה שהייתה פופולרית במאה ה־18 ומתחילה לחזור לאופנה. אומנים הבולטים בשימוש טכניקה זו הם יוקו איזאווה וסילי אדא ג’ונס.

מידג’רני פרומפט:

Starry sky paper quilling –v 6.0 –style raw

18. קולאז’ טלאים – Patchwork collage

קולאז’י טלאים משלבים בדים בצבעים, בדוגמאות ובמרקמים שונים כדי ליצור קומפוזיציה אחת. הם נעשים לרוב בעבודת יד אף על פי שאפשר להשיג אפקט דומה בעבודה דיגיטלית. אומנים כמו Faith Ringgold ו־Bisa Butler נודעים בסגנון זה.

מידג’רני פרומפט:

Patchwork collage portrait of an old woman –v 6.0 –style raw

19. ססגוני

סגנון ססגוני מתאפיין בצבעים עזים ובהירים, במוטיבים מרהיבים ובקומפוזיציות מהנות. הוא מעורר שמחה, אופטימיות ואנרגייה. אומנים הידועים בסגנון הססגוני הם את ליסה פרנק וטקאשי מורקמי.

מידג’רני פרומפט:

Fantastic iridescent of a woman –v 6.0 –style raw

20. אומנות אוקיו-אי – Ukiyo-e art

אמנות ukiyo-e היא סגנון של הדפס יפני מסורתי שהיה פופולרי בין המאה ה־17 למאה ה־19. האובייקטים כללו נשים יפות, שחקני קבוקי, נופים ותמונות מחיי היום־יום. אומנים ידועים הם קטסושיקה הוקוסאי ואנדו הירושיגה.

מידג’רני פרומפט:

Ukiyo-e art portrait of Vitalik Butrin with watermelon –v 6.0 –style raw

21. נוף בצבעי מים – Watercolor sketch

ציורי נוף בצבעי מים מציגים את היופי הטבעי של הארץ באמצעות צבעים שקופים, כתמים רכים והנחות מברשת מפורשות. עצים, שמים וסצנות מים נפוצים בהם במיוחד. ג’ון פייפר ונטליה אוסטרנסקי ידועים בסגנון ציור של נוף צבעוני זה.

מידג’רני פרומפט:

Watercolor sketch of a New Zealand landscape with sheep –v 6.0 –style raw

22. אומנות וינטג’

אומנות וינטג’ מחקה סגנונות ומוטיבים מההיסטוריה של העת החדשה, סוף המאה ה־19 ראשית המאה ה־20. היא לעתים קרובות מעוררת נוסטלגייה, ויש בה אווירה של זמן אחר. הדוגמאות כוללות פוסטרים בסגנון אר־דקו וציורי פרסומות רטרו.

מידג’רני פרומפט:

Beautiful young woman with vintage phone, art –v 6.0 –style raw

23. דיו יפני

ציורי דיו יפניים, הידועים גם כ־sumi-e, משתמשים בהבלטות מינימליסטיות של דיו שחור על נייר לבן כדי לתפוס את מהותם של הנושאים. מברשות בגדלים שונים וברמות לחות שונות מייצרות קווים ומרקמים מגוונים. אומן מסורתי מפורסם הוא סשו סשו.

מידג’רני פרומפט:

Snow landscape, Japanese ink art –v 6.0 –style raw

24. אומנות גרפיטי

גרפיטי הוא סגנון אומנות רחוב המאופיין באותיות מקושטות, בדימויים נועזים ובצבעים בוהקים על קירות או משטחים אחרים. הוא החל כצורת ביטוי לא חוקית אך נעשה יותר ויותר מקובל. אומני גרפיטי ידועים כוללים את ז’אן-מישל בסקיה ובנקסי.

מידג’רני פרומפט:

The graffiti art of Vitalik Butrin –v 6.0 –style raw

25. ציור פסטל – Pastel painting

פסטלים הם מקלות צבע רכים המיוצרים מפיגמנט אבקתי מעורב וחומר מקשר. אפשר להשתמש בהם ליצירת אפקטים רכים ואוויריים בדומה לגירים אך בצבעים עמוקים יותר. אדגר דגה ומרי קאסאט השתמשו רבות בסגנון זה.

מידג’רני פרומפט:

Pastel painting, winter landscape –v 6.0 –style raw

26. אומנות נוטפת – Oozing art

אמנות נוטפת כרוכה בשפיכה או בטפטוף של צבעים נוזליים על משטח והזרמה טבעית שלהם ליצירת תבניות מופשטות. זהו סגנון אקראי ואינטואיטיבי ששייך לאקספרסיוניזם המופשט. ג’קסון פולוק הוא דוגמה מובהקת לאומן המשתמש בטכניקה זו.

מידג’רני פרומפט:

Portrait of an amazing woman, oozing art –v 6.0 –style raw

27. דיוקן זכוכית צבעונית – Stained glass window portrait

ציורי זכוכית צבעונית מציגים דימויים מרובי צבעים וצורות על זכוכית במבנה המזכיר פסיפס. אור העובר דרכם יוצר אפקט בוהק ומרהיב. הם מצויים לעתים קרובות בחלונות של בתי תפילה או במבנים ציבוריים אחרים. מארק שאגאל יצר ויטראז’ים ידועים.

מידג’רני פרומפט:

Stained glass window portrait of a beautiful woman in a pin – optimistic –v 6.0 –style raw

28. ציור שמן חורף – Oil painting

ציורי שמן של נופי חורף מתארים את היופי הקר והשלו של העונה בגוונים של כחול, לבן ובגוני אפור עדינים. שלג, עצים ללא עלים ואגמים קפואים הם נושאים נפוצים. קלוד מונה הוא אחד האומנים המפורסמים שצייר נופי שלג.

מידג’רני פרומפט:

Oil painting, chair and window, it’s snowing outside –v 6.0 –style raw

29. דיוקן אנימה – Anime art

דיוקנאות בסגנון אנימה הם איורים של דמויות עם מאפיינים מוגזמים כמו עיניים גדולות מבריקות, שיער צבעוני ופרופורציות מוארכות. הם נעשו פופולריים בעקבות ז’אנר האנימציה היפני של מנגה. אומן אנימה בולט הוא הייאו מיאזאקי.

מידג’רני פרומפט:

Cute girl, anime art –v 6.0 –style raw

30. סגנון קולנועי

סגנון קולנועי משלב אלמנטים של תאורה דרמטית, זוויות מצלמה ייחודיות וקומפוזיציה מסוגננת כדי להעביר אווירה פיוטית או מסתורית. הוא בדרך כלל כהה יותר, ויש בו ניגודיות גבוהה. צלמים כמו גרגורי קולברט משתמשים בסגנון זה.

מידג’רני פרומפט:

Dust chair –v 6.0 –style raw

31. אומנות טיפוגרפיה – Typography art

אומנות טיפוגרפית משתמשת בהדפסים מעוצבים להבעה חזותית. זה יכול לכלול מגוון סגנונות כתב החל בגופנים פשוטים וכלה באותיות מקושטות וצבעוניות בהסדר מעניין. סטפן סאגמייסטר ופאולה שר הם מעצבי טיפוגרפיה ידועים.

מידג’רני פרומפט:

Young woman with flowers, typography art –v 6.0 –style raw

32. ציור בקו אחד – One line drawing

ציורים בקו אחד נוצרים בהינף אחד רציף של מכחול או עיפרון בלי להרים אותו מהנייר. התוצאות הן דימויים פשוטים עדינים המבטאים תנועה וזרימה. האומן מדסמיו פאסילי התמחה בטכניקה זו.

מידג’רני פרומפט:

One line drawing Paris –v 6.0 –style raw

33. תצלום פולארויד – Polaroid photo

תמונות פולארויד הן תצלומים מיידיים ממצלמות המפתחות ומדפיסות את התמונה במכשיר. לתדפיסים יש איכות רכה וכהה יותר מתמונות רגילות ומסגרת לבנה עבה. אומנים משתמשים בסגנון רטרו זה לתחושה של נוסטלגייה.

מידג’רני פרומפט:

Polaroid photo of Xiao –v 6.0 –style raw

34. אומנות קעקוע

אומנות קעקועים משלבת סמלים ועיצובים מסוגננים עם משמעות אישית. סגנונות פופולריים כוללים שחור־אפור ריאליסטי, יפני מסורתי בצבע מלא וקווי מתאר פשוטים. אומני קעקועים בולטים הם ניקו הורטאדו וקלי דוטי.

מידג’רני פרומפט:

cat tattoo –v 6.0 –style raw

35. אקריליק מודרני – acrylic portrait

ציורי אקריליק מודרניים משתמשים בצבעי אקריליק בצבעים חזקים ליצירת קומפוזיציות מופשטות או מסוגננות מאוד. הם לעיתים קרובות מוגזמים ובעלי מרקמים עבים שנוצרים בסכין ציירים או בשפכטל. אומנית בולטת בסגנון זה היא אשלי לונגשור.

מידג’רני פרומפט:

A modern acrylic portrait of an urban landscape at night –v 6.0 –style raw

36. אומנות סוריאליסטית – Surreal art

האומנות הסוריאליסטית מציגה נושאים חלומיים ופנטסטיים המערבים דימויים לא הגיוניים ומעוותים. זהו סגנון שמתחקה אחר התת־מודע וחושף רעיונות מוזרים ומפתיעים. סלבדור דאלי ורנה מגריט הם אומני סוריאליזם מפורסמים.

מידג’רני פרומפט:

A surreal landscape of a desert with melting clocks –v 6.0 –style raw

37. גרפיקת פופ ארט – Pop art

פופ ארט הוא סגנון אומנות שהתפתח בשנות ה־50 וה־60, והוא מתאפיין בדימויים בהירים וחזקים הלקוחים מתרבות פופולרית וממדיה צרכנית. הוא לעתים קרובות מציג אובייקטים יום־יומיים בצורה זוהרת ומוגזמת. אומנים מפורסמים הם אנדי וורהול ורוי ליכטנשטיין.

מידג’רני פרומפט:

Pop art portrait of a woman with colored hair –v 6.0 –style raw

38. סגנון פיקסאר – Pixar-style

סגנון האנימציה של פיקסאר מתאפיין בדמויות בעלות מראה תלת־ממדי, בפרופורציות מוגזמות ובעיצוב חמוד ומעוגל. הסגנון ידוע באיכותו הגבוהה, בתנועה הריאליסטית ובתאורה המתוחכמת שלו. בזכות שילוב של הומור, קסם וסיפור מרגש סרטי פיקסאר אהובים על ילדים ומבוגרים כאחד. במאים ואומנים מובילים בפיקסאר הם ג’ון לסטר, פיט דוקטר ואנדרו סטנטון.

מידג’רני פרומפט:

Cute Pixar-style robot smiling and waving, warm lighting and 3D visualization style –v 6.0 –style raw

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

אנו מקווים שמאמר זה הציג לכם את המגוון הרחב של אפשרויות הסגנון והעיצוב העומדות לרשותכם ב־Midjourney. בזכות ההנחיות והטיפים ועם מעט תרגול ויצירתיות תוכלו ליצור יצירות מקוריות ומרהיבות משלכם באמצעות ה־AI. אם יש לכם רעיונות נוספים או אם תרצו לשתף את היצירות שלכם, נשמח לשמוע מכם! המשיכו ליצור ותודה שקראתם. 

הפוסט 38 סגנונות עיצוב של מידג׳רני שאתם חייבים להכיר הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אתגרי המדידה של קמפיינים שיווקיים

אפשר לחלק קמפיינים שיווקיים לשלוש קטגוריות עיקריות: קמפיינים למיתוג, קמפיינים לביצועים וקמפיינים לשימור לקוחות קיימים. כל אחת מהקטגוריות הללו מציבה אתגרים ייחודיים במדידת ההשפעה שלה.

1. קמפיינים למיתוג: מטרתם להגביר את המודעות למותג בקרב קהלי יעד חדשים. הם עשויים לרוץ בטלוויזיה או ברשתות החברתיות, ולעתים קרובות בפורמט של סרטון וידאו. האתגר במדידת ההשפעה של הקמפיינים האלה הוא בקושי לעקוב אחר הצופים בפרסומת בטלוויזיה. וכך גם ברשתות החברתיות – קשה לקשר בין צפייה בסרטון ובין ביקור אורגני באתר ורכישה בהמשך.

2. קמפיינים לביצועים: קמפיינים אלה מכוונים ללקוחות שנמצאים בתהליך החיפוש אחר המוצר או השירות שלכם. הם נראים בערוצים, ברשתות החברתיות ובסוכנויות כפרסום ממומן. לרוב הם כוללים קריאה לפעולה ישירה, כמו “לחצו כאן לקבלת 5% הנחה על הרכישה הראשונה שלכם”. האתגר במדידת ההשפעה של קמפיינים אלה הוא הקושי להבין אם הלקוחות היו רוכשים את המוצר גם ללא הפרסומת, או אם הם היו מכירים את המותג בדרך אחרת.

3. קמפיינים לשימור: קמפיינים אלה מכוונים לשימור לקוחות קיימים. אומנם אפשר לערוך ניסויים מבוקרים (A/B testing) כדי למדוד את השפעתם, אך עדיין קשה להעריך את ההשפעה הכוללת שלהם על הכנסות החברה.

מהי השפעה סיבתית פנימית?

השפעה סיבתית פנימית היא גישה המאפשרת למדוד את ההשפעה הישירה של כל קמפיין שיווקי על התוצאות העסקיות, כמו הכנסות או רכישות, בלי להתייחס להשפעות של קמפיינים אחרים. במילים אחרות, היא מנסה לבודד את ההשפעה הייחודית של כל קמפיין ולתת לו את הקרדיט שמגיע לו.

איך זה עובד?

הרעיון המרכזי העומד מאחורי השפעה סיבתית פנימית, הוא לבחון כל קמפיין בנפרד ולראות עד כמה הוא משפיע על ההכנסות בלי קשר לקמפיינים אחרים שרצים באותו הזמן. זה דומה לניסוי מבוקר שבו אנו מנתקים את הקמפיין מהשפעות חיצוניות אחרות כדי להבין מהי התרומה הישירה שלו.

מקרה לדוגמה:

נניח שצוות הכספים של חברה גדולה לוחץ על מנהל השיווק להצדיק את ההוצאות הגדולות על קמפיינים שיווקיים לשנה הבאה. צוות הכספים משתמש במודל “לחיצה אחרונה” (last-click model), שלפיו ההכנסות מיוחסות לערוץ האחרון שהלקוח לחץ עליו. הם שואלים למה בכלל צריך להשקיע בפרסום בטלוויזיה אם רוב הלקוחות מגיעים דרך ערוצים אורגניים או רשתות חברתיות.

צוות הנתונים מקבל משימה למדוד את ההשפעה הסיבתית הפנימית של כל ערוץ שיווקי. הם יוצרים מודל סיבתי המתבסס על ידע של מומחה בתחום, ומגדירים את הקשרים בין הגורמים השונים, כמו ביקוש, הוצאות פרסום בטלוויזיה וברשתות חברתיות, קליקים אורגניים וקליקים ממומנים, והשפעתם על ההכנסות.

לאחר איסוף נתונים ממקורות שונים הצוות לומד את ההשפעה הסיבתית הפנימית באמצעות כלים מתקדמים כמו ספריית DoWhy בפייתון. כך הוא מעריך במדויק את התרומה של כל ערוץ להכנסות ומביא בחשבון את ההשפעות ההדדיות בין הערוצים השונים.

שלבים פשוטים ליישום

1. הבנת הגורמים: חשוב לזהות את הגורמים השונים המשפיעים על המכירות של החברה ועל הכנסותיה. הגורמים יכולים להיות ביקוש כללי, הוצאות על פרסום בטלוויזיה, הוצאות על פרסום ברשתות חברתיות, קליקים אורגניים, קליקים ממומנים וגורמים נוספים.

2. איסוף נתונים: לאחר זיהוי הגורמים יש לאסוף נתונים היסטוריים על כל אחד מהם לאורך זמן כמו גם על ההכנסות והמכירות. איסוף הנתונים הוא משימה מורכבת כיוון שהנתונים עשויים להיות מפוזרים במערכות שונות ובפורמטים שונים.

3. יצירת מודל סיבתי: בשלב זה יש ליצור מודל סיבתי המציג את הקשרים בין הגורמים השונים. אפשר לעשות זאת בעזרת מומחים העוסקים בתחום או באמצעות אלגוריתמים מתקדמים המסוגלים ללמוד את המבנה הסיבתי מהנתונים.

4. מדידה והערכה: לאחר יצירת המודל הסיבתי אפשר להשתמש בכלים מתקדמים כמו ספריית DoWhy בפייתון כדי לחשב את ההשפעה הסיבתית הפנימית של כל גורם. זה יאפשר לכם לראות בבירור איזה קמפיין או ערוץ שיווקי תרמו באמת להכנסות.

5. קבלת החלטות: על סמך הנתונים שנאספו ותוצאות המדידה אפשר לקבל החלטות מושכלות לגבי התקציב והאסטרטגיה השיווקית לשנה הבאה. אם נמצא, למשל, שקמפיינים למיתוג בטלוויזיה תרמו יותר ממה שהעריכו, אפשר להגדיל את ההשקעה בהם.

6. ניטור והתאמות: לאחר יישום האסטרטגיה החדשה חשוב להמשיך ולנטר את הביצועים ולהתאים את המודלים והחישובים בהתאם לתוצאות שמתקבלות בפועל.

ההסבר על שיטת ה־Last Click ומגבלותיה

שיטת ה־Last Click היא שיטת מדידה פשוטה שבה ההכנסות והמכירות מיוחסות לערוץ האחרון שהלקוח הקליק עליו לפני הרכישה. למשל, אם לקוח צפה בפרסומת בטלוויזיה, לאחר מכן חיפש את המוצר בגוגל, לחץ על מודעה ברשתות חברתיות ובסופו של דבר רכש דרך המודעה, כל ההכנסה תיוחס לערוץ הרשתות החברתיות לפי שיטת ה־Last Click.

שיטה זו פופולרית בשל פשטותה, אך יש לה מגבלות רבות:

1. השיטה מתעלמת מתרומתם של כל הערוצים האחרים שהלקוח נחשף אליהם לפני הרכישה. כך אין התייחסות רבה לקמפיינים חשובים כמו פרסום למיתוג בטלוויזיה.

2. לפי השיטה הלקוח עבר תהליך לינארי של חשיפה לערוצים שונים עד לרכישה. במציאות תהליך זה לרוב אינו לינארי, והלקוחות נחשפים לכמה ערוצים בעת ובעונה אחת.

3. השיטה אינה מביאה בחשבון את ההשפעות ההדדיות בין הערוצים השונים. למשל, חשיפה לפרסום בטלוויזיה עשויה להגביר את הביקוש בחיפושים אורגניים, אך שיטת ה־Last Click מתעלמת מהקשר זה.

בשנים האחרונות גוגל וחברות אנליטיקס אחרות ממליצות פחות להשתמש בשיטת ה־Last Click. במקום זאת הן ממליצות על שיטות מדידה מתקדמות יותר כגון:

1. שיטת Data-Driven Attribution – שיטה המנסה ללמוד מהנתונים את התרומה של כל ערוץ לפי התבניות שהיא מזהה.

2. שיטות המבוססות על מודלים סיבתיים – כמו השפעה סיבתית פנימית. שיטות אלה מנסות לבודד את ההשפעה הייחודית של כל ערוץ באמצעות מודלים מתמטיים.

3. מודלים המשלבים בינה מלאכותית וסטטיסטיקה סיבתית – כדי להעריך בדיוק רב את תרומתם של הערוצים השונים.

התפתחויות אלו מושפעות מההבנה שסביבת השיווק נעשתה מורכבת יותר בשל המגוון הרחב של הערוצים המשפיעים זה על זה. שיטות מדידה פשוטות כמו Last Click אינן מציגות תמונה מלאה ומדויקת על ההשפעה של הקמפיינים השונים.

מדידת ההשפעה הסיבתית הפנימית של הקמפיינים השיווקיים שלכם תאפשר לכם להבין טוב יותר מהם הגורמים המשפיעים באמת על ההכנסות ותעזור לכם לקבל החלטות המבוססות על נתונים של תקציב ואסטרטגיה שיווקית. תהליך זה מצריך השקעה בזמן ובמשאבים כדי להבין את הנתונים, ליצור מודלים סיבתיים ולהטמיע כלים מתקדמים, אך התועלת שצומחת ממנו עשויה להיות מהותית לעסק שלכם.

למה להטמיע AI בתהליך קבלת ההחלטות לקמפיינים שיווקיים?

הטמעת טכנולוגיות המבוססות על בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה בתהליכי קבלת ההחלטות לקמפיינים שיווקיים מאפשרת לשנות את תהליך התכנון של מנהלי קמפיינים וצוותי שיווק, את יישום הפעילויות השיווקיות שלהם ואת מדידתן. כך AI יכול לסייע לתהליך ולשפר אותו:

1. אופטימיזציה בזמן אמת: באמצעות אלגוריתמים מתקדמים אפשר לבצע התאמות דינמיות לקמפיינים פעילים – להתאים תקציבים, למקד קהלי יעד, לכמת את המסרים – בהתבסס על התנהגויות ונתונים המשתנים בזמן אמת. יש בכך גמישות רבה יותר בהשוואה לקמפיינים מסורתיים שלא נערכים בהם שינויים לאחר השקתם.

2. למידה והתאמה עצמית: מערכות AI יכולות ללמוד מהנתונים שהן אוספות כל עוד הקמפיין פעיל, ולשפר את ביצועיהן באופן עצמאי בלי שיהיה צורך בהתערבות אנושית רבה. הן יכולות לזהות דפוסים ומגמות ולהתאים את האסטרטגיה השיווקית בהתאם.

3. חיזוי והמלצות: באמצעות למידת מכונה וניתוח נתונים מערכות AI יכולות לחזות תגובות צפויות של לקוחות לקמפיינים שונים, לזהות הזדמנויות חדשות ולהמליץ על פעולות שיווקיות המבוססות על נתונים. למשל להמליץ על תכנים יעילים יותר, ערוצי שיווק טובים יותר ועוד.

4. אוטומציה: AI יכולה לסייע באוטומציה של תהליכים שגרתיים וחוזרים בניהול קמפיינים – ליצור מודעות, לכתוב תוכן, לערוך בקרת תקציבים. כך מנהלי הקמפיינים יכולים להתמקד במשימות האסטרטגיות החשובות יותר.

5. מדידה וחישובי השפעה: כפי שצוין מעלה, שימוש ב־AI ושילוב של שיטות סיבתיות בתהליך העבודה מאפשרים למדוד ולחשב בצורה מדויקת יותר את ההשפעה של כל ערוץ שיווקי ושל כל פעילות שיווקית, להבין את ההשפעות ההדדיות ביניהם ולקבל תמונה מלאה ומדויקת יותר על האפקטיביות של הקמפיינים.

אז מה עושים מחר בבוקר?

מנהלי שיווק ומנהלי קמפיינים יכולים להטמיע טכנולוגיות AI כבר מחר בבוקר באמצעות פלטפורמות שיווק מקוונות או כלים לניתוח נתונים. הם יכולים להתחיל ולעקוב אחר התובנות וההמלצות של המערכות הללו ולהתאים את אסטרטגיות הקמפיין בהתאם. עם זאת, חשוב לזכור שעבודה עם AI אינה מייתרת את הצורך בידע שיווקי ובהבנה עסקית אלא משלימה אותם. התהליך צריך להיות מלווה בתהליך קבלת החלטות מושכל של מנהלי השיווק בהתבסס על שילוב הנתונים המתקבלים במערכת ועל הניסיון המקצועי שלהם.

הפוסט כיצד למדוד את ההשפעה האמיתית של הקמפיינים השיווקיים שלכם בעזרת AI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הפער המצמרר – רק 22% מהנשים עובדות עם בינה מלאכותית

כשנערות צעירות בגיל בית הספר היום ייכנסו לשוק העבודה ב־2059, הן יזכרו את העולם שבו גדלו כעולם המלא באפליה מגדרית בזירת התעסוקה. זה לא מפתיע – למרות הצהרות רבות על שוויון בהזדמנויות, הפער המגדרי טמון בשורשי החברה המודרנית. אחת הדוגמאות הקיצוניות ביותר לאי־השוויון הזה מצויה בתחום הבינה המלאכותית שבו נשים הן רק כ־22% מכוח העבודה. מאחורי המספר המצמרר הזה מסתתרת סגה מרתקת של התקדמות מדעית, היעדר הכרה היסטורית ופריצות דרך תרבותיות שסללו את הדרך עד לימינו. אף על פי שנראה כי יש עוד דרך ארוכה לעבור עד שנגיע לשוויון מגדרי ב־AI, מצב העניינים הנוכחי מפתיע בהרבה לאור העובדה שנשים היו דמויות מפתח בהיסטוריה המוקדמת של התפתחות המחשוב והטכנולוגיה.

דמויות נשיות שהובילו את הדרך – מגרייס הופר ועד לקתרין ג’ונסון

נחזור אחורה בזמן למלחמת העולם השנייה. מתברר שחיילות בצבא הבריטי פיתחו תוכנות לפענוח צופן גרמני ולהפעלת אוניית המחשב הראשונה בעולם. ויש עוד דוגמאות לפריצות דרך של נשים בתחום – אדה לאבלייס כתבה את הקוד המקורי לאלגוריתם הראשון בעולם, גרייס הופר המציאה את עיקרון ‘באג’ התוכנה, והיידי למאר הייתה ממציאת השפה העתידית הראשונה בעולם. דמויות כאלה היו אמורות להוות השראה לנשים נוספות ולעזור להן להתקדם בתחום הטכנולוגיה בשנים שלאחר מכן. אך זה לא קרה. 

ב־1984 רק 37% ממוסמכי מדעי המחשב בארצות הברית היו נשים. עד 2018 המספר צנח דרמטית ל־19% בלבד. כיצד יכול להיות שתחום הבינה המלאכותית, תחום מתפתח שנחשב חדשני ומהותי לעתיד האנושות, לא מצליח לתת ייצוג הוגן למחצית מאוכלוסיית העולם? התשובה נעוצה בשורשים עמוקים של תפיסות מוטות ושל דפוסים תרבותיים ישנים. כבר מגיל צעיר מאוד בנות מקבלות מסרים חברתיים המכוונים אותן ממקצועות טכנולוגיים ‘קרים’ לתחומים ‘חמים’ יותר כמו הוראה, עבודה סוציאלית ומקצועות טיפול אחרים. תיוג תחומי עיסוק כ’גבריים’ או ‘נשיים’ אינו מודע, אך משפיע מאוד על בחירת כיוון הקריירה של ילדים.

למרות ההתקדמות הטכנולוגית המסחררת תעשיית הבינה המלאכותית נותרת במידה רבה מונופול של גברים. סקירה של הניו יורק טיימס את דמויות המפתח שהובילו את הגל הנוכחי של הבינה המלאכותית כוללת 12 גברים בלבד ומחמיצה לחלוטין את התרומה המשמעותית של נשים רבות שפרצו דרך בתחום זה במשך עשרות שנים. האמת היא שבינה מלאכותית קיבלה תנופה הרבה לפני עידן הסטארט־אפים העשירים והעצמאיים, הסלבריטאים הטכנולוגיים של היום. התשתית הונחה בידי דור קודם של אקדמאיות פורצות דרך, ממציאות ומהנדסות שעבודתן הניחה את היסודות למערכות מודרניות של בינה מלאכותית. איליין ריץ’ היא אחת מהדמויות המכוננות הללו. בשנות ה־80 היא פרסמה ספרי לימוד קלסיים בתחום והובילה מעבדה של בינה מלאכותית ב־IBM. פרופ’ סינתיה דוורק מהרווארד היא חלוצה בגישות מבוזרות ואתיות בהנדסת בינה מלאכותית. הרובוטאית סינתיה בריזאל ממכון מסצ’וסטס לטכנולוגיה הייתה ממציאת ‘הרובוט החברתי’ הראשון Kismet.

דמויות מופת אלה ואחרות היו כוח שהניע את ההתקדמות בתחום. אך למרות התרומה שלהן הפער המגדרי בתחום ה־AI הוא אחד הגדולים בתעשיית הטכנולוגיה המודרנית. מחקרים שונים העריכו כי נשים הן רק רבע מהעובדים העוסקים בבינה מלאכותית בעולם בין שמדובר בתפקידי ניהול, ובין שמדובר בפיתוח או במחקר. מגמה זאת לא רק עגומה מבחינה חברתית אלא גם טומנת בחובה השלכות הרסניות לאיכות של המוצרים והשירותים שהבינה המלאכותית מציעה לחברה. יוליה קטלבה, ראש מדעית נתונים בחברת קסנדרה, מסבירה: “להתקדמות העתידית של הבינה המלאכותית חיוני שיהיה ייצוג הולם של נשים בכל שלבי התהליך החל בפיתוח האלגוריתמים וכלה ביישומם במוצרים. בפועל הטיות חבויות ישתרשו בטכנולוגיות האלה אם צוותי העבודה עצמם יהיו חסרי גיוון.”

שורשי הבעיה – מוסדות חינוך, דעות קדומות ומיעוט נשים במוסדות אקדמיים

הסיבות להיעדר נשים בתעשייה זאת הן שורשיות ומגוונות. מחקר של חברת הייעוץ דלויט חשף שיפוט  של נשים וחוסר כבוד מצד עמיתיהן הגברים, חוסר התאמה לתבניות הגבריות השולטות בסביבת העבודה ומחסור בהזדמנויות להכשרה ולהתמחות. אלה הם המכשולים המרכזיים. סקר שנערך בקרב סטודנטיות ללימודי תואר ראשון, חשף של־78% מהמשתתפות לא התאפשר להתמקצע בבינה מלאכותית ובלמידת מכונה. יותר ממחצית מהנשים (58%) עזבו לפחות מעסיק אחד בשל יחס מפלה כלפיהן, ועוד 73% שקלו לנטוש לגמרי את תעשיית הטכנולוגיה בגלל תקרת זכוכית ומחסור בהזדמנויות לקידום. התוצאה היא שלחברות ולצוותי פיתוח רבים אין הפרספקטיבה והתרומה הייחודית שנשים יכולות להביא לתחום. ומחקרים מראים שדווקא תפיסות וכישורים הנחשבים ‘נשיים’ יכולים לתרום מאוד להתפתחות הבינה המלאכותית.

סוכנות החדשנות הבריטית נסטה מצאה שנשים נוטות לשקול את ההשלכות החברתיות, האתיות והפוליטיות במחקר ובפיתוח של בינה מלאכותית הרבה יותר מעמיתיהן הגברים. כיוון שהטכנולוגיות האלה משפיעות על כולנו בהיבטים רבים, חשוב שהשפעותיהן יילקחו בחשבון. “גיוון בקרב צוותי הפיתוח חיוני לא רק לצדק חברתי אלא גם כדי להבטיח יישום אתי ורלוונטי של בינה מלאכותית בכל מגזרי האוכלוסייה,” אומרת קתרין צ’ואי, דוקטורנטית לבינה מלאכותית באוניברסיטת מרילנד. “תוצרי בינה מלאכותית משפיעים על כולנו בדרכים רבות, ולכן חשוב שיעוצבו ויפותחו בידי צוותים מגוונים שיכולים לתת ביטוי לפרספקטיבות שונות.”

הדעות הקדומות האלה חודרות גם להוראה בבתי הספר. קים גולינגף, בוגרת תוכנית למנהיגות טכנולוגית לנשים, שיתפה חוויה לא נעימה: “המורה לפיזיקה אמר במפורש לכיתה שהוא ‘לא מצפה מהבנות להצליח במקצוע’. גם אם המסרים האלה לא נאמרים במכוון, הם יכולים לדכא את השאיפות של הילדות והילדים”. ההשפעות של הגישה המפלה הזאת מלוות את הילדות מבית הספר למוסדות ההשכלה הגבוהה. נכון ל־2022 רק 16% מחברי סגל ההוראה הקבוע במכוני AI מובילים כמו מכון סטנפורד לבינה מלאכותית ממוקדת אדם הם נשים. ללא דמויות להערצה ובהיעדר מנטוריות מעט סטודנטיות בוחרות להתמחות בתחומים האלה. פרופ’ פיונה מק’קיליגן, אשת מחקר בבינה מלאכותית, שיתפה: “כפי הנראה, הצורך שלי להוכיח את עצמי נבע בחלקו מההנחה המוקדמת של המרצים שלי שנשים מתאימות פחות למתמטיקה ולמדעים.”

השפעות שליליות על איכות המוצרים ועל החדשנות בבינה מלאכותית

סיפורים כאלה הם נפוצים מדי בקרב אקדמאיות ומהנדסות בתחומי הבינה המלאכותית. ב־2019 נשים היו רק 22% מסך התלמידים לתארים מתקדמים בתחום מדעי המחשב בצפון אמריקה. אי־השוויון בהכשרה האקדמית ייצור מצב שחברות הזנק ומיזמי AI חדשניים יפותחו בידי כוח עבודה קטן וחסר גיוון של בוגרי תארים מתקדמים. הדבר יגרום לכך שמעט נקודות מבט ורעיונות נשיים ישולבו בפיתוח אלגוריתמים וממשקים, וזהו אתגר שיכול להשפיע על ההתקדמות העתידית של הבינה המלאכותית.

“חשוב לזכור שאת הבינה המלאכותית מפתחים בני אדם, והם מטמיעים את תפיסת העולם שלהם ואת דעותיהם הקדומות בתוך האלגוריתמים,” מסבירה אגניישקה סוכוולקו, ראש מנהלת בחברת הסטארט־אפ לבינה מלאכותית QuantUp. “אם נשים לא יהיו חלק מצוותי הפיתוח, האלגוריתמים לא ישקפו את השקפותיהן ואת צורכיהן. מצב זה עלול להטות את יכולת קבלת ההחלטות של המפתחים, והחלטותיהם עלולות להיות לא רלוונטיות למחצית מהאוכלוסייה.” אליסיה סילברג, מייסדת ונשיאה של ארגון החינוך הבלתי תלוי UnemployableAI, מסכימה. לדעתה “מיזמי AI אינם יכולים להיות אמינים ומקיפים אם 78% מסך כל המפתחים שלהם הם גברים.” היא מוסיפה: “יש צורך דחוף להעצים נשים בתחום ולהעסיק עוד נשים בתפקידי פיתוח של בינה מלאכותית כדי לשפר את המשמעות של מוצרי הבינה המלאכותית, את ערכם ואת הרלוונטיות שלהם לכלל האוכלוסייה.”

פתרונות רב־ממדיים – חינוך, גיוס ושינוי התרבות הארגונית

מה אפשר לעשות כדי לגשר על הפער המגדרי הזה ולשלב עוד נשים בבינה מלאכותית? הפתרון טמון בגישה רב־ממדית הכוללת שינויים בחינוך, בגיוס ותרבות ארגונית. צעדי המשך נוספים כוללים נוהלי גיוס חסרי הטיה, מינוי נשים לתפקידי ניהול בכירים והקמת תוכניות מנטורינג ופיתוח קריירה לנשים שכבר עובדות בתחום. מלמדת הבינה המלאכותית ג’ני מרצדס ממסצ’וסטס מציעה: “ארגונים חייבים לא רק לגייס נשים אלא גם לתמוך בהן עם גישה מכילה, שכר שווה וחשיבה רצינית על איזון בין קריירה ובין משפחה.” בסופו של דבר פתרון אמיתי מצריך  שינוי תרבותי כולל בארגונים השונים. “לא רק מנהלי משאבי אנוש אלא כולנו החל במנהלים הבכירים וכלה בראשי הצוותים הזוטרים צריכים להפנים שאין לנו סיכוי להגיע לשיאים חדשים בתחום הבינה המלאכותית ללא שילוב מלא של כישרונות נשיים,” מסכמת לורנה יוסט, מייסדת משותפה של חברת הבינה המלאכותית בונאי.

משימה זאת דורשת מאיתנו להתבונן על עצמנו ולשחרר דעות קדומות ישנות על תפקידי מגדר. בסופו של דבר רק בחשיבה מחודשת על הפרקטיקות והנורמות הקיימות בנוגע לעבודת נשים בתחום נוכל להגשים את מלוא הפוטנציאל של הבינה המלאכותית ולאפשר לה לשרת את כלל האנושות. “קידום השוויון המגדרי בבינה מלאכותית מצריך גישה רבגונית הכוללת חינוך, כלים לא מגדריים וקידום אינטליגנצייה רגשית,” אומרת אליסיה סילברג. “עלינו להציע תוכניות חינוכיות ייעודיות וסדנאות מנטורינג כדי לחשוף נשים לקריירה בתחום הבינה המלאכותית ולהדריך אותן.” בה בעת יש לפעול גם בארגונים עצמם,” מוסיפה סוכוולקו. “הארגונים חייבים ליצור סביבה תומכת, מקבלת ומעריכה לכל עובד ללא הבדלי מגדר.” שיטות גיוס הוגנות, הערכת ביצועים עניינית וייצוג הולם של נשים בתפקידי ניהול ובצוותי פיתוח חשובים לא פחות. שילוב של צעדים רב־תחומיים אלה יכול להניע שינוי משמעותי.” סילברג רואה בחזונה “נשים בתחום הבינה המלאכותית ככוח מניע המשפיע על עיצוב המוצרים והיישומים שישנו את החברה שלנו.” 

בתהליך ארוך זה חשוב לזכור את התרומה ההיסטורית העצומה של נשים לטכנולוגיה החל באדה לאבלייס ובגרייס הופר וכלה במהנדסות ובמדעניות מחוננות כמו פיי פיי לין וקתרין ג’ונסון היום. רק אם נקבל השראה מהישגיהן ונחתור ליצירת הזדמנויות שוות לכולם, נוכל להגשים את מלוא הפוטנציאל האנושי ולקדם חדשנות משמעותית בתחומי הבינה המלאכותית והטכנולוגיה. לסיכום, הייצוג הנמוך של נשים בתחום הבינה המלאכותית הוא בעיה מורכבת ששורשיה נטועים בעומקם של דפוסים חברתיים ותרבותיים. החל בחינוך מגדרי בגיל צעיר, דרך היעדר מודלים נשיים בתחום וכלה בדעות קדומות לא מודעות של מרצים ומעסיקים – חסמים רבים מונעים מנשים להתקדם בקריירות טכנולוגיות חשובות אלה. עם זה, הפתרון בהישג יד. גישה כוללת המשלבת חינוך מגדרי מאוזן, תוכניות מנטורינג וחשיפה לדמויות מופת נוסף לשינוי בתרבות הארגונית המעודד גיוס שוויוני וסביבת עבודה מכילה, יעזרו לפרוץ את תקרת הזכוכית בתחום הבינה המלאכותית. גיוון ושילוב של כל הכישרונות ונקודות המבט בצוותי פיתוח של AI יבטיחו איכות, רלוונטיות ויישום חברתי הוגן של הטכנולוגיות העתידיות האלה. בסופו של יום, השוויון המגדרי בבינה המלאכותית אינו רק שאלה של צדק חברתי אלא גם המפתח להצלחה ולחדשנות טכנולוגית אמיתית לטובת כולנו.

הפוסט נשים במרוץ ה־AI – איך להסיר חסמים ולנצל את פוטנציאל המוחות? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

שימושים אפשריים

תמיכת לקוחות ושאלות נפוצות:

ערך: הציעו תשובות מיידיות לשאלות נפוצות והציעו תמיכת לקוחות בזמן אמת.

יישום: אמנו את הצ’אט בוט לטפל בשאלות נפוצות של לקוחות הקשורות לפרטי מוצר, משלוח, החזרות ובעיות תמיכה אחרות.

המלצות על מוצרים:

ערך: סיוע למשתמשים למצוא מוצרים על סמך העדפותיהם וצרכיהם.

יישום: אמנו את הצ’אט בוט להבין את העדפות המשתמש ולהציע מוצרים בהתאם. שילוב הצ’אט עם קטלוג המוצרים לקבלת המלצות מדויקות.

יצירת לידים:

ערך: ללכוד מידע ממשתמש ויצירת לידים באמצעות שיחות אינטראקטיביות.

יישום: עצבו את הצ’אט כדי לשאול שאלות מתאימות ולאסוף פרטי משתמש למעקב.

מעורבות ובידור:

ערך: שמירה על מעורבות והבידור של משתמשים בזמן שהם נמצאים באתר.

יישום: אפשר לצ’אטבוט לספר בדיחות, לשתף עובדות מעניינות, לשחק משחקים (מדריך ליצירת משחק זיכרון) או אפילו לדמות שיחה סתמית כדי ליצור חווית משתמש חיובית ומרתקת.

הדרכות והדגמות אינטראקטיביות:

ערך: הציעו הדרכות אינטראקטיביות או הדגמות עבור מוצרים או שירותים.

יישום: הנחו את המשתמשים בתהליכים, ענו על שאילתות והציעו סיוע מעשי.

גילוי תוכן:

ערך: עזרו למשתמשים לגלות תוכן רלוונטי באתר.

יישום: אמנו את הצ’אט בוט להבין את העדפות המשתמש ולהמליץ ​​על מאמרים, פוסטים בבלוג או תוכן אחר על סמך תחומי העניין שלהם.

משוב וסקרים:

ערך: אספו משוב מהמשתמשים וערכו סקרים כדי לשפר מוצרים או שירותים.

יישום: עצבו את הצ’אט כדי לבקש ממשתמשים משוב על הניסיון, העדפותיהם או דעותיהם בנושאים מסוימים.

תרגום שפה:

ערך: שבירת מחסומי שפה ופנייה לקהל מגוון.

יישום: שלבו יכולות תרגום בצ’אטבוט כדי לסייע למשתמשים הדוברים שפות שונות.

רישום אירועים והזמנות:

ערך: אפשרו למשתמשים להירשם לאירועים, לקבוע פגישות או לבצע הזמנות.

יישום: צרו זרימות שיחה הקולטות העדפות אירועים או פרטי פגישות.

אספקת תוכן חינוכי:

ערך: העברת תוכן חינוכי בפורמט שיחה.

יישום: צרו חוויות למידה מבוססות צ’אט למשתמשים המחפשים מידע על נושאים ספציפיים.

דרישות קדם:

מפתח API של OpenAI.

ידע בסיסי ב-HTML.

שלב 1: יצירת מפתח API של OpenAI.

היכנסו לאתר OpenAI התחברו או צרו חשבון חדש.

נווטו לאזור API

צרו מפתח API חדש. מפתח ה-API חיוני לנהל את הקריאות בצורה נכונה, וחשוב להבין שכל קריאה עולה כסף. כל משתמש מקבל בדרך כלל סכום של $18 בפתיחת החשבון, עבור שימוש ב-API. עלות קריאה משתנה בהתאם לכמות המילים. בערך, עבור 5 דולר תקבלו כ-750 קריאות.

שמרו את המפתח, מכיוון שהוא ישמש אותנו בהמשך להגשת בקשות ל-API של GPT.

ודאו שיש לכם מספיק קרדיט:

שלב 2: הגדירו את סביבת הפיתוח

צרו ספרייה חדשה עבור הפרויקט. יש להטמיע 3 קבצים בפרויקט. קובץ ראשון html, השני JavaScript וקובץ שלישי CSS. ניתן להעתיק את כל הקבצים בלחיצה כאן >>

*לא לשכוח לעדכן את ה-API KEY שיצרנו בשלב 1:

ולעדכן את הנתיב של הסקריפט

מזל טוב! שילבתם בהצלחה את GPT של באתר.

רוצים לראות איך זה עובד? היכנסו – https://www.shider.co.il/test/ – תהיו סבלניים, לפעמים התשובה מהצ’ט לוקחת זמן

great to work with gpt

לסיכום

במדריך זה, הצגנו דרך פשוטה לשילוב של צ’אט בוט מבוסס GPT באתר. שימוש ב-צ’אט בוט באתר מדגיש את היתרונות של זמינות 24/7, שיפור שביעות רצון הלקוחות והפוטנציאל להגברת הפעילות העסקית באונליין. עם ממשק ידידותי למשתמש ותכונות הניתנות להתאמה אישית, פתרון צ’אט בוט זה מאפשר לבעלי אתרים לשפר את מעורבות הלקוחות שלהם כמעט ללא מאמץ. ויש עוד אינסוף אפשרויות לשימוש בצ’ט… אל תהססו להתאים את המדריך לפלטפורמות או טכנולוגיות ספציפיות.

הפוסט שילוב צ’ט GPT באתר ב-5 דקות – מדריך שלב אחר שלב הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית