ऑटो-जेनरेटिंग एआई, जनरेटिव एआई से परे, अगला विकास होने की ओर अग्रसर है

“हमने नेटवर्किंग पर ध्यान केंद्रित करके शुरुआत की। अगर मुझे उस भाषा का उपयोग करना चाहिए, तो हमने समाक्षीय केबलों के साथ शुरुआत की, जो अब भी केबल टीवी कनेक्शन के लिए उपयोग की जाती हैं। यह आकर्षक है, “कार्तिकेयन कृष्णन, जो वरिष्ठ उपाध्यक्ष और जियो लीडर – यूरोप, मध्य पूर्व और अफ्रीका हैं, ने एचटी को बताया। रास्ते में टेलीफोन वायरिंग और लोकल एरिया नेटवर्क (LAN) में उपयोग किए जाने वाले UTP केबल, या बिना तार वाले मुड़ जोड़ी केबल थे।

“अगला बड़ा बदलाव तब हुआ जब इंटरनेट एक्सप्लोरर और नेटस्केप आए। हम उस समय नेटस्केप के प्लेटिनम पार्टनर थे, और फिर माइक्रोसॉफ्ट पार्टनर बन गए। वास्तव में, हमने बिल गेट्स की पहली भारत यात्रा की मेजबानी की थी,” उन्होंने एक असाधारण यात्रा के बारे में बात करते हुए कहा। बिल गेट्स की भारत की पहली यात्रा 1997 में वापस आई थी। 2010 में, जब बड़ा क्लाउड बूम हुआ, तो माइक्रोलैंड का विकास जारी रहा, विशेष रूप से अपने उद्यम ग्राहकों के लिए डिजिटल प्लेटफॉर्म को सक्षम करने पर ध्यान देने के साथ। संपादित अंश:

प्र. व्यवसायों के समाधान के लिए एआई पर स्विच करने के साथ क्या अब चीजें फिर से विकसित हो रही हैं?

पिछले कुछ वर्षों में जो हो रहा है वह अविश्वसनीय है। यह इंटरनेट और मोबाइल जैसा भी नहीं है। यह उससे बहुत परे है। जो परिवर्तन किया है वह जनरेटिव एआई है। माइंड यू, एआई कई सालों से है। वास्तव में, हमारे कुछ प्लेटफ़ॉर्म जिनका उपयोग हम अपने ग्राहकों के डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म को प्रबंधित करने के लिए करते हैं, स्मार्ट क्लाउड ऑपरेशंस हैं। वे सभी एआई और मशीन लर्निंग पर चलते हैं, जो विशेष रूप से भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के लिए उपयोगी है।

लेकिन जनरेटिव एआई इसे अगले स्तर पर ले जा रहा है, और हम उस पर महत्वपूर्ण निवेश कर रहे हैं। ग्राहक यह भी पूछ रहे हैं कि वे हमारे व्यवसाय में इसका और क्या लाभ उठा सकते हैं। लेकिन वह एक पहलू है। दूसरा समानांतर पहलू यह है कि वे हमारे टूल के साथ उन प्लेटफॉर्म का उपयोग करके परिचालन क्षमता और उत्पादकता में सुधार करने के लिए क्या कर सकते हैं।

प्र. क्या एआई अभी कार्यस्थलों में जटिल प्रक्रियाओं को संभालने के लिए पर्याप्त परिपक्व है? या, अंतिम परिनियोजन से पहले वेट-एंड-वॉच सबसे अच्छी नीति होगी?

इसके दो भाग हैं। पहला संदर्भ इस संदर्भ में है कि संदर्भ सेटिंग की आवश्यकता क्यों है। यदि आप चैटजीपीटी या किसी अन्य चैटबॉट को देखते हैं, तो यह एक मूलभूत मॉडल है, जिसका अर्थ है कि यह कागज की एक खाली शीट से शुरू होता है। आप जो चाहें ड्रा कर सकते हैं। तो, यह आपको नहीं बताता कि आप इसे क्या चाहते हैं। चूंकि यह एक बहुत व्यापक स्पेक्ट्रम है, अगर आप कुछ भी पूछें, तो यह सामान्य होगा। यह आपको एक पत्रकार, एक आईटी विशेषज्ञ, या एक डॉक्टर के रूप में उत्तर देने वाला नहीं है, क्योंकि उनमें से प्रत्येक एक ही प्रश्न का उत्तर अलग तरीके से दे सकता है। इसलिए आपको इसे प्रासंगिक बनाने की जरूरत है। अंतिम क्वांटम डेटा अगले स्तर तक सीमित हो जाता है। फिर यह वस्तुगत ज्ञान के आधार की तरह दिखने के लिए और नीचे जाता है, और फिर प्रतिक्रिया देने की कोशिश करता है। तो यह मोटे तौर पर तब होता है जब आप एक बहुत व्यापक प्रश्न करते हैं।

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तभी मतिभ्रम होता है। यह नहीं जानता कि डेटा कहाँ से प्राप्त करें और फिर उत्तर देने का प्रयास करता है क्योंकि यह नहीं कहता है। यह आपको उत्तर के लिए ‘नहीं’ नहीं देता है, है ना? यही इसकी खूबसूरती है और यह हम पर निर्भर करता है कि हमें कितना और क्या करना है। इसलिए, संदर्भ-निर्धारण बहुत महत्वपूर्ण है, और यह जटिल नहीं होना चाहिए।

एक तीसरा घटक है। उदाहरण के लिए, चैटजीपीटी सार्वजनिक डेटा सेट हैं। यह आवश्यक नहीं है कि हमें हर समय सार्वजनिक डेटा सेट का उपयोग करने की आवश्यकता हो। यदि मैं अपने निजी डेटा सेट का उपयोग करना चाहता हूं और उसके अनुसार बॉट को प्रशिक्षित करना चाहता हूं तो क्या होगा? किसी विशिष्ट कंपनी का उदाहरण लें। इतना ज्ञान कि वे समय के साथ निर्मित हो सकते हैं, जो शायद इंटरनेट पर उपलब्ध नहीं है, और वे इसका उपयोग बॉट्स को प्रशिक्षित करने और उससे उत्पन्न करने के लिए करना चाहते थे। वे एलएलएम (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) का उपयोग कर सकते हैं और इसे अपनी वेबसाइट से जोड़ सकते हैं। इसलिए, अब इसे केवल मेरे डेटा को देखने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। इसका कोई सार्वजनिक संदर्भ नहीं है। यह परिप्रेक्ष्य को एक समेकित परिप्रेक्ष्य के रूप में देता है।

प्र. यूरोपीय संघ ने कुछ साल पहले विनियमन, विशेष रूप से जीडीपीआर के साथ टोन सेट किया था, जिसका कई अन्य देशों ने अगले कुछ वर्षों में पालन किया। क्या आप मानते हैं कि यूके एआई विनियमन के लिए टोन सेट कर रहा है, कुछ और देश अब इसका पालन करेंगे?

रेलिंग होना बहुत जरूरी है क्योंकि उपयोग के मामले अब बहुत विविध हैं। यदि आप Microsoft Azure के माध्यम से OpenAI की चैटबॉट और AI सेवाओं का उपयोग करना चाहते हैं, तो वे आपको सीधे उस तक पहुँच प्रदान नहीं करते हैं। वे आपसे उपयोग के मामले के बारे में पूछेंगे। यूरोप शुरुआती ड्राफ्ट के साथ बाहर आ गया है। अगला स्तर, जनरेटिव एआई से परे, ऑटो-जनरेटिंग एआई है। आप एक इनपुट में फीड कर सकते हैं और आउटपुट को परिभाषित कर सकते हैं। यह बीच में हर कदम का ख्याल रखता है। मुझे लगता है कि यूरोप पहले के साथ आएगा, उसके बाद अमेरिका आएगा, और फिर जल्द ही भारत और दुनिया के अन्य हिस्सों के साथ संस्करण होंगे।