वैश्विक एआई परिदृश्य का व्यापक विश्लेषण: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की वर्तमान स्थिति (जुलाई 2025)

आशा और जोखिम के बीच - कृत्रिम बुद्धिमत्ता का जटिल भविष्य

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) लंबे समय से कंप्यूटर विज्ञान के एक आला विषय से विकसित हुआ है, जो हमारे समय के सबसे अधिक ड्राइविंग और विघटनकारी ताकतों में से एक है। यह सुर्खियों पर हावी है, वैश्विक बाजारों को प्रभावित करता है और हमारे काम करने, संवाद करने और जीने के तरीके को बदल देता है। लेकिन प्रचार के पीछे एक जटिल वास्तविकता है जो अपार आर्थिक अवसरों, भू -राजनीतिक शक्ति संघर्ष, गहन नैतिक सवालों और तेजी से तकनीकी कूद की विशेषता है।

यह लेख वर्तमान विकास का उपयोग करके एआई की बहु -स्तरीय दुनिया को रोशन करता है। हम अपने आप को बड़े पैमाने पर निवेशों में विसर्जित करते हैं जो एआई भविष्य के लिए नींव रखते हैं, एआई चिप्स में वर्चस्व के लिए वैश्विक दौड़ का विश्लेषण करते हैं, चिकित्सा से सेना के लिए आवेदन के विविध क्षेत्रों की जांच करते हैं और इस परिवर्तनकारी तकनीक से जुड़े जोखिमों और नैतिक दुविधा का सामना करते हैं। इसका उद्देश्य एक बारीक तस्वीर खींचना है जो एआई क्रांति की विशाल क्षमता और तत्काल चुनौतियों दोनों को दिखाता है।

1। हम वर्तमान में एआई बुनियादी ढांचे में इतने बड़े निवेश उछाल का अनुभव क्यों कर रहे हैं, खासकर डेटा केंद्रों में?

एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर में वर्तमान निवेश उछाल आधुनिक एआई मॉडल की मूलभूत आवश्यकताओं का प्रत्यक्ष परिणाम है, विशेष रूप से तथाकथित बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और जेनेरिक एआई सिस्टम। ये सिस्टम विशाल दिमाग के बराबर डिजिटल हैं जिन्हें "सीखने" और "फ़ंक्शन" के लिए कम्प्यूटिंग पावर की एक अकल्पनीय मात्रा की आवश्यकता होती है। आप इन निवेशों के पीछे ड्राइविंग बलों को तीन मुख्य क्षेत्रों में हटा सकते हैं:

एआई मॉडल का प्रशिक्षण: जीपीटी -4, क्लाउड 3 या मिथुन जैसे एक उन्नत एआई मॉडल का "प्रशिक्षण" एक अत्यंत अंकगणितीय प्रक्रिया है। बड़ी मात्रा में डेटा (अक्सर इंटरनेट का एक बड़ा हिस्सा) मॉडल को आपूर्ति की जाती है ताकि यह पैटर्न, संबंध, भाषा संरचना और तथ्यात्मक ज्ञान सीख सके। इस प्रक्रिया में हफ्तों या महीने लग सकते हैं और इसके लिए हजारों विशेष एआई चिप्स (जीपीयू) की आवश्यकता होती है जो समानांतर में काम करते हैं। एक एकल राज्य -अप -द -आर्ट मॉडल प्रशिक्षण की लागत सैकड़ों लाखों या एक अरब डॉलर से अधिक हो सकती है। Google, मेटा और Openaai जैसी कंपनियों को या तो इस बुनियादी ढांचे का निर्माण करना चाहिए या प्रतियोगिता में शीर्ष पर रहने के लिए महंगा किराए पर लेना चाहिए।

निष्कर्ष (एआई का अनुप्रयोग): प्रशिक्षण के बाद, मॉडल आवेदन के लिए तैयार है, सो -"इनवेंशन"। हर बार जब कोई उपयोगकर्ता चैट के लिए एक जांच करता है, तो मिडजॉर्नी के साथ एक छवि उत्पन्न करता है या डीप के साथ अनुवाद का अनुरोध करता है, एक उत्तर की गणना करने के लिए प्रशिक्षित मॉडल को सक्रिय किया जाना चाहिए। यद्यपि एक एकल निष्कर्ष अनुरोध को प्रशिक्षण की तुलना में कम कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, दुनिया भर में लाखों उपयोगकर्ताओं से अरबों पूछताछ कम्प्यूटिंग क्षमता के लिए एक विशाल, निरंतर आवश्यकता को जोड़ते हैं। तकनीकी दिग्गज इस वैश्विक मांग को संचालित करने और तेज, विश्वसनीय एआई सेवाओं की पेशकश करने के लिए विशाल डेटा केंद्रों का निर्माण करते हैं।

क्लाउड कंप्यूटिंग बाजार: निवेश का एक महत्वपूर्ण हिस्सा न केवल अपने स्वयं के उत्पादों के लिए बुनियादी ढांचे में बहता है, बल्कि क्लाउड सेवाओं के विस्तार में भी है। अमेज़ॅन (AWS), Microsoft (Azure) और Google (क्लाउड) जैसी कंपनियां अन्य कंपनियों को "AI एक सेवा के रूप में" प्रदान करती हैं। इसका मतलब यह है कि स्टार्ट-अप और स्थापित कंपनियां जो स्वयं अपने स्वयं के डेटा केंद्रों के निर्माण के साधन नहीं हैं, वे आवश्यक एआई गणना प्रदर्शन को लचीले ढंग से किराए पर ले सकते हैं। यह बाजार बेहद आकर्षक है। जो कोई भी सबसे बड़ा, सबसे तेज़ और सबसे कुशल एआई बुनियादी ढांचा पेश कर सकता है, वह एक निर्णायक प्रतिस्पर्धी लाभ को सुरक्षित करेगा। एआई वर्कलोड के लिए एक विशेष क्लाउड प्रदाता, कोरवेव जैसे खिलाड़ी, नई कंपनियों के लिए एक उदाहरण हैं जो इस अत्यधिक लाभदायक आला में आगे बढ़ते हैं और अरबों का निवेश करते हैं।

सारांश में, यह कहा जा सकता है कि बड़े पैमाने पर निवेश अटकलें नहीं हैं, बल्कि एक आवश्यकता है। इन विशाल, ऊर्जा -हंग्री डेटा केंद्रों के बिना, कोई जनरेटिव एआई नहीं होगा जिसे हम आज जानते हैं। वे एक तेजी से डिजिटल और बुद्धिमान वैश्विक अर्थव्यवस्था की भौतिक रीढ़ हैं।

के लिए उपयुक्त:

• Openaai से मेगा प्रोजेक्ट: VAE में दुनिया के सबसे बड़े AI डेटा सेंटर में से एक का विकास

2। पेंसिल्वेनिया जैसे राज्य को एआई और ऊर्जा निवेश के लिए एक उभरता हुआ केंद्र बनाता है?

एआई निवेश के लिए एक हॉटस्पॉट पर पेंसिल्वेनिया का विकास राजनीति, भूगोल और आर्थिक आवश्यकता की बातचीत का एक आकर्षक उदाहरण है। इस प्रवृत्ति को बढ़ावा देने वाले कई कारक हैं, जो पूर्व राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प और राजनेता डेविड मैककॉर्मिक जैसे व्यक्तित्वों की लक्षित राजनीतिक पहल द्वारा गर्म हैं।

ऊर्जा उपलब्धता और लागत: सबसे महत्वपूर्ण कारक ऊर्जा है। जैसा कि पहले ही उल्लेख किया गया है, एआई डेटा केंद्रों की ऊर्जा भूख बहुत बड़ी है। पेंसिल्वेनिया संयुक्त राज्य अमेरिका में सबसे बड़े प्राकृतिक गैस उत्पादकों में से एक है (मार्सेलस-शेल डिपॉजिट के लिए धन्यवाद)। अपेक्षाकृत सस्ती ऊर्जा की यह प्रचुर उपलब्धता एक विशाल स्थान लाभ है। जबकि कई तकनीकी कंपनियां अक्षय ऊर्जा पर ध्यान केंद्रित करती हैं, डेटा केंद्रों के 24/7 संचालन के लिए गैस पावर प्लांट द्वारा स्थिर और अनुमानित आधार लोड आपूर्ति अमूल्य है। क्षेत्र में इन जीवाश्म ईंधन के उपयोग के लिए राजनीतिक समर्थन डेटा केंद्रों की आपूर्ति के लिए नए बिजली संयंत्रों के निर्माण के लिए बाधाओं को कम करता है।

भौगोलिक स्थान और बुनियादी ढांचा: पेंसिल्वेनिया अमेरिकी पूर्वी तट (न्यूयॉर्क, वाशिंगटन डीसी, बोस्टन) की बड़ी आबादी और आर्थिक केंद्रों के पास रणनीतिक रूप से सस्ता है। यह विलंबता समय को कम करता है, अर्थात् डेटा ट्रांसमिशन में देरी, जो कई एआई अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, राज्य के पास एक अच्छी तरह से औद्योगिक बुनियादी ढांचा है, बड़ी निर्माण परियोजनाओं के लिए पर्याप्त भूमि और भारी उद्योग के क्षेत्र में एक परंपरा है, जिसका अर्थ है कि ऐसी प्रणालियों के निर्माण और रखरखाव के लिए योग्य कार्यकर्ता।

राजनीतिक इच्छाशक्ति और प्रोत्साहन: प्रभावशाली राजनेताओं से स्पष्ट वित्त पोषण एक निवेश -मित्रतापूर्ण जलवायु बनाता है। जब ट्रम्प और मैककॉर्मिक पेंसिल्वेनिया जैसे व्यक्तित्व "एआई और ऊर्जा के लिए केंद्र" के रूप में स्थिति में हैं, तो यह निवेशकों को एक मजबूत संकेत भेजता है। इस तरह की पहल अक्सर कर प्रोत्साहन, त्वरित अनुमोदन प्रक्रियाओं और कंपनियों को आकर्षित करने के लिए प्रत्यक्ष सब्सिडी से जुड़ी होती है। यह एक राजनीतिक गतिशील बनाता है जो राज्य को अन्य क्षेत्रों जैसे वर्जीनिया या ओहियो के साथ प्रतिस्पर्धा में लाता है, जो डेटा केंद्रों को भी बढ़ावा देता है।

आर्थिक परिवर्तन: पेंसिल्वेनिया एक ऐसा क्षेत्र है, जो पारंपरिक भारी उद्योग की गिरावट की विशेषता है, जो एक ऐसा क्षेत्र है। राज्य -of -th -art डेटा केंद्रों के निपटान को एक आर्थिक संरचनात्मक परिवर्तन शुरू करने, नई, टिकाऊ नौकरियों बनाने और तकनीकी रूप से क्षेत्र को पुन: पेश करने के लिए एक अवसर के रूप में देखा जाता है।

सस्ती ऊर्जा, राजनीतिक समर्थन और रणनीतिक स्थिति का अभिसरण इस प्रकार पेंसिल्वेनिया को एक प्रमुख उदाहरण बनाता है कि कैसे ki युग की डिजिटल आवश्यकताएं एक क्षेत्र की भौतिक और राजनीतिक वास्तविकताओं को प्रभावित करती हैं और नए आर्थिक केंद्रों का निर्माण करती हैं।

के लिए उपयुक्त:

• बाजार विश्लेषण पेंसिल्वेनिया: मैकेनिकल इंजीनियरिंग और स्वचालन प्रौद्योगिकी के लिए लक्ष्य उद्योग

3। एआई की अपार ऊर्जा आवश्यकता पर एक समस्या के रूप में चर्चा की जा रही है। इस समस्या के आयाम क्या हैं और किन विशिष्ट समाधानों का पीछा किया जा रहा है?

एआई उद्योग की ऊर्जा की आवश्यकता वास्तव में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है और संभावित रूप से इसकी अकिलीज़ की ऊँची एड़ी के जूते में से एक है। समस्या के कई आयाम हैं:

स्केलिंग: व्यक्तिगत एआई अनुरोध समस्या नहीं हैं, लेकिन यह वैश्विक स्केलिंग है। यह अनुमान है कि एआई क्षेत्र की ऊर्जा खपत आने वाले वर्षों में तेजी से बढ़ सकती है। कुछ पूर्वानुमान मानते हैं कि एआई गणना केंद्र 2027 तक स्वीडन या नीदरलैंड में पूरे देशों के रूप में अधिक बिजली का उपभोग कर सकते हैं। यह मौजूदा बिजली ग्रिड पर भारी दबाव डालता है, जो पहले से ही कई क्षेत्रों में अपनी क्षमता सीमा पर काम कर रहे हैं।

CO2 पदचिह्न: यदि यह ऊर्जा की आवश्यकता मुख्य रूप से जीवाश्म ईंधन से कवर की जाती है, तो AI बूम वैश्विक जलवायु लक्ष्यों का मुकाबला करता है। हार्डवेयर (विशेष रूप से चिप्स) का उत्पादन भी बहुत ऊर्जा और संसाधन-गहन है।

पानी की खपत: डेटा केंद्रों को ठंडा करने के लिए भारी मात्रा में पानी की आवश्यकता होती है। कम -पानी वाले क्षेत्रों में, इससे कृषि उपयोग या पीने के पानी की आपूर्ति के साथ संघर्ष हो सकता है।

इन चुनौतियों के मद्देनजर, गहन समाधान विभिन्न स्तरों पर पीछा किया जाता है:

अक्षय ऊर्जा का उपयोग: यह सबसे प्रमुख दृष्टिकोण है। Google और Microsoft जैसे टेक दिग्गजों ने अक्षय ऊर्जा के साथ एक निश्चित तारीख तक अपने डेटा केंद्रों को पूरा करने का कार्य किया है। यह सौर और पवन खेतों के प्रत्यक्ष निर्माण या दीर्घकालिक बिजली स्वीकृति अनुबंधों (बिजली खरीद समझौते) का समापन करके किया जाता है। एक विशेष रूप से दिलचस्प प्रवृत्ति जल विद्युत का उपयोग है। हाइड्रोपावर प्लांट एक बहुत ही स्थिर और अनुमानित ऊर्जा आपूर्ति प्रदान करते हैं, जो डेटा केंद्रों की निरंतर ऊर्जा आवश्यकता के साथ पूरी तरह से फिट बैठता है। बड़े जलविद्युत संयंत्रों (जैसे कि यूएसए या स्कैंडिनेविया के उत्तर -पश्चिम में) के पास स्थान इसलिए तेजी से आकर्षक हो रहे हैं।

ऊर्जा दक्षता (हार्डवेयर) में सुधार: चिप निर्माता अपने प्रोसेसर की दक्षता बढ़ाने के लिए बुखार से काम करते हैं। एआई चिप्स की प्रत्येक नई पीढ़ी को प्रति वाट (फ्लॉप/वाट्स) अधिक अंकगणितीय संचालन देना चाहिए। इसमें नए चिप आर्किटेक्चर, छोटे विनिर्माण आकार (नैनोमीटर रेंज) और विशेष डिजाइन शामिल हैं जो एआई कार्यों के अनुरूप हैं।

अधिक कुशल शीतलन प्रणाली: डेटा केंद्रों की पारंपरिक एयर कंडीशनिंग बेहद ऊर्जा -संविदा है। आधुनिक दृष्टिकोणों में द्रव शीतलन शामिल है, जिसमें चिप्स सीधे एक शीतलक द्वारा धोए जाते हैं, जो हवा के शीतलन की तुलना में कहीं अधिक कुशल है। कूलर क्लाइमेट ज़ोन में ठंड के बाहर हवा (मुफ्त कूलिंग) का उपयोग भी एक आम बात है।

एल्गोरिथम अनुकूलन (सॉफ्टवेयर): यह केवल हार्डवेयर के बारे में नहीं है। शोधकर्ता एआई मॉडल "स्लिमर" और अधिक कुशल बनाने पर काम कर रहे हैं। "मॉडल प्रूनिंग" (एक न्यूरोनल नेटवर्क के अनावश्यक भागों को हटाने), "परिमाणीकरण" (एक कम संख्यात्मक परिशुद्धता का उपयोग) और छोटे, विशेष मॉडल के विकास जैसी तकनीकें प्रशिक्षण और अनुमान के लिए कम्प्यूटिंग प्रयास को काफी कम कर सकती हैं।

इंटेलिजेंट लोड मैनेजमेंट: एआई आपकी खुद की ऊर्जा समस्या को हल करने में भी योगदान दे सकता है। बुद्धिमान प्रबंधन प्रणाली गतिशील रूप से अंकगणितीय भार को डेटा केंद्रों में स्थानांतरित कर सकती है जहां अक्षय ऊर्जा का अधिशेष है (जैसे कि एक धूप या हवा वाले क्षेत्र में)।

इसलिए समाधान एक समग्र दृष्टिकोण में है जो बिजली उत्पादन से लेकर चिप आर्किटेक्चर और सॉफ्टवेयर तक डेटा केंद्रों के बुद्धिमान संचालन तक होता है।

4। श्रम बाजार पर एआई के प्रभाव कितने महत्वाकांक्षी हैं? नई नौकरियां कहां हैं और सबसे बड़े नुकसान की धमकी कहां हैं?

श्रम बाजार पर एआई के प्रभाव गहराई से महत्वाकांक्षी हैं और हमारे समय के सबसे अधिक चर्चा किए गए सामाजिक -आर्थिक प्रश्नों में से एक हैं। यह रचनात्मक विनाश का एक क्लासिक मामला है, जिसमें नौकरियां भी नष्ट हो जाती हैं और नए बनाए जाते हैं। यह एक शुद्ध नौकरी हत्यारा नहीं है, बल्कि एक शुद्ध नौकरी इंजन भी नहीं है।

सकारात्मक प्रभाव और नौकरी अधिग्रहण:

बुनियादी ढांचे का निर्माण और संचालन: डेटा केंद्रों के निर्माण में उछाल सीधे निर्माण श्रमिकों, इलेक्ट्रीशियन, इंजीनियरों और सुरक्षा कर्मियों के लिए हजारों कार्यस्थल बनाता है। इन उच्च जटिल प्रणालियों के संचालन और रखरखाव के लिए भी विशेष तकनीशियनों और आईटी विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है।

एआई विकास और अनुसंधान: एआई मॉडल को विकसित, प्रशिक्षित और परिष्कृत करने वाली प्रतिभाओं की मांग विस्फोट हो गई है। इसमें एआई शोधकर्ताओं, मशीन लर्निंग इंजीनियर, डेटा वैज्ञानिकों और तंत्रिका नेटवर्क के लिए विशेषज्ञ जैसी भूमिकाएं शामिल हैं। ये उच्च योग्य और अच्छी तरह से भुगतान की गई नौकरियां एआई उद्योग के मूल हैं।

नई नौकरी प्रोफाइल: एआई पूरी तरह से नए व्यवसाय बनाता है। एक प्रमुख उदाहरण प्रॉम्प्ट इंजीनियर है, एक व्यक्ति जो जेनेरिक एआई मॉडल के वांछित परिणामों को प्राप्त करने के लिए सर्वोत्तम संभव निर्देश (शीघ्र) तैयार करने में माहिर है। आगे नई भूमिकाएं एआई नैतिकता, एआई ऑडिटिंग और एआई कार्यान्वयन सलाह के क्षेत्रों में बनाई गई हैं।

उत्पादकता में वृद्धि: एआई एक ऐसे उपकरण के रूप में काम कर सकता है जो मानव श्रमिकों को अधिक उत्पादक बनाता है। एक प्रोग्रामर एआई कोपिलॉट के साथ एक तेज कोड लिख सकता है, एक डिजाइनर एआई छवि जनरेटर के साथ तेजी से डिजाइन बना सकता है, और एक बाज़ारिया एआई पाठ जनरेटर के साथ तेजी से अभियान विकसित कर सकता है। इससे आर्थिक विकास हो सकता है, जो बदले में अन्य क्षेत्रों में नई नौकरियां पैदा करता है।

नकारात्मक प्रभाव और नौकरी के नुकसान:

सबसे बड़ा खतरा संज्ञानात्मक नियमित कार्यों के स्वचालन पर आधारित है। ये ऐसी गतिविधियाँ हैं जिन्हें पहले सुरक्षित माना जाता था क्योंकि उन्हें बौद्धिक कार्यों की आवश्यकता होती है लेकिन अब इसे एआई सिस्टम द्वारा लिया जा सकता है। इन सबसे ऊपर, यह प्रभावित है:

डेटा विश्लेषण और रिपोर्टिंग: सरल डेटा विश्लेषण के क्षेत्र में कई कार्य, रिपोर्ट का निर्माण और सूचना का सारांश अब मानव विश्लेषकों की तुलना में तेजी से और अक्सर अधिक त्रुटि-मुक्त किया जा सकता है। इस क्षेत्र में जूनियर पदों को जोखिम में है।

ग्राहक सेवा और समर्थन: नवीनतम पीढ़ी के चैटबॉट्स और आवाज़ें जटिल ग्राहक पूछताछ को समझ और संपादित कर सकती हैं। यह कॉल सेंटरों में और पहले स्तर के समर्थन में बड़े पैमाने पर नौकरी में कटौती करता है।

सामग्री निर्माण और पाठ की स्थिति: सरल ग्रंथों, उत्पाद विवरण, सोशल मीडिया पोस्ट या यहां तक कि मानक पत्रकारिता मानक संदेश AI द्वारा उत्पन्न किए जा सकते हैं। यह सामग्री विपणन में, पाठ की स्थिति और प्रवेश पत्रकारिता में नौकरियों की धमकी देता है।

पैराल अलमारियों और प्रशासनिक गतिविधियाँ: KI सेकंड के मामले में भारी मात्रा में कानूनी दस्तावेजों, अनुबंधों और केस फाइलों की भारी मात्रा में खोज और सारांशित कर सकती है - एक ऐसा कार्य जो पहले वकीलों या युवा वकीलों द्वारा किया गया था।

भविष्य के लिए महत्वपूर्ण सवाल यह होगा कि क्या नई नौकरियों का निर्माण नौकरी के नुकसान की गति के साथ रख सकता है और क्या हमारी कंपनियां एआई युग की नई आवश्यकताओं के लिए श्रमिकों को योग्य बनाने के लिए आवश्यक रिट्रेनिंग और आगे की शिक्षा कार्यक्रम प्रदान करने में सक्षम हैं।

5। एनवीडिया एआई चिप्स के लिए बाजार पर हावी है। इस प्रभुत्व के बारे में कैसे आया और प्रतियोगिता एएमडी की तरह क्या भूमिका निभाती है?

एआई चिप बाजार में एनवीडिया का भारी प्रभुत्व एक संयोग नहीं है, लेकिन 15 साल पहले शुरू हुई एक दूरदर्शिता की रणनीति का परिणाम है। NVIDIA मूल रूप से गेमिंग उद्योग के लिए ग्राफिक्स प्रोसेसर (GPU) का निर्माता था। GPU की वास्तुकला, जिसे समानांतर में हजारों सरल गणनाओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है (एक स्क्रीन पर पिक्सेल को प्रस्तुत करने के लिए), मैट्रिक्स गुणन के प्रकार के लिए एकदम सही साबित हुआ जो गहरे सीखने के एल्गोरिदम के दिल का निर्माण करता है।

NVIDIA की सफलता के लिए निर्णायक कारक थे:

CUDA-सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम: NVIDIA का सबसे बड़ा रणनीतिक लाभ न केवल हार्डवेयर है, बल्कि सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म CUDA (कंप्यूट यूनिफाइड डिवाइस आर्किटेक्चर)। पहले से ही 2007 में प्रकाशित, CUDA डेवलपर्स ने सामान्य वैज्ञानिक और डेटा-गहन गणनाओं के लिए NVIDIA GPU का उपयोग करने के लिए बड़े पैमाने पर समानांतर गणना को सक्षम किया, न केवल ग्राफिक्स के लिए। इन वर्षों में, NVIDIA ने CUDA के आसपास पुस्तकालयों, उपकरणों और अनुकूलित एल्गोरिदम के एक विशाल, परिपक्व और मजबूत पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण किया है। एसीआई क्षेत्र में शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को इस पारिस्थितिकी तंत्र की आदत है। एक अन्य मंच में एक बदलाव भारी प्रयास से जुड़ा होगा, क्योंकि लाखों कोड लाइनों को फिर से लिखना होगा। यह एक मजबूत "लॉक-इन प्रभाव" बनाता है।

एआई पर प्रारंभिक ध्यान: एनवीडिया ने अपने प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में पहले और अधिक लगातार गहरी सीखने की क्षमता को मान्यता दी। उन्होंने अपने जीपीयू (जैसे टेंसर कोर) में विशेष हार्डवेयर सुविधाओं को विकसित किया, जो एआई वर्कलोड की जरूरतों के अनुरूप हैं, और विशेष रूप से एआई अनुसंधान समुदाय के लिए अपने उत्पादों का विपणन करते हैं।

निरंतर नवाचार: NVIDIA ने एक निर्दयी नवाचार चक्र की स्थापना की है और प्रत्येक 18-24 महीनों (जैसे पास्कल, वोल्टा, एम्पीयर, हॉपर, ब्लैकवेल) को बाजार में एक नया, बहुत अधिक शक्तिशाली चिप जनरेशन लाता है। प्रदर्शन में इन निरंतर वृद्धि से प्रतियोगियों को पकड़ना बेहद मुश्किल हो जाता है।

प्रतियोगिता, विशेष रूप से एएमडी (उन्नत माइक्रो डिवाइसेस) ने लंबे समय तक इस प्रवृत्ति को कम करके आंका है, लेकिन अब वह पकड़ता है। AMD की रणनीति NVIDIA के हार्डवेयर के लिए एक शक्तिशाली विकल्प की पेशकश करने पर केंद्रित है, विशेष रूप से डेटा सेंटर GPU (जैसे MI300X) से इसकी वृत्ति श्रृंखला के साथ। एएमडी की सबसे बड़ी चुनौती आपके हार्डवेयर ऑफ़र के लिए एक प्रतिस्पर्धी सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण करना है। आपका सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म ROCM CUDA का एक विकल्प होना चाहिए, लेकिन अभी तक परिपक्व, व्यापक या उपयोग करने में आसान नहीं है।

फिर भी, एएमडी के माध्यम से बढ़ती प्रतियोगिता महत्वपूर्ण महत्व है। यह एआई चिप्स के लिए अत्यधिक उच्च कीमतों को कम करने, आपूर्ति श्रृंखलाओं में विविधता लाने और नवाचार को आगे बढ़ाने में मदद कर सकता है। अन्य तकनीकी दिग्गज जैसे कि Google (आपके टीपीयू के साथ), अमेज़ॅन (ट्रेनियम और इनफेंटिया के साथ) और माइक्रोसॉफ्ट ने एनवीडिया पर अपनी निर्भरता को कम करने के लिए अपने स्वयं के एआई चिप्स का विकास किया, जिससे प्रतिस्पर्धी दबाव बढ़ता है।

सभी कंपनी मामलों के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत-वाइड एआई प्लेटफॉर्म का एकीकरण: Xpert.Digital

Ki-Gamechanger: सबसे लचीला AI प्लेटफ़ॉर्म-टेलर-निर्मित समाधान जो लागत को कम करते हैं, उनके निर्णयों में सुधार करते हैं और दक्षता बढ़ाते हैं

स्वतंत्र AI प्लेटफ़ॉर्म: सभी प्रासंगिक कंपनी डेटा स्रोतों को एकीकृत करता है

• यह AI प्लेटफ़ॉर्म सभी विशिष्ट डेटा स्रोतों के साथ बातचीत करता है
  • SAP, Microsoft, JIRA, CONFLUENCE, SALESFORCE, ZOOM, ड्रॉपबॉक्स और कई अन्य डेटा मैनेजमेंट सिस्टम
• फास्ट एआई एकीकरण: महीनों के बजाय घंटों या दिनों में कंपनियों के लिए दर्जी एआई समाधान
• लचीला बुनियादी ढांचा: अपने स्वयं के डेटा सेंटर (जर्मनी, यूरोप, स्थान की मुफ्त पसंद) में क्लाउड-आधारित या होस्टिंग

• उच्चतम डेटा सुरक्षा: कानून फर्मों में उपयोग सुरक्षित साक्ष्य है
• कंपनी डेटा स्रोतों की एक विस्तृत विविधता का उपयोग करें
• अपने स्वयं के या विभिन्न एआई मॉडल का विकल्प (डी, ईयू, यूएसए, सीएन)

चुनौतियां कि हमारे एआई प्लेटफॉर्म को हल करता है

• पारंपरिक एआई समाधानों की सटीकता की कमी
• डेटा संरक्षण और संवेदनशील डेटा का सुरक्षित प्रबंधन
• व्यक्तिगत एआई विकास की उच्च लागत और जटिलता
• योग्य एआई की कमी
• मौजूदा आईटी सिस्टम में एआई का एकीकरण

इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• सभी कंपनी मामलों के लिए एक स्वतंत्र और क्रॉस-डेटा स्रोत-वाइड एआई प्लेटफॉर्म का एआई एकीकरण

6। अमेरिकी सरकार चीन की प्रगतिशील एआई चिप्स तक पहुंच को सीमित करने की कोशिश करती है। ये निर्यात नियंत्रण कैसे काम करते हैं और वे वास्तव में कितने प्रभावी हैं?

एआई चिप्स के लिए अमेरिकी निर्यात नियंत्रण चीन के साथ भू -राजनीतिक और तकनीकी दौड़ में एक केंद्रीय साधन है। घोषित लक्ष्य चीन के सैन्य कौशल, इसकी निगरानी प्रौद्योगिकियों और इसके सामान्य एआई प्रबंधन की स्थिति को आवश्यक उच्च प्रदर्शन वाले हार्डवेयर तक पहुंच को रोककर धीमा करना है।

नियंत्रण कैसे काम करता है:

अमेरिकी व्यापार मंत्रालय द्वारा प्रबंधित नियंत्रण विशिष्ट तकनीकी बिजली सीमा को परिभाषित करते हैं। इन थ्रेसहोल्ड से अधिक जो चिप्स एक विशेष लाइसेंस के बिना चीन (और अन्य देशों को संदिग्ध के रूप में वर्गीकृत) को निर्यात नहीं किया जाना चाहिए। सबसे महत्वपूर्ण मानदंड हैं:

कंप्यूटिंग पावर: अंकगणित संचालन की अधिकतम संख्या जो एक चिप प्रति सेकंड (TFLOPS या PETA फ्लॉप में मापा जाता है) को ले जा सकता है।

ट्रांसफर स्पीड (इंटरकनेक्ट स्पीड): जिस गति से कई चिप्स एक दूसरे के साथ संवाद कर सकते हैं। यह बड़े एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण है, जिसमें हजारों चिप्स को एक साथ काम करना पड़ता है।

प्रभावशीलता और परिधि रणनीतियों की चुनौती:

इन नियंत्रणों की प्रभावशीलता गहन बहस का विषय है। एक क्लासिक कैट-एंड-माउस गेम शो:

"निर्यात-अनुपालन" चिप्स: पहले नियंत्रण के जवाब में, एनवीडिया ने चीनी बाजार के लिए अपने चिप्स के विशेष, थोड़े थ्रॉटल्ड संस्करण (जैसे ए 800 और एच 800) विकसित किए। ये पावर थ्रेसहोल्ड के ठीक नीचे थे और उन्हें कानूनी रूप से निर्यात किया जा सकता था। जब अमेरिकी सरकार ने नियंत्रणों को कड़ा किया और इन चिप्स को भी अवरुद्ध कर दिया, तो एनवीडिया ने एक नई पीढ़ी की घोषणा की और भी अधिक अनुकूलित चिप्स, जैसे कि एच 20। ये चिप्स उनके प्रदर्शन में काफी कम हो जाते हैं, विशेष रूप से चिप-टू-चिप संचार में जो बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

"4 वां सबसे अच्छा" दृष्टिकोण: संयुक्त राज्य अमेरिका की रणनीति यह है कि चीन को एआई चिप्स मिलता है, लेकिन बिल्कुल सबसे अच्छा नहीं है। एक रिपोर्ट के अनुसार, चीन लगभग केवल "चौथा सर्वश्रेष्ठ" तकनीक उपलब्ध है। यह चीन को धीमा कर देता है, लेकिन इसे रोकता नहीं है। यह चीनी कंपनियों को कम कुशल हार्डवेयर के साथ काम करने के लिए मजबूर करता है, जो प्रशिक्षण और विकास को अधिक महंगा और समय -समय पर काम करता है।

ग्रे बाजार और तस्करी: एक समृद्ध काले बाजार की खबरें हैं, जिस पर शक्तिशाली एनवीडिया चिप्स को तीसरे देशों में चीन में तस्करी की जाती है, यद्यपि छोटी मात्रा में और अधिक कीमतों पर।

घरेलू उद्योग का पाठ्यक्रम: अमेरिकी प्रतिबंधों का शायद सबसे महत्वपूर्ण दीर्घकालिक एपिसोड यह है कि वे बड़े पैमाने पर चीन को अपने स्वयं के, स्वतंत्र अर्धचालक उद्योग का निर्माण करने के लिए प्रेरित करते हैं। Huawei (Ascend Chip के साथ) और अन्य जैसी चीनी कंपनियां प्रतिस्पर्धी AI चिप्स को विकसित करने और उत्पादन करने के लिए बड़े पैमाने पर राज्य सब्सिडी प्राप्त करती हैं। यहां तक कि अगर वे कई वर्षों के लिए एनवीडिया के पीछे तकनीकी रूप से हैं, तो अमेरिकी मुद्रण चीन को आत्मनिर्भरता के लिए मजबूर करता है। लंबी अवधि में, अमेरिकी प्रतिबंध अनजाने में एक शक्तिशाली प्रतियोगी बना सकते हैं।

सारांश में, यह कहा जा सकता है कि चीन की प्रगति को धीमा करने और इसे एक तकनीकी नुकसान देने के लिए निर्यात नियंत्रण कम से मध्यम अवधि में प्रभावी है। हालांकि, लंबी अवधि में, आपको चीन की अपनी अभिनव शक्ति को बढ़ावा देने और वैश्विक प्रौद्योगिकी परिदृश्य को और विभाजित करने का जोखिम है।

के लिए उपयुक्त:

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस | AI Angstmacherei के साथ अमेरिकी कंपनियों की विपणन रणनीति

7। "एआई दौड़" से क्या मतलब है और एआई पूर्व-प्रतिरोध के लिए इस दौड़ में कौन से भू-राजनीतिक आयाम हैं?

उत्तर: शब्द "एआई रेस" (एआई रेस), जिसका उपयोग डोनाल्ड ट्रम्प द्वारा अन्य चीजों के साथ प्रमुखता से किया जाता है, राष्ट्रों के बीच गहन वैश्विक प्रतिस्पर्धा का वर्णन करता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और अनुप्रयोग में प्रबंधन की स्थिति के बारे में है। यह दौड़ सिर्फ एक आर्थिक प्रतिस्पर्धा से बहुत अधिक है; उनके पास गहरा भू -राजनीतिक, सैन्य और वैचारिक आयाम हैं, जिनकी तुलना अक्सर शीत युद्ध के दौरान अंतरिक्ष में दौड़ से की जाती है।

इस दौड़ के केंद्रीय आयाम हैं:

आर्थिक प्रभुत्व: एआई विकास का नेतृत्व करने वाला राष्ट्र एक विशाल आर्थिक लाभ प्राप्त करने की उम्मीद है। केआई में लगभग सभी आर्थिक क्षेत्रों में उत्पादकता में क्रांति लाने की क्षमता है, विनिर्माण से लेकर वित्तीय सेवाओं तक स्वास्थ्य सेवा तक। प्रमुख एआई राष्ट्र भविष्य के प्लेटफार्मों, मानकों और कंपनियों को नियंत्रित करेंगे और इस प्रकार समृद्धि और प्रभाव को सुरक्षित करेंगे। Google, मेटा, Microsoft और Nvidia जैसे अपने तकनीकी दिग्गजों के साथ यूएसए वर्तमान में स्पष्ट रूप से लीड में हैं।

सैन्य श्रेष्ठता: एआई भविष्य के युद्ध के मैदान को बदल देता है। इसका उपयोग स्वायत्त हथियार प्रणालियों (ड्रोन स्वार्म्स, रोबोट) के लिए, खुफिया विश्लेषण (वास्तविक समय में उपग्रह छवियों और संचार का मूल्यांकन) के लिए, साइबर सुरक्षा के लिए और कमांड और कंट्रोल सिस्टम के लिए किया जाता है। एआई में एक सैन्य श्रेष्ठता 21 वीं सदी में राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए महत्वपूर्ण माना जाता है। यह चिप प्रतिबंधों के माध्यम से चीन के सैन्य एआई विकास में बाधा डालने के अमेरिकी प्रयासों का एक मुख्य कारण है।

तकनीकी संप्रभुता: निर्भरता की बढ़ती चिंता है। जर्मनी और यूरोपीय संघ जैसे देश समग्र रूप से अपनी एआई क्षमता और बुनियादी ढांचे का निर्माण करने का प्रयास करते हैं ताकि हम पूरी तरह से अमेरिका या चीनी प्रौद्योगिकियों पर निर्भर न हों। यह "तकनीकी संप्रभुता" यह सुनिश्चित करने के लिए है कि आप महत्वपूर्ण डिजिटल इन्फ्रास्ट्रक्चर का नियंत्रण रखें और यूरोपीय मूल्यों (जैसे डेटा सुरक्षा में) के आधार पर अपने स्वयं के नियमों को लागू करें।

सामान्य और नैतिक नेतृत्व: जो कोई भी अग्रणी एआई शक्ति है, उसके पास एआई के उपयोग के लिए वैश्विक मानदंडों और नियमों को आकार देने का सबसे बड़ा अवसर है। संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोप अक्सर एआई के लिए एक मानवीय, लोकतांत्रिक और नैतिक दृष्टिकोण पर जोर देते हैं। इसके विपरीत, यह आशंका है कि चीन एआई-आधारित सत्तावादी निगरानी और सामाजिक नियंत्रण के एक मॉडल का निर्यात कर सकता है। "एआई रेस" भी मूल्य प्रणालियों के लिए एक दौड़ है।

"संयुक्त राज्य अमेरिका को नेतृत्व में रखने" की आवश्यकता पर जोर देने के लिए ट्रम्प का बयान इस तरह के सोचने का लक्षण है। यह इस विश्वास को दर्शाता है कि एसीआई क्षेत्र में नेतृत्व राष्ट्रीय प्राथमिकता का सवाल है जो आने वाली सदी में आर्थिक समृद्धि, सैन्य सुरक्षा और वैश्विक प्रभाव पर निर्णय लेता है।

के लिए उपयुक्त:

• बस एआई मॉडल समझाया: एआई, वॉयस मॉडल और तर्क की मूल बातें समझें

8। वित्तीय सेवाओं और खुदरा जैसे क्षेत्रों में पहले से ही KI का उपयोग कितना ठोस है?

उत्तर: वित्तीय सेवाओं और खुदरा क्षेत्रों को पहले से ही गहराई से लंगर डाला गया है और एक शुद्ध प्रयोग की स्थिति को छोड़ दिया है। यह दक्षता, निजीकरण और जोखिम प्रबंधन के लिए एक निर्णायक उपकरण बन गया है।

वित्तीय क्षेत्र में:

डेटा-आधारित निर्णय: एआई सिस्टम, जैसे कि एंथ्रोपिक द्वारा विकसित क्लाउड मॉडल, भारी मात्रा में असंरचित डेटा का विश्लेषण कर सकता है जिसे मानव विश्लेषकों के लिए महारत हासिल नहीं की जा सकती है। इसमें वित्तीय समाचार, विश्लेषक रिपोर्ट, सोशल मीडिया मूड और त्रैमासिक रिपोर्ट शामिल हैं। एआई दूसरे रुझानों, जोखिमों और अवसरों के एक मामले में इसे निकाल सकता है और इस प्रकार निवेश बैंकरों और फंड मैनेजरों को निर्णय लेने के लिए अधिक सूचित आधार पर प्रदान कर सकता है।

एल्गोरिथम व्यापार: उच्च आवृत्ति ट्रेडिंग कंपनियां मिलीसेकंड में उतार -चढ़ाव और व्यापारिक निर्णय लेने के लिए वर्षों से एआई का उपयोग कर रही हैं। आधुनिक एआई मॉडल और भी अधिक जटिल पैटर्न को पहचान सकते हैं और आगे की दिखने वाली व्यापार रणनीतियों को विकसित कर सकते हैं।

क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन: बैंक आवेदकों की साख का आकलन करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। एआई मॉडल पारंपरिक स्कोरिंग मॉडल की तुलना में बहुत अधिक डेटा बिंदुओं को ध्यान में रख सकते हैं, जिससे अधिक सटीक जोखिम पूर्वानुमान हो सकते हैं। हालांकि, यह पूर्वाग्रह (पूर्वाग्रह) के जोखिम को भी परेशान करता है जब प्रशिक्षण डेटा ऐतिहासिक भेदभाव को दर्शाता है।

धोखाधड़ी मान्यता: एआई बेहद प्रभावी है जब असामान्य पैटर्न को पहचानते हैं जो धोखाधड़ी का संकेत देते हैं, उदा। B. क्रेडिट कार्ड लेनदेन या बीमा दावों में। यह वास्तविक समय में संदिग्ध गतिविधियों को चिह्नित कर सकता है और इस प्रकार वित्तीय क्षति को रोक सकता है।

रिटेल में:

हाइपर-पर्सनलाइज़ेशन: यह शायद एआई का सबसे अधिक दिखाई देने वाला उपयोग है। अमेज़ॅन और Shopify जैसी कंपनियां हर ग्राहक के लिए खरीदारी के अनुभव को व्यक्तिगत रूप से डिजाइन करने के लिए AI का उपयोग करती हैं। AI व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशों को प्रदर्शित करने, दर्जी विपणन ईमेल भेजने और यहां तक कि प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए वेबसाइट पर उत्पादों की व्यवस्था को अनुकूलित करने के लिए पिछली खरीद और सर्फिंग व्यवहार का विश्लेषण करता है।

गतिशील मूल्य निर्धारण: एआई सिस्टम वास्तविक समय में कीमतों को अनुकूलित कर सकता है, जैसे कि मांग, इन्वेंट्री, प्रतियोगी मूल्य और यहां तक कि दिन के समय जैसे कारकों के आधार पर।

आपूर्ति श्रृंखला का अनुकूलन: KI पारंपरिक तरीकों की तुलना में कुछ उत्पादों की मांग की भविष्यवाणी करता है। यह खुदरा विक्रेताओं को अपनी इन्वेंट्री को अनुकूलित करने, अतिरिक्त स्टैंड से बचने के लिए और यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि लोकप्रिय उत्पाद हमेशा उपलब्ध हैं।

एआई-समर्थित ग्राहक सेवा चैटबॉट्स: आधुनिक चैटबॉट्स उत्पादों, डिलीवरी की स्थिति या वापसी की स्थिति के बारे में ग्राहकों के सवालों के जवाब दे सकते हैं और इस प्रकार मानव सेवा कर्मचारियों को राहत देते हैं।

दोनों क्षेत्रों में, एआई एक शक्तिशाली गुणक के रूप में कार्य करता है जो कंपनियों को उनके द्वारा एकत्र किए गए डेटा की बाढ़ से एक वास्तविक व्यावसायिक मूल्य खींचने में सक्षम बनाता है।

9। क्या क्रांतिकारी प्रगति स्वास्थ्य और चिकित्सा में एआई को सक्षम बनाती है?

उत्तर: हेल्थकेयर सिस्टम उन क्षेत्रों में से एक है जिनमें एआई में मानव जीवन को सीधे सुधारने और बचाने की सबसे बड़ी क्षमता है। एआई की चिकित्सा डेटा में जटिल पैटर्न को पहचानने की क्षमता जो मानव आंख के लिए अदृश्य हैं, वह ग्राउंडब्रेकिंग अनुप्रयोगों की ओर ले जाती है:

इमेजिंग (रेडियोलॉजी) में निदान: यह सबसे उन्नत क्षेत्रों में से एक है। एआई एल्गोरिदम जिन्हें लाखों चिकित्सा छवियों (एमआरआई, सीटी, एक्स-रे) में प्रशिक्षित किया गया है, वे अक्सर मानव रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में पहले और अधिक सटीक रोगों के संकेतों को पहचान सकते हैं।

स्तन कैंसर निदान: एआई सिस्टम मैमोग्राफी का विश्लेषण कर सकते हैं और उच्च परिशुद्धता के साथ संदिग्ध क्षेत्रों को चिह्नित कर सकते हैं। अध्ययनों से पता चला है कि एआई रेडियोलॉजिस्ट के कार्यभार को कम कर सकता है और ट्यूमर की पहचान दर में सुधार कर सकता है।

अग्नाशय के अल्सर का निदान: एआई का उपयोग स्कैन पर संभावित रूप से घातक अल्सर की पहचान करने के लिए किया जाता है, जो महत्वपूर्ण है, क्योंकि अग्नाशयी कैंसर अक्सर केवल एक देर से, टर्मिनल चरण में खोजा जाता है।

अमेरिकन कॉलेज ऑफ रेडियोलॉजी (एसीआर) ने रेडियोलॉजी में एआई के आर्थिक और नैदानिक प्रभावों की जांच करने के लिए अपनी खुद की समिति की स्थापना की, जो इस तकनीक के महत्व को रेखांकित करता है।

वैयक्तिकृत चिकित्सा: एआई एक रोगी के आनुवंशिक डेटा, उसकी जीवन शैली कारकों और उसके चिकित्सा इतिहास का विश्लेषण कर सकता है ताकि दर्जी -उपचार योजनाएं बनाने के लिए। यह अनुमान लगा सकता है कि कौन सा रोगी एक निश्चित दवा का सबसे अच्छा जवाब देगा और इस प्रकार उपचारों की प्रभावशीलता को बढ़ाता है और दुष्प्रभावों को कम करता है।

सक्रिय पदार्थ खोज और विकास: नई दवा विकसित करने की प्रक्रिया बेहद लंबी और महंगी है। AI आणविक संरचनाओं का विश्लेषण और भविष्यवाणी करके इस प्रक्रिया को काफी तेज कर सकता है, उनमें से एक निश्चित बीमारी के खिलाफ संभावित सक्रिय तत्व के रूप में माना जा सकता है।

ऑपरेटिव सपोर्ट: एआई सिस्टम स्क्रीन पर शारीरिक संरचनाओं को उजागर करके या जोखिमों की चेतावनी देकर संचालन के दौरान सर्जनों पर वास्तविक समय की प्रतिक्रिया दे सकता है।

भारी क्षमता के बावजूद, संवेदनशील स्वास्थ्य डेटा के लिए डेटा सुरक्षा, एआई सिस्टम की आधिकारिक अनुमोदन की आवश्यकता और गलतफहमी की स्थिति में अंतिम जिम्मेदारी के सवाल जैसी चुनौतियां भी हैं।

10। की शिक्षा, कृषि या धर्म जैसे अप्रत्याशित क्षेत्रों में अपना रास्ता कैसे खोजता है?

उत्तर: एआई के सर्वव्यापीता को इस तथ्य से दिखाया गया है कि यह तेजी से उन क्षेत्रों में भी प्रवेश करता है जो तुरंत उच्च तकनीक से जुड़े नहीं हैं।

शिक्षा: एआई में शिक्षा को निजीकृत करने की क्षमता है। एआई ट्यूटर सिस्टम प्रत्येक व्यक्तिगत छात्र की सीखने की गति के अनुकूल हो सकता है, अतिरिक्त अभ्यास प्रदान कर सकता है जहां यह आवश्यक है और शिक्षकों को अपनी कक्षाओं की सीखने की प्रगति को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है। एक ही समय में बड़ी चुनौतियां हैं: आप एआई-जनित होमवर्क से कैसे निपटते हैं? आप छात्रों को प्रौद्योगिकी की एक महत्वपूर्ण हैंडलिंग कैसे व्यक्त करते हैं? तथ्य यह है कि आधे से अधिक अमेरिकी राज्यों ने स्कूलों में एआई के उपयोग के लिए दिशानिर्देश प्रकाशित किए हैं, इस विषय की तात्कालिकता और प्रासंगिकता दिखाते हैं। विश्वविद्यालयों ने शिक्षण और अनुसंधान में एआई से निपटने के लिए एक रणनीति विकसित करने के लिए विशेष समितियों की स्थापना की।

कृषि: सटीक कृषि आय को अधिकतम करने और पानी, उर्वरक और कीटनाशकों जैसे संसाधनों के उपयोग को कम करने के लिए एआई का उपयोग करती है। एआई-आधारित सिस्टम किसानों को फसल सिफारिशों को अनुकूलित करने के लिए उपग्रहों, ड्रोन और फर्श सेंसर के डेटा का विश्लेषण करते हैं। आप इष्टतम फसल समय की भविष्यवाणी कर सकते हैं, प्रारंभिक चरण में पौधों की बीमारियों को पहचान सकते हैं या व्यक्तिगत क्षेत्र वर्गों के लिए सिंचाई की आवश्यकता को ठीक से नियंत्रित कर सकते हैं।

धर्म: आध्यात्मिक और धार्मिक क्षेत्र में नए अनुप्रयोग भी बनाए जाते हैं। Bible.ai जैसे ऐप्स उपयोगकर्ताओं को पवित्र ग्रंथों के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाने के लिए AI का उपयोग करते हैं। एआई को बाइबल के बारे में सवाल पूछा जा सकता है ("बाइबल क्षमा के बारे में क्या कहती है?"), जटिल मार्ग बताए गए हैं या विषयगत अध्ययन योजनाएं हैं। यह धार्मिक सामग्री से निपटने के एक नए रूप का प्रतिनिधित्व करता है जो पारंपरिक तरीकों को पूरक करता है।

स्वायत्त ड्राइविंग और परिवहन: यह क्षेत्र अप्रत्याशित नहीं है, लेकिन नवीनतम विकास बाजार का एक समेकन दिखाते हैं। स्वायत्त ट्रक प्रौद्योगिकी के लिए एक कंपनी, Pronto.ai द्वारा खनन स्वचालन विशेषज्ञ Safeai का अधिग्रहण, इंगित करता है कि विशेष niches (जैसे खनन, जहां स्वायत्त वाहन पहले से ही उपयोग में हैं) से विशेषज्ञता अब लंबी दूरी के परिवहन जैसे व्यापक अनुप्रयोगों में स्थानांतरित की जा रही है।

इन उदाहरणों से पता चलता है कि एआई एक अलग तकनीक नहीं है, बल्कि एक सार्वभौमिक बुनियादी तकनीक है जिसमें गतिविधि के लगभग हर मानव क्षेत्र में काम करने के तरीके को बदलने की क्षमता है।

11। एआई मॉडल से क्या ठोस सामाजिक जोखिम शुरू होते हैं, विशेष रूप से पूर्वाग्रह (पूर्वाग्रह) और विघटन के संबंध में?

उत्तर: विशाल अवसरों के अलावा, एआई काफी जोखिम उठाता है जो हमारे समाजों की स्थिरता और निष्पक्षता को खतरे में डाल सकता है। सबसे गंभीर समस्याओं में से दो पूर्वाग्रह और विघटन हैं।

Begalness (पूर्वाग्रह):

AI सिस्टम स्वाभाविक रूप से उद्देश्य नहीं हैं। आप उस डेटा से सीखेंगे जिसके साथ आप प्रशिक्षित हैं। यदि इस डेटा में ऐतिहासिक या सामाजिक पूर्वाग्रह होते हैं, तो एआई न केवल इन पूर्वाग्रहों को पुन: पेश करेगा, बल्कि अक्सर उन्हें मजबूत भी करेगा। इसके खतरनाक परिणाम हैं:

आपराधिक अभियोजन: यदि एआई को अपराध के जोखिमों की भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक रूप से विकृत पुलिस अधिकारियों के साथ प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह कुछ जिलों या जातीय समूहों को जोखिम भरे के रूप में गलत तरीके से वर्गीकृत कर सकता है। इससे भेदभावपूर्ण पुलिस का काम और अन्यायपूर्ण विश्वास हो सकता है।

उधार और रवैया: एक एआई जो क्रेडिट एप्लिकेशन या एप्लिकेशन पर निर्णय लेता है, वह अपने लिंग, मूल या पोस्टकोड के कारण आवेदकों के साथ अनजाने में भेदभाव कर सकता है यदि वे प्रशिक्षण डेटा में पैटर्न पाते हैं जो पिछले भेदभावपूर्ण निर्णयों के साथ सहसंबंधित हैं।

मेडिकल डायग्नोस्टिक्स: यदि एआई मॉडल को मुख्य रूप से एक निश्चित जातीय समूह द्वारा डेटा के साथ प्रशिक्षित किया गया है, तो अन्य समूहों में इसकी नैदानिक सटीकता काफी खराब हो सकती है।

पूर्वाग्रह की समस्या को हल करना मुश्किल है, क्योंकि यह अक्सर सामाजिक डेटा संरचनाओं में गहराई से निहित होता है। इसके लिए सावधानीपूर्वक डेटा चयन, एआई सिस्टम की निरंतर समीक्षा और फेयरनेस मेट्रिक्स के विकास की आवश्यकता होती है।

विघटन:

जनरेटिव एआई ने नाटकीय रूप से सरलीकृत किया है और नकली सामग्री के निर्माण की खोज की है - इसलिए "डीपफेक" (चित्र, वीडियो) और "नकली समाचार" (ग्रंथों) को। जोखिम भारी हैं:

राजनीतिक अस्थिरता: एआई का उपयोग चुनावों में हेरफेर करने के लिए, राजनीतिक प्रतिद्वंद्वी को बदनाम करने या सामाजिक विभाजन को गहरा करने के लिए, लेकिन झूठी खबर, चित्रों या वीडियो के बड़े पैमाने पर सृजन के लिए किया जा सकता है। एक राजनेता के एक नकली वीडियो की कल्पना करें, जो चुनाव से कुछ समय पहले प्रकाशित होगा।

विश्वास का क्षरण: यदि वास्तविक और नकली सामग्री के बीच अंतर करना मुश्किल होता जा रहा है, तो मीडिया में सामान्य ट्रस्ट, संस्थानों और यहां तक कि धारणा को कम किया जा सकता है।

धोखाधड़ी और जबरन वसूली: एआई-समर्थित भाषा संश्लेषण का उपयोग किसी व्यक्ति की आवाज को क्लोन करने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, धोखेबाज रिश्तेदारों को बुला सकते हैं और पैसे को ब्लैकमेल करने के लिए एक आपातकालीन दिखावा कर सकते हैं ("पोते ट्रिक 2.0")।

विघटनकारी संयोग का मुकाबला करने के लिए तकनीकी समाधानों के संयोजन की आवश्यकता होती है (जैसे कि एआई-जनित सामग्री की पहचान के लिए डिजिटल वॉटरमार्क), जनसंख्या और नियामक उपायों में मीडिया साक्षरता में वृद्धि हुई है।

एआई और एक्सआर 3डी रेंडरिंग मशीन: एक व्यापक सेवा पैकेज, आर एंड डी एक्सआर, पीआर और एसईएम में एक्सपर्ट.डिजिटल की पांच गुना विशेषज्ञता - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

एक्सपर्ट.डिजिटल को विभिन्न उद्योगों का गहन ज्ञान है। यह हमें ऐसी अनुकूलित रणनीतियाँ विकसित करने की अनुमति देता है जो आपके विशिष्ट बाज़ार खंड की आवश्यकताओं और चुनौतियों के अनुरूप होती हैं। बाजार के रुझानों का लगातार विश्लेषण करके और उद्योग के विकास का अनुसरण करके, हम दूरदर्शिता के साथ कार्य कर सकते हैं और नवीन समाधान पेश कर सकते हैं। अनुभव और ज्ञान के संयोजन के माध्यम से, हम अतिरिक्त मूल्य उत्पन्न करते हैं और अपने ग्राहकों को निर्णायक प्रतिस्पर्धी लाभ देते हैं।

इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• एक पैकेज में Xpert.Digital की 5x विशेषज्ञता का उपयोग करें - केवल €500/माह से शुरू

12। एआई मॉडल में यहूदी-विरोधीवाद जैसी समस्याग्रस्त सामग्री पर रिपोर्टें हैं। इसके बारे में कैसे आता है और इसके बारे में क्या किया जाता है?

एआई मॉडल में एंटी-सेमिटिज्म और अन्य घृणित सामग्री की घटना जैसे कि ग्रोक फ्रॉम एक्सएआई से इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के तरीके का एक सीधा और चिंताजनक परिणाम है।

यह कैसे होता है:

इंटरनेट से बड़ी मात्रा में पाठ को संसाधित करके बड़े वॉयस मॉडल (LLMS) सीखें। हालांकि, इंटरनेट एक क्यूरेट, स्वच्छ स्थान नहीं है। इसमें मानव जाति का एकत्र ज्ञान शामिल है, लेकिन इसके सबसे काले पक्ष भी: अभद्र भाषा, साजिश के सिद्धांत, नस्लवाद और साथ ही विरोधीवाद भी। एआई मॉडल इस घृणित सामग्री के पैटर्न, संघों और भाषा को सीखता है और साथ ही यह कविताओं को लिखना या वैज्ञानिक अवधारणाओं की व्याख्या करना सीखता है। लक्षित काउंटरमेशर्स के बिना, यह अनुरोध पर इन सीखी गई समस्याग्रस्त सामग्री को पुन: पेश करेगा या यहां तक कि अपने नए एंटी -सेमिटिक रूढ़ियों को उत्पन्न करेगा। यह जोखिम ग्रोक जैसे मॉडलों के लिए और भी अधिक हो सकता है, जो विशेष रूप से एक अधिक उत्तेजक और कम फ़िल्टर किए गए "व्यक्तित्व प्रोफ़ाइल" के साथ विकसित किए गए थे।

इसके खिलाफ क्या किया जाता है:

एआई मॉडल के डेवलपर्स इस समस्या के बारे में जानते हैं और सह-एमआईटी के लिए विभिन्न तकनीकों को लागू करते हैं, भले ही उनमें से कोई भी सही न हो:

डेटा फ़िल्टरिंग: स्पष्ट रूप से घृणित या विषाक्त सामग्री के प्रशिक्षण डेटा को साफ करने के लिए प्रशिक्षण से पहले एक प्रयास किया जाता है। हालांकि, यह एक बहुत बड़ी चुनौती है जब यह डेटा रिकॉर्ड के सरासर आकार की बात आती है।

ललित ट्यूनिंग और "संवैधानिक एआई": प्रारंभिक प्रशिक्षण के बाद, मॉडल एक दूसरे चरण में "ठीक समायोजित" है। यह विशेष रूप से क्यूरेट, उच्च -गुणवत्ता और नैतिक रूप से हानिरहित उदाहरणों के साथ प्रशिक्षित है। एंथ्रोपिक से "संवैधानिक एआई" जैसे दृष्टिकोण एक कदम आगे: एआई को नैतिक सिद्धांतों (एक "संविधान") की एक श्रृंखला दी जाती है, जहां इसे अपने स्वयं के उत्तरों का मूल्यांकन और सही करना चाहिए।

मानव प्रतिक्रिया (RLHF) से सुदृढीकरण सीखना: इस प्रक्रिया में, मानव परीक्षक AI मॉडल के उत्तर का मूल्यांकन करते हैं। उत्तर जो सहायक, हानिरहित और ईमानदार के रूप में वर्गीकृत किए गए हैं, उन्हें "पुरस्कृत" किया जाता है, जबकि समस्याग्रस्त उत्तर "दंडित" होते हैं। मॉडल सीखता है कि किस तरह के उत्तर वांछित हैं और जिनसे बचा जाना चाहिए।

आउटपुट पर सामग्री फ़िल्टर: फ़िल्टर को अक्सर रक्षा की अंतिम पंक्ति के रूप में उपयोग किया जाता है जो उपयोगकर्ता को आउटपुट होने से पहले AI से प्रतिक्रिया की जांच करते हैं। यदि उत्तर को घृणित, खतरनाक या अन्यथा अनुचित तरीके से वर्गीकृत किया गया है, तो इसे अवरुद्ध किया जाता है और एक मानक उत्तर द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है (जैसे "मैं इस प्रश्न का उत्तर नहीं दे सकता")।

इन प्रयासों के बावजूद, यह एक निरंतर संघर्ष है। विरोधियों को हमेशा सुरक्षा फिल्टर ("जेलब्रेकिंग") से बचने के लिए नए तरीके मिलते हैं। मजबूत, नैतिक रूप से पूर्ण एआई सिस्टम का विकास उद्योग की केंद्रीय तकनीकी और नैतिक चुनौतियों में से एक है।

13। एआई मॉडल के लिए "मतिभ्रम" क्या हैं और वे एक गंभीर समस्या क्यों हैं?

उत्तर: "मतिभ्रम" शब्द एक ऐसी घटना का वर्णन करता है जिसमें एक एआई मॉडल तथ्यों को आविष्कार करता है, उन स्रोतों को उद्धृत करता है जो मौजूद नहीं हैं या उत्पन्न जानकारी जो पूरी तरह से गलत है, लेकिन भाषाई रूप से आश्वस्त और आत्मविश्वास से भरा है। यह समझना महत्वपूर्ण है कि एआई मानव अर्थों में "झूठ" नहीं है, क्योंकि इसकी कोई चेतना या इरादा नहीं है। बल्कि, मतिभ्रम एक व्यवस्थित त्रुटि है जो एलएलएम की कार्यक्षमता से उत्पन्न होती है।

क्यों मतिभ्रम होता है:

एक एलएलएम अनिवार्य रूप से शब्द परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एक उच्च विकसित मशीन है। यह वास्तव में "पता" नहीं है कि क्या सच है या गलत है। यह पता चला है कि एक सुसंगत और प्रशंसनीय रूप से ध्वनि वाले पाठ बनाने के लिए किन शब्दों को सांख्यिकीय रूप से सांख्यिकीय रूप से पालन करने की संभावना है। यदि मॉडल को किसी प्रश्न के लिए अपने प्रशिक्षण डेटा में एक स्पष्ट उत्तर नहीं मिलता है या यदि अनुरोध अस्पष्ट है, तो यह सांख्यिकीय रूप से सबसे अधिक संभावना को उत्पन्न करके अंतराल को भरता है लेकिन संभवतः वास्तव में यह गलत शब्द अनुक्रम है। यह एक उत्तर "आविष्कार" करता है जो भाषाई रूप से सही और शैलीगत रूप से फिटिंग प्रतीत होता है।

आप एक गंभीर समस्या क्यों हैं:

AI की झूठी जानकारी को आत्मविश्वास से पेश करने की क्षमता आवेदन के कई क्षेत्रों में बेहद खतरनाक है:

दवा और अधिकार: यदि कोई डॉक्टर एआई की सलाह देता है और यह एक असमर्थ दवा या गलत खुराक का सुझाव देता है, तो इसके घातक परिणाम हो सकते हैं। यदि कोई वकील अनुसंधान के लिए एआई का उपयोग करता है और इन आविष्कार किए गए अदालती निर्णयों या कानून पैराग्राफ को उद्धृत करता है, तो इसमें लागत और कानूनी परिणामों की प्रक्रिया हो सकती है।

विज्ञान और शिक्षा: एक छात्र जो घर के काम के लिए एआई का उपयोग करता है, वह अनजाने में तथ्यात्मक तथ्यों और स्रोतों को अपने काम में ले सकता है और इस तरह झूठे ज्ञान का प्रसार करता है।

सामान्य जानकारी: यदि उपयोगकर्ता एआई चैटबॉट को सूचना के विश्वसनीय स्रोत के रूप में मानते हैं, तो मतिभ्रम आम जनता में गलत सूचना के तेजी से वितरण में योगदान कर सकता है।

मतिभ्रम का मुकाबला करना एआई अनुसंधान में शीर्ष प्राथमिकताओं में से एक है। समाधान दृष्टिकोणों में सत्यापित, वर्तमान ज्ञान डेटाबेस (पुनर्प्राप्ति-अगस्त पीढ़ी, आरएजी), एआई की क्षमता में सुधार, अपने स्वयं के ज्ञान सीमाओं को पहचानने और "मुझे नहीं पता" के साथ-साथ तथ्य जांच के लिए तंत्र के कार्यान्वयन को शामिल करने के लिए एआई मॉडल का कनेक्शन शामिल है। जब तक यह समस्या हल नहीं हो जाती, तब तक एआई सिस्टम के परिणामों का एक महत्वपूर्ण और सत्यापन योग्य हैंडलिंग आवश्यक है।

14। शब्द "एजेंटिक एआई" महत्व में बढ़ रहा है। इसका क्या मतलब है और इस तकनीक में क्या क्षमता है?

उत्तर: "एजेंटिक एआई" (जर्मन में, उदाहरण के लिए: "अभिनय एआई" या "एजेंट-आधारित एआई") जेनेरिक एआई के बाद अगले प्रमुख विकासवादी कदम का प्रतिनिधित्व करता है। जबकि चैट जैसे जनरेटिव एआई मॉडल आमतौर पर निष्क्रिय होते हैं-वे एक इनपुट (प्रॉम्प्ट) पर प्रतिक्रिया करते हैं और एक-ऑफ एडिशन (उत्तर) -एजेंट-आधारित एआई सिस्टम को वापस देते हैं, जो कि बहु-स्टेज लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए जटिल होने के लिए, कार्य करने के लिए, सक्रिय और स्वायत्त रूप से व्याख्या की जाती हैं।

एक एजेंट एआई सिस्टम कर सकता है:

एक लक्ष्य को समझें: उपयोगकर्ता एक उच्च -स्तरीय लक्ष्य निर्दिष्ट करता है, उदा। B. "1000 यूरो के बजट के साथ अगले महीने दो लोगों के लिए पेरिस के लिए एक सप्ताहांत की यात्रा की योजना बनाएं।"

कार्यों को लाना और योजना बनाना: एआई इस जटिल लक्ष्य को स्वतंत्र रूप से कई आंशिक कार्यों में लाता है: "1। उड़ानों का पता लगाएं और तुलना करें। 2। अनुसंधान होटल जो बजट में फिट होते हैं। 3। होटल और उड़ानों के लिए समीक्षा करें।

टूल का उपयोग करें: एआई एजेंट बाहरी उपकरणों और एपीआई को स्वायत्त रूप से एक्सेस कर सकता है। वह विभिन्न पोर्टलों पर उड़ान की कीमतों की तुलना करने के लिए इंटरनेट की खोज कर सकता है, होटल की उपलब्धता की जांच करने के लिए एक बुकिंग प्लेटफॉर्म का उपयोग कर सकता है, या होटल के स्थान का मूल्यांकन करने के लिए एक कार्ड ऐप का उपयोग कर सकता है।

स्व -संक्रांति और पुनरावृत्ति: यदि कोई कदम विफल हो जाता है (जैसे कि एक उड़ान पूरी तरह से बुक है), तो एजेंट इसे पहचान सकता है, अपनी योजना को अनुकूलित कर सकता है और एक नए मानव हस्तक्षेप के बिना एक वैकल्पिक समाधान की खोज कर सकता है।

अंतिम परिणाम डिलीवर: अंत में, एजेंट न केवल उपयोगकर्ता को एक उत्तर प्रस्तुत करता है, बल्कि एक तैयार परिणाम - उदाहरण के लिए, बुकिंग विकल्पों के साथ पूरी तरह से तैयार यात्रा अनुसूची।

क्षमता बहुत बड़ी है: एजेंटिक एआई एआई को एक शुद्ध सूचना और सामग्री जनरेटर से एक व्यक्तिगत सहायक या एक स्वायत्त डिजिटल कर्मचारी में बदल देता है। संभावित आवेदन हैं:

व्यक्तिगत सहायक: एक एजेंट जो स्वतंत्र रूप से नियुक्तियों का समन्वय करता है, ईमेल प्रदान करता है और उत्तर देता है और रोजमर्रा के प्रबंधन के जटिल कार्यों को लेता है।

व्यावसायिक स्वचालन: एक एआई एजेंट जो एक प्रस्तुति में स्वतंत्र रूप से डेटा एकत्र करके, विश्लेषण, सारांश और तैयारी करके बाजार अनुसंधान रिपोर्ट बनाता है।

सॉफ्टवेयर विकास: एक एजेंट जो न केवल कोड लिखता है, बल्कि गलतियों (डिबगिंग) की खोज करता है, परीक्षण करता है और कोड को एक रिपॉजिटरी में जांचता है।

एजेंट एआई "एआई टूल के रूप में" से "एआई एक कर्मचारी के रूप में एआई" के लिए संक्रमण है। चुनौतियां सुरक्षा में निहित हैं (एक एजेंट को अवांछनीय या हानिकारक कार्यों को करने से रोकने के लिए) और विश्वसनीयता, लेकिन मानव उत्पादकता को एक नए स्तर तक बढ़ाने की क्षमता बहुत अधिक है।

के लिए उपयुक्त:

• AI- समर्थित खरीद प्रबंधन, खरीद और नियंत्रण: Accio.com और बाजार के विकल्प का विश्लेषण

15। वर्तमान एआई पारिस्थितिकी तंत्र में ओपन सोर्स एआई मॉडल क्या भूमिका निभाते हैं?

उत्तर: ओपन सोर्स एआई एक निर्णायक और तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो बड़ी तकनीकी कंपनियों जैसे कि ओपनएई, गूगल और एन्थ्रोपिक के बंद, मालिकाना मॉडल के लिए एक काउंटरवेट के रूप में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। फ्रेंच स्टार्ट-अप मिस्ट्रल एआई या मेटास लामा श्रृंखला जैसी कंपनियां इस क्षेत्र में अग्रणी हैं।

फायदे और ओपन सोर्स का अर्थ ki:

एक्सेस का डेमोक्रेटाइजेशन: ओपन सोर्स मॉडल, जिनके कोड और अक्सर उनके प्रशिक्षित वेट स्वतंत्र रूप से उपलब्ध होते हैं, शोधकर्ताओं, स्टार्ट-अप और यहां तक कि व्यक्तिगत डेवलपर्स को बड़े प्रदाताओं के महंगे एपीआई पर भरोसा किए बिना अत्याधुनिक एआई तकनीक पर आधारित करने के लिए सक्षम करते हैं। यह प्रतिस्पर्धा और नवाचार को बढ़ावा देता है।

पारदर्शिता और सत्यापन: बंद मॉडल के साथ, यह अक्सर स्पष्ट नहीं होता है कि आपको किस डेटा के साथ प्रशिक्षित किया गया है और आप वास्तव में कैसे काम करते हैं ("ब्लैक बॉक्स")। वैश्विक अनुसंधान समुदाय द्वारा पूर्वाग्रह या सुरक्षा अंतराल के लिए ओपन सोर्स मॉडल की जांच, विश्लेषण और जांच की जा सकती है। यह अधिक विश्वास पैदा करता है और प्रौद्योगिकी की बेहतर समझ को सक्षम करता है।

अनुकूलनशीलता और विशेषज्ञता: कंपनियां अपने स्वयं के विशिष्ट डेटा के साथ एक ओपन सोर्स मॉडल और "फाइन एडजस्ट" (फाइन-ट्यूनिंग) ले सकती हैं, ताकि वे अपने आला (जैसे कानूनी या चिकित्सा अनुप्रयोगों के लिए) के लिए एक उच्च विशिष्ट मॉडल बना सकें। यह अक्सर केवल एक सीमित हद तक संभव होता है या बंद मॉडल के साथ बिल्कुल भी नहीं।

डेटा सुरक्षा और स्वतंत्रता: संवेदनशील डेटा को संसाधित करने वाली कंपनियां आपके स्वयं के बुनियादी ढांचे (ऑन-प्रिमाइसेस) पर एक खुला स्रोत मॉडल संचालित कर सकती हैं। इसके लिए आपके डेटा को बाहरी क्लाउड प्रदाता को भेजने की आवश्यकता नहीं है, जो डेटा सुरक्षा और संप्रभुता को बढ़ाता है।

नुकसान और जोखिम:

सुरक्षा: शक्तिशाली मॉडल की मुफ्त उपलब्धता दुरुपयोग के जोखिम को भी परेशान करती है। आपराधिक या राज्य के अभिनेता बड़े प्रदाताओं के सुरक्षा फिल्टर को संभालने के बिना विघटन अभियानों, साइबर हमलों या अन्य हानिकारक गतिविधियों को पूरा करने के लिए खुले स्रोत मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।

संसाधन की आवश्यकता: भले ही मॉडल स्वयं मुक्त हो, एक बड़े खुले स्रोत मॉडल के ऑपरेशन (निष्कर्ष) के लिए अभी भी एक महत्वपूर्ण और महंगी गणना बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है।

कुल मिलाकर, ओपन सोर्स मूवमेंट एआई पारिस्थितिकी तंत्र को बेहद रूप से जोड़ता है। यह नवाचार को चलाता है, प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा देता है और विकल्प प्रदान करता है जो अधिक नियंत्रण, पारदर्शिता और अनुकूलन क्षमता को सक्षम करता है। हालांकि, खुले स्रोत और सुरक्षा चिंताओं के खुलेपन के बीच तनाव का क्षेत्र आने वाले वर्षों में बहस को काफी आकार देगा।

के लिए उपयुक्त:

• मूनशॉट एआई से की मॉडल किमी के 2: चीन से नया ओपन सोर्स फ्लैगशिप-ओपन एआई सिस्टम के लिए एक और मील का पत्थर

16। सरकारें और संस्थान तेजी से विकास पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं और क्या नियामक दृष्टिकोण हैं?

उत्तर: परिवर्तनकारी शक्ति और एआई के संभावित जोखिमों को देखते हुए, सरकारों और संस्थानों को दुनिया भर में कार्य करने के लिए मजबूर किया जाता है। प्रतिक्रियाएं विविध हैं और फंडिंग से लेकर अवलोकन तक सक्रिय विनियमन तक हैं।

दिशानिर्देश और अभिविन्यास एड्स: एक पहला, अक्सर व्यावहारिक कदम दिशानिर्देशों का प्रकाशन है। उदाहरण के लिए कि आधे से अधिक अमेरिकी राज्यों ने स्कूलों में एआई के उपयोग के लिए दिशानिर्देश प्रकाशित किए हैं, विशिष्ट है। ये दिशानिर्देश अक्सर कठिन कानून नहीं होते हैं, लेकिन नई तकनीक की एक जिम्मेदार हैंडलिंग खोजने के लिए शिक्षकों, छात्रों और प्रशासन को मदद करनी चाहिए। वे डेटा सुरक्षा, शैक्षणिक ईमानदारी और शैक्षणिक एकीकरण के प्रश्नों को संबोधित करते हैं।

प्रशासन की दक्षता में समीक्षा और वृद्धि: कुछ सरकारें एआई को अपने स्वयं के उपकरण को आधुनिकीकरण के लिए एक उपकरण के रूप में भी देखती हैं। एआई की मदद से राज्य के नियमों की जांच करने के लिए वर्जीनिया में गवर्नर यंगकिन की व्यवस्था एक ऐसा उदाहरण है। इसका उद्देश्य अक्षम, पुराने या विरोधाभासी नियमों की पहचान करना और नौकरशाही को कम करना है। आईआरएस (यूएस टैक्स अथॉरिटी) द्वारा टैक्स ऑडिट में एआई का नियोजित उपयोग भी दक्षता में वृद्धि का उद्देश्य है।

सेक्टर-विशिष्ट विनियमन: एक सर्वव्यापी एआई विनियमन के बजाय, कई दृष्टिकोण विशिष्ट उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। अमेरिकन कॉलेज ऑफ रेडियोलॉजी (एसीआर) द्वारा एआई के आर्थिक प्रभावों की जांच करने के लिए एक समिति की स्थापना से पता चलता है कि विशेषज्ञ संघ स्वयं अपने क्षेत्र में एआई के उपयोग के लिए मानकों और सर्वोत्तम अभ्यास को विकसित करने का नेतृत्व करते हैं। इसी तरह के विकास वित्तीय क्षेत्र और न्यायपालिका में उपलब्ध हैं।

व्यापक कानून (ईयू दृष्टिकोण): सबसे महत्वाकांक्षी दृष्टिकोण यूरोपीय संघ द्वारा एआई अधिनियम के साथ किया जाता है। यह कानून एक जोखिम-आधारित दृष्टिकोण का पीछा करता है और एआई अनुप्रयोगों को विभिन्न जोखिम वर्गों में विभाजित करता है:

अस्वीकार्य जोखिम: सरकारों के माध्यम से सामाजिक स्कोरिंग जैसे कुछ अनुप्रयोग पूरी तरह से निषिद्ध हैं।

उच्च जोखिम: महत्वपूर्ण क्षेत्रों में सिस्टम (जैसे चिकित्सा, महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचा, मानव संसाधन) पारदर्शिता, डेटा सुरक्षा और मानव पर्यवेक्षण के लिए सख्त आवश्यकताओं के अधीन हैं।

सीमित जोखिम: चैटबॉट जैसे सिस्टम को उपयोगकर्ता को एआई के साथ बातचीत करना पड़ता है।

न्यूनतम जोखिम: अधिकांश अन्य अनुप्रयोग (जैसे एआई-समर्थित वीडियो गेम) काफी हद तक अनियमित रहते हैं।

वैश्विक नियामक दौड़ अब कौन सा मॉडल प्रबल है: लचीला, नवाचार -दोस्ती, लेकिन संभवतः संयुक्त राज्य अमेरिका में कम सुरक्षित दृष्टिकोण या यूरोपीय संघ के व्यापक, मूल्य -आधारित लेकिन संभावित रूप से विरोधी -विरोधी दृष्टिकोण।

17। प्रभावशाली प्रगति के बावजूद, आज के एआई की मौलिक सीमाएं कहां हैं और हम अभी भी "वास्तविक" कृत्रिम बुद्धिमत्ता से दूर क्यों हैं?

उत्तर: वर्तमान एआई प्रणालियों के प्रचार और प्रभावशाली कौशल के बावजूद, यह समझना महत्वपूर्ण है कि हम "कमजोर" या "करीब" की (संकीर्ण एआई) के एक रूप के साथ काम कर रहे हैं। इन प्रणालियों को विशिष्ट कार्यों को उत्कृष्ट रूप से करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, अक्सर मनुष्यों से भी बेहतर होता है। हालांकि, वे अभी भी एक "वास्तविक", मानव -समान या "मजबूत" कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस, एजीआई) से मीलों दूर हैं।

मौलिक सीमाएं निम्नलिखित क्षेत्रों में हैं:

दुनिया और कार्य -कारण की समझ की कमी: आज के एआई मॉडल में दुनिया की कोई वास्तविक समझ नहीं है। आप डेटा में सांख्यिकीय सहसंबंधों को पहचानते हैं, लेकिन कोई कारण संबंध नहीं है। वे जानते हैं कि "लाइटनिंग" शब्द अक्सर "थंडर" शब्द का अनुसरण करता है, लेकिन वे इसके पीछे की भौतिक अवधारणा को नहीं समझते हैं। कारण के कारण के कारणों की समझ की कमी आपको उन स्थितियों में गलतियों के लिए नाजुक और अतिसंवेदनशील बनाती है जो आपके प्रशिक्षण डेटा से विचलित होती हैं।

"सामान्य ज्ञान" (रोजमर्रा के ज्ञान) की कमी: लोगों को दुनिया के कामकाज के बारे में एक विशाल, निहित ज्ञान है जिसे हम "सामान्य ज्ञान" कहते हैं। हम जानते हैं कि बारिश होने पर आप एक छतरी को तनाव में डाल सकते हैं या आप एक कप उल्टा नहीं भर सकते। एआई में इस मजबूत रोजमर्रा के ज्ञान का अभाव है, जिससे बेतुका या निरर्थक उत्तर हो सकते हैं।

चेतना, विषय और भावनाएं: शायद सबसे बड़ी खाई चेतना, व्यक्तिपरक अनुभव या वास्तविक भावनाओं के किसी भी रूप की कमी है। एक एआई खुशी या दुःख के बारे में ग्रंथों को लिखना सीख सकता है जो भावनात्मक रूप से आश्वस्त लगता है, लेकिन वह "कुछ भी नहीं" महसूस करती है। यह एक जटिल कंप्यूटिंग कार्यक्रम है, न कि एक संवेदनशील इकाई।

त्रुटियों और अप्रत्याशितता के लिए संवेदनशीलता: मतिभ्रम दिखाने की समस्या के रूप में, एआई सिस्टम त्रुटियों के लिए प्रवण हैं और अप्रत्याशित व्यवहार दिखा सकते हैं। उनकी जटिलता (अरबों पैरामीटर) अक्सर यह समझना असंभव बना देती हैं कि आपने एक निश्चित निर्णय क्यों लिया है ("ब्लैक बॉक्स समस्या")।

इससे महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह है कि एआई हमेशा जवाब नहीं है। भोले विश्वास है कि आप एआई के सरल उपयोग के माध्यम से किसी भी समस्या को हल कर सकते हैं खतरनाक है। एक सावधान, महत्वपूर्ण परीक्षा की आवश्यकता होती है जब और कैसे KI को समझदारी से उपयोग किया जाना चाहिए। यह एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन सिर्फ एक उपकरण - कोई सर्वज्ञ ओरेकल और निश्चित रूप से मानव निर्णय, रचनात्मकता और सहानुभूति के लिए कोई विकल्प नहीं है। एक "वास्तविक" एआई का रास्ता, अगर इसका कभी पालन किया जा सकता है, तो अभी भी बहुत दूर है।

एआई के युग में नेविगेट करें

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का वर्तमान परिदृश्य अभूतपूर्व गतिशीलता और जटिलता की एक तस्वीर खींचता है। एक ओर, लुभावनी तकनीकी प्रगति और विशाल आर्थिक निवेश जो पूरे उद्योगों को चालू करते हैं और वादा करते हैं, मानवता में कुछ सबसे जरूरी समस्याओं को हल करने के लिए हैं। दूसरी ओर, गहन नैतिक दुविधा, भू -राजनीतिक तनाव हैं जो तकनीकी राष्ट्रवाद के एक नए युग और नौकरी के नुकसान और सामाजिक अस्थिरता का वास्तविक जोखिम है।

एआई एक डबल -डेड तलवार है। उनका विकास एक अजेय, विशुद्ध रूप से तकनीकी प्रक्रिया नहीं है, लेकिन बड़े पैमाने पर मानवीय निर्णयों द्वारा आकार दिया जाता है - निगमों के निवेश, सरकारों के कानूनों, डेवलपर्स के नैतिक दिशानिर्देशों और उपयोगकर्ताओं के महत्वपूर्ण निर्णय द्वारा। सबसे बड़ी चुनौती एआई की विशाल क्षमता का उपयोग करने का एक तरीका खोजने के लिए है और साथ ही साथ अपने जोखिमों को जिम्मेदारी से प्रबंधित करता है। इसके लिए एक वैश्विक संवाद, अंतःविषय सहयोग और एक सूचित जनता की आवश्यकता होती है जो इस परिवर्तनकारी तकनीक के अवसरों और खतरों को समझने और आकार देने में सक्षम है। भविष्य पूर्वनिर्धारित नहीं है; यह उस पाठ्यक्रम पर निर्भर करेगा जो हम आज बना रहे हैं।

XPaper AIS AIS व्यवसाय विकास, विपणन, PR और हमारे उद्योग हब (सामग्री) के लिए संभावनाएं - छवि: Xpert.Digital

यह लेख "लिखा" था। मेरे स्व-विकसित आर एंड डी रिसर्च टूल 'एक्सपैपर' का उपयोग किया गया था, जिसका उपयोग मैं कुल 23 भाषाओं में करता हूं, विशेष रूप से वैश्विक व्यवसाय विकास के लिए। पाठ को स्पष्ट और अधिक तरल बनाने के लिए शैलीगत और व्याकरणिक शोधन किए गए थे। अनुभाग चयन, डिजाइन और साथ ही स्रोत और सामग्री संग्रह को संपादित और संशोधित किया गया है।

Xpaper समाचार AIS ( आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सर्च ) पर आधारित है और SEO तकनीक से मौलिक रूप से अलग है। एक साथ, हालांकि, दोनों दृष्टिकोण उपयोगकर्ताओं के लिए प्रासंगिक जानकारी को सुलभ बनाने का लक्ष्य हैं - खोज तकनीक पर एआईएस और सामग्री के पक्ष में एसईओ वेबसाइट।

हर रात, Xpaper घड़ी के आसपास निरंतर अपडेट के साथ दुनिया भर से वर्तमान समाचारों से गुजरता है। हर महीने हजारों यूरो को असुविधाजनक और इसी तरह के उपकरणों में निवेश करने के बजाय, मैंने अपने स्वयं के उपकरण को हमेशा अपने काम में अपने काम के क्षेत्र में व्यवसाय विकास (बीडी) में अद्यतित किया है। Xpaper प्रणाली वित्तीय दुनिया से उपकरण से मिलती जुलती है जो हर घंटे लाखों डेटा एकत्र और विश्लेषण करती है। उसी समय, Xpaper न केवल व्यावसायिक विकास के लिए उपयुक्त है, बल्कि विपणन और पीआर के क्षेत्र में भी उपयोग किया जाता है - यह सामग्री कारखाने या लेख अनुसंधान के लिए प्रेरणा के स्रोत के रूप में हो। उपकरण के साथ, दुनिया भर में सभी स्रोतों का मूल्यांकन और विश्लेषण किया जा सकता है। कोई फर्क नहीं पड़ता कि डेटा स्रोत किस भाषा में बोलता है - यह एआई के लिए कोई समस्या नहीं है। इसके लिए अलग -अलग एआई मॉडल एआई विश्लेषण के साथ, सारांश जल्दी से और समझदारी से बनाया जा सकता है कि यह दिखाते हैं कि वर्तमान में क्या हो रहा है और नवीनतम रुझान कहां हैं और 18 भाषाओं में एक्सपैपर । Xpaper के साथ, स्वतंत्र विषय क्षेत्रों का विश्लेषण किया जा सकता है - सामान्य से लेकर विशेष आला मुद्दों तक, जिसमें डेटा की तुलना पिछले अवधियों के साथ की जा सकती है और विश्लेषण किया जा सकता है।

☑️ हमारी व्यावसायिक भाषा अंग्रेजी या जर्मन है

☑️ नया: आपकी राष्ट्रीय भाषा में पत्राचार!

कोनराड वोल्फेंस्टीन

मुझे निजी सलाहकार के रूप में आपकी और मेरी टीम की सेवा करने में खुशी होगी।

संपर्क फ़ॉर्म भरकर मुझसे संपर्क कर सकते हैं +49 89 89 674 804 (म्यूनिख) पर कॉल कर सकते हैं । मेरा ईमेल पता है: वोल्फेंस्टीन ∂ xpert.digital

मैं हमारी संयुक्त परियोजना की प्रतीक्षा कर रहा हूं।

☑️ रणनीति, परामर्श, योजना और कार्यान्वयन में एसएमई का समर्थन

Ai एआई रणनीति का निर्माण या पुन: प्रवर्तन

☑️ पायनियर बिजनेस डेवलपमेंट