एआई का भविष्य: एआई दुनिया को कैसे बदल रहा है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में नवाचार लगभग हर उद्योग में मानवता के भविष्य को आकार दे रहे हैं। एआई पहले से ही बड़े डेटा, रोबोटिक्स और आईओटी जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों का मुख्य चालक है, और जेनरेटिव एआई ने एआई की संभावनाओं और लोकप्रियता को और बढ़ा दिया है।

2024 तक, लगभग 42 प्रतिशत उद्यम-स्तरीय कंपनियों ने अपने व्यवसाय में सक्रिय रूप से AI को तैनात किया है। साथ ही, 92 प्रतिशत कंपनियां 2025 से 2028 तक एआई तकनीक में अपना निवेश बढ़ाने की योजना बना रही हैं।

इतनी तेज गति से आ रहे इतने सारे बदलावों के साथ, एआई में बदलाव का विभिन्न उद्योगों और बड़े पैमाने पर समाज के लिए क्या मतलब हो सकता है, यहां बताया गया है।

एआई पर और अधिकक्या AI कला को और अधिक मानवीय बना सकता है?

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एआई का विकास

एआई ने 1952 से एक लंबा सफर तय किया है, जब एआई कंप्यूटर प्रोग्राम की पहली प्रलेखित सफलता क्रिस्टोफर स्ट्रेची द्वारा लिखी गई थी, जिनके चेकर्स प्रोग्राम ने मैनचेस्टर विश्वविद्यालय में फेरांति मार्क I कंप्यूटर पर एक पूरा गेम पूरा किया था। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के विकास की बदौलत, आईबीएम के डीप ब्लू ने 1997 में शतरंज के ग्रैंडमास्टर गैरी कास्पारोव को हराया और कंपनी के आईबीएम वॉटसन ने जीत हासिल की। ख़तरे में! 2011 में

तब से, जेनरेटिव एआई ने एआई के विकास में नवीनतम अध्याय का नेतृत्व किया है, ओपनएआई ने 2018 में अपना पहला जीपीटी मॉडल जारी किया है। इसके परिणामस्वरूप ओपनएआई ने चैटजीपीटी विकसित किया है, जिससे ऐसे उपकरणों का प्रसार हुआ है जो प्रासंगिक पाठ, ऑडियो, छवियों और अन्य प्रकार की सामग्री का उत्पादन करने के लिए प्रश्नों को संसाधित कर सकते हैं।

अन्य कंपनियों ने भी अपने स्वयं के प्रतिस्पर्धी उत्पादों का अनुसरण किया है, जिनमें Google के जेमिनी, एंथ्रोपिक के क्लाउड और डीपसीक के R1 और V3 मॉडल शामिल हैं, जिन्होंने परिचालन लागत के एक अंश पर प्रतिस्पर्धी मॉडलों के साथ समानता हासिल करने के लिए 2025 की शुरुआत में सुर्खियां बटोरीं।

एआई का उपयोग टीकों और मॉडल मानव भाषण के लिए आरएनए को अनुक्रमित करने में मदद करने के लिए भी किया गया है, ऐसी प्रौद्योगिकियां जो मॉडल- और एल्गोरिदम-आधारित मशीन लर्निंग पर निर्भर करती हैं और तेजी से धारणा, तर्क और सामान्यीकरण पर ध्यान केंद्रित करती हैं।

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AI भविष्य को कैसे प्रभावित करेगा?

बेहतर व्यवसाय स्वचालन

वर्तमान प्रभाव

एआई, विशेष रूप से जेनरेटिव एआई, ने पहले से ही कई व्यवसायों के लिए कार्य स्वचालन में वृद्धि की है, और संभवतः भविष्य में भी ऐसा करना जारी रहेगा। चैटबॉट और डिजिटल सहायकों के उदय के साथ, कंपनियां ग्राहकों के साथ सरल बातचीत को संभालने और कर्मचारियों के बुनियादी प्रश्नों का उत्तर देने के लिए एआई पर भरोसा कर सकती हैं।

भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और उसके निष्कर्षों को सुविधाजनक दृश्य प्रारूपों में बदलने की एआई की क्षमता भी निर्णय लेने की प्रक्रिया को तेज कर सकती है। कंपनी के नेताओं को स्वयं डेटा का विश्लेषण करने में समय बर्बाद नहीं करना पड़ता है, बल्कि सूचित निर्णय लेने के लिए त्वरित अंतर्दृष्टि का उपयोग करना पड़ता है।

“अगर [developers] समझें कि प्रौद्योगिकी क्या करने में सक्षम है और वे डोमेन को बहुत अच्छी तरह से समझते हैं, वे संबंध बनाना शुरू करते हैं और कहते हैं, ‘शायद यह एक एआई समस्या है, हो सकता है कि यह एक एआई समस्या है,’ एनवीडिया के लिए एक शिक्षार्थी अनुभव डिजाइनर माइक मेंडेलसन ने कहा। “अक्सर ऐसा ही होता है, ‘मेरे पास एक विशिष्ट समस्या है जिसे मैं हल करना चाहता हूं।”

भविष्य का आउटलुक

जैसे-जैसे अगले कुछ वर्षों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक शक्तिशाली होती जाएगी, यह संभवतः मानव श्रमिकों द्वारा पहले किए गए अधिक कार्यों को संभाल लेगी। विशेष रूप से, एआई एजेंटों में प्रगति लोगों को अधिक जटिल कार्यों को स्वचालन को सौंपने में सक्षम बनाएगी

व्यवसाय मानव-नेतृत्व वाले वर्कफ़्लो के मॉडल से हाइब्रिड कार्यबल में परिवर्तित हो सकते हैं जहां मनुष्य एआई एजेंटों के लिए ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में कार्य करते हैं। इस प्रकार की भूमिकाओं में, कर्मचारी केवल इरादे का वर्णन करेंगे और अपने एजेंटों को एक परियोजना को पूरा करने के लिए कई ऐप्स को मैन्युअल रूप से नेविगेट करने के बजाय अंतिम परिणाम देने के लिए सॉफ़्टवेयर पर काम करने का आदेश देंगे।

कार्य में विघ्न

वर्तमान प्रभाव

व्यवसाय स्वचालन से स्वाभाविक रूप से नौकरी छूटने का डर पैदा हो गया है। हालाँकि AI ने कार्यस्थल में लाभ कमाया है, लेकिन इसका विभिन्न उद्योगों और व्यवसायों पर व्यापक प्रभाव पड़ा है। चाहे कर्मचारियों को नए उपकरण सीखने के लिए मजबूर करना हो या उनकी भूमिकाएँ निभाना हो, एआई व्यक्तिगत और कंपनी दोनों स्तरों पर कौशल बढ़ाने के प्रयासों को बढ़ावा देने के लिए तैयार है।

एआई द्वारा बड़े पैमाने पर बेरोजगारी के बारे में चिंता के बावजूद, 2022 के बाद से नौकरी बाजार पर न्यूनतम प्रभाव देखा गया है, जिस वर्ष चैटजीपीटी सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हुआ। एडीपी शोध के अनुसार, एआई ने मुख्य रूप से सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और ग्राहक सेवा जैसे एआई के उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों में शुरुआती कैरियर वाले श्रमिकों को प्रभावित किया है। आंकड़ों के मुताबिक, 2022 और 2025 के बीच उच्च एआई एक्सपोजर भूमिकाओं में 22 से 25 साल के युवाओं के रोजगार में 6 प्रतिशत की गिरावट आई है।

हालाँकि, उसी समय के दौरान, उन्हीं क्षेत्रों में 30 वर्ष और उससे अधिक उम्र के श्रमिकों के लिए रोजगार में 13 प्रतिशत की वृद्धि हुई। यह विभाजन संभवतः अधिक जटिल कार्यों और कार्यों को स्वचालित करने में एआई की वर्तमान अक्षमता के कारण है जिसे अधिक अनुभवी कर्मचारी अन्यथा पूरा करेंगे। ऐसी सीमाओं के कारण, एआई का श्रम बल पर असमान प्रभाव पड़ने की संभावना है। उदाहरण के लिए, AI पहले से ही दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित कर रहा है; इस बीच, रचनात्मक पदों पर पूरी तरह से प्रतिस्थापित होने के बजाय उनकी नौकरियों में एआई द्वारा वृद्धि होने की अधिक संभावना है। लेकिन मशीन लर्निंग विशेषज्ञों और डेटा सेंटर तकनीशियनों जैसी अन्य नौकरियों की मांग बढ़ी है

भविष्य का आउटलुक

जबकि नौकरी बाजार पर एआई का भविष्य का प्रभाव काफी हद तक इसकी तकनीकी सीमाओं पर निर्भर हो सकता है, विश्व आर्थिक मंच 2030 तक एक संभावित परिदृश्य का वर्णन करता है जहां तेजी से एआई प्रगति श्रमिकों की पुन: कौशल करने की क्षमता से आगे निकल जाती है, जिससे कंपनियों को भूमिकाओं को और अधिक स्वचालित करने के लिए मजबूर होना पड़ता है, जिससे बेरोजगारी बढ़ जाती है। कम अशुभ दृष्टिकोण का अनुमान है कि अगले पांच वर्षों में चार में से एक नौकरी में बदलाव आने की संभावना है

“कई क्षेत्रों में सफल होने के लिए AI की सबसे आवश्यक शर्तों में से एक है [areas] अर्बाना-शैंपेन में इलिनोइस विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर और स्कूल के समन्वित विज्ञान प्रयोगशाला के निदेशक क्लारा नाहर्स्टेड ने कहा, “हम नई नौकरियों के लिए लोगों को फिर से प्रशिक्षित करने के लिए शिक्षा में जबरदस्त निवेश करते हैं।”

जबकि एआई 2030 तक 92 मिलियन नौकरियों को विस्थापित कर सकता है, वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम की फ्यूचर ऑफ जॉब्स रिपोर्ट 170 मिलियन नई भूमिकाओं के निर्माण के साथ शुद्ध सकारात्मक परिणाम का सुझाव देती है। ये नए पद संभवतः “मानव-प्लस” क्षमताओं पर केंद्रित होंगे: एआई नैतिकता अधिकारी, मानव-एआई सहयोग डिजाइनर, और भौतिक एआई में विशेष भूमिकाएं, जैसे रोबोटिक्स और स्वायत्त गतिशीलता।

डेटा गोपनीयता मुद्दे

वर्तमान प्रभाव

एलएलएम वेबसाइटों, फ़ोरम, सोशल मीडिया और बहुत कुछ सहित बड़ी संख्या में स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा स्क्रैप करके काम करते हैं। भले ही कुछ एआई कंपनियों ने अपने डेटा पर प्रशिक्षण के लिए कुछ प्लेटफार्मों के साथ समझौते किए हैं, जिन व्यक्तियों की जानकारी उन समझौतों में शामिल हो सकती है, उन्हें इस बारे में कोई अधिकार नहीं है कि उनके व्यक्तिगत डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है। और व्यक्तियों के पास यह अनुरोध करने का कोई तरीका नहीं है कि उनका डेटा एलएलएम प्रशिक्षण सामग्री से हटा दिया जाए

कुछ विशेषज्ञ चिंतित हैं कि व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करके, एआई सिस्टम यौन अभिविन्यास, राजनीतिक विचार या स्वास्थ्य स्थिति जैसी संवेदनशील जानकारी का अनुमान लगाने में सक्षम हैं, और इससे एल्गोरिथम पूर्वाग्रह या कुछ समूहों की रूढ़िबद्धता हो सकती है। शोधकर्ताओं ने पहले ही इस मुद्दे का व्यापक रूप से दस्तावेजीकरण कर लिया है। उदाहरण के लिए, ऐसी घटनाएं हुई हैं जहां एआई सिस्टम लैंगिक भूमिकाओं को सुदृढ़ करता है या जब किसी सफल व्यक्ति की छवि दिखाने के लिए कहा जाता है तो एआई छवि जनरेटर बड़े पैमाने पर श्वेत पुरुषों की छवियां बनाते हैं। ए

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2030 तक, कच्चे, स्क्रैप किए गए इंटरनेट डेटा पर निर्भरता कम होने की उम्मीद है, जिसे सिंथेटिक डेटा द्वारा प्रतिस्थापित किया जाएगा – कृत्रिम रूप से उत्पन्न जानकारी जो व्यक्तिगत पहचान को उजागर किए बिना वास्तविक दुनिया के पैटर्न की नकल करती है। विशेषज्ञों का अनुमान है कि 2026 तक, सभी एआई प्रशिक्षण डेटा का लगभग 60 प्रतिशत कृत्रिम रूप से उत्पादित किया जा सकता है, जो अनधिकृत डेटा कटाई से जुड़े कानूनी और नैतिक जोखिमों को काफी कम कर देगा।

उसी समय के दौरान, एआई उद्योग डेटा संग्रह के लिए डिज़ाइन दृष्टिकोण द्वारा गोपनीयता अपना सकता है। यह ढांचा गोपनीयता सुरक्षा को बाद के विचार या अनुपालन की द्वितीयक परत के रूप में मानने के बजाय सीधे एआई सिस्टम की प्रारंभिक इंजीनियरिंग में एकीकृत करता है। सॉफ़्टवेयर के आर्किटेक्चर में डेटा न्यूनतमकरण और एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन जैसे सुरक्षा उपायों को शामिल करके, कंपनियां यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि व्यक्तिगत जानकारी स्वचालित रूप से सुरक्षित है।

बढ़ा हुआ विनियमन

वर्तमान प्रभाव

एआई कुछ कानूनी सवालों पर परिप्रेक्ष्य को बदल सकता है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि विभिन्न जेनेरिक एआई मुकदमे कैसे सामने आते रहते हैं। लेखकों, संगीतकारों और कंपनियों द्वारा ओपनएआई और एंथ्रोपिक के खिलाफ दायर कॉपीराइट मुकदमों के आलोक में बौद्धिक संपदा का मुद्दा सबसे आगे आ गया है। दी न्यू यौर्क टाइम्स. ये मुकदमे इस बात को प्रभावित करते हैं कि अमेरिकी कानूनी प्रणाली निजी और सार्वजनिक संपत्ति की व्याख्या कैसे करती है, और नुकसान ओपनएआई और उसके प्रतिस्पर्धियों के लिए बड़ा झटका हो सकता है।

जेनेरिक एआई के संबंध में सामने आए नैतिक मुद्दों ने अमेरिकी सरकार पर कड़ा रुख अपनाने के लिए अधिक दबाव डाला है। इसके बावजूद, 2025 में अनावरण किया गया ट्रम्प प्रशासन का एआई एक्शन प्लान एआई विनियमन के लिए बड़े पैमाने पर व्यावहारिक दृष्टिकोण पर जोर देता है।

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संयुक्त राज्य अमेरिका में, संघीय सरकार के व्यावहारिक दृष्टिकोण का उद्देश्य नियामक निरीक्षण पर राष्ट्रीय प्रभुत्व और बुनियादी ढांचे के विकास को प्राथमिकता देना है, यहां तक ​​कि राज्यों को नियम लागू करने से भी रोकना है। हालाँकि, यह संघीय उदारता कैलिफोर्निया, न्यूयॉर्क, इलिनोइस और टेक्सास जैसे राज्यों के साथ कानूनी लड़ाई शुरू कर सकती है, जो उपभोक्ता गोपनीयता और एल्गोरिथम पूर्वाग्रह के संबंध में अपनी सुरक्षा के लिए जोर देना जारी रख सकते हैं।

अंतरराष्ट्रीय स्तर पर, ईयू एआई अधिनियम अगस्त 2026 तक पूर्ण कार्यान्वयन तक पहुंच जाएगा, जो उच्च जोखिम वाले एआई सिस्टम के लिए एक वैश्विक बेंचमार्क स्थापित करेगा। जैसे-जैसे एआई एजेंट अधिक स्वायत्त होते जाएंगे, विनियमन का ध्यान संभवतः डेवलपर्स द्वारा मॉडलों को प्रशिक्षित करने के तरीके से हटकर उन मॉडलों के वास्तविक दुनिया में व्यवहार करने के तरीके पर केंद्रित हो जाएगा। जब कोई स्वायत्त प्रणाली कोई महंगी या हानिकारक त्रुटि करती है तो हम एआई दायित्व का परिचय देख सकते हैं।

जलवायु परिवर्तन संबंधी चिंताएँ

वर्तमान प्रभाव

बड़े पैमाने पर, एआई स्थिरता, जलवायु परिवर्तन और पर्यावरणीय मुद्दों पर बड़ा प्रभाव डालने के लिए तैयार है। आशावादी एआई को आपूर्ति श्रृंखलाओं को अधिक कुशल बनाने, पूर्वानुमानित रखरखाव और कार्बन उत्सर्जन को कम करने के लिए अन्य प्रक्रियाओं को पूरा करने के एक तरीके के रूप में देख सकते हैं। लेकिन इसके संभावित लाभों के बावजूद, AI जलवायु परिवर्तन में भी एक प्रमुख अपराधी है। एआई मॉडल बनाने और बनाए रखने के लिए आवश्यक ऊर्जा और संसाधन कार्बन उत्सर्जन को 80 प्रतिशत तक बढ़ा सकते हैं, जो तकनीक के भीतर किसी भी स्थिरता के प्रयासों के लिए विनाशकारी झटका होगा।

भले ही एआई को जलवायु-सचेत प्रौद्योगिकी पर लागू किया जाता है, निर्माण और प्रशिक्षण मॉडल की लागत समाज को पहले से भी बदतर पर्यावरणीय स्थिति में छोड़ सकती है। उदाहरण के लिए, MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू के अनुसार, GPT-4, जो अब बंद हो चुका एलएलएम है, ने अपने प्रशिक्षण चरण के दौरान 50 गीगावाट-घंटे ऊर्जा की खपत की है, जो तीन दिनों के लिए संपूर्ण सैन फ्रांसिस्को को बिजली देने के लिए पर्याप्त बिजली है। साथ ही, एलएलएम को प्रशिक्षित करने वाले डेटा सेंटर अपने हार्डवेयर को ठंडा करने के लिए प्रति दिन 5 मिलियन गैलन पानी का उपयोग कर सकते हैं। यह राशि 10,000 से 50,000 निवासियों की आबादी वाले शहर की जरूरतों के बराबर है।

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एआई की वर्तमान ऊर्जा और पानी की मांग के साथ, जलवायु परिवर्तन पर तकनीक के प्रभाव के दृष्टिकोण आशावादी नहीं हैं। विश्व आर्थिक मंच का अनुमान है कि एआई 2035 तक सालाना 0.4 से 1.6 गीगाटन के बराबर कार्बन डाइऑक्साइड जोड़ सकता है। और जहां तक ​​​​डेटा केंद्रों की बात है, गोल्डमैन सैक्स का अनुमान है कि वे वैश्विक ऊर्जा उपयोग के 4 प्रतिशत तक के लिए जिम्मेदार होंगे।

इसे कम करने के लिए, अगले दशक में विकेन्द्रीकृत डेटा केंद्रों और विशेष रूप से एज एआई के लिए डिज़ाइन किए गए एज-सक्षम चिप्स की ओर बड़े पैमाने पर दबाव देखा जा सकता है, जो बड़े पैमाने पर, वाटर-कूल्ड सर्वर फ़ार्म के बजाय उपकरणों पर स्थानीय रूप से डेटा संसाधित करता है। इन मांगों को पूरा करने के लिए प्रमुख तकनीकी कंपनियां पहले से ही परमाणु ऊर्जा की ओर रुख कर रही हैं; 2030 तक, छोटे मॉड्यूलर रिएक्टर (एसएमआर) उद्योग के सबसे बड़े प्रशिक्षण समूहों के लिए एक मानक शक्ति स्रोत बन सकते हैं।

नवप्रवर्तन की त्वरित गति

वर्तमान प्रभाव

एआई तेजी से वैज्ञानिक अनुसंधान की परिचालन रीढ़ बन गया है। 2026 में स्वायत्त प्रणालियाँ जो केवल डेटा को सारांशित करने के बजाय प्रयोगों की योजना बना सकती हैं और निष्पादित कर सकती हैं और अनुसंधान और विकास चक्र को छोटा कर रही हैं। फार्मास्युटिकल नेता अब पूरी तरह से नए एंटीबायोटिक्स डिजाइन करने और भौतिक प्रयोगशाला में प्रवेश करने से पहले यौगिकों की विषाक्तता की भविष्यवाणी करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं। अन्य जगहों पर, सीएटीएल जैसी कंपनियां ईवी बैटरियों के लिए प्रोटोटाइप विकास में लगभग 46 प्रतिशत की कटौती करने के लिए एआई-संचालित प्लेटफार्मों का उपयोग कर रही हैं, हफ्तों के बजाय मिनटों में इष्टतम डिजाइन देने के लिए लाखों डेटा रिकॉर्ड संसाधित कर रही हैं।

भविष्य का आउटलुक

एआई की भविष्य की क्षमता के बारे में 2024 के एक निबंध में, एंथ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोदेई ने अनुमान लगाया है कि शक्तिशाली एआई तकनीक जैविक विज्ञान में अनुसंधान को दस गुना तक तेज कर सकती है, जिससे वह “संपीड़ित 21वीं सदी” की घटना को सामने ला सकते हैं, जिसमें 50 से 100 वर्षों की अवधि में 50 से 100 वर्षों का नवाचार हो सकता है। यह सिद्धांत इस विचार पर आधारित है कि वास्तव में क्रांतिकारी खोजें प्रति वर्ष शायद एक बार की दर से की जाती हैं, जिसमें मुख्य सीमा प्रतिभाशाली शोधकर्ताओं की कमी है।

अमोदेई सुझाव देते हैं कि परिकल्पनाओं को विकसित करने और उनका परीक्षण करने के लिए समर्पित संज्ञानात्मक शक्ति को बढ़ाकर, हम 1980 के दशक में सीआरआईएसपीआर की खोज और जीन संपादन के लिए इसके अनुप्रयोग के बीच 25 साल की देरी जैसी महत्वपूर्ण खोजों के बीच समय अंतराल को कम कर सकते हैं।

एआई पर और अधिकजानने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कंपनियां

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एआई किन उद्योगों पर सबसे अधिक प्रभाव डालेगा?ए

वस्तुतः ऐसा कोई प्रमुख उद्योग नहीं है जिस पर आधुनिक AI ने पहले से ही प्रभाव न डाला हो। यहां कुछ ऐसे उद्योग हैं जो एआई के परिणामस्वरूप सबसे बड़े बदलाव से गुजर रहे हैं

विनिर्माण में ए.आई

विनिर्माण को वर्षों से AI से लाभ हो रहा है। 1960 और 1970 के दशक में एआई-सक्षम रोबोटिक हथियारों और अन्य विनिर्माण बॉट के साथ, उद्योग ने एआई की शक्तियों को अच्छी तरह से अनुकूलित किया है। ये औद्योगिक रोबोट आम तौर पर असेंबली और स्टैकिंग जैसे सीमित कार्यों को करने के लिए मनुष्यों के साथ काम करते हैं, और पूर्वानुमानित विश्लेषण सेंसर उपकरण को सुचारू रूप से चालू रखते हैं।

हेल्थकेयर में ए.आई

यह असंभावित लग सकता है, लेकिन एआई हेल्थकेयर पहले से ही मनुष्यों के चिकित्सा प्रदाताओं के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल रहा है। अपनी बड़ी डेटा विश्लेषण क्षमताओं के लिए धन्यवाद, एआई बीमारियों को अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से पहचानने, दवा की खोज में तेजी लाने और सुव्यवस्थित करने और यहां तक ​​कि वर्चुअल नर्सिंग सहायकों के माध्यम से मरीजों की निगरानी करने में मदद करता है।

वित्त में ए.आई

बैंक, बीमाकर्ता और वित्तीय संस्थान धोखाधड़ी का पता लगाने, ऑडिट करने और ऋण के लिए ग्राहकों का मूल्यांकन करने जैसे कई अनुप्रयोगों के लिए एआई का लाभ उठाते हैं। व्यापारियों ने एक साथ लाखों डेटा बिंदुओं का आकलन करने के लिए मशीन लर्निंग की क्षमता का भी उपयोग किया है, ताकि वे जोखिम का तुरंत अनुमान लगा सकें और स्मार्ट निवेश निर्णय ले सकें।

शिक्षा में ए.आई

शिक्षा में एआई सभी उम्र के मनुष्यों के सीखने के तरीके को बदल देगा। एआई का मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और चेहरे की पहचान का उपयोग पाठ्यपुस्तकों को डिजिटल बनाने, साहित्यिक चोरी का पता लगाने और छात्रों की भावनाओं को मापने में मदद करता है ताकि यह निर्धारित करने में मदद मिल सके कि कौन संघर्ष कर रहा है या ऊब रहा है। वर्तमान और भविष्य दोनों में, एआई छात्रों की व्यक्तिगत आवश्यकताओं के अनुसार सीखने के अनुभव को तैयार करता है

मीडिया और पत्रकारिता में ए.आई

पत्रकारिता भी एआई का उपयोग कर रही है और इससे लाभ मिलता रहेगा। एक उदाहरण द एसोसिएटेड प्रेस के ऑटोमेटेड इनसाइट्स के उपयोग में देखा जा सकता है, जो प्रति वर्ष हजारों कमाई रिपोर्ट कहानियां तैयार करता है। लेकिन जैसे ही चैटजीपीटी जैसे जेनेरिक एआई लेखन उपकरण बाजार में प्रवेश करते हैं, पत्रकारिता में उनके उपयोग के बारे में सवाल उठने लगते हैं।

ग्राहक सेवा में ए.आई

ग्राहक सेवा में एआई उद्योग को डेटा-संचालित उपकरण प्रदान कर सकता है जो ग्राहक और प्रदाता दोनों के लिए सार्थक अंतर्दृष्टि लाता है। ग्राहक सेवा उद्योग को शक्ति प्रदान करने वाले एआई उपकरण चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट के रूप में आते हैं

परिवहन में ए.आई

परिवहन एक ऐसा उद्योग है जो निश्चित रूप से एआई द्वारा बड़े पैमाने पर बदलाव के लिए तैयार है। सेल्फ-ड्राइविंग कारें और एआई ट्रैवल प्लानर कुछ पहलू हैं कि हम बिंदु ए से बिंदु बी तक कैसे पहुंचते हैं जो एआई से प्रभावित होंगे। भले ही स्वायत्त वाहन परिपूर्ण नहीं हैं, फिर भी वे एक दिन हमें एक स्थान से दूसरे स्थान तक ले जा सकते हैं।

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में एआई

जेनेरेटिव चैटबॉट और क्लाउड कोड और कर्सर जैसे कोडिंग-विशिष्ट टूल के माध्यम से एआई ने सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग को महत्वपूर्ण रूप से बदल दिया है। इन प्लेटफार्मों ने इंजीनियरिंग टीमों को कोड जनरेशन को स्वचालित करके उत्पादकता बढ़ाने में सक्षम बनाया है, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स एआई-जनरेटेड कोड की समीक्षा करके ऑर्केस्ट्रेटर की तरह काम करते हैं। इस बदलाव के कारण सॉफ्टवेयर विकास नौकरी पदों की संख्या में उल्लेखनीय कमी आई है, साथ ही कंप्यूटर और सूचना विज्ञान कार्यक्रमों में स्नातक नामांकन में 8 प्रतिशत की कमी आई है।

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एआई के जोखिम और खतरे

कई उद्योगों को सकारात्मक तरीकों से नया आकार देने के बावजूद, एआई में अभी भी खामियां हैं जो चिंता की गुंजाइश छोड़ती हैं। यहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कुछ संभावित जोखिम दिए गए हैं

नौकरी का नुकसान

2023 से 2028 के बीच 44 प्रतिशत श्रमिकों का कौशल नष्ट हो जाएगा। सभी श्रमिक समान रूप से प्रभावित नहीं होंगे – पुरुषों की तुलना में महिलाएं अपनी नौकरियों में एआई के संपर्क में आने की अधिक संभावना रखती हैं। इसे इस तथ्य के साथ जोड़ें कि पुरुषों और महिलाओं के बीच एआई कौशल में भारी अंतर है, और महिलाओं को अपनी नौकरियां खोने की अधिक संभावना है। यदि कंपनियों के पास अपने कार्यबल को कुशल बनाने के लिए कदम नहीं हैं, तो एआई के प्रसार के परिणामस्वरूप उच्च बेरोजगारी हो सकती है और हाशिए पर रहने वाले पृष्ठभूमि के लोगों के लिए तकनीक में आने के अवसर कम हो सकते हैं।

मानव पूर्वाग्रह

एल्गोरिथम मॉडल को प्रशिक्षित करने वाले लोगों के पूर्वाग्रहों को प्रतिबिंबित करने की आदत से एआई की प्रतिष्ठा खराब हो गई है। उदाहरण के लिए, चेहरे की पहचान तकनीक को हल्की त्वचा वाले व्यक्तियों का पक्ष लेने और गहरे रंग वाले लोगों के साथ भेदभाव करने के लिए जाना जाता है। यदि शोधकर्ता शुरू से ही इन पूर्वाग्रहों को जड़ से खत्म करने में सावधानी नहीं बरतते हैं, तो एआई उपकरण उपयोगकर्ताओं के दिमाग में इन पूर्वाग्रहों को मजबूत कर सकते हैं और सामाजिक असमानताओं को कायम रख सकते हैं।

डीपफेक और गलत सूचना

डीपफेक के प्रसार से कल्पना और वास्तविकता के बीच की रेखा धुंधली होने का खतरा है, जिससे आम जनता सवाल करने लगती है कि क्या वास्तविक है और क्या नहीं। और अगर लोग डीपफेक की पहचान करने में असमर्थ हैं, तो गलत सूचना का प्रभाव व्यक्तियों और पूरे देश के लिए खतरनाक हो सकता है। डीपफेक का उपयोग अन्य मामलों के अलावा राजनीतिक प्रचार को बढ़ावा देने, वित्तीय धोखाधड़ी करने और छात्रों को आपत्तिजनक स्थिति में रखने के लिए किया गया है।

डाटा प्राइवेसी

सार्वजनिक डेटा पर एआई मॉडल के प्रशिक्षण से डेटा सुरक्षा उल्लंघनों की संभावना बढ़ जाती है जो उपभोक्ताओं की व्यक्तिगत जानकारी को उजागर कर सकती है। कंपनियाँ अपना डेटा जोड़कर भी इन जोखिमों में योगदान करती हैं। 2024 के सिस्को सर्वेक्षण में पाया गया कि 48 प्रतिशत व्यवसायों ने गैर-सार्वजनिक कंपनी की जानकारी जेनरेटर एआई टूल में दर्ज की है और 69 प्रतिशत चिंतित हैं कि ये उपकरण उनकी बौद्धिक संपदा और कानूनी अधिकारों को नुकसान पहुंचा सकते हैं। एक भी उल्लंघन लाखों उपभोक्ताओं की जानकारी को उजागर कर सकता है और परिणामस्वरूप संगठनों को असुरक्षित बना सकता है

स्वचालित हथियार

स्वचालित हथियारों में एआई का उपयोग देशों और उनकी सामान्य आबादी के लिए एक बड़ा खतरा है। जबकि स्वचालित हथियार प्रणालियाँ पहले से ही घातक हैं, वे सैनिकों और नागरिकों के बीच भेदभाव करने में भी विफल हो सकती हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता को गलत हाथों में पड़ने से गैर-जिम्मेदाराना उपयोग हो सकता है और हथियारों की तैनाती हो सकती है जो लोगों के बड़े समूहों को खतरे में डाल सकती है।

मनुष्य के लिए श्रेष्ठ बुद्धि

दुःस्वप्न परिदृश्य दर्शाते हैं जिसे तकनीकी विलक्षणता के रूप में जाना जाता है, जहां सुपरइंटेलिजेंट मशीनें जानबूझकर नुकसान या उन्मूलन के माध्यम से मानव अस्तित्व को स्थायी रूप से बदल देती हैं। यहां तक ​​कि अगर एआई सिस्टम कभी भी इस स्तर तक नहीं पहुंचते हैं, तो वे उस बिंदु तक अधिक जटिल हो सकते हैं जहां यह निर्धारित करना मुश्किल हो जाता है कि एआई कभी-कभी निर्णय कैसे लेता है। इससे गलतियों या अनपेक्षित व्यवहार होने पर एल्गोरिदम को ठीक करने के तरीके में पारदर्शिता की कमी हो सकती है

Onetrack.AI के संस्थापक मार्क ग्योंग्योसी ने कहा, “मुझे नहीं लगता कि इन क्षेत्रों में हम वर्तमान में जिन तरीकों का उपयोग करते हैं, वे ऐसी मशीनों को जन्म देंगे जो हमें मारने का फैसला करेंगी।” “मुझे लगता है कि शायद अब से पाँच या 10 साल बाद, मुझे उस कथन का पुनर्मूल्यांकन करना होगा क्योंकि हमारे पास इन चीज़ों के बारे में जाने के लिए अलग-अलग तरीके उपलब्ध होंगे और अलग-अलग तरीके होंगे।”

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उल्लेखनीय एआई मील के पत्थर

यहां एआई के इतिहास में कुछ प्रमुख मील के पत्थर हैं, जिन्होंने यह तय किया है कि तकनीक आज क्या है – और यह भविष्य में क्या बन सकती है।

GPT-5 रिलीज़ (अगस्त 2025)

ओपनएआई ने विस्तारित प्रशिक्षण डेटा और अनुकूलित मॉडल आर्किटेक्चर द्वारा संचालित उन्नत प्रासंगिक समझ और तेज जेनरेटर क्षमताओं को पेश करते हुए जीपीटी-5 लॉन्च किया। GPT-5 बेंचमार्क-सेटिंग प्रदर्शन में एक और छलांग का प्रतिनिधित्व करता है जो व्यापक रूप से उद्योगों में विकास को प्रभावित करता है

पहला वैश्विक एआई सुरक्षा शिखर सम्मेलन आयोजित (नवंबर-2023)

पहला वैश्विक एआई सुरक्षा शिखर सम्मेलन इंग्लैंड के बैलेचले पार्क में आयोजित किया गया, जो सार्वजनिक और नीति क्षेत्र में एआई के प्रक्षेप पथ के लिए एक महत्वपूर्ण क्षण का प्रतीक है। यह पहली बार है कि संयुक्त राज्य अमेरिका, चीन और यूरोपीय संघ समेत 29 देश अंतरराष्ट्रीय एआई सुरक्षा सहयोग पर एक संयुक्त घोषणा के साथ एकजुट हुए हैं।

इस घटना ने नैतिक एआई शासन को वैश्विक कूटनीतिक विमर्श में ऊपर उठाया। युद्धकालीन कोडब्रेकिंग के ऐतिहासिक घर में आयोजित, शिखर सम्मेलन इस बात का प्रतीक है कि एआई के भविष्य को पिछले तकनीकी मील के पत्थर के समान तात्कालिकता और सहयोग के साथ कैसे आकार दिया जाना चाहिए।

चैटजीपीटी डेब्यू (नवंबर-2022)

ओपनएआई ने चैटजीपीटी लॉन्च किया, जो एक बड़ा भाषा मॉडल चैटबॉट है, जिसने अपनी बातचीत के प्रवाह और व्यापक उपयोगिता के लिए बड़े पैमाने पर जनता का ध्यान आकर्षित किया – चाहे वह कोड, लेखन या अनुसंधान कार्यों में सहायता कर रहा हो। यह लॉन्च एआई के सार्वजनिक अपनाने में एक महत्वपूर्ण क्षण के रूप में मायने रखता है, और जेनरेटर मॉडल की शुरुआती गलतफहमियों, ताकत और सीमाओं को उजागर करता है।

ट्रांसफार्मर वास्तुकला का परिचय (जून 2017)

2017 में, Google के शोधकर्ताओं ने “अटेंशन इज़ ऑल यू नीड” प्रकाशित किया, जिसने ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर पेश किया – एक मूलभूत सफलता जो AI सिस्टम को डेटा में लंबी दूरी की निर्भरता को पहले से कहीं अधिक प्रभावी ढंग से मॉडल करने में सक्षम बनाती है। यह AI विकास में एक प्रमुख मील का पत्थर साबित हुआ, क्योंकि ट्रांसफॉर्मर लगभग सभी आधुनिक जेनरेटर मॉडल को रेखांकित करते हैं, जिनमें चैटजीपीटी, Google जेमिनी, क्लाउड और अधिक जैसे पावरिंग टूल शामिल हैं।

डीप ब्लू ने शतरंज चैंपियन गैरी कास्पारोव को हराया (मई 1997)

1997 में, आईबीएम का डीप ब्लू मौजूदा विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्पारोव को हराने वाला पहला कंप्यूटर बन गया। यह मायने रखता है क्योंकि इसने उच्च जोखिम वाले डोमेन में मानव-स्तर के प्रदर्शन के तहत जटिल, रणनीतिक कार्यों में महारत हासिल करने की एआई की क्षमता का प्रदर्शन किया।

पहला प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क प्रदर्शित (1957)

पहला प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क, जिसे परसेप्ट्रॉन के नाम से जाना जाता है, 1957 में कॉर्नेल विश्वविद्यालय के मनोवैज्ञानिक फ्रैंक रोसेनब्लैट द्वारा प्रदर्शित किया गया था। परसेप्ट्रॉन मॉडल एक एकल-परत तंत्रिका नेटवर्क था जिसमें इनपुट और आउटपुट परतों के बीच समायोज्य वजन और थ्रेशोल्ड रखे गए थे, जो आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क डिजाइनों को प्रतिबिंबित करते थे।

“आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस” गढ़ा गया है (ग्रीष्म 1956)

1956 की गर्मियों में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर डार्टमाउथ समर रिसर्च प्रोजेक्ट आयोजित किया गया, जहां “कृत्रिम बुद्धिमत्ता” शब्द को जॉन मैक्कार्थी ने मार्विन मिन्स्की, क्लाउड शैनन और नाथनियल रोचेस्टर जैसे प्रमुख लोगों के साथ गढ़ा था। इस कार्यशाला ने औपचारिक अनुसंधान अनुशासन के रूप में एआई की प्रतीकात्मक नींव रखी।

एलन टर्निंग ने ट्यूरिंग टेस्ट का परिचय दिया (1950)

1950 में, एलन ट्यूरिंग ने “कंप्यूटिंग मशीनरी और इंटेलिजेंस” प्रकाशित किया, जिसमें ट्यूरिंग टेस्ट की अवधारणा पेश की गई – मशीन इंटेलिजेंस का एक दार्शनिक और व्यावहारिक उपाय – और मशीनें सोच सकती हैं या नहीं, इस पर गंभीर बहस शुरू हुई।