जब एआई बुनियादी ढांचा बन जाता है: रोवन चेउंग के साथ एक साक्षात्कार में सैम ऑल्टमैन का दृष्टिकोण और डिजिटल अर्थव्यवस्था का पुनर्गठन - चित्र: रोवन चेउंग / यूट्यूब
ऐप्स और SEO को भूल जाइए: सैम ऑल्टमैन के अनुसार, चैटजीपीटी क्यों नया इंटरनेट बन रहा है - क्या आपका बिज़नेस मॉडल अभी भी सुरक्षित है? सैम ऑल्टमैन के 5 सिद्धांत हर चुनौती को चुनौती देते हैं
अजेय परिवर्तन कल से शुरू नहीं होगा, बल्कि पहले से ही चल रहा है - केवल कुछ ही लोग समय पर इस पर ध्यान देते हैं
वे दिन जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता को भविष्य की एक अत्याधुनिक तकनीक माना जाता था, अब लद गए हैं। अक्टूबर 2025 की शुरुआत में रोवन चेउंग के साथ अपने साक्षात्कार में सैम ऑल्टमैन ने जो प्रस्तुत किया, वह अब एक दृष्टि नहीं, बल्कि पहले से चल रहे एक परिवर्तन का आकलन है। 800 मिलियन साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं के साथ, चैटजीपीटी एक उत्पाद से एक मंच में विकसित होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण स्तर तक पहुँच गया है। इस बातचीत के पाँच केंद्रीय सिद्धांत - एक वितरण मंच के रूप में चैटजीपीटी, एक लोकतंत्रीकरण उपकरण के रूप में एजेंट बिल्डर, शून्य-व्यक्ति कंपनियों का दृष्टिकोण, एआई-संचालित वैज्ञानिक सफलताएँ और सिंथेटिक मीडिया का सामान्यीकरण - भविष्य में कंपनियों द्वारा मूल्य सृजन, वितरण और पैमाने के तरीके में महत्वपूर्ण मोड़ हैं। यह विश्लेषण इस विकास की ऐतिहासिक जड़ों, इसके वर्तमान तंत्रों और उन कंपनियों के लिए रणनीतिक निहितार्थों की जाँच करता है जो इस नए युग में न केवल जीवित रहना चाहती हैं, बल्कि फलना-फूलना चाहती हैं।
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वितरण मॉडल का विकास: ऐप स्टोर से संवादात्मक पारिस्थितिकी तंत्र तक
एक वितरण प्लेटफ़ॉर्म के रूप में ChatGPT के महत्व को समझने के लिए, डिजिटल वितरण चैनलों के इतिहास पर एक नज़र डालना ज़रूरी है। 2007 में iPhone की सफलता और 2008 में ऐप स्टोर के लॉन्च ने एक बिल्कुल नया प्रतिमान गढ़ा: सॉफ़्टवेयर अब दुकानों में नहीं बेचा जाता था, बल्कि डिजिटल बाज़ारों में खोजा और डाउनलोड किया जाता था। Apple ने वितरण को नियंत्रित किया और प्रत्येक लेनदेन का 30 प्रतिशत एकत्र किया। यह मॉडल लगभग सभी बाद के प्लेटफ़ॉर्म के लिए आदर्श बन गया।
अगला विकास फ़ेसबुक जैसे सोशल नेटवर्क के साथ हुआ, जिसने वितरण को अलग स्टोर के बजाय सीधे न्यूज़ फ़ीड में संभव बनाया। विज्ञापन प्रमुख व्यावसायिक मॉडल बन गया क्योंकि ध्यान वहीं खींचा गया जहाँ उपयोगकर्ता पहले से मौजूद थे। सिद्धांत: उपयोगकर्ताओं को किसी अलग स्थान पर भेजने के बजाय, जहाँ वे हैं, वहाँ कार्यक्षमता पहुँचाएँ।
चैटजीपीटी अब अपने विकास के तीसरे चरण का प्रतीक है। डेवडे 2025 में, ओपनएआई ने न केवल नए मॉडल प्रस्तुत किए, बल्कि एक मौलिक पुनर्विचार की भी शुरुआत की। ऐप्स एसडीके के साथ, डेवलपर इंटरैक्टिव एप्लिकेशन को सीधे चैट में एकीकृत कर सकते हैं। उपयोगकर्ता चैटजीपीटी से बाहर निकले बिना स्पॉटिफ़ाई प्लेलिस्ट बना सकते हैं, ज़िलो के साथ प्रॉपर्टी खोज सकते हैं, या कैनवा के साथ डिज़ाइन बना सकते हैं। बातचीत ही इंटरफ़ेस, ऑपरेटिंग सिस्टम और वितरण प्लेटफ़ॉर्म बन जाती है। यह विकास पिछले जीपीटी स्टोर से मौलिक रूप से अलग है, जो एक अलग तत्व के रूप में मौजूद था। ऐप्स अब बातचीत के प्रवाह में सहज रूप से अंतर्निहित हैं। इस प्रकार ओपनएआई आईओएस रणनीति का अनुसरण कर रहा है: इंटेलिजेंस लेयर को नियंत्रित करना, डेवलपर टूल प्रदान करना, और 800 मिलियन साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं के विशाल उपयोगकर्ता आधार में वितरण करना।
ऐतिहासिक विकास एक स्पष्ट पैटर्न दर्शाता है: प्रत्येक नया प्लेटफ़ॉर्म उद्देश्य और क्रियान्वयन के बीच के टकराव को कम करता है। ऐप स्टोर ने भौतिक स्टोर की तुलना में टकराव को कम किया, सोशल नेटवर्क ने अलग-अलग ऐप्स की तुलना में इसे कम किया, और चैटजीपीटी अब इसे प्राकृतिक भाषा में बदल देता है। अब आपको यह जानने की ज़रूरत नहीं है कि आपको कौन सा ऐप चाहिए—आप बस स्पष्ट रूप से बता सकते हैं कि आप क्या हासिल करना चाहते हैं।
इस विकास के समानांतर व्यावसायिक मॉडलों का भी विकास हुआ है। जहाँ शुरुआती सॉफ़्टवेयर कंपनियाँ लाइसेंस बिक्री पर निर्भर थीं, वहीं बाद में सब्सक्रिप्शन और विज्ञापन-आधारित मॉडल हावी हो गए। OpenAI अब एजेंटिक कॉमर्स प्रोटोकॉल के साथ एक नया आयाम पेश कर रहा है: लेन-देन सीधे चैट में पूरे किए जा सकते हैं। इंस्टेंट चेकआउट बिना किसी मीडिया व्यवधान के खरीदारी को संभव बनाता है। यह वाणिज्य की एक नई श्रेणी का निर्माण करता है जो न तो ई-कॉमर्स है और न ही सोशल कॉमर्स, बल्कि संवादात्मक कॉमर्स है। जो कंपनियाँ इस पारिस्थितिकी तंत्र में मौजूद नहीं हैं, उन्हें एक विशाल उपयोगकर्ता आधार खोने का जोखिम है। ऐप्स SDK की घोषणा के बाद पहले कुछ हफ़्तों में ही 50,000 से ज़्यादा डेवलपर्स ने पंजीकरण करा लिया। यह गतिशीलता iPhone के शुरुआती दिनों की याद दिलाती है, जब डेवलपर्स को एहसास हुआ कि एक नया प्लेटफ़ॉर्म उभर रहा है जिस पर उन्हें मौजूद रहना होगा।
कंपनियों के लिए रणनीतिक प्रासंगिकता बहुत बड़ी है। आज जो भी चैट में नहीं मिल पाता, वह बढ़ती हुई उपयोगकर्ताओं की संख्या के लिए बस अस्तित्वहीन है। अब सवाल यह नहीं है कि आपको वेबसाइट चाहिए या ऐप, बल्कि यह है कि क्या आपकी बातचीत में मौजूदगी है। वितरण पर पुनर्विचार किया जा रहा है - फ़नल, एसईओ और ऐप स्टोर ऑप्टिमाइज़ेशन से हटकर, प्राकृतिक भाषा में खोजे जाने की क्षमता और प्रासंगिक प्रासंगिकता की ओर।
एजेंट बिल्डर: स्वचालन का लोकतंत्रीकरण और इसके विघटनकारी परिणाम
ऑल्टमैन के साक्षात्कार का दूसरा मुख्य सिद्धांत एआई एजेंट बनाने की प्रक्रिया में प्रवेश की बाधाओं को भारी रूप से कम करने से संबंधित है। एजेंट बिल्डर के साथ, ओपनएआई ने एक विज़ुअल, नो-कोड टूल बनाया है जो किसी भी ज्ञान कार्यकर्ता को स्वायत्त एजेंट बनाने, परीक्षण करने और तैनात करने में सक्षम बनाता है। यह लोकतंत्रीकरण केवल एक विपणन बयानबाजी नहीं है, बल्कि इस सवाल में एक बुनियादी बदलाव है कि स्वचालन को कौन आकार दे सकता है।
ऐतिहासिक रूप से, स्वचालन हमेशा से विशेषज्ञों का क्षेत्र रहा है। 18वीं और 19वीं शताब्दी के औद्योगीकरण के लिए इंजीनियरों और यांत्रिक इंजीनियरों की आवश्यकता थी। 20वीं शताब्दी के उत्तरार्ध में डिजिटलीकरण के लिए प्रोग्रामर और आईटी विभागों की आवश्यकता थी। 2010 के दशक के रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन ने तकनीकी आवश्यकताओं को कम कर दिया, लेकिन यह समर्पित टीमों के लिए एक उपकरण बना रहा। एजेंट बिल्डर इस परंपरा को पूरी तरह से तोड़ता है। एक मार्केटिंग मैनेजर एक एजेंट बना सकता है जो साप्ताहिक रिपोर्ट तैयार करता है। एक बिक्री प्रतिनिधि एक एजेंट को कॉन्फ़िगर कर सकता है जो कोटेशन तैयार करता है। एक वकील एक एजेंट विकसित कर सकता है जो विशिष्ट खंडों के लिए अनुबंधों की जाँच करता है। विचार और कार्यान्वयन के बीच की बाधा न्यूनतम हो जाती है।
यह विकास सॉफ्टवेयर इतिहास के एक परिचित पैटर्न का अनुसरण करता है: अमूर्तता स्केलिंग को सक्षम बनाती है। जैसे-जैसे प्रोग्रामिंग भाषाएँ मशीन कोड से उच्च-स्तरीय भाषाओं में विकसित हुईं, वैसे-वैसे अधिक लोग सॉफ्टवेयर विकसित करने में सक्षम हुए। जैसे-जैसे स्प्रेडशीट विज़ीकैल्क से एक्सेल में विकसित हुईं, लाखों गैर-प्रोग्रामर जटिल गणनाएँ करने में सक्षम हुए। एजेंट बिल्डर इस अमूर्तता का अगला स्तर है। यह न केवल कोड, बल्कि संपूर्ण वर्कफ़्लो, निर्णय तर्क और एकीकरण को भी अमूर्त बनाता है।
इसके निहितार्थ दूरगामी हैं। अगले बारह महीनों में, कंपनियाँ एजेंटों के इस्तेमाल पर गहनता से विचार करेंगी। इसलिए नहीं कि यह तकनीकी रूप से आकर्षक है, बल्कि इसलिए कि उनके प्रतिस्पर्धी ऐसा कर रहे हैं। शुरुआती अपनाने वालों ने पहले ही उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि दर्ज की है। स्पेनिश बैंक BBVA ने छह महीनों में 2,900 से ज़्यादा कस्टमाइज़्ड GPT बनाए, और 80 प्रतिशत उपयोगकर्ताओं ने बताया कि साप्ताहिक समय में दो घंटे से ज़्यादा की बचत हुई है। ये आँकड़े भले ही रूढ़िवादी लगें, लेकिन हज़ारों कर्मचारियों के साथ गुणा करने पर, ये दक्षता में भारी वृद्धि दर्शाते हैं।
ऑल्टमैन ने साक्षात्कार में इस बात पर ज़ोर दिया कि औसत ज्ञान कार्यकर्ता अब स्वयं एजेंट बना सकते हैं। इसका परिणाम यह होगा कि प्रत्येक विभाग केंद्रीकृत आईटी संसाधनों पर निर्भर हुए बिना अपना स्वचालन विकसित कर सकता है। इससे नवाचार क्षमता का विकेंद्रीकरण होता है। स्वचालन अब आईटी बजट से नहीं, बल्कि व्यक्तिगत टीमों की पहल से निर्धारित होता है। प्रतिस्पर्धात्मक लाभ उन लोगों के पास है जो तेज़ी से प्रयोग करते हैं। जो कंपनियाँ अभी भी संपूर्ण, केंद्रीकृत समाधानों की प्रतीक्षा कर रही हैं, वे चुस्त टीमों से आगे निकल रही हैं जो सरल एजेंटों से शुरुआत करती हैं और उन्हें क्रमिक रूप से बेहतर बनाती हैं।
हालाँकि, इस विकास में जोखिम भी हैं। विकेंद्रीकृत एजेंट विकास से खंडित प्रक्रियाएँ, सुरक्षा खामियाँ और शासन संबंधी चुनौतियाँ पैदा हो सकती हैं। किसे कौन सा डेटा इस्तेमाल करने की अनुमति है? एजेंटों का ऑडिट कैसे किया जाता है? कौन से गुणवत्ता मानक लागू होते हैं? कंपनियों को ऐसे ढाँचे विकसित करने होंगे जो नियंत्रण खोए बिना नवाचार को संभव बनाएँ। सफल संगठन वे होंगे जो प्रयोग और शासन, गति और सुरक्षा के बीच संतुलन बनाए रखेंगे।
एजेंट बिल्डर सॉफ्टवेयर उद्योग को भी एक संदेश देता है। जैपियर, मेक और पारंपरिक आरपीए समाधान जैसे उपकरण इस चुनौती का सामना कर रहे हैं कि उनका मुख्य कार्य—वर्कफ़्लो का स्वचालन—अब सीधे संवादात्मक इंटरफ़ेस में एकीकृत किया जा रहा है। सवाल यह नहीं है कि क्या ये उपकरण गायब हो जाएँगे, बल्कि यह है कि प्रासंगिक बने रहने के लिए उन्हें खुद को कैसे पुनः स्थापित करना होगा।
एक-व्यक्ति से शून्य-व्यक्ति कंपनियों तक: मूल्य सृजन और कार्य का पुनर्गठन
तीसरा सिद्धांत सबसे उत्तेजक है: ऑल्टमैन ने टेक सीईओज़ के बीच एक शर्त की बात की कि एक अरब डॉलर मूल्य की पहली शून्य-व्यक्ति कंपनी कब उभरेगी। यह शर्त मूल रूप से पहली एक-व्यक्ति अरब डॉलर मूल्य की कंपनी पर केंद्रित थी। लेकिन विकास उम्मीद से कहीं ज़्यादा तेज़ी से हो रहा है। ऑल्टमैन का अनुमान है कि यह दशकों नहीं, बल्कि वर्षों में हकीकत बन सकता है।
पैमाने को समझने के लिए, कंपनी के आकार और मूल्य सृजन के ऐतिहासिक विकास पर विचार करना आवश्यक है। औद्योगिक युग में, राजस्व और कर्मचारियों की संख्या में गहरा संबंध था। अधिक उत्पादन के लिए अधिक श्रमिकों की आवश्यकता होती थी। डिजिटल युग ने इस संबंध को तोड़ना शुरू कर दिया। इंस्टाग्राम को 2012 में फेसबुक को एक अरब डॉलर में बेच दिया गया था - जिसमें 13 कर्मचारी थे। व्हाट्सएप का मूल्यांकन 2014 में 19 अरब डॉलर तक पहुँच गया - जिसमें 55 कर्मचारी थे। इन उदाहरणों ने प्रदर्शित किया कि सॉफ्टवेयर और नेटवर्क प्रभाव अत्यधिक उत्तोलन उत्पन्न कर सकते हैं।
अगला चरण एकल-व्यक्ति कंपनियों का है जो एआई एजेंटों के साथ विस्तार करती हैं। उद्यमी ग्राहक सेवा, विपणन, उत्पाद विकास, बिक्री और वित्त के लिए एजेंटों का उपयोग करते हैं। यह दृष्टिकोण भविष्यवादी लगता है, लेकिन तकनीकी रूप से पहले से ही संभव है। एआई कोड लिख सकता है, डिज़ाइन बना सकता है, मार्केटिंग कॉपी लिख सकता है, ग्राहकों के प्रश्नों का उत्तर दे सकता है और डेटा का विश्लेषण कर सकता है। सीमित करने वाले कारक अब मुख्य रूप से तकनीकी प्रकृति के नहीं, बल्कि अधिक रणनीतिक हैं: आप किस समस्या का समाधान कर रहे हैं? किसके लिए? और आप इस लक्षित दर्शकों तक कैसे पहुँचते हैं?
ऑल्टमैन एक कदम आगे जाते हैं: शून्य-व्यक्ति कंपनियाँ। एजेंट स्वायत्त रूप से काम करते हैं, निर्णय लेते हैं, संसाधन आवंटित करते हैं और मूल्य सृजन करते हैं – संचालन में मानवीय भागीदारी के बिना। लोग गायब नहीं होंगे, बल्कि वे रणनीतिक और व्यवस्थित भूमिकाएँ निभाएँगे। वे लक्ष्य निर्धारित करेंगे, रूपरेखाएँ तय करेंगे और परिणामों की निगरानी करेंगे। एजेंट कार्यान्वयन का कार्यभार संभालेंगे।
यह दृष्टि मूलभूत प्रश्न उठाती है। यदि एक एजेंट किसी कंपनी को चला सकता है, तो मानवीय योगदान क्या रह जाता है? ऑल्टमैन का तर्क है कि मानवीय प्रेरणा, रचनात्मकता और निर्णय क्षमता लुप्त नहीं हो रही है, बल्कि नए क्षेत्रों में प्रवाहित हो रही है। कार्य कार्यकारी से रचनात्मक, प्रतिक्रियात्मक से दूरदर्शी में बदल रहा है। लेकिन यह परिवर्तन बिना कष्ट के नहीं है। संपूर्ण कार्य-प्रणाली अप्रचलित होती जा रही है। ज्ञान कार्यकर्ता, जिनकी गतिविधियाँ मुख्यतः सूचना प्रसंस्करण से संबंधित हैं, अपनी भूमिका को पुनर्परिभाषित करने की चुनौती का सामना कर रहे हैं।
ऑल्टमैन ने साक्षात्कार में एक दिलचस्प रूपक का इस्तेमाल किया: 50 साल पहले एक किसान शायद आज के दफ़्तर के काम को असली काम नहीं समझता होगा। खेती से भोजन पैदा होता है, जो जीवन के लिए ज़रूरी है। इस नज़रिए से, कई आधुनिक नौकरियाँ समय बिताने के लिए किए जाने वाले खेल लगती हैं। एजीआई युग में, यह पैटर्न खुद को दोहरा सकता है। आने वाली पीढ़ियाँ हमारे वर्तमान काम को उतना वास्तविक नहीं मान सकतीं जितना वे सार्थक मानती हैं।
यह दार्शनिक आयाम इस मूल प्रश्न को छूता है: काम क्या है? और लोग काम क्यों करते हैं? अगर भौतिक ज़रूरतें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और स्वचालन के ज़रिए कुशलतापूर्वक पूरी की जा सकती हैं, तो सवाल ज़रूरत से हटकर सार्थकता की ओर मुड़ जाता है। लोग महत्व, पहचान और आत्म-साक्षात्कार के लिए प्रयास करते रहेंगे। हालाँकि, इसके स्वरूप में नाटकीय बदलाव आएगा।
कंपनियों के लिए, इसका मतलब है: भविष्य का प्रतिस्पर्धात्मक लाभ विचार नहीं, बल्कि एजेंटों के साथ उसके क्रियान्वयन की गति है। पारंपरिक स्केलिंग के लिए पूँजी, प्रतिभा और समय की आवश्यकता होती थी। एआई एजेंट इन तीनों कारकों को कम करते हैं। कम पूँजी की आवश्यकता होती है क्योंकि परिचालन लागत कम हो जाती है। प्रतिभा की आवश्यकता अलग तरह से होती है - कम कार्यकारी, अधिक रणनीतिक। समय कम होता है क्योंकि एजेंट 24/7 काम करते हैं, थकते नहीं हैं, और उन्हें जल्दी से दोहराया जा सकता है।
परिणाम: बाज़ार ज़्यादा गतिशील होते जा रहे हैं, प्रतिस्पर्धी लाभ कम समय तक टिकते जा रहे हैं, और प्रवेश की बाधाएँ कम होती जा रही हैं। स्थापित कंपनियों को खुद से पूछना होगा कि वे अपनी प्रक्रियाओं, संस्कृतियों और व्यावसायिक मॉडलों को उस दुनिया के अनुकूल कैसे ढाल सकती हैं जहाँ बुद्धिमान एजेंटों की एक छोटी सी टीम उस बाज़ार में खलबली मचा सकती है जिस पर दशकों से उनका दबदबा रहा है।
एजीआई सिग्नल: जब मशीनें नया ज्ञान सृजित करती हैं
चौथा सिद्धांत एक गुणात्मक छलांग से संबंधित है: एआई वास्तविक वैज्ञानिक खोजें करने लगता है। ऑल्टमैन ने इसे वह क्षण बताया जब एआई केवल मौजूदा ज्ञान को पुनर्गठित नहीं करता, बल्कि नया ज्ञान उत्पन्न करता है—एक नई खोज। यह क्षमता कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता की एक महत्वपूर्ण विशेषता है।
ऐतिहासिक रूप से, वैज्ञानिक प्रगति पूरी तरह से मानवीय प्रयास रही है। शोधकर्ता परिकल्पनाएँ गढ़ते थे, प्रयोग करते थे, आँकड़ों का विश्लेषण करते थे और निष्कर्ष निकालते थे। मशीनें सहायता प्रदान करती थीं—उदाहरण के लिए, गणनाओं या सिमुलेशन के माध्यम से—लेकिन रचनात्मक, परिकल्पना-निर्माण के चरण मानवीय ही रहे। यह सीमा तेज़ी से धुंधली होती जा रही है।
डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड ने प्रोटीन फोल्डिंग में क्रांति ला दी, ऐसी संरचनाओं की भविष्यवाणी करके जिन्हें प्राप्त करने में मनुष्यों को दशकों लग जाते। एमआईटी के जनरेटिव एआई मॉडल ने प्रतिरोधी बैक्टीरिया के विरुद्ध प्रभावी एंटीबायोटिक दवाओं के नए वर्ग तैयार किए। ओपनएआई के o3 और जेमिनी डीप थिंक ने अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड में स्वर्ण पदक प्राप्त किया—याददाश्त के बल पर नहीं, बल्कि स्वायत्त समस्या समाधान के बल पर। ये उदाहरण दर्शाते हैं कि एआई अपरिचित क्षेत्रों में भी आगे बढ़ने और मौलिक समाधान खोजने में तेज़ी से सक्षम हो रहा है।
ऑल्टमैन ने ज़ोर देकर कहा कि यह विकास अभी बस शुरुआत है। उनका अनुमान है कि आने वाले वर्षों में एआई चिकित्सा, पदार्थ विज्ञान और भौतिकी जैसे क्षेत्रों में वैज्ञानिक सफलताएँ हासिल करेगा। ये सफलताएँ न केवल क्रमिक होंगी, बल्कि संभावित रूप से बुनियादी प्रतिमानों को भी बदल देंगी। अगर एआई इंसानों से ज़्यादा तेज़ी से और ज़्यादा सटीकता से शोध कर सके, तो वैज्ञानिक प्रगति तेज़ी से बढ़ेगी।
कंपनियों के लिए इसके निहितार्थ बहुत व्यापक हैं। अनुसंधान और विकास चक्र छोटे होते जा रहे हैं। दवा कंपनियाँ नई दवाओं की खोज और विकास तेज़ी से कर सकती हैं। सामग्री निर्माता नए मिश्रधातुओं या प्लास्टिक का उत्पादन शुरू होने से पहले ही उनका अनुकरण कर सकते हैं। ऊर्जा कंपनियाँ अधिक कुशल बैटरियाँ या सौर सेल डिज़ाइन कर सकती हैं। प्रतिस्पर्धात्मक लाभ सबसे अधिक संसाधनों वाली कंपनियों से सबसे बुद्धिमान प्रणालियों वाली कंपनियों की ओर स्थानांतरित हो रहा है।
लेकिन यह बदलाव नैतिक और रणनीतिक सवाल भी खड़े करता है। जब एआई वैज्ञानिक खोजें करता है, तो उनका मालिक कौन होता है? एआई को संचालित करने वाली कंपनी? एआई डेवलपर? समाज? इन सवालों के जवाब अस्पष्ट हैं और आने वाले वर्षों में इन पर गहन बहस होगी।
इसके अलावा, मानव शोधकर्ताओं की भूमिका भी बदल रही है। स्वयं प्रयोग करने के बजाय, वे क्यूरेटर, परिकल्पना निर्माता और व्याख्याकार बन रहे हैं। वे प्रश्न परिभाषित करते हैं, परिणामों का मूल्यांकन करते हैं और नैतिक सीमाएँ निर्धारित करते हैं। उनका कार्य अधिक रचनात्मक और रणनीतिक होता जा रहा है, कम नियमित और दोहराव वाला। इसके लिए प्रशिक्षण की पुनर्रचना आवश्यक है। वैज्ञानिकों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के साथ सहयोग करना सीखना होगा, उनकी शक्तियों और सीमाओं को समझना होगा, और अपने पूरक कौशल विकसित करने होंगे।
ऑल्टमैन ने एक दिलचस्प भविष्यवाणी की: मानवता कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से प्रेरित वैज्ञानिक सफलताओं की आदी हो जाएगी। शुरुआत में, दो हफ़्ते का उत्साह रहेगा, फिर यह खोज एक आम बात हो जाएगी। यह सामान्यीकरण प्रक्रिया तकनीकी प्रगति की विशेषता है। आज जो असाधारण लगता है, वह कल सामान्य हो जाएगा। कंपनियों के लिए चुनौती इस बदलाव की गति को आत्मसात करना और अपनी रणनीतियों को तदनुसार ढालना है।
सिंथेटिक मीडिया: जब वास्तविकता और एआई धुंधले हो जाते हैं
पाँचवाँ सिद्धांत सिंथेटिक मीडिया और एआई-जनित सामग्री के तेज़ी से सामान्यीकरण से संबंधित है। ऑल्टमैन ने बताया कि सोरा द्वारा निर्मित वीडियो देखना शुरू में कितना अजीब था—और यह अजीबपन कितनी जल्दी गायब हो गया। तीन मिनट बाद, यह बस जनित वीडियो से भरा एक ऐप बन गया। सामान्यीकरण की इस गति के ब्रांड, मीडिया और समाज पर गहरे प्रभाव पड़ते हैं।
ऐतिहासिक रूप से, मीडिया सामग्री का उत्पादन जटिल और महँगा था। तस्वीरों के लिए कैमरों की ज़रूरत होती थी, फ़िल्मों के लिए स्टूडियो और क्रू की, और संगीत के लिए वाद्ययंत्रों और रिकॉर्डिंग उपकरणों की। ये बाधाएँ एक निश्चित स्तर की गुणवत्ता नियंत्रण और प्रामाणिकता सुनिश्चित करती थीं। डिजिटल तकनीक के साथ, ये बाधाएँ धीरे-धीरे कम होती गईं। स्मार्टफ़ोन ने किसी को भी फ़ोटो और वीडियो बनाने में सक्षम बनाया। सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म ने किसी को भी उन्हें वितरित करने में सक्षम बनाया। फिर भी, इस लोकतांत्रिकरण के बावजूद, प्रामाणिकता का एक मूल तत्व बना रहा: एक तस्वीर कैमरे के सामने मौजूद किसी चीज़ को दिखाती थी।
सिंथेटिक मीडिया इस धारणा को पूरी तरह से तोड़ता है। सोरा 2 ऐसे वीडियो बना सकता है जो फोटोरियलिस्टिक तो हैं, लेकिन कभी रिकॉर्ड नहीं किए गए। चेहरे, आवाज़ें, दृश्य—सब कुछ संश्लेषित किया जा सकता है। कैमियो फ़ीचर के साथ, ओपनएआई ने एआई-जनरेटेड वीडियो में अपना चेहरा और आवाज़ एम्बेड करने की क्षमता पेश की है। इससे रचनात्मक संभावनाएँ तो खुलती हैं, लेकिन साथ ही कई जोखिम भी जुड़े हैं।
डीपफेक पहले से ही एक सुस्थापित समस्या है। राजनेताओं के छेड़छाड़ किए गए वीडियो, फर्जी सेलिब्रिटी विज्ञापन, विषय की सहमति के बिना कृत्रिम अश्लील सामग्री - इनके दुरुपयोग की संभावनाएँ कई गुना हैं। ओपनएआई बहुस्तरीय सुरक्षा उपायों के साथ इन जोखिमों का मुकाबला करने का प्रयास करता है। त्वरित फ़िल्टर बिना अनुमति के राजनेताओं या मशहूर हस्तियों वाली सामग्री के निर्माण को रोकते हैं। प्रत्येक सोरा वीडियो में डिजिटल वॉटरमार्क और मेटाडेटा होता है जो इसे एआई द्वारा उत्पन्न होने की पहचान देता है। वर्गीकरणकर्ता और मानव मॉडरेटर उत्पन्न सामग्री की निगरानी करते हैं।
इन उपायों के बावजूद, एक अवशिष्ट जोखिम बना हुआ है। रियलिटी डिफेंडर ने प्रदर्शित किया कि सोरा के सुरक्षा तंत्र को दरकिनार किया जा सकता है। परीक्षणों में, उन्होंने प्रमुख हस्तियों के डीपफेक को सफलतापूर्वक पार कर लिया, जबकि उनके अपने पहचान उपकरणों ने 95 प्रतिशत से अधिक सटीकता के साथ उनकी पहचान की। यह दर्शाता है कि सिंथेटिक मीडिया की सुरक्षा सुरक्षात्मक उपायों और उन्हें दरकिनार करने के प्रयासों के बीच एक हथियार दौड़ है।
कंपनियों के लिए, इसका मतलब है कि स्पष्ट एआई दिशानिर्देश और ब्रांड सुरक्षा प्रक्रियाएँ ज़रूरी हैं। ब्रांडों को यह परिभाषित करना होगा कि वे सिंथेटिक मीडिया का उपयोग कैसे करते हैं—और यह कैसे सुनिश्चित करते हैं कि छेड़छाड़ की गई सामग्री से उनके ब्रांड मूल्यों को नुकसान न पहुँचे। पारदर्शिता एक प्रमुख सिद्धांत बन जाती है। उपयोगकर्ताओं को पता होना चाहिए कि सामग्री कब एआई-जनरेटेड है। यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम जैसे नियमों में पहले से ही सिंथेटिक मीडिया की लेबलिंग अनिवार्य है। जो कंपनियाँ सक्रिय रूप से पारदर्शी मानक निर्धारित करती हैं, वे विश्वास का निर्माण करती हैं। जो इसकी उपेक्षा करती हैं, उनकी प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँचता है।
साथ ही, सिंथेटिक मीडिया अपार रचनात्मक और आर्थिक अवसर प्रदान करता है। मार्केटिंग अभियानों को वैयक्तिकृत किया जा सकता है: प्रत्येक दर्शक के लिए थोड़ा अलग वीडियो अधिक प्रासंगिक दिखाई देगा। महंगे फ़ोटोशूट के बिना, उत्पाद विज़ुअलाइज़ेशन कुछ ही सेकंड में तैयार किए जा सकते हैं। प्रशिक्षण सामग्री का विभिन्न भाषाओं और सांस्कृतिक संदर्भों में स्वचालित रूप से अनुवाद किया जा सकता है। उत्पादकता में भारी वृद्धि होती है।
ऑल्टमैन ने नए कंटेंट फॉर्मेट का साहसपूर्वक परीक्षण करने की आवश्यकता पर ज़ोर दिया। जो कंपनियाँ परखे हुए और सिद्ध तरीकों पर भरोसा करती हैं, वे प्रयोग करने वाली कंपनियों से आगे निकल जाएँगी। चुनौती नवाचार और ज़िम्मेदारी के बीच संतुलन बनाने की है। जो लोग बहुत ज़्यादा सतर्क रहते हैं, वे अवसर गँवा देते हैं। जो लोग बहुत ज़्यादा लापरवाह होते हैं, वे घोटाले का जोखिम उठाते हैं।
सामाजिक पहलू को कम करके नहीं आँका जाना चाहिए। अगर कोई फ़ोटो-रियलिस्टिक वीडियो बना सकता है, तो विज़ुअल मीडिया पर भरोसा कम हो जाएगा। जिसे कभी प्रमाण माना जाता था—एक तस्वीर, एक वीडियो—अब तेज़ी से संदिग्ध होता जा रहा है। इसका पत्रकारिता, न्यायपालिका और सार्वजनिक संवाद पर प्रभाव पड़ रहा है। संगठनों को प्रामाणिकता सत्यापित करने के लिए तंत्र विकसित करने होंगे। कंटेंट प्रोवेंस एंड ऑथेंटिसिटी गठबंधन डिजिटल मूल प्रमाण के मानकों पर काम कर रहा है। ऐसे मानकों का समर्थन और कार्यान्वयन करने वाली कंपनियाँ डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र को स्थिर बनाने में योगदान देती हैं।
'प्रबंधित एआई' (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफ़ॉर्म और B2B समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग
'प्रबंधित एआई' (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफ़ॉर्म और B2B समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल
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व्यावहारिक कार्यान्वयन: कंपनियाँ पाँच दृष्टिकोणों को कैसे एकीकृत करती हैं
सैद्धांतिक अंतर्दृष्टि मूल्यवान है, लेकिन व्यावहारिक कार्यान्वयन अत्यंत महत्वपूर्ण है। दो ठोस उपयोग के उदाहरण दर्शाते हैं कि कंपनियाँ पहले से ही इन पाँच कथनों का उपयोग कैसे कर रही हैं।
पहला उदाहरण वित्तीय क्षेत्र से आता है। स्पेनिश बैंक BBVA ने ChatGPT एंटरप्राइज़ लागू किया और कर्मचारियों को अपने स्वयं के GPT बनाने में सक्षम बनाया। छह महीनों के भीतर, 2,900 से अधिक अनुकूलित एप्लिकेशन बनाए गए। कानूनी विभाग अनुबंधों की समीक्षा के लिए एजेंटों का उपयोग करते हैं, मार्केटिंग टीमें व्यक्तिगत अभियान तैयार करती हैं, और वित्तीय विश्लेषक रिपोर्टिंग को स्वचालित करते हैं। परिणाम: 80 प्रतिशत उपयोगकर्ता प्रति सप्ताह दो घंटे से अधिक बचाते हैं। वितरण सीधे कार्य वातावरण में होता है - कर्मचारियों को अलग-अलग टूल खोलने की ज़रूरत नहीं होती है, बल्कि वे परिचित ChatGPT इंटरफ़ेस में काम करते हैं। चुनौती मौजूदा प्रणालियों के साथ एकीकरण में है। BBVA और भी गहन अंतर्दृष्टि को सक्षम करने के लिए ChatGPT को आंतरिक डेटाबेस से जोड़ने पर काम कर रहा है। यह उदाहरण दर्शाता है कि कैसे एजेंट विकास का लोकतंत्रीकरण और ChatGPT का प्लेटफ़ॉर्मीकरण मिलकर बड़े पैमाने पर दक्षता लाभ प्राप्त करते हैं।
दूसरा उदाहरण ऑटोमोटिव उद्योग से आता है। टोयोटा डाउनटाइम कम करने के लिए एआई-सहायता प्राप्त पूर्वानुमानित रखरखाव का उपयोग करती है। उत्पादन उपकरणों पर लगे सेंसर डेटा एकत्र करते हैं जिसका विश्लेषण एआई मॉडल द्वारा किया जाता है। ये मॉडल आसन्न विफलताओं का संकेत देने वाले पैटर्न की पहचान करते हैं और निवारक रखरखाव को सक्षम बनाते हैं। परिणाम: डाउनटाइम में 25 प्रतिशत की कमी, समग्र उपकरण प्रभावशीलता में 15 प्रतिशत की वृद्धि, और दस मिलियन डॉलर की वार्षिक लागत बचत। आरओआई लगभग 300 प्रतिशत था। यह उदाहरण दर्शाता है कि कैसे एआई न केवल प्रशासनिक प्रक्रियाओं को अनुकूलित कर सकता है बल्कि भौतिक उत्पादन वातावरण में भी एकीकृत हो सकता है। विशाल मात्रा में डेटा से अंतर्दृष्टि निकालने और पूर्वानुमान लगाने की एआई की क्षमता चौथे दावे से मेल खाती है: एआई नया ज्ञान उत्पन्न करता है—इस मामले में, इस बारे में कि मशीनों के कब खराब होने की संभावना है।
दोनों उदाहरण समान सफलता कारकों को दर्शाते हैं। पहला, प्रयोग की संस्कृति। जो कंपनियाँ कर्मचारियों को AI टूल्स के साथ प्रयोग करने की आज़ादी देती हैं, वे उपयोगी एप्लिकेशन ज़्यादा तेज़ी से खोज लेती हैं। दूसरा, गवर्नेंस फ्रेमवर्क। डेटा सुरक्षा, सुरक्षा और गुणवत्ता पर स्पष्ट दिशानिर्देशों के बिना, जोखिम पैदा होते हैं। तीसरा, एक पुनरावृत्तीय दृष्टिकोण। शुरुआत से ही उत्तम समाधानों की अपेक्षा करना अवास्तविक है। इसके बजाय, कंपनियों को सरल एप्लिकेशन से शुरुआत करनी चाहिए, सीखना चाहिए और निरंतर सुधार करना चाहिए। चौथा, एकीकरण। AI टूल्स अपनी पूरी क्षमता तब प्राप्त करते हैं जब उन्हें अलग-अलग द्वीपों के रूप में मौजूद रहने के बजाय, मौजूदा वर्कफ़्लो में सहजता से एकीकृत किया जाता है।
विवाद और आलोचनात्मक बहस: बहादुर नई दुनिया के जोखिम
ये पाँचों परिकल्पनाएँ जितनी आशाजनक हैं, उतनी ही महत्वपूर्ण प्रश्न और विवाद भी खड़े करती हैं। पहला प्रश्न नौकरी छूटने से संबंधित है। यदि एजेंट उन कार्यों को अपने हाथ में ले लें जो पहले ज्ञान कार्यकर्ताओं द्वारा किए जाते थे, तो इन लोगों का क्या होगा? ऑल्टमैन का यह तर्क कि कार्य में परिवर्तन हो रहा है, आशावादी है, लेकिन विवादास्पद भी है। ऐतिहासिक रूप से, तकनीकी व्यवधानों ने नए रोजगार सृजित किए हैं, लेकिन अक्सर उतनी तेज़ी से नहीं या उन्हीं क्षेत्रों में नहीं। संक्रमण का यह चरण सामाजिक उथल-पुथल का कारण बन सकता है। गोल्डमैन सैक्स का अनुमान है कि ज्ञान कार्य के एआई स्वचालन से वैश्विक श्रम लागत में 1.5 ट्रिलियन डॉलर की बचत हो सकती है—जो संभावित नौकरी छूटने का एक संक्षिप्त रूप है। इस परिवर्तन को प्रबंधित करने के लिए कंपनियों और समाजों को पुनर्प्रशिक्षण कार्यक्रम, सामाजिक सुरक्षा जाल और नई शैक्षिक अवधारणाएँ विकसित करनी होंगी।
दूसरा विवाद सत्ता के संकेंद्रण से संबंधित है। ChatGPT के साथ, OpenAI 80 करोड़ उपयोगकर्ताओं वाले एक प्लेटफ़ॉर्म को नियंत्रित करता है और इस पर एक ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र बना रहा है जो डेवलपर्स, उपयोगकर्ताओं और लेनदेन को समाहित करता है। यह संकेंद्रण Google, Apple या Amazon की बाज़ार शक्ति की याद दिलाता है। ख़तरा: OpenAI शर्तें तय कर सकता है, शुल्क बढ़ा सकता है, या कुछ डेवलपर्स को लाभ पहुँचा सकता है। नियामक इस घटनाक्रम को संदेह की दृष्टि से देख रहे हैं। इसके बाद अविश्वास जाँच हो सकती है। ChatGPT पर अत्यधिक निर्भर कंपनियों के एक ऐसे प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भर होने का जोखिम है जिसका भविष्य अनिश्चित है।
तीसरा विवाद डीपफेक और दुष्प्रचार से संबंधित है। सुरक्षा उपायों के बावजूद, कृत्रिम मीडिया का दुरुपयोग हो सकता है। राजनीतिक हेरफेर, वित्तीय धोखाधड़ी, प्रतिष्ठा को नुकसान - ये जोखिम वास्तविक हैं। ओपनएआई के अपने परीक्षणों से पता चला है कि नियम तोड़ने वाले यौन डीपफेक को ब्लॉक करने में 1.6 प्रतिशत त्रुटि दर है। छोटी सी त्रुटि दर भी लाखों उपयोगकर्ताओं के लिए हज़ारों समस्याग्रस्त सामग्री का कारण बन सकती है। इस नई वास्तविकता से निपटने के लिए समाज को पहचान तकनीकें, कानूनी ढाँचे और शैक्षिक उपाय विकसित करने होंगे।
चौथा विवाद डेटा सुरक्षा और निगरानी से संबंधित है। एआई एजेंटों को प्रभावी ढंग से काम करने के लिए डेटा तक पहुँच की आवश्यकता होती है। कंपनियों को यह सुनिश्चित करना होगा कि संवेदनशील जानकारी सुरक्षित रहे। ओपनएआई की एंटरप्राइज़ पेशकशें सार्वजनिक मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए कॉर्पोरेट डेटा का उपयोग नहीं करने का वादा करती हैं। हालाँकि, ऐसे वादों पर अभी भी भरोसा कायम करना बाकी है। यह भी जोखिम है कि एआई के व्यापक उपयोग से निगरानी की एक ऐसी संस्कृति विकसित होगी जिसमें हर गतिविधि का दस्तावेजीकरण और विश्लेषण किया जाएगा।
पाँचवाँ विवाद पर्यावरणीय प्रभाव से संबंधित है। बड़े एआई मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए अत्यधिक कंप्यूटिंग शक्ति और इसलिए ऊर्जा की आवश्यकता होती है। ओपनएआई डेटा केंद्रों और चिप्स में भारी निवेश कर रहा है। सैम ऑल्टमैन ने स्वयं अपना ध्यान अधिक कंप्यूटिंग क्षमता हासिल करने पर केंद्रित कर लिया है। इस विस्तार का पारिस्थितिक प्रभाव पड़ेगा। एआई का उपयोग करने वाली कंपनियों को स्थिरता के पहलुओं पर विचार करना चाहिए और ऊर्जा-कुशल समाधान तलाशने चाहिए।
ये विवाद दर्शाते हैं कि ऑल्टमैन जिस परिवर्तन का वर्णन करते हैं, वह शुद्ध प्रगति नहीं है। यह अपने साथ चुनौतियाँ, जोखिम और नैतिक दुविधाएँ लेकर आता है। कंपनियों को ज़िम्मेदारी से काम करना चाहिए, पारदर्शिता लानी चाहिए और समाधान खोजने में सक्रिय रूप से भाग लेना चाहिए।
भविष्य की संभावनाएँ: रुझान और संभावित उथल-पुथल
आने वाले वर्षों में हम किन विकासों की उम्मीद कर सकते हैं? पहला, और अधिक लोकतंत्रीकरण। नो-कोड और लो-कोड टूल और भी अधिक सुलभ हो जाएँगे। अपने स्वयं के AI एप्लिकेशन बनाने में आने वाली बाधाएँ लगातार कम होती जाएँगी। इससे एप्लिकेशन की संख्या में भारी वृद्धि होगी, लेकिन विखंडन और गुणवत्ता संबंधी समस्याएँ भी पैदा होंगी। क्यूरेशन, गुणवत्ता आश्वासन और एकीकरण प्रदान करने वाले प्लेटफ़ॉर्म अधिक मूल्यवान बनेंगे।
दूसरा, स्वायत्तता का स्तर बढ़ेगा। एजेंट कई दिनों या हफ़्तों तक चलने वाले कार्यों को स्वायत्तता से पूरा करने में सक्षम होंगे। ऑल्टमैन ने सुझाव दिया कि कोडेक्स जल्द ही एक हफ़्ते का काम भी स्वायत्तता से कर सकेगा। इससे मानव कर्मचारियों की भूमिका निगरानी, रणनीति और रचनात्मकता की ओर और अधिक बढ़ जाएगी। काम लेन-देन से कम और परिवर्तनकारी हो जाएगा।
तीसरा, मल्टीमॉडलिटी मानक बन जाएगी। GPT-5 और Sora 2 दर्शाते हैं कि AI न केवल टेक्स्ट, बल्कि इमेज, वीडियो और ऑडियो को भी समझता और उत्पन्न करता है। भविष्य की प्रणालियाँ इन मोडैलिटीज़ के बीच सहजता से स्विच कर सकेंगी। एक उपयोगकर्ता किसी अवधारणा का वर्णन कर सकता है, और AI एक ही बार में एक वीडियो, एक डिज़ाइन दस्तावेज़ और एक प्रस्तुति तैयार कर सकता है।
चौथा: व्यक्तिगत स्तर पर निजीकरण। एआई व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं, सीखने की शैलियों और संदर्भों को समझने और उसके अनुसार प्रतिक्रियाओं को अनुकूलित करने में तेज़ी से सक्षम होगा। इससे अति-वैयक्तिकृत अनुभव तो बनते हैं, लेकिन फ़िल्टर बबल और हेरफेर को लेकर भी सवाल उठते हैं।
पाँचवाँ, विनियमन तेज़ हो रहा है। दुनिया भर की सरकारें कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से संबंधित कानून बनाने पर काम कर रही हैं। यूरोपीय संघ का कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम, चीनी नियम, अमेरिकी पहल - इन सभी का उद्देश्य जोखिमों को कम करना और नवाचार को बढ़ावा देना है। कंपनियों को न केवल इन नियमों का पालन करना चाहिए, बल्कि एक व्यावहारिक ढाँचा तैयार करने के लिए उन्हें सक्रिय रूप से आकार भी देना चाहिए।
छठा, नए व्यावसायिक मॉडल उभर रहे हैं। संवादात्मक वाणिज्य, एआई-एज़-ए-सर्विस, एजेंट मार्केटप्लेस—एआई का मुद्रीकरण अधिक विविध होता जा रहा है। जो कंपनियाँ पहले प्रयोग करती हैं, उन्हें पहले कदम उठाने का लाभ मिल सकता है।
सातवाँ: हाइब्रिड मानव-एआई टीमें आदर्श बन जाएँगी। भविष्य मानव बनाम मशीन का नहीं, बल्कि मानव बनाम मशीन का होगा। सबसे सफल कंपनियाँ वे होंगी जो इस सहयोग को सर्वोत्तम रूप से आकार देंगी। इसके लिए नई नेतृत्व अवधारणाओं, संगठनात्मक संरचनाओं और सांस्कृतिक परिवर्तनों की आवश्यकता है।
आठवाँ: हार्डवेयर एकीकरण। ऑल्टमैन, जॉनी आइव के साथ नए उपकरणों पर काम कर रहे हैं। जब एआई को पहनने योग्य उपकरणों, स्मार्ट चश्मों या अन्य फ़ॉर्म फ़ैक्टर्स में एकीकृत किया जाएगा, तो तकनीक के साथ हमारी बातचीत का तरीका मौलिक रूप से बदल जाएगा। संवादात्मक इंटरफ़ेस सर्वव्यापी, हमेशा उपलब्ध और संदर्भ-सचेत हो जाएगा।
संश्लेषण: नए युग में कार्रवाई के लिए सिफारिशें
ऑल्टमैन के साक्षात्कार के पाँच दृष्टिकोण अलग-अलग रुझान नहीं हैं, बल्कि डिजिटल अर्थव्यवस्था की नींव को नया आकार देने वाली अभिसारी शक्तियाँ हैं। एक वितरण प्लेटफ़ॉर्म के रूप में, चैटजीपीटी, कंपनियों के अपने लक्षित दर्शकों तक पहुँचने के तरीके और स्थान को बदल रहा है। एजेंट बिल्डर स्वचालन का लोकतंत्रीकरण कर रहा है और नवाचार की शक्ति को केंद्रों से व्यक्तियों की ओर स्थानांतरित कर रहा है। शून्य-व्यक्ति कंपनियाँ श्रम और मूल्य सृजन के बीच के संबंध को चुनौती दे रही हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से प्रेरित वैज्ञानिक सफलताएँ अनुसंधान और विकास को तेज़ी से बढ़ा रही हैं। सिंथेटिक मीडिया रचनात्मक संभावनाओं के द्वार खोल रहा है, लेकिन इसके लिए सख्त नैतिक दिशानिर्देशों की आवश्यकता है।
इससे कंपनियों के लिए कार्य के स्पष्ट क्षेत्र बनते हैं। पहला: प्रयोग करें। छोटे AI पायलट प्रोजेक्ट शुरू करें, सीखें और दोहराएँ। इंतज़ार करना कोई विकल्प नहीं है। दूसरा: शासन स्थापित करें। समस्याएँ आने से पहले डेटा सुरक्षा, सुरक्षा, नैतिकता और गुणवत्ता के लिए ढाँचे स्थापित करें। तीसरा: प्रतिभा का विकास करें। कर्मचारियों को AI के साथ काम करना सीखना होगा, अपनी क्षमताओं का लाभ उठाना होगा और पूरक कौशल विकसित करने होंगे। चौथा: साझेदारियाँ स्थापित करें। कोई भी कंपनी अकेले सब कुछ नहीं संभाल सकती। पारिस्थितिकी तंत्र, सहयोग और खुले मानक महत्वपूर्ण हैं। पाँचवाँ: ज़िम्मेदारी लें। ग्राहकों के प्रति पारदर्शिता, कर्मचारियों के साथ उचित व्यवहार और सामाजिक समाधानों में योगदान - कंपनियों को परिवर्तन में अपनी भूमिका को सचेत रूप से आकार देना होगा।
ऑल्टमैन जिस युग का वर्णन करते हैं, वह कोई दूर का भविष्य नहीं, बल्कि एक उभरता हुआ वर्तमान है। विजेता सबसे बड़ी या सबसे पारंपरिक कंपनियाँ नहीं, बल्कि सबसे अनुकूलनशील कंपनियाँ होंगी। वे जो तेज़ी से सीखती हैं, साहसपूर्वक प्रयोग करती हैं और ज़िम्मेदारी से काम करती हैं। उत्पादकता से रचनात्मकता की ओर, उपकरणों से बुनियादी ढाँचे की ओर, मानव-नेतृत्व से मानव-संचालित की ओर परिवर्तन—यह अभी हो रहा है। और हर कंपनी को तय करना होगा: इसे आकार दें या आकार लें।
रोवन च्युन कौन है?
रोवन चेउंग एक कनाडाई उद्यमी, तकनीकी संचारक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में सबसे प्रभावशाली हस्तियों में से एक हैं। वे द रनडाउन एआई के संस्थापक और सीईओ हैं, जो दुनिया का सबसे तेज़ी से बढ़ता एआई न्यूज़लेटर है, जिसके 3,50,000 से ज़्यादा सब्सक्राइबर और सोशल मीडिया पर लाखों पाठक हैं। मूल रूप से वैंकूवर, ब्रिटिश कोलंबिया के निवासी, उन्होंने 2023 से एआई ज्ञान को समझने योग्य, सुलभ और रणनीतिक तरीके से प्रस्तुत करते हुए खुद को एक प्रमुख मीडिया हस्ती के रूप में स्थापित किया है।
चेउंग ने अपना करियर तकनीक में नहीं, बल्कि एक प्रतिस्पर्धी तैराक के रूप में शुरू किया था। कोविड-19 महामारी के दौरान स्वास्थ्य संबंधी समस्याओं का सामना करने के बाद, उन्होंने एक स्व-शिक्षित उद्यमी के रूप में तकनीक और एआई की दुनिया की ओर रुख किया। एक साल के भीतर, उन्होंने कोडिंग सीखी और बाद में सुपरटूल्स की स्थापना की, जो एआई अनुप्रयोगों के लिए एक डेटाबेस प्लेटफ़ॉर्म है, जिसके 2,50,000 से ज़्यादा मासिक उपयोगकर्ता हैं। जनरेटिव एआई, ऑटोमेशन और एआई-संचालित व्यवसायों के विकास पर उनकी सामग्री और विश्लेषण ने उन्हें वैश्विक तकनीकी परिदृश्य में तेज़ी से स्थापित कर दिया।
2023 में, उन्होंने प्लेटफ़ॉर्म एक्स (पूर्व में ट्विटर) पर दुनिया के सबसे तेज़ी से बढ़ते तकनीकी संचारक के रूप में ट्विटर ग्रोथ चैलेंज जीता। आज, वह सोशल मीडिया पर दस सबसे प्रभावशाली तकनीकी संस्थापकों में से एक हैं—एक ऐसी श्रेणी में जिसमें एलन मस्क, गैरी वेनरचुक और सैम ऑल्टमैन जैसे नाम शामिल हैं।
अपने मीडिया प्रोजेक्ट्स के अलावा, रोवन चेउंग पॉडकास्ट "द स्टेट ऑफ़ एआई" की मेजबानी भी करते हैं, जिसमें वे सैम ऑल्टमैन, मार्क ज़करबर्ग और जेन्सेन हुआंग सहित प्रमुख तकनीकी हस्तियों का नियमित रूप से साक्षात्कार लेते हैं। पॉडकास्ट और न्यूज़लेटर "द रनडाउन" अब एआई क्षेत्र के प्रबंधकों, उद्यमियों और डेवलपर्स के लिए जानकारी के प्रमुख स्रोत माने जाते हैं।
चेउंग एआई पर अपने व्यावहारिक दृष्टिकोण के लिए जाने जाते हैं: कंपनियाँ ठोस उत्पादकता लाभ कैसे प्राप्त कर सकती हैं, कार्यस्थल पर एजेंटों को कैसे तैनात किया जा सकता है, और बिना बड़ी टीमें बनाए व्यक्ति एआई के माध्यम से कैसे विस्तार कर सकते हैं। साक्षात्कारों में, वे नियमित रूप से इस बात पर ज़ोर देते हैं कि लगभग 15 कर्मचारियों वाली उनकी छोटी टीम, बुद्धिमान एआई वर्कफ़्लोज़ की बदौलत 50 लोगों की कंपनी की तरह काम करती है।
संक्षेप में, रोवन चेउंग एआई संस्थापकों की नई पीढ़ी का प्रतिनिधित्व करते हैं: स्वयं-शिक्षित, डेटा-संचालित, अत्यंत ऑनलाइन-प्रेमी, तथा जटिल तकनीकी विकास को कंपनियों के लिए ठोस, लागू रणनीतियों में अनुवाद करने की क्षमता के साथ।
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