यदि वर्ष 2024 की शुरुआत पीढ़ीगत एआई के वादे के साथ हुई, तो 2025 इनमें से कुछ एआई उपकरणों के उपयोग के मामलों का परीक्षण करने के बारे में हो सकता है। और एआई से मुद्रीकरण के सर्वोत्कृष्ट प्रश्न का उत्तर ढूंढना।
आगे बढ़ते हुए, अब तक के सबसे सम्मोहक उपयोग के मामलों के लिए तीन बोर्ड टेम्पलेट हो सकते हैं।
एक, क्या यह एआई एजेंटों पर स्पष्ट ध्यान केंद्रित है – कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण जो ग्राहकों को शामिल करने, खर्चों को मंजूरी देने और न केवल रूटिंग, बल्कि वास्तव में ग्राहक-सेवा अनुरोधों का जवाब देने जैसे बहु-चरणीय कार्यों को संभाल सकते हैं, यह सब न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ। जबकि ओपनएआई के मुख्य कार्यकारी अधिकारी सैम ऑल्टमैन ने एआई एजेंटों को “अगली बड़ी सफलता” कहा है, सैन फ्रांसिस्को स्थित सेल्सफोर्स इंक ने एजेंटफोर्स नामक अपने कार्यस्थल एआई एजेंट को स्थापित करने के लिए लगभग 200 कंपनियों के साथ सौदे करना शुरू कर दिया है। “हम वास्तव में एक क्रांतिकारी परिवर्तन के किनारे पर हैं… यह वास्तव में डिजिटल श्रम का उदय है।”
सेल्सफोर्स के सीईओ मार्क बेनिओफ ने सॉफ्टवेयर कंपनी की हालिया कमाई कॉल पर कहा। जबकि सेल्सफोर्स ने सितंबर में एजेंटफोर्स लॉन्च किया, सैन फ्रांसिस्को स्थित एंथ्रोपिक ने एक महीने बाद अपना खुद का उत्पाद लॉन्च किया, जिसके बाद एक माइक्रोसॉफ्ट नवंबर में लॉन्च. OpenAI जनवरी में एक शोध पूर्वावलोकन में एक एजेंट का अनावरण करने के लिए तैयार है। एजेंट एआई को स्पष्ट रूप से 2025 में और अधिक व्यापक होने का अनुमान है।
दूसरा, यदि एआई का मुद्रीकरण एक बड़ा सवाल है, तो सैन फ्रांसिस्को स्थित पर्प्लेक्सिटी एआई के पास कुछ उत्तर हैं। नवंबर में, पर्प्लेक्सिटी – एक संवादात्मक ‘उत्तर इंजन’ जो वेब से स्रोतों का उपयोग करके और पाठ प्रतिक्रिया के भीतर लिंक का हवाला देते हुए प्रश्नों का उत्तर देने के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का उपयोग करता है – ने अपने प्लेटफ़ॉर्म को मजबूत करने के लिए एक उपयोगकर्ता-केंद्रित शॉपिंग हब लॉन्च किया। जैसा कि यह लेने का प्रयास करता है गूगलसर्च इंजन क्षेत्र में इसका प्रभुत्व है।
विचार सरल, लेकिन कार्यात्मक है. उदाहरण के लिए, एक उपयोगकर्ता अपना फोन निकाल सकता है, उसे उस उत्पाद की ओर इंगित कर सकता है जिसे वह प्राप्त करना चाहता है, और बस पर्प्लेक्सिटी एआई बॉट से पूछ सकता है: मैं इसे कहां से खरीद सकता हूं? उत्पाद खरीदने के विकल्पों और शॉपिंग वेबसाइटों पर इसकी पेशकश की जाने वाली अलग-अलग कीमत के साथ-साथ उत्तर वहीं तैयार किया जाता है।
या यदि कोई उपयोगकर्ता परप्लेक्सिटी से लाइब्रेरी बनाने में मदद करने के लिए कहता है, या किसी पार्टी की मेजबानी के लिए आवश्यक सभी वस्तुओं को खरीदने में मदद करने के लिए कहता है, तो एआई बॉट सभी उत्पाद विकल्पों को वहीं सूचीबद्ध कर देगा, जिसमें विभिन्न हिस्सों से समीक्षाएँ भी शामिल होंगी। वेब. और उपयोगकर्ता आगे जाकर उत्पादों को खरीदने के लिए लेन-देन को पूरा कर सकता है, यह सब पर्प्लेक्सिटी ऐप पर।
अमेज़ॅन के संस्थापक जेफ बेजोस और चिप निर्माता एनवीडिया द्वारा समर्थित, पर्प्लेक्सिटी ने उपयोगकर्ताओं को खरीदारी से संबंधित प्रश्नों के उत्तर में प्रासंगिक आइटम दिखाने वाले उत्पाद कार्ड देकर अपनी खरीदारी सुविधा को दोगुना करने की योजना बनाई है, जिसमें प्रत्येक कार्ड एक दृश्य प्रारूप में उत्पाद विवरण प्रदान करता है। तथ्य यह है कि अमेज़ॅन के संस्थापक एक समर्थक हैं, इससे केवल स्टार्ट-अप को मदद मिलती है क्योंकि यह एआई-क्यूरेटेड शॉपिंग अनुभव का मुद्रीकरण करने के लिए काम करता है।
तीसरा, सेगमेंट के नेताओं द्वारा एआई इंटरफेस में सुधार पर दोहरी मार पड़ रही है – ओपनएआई, गूगल, मेटा, एक्सएआई और एंथ्रोपिक जैसी मुट्ठी भर कंपनियां जो एलएलएम मॉडल की वर्तमान पीढ़ी के शीर्ष पर आ गई हैं। दिसंबर की शुरुआत में, OpenAI ने अपने AI वीडियो जनरेटर सोरा को लॉन्च करने के एक दिन बाद अपने कैनवास टूल की पूर्ण उपलब्धता की घोषणा की। कैनवस को अक्टूबर में OpenAI द्वारा लेखन और कोडिंग के लिए एक संपादन उपकरण के रूप में पेश किया गया था। यह एक नोटबुक इंटरफ़ेस है जो उपयोगकर्ता के चैटजीपीटी चैटबॉट वार्तालाप के बगल में बैठता है, जो उपयोगकर्ताओं को प्रतिक्रियाओं को संपादित करने और चैटजीपीटी के साथ “सहयोग” करने की अनुमति देता है। कैनवस में नई बात टिप्पणियों के रूप में फीडबैक और संपादन प्राप्त करने की क्षमता है। यहां से उपयोगकर्ता चैटजीपीटी के सुझावों के आधार पर बदलाव कर सकते हैं।
लॉन्च करने के वादे के साथ, Google के पास भी इस सेगमेंट में एक पिच है मिथुन 2.0, इसका सबसे सक्षम मॉडल है जिसके बारे में उसका कहना है कि इसे ‘न्यू एजेंटिक युग’ के लिए बनाया गया है। मल्टीमॉडलिटी में नई प्रगति – जैसे देशी छवि और ऑडियो आउटपुट – और देशी टूल उपयोग के साथ, Google ने कहा कि नया लॉन्च “हमें नए एआई एजेंट बनाने में सक्षम करेगा जो हमें एक सार्वभौमिक सहायक के हमारे दृष्टिकोण के करीब लाएगा”।
यह सब ऐसे समय में आया है जब अधिकांश सेगमेंट के नेताओं को लगता है कि एआई पर प्रगति कठिन होती जा रही है, कम लटके हुए परिणाम चले गए हैं और 2025 में पहाड़ी पर वक्र तेज हो गया है। मूलभूत मॉडल बेहतर होने की संभावना है Google के सीईओ सुंदर पिचाई ने इस महीने की शुरुआत में न्यूयॉर्क टाइम्स के एक कार्यक्रम में बातचीत में कहा, तर्क करना, कार्यों के अनुक्रम की अधिक विश्वसनीय तरीके से तुलना करना। इसका मतलब यह हो सकता है कि क्षमता बढ़ाने और अतिरिक्त जीपीयू के साथ अधिक कंप्यूट पावर लगाने से एआई मॉडल को 2024 तक मिलने वाले वृद्धिशील रिटर्न में कमी आएगी। इससे सिलिकॉन वैली में चिंता बढ़ गई है कि एआई की तीव्र प्रगति गति खो रही है।
मशीन लर्निंग का एक गुण यह है कि मस्तिष्क जितना बड़ा होगा, उसमें उतना अधिक डेटा हो सकता है खिलायाऔर यह समय के साथ और अधिक स्मार्ट होता जाता है – एक घटना जिसे तंत्रिका भाषा मॉडल के लिए स्केलिंग कानून कहा जाता है। और सबूत है कि जैसे-जैसे डेवलपर्स मॉडल के आकार और प्रशिक्षण डेटा की मात्रा को बढ़ाते हैं, इंटेलिजेंस के प्रदर्शन में स्वचालित रूप से सुधार होता है क्योंकि नवंबर में चैटजीपीटी एआई-संचालित चैटबॉट के लॉन्च के बाद एआई दौड़ खुले में आ गई थी। 30, 2022. यह सिद्धांत अब चुनौती में आ रहा है।
पहला संकेत है कि चीजें बदल रही हैं, नए अपडेट किए गए मॉडलों के बीच प्रगति की कमी है, मॉडलों के बीच का अंतर अब स्पष्ट रूप से कम हो रहा है और प्रदर्शन में सुधार धीरे-धीरे कम हो रहा है। उस हद तक, जिस पीढ़ीगत छलांग से हमें एजीआई या कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता के करीब लाने की उम्मीद की गई थी, उसे अब कम करना पड़ सकता है।
इस सब में एक अड़चन डेटा हो सकती है – उस स्केलिंग समीकरण का एक प्रमुख घटक। दुनिया में केवल इतना ही डेटा है जिसे किसी सिस्टम में डाला जा सकता है, और विशेषज्ञों ने लंबे समय से अनुमान लगाया है कि कंपनियां अंततः डेटा वॉल कहलाने वाली जगह पर पहुंच जाएंगी। कम्प्यूटेशनल क्षमता और चिप उत्पादन या डेटा सेंटर निर्माण में कोई भी सुधार इस पर काबू नहीं पा सकता है।
इसलिए एआई कंपनियां तथाकथित सिंथेटिक डेटा की ओर रुख कर रही हैं, एआई द्वारा बनाया गया डेटा जिसे फिर एआई सिस्टम में वापस फीड किया जाता है। लेकिन यह अपनी समस्या पैदा कर सकता है, इस तथ्य को देखते हुए कि एआई एक ऐसा उद्योग है जहां कचरा अंदर, कचरा बाहर का सिद्धांत बहुत स्पष्ट है। और जबकि पूर्व-प्रशिक्षण चरण संतृप्ति के करीब है, एआई विकास का अगला चरण – प्रशिक्षण के बाद या अनुमान – उतनी अधिक गणना शक्ति की आवश्यकता नहीं हो सकती है क्योंकि उद्योग छोटी मात्रा में डेटा को अनुकूलित करने के लिए नीचे आता है, लेकिन उच्च गुणवत्ता उत्पन्न करने के लिए इसका उपयोग करता है, बहुत विशिष्ट आउटपुट. नए तर्क मॉडल, जो उत्तर देने से पहले सोचने में सक्षम हैं, एआई दौड़ में सबसे नया चरण हैं। वर्ष 2025 में यह देखा जा सकता है कि क्या एआई त्वरण का दोहन किया जाता है और उपयोग के मामलों की खोज अधिक ठोस हो जाती है।
ईवाई ग्लोबल और अमेरिका टेक्नोलॉजी सेक्टर लीडर, जेम्स ब्रूंडेज के अनुसार: “आगे देखते हुए, 2025 वह वर्ष होगा जब प्रौद्योगिकी कंपनियों को एआई के वादे को ग्राहकों और निवेशकों के लिए टॉप-लाइन और बॉटम-लाइन दोनों परिणामों में लागू करने की आवश्यकता होगी। तकनीकी उद्योग के लिए एआई मूल्य को बढ़ावा देने के साथ-साथ हितधारकों को आरओआई और नए बिजनेस मॉडल के प्रभावों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने के लिए यह एक महत्वपूर्ण वर्ष होगा। यह तकनीकी उद्योग और उनके ग्राहकों को GenAI के विकास को जारी रखने की अनुमति देगा।
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