प्रचार और वास्तविकता के बीच एआई – बड़ा एआई हैंगओवर: टेस्ला का सुपरकंप्यूटर और जीपीटी-5 उम्मीदों को निराश क्यों करता है

जर्मन अर्थव्यवस्था में अधिक दक्षता के लिए एआई क्या अवसर प्रदान करता है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आगमन से विभिन्न आर्थिक क्षेत्रों में महत्वपूर्ण दक्षता वृद्धि का वादा किया गया है। मिटेलस्टैंड-डिजिटल ज़ेंट्रम केमनिट्ज़ इस बात का एक प्रमुख उदाहरण है कि कैसे विशेष रूप से छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों का विकास किया जा रहा है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके, कंपनियाँ नए उत्पादों का निर्माण तेज़ी से, अधिक लागत-प्रभावी और बेहतर गुणवत्ता के साथ कर सकती हैं। यूरोपीय संघ डिजिटलीकरण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग के लिए धन मुहैया कराकर इस विकास का सक्रिय रूप से समर्थन करता है, जिसका उद्देश्य विशेष रूप से प्रशासन को अनुकूलित करना, कुशल श्रमिकों को सुरक्षित करना और प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाना है।

चेमनिट्ज़ का उदाहरण स्पष्ट रूप से उन ठोस लाभों को दर्शाता है जो इससे उत्पन्न हो सकते हैं। एआई के क्षेत्र में निरंतर विकास उत्पादन में दक्षता बढ़ाने के नए अवसर खोल रहा है। एआई का उपयोग उत्पादन प्रक्रियाओं को अनुकूलित करने के लिए किया जा सकता है, जिसमें सबसे महत्वपूर्ण पूर्वापेक्षाओं में से एक डेटा की गुणवत्ता है, क्योंकि एआई उपलब्ध डेटा से सीखने के लिए जाना जाता है। चेमनिट्ज़ प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय पहले से ही विभिन्न एआई परियोजनाओं पर काम कर रहा है, जिसमें एआई-समर्थित, अर्ध-स्वचालित ट्रैक्शन बैटरियों के वियोजन से लेकर जर्मन इलेक्ट्रोमोबिलिटी में मूल्य श्रृंखला की समग्र स्थिरता के लिए एक अर्ध-स्वचालित वियोजन प्रणाली का विकास शामिल है।

प्रक्रिया प्रबंधन में, एआई व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण अवसर प्रदान करता है। दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके, जटिल डेटा पैटर्न का विश्लेषण करके और निर्णय लेने में सहायता करके, एआई व्यावसायिक प्रक्रियाओं के अनुकूलन में महत्वपूर्ण योगदान दे सकता है। एआई को एकीकृत करने से कंपनियां दक्षता बढ़ा सकती हैं, निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में सुधार कर सकती हैं और नवीन समाधान विकसित कर सकती हैं।

बीएनडी आधुनिक एआई अनुवादकों का उपयोग क्यों नहीं कर सकता?

संघीय खुफिया सेवा (बीएनडी) एक विरोधाभासी समस्या का सामना कर रही है: हालाँकि एआई अनुवादक इसके काम में क्रांति ला सकते हैं, लेकिन सख्त सुरक्षा नियम उनके इस्तेमाल पर रोक लगाते हैं। आंतरिक नियमों और सुरक्षा चिंताओं के कारण, चैटजीपीटी जैसे व्यावसायिक रूप से उपलब्ध एआई-आधारित अनुवाद कार्यक्रमों का उपयोग प्रतिबंधित है। मुख्य कारण यह है कि ऐसे कार्यक्रमों के सर्वर और संचालक विदेश में स्थित हैं। इनके इस्तेमाल के लिए संवेदनशील डेटा, जैसे इंटरसेप्टेड संचार, गोपनीय दस्तावेज़, या खुफिया रिपोर्ट, को विदेशी सर्वरों पर अपलोड करना होगा।

इससे गंभीर परिचालन समस्याएँ पैदा होती हैं। एजेंसी की भाषा सेवा में सैकड़ों कर्मचारी हैं, जिनमें से कुछ फ्रीलांस आधार पर काम करते हैं। लंबे दस्तावेज़ों का अनुवाद करने में कभी-कभी कई हफ़्ते लग जाते हैं। विशेष रूप से समस्याग्रस्त तथाकथित पूर्व-मूल्यांकन प्रक्रिया है, जो यह निर्धारित करती है कि किस सामग्री का तत्काल अनुवाद किया जाना आवश्यक है। अंदरूनी सूत्रों ने चेतावनी दी है कि समय के दबाव और सूचनाओं की अधिकता के कारण प्रासंगिक जानकारी खो सकती है।

संसाधित की जाने वाली सामग्री की मात्रा बहुत बड़ी है। बावरिया के बैड ऐबलिंग जैसे श्रवण केंद्र प्रतिदिन सैकड़ों वार्तालाप रिकॉर्ड करते हैं और दुनिया भर से अनगिनत संदेशों को इंटरसेप्ट करते हैं। इसके अलावा, मानव स्रोतों से प्राप्त रिपोर्टें भी होती हैं, अक्सर दस्तावेज़ों के ऐसे पन्ने जिनकी विस्फोटक प्रकृति अनुवाद के बाद ही स्पष्ट होती है। बीएनडी के एक उच्च पदस्थ अधिकारी के हवाले से कहा गया है: "सबसे बढ़कर, फ़ाइलों, ईमेल आदि की पूरी सामग्री की सटीक जानकारी के बिना पूरी तरह से अपर्याप्त 'पूर्व-मूल्यांकन' के कारण, हम लगभग निश्चित रूप से महत्वपूर्ण जानकारी और लक्ष्य खो रहे हैं। यह एक जोखिम है।"

हालाँकि BND अपने स्वयं के सॉफ़्टवेयर समाधानों और जर्मन कंपनियों के सहयोग से विकसित तथाकथित CAT (कंप्यूटर असिस्टेड ट्रांसलेशन) टूल्स का उपयोग करता है, लेकिन ये अब तक केवल एक मोटे दिशानिर्देश के रूप में ही काम कर पाए हैं और आधुनिक AI सिस्टम की सटीकता से कोसों दूर हैं। इन प्रोग्रामों को अनुकूलित करने के लिए 20 से अधिक वर्षों से काम चल रहा है, लेकिन अभी भी कोई सफलता नहीं मिली है।

GPT-5 में कौन सी सुरक्षा कमजोरियां पाई गईं?

GPT-5 के रिलीज़ होने के कुछ ही समय बाद, दो स्वतंत्र सुरक्षा कंपनियों ने OpenAI के नए AI मॉडल में गंभीर कमज़ोरियों की पहचान की। सुरक्षा अनुसंधान फर्म न्यूरलट्रस्ट का दावा है कि उन्होंने परीक्षण के 24 घंटों के भीतर GPT-5 को सफलतापूर्वक नियंत्रित कर लिया। टीम ने इको चैंबर तकनीक और अन्य हेरफेर तकनीकों के संयोजन का इस्तेमाल किया, जिससे मॉडल विस्फोटक उपकरण बनाने के लिए विस्तृत निर्देश उत्पन्न कर सका।

कंपनी SPLX ने समानांतर परीक्षण किए और GPT-5 की सुरक्षा के संबंध में समान निष्कर्ष पर पहुँची। SPLX अपने अस्पष्टीकरण हमलों, जिन्हें स्ट्रिंग जॉइन्स कहा जाता है, में सफल रही, जिसमें प्रॉम्प्ट तत्वों के बीच वर्ण सम्मिलित करना और काल्पनिक परिदृश्यों के साथ प्रॉम्प्ट तैयार करना शामिल है। GPT-4o के साथ तुलनात्मक विश्लेषण से पता चला कि बाद वाला मॉडल ऐसे हमलों के विरुद्ध अधिक सुरक्षित है।

निष्कर्ष बताते हैं कि मौजूदा सुरक्षा उपाय जटिल हमले के तरीकों के सामने नाकाम हो सकते हैं। इन तकनीकों में एआई मॉडल्स को अनुक्रमिक संकेतों के ज़रिए दुर्भावनापूर्ण आउटपुट उत्पन्न करने के लिए प्रेरित करना शामिल है, बजाय इसके कि सीधे दुर्भावनापूर्ण संकेत जारी किए जाएँ जो आमतौर पर अंतर्निहित सुरक्षा उपायों को सक्रिय कर देते हैं। उद्योग विशेषज्ञों का सुझाव है कि रेड टीम के ये निष्कर्ष संवेदनशील अनुप्रयोगों में एआई सिस्टम तैनात करने से पहले व्यापक सुरक्षा परीक्षण के महत्व को रेखांकित करते हैं।

माइक्रोसॉफ्ट के आकलन से तुलना दिलचस्प है: माइक्रोसॉफ्ट की एआई रेड टीम ने GPT-5 को आम हमलों के खिलाफ अब तक के सबसे मज़बूत सुरक्षा प्रोफाइल में से एक बताया है। ओपनएआई खुद भी विशिष्ट संगठनों के साथ मिलकर 5,000 घंटे की रेड टीमिंग के बाद GPT-5 के मज़बूत सुरक्षा उपायों का दावा करता है। ये विरोधाभासी आकलन दर्शाते हैं कि GPT-5 की सुरक्षा स्थिति शुरू में बताई गई स्थिति से कहीं ज़्यादा जटिल है।

टेस्ला ने अपना एआई प्रोजेक्ट डोजो क्यों बंद कर दिया?

टेस्ला ने अप्रत्याशित रूप से अपने इन-हाउस डोजो सुपरकंप्यूटर प्रोजेक्ट को बंद कर दिया है और पूरी टीम को भंग कर दिया है। प्रोजेक्ट लीडर पीटर बैनन, जो 2016 से टेस्ला में काम कर रहे हैं और इससे पहले एप्पल में काम कर चुके हैं, कंपनी छोड़ रहे हैं। खबर है कि सीईओ एलन मस्क ने खुद इस प्रोजेक्ट को बंद करने का आदेश दिया था।

डोजो सिस्टम मूल रूप से टेस्ला की एआई महत्वाकांक्षाओं का केंद्रबिंदु बनने के लिए बनाया गया था। यह सुपरकंप्यूटर एक कस्टम-निर्मित डी1 चिप पर आधारित था, जिसे टीएसएमसी में सात-नैनोमीटर तकनीक का उपयोग करके बनाया गया था और जिसमें 645 वर्ग मिलीमीटर के क्षेत्र में 50 अरब ट्रांजिस्टर लगे थे। इस सिस्टम को एक एक्साफ्लॉप से ज़्यादा की कंप्यूटिंग शक्ति प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो इसे दुनिया के सबसे शक्तिशाली एआई प्रशिक्षण कंप्यूटरों में से एक बनाता।

मस्क ने एक्स पर अपने फैसले को सही ठहराते हुए कहा: "टेस्ला के लिए अपने संसाधनों को विभाजित करना और दो पूरी तरह से अलग एआई चिप डिज़ाइनों को स्केल करना समझदारी नहीं है।" इसके बजाय, कंपनी स्वायत्त वाहनों और रोबोटों के लिए टेस्ला के विशेष रूप से निर्मित एआई हार्डवेयर की अगली पीढ़ी पर ध्यान केंद्रित करना चाहती है। अगली पीढ़ी के एआई चिप्स, जिनका इस्तेमाल कंपनी की इलेक्ट्रिक कारों में किया जाएगा, "अनुमान लगाने में उत्कृष्ट और कम से कम प्रशिक्षण में काफी अच्छे होंगे।"

यह निर्णय भी आश्चर्यजनक था, क्योंकि मस्क ने दूसरी तिमाही के वित्तीय परिणामों की प्रस्तुति के बाद जुलाई के अंत में एक विश्लेषक कॉल में ज़ोर देकर कहा था कि डोजो 2 अगले साल लॉन्च होगा। इस निर्णय से पहले भी, टीम के भीतर कुछ समस्याएँ थीं: 20 कर्मचारी डेंसिटीएआई नामक एक नए स्टार्टअप में चले गए थे। टेस्ला ने पहले घोषणा की थी कि वह डोजो परियोजना में एक अरब डॉलर का निवेश करेगी।

यूरोपीय कंपनियों के लिए एक रणनीतिक विकल्प के रूप में स्वतंत्र एआई प्लेटफ़ॉर्म – छवि: एक्सपर्ट.डिजिटल

Ki-Gamechanger: सबसे लचीला AI प्लेटफॉर्म – दर्जी 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

• 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)

इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:

• स्वतंत्र एआई प्लेटफॉर्म बनाम हाइपरस्केलर: कौन सा समाधान आपके लिए सही है?

अमेरिका और चीन के बीच वैश्विक एआई दौड़ किस प्रकार विकसित हो रही है?

डीपसीक के उदय के साथ अमेरिका और चीन के बीच एआई की दौड़ में नाटकीय बदलाव आया है। हालाँकि ओपनएआई को पहले बाज़ार का अग्रणी माना जाता था, लेकिन डीपसीक, अलीबाबा और टेनसेंट जैसे अन्य खिलाड़ी भी तेज़ी से आगे बढ़ रहे हैं। तकनीकी महानगर हांग्जो स्थित चीनी स्टार्टअप डीपसीक ने जनवरी के अंत में एक एआई भाषा मॉडल जारी किया जो अपने अमेरिकी प्रतिस्पर्धियों के साथ कदमताल मिला सकता है।

इस दौड़ में एक निर्णायक कारक प्रति मिलियन टोकन की लागत है। जहाँ ओपनएआई लगभग €15 का शुल्क लेता है, वहीं डीपसीक अपना मॉडल केवल 55 सेंट में उपलब्ध कराता है – जो 27 गुना का अंतर है। कंपनी के अनुसार, डीपसीक के विकास की लागत छह मिलियन अमेरिकी डॉलर से भी कम थी, हालाँकि विशेषज्ञों को संदेह है कि यह इतना सस्ता था।

अमेरिकी निवेशक मार्क एंड्रीसेन ने डीपसीक की आश्चर्यजनक सफलता को एआई के लिए "स्पुतनिक क्षण" कहा है। अमेरिका चीन की एआई सफलता से उतना ही हैरान है जितना 1957 में सोवियत संघ के सफल उपग्रह प्रक्षेपण से था। चिप दिग्गज एनवीडिया के शेयरों में सोमवार को बाजार मूल्य में ऐतिहासिक 592.7 अरब डॉलर की गिरावट आई, क्योंकि उन्हें एहसास हुआ कि एआई को पहले की तुलना में कहीं अधिक कुशलता से संचालित किया जा सकता है।

इस दौड़ में यूरोप की तकनीकी भूमिका लगभग नगण्य है, हालाँकि यूरोपीय संघ ने 2024 में पारित "एआई अधिनियम" के साथ दुनिया का पहला व्यापक एआई विनियमन बनाया है। यहाँ लाभ इस विनियमन में निहित है, जिसे अंतरराष्ट्रीय स्तर पर सबसे उन्नत माना जाता है, लेकिन "मेड इन यूरोप" जैसे अग्रणी एआई विकासों का अभाव है। हालाँकि, संघीय विघटनकारी नवाचार एजेंसी के प्रमुख राफेल लगुना डे ला वेरा कहते हैं: "जर्मनी और यूरोप में अभी भी पाँच या दस मॉडल सुप्त अवस्था में हैं। आइए, उन्हें अभी उभरने का मौका देने पर ध्यान केंद्रित करें।"

स्टारगेट परियोजना क्या है और इसके लक्ष्य क्या हैं?

स्टारगेट प्रोजेक्ट एक अमेरिकी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी है जिसकी स्थापना ओपनएआई, सॉफ्टबैंक, ओरेकल और एमजीएक्स ने की है। कंपनी की योजना 2029 तक अमेरिका में एआई इंफ्रास्ट्रक्चर में 500 अरब डॉलर तक का निवेश करने की है। अमेरिकी राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प ने 21 जनवरी, 2025 को इसे "इतिहास की सबसे बड़ी एआई इंफ्रास्ट्रक्चर परियोजना" घोषित किया था।

इस परियोजना की शुरुआत 100 अरब डॉलर के निवेश से हुई है, जो 2029 तक बढ़कर 500 अरब डॉलर हो सकता है। मासायोशी सोन कंपनी के अध्यक्ष होंगे। कंपनी टेक्सास में 10 डेटा सेंटर बना रही है और अन्य राज्यों में विस्तार की योजना बना रही है। इस परियोजना से अमेरिका में 1,00,000 से ज़्यादा रोज़गार सृजित होंगे।

ओपनएआई के सैम ऑल्टमैन के अनुसार, सॉफ्टबैंक इस उद्यम के लिए "वित्तीय ज़िम्मेदारी" निभाएगा, जबकि ओपनएआई "परिचालन ज़िम्मेदारी" निभाएगा। एआरएम, माइक्रोसॉफ्ट, एनवीडिया, ओरेकल और ओपनएआई प्रमुख प्रारंभिक तकनीकी साझेदार हैं। ओपनएआई ने कहा कि यह परियोजना "न केवल संयुक्त राज्य अमेरिका के पुनः-औद्योगीकरण में सहायक होगी, बल्कि अमेरिका और उसके सहयोगियों की राष्ट्रीय सुरक्षा की रक्षा के लिए रणनीतिक क्षमता भी प्रदान करेगी।"

एआई मेगाप्रोजेक्ट स्टारगेट का निर्माण पहले से ही चल रहा है। टेक्सास के एबिलीन के पास, जहाँ सस्ती पवन ऊर्जा और पर्याप्त जगह उपलब्ध है, सैकड़ों-हज़ारों एआई एक्सेलरेटर के लिए इमारतें बनाई जा रही हैं। ट्रम्प ने संकेत दिया कि वे ऊर्जा अवसंरचना के विकास में तेज़ी लाने के लिए आपातकालीन घोषणाओं का उपयोग करेंगे।

के लिए उपयुक्त:

• क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) एक अरब डॉलर के फ्लॉप के लिए स्टारगेट का विकास करता है? प्रोजेक्ट नहीं हो रहा है

एआई रोजमर्रा के जीवन में कैसे प्रवेश करता है?

एआई रोज़मर्रा की ज़िंदगी के विभिन्न क्षेत्रों में तेज़ी से स्थापित हो रहा है, और इमेज एडिटिंग इसका एक प्रमुख उदाहरण है। 2025 के लिए सर्वश्रेष्ठ एआई फोटो एडिटर्स में फोटोडायरेक्टर, ल्यूमिनार नियो, फोटोर, कैनवा प्रो, पिक्सआर्ट और एडोब फोटोशॉप एक्सप्रेस जैसे प्रोग्राम शामिल हैं। ये टूल एआई सुविधाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करते हैं – त्वरित डिज़ाइन से लेकर अवतारों, पृष्ठभूमियों या जनरेटिव इमेज आइडियाज़ के विस्तृत निर्माण तक।

आधुनिक एआई इमेज एडिटिंग प्रोग्राम अब प्रभावशाली उपलब्धियाँ हासिल कर सकते हैं। ये स्वचालित रूप से इमेज क्वालिटी में सुधार करते हैं, एक क्लिक से बैकग्राउंड हटाते या बदलते हैं, और पोर्ट्रेट को आसानी से रीटच करते हैं। उदाहरण के लिए, ल्यूमिनार नियो 100 से ज़्यादा शक्तिशाली सुविधाएँ प्रदान करता है, जिनमें से 24 सीधे आधुनिक एआई तकनीक पर आधारित हैं। यह सॉफ़्टवेयर इमेज से ध्यान भटकाने वाली वस्तुओं को हटा सकता है, फ़ोकस से बाहर के क्षेत्रों को स्वचालित रूप से शार्प कर सकता है, इमेज को बड़ा कर सकता है, और गायब क्षेत्रों को वास्तविक रूप से भर सकता है।

एक विशेष रूप से दिलचस्प क्षेत्र सेवानिवृत्ति नियोजन में एआई का संभावित अनुप्रयोग है। अमेरिकी राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प ने एक कार्यकारी आदेश पर हस्ताक्षर किए हैं, जो अमेरिका की खरबों डॉलर की निजी पेंशन प्रणाली को डिजिटल मुद्राओं और अचल संपत्ति में जोखिम भरे निवेश के लिए खोल देता है। अमेरिका में 401(k) नामक निजी पेंशन प्रणाली में लगभग 12.5 ट्रिलियन डॉलर का निवेश किया जाता है। ट्रम्प ने श्रम विभाग और अन्य एजेंसियों को जिम्मेदार निवेश प्रबंधन के लिए दिशानिर्देशों को संशोधित करने और वैकल्पिक निवेश विकल्पों को सक्षम करने का निर्देश दिया है।

फोटो सॉफ्टवेयर के क्षेत्र में, 2025 भी स्पष्ट रूप से दिखाई दे रहा है: एआई इमेज एडिटिंग में हलचल मचा रहा है। यह केवल पूरी तरह से नई तस्वीरें बनाने के लिए जनरेटिव एआई के बारे में नहीं है; यह क्रॉपिंग, बैकग्राउंड जोड़ने और इमेज रीटचिंग में एआई की सहायता के बारे में भी है। जो लोग इस गति से नहीं चलेंगे, वे पीछे रह जाएँगे, क्योंकि मैनुअल एडिटिंग अब पुरानी लगने लगी है, क्योंकि एआई टूल्स वही काम सेकंडों में कर सकते हैं।

क्या एआई डेवलपर्स के वादे पूरे हो रहे हैं?

वास्तविकता विपणन वादों और वास्तविक प्रदर्शन के बीच एक गंभीर तस्वीर पेश करती है। GPT-5 एक बड़ी सफलता से ज़्यादा अतिरंजित अपेक्षाओं के युग के अंत का प्रतीक है। यह मॉडल विशिष्ट क्षेत्रों में ठोस सुधार प्रस्तुत करता है, लेकिन अभूतपूर्व प्रचार या नाटकीय रूप से बढ़ी हुई पर्यावरणीय लागतों को उचित नहीं ठहराता।

GPT-5 का प्रदर्शन एक विशिष्ट विकासवादी प्रगति के रूप में प्रस्तुत होता है, न कि OpenAI द्वारा वादा की गई क्वांटम छलांग के रूप में। कंपनी इस मॉडल का विज्ञापन "बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण छलांग" के रूप में करती है जिसमें "हर क्षेत्र में पीएचडी स्तर की विशेषज्ञता" है, लेकिन वास्तविकता एक अधिक सूक्ष्म तस्वीर पेश करती है। विशेषज्ञ OpenAI की आलोचना करते हैं कि उसने अपनी प्रस्तुति में त्रुटिपूर्ण चार्ट का उपयोग किया है, जिसमें बार के आकार बताए गए मानों से मेल नहीं खाते।

एआई आलोचक गैरी मार्कस ने GPT-5 के लॉन्च पर तीखी प्रतिक्रिया व्यक्त करते हुए OpenAI पर अति-प्रचार का आरोप लगाया। उन्होंने इस रिलीज़ को "देरी से, अति-प्रचारित और निराशाजनक" बताया और कहा कि इसमें केवल "नवीनतम वृद्धिशील सुधार हैं – और यह जल्दबाज़ी में किया गया लगता है।" पिछले मॉडलों की मूलभूत समस्याएँ अभी भी बनी हुई हैं: GPT-5 शतरंज के नियमों, दृश्य वस्तु पहचान और तार्किक त्रुटियों से जूझ रहा है।

समुदाय की प्रतिक्रिया एक महत्वपूर्ण मोड़ का संकेत देती है: उपयोगकर्ता मार्केटिंग वादों की अधिक आलोचना कर रहे हैं और क्षमताओं व सीमाओं के बारे में अधिक पारदर्शी संचार की मांग कर रहे हैं। ChatGPT सबरेडिट में, 3,000 से ज़्यादा उपयोगकर्ताओं ने GPT-4o पर वापसी की सफलतापूर्वक मांग की, जिससे OpenAI के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने इस विकल्प को तलाशने का संकल्प लिया। कई पावर उपयोगकर्ता छोटी प्रतिक्रियाओं, कम प्रॉम्प्ट सीमा और अप्रत्याशित व्यवहार की आलोचना करते हैं।

एआई परियोजनाओं में कौन सी तकनीकी व्यवहार्यता सीमाएँ स्पष्ट हैं?

हाल के घटनाक्रम मौजूदा एआई तकनीक की स्पष्ट सीमाओं को उजागर करते हैं। उदाहरण के लिए, टेस्ला को अपनी महत्वाकांक्षी डोजो परियोजना को छोड़ना पड़ा, जबकि इसे टेस्ला की बहु-अरब डॉलर की योजना का एक महत्वपूर्ण घटक माना जा रहा था ताकि वह खुद को कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दौड़ में सबसे आगे रख सके। यह विफलता दर्शाती है कि कैसे तकनीकी चुनौतियाँ और देरी अच्छी तरह से वित्त पोषित परियोजनाओं को भी पटरी से उतार सकती हैं।

GPT-5 में तकनीकी सीमाएँ भी हैं। GPT-40 से GPT-5 तक का अंतर पिछली पीढ़ी के बदलावों की तुलना में काफ़ी कम है। हालाँकि GPT-3 से GPT-4 में प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है, कई उपयोगकर्ता GPT-5 को नई कमज़ोरियों के साथ एक क्रमिक सुधार के रूप में देखते हैं। OpenAI ने एक स्वचालित रूटिंग सिस्टम पेश किया है जो अनुरोध के आधार पर विभिन्न मॉडल वेरिएंट के बीच स्विच करता है, लेकिन कई उपयोगकर्ताओं ने लॉन्च के समय इसमें खराबी की सूचना दी।

GPT-5 से जुड़ी सुरक्षा समस्याएँ और भी तकनीकी सीमाओं को उजागर करती हैं। विशिष्ट संगठनों के साथ मिलकर 5,000 घंटे की रेड टीमिंग के बावजूद, दो सुरक्षा कंपनियाँ 24 घंटों के भीतर इस मॉडल से समझौता करने में कामयाब रहीं। यह दर्शाता है कि गहन सुरक्षा परीक्षण भी सभी कमज़ोरियों की पहचान नहीं कर सकता।

बीएनडी का उदाहरण संस्थागत तकनीकी सीमाओं को दर्शाता है। हालाँकि एजेंसी 20 से ज़्यादा वर्षों से अपने स्वयं के कैट टूल्स को अनुकूलित करने पर काम कर रही है, लेकिन ये आधुनिक एआई सिस्टम की सटीकता से कोसों दूर हैं। कंपनी के अपने सॉफ़्टवेयर समाधान अभी तक केवल एक मोटे दिशानिर्देश के रूप में ही काम करते हैं, जबकि दैनिक डेटा की मात्रा मानव अनुवादकों की क्षमता से कहीं ज़्यादा है।

एआई क्षेत्र में सुरक्षा संबंधी चिंताएं किस प्रकार विकसित हो रही हैं?

एआई के क्षेत्र में सुरक्षा संबंधी चिंताएँ बढ़ती जा रही हैं, जैसा कि हाल के कई उदाहरणों से पता चलता है। सुरक्षा जोखिमों के कारण, बीएनडी एआई अनुवादकों का उपयोग नहीं कर सकता, क्योंकि इससे अति-गोपनीय जानकारी लीक हो सकती है। डेटा लीक की यह चिंता दर्शाती है कि संवेदनशील संस्थानों को एआई तकनीकों को कैसे संभालना चाहिए।

इसके जारी होने के कुछ ही समय बाद, GPT-5 में महत्वपूर्ण सुरक्षा कमज़ोरियाँ उजागर हुईं। दो स्वतंत्र सुरक्षा कंपनियों ने इस मॉडल में सफलतापूर्वक सेंध लगाई और विस्फोटक बनाने के विस्तृत निर्देश उत्पन्न करने में सफल रहीं। ये निष्कर्ष इसकी संचालन संबंधी तत्परता और कंपनियों द्वारा इस AI सिस्टम के इस्तेमाल पर सवाल उठाते हैं।

सुरक्षा स्थिति परस्पर विरोधी आकलनों से जटिल है। हालाँकि माइक्रोसॉफ्ट की एआई रेड टीम GPT-5 को अब तक के सबसे मज़बूत सुरक्षा प्रोफाइलों में से एक बताती है, लेकिन स्वतंत्र परीक्षण इसके विपरीत दर्शाते हैं। यह विसंगति एआई सुरक्षा का निष्पक्ष मूल्यांकन करने की कठिनाई को उजागर करती है।

विशेष चिंता की बात यह है कि GPT-5 को एक उच्च-जोखिम वाले जैविक और रासायनिक हथियार के रूप में वर्गीकृत किया गया है। OpenAI स्वयं कहता है: "हालाँकि हमारे पास इस बात का कोई ठोस प्रमाण नहीं है कि यह मॉडल किसी आम व्यक्ति को गंभीर जैविक नुकसान पहुँचाने में महत्वपूर्ण रूप से सहायक हो सकता है, फिर भी हम एहतियात के तौर पर आवश्यक सुरक्षा उपाय लागू कर रहे हैं।" यह संभावित जोखिमों के प्रति जागरूकता को दर्शाता है, लेकिन ऐसी तकनीकों को जारी करने की ज़िम्मेदारी पर सवाल उठाता है।

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एआई से कौन से कॉपीराइट मुद्दे उत्पन्न होते हैं?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणालियों के विकास ने जटिल कॉपीराइट मुद्दों को जन्म दिया है जो वर्तमान में गहन बहस का विषय हैं। मिटेलस्टैंड-डिजिटल ज़ेंट्रम केमनिट्ज़, अन्य बातों के अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग से जुड़ी कानूनी चुनौतियों पर भी ध्यान केंद्रित कर रहा है। केमनिट्ज़ प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय में निजी कानून और बौद्धिक संपदा कानून के अध्यक्ष इन परियोजनाओं में प्रासंगिक विशेषज्ञता प्रदान करते हैं।

एआई मॉडलों को डेटा से लैस करना ज़रूरी है, जो सख्त डेटा सुरक्षा नियमों वाले देशों में समस्या पैदा कर सकता है। कई प्रकाशकों, मीडिया कंपनियों और लेखकों ने पहले ही ओपनएआई के खिलाफ मुकदमा दायर कर दिया है, जिसमें आरोप लगाया गया है कि अमेरिकी कंपनी कॉपीराइट कानून का उल्लंघन कर रही है। हालाँकि, न्यूयॉर्क की एक संघीय अदालत ने हाल ही में टेक कंपनी के खिलाफ मुकदमा खारिज कर दिया।

2024 में अपनाए गए "एआई अधिनियम" के साथ, यूरोपीय संघ अन्य क्षेत्रों की तुलना में एक अलग रास्ता अपना रहा है। "कृत्रिम बुद्धिमत्ता विनियमन" का उद्देश्य, अन्य बातों के अलावा, संवेदनशील डेटा की सुरक्षा करना और यह सुनिश्चित करना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग लोगों के साथ छेड़छाड़ करने के लिए न किया जाए। यह एक निवारक कानूनी ढाँचा बनाने के प्रयास को दर्शाता है।

एआई उत्पादों के अनुमोदन में कई कानूनी पहलू शामिल होते हैं। प्रमाणन चिह्न सुरक्षा का प्रतिनिधित्व करते हैं, और कंपनियों को एआई तकनीकों का उपयोग करते समय कानूनी अनुपालन सुनिश्चित करना चाहिए। कानूनी चुनौतियाँ डेटा उपयोग और दायित्व संबंधी मुद्दों से लेकर एआई के उपयोग में नैतिक विचारों तक, कई तरह की होती हैं।

वर्तमान एआई विकास कितने टिकाऊ हैं?

वर्तमान एआई विकास की स्थिरता की लगातार आलोचना हो रही है। GPT-5 में ऊर्जा खपत में नाटकीय रूप से वृद्धि देखी गई है, जबकि इसमें मामूली सुधार हुआ है। GPT-5 की कठिन लैंडिंग अंततः उद्योग को अधिक यथार्थवादी अपेक्षाओं और अधिक सतत विकास रणनीतियों को बढ़ावा देकर लाभान्वित कर सकती है।

हालाँकि, डीपसीक का उदाहरण दिखाता है कि और भी रास्ते हैं। इस चीनी कंपनी ने यह साबित कर दिया है कि वह अपने अमेरिकी प्रतिस्पर्धियों की तुलना में अधिक कुशलता, लागत-प्रभावी और कम संसाधनों की खपत के साथ काम कर सकती है। यह कुछ बड़ी सुविधाओं के बजाय कई छोटे डेटा केंद्रों द्वारा संभव हुआ है। यह विकेंद्रीकृत दृष्टिकोण अधिक टिकाऊ एआई विकास के लिए एक आदर्श के रूप में काम कर सकता है।

दक्षता सुधार के क्षेत्र में, डिजिटलीकरण के उपाय और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग CO2 उत्सर्जन को कम करने की अपार संभावनाएँ प्रदान करता है। मौजूदा प्रक्रियाओं के अनुकूलन और समस्याओं का शीघ्र पता लगाने से और अधिक बचत संभव है। इसलिए, जब विशेष रूप से दक्षता में सुधार के लिए एआई का उपयोग किया जाता है, तो यह स्थायित्व में योगदान दे सकता है।

केमनिट्ज़ प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय, ट्रैक्शन बैटरियों के एआई-समर्थित, अर्ध-स्वचालित वियोजन जैसे स्थायी एआई परियोजनाओं पर काम कर रहा है। रोबोटिक्स घटकों और एआई तकनीकों के साथ वियोजन और मशीनिंग प्रक्रियाओं को जोड़कर, इसका उद्देश्य जर्मन इलेक्ट्रोमोबिलिटी में मूल्य श्रृंखला की समग्र स्थिरता को सक्षम बनाना है। ऐसी परियोजनाएँ दर्शाती हैं कि कैसे एआई का उपयोग स्थायी समाधानों के लिए किया जा सकता है।

यूरोप के लिए एआई दौड़ का क्या मतलब है?

वैश्विक एआई दौड़ में यूरोप खुद को एक जटिल स्थिति में पाता है। जहाँ चीन और अमेरिका एआई दौड़ में अग्रणी हैं, वहीं यूरोप की तकनीकी भूमिका लगभग नगण्य है। यूरोप में "मेड इन यूरोप" जैसे अग्रणी एआई विकासों का अभाव है, जबकि यूरोपीय संघ को अपने "एआई अधिनियम" के साथ अंतरराष्ट्रीय स्तर पर एक नियामक अग्रणी माना जाता है।

हालाँकि, चीनी डीपसीक यूरोप के लिए भी अवसर प्रस्तुत करता है। चीन यह प्रदर्शित कर रहा है कि अमेरिकी प्रभुत्व से मुक्ति संभव है, और यह स्वाभाविक रूप से यूरोप के लिए एक प्रोत्साहन का काम कर सकता है। यूरोप का एक एआई मॉडल एक व्यापक परिप्रेक्ष्य प्रदान करेगा, और यह बिल्कुल भी असंभव नहीं है कि यूरोप भी उससे आगे निकल जाए।

संघीय विघटनकारी नवाचार एजेंसी के राफेल लगुना डे ला वेरा आशावादी हैं: "जर्मनी और यूरोप में अभी भी पाँच या दस मॉडल सुप्तावस्था में हैं। आइए अब उन्हें उभरने का मौका देने पर ध्यान केंद्रित करें।" यूरोप के लिए अपनी स्वयं की एआई रणनीति विकसित करना महत्वपूर्ण होगा जो यूरोपीय मूल्यों और मानकों को ध्यान में रखे।

यूरोप की नियामक विशेषज्ञता एक फ़ायदेमंद साबित हो सकती है। यूरोपीय संघ का कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम, कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर दुनिया का पहला व्यापक विनियमन है और यह ऐसे मानक निर्धारित कर सकता है जिन्हें वैश्विक स्तर पर अपनाया जाएगा। साथ ही, यूरोप को अत्यधिक विनियमन के ज़रिए तकनीकी नवाचार को दबाने से बचना चाहिए।

मिटेलस्टैंड-डिजिटल ज़ेंट्रम केमनिट्ज़ इस बात का उदाहरण है कि यूरोप अपनी क्षमताओं का कैसे लाभ उठा सकता है। छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों और व्यावहारिक एआई समाधानों पर ध्यान केंद्रित करके, यूरोप एआई की दौड़ में अपना रास्ता खोज सकता है। विज्ञान, व्यवसाय और व्यावहारिक अनुप्रयोग के बीच घनिष्ठ संबंध एक अनूठा यूरोपीय विक्रय बिंदु बन सकता है।

एआई पारंपरिक व्यापार मॉडल को कैसे बदल रहा है?

जैसा कि इमेज प्रोसेसिंग का उदाहरण दर्शाता है, एआई पारंपरिक व्यावसायिक मॉडलों को मौलिक रूप से बदल रहा है। पारंपरिक मैनुअल प्रोसेसिंग विधियों की जगह एआई-संचालित स्वचालन ले रहा है। जो लोग इस गति से नहीं चल पाएँगे, वे पिछड़ जाएँगे, क्योंकि 2025 तक मैनुअल प्रक्रियाएँ पुरानी लगने लगेंगी, जब एआई उपकरण वही काम कुछ ही सेकंड में कर पाएँगे।

वित्तीय क्षेत्र में एक विशेष रूप से नाटकीय बदलाव स्पष्ट है। अपने कार्यकारी आदेश के साथ, ट्रम्प ने अरबों डॉलर की अमेरिकी 401(k) सेवानिवृत्ति बचत प्रणाली को क्रिप्टोकरेंसी और रियल एस्टेट जैसे जोखिम भरे निवेशों के लिए खोलने का मार्ग प्रशस्त किया है। इससे वैकल्पिक निवेशों के लिए लगभग 12.5 ट्रिलियन डॉलर उपलब्ध हो सकते हैं, जो पारंपरिक निवेश रणनीतियों में क्रांति ला सकते हैं।

डीपसीक की सफलता दर्शाती है कि नए व्यावसायिक मॉडल कितने क्रांतिकारी हो सकते हैं। चिप निर्माता कंपनी एनवीडिया के शेयर का बाजार मूल्य 592.7 अरब डॉलर कम हो गया जब यह स्पष्ट हो गया कि एआई को पहले की अपेक्षा कहीं अधिक कुशलता से संचालित किया जा सकता है। इससे एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर के स्थापित व्यावसायिक मॉडल पर सवालिया निशान लग गया है।

मिटेलस्टैंड-डिजिटल ज़ेंट्रम केमनिट्ज़, एआई एकीकरण के माध्यम से लघु एवं मध्यम उद्यमों (एसएमई) के लिए नए व्यावसायिक मॉडल विकसित करता है। पारंपरिक विशेषज्ञता और एआई क्षमताओं के संयोजन से डिजिटल व्यावसायिक मॉडल उभर कर सामने आते हैं। कंपनियों को एआई को केवल एक उपकरण के रूप में नहीं, बल्कि पूरी तरह से नए व्यावसायिक दृष्टिकोणों के लिए एक प्रवर्तक के रूप में समझना सीखना होगा।

टेस्ला को अपना डोजो बिज़नेस मॉडल छोड़ना पड़ा और अब वह आंतरिक विकास के बजाय बाहरी साझेदारों पर निर्भर है। यह दर्शाता है कि कैसे तकनीकी दिग्गजों को भी अपनी रणनीतियों में बदलाव करना पड़ता है जब कुछ बिज़नेस मॉडल टिकाऊ नहीं रह जाते।

भविष्य के कार्य में एआई की क्या भूमिका है?

विभिन्न विकासों से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) कार्य जगत को मौलिक रूप से बदल रही है। वेस्ट सैक्सोनी स्थित रूपांतरित कार्य के लिए सक्षमता केंद्र, मानव-केंद्रित कार्य डिज़ाइन के लिए एक केंद्रीय संपर्क केंद्र के रूप में कार्य करता है। इसका ध्यान मौजूदा या नई प्रक्रियाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सार्थक उपयोग पर केंद्रित है।

प्रक्रिया प्रबंधन में एआई का एकीकरण, दोहराए जाने वाले कार्यों के स्वचालन को सक्षम बनाता है और निर्णय लेने में सहायता करता है। कंपनियों को एआई को मानवीय विशेषज्ञता के प्रतिस्थापन के बजाय पूरक के रूप में देखना चाहिए। सफल एकीकरण के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जो कंपनी की विशिष्ट आवश्यकताओं और चुनौतियों पर विचार करता हो।

बीएनडी का उदाहरण स्वचालन की सीमाओं को दर्शाता है। एआई अनुवादकों की आवश्यकता के बावजूद, एजेंसी मानव अनुवादकों पर निर्भर है और योग्य दुभाषियों की सख्त तलाश में है। बीएनडी वर्तमान में "शुल्क के आधार पर फ्रीलांस अनुवादकों (पुरुष/महिला/महिला)" की तलाश कर रहा है, जो दर्शाता है कि मानवीय विशेषज्ञता अभी भी अपूरणीय है।

प्रक्रिया प्रबंधन का भविष्य मानवीय विशेषज्ञता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमताओं के बुद्धिमान संयोजन में निहित है। इस तालमेल का लाभ उठाने वाली कंपनियाँ अपनी प्रक्रियाओं में निरंतर सुधार कर पाएँगी, नवोन्मेषी बनी रहेंगी और अपनी दीर्घकालिक सफलता सुनिश्चित कर पाएँगी। कर्मचारियों की स्वीकार्यता को बढ़ावा देना और नैतिक एवं कानूनी मुद्दों पर सावधानीपूर्वक विचार करना अत्यंत महत्वपूर्ण है।

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