दुनिया AI से डर रही है क्योंकि इसके संभावित खतरे और प्रभाव काफी बड़े हैं। कुछ मुख्य कारण हैं ⋆ DIGITAL BHARAT

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कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) वह तकनीक है जो कंप्यूटर और मशीनों को मानव सीखने, समझने, समस्या समाधान, निर्णय लेने, रचनात्मकता और स्वायत्तता का अनुकरण करने में सक्षम बनाती है।
संभावित खतरे और प्रभाव
1. नौकरी का नुकसान: कई लोग चिंतित हैं कि AI उनकी नौकरियों को छीन सकता है, खासकर उन क्षेत्रों में जहां काम को स्वचालित किया जा सकता है।
2. नैतिक और कानूनी मुद्दे: AI का उपयोग करने के तरीके के बारे में कई नैतिक सवाल उठते हैं, जैसे कि प्राइवेसी, पूर्वाग्रह और जिम्मेदारी।
3. सुरक्षा चिंताएँ: AI का उपयोग खतरनाक उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे कि साइबर हमले या स्वायत्त हथियारों में।
4. अनियंत्रित विकास: अगर AI को नियंत्रित नहीं किया गया तो यह संभावित रूप से अनपेक्षित परिणाम उत्पन्न कर सकता है।
हालांकि, AI के फायदे भी हैं—जैसे कि स्वास्थ्य देखभाल, शिक्षा, और उत्पादकता में सुधार। इसलिए, इसे दुश्मन या दोस्त कहना कठिन है; यह इस बात पर निर्भर करता है कि हम इसे कैसे विकसित और लागू करते हैं। सही दिशा में काम करने से यह एक मित्र बन सकता है।

निपटना है AI की चुनौतियों से क्या है AI ?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) वह तकनीक है जो कंप्यूटर और मशीनों को मानव सीखने, समझने, समस्या समाधान, निर्णय लेने, रचनात्मकता और स्वायत्तता का अनुकरण करने में सक्षम बनाती है।
AI से लैस एप्लीकेशन और डिवाइस वस्तुओं को देख और पहचान सकते हैं। वे मानव भाषा को समझ सकते हैं और उस पर प्रतिक्रिया दे सकते हैं। वे नई जानकारी और अनुभव से सीख सकते हैं। वे उपयोगकर्ताओं और विशेषज्ञों को विस्तृत सिफारिशें कर सकते हैं। वे स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकते हैं, जिससे मानवीय बुद्धिमत्ता या हस्तक्षेप की आवश्यकता समाप्त हो जाती है (स्व-चालित कार इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण है
लेकिन 2024 में, अधिकांश AI शोधकर्ता और व्यवसायी – और अधिकांश AI-संबंधित सुर्खियाँ – जनरेटिव AI (जनरेटिव AI) में सफलताओं पर केंद्रित हैं, एक ऐसी तकनीक जो मूल पाठ, चित्र, वीडियो और अन्य सामग्री बना सकती है। जनरेटिव AI को पूरी तरह से समझने के लिए, सबसे पहले उन तकनीकों को समझना ज़रूरी है जिन पर जनरेटिव AI उपकरण बनाए गए हैं: मशीन लर्निंग (ML) और डीप लर्निंग ।
यंत्र अधिगम
एआई के बारे में सोचने का एक सरल तरीका यह है कि इसे नेस्टेड या व्युत्पन्न अवधारणाओं की एक श्रृंखला के रूप में देखा जाए जो 70 से अधिक वर्षों में उभरी हैं:

अद्यतन किया गया : 16 अगस्त 2024
योगदानकर्ता : कोल स्ट्राइकर, एडा कावलाकोग्लू
एआई क्या है?
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) वह तकनीक है जो कंप्यूटर और मशीनों को मानव सीखने, समझने, समस्या समाधान, निर्णय लेने, रचनात्मकता और स्वायत्तता का अनुकरण करने में सक्षम बनाती है।
AI से लैस एप्लीकेशन और डिवाइस वस्तुओं को देख और पहचान सकते हैं। वे मानव भाषा को समझ सकते हैं और उस पर प्रतिक्रिया दे सकते हैं। वे नई जानकारी और अनुभव से सीख सकते हैं। वे उपयोगकर्ताओं और विशेषज्ञों को विस्तृत सिफारिशें कर सकते हैं। वे स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकते हैं, जिससे मानवीय बुद्धिमत्ता या हस्तक्षेप की आवश्यकता समाप्त हो जाती है (स्व-चालित कार इसका एक उत्कृष्ट उदाहरण है)।
लेकिन 2024 में, अधिकांश AI शोधकर्ता और व्यवसायी – और अधिकांश AI-संबंधित सुर्खियाँ – जनरेटिव AI (जनरेटिव AI) में सफलताओं पर केंद्रित हैं, एक ऐसी तकनीक जो मूल पाठ, चित्र, वीडियो और अन्य सामग्री बना सकती है। जनरेटिव AI को पूरी तरह से समझने के लिए, सबसे पहले उन तकनीकों को समझना ज़रूरी है जिन पर जनरेटिव AI उपकरण बनाए गए हैं: मशीन लर्निंग (ML) और डीप लर्निंग ।
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यंत्र अधिगम
एआई के बारे में सोचने का एक सरल तरीका यह है कि इसे नेस्टेड या व्युत्पन्न अवधारणाओं की एक श्रृंखला के रूप में देखा जाए जो 70 से अधिक वर्षों में उभरी हैं:

एआई के ठीक नीचे, हमारे पास मशीन लर्निंग है, जिसमें डेटा के आधार पर पूर्वानुमान या निर्णय लेने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करके मॉडल बनाना शामिल है। इसमें तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है जो कंप्यूटर को विशिष्ट कार्यों के लिए स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना डेटा के आधार पर सीखने और निष्कर्ष निकालने में सक्षम बनाती है।
मशीन लर्निंग तकनीक या एल्गोरिदम के कई प्रकार हैं, जिनमें लीनियर रिग्रेशन , लॉजिस्टिक रिग्रेशन , डिसीजन ट्री , रैंडम फ़ॉरेस्ट , सपोर्ट वेक्टर मशीन (SVM) , k-निकटतम पड़ोसी (KNN), क्लस्टरिंग और बहुत कुछ शामिल हैं। इनमें से प्रत्येक दृष्टिकोण विभिन्न प्रकार की समस्याओं और डेटा के लिए उपयुक्त है।
लेकिन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के सबसे लोकप्रिय प्रकारों में से एक को न्यूरल नेटवर्क (या कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क) कहा जाता है। न्यूरल नेटवर्क मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य के अनुसार बनाए गए हैं। न्यूरल नेटवर्क में नोड्स (न्यूरॉन्स के अनुरूप) की परस्पर जुड़ी परतें होती हैं जो जटिल डेटा को संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने के लिए एक साथ काम करती हैं। न्यूरल नेटवर्क उन कार्यों के लिए उपयुक्त हैं जिनमें बड़ी मात्रा में डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों की पहचान करना शामिल है।
मशीन लर्निंग का सबसे सरल रूप सुपरवाइज्ड लर्निंग कहलाता है , जिसमें डेटा को वर्गीकृत करने या परिणामों की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए लेबल किए गए डेटा सेट का उपयोग शामिल है। सुपरवाइज्ड लर्निंग में, मनुष्य प्रत्येक प्रशिक्षण उदाहरण को आउटपुट लेबल के साथ जोड़ते हैं। इसका लक्ष्य मॉडल को प्रशिक्षण डेटा में इनपुट और आउटपुट के बीच मैपिंग सीखना है, ताकि यह नए, अनदेखे डेटा के लेबल की भविष्यवाणी कर सके।
गहन अध्ययन
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है जो बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, जिसे डीप न्यूरल नेटवर्क कहा जाता है, जो मानव मस्तिष्क की जटिल निर्णय लेने की शक्ति का अधिक बारीकी से अनुकरण करता है।
डीप न्यूरल नेटवर्क में एक इनपुट परत, कम से कम तीन लेकिन आमतौर पर सैकड़ों छिपी हुई परतें और एक आउटपुट परत शामिल होती है, जबकि पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल में प्रयुक्त न्यूरल नेटवर्क में आमतौर पर केवल एक या दो छिपी हुई परतें होती हैं।
ये बहुस्तरीय परतें अपर्यवेक्षित शिक्षण को सक्षम बनाती हैं : वे बड़े, लेबल रहित और असंरचित डेटा सेटों से सुविधाओं के निष्कर्षण को स्वचालित कर सकते हैं, तथा डेटा क्या दर्शाता है, इसके बारे में स्वयं पूर्वानुमान लगा सकते हैं।
क्योंकि डीप लर्निंग में मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है, इसलिए यह मशीन लर्निंग को बहुत बड़े पैमाने पर सक्षम बनाता है। यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) , कंप्यूटर विज़न और अन्य कार्यों के लिए उपयुक्त है जिसमें बड़ी मात्रा में डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों की तेज़, सटीक पहचान शामिल है। डीप लर्निंग का कोई न कोई रूप आज हमारे जीवन में अधिकांश कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करता है।

एआई बनाम मशीन लर्निंग (5:49)
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गहन अध्ययन
डीप लर्निंग मशीन लर्निंग का एक उपसमूह है जो बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, जिसे डीप न्यूरल नेटवर्क कहा जाता है, जो मानव मस्तिष्क की जटिल निर्णय लेने की शक्ति का अधिक बारीकी से अनुकरण करता है।
डीप न्यूरल नेटवर्क में एक इनपुट परत, कम से कम तीन लेकिन आमतौर पर सैकड़ों छिपी हुई परतें और एक आउटपुट परत शामिल होती है, जबकि पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल में प्रयुक्त न्यूरल नेटवर्क में आमतौर पर केवल एक या दो छिपी हुई परतें होती हैं।
ये बहुस्तरीय परतें अपर्यवेक्षित शिक्षण को सक्षम बनाती हैं : वे बड़े, लेबल रहित और असंरचित डेटा सेटों से सुविधाओं के निष्कर्षण को स्वचालित कर सकते हैं, तथा डेटा क्या दर्शाता है, इसके बारे में स्वयं पूर्वानुमान लगा सकते हैं।
क्योंकि डीप लर्निंग में मानवीय हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है, इसलिए यह मशीन लर्निंग को बहुत बड़े पैमाने पर सक्षम बनाता है। यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) , कंप्यूटर विज़न और अन्य कार्यों के लिए उपयुक्त है जिसमें बड़ी मात्रा में डेटा में जटिल पैटर्न और संबंधों की तेज़, सटीक पहचान शामिल है। डीप लर्निंग का कोई न कोई रूप आज हमारे जीवन में अधिकांश कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करता है।

गहन शिक्षण से यह भी संभव होता है:
अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण , जो वर्गीकरण और प्रतिगमन कार्यों के लिए एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लेबल और लेबल रहित दोनों डेटा का उपयोग करके पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित शिक्षण को जोड़ता है।

स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण , जो पर्यवेक्षी संकेतों के लिए लेबल किए गए डेटा सेट पर निर्भर रहने के बजाय, असंरचित डेटा से अंतर्निहित लेबल उत्पन्न करता है।

सुदृढीकरण सीखना , जो छिपे हुए पैटर्न से जानकारी निकालने के बजाय परीक्षण-और-त्रुटि और पुरस्कार कार्यों द्वारा सीखता है।

स्थानांतरण अधिगम , जिसमें एक कार्य या डेटा सेट के माध्यम से प्राप्त ज्ञान का उपयोग किसी अन्य संबंधित कार्य या भिन्न डेटा सेट पर मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है।

जनरेटिव एआई
जनरेटिव एआई, जिसे कभी-कभी “जनरेटिव एआई” कहा जाता है , गहरे शिक्षण मॉडल को संदर्भित करता है जो उपयोगकर्ता के संकेत या अनुरोध के जवाब में जटिल मूल सामग्री बना सकता है – जैसे लंबे-फॉर्म टेक्स्ट, उच्च-गुणवत्ता वाली छवियां, यथार्थवादी वीडियो या ऑडियो और बहुत कुछ।
उच्च स्तर पर, जनरेटिव मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा का एक सरलीकृत निरूपण एनकोड करते हैं, और फिर उस निरूपण से नया कार्य तैयार करते हैं जो मूल डेटा के समान तो होता है, लेकिन बिल्कुल वैसा ही नहीं होता।
जनरेटिव मॉडल का इस्तेमाल सांख्यिकी में संख्यात्मक डेटा का विश्लेषण करने के लिए वर्षों से किया जा रहा है। लेकिन पिछले दशक में, वे अधिक जटिल डेटा प्रकारों का विश्लेषण और उत्पन्न करने के लिए विकसित हुए हैं। यह विकास तीन परिष्कृत डीप लर्निंग मॉडल प्रकारों के उद्भव के साथ हुआ:
वैरिएशनल ऑटोएनकोडर या VAEs, जिन्हें 2013 में पेश किया गया था, ने ऐसे मॉडलों को सक्षम किया जो किसी संकेत या निर्देश के जवाब में सामग्री के कई रूप उत्पन्न कर सकते थे।

प्रसार मॉडल, पहली बार 2014 में देखा गया, जो छवियों में तब तक “शोर” जोड़ता है जब तक कि वे पहचानने योग्य न हो जाएं, और फिर संकेतों के जवाब में मूल छवियां उत्पन्न करने के लिए शोर को हटा देता है।

ट्रांसफॉर्मर (जिसे ट्रांसफॉर्मर मॉडल भी कहा जाता है), जिन्हें अनुक्रमित डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है ताकि सामग्री के विस्तारित अनुक्रम उत्पन्न किए जा सकें (जैसे वाक्यों में शब्द, छवि में आकृतियाँ, वीडियो के फ़्रेम या सॉफ़्टवेयर कोड में कमांड)। ट्रांसफॉर्मर आज के अधिकांश हेडलाइन बनाने वाले जनरेटिव AI टूल के मूल में हैं, जिनमें ChatGPT और GPT-4, Copilot, BERT, Bard और Midjourney शामिल हैं।
जनरेटिव एआई कैसे काम करता है
सामान्यतः, जनरेटिव एआई तीन चरणों में काम करता है:
प्रशिक्षण, एक आधार मॉडल बनाने के लिए।
ट्यूनिंग, मॉडल को किसी विशिष्ट अनुप्रयोग के अनुकूल बनाना।
सटीकता में सुधार के लिए उत्पादन, मूल्यांकन और अधिक ट्यूनिंग ।
प्रशिक्षण

जनरेटिव एआई एक “आधारभूत मॉडल” से शुरू होता है; एक गहन शिक्षण मॉडल जो विभिन्न प्रकार के जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों के लिए आधार के रूप में कार्य करता है।
आज सबसे आम आधार मॉडल बड़े भाषा मॉडल (LLM) हैं , जो टेक्स्ट जनरेशन अनुप्रयोगों के लिए बनाए गए हैं। लेकिन छवि, वीडियो, ध्वनि या संगीत निर्माण के लिए आधार मॉडल और मल्टीमॉडल आधार मॉडल भी हैं जो कई प्रकार की सामग्री का समर्थन करते हैं।
एक आधार मॉडल बनाने के लिए, व्यवसायी बड़ी मात्रा में प्रासंगिक कच्चे, असंरचित, लेबल रहित डेटा, जैसे कि टेराबाइट्स या पेटाबाइट्स डेटा टेक्स्ट या इंटरनेट से इमेज या वीडियो पर एक डीप लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करते हैं। प्रशिक्षण से अरबों मापदंडों का एक तंत्रिका नेटवर्क प्राप्त होता है – डेटा में संस्थाओं, पैटर्न और संबंधों के एन्कोडेड प्रतिनिधित्व – जो संकेतों के जवाब में स्वायत्त रूप से सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं। यह आधार मॉडल है।
यह प्रशिक्षण प्रक्रिया कम्प्यूट-गहन, समय लेने वाली और महंगी है। इसके लिए हजारों क्लस्टर्ड ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) और कई हफ़्तों की प्रोसेसिंग की ज़रूरत होती है, जिसकी कीमत आम तौर पर लाखों डॉलर होती है। ओपन सोर्स फ़ाउंडेशन मॉडल प्रोजेक्ट, जैसे कि मेटा का लामा-2, जेन एआई डेवलपर्स को इस चरण और इसकी लागत से बचने में सक्षम बनाता है।
ट्यूनिंग

इसके बाद, मॉडल को किसी विशिष्ट सामग्री निर्माण कार्य के लिए ट्यून किया जाना चाहिए। यह विभिन्न तरीकों से किया जा सकता है, जिनमें शामिल हैं:
फाइन-ट्यूनिंग, जिसमें मॉडल अनुप्रयोग-विशिष्ट लेबलयुक्त डेटा को फीड करना शामिल है – प्रश्न या संकेत जो अनुप्रयोग को प्राप्त होने की संभावना है, और वांछित प्रारूप में संगत सही उत्तर।

मानव प्रतिक्रिया के साथ सुदृढ़ीकरण सीखना (RLHF), जिसमें मानव उपयोगकर्ता मॉडल आउटपुट की सटीकता या प्रासंगिकता का मूल्यांकन करते हैं ताकि मॉडल खुद को बेहतर बना सके। यह लोगों को चैटबॉट या वर्चुअल असिस्टेंट को सुधार टाइप करने या वापस बात करने जितना सरल हो सकता है।
पीढ़ी, मूल्यांकन और अधिक ट्यूनिंग

डेवलपर्स और उपयोगकर्ता नियमित रूप से अपने जनरेटिव AI ऐप्स के आउटपुट का मूल्यांकन करते हैं, और मॉडल को और भी बेहतर बनाते हैं – यहाँ तक कि सप्ताह में एक बार भी – ताकि अधिक सटीकता या प्रासंगिकता मिल सके। इसके विपरीत, फाउंडेशन मॉडल को बहुत कम बार अपडेट किया जाता है, शायद हर साल या 18 महीने में।
जनरेशन एआई ऐप के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए एक अन्य विकल्प रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) है, जो अधिक सटीकता या प्रासंगिकता के लिए मापदंडों को परिष्कृत करने के लिए प्रशिक्षण डेटा के बाहर प्रासंगिक स्रोतों का उपयोग करने के लिए आधार मॉडल का विस्तार करने की एक तकनीक है।
जनरेटिव एआई के बारे में अधिक पढ़ें
एआई के लाभ
AI विभिन्न उद्योगों और अनुप्रयोगों में अनेक लाभ प्रदान करता है। सबसे अधिक उद्धृत लाभों में से कुछ निम्नलिखित हैं:
दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन.
डेटा से अधिक एवं तीव्र अंतर्दृष्टि।
निर्णय लेने की क्षमता में वृद्धि।
मानवीय त्रुटियाँ कम होंगी।
24×7 उपलब्धता.
शारीरिक जोखिम कम हो गया।

दोहराए जाने वाले कार्यों का स्वचालन

एआई नियमित, दोहराव वाले और अक्सर थकाऊ कार्यों को स्वचालित कर सकता है – जिसमें डेटा संग्रह, प्रविष्टि और प्रीप्रोसेसिंग जैसे डिजिटल कार्य और वेयरहाउस स्टॉक-पिकिंग और विनिर्माण प्रक्रियाओं जैसे भौतिक कार्य शामिल हैं। यह स्वचालन उच्च मूल्य, अधिक रचनात्मक कार्य करने के लिए स्वतंत्र करता है।

उन्नत निर्णय-प्रक्रिया

चाहे निर्णय समर्थन के लिए या पूरी तरह से स्वचालित निर्णय लेने के लिए उपयोग किया जाए, AI तेज़, अधिक सटीक भविष्यवाणियों और विश्वसनीय, डेटा-संचालित निर्णयों को सक्षम बनाता है। स्वचालन के साथ संयुक्त, AI व्यवसायों को अवसरों पर कार्य करने और संकटों का जवाब देने में सक्षम बनाता है, जैसे ही वे वास्तविक समय में और मानवीय हस्तक्षेप के बिना उभरते हैं।

कम मानवीय त्रुटियाँ

एआई विभिन्न तरीकों से मानवीय त्रुटियों को कम कर सकता है, किसी प्रक्रिया के उचित चरणों के माध्यम से लोगों का मार्गदर्शन करने से लेकर, संभावित त्रुटियों को होने से पहले ही चिह्नित करने तक, और मानवीय हस्तक्षेप के बिना प्रक्रियाओं को पूरी तरह से स्वचालित करने तक। यह स्वास्थ्य सेवा जैसे उद्योगों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहाँ, उदाहरण के लिए, एआई-निर्देशित सर्जिकल रोबोटिक्स लगातार सटीकता को सक्षम बनाता है।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम लगातार अपनी सटीकता में सुधार कर सकते हैं तथा त्रुटियों को और कम कर सकते हैं, क्योंकि वे अधिक डेटा के संपर्क में आते हैं तथा अनुभव से “सीखते” हैं।

चौबीसों घंटे उपलब्धता और निरंतरता

AI हमेशा चालू रहता है, चौबीसों घंटे उपलब्ध रहता है, और हर बार लगातार प्रदर्शन करता है। AI चैटबॉट या वर्चुअल असिस्टेंट जैसे उपकरण ग्राहक सेवा या सहायता के लिए कर्मचारियों की मांग को कम कर सकते हैं। अन्य अनुप्रयोगों में – जैसे कि सामग्री प्रसंस्करण या उत्पादन लाइनें – AI दोहरावदार या थकाऊ कार्यों को पूरा करने के लिए उपयोग किए जाने पर लगातार काम की गुणवत्ता और आउटपुट स्तर बनाए रखने में मदद कर सकता है।

शारीरिक जोखिम में कमी

खतरनाक कामों को स्वचालित करके – जैसे कि जानवरों को नियंत्रित करना, विस्फोटकों को संभालना, गहरे समुद्र के पानी में, उच्च ऊंचाई पर या बाहरी अंतरिक्ष में काम करना – एआई मानव श्रमिकों को चोट लगने या इससे भी बदतर स्थिति में डालने की आवश्यकता को समाप्त कर सकता है। हालाँकि उन्हें अभी तक पूर्ण नहीं किया गया है, लेकिन स्व-चालित कारें और अन्य वाहन यात्रियों को चोट लगने के जोखिम को कम करने की क्षमता प्रदान करते हैं।

एआई उपयोग के मामले
एआई के वास्तविक दुनिया में कई अनुप्रयोग हैं। यहाँ विभिन्न उद्योगों में इसके संभावित उपयोग के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

ग्राहक अनुभव, सेवा और समर्थन

कंपनियाँ ग्राहकों की पूछताछ, सहायता टिकट और अन्य चीज़ों को संभालने के लिए AI-संचालित चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट लागू कर सकती हैं। ये उपकरण ऑर्डर की स्थिति, उत्पाद विवरण और वापसी नीतियों के बारे में ग्राहकों के सवालों को समझने और उनका जवाब देने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) और जनरेटिव AI क्षमताओं का उपयोग करते हैं।
चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट सदैव उपलब्ध सहायता प्रदान करते हैं, अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों (एफएक्यू) के त्वरित उत्तर प्रदान करते हैं, मानव एजेंटों को उच्च-स्तरीय कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र करते हैं, तथा ग्राहकों को तीव्र, अधिक सुसंगत सेवा प्रदान करते हैं।

धोखाधड़ी का पता लगाना

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एल्गोरिदम लेन-देन के पैटर्न का विश्लेषण कर सकते हैं और असामान्य खर्च या लॉगिन स्थानों जैसी विसंगतियों को चिह्नित कर सकते हैं, जो धोखाधड़ी वाले लेन-देन का संकेत देते हैं। यह संगठनों को संभावित धोखाधड़ी पर अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया करने और इसके प्रभाव को सीमित करने में सक्षम बनाता है, जिससे उन्हें और ग्राहकों को अधिक मानसिक शांति मिलती है।

व्यक्तिगत विपणन

खुदरा विक्रेता, बैंक और अन्य ग्राहक-सामना करने वाली कंपनियाँ व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव और मार्केटिंग अभियान बनाने के लिए AI का उपयोग कर सकती हैं जो ग्राहकों को प्रसन्न करती हैं, बिक्री में सुधार करती हैं और ग्राहकों को छोड़ने से रोकती हैं। ग्राहक खरीद इतिहास और व्यवहार के डेटा के आधार पर, डीप लर्निंग एल्गोरिदम उन उत्पादों और सेवाओं की सिफारिश कर सकते हैं जो ग्राहक चाहते हैं, और यहां तक कि वास्तविक समय में व्यक्तिगत ग्राहकों के लिए व्यक्तिगत कॉपी और विशेष ऑफ़र भी तैयार कर सकते हैं।

मानव संसाधन और भर्ती

एआई-संचालित भर्ती प्लेटफ़ॉर्म रिज्यूमे की स्क्रीनिंग करके, उम्मीदवारों को नौकरी के विवरण से मिलाकर और यहां तक कि वीडियो विश्लेषण का उपयोग करके प्रारंभिक साक्षात्कार आयोजित करके भर्ती को सुव्यवस्थित कर सकते हैं। ये और अन्य उपकरण बड़ी संख्या में उम्मीदवारों को मैदान में उतारने से जुड़े प्रशासनिक कागजी कार्रवाई के ढेर को नाटकीय रूप से कम कर सकते हैं। यह प्रतिक्रिया समय और भर्ती में लगने वाले समय को भी कम कर सकता है, जिससे उम्मीदवारों के लिए अनुभव बेहतर हो सकता है, चाहे उन्हें नौकरी मिले या नहीं।

अनुप्रयोग विकास और आधुनिकीकरण

जनरेटिव एआई कोड जनरेशन टूल और ऑटोमेशन टूल एप्लीकेशन डेवलपमेंट से जुड़े दोहराए जाने वाले कोडिंग कार्यों को सुव्यवस्थित कर सकते हैं, और बड़े पैमाने पर लीगेसी एप्लिकेशन के माइग्रेशन और आधुनिकीकरण (रीफॉर्मेटिंग और रीप्लेटॉर्मिंग) को गति दे सकते हैं। ये उपकरण कार्यों को गति दे सकते हैं, कोड की स्थिरता सुनिश्चित करने और त्रुटियों को कम करने में मदद कर सकते हैं।

पूर्वानुमानित रखरखाव

मशीन लर्निंग मॉडल सेंसर, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) डिवाइस और ऑपरेशनल टेक्नोलॉजी (OT) से डेटा का विश्लेषण करके यह अनुमान लगा सकते हैं कि कब रखरखाव की आवश्यकता होगी और उपकरण विफलताओं का पूर्वानुमान पहले ही लगा सकते हैं। AI-संचालित निवारक रखरखाव डाउनटाइम को रोकने में मदद करता है और आपको आपूर्ति श्रृंखला की समस्याओं से पहले ही आगे रहने में सक्षम बनाता है, इससे पहले कि वे अंतिम परिणाम को प्रभावित करें।

एआई चुनौतियां और जोखिम
संगठन नवीनतम AI तकनीकों का लाभ उठाने और AI के कई लाभों का लाभ उठाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं। यह तेजी से अपनाना आवश्यक है, लेकिन AI वर्कफ़्लो को अपनाना और बनाए रखना चुनौतियों और जोखिमों के साथ आता है।

डेटा जोखिम

एआई सिस्टम ऐसे डेटा सेट पर निर्भर करते हैं जो डेटा पॉइज़निंग, डेटा छेड़छाड़, डेटा पूर्वाग्रह या साइबर हमलों के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं जो डेटा उल्लंघनों को जन्म दे सकते हैं। संगठन डेटा अखंडता की रक्षा करके और विकास से लेकर प्रशिक्षण और परिनियोजन और परिनियोजन के बाद पूरे एआई जीवनचक्र में सुरक्षा और उपलब्धता को लागू करके इन जोखिमों को कम कर सकते हैं ।

मॉडल जोखिम

खतरा पैदा करने वाले लोग चोरी, रिवर्स इंजीनियरिंग या अनधिकृत हेरफेर के लिए AI मॉडल को निशाना बना सकते हैं। हमलावर मॉडल की वास्तुकला, भार या मापदंडों के साथ छेड़छाड़ करके मॉडल की अखंडता से समझौता कर सकते हैं; मुख्य घटक जो मॉडल के व्यवहार, सटीकता और प्रदर्शन को निर्धारित करते हैं।

परिचालन जोखिम

सभी तकनीकों की तरह, मॉडल संचालन जोखिमों जैसे मॉडल बहाव, पूर्वाग्रह और शासन संरचना में टूटने के प्रति संवेदनशील होते हैं। अगर इन जोखिमों पर ध्यान न दिया जाए, तो ये सिस्टम विफलताओं और साइबर सुरक्षा कमजोरियों का कारण बन सकते हैं, जिनका उपयोग खतरे पैदा करने वाले लोग कर सकते हैं।

नैतिकता और कानूनी जोखिम

यदि संगठन AI सिस्टम विकसित और तैनात करते समय सुरक्षा और नैतिकता को प्राथमिकता नहीं देते हैं, तो वे गोपनीयता उल्लंघन करने और पक्षपातपूर्ण परिणाम उत्पन्न करने का जोखिम उठाते हैं। उदाहरण के लिए, भर्ती निर्णयों के लिए उपयोग किए जाने वाले पक्षपातपूर्ण प्रशिक्षण डेटा लिंग या नस्लीय रूढ़िवादिता को मजबूत कर सकते हैं और ऐसे AI मॉडल बना सकते हैं जो कुछ जनसांख्यिकीय समूहों को दूसरों पर तरजीह देते हैं।

एआई जोखिमों के बारे में अधिक जानें
एआई नैतिकता और शासन
एआई नैतिकता एक बहुविषयक क्षेत्र है जो जोखिम और प्रतिकूल परिणामों को कम करते हुए एआई के लाभकारी प्रभाव को अनुकूलित करने के तरीकों का अध्ययन करता है। एआई नैतिकता के सिद्धांतों को एआई शासन की एक प्रणाली के माध्यम से लागू किया जाता है जिसमें गार्डरेल शामिल होते हैं जो यह सुनिश्चित करने में मदद करते हैं कि एआई उपकरण और सिस्टम सुरक्षित और नैतिक बने रहें।
एआई गवर्नेंस में जोखिमों को संबोधित करने वाले निरीक्षण तंत्र शामिल हैं। एआई गवर्नेंस के लिए एक नैतिक दृष्टिकोण के लिए डेवलपर्स, उपयोगकर्ताओं, नीति निर्माताओं और नैतिकतावादियों सहित हितधारकों की एक विस्तृत श्रृंखला की भागीदारी की आवश्यकता होती है, जो यह सुनिश्चित करने में मदद करते हैं कि एआई से संबंधित प्रणालियों को समाज के मूल्यों के अनुरूप विकसित और उपयोग किया जाता है।
यहां एआई नैतिकता और जिम्मेदार एआई से जुड़े सामान्य मूल्य दिए गए हैं :
व्याख्यायित्व और व्याख्यायित्व
जैसे-जैसे AI अधिक उन्नत होता जा रहा है, मनुष्यों को यह समझने और समझने की चुनौती का सामना करना पड़ रहा है कि एल्गोरिदम किस तरह से परिणाम पर पहुंचा। व्याख्यात्मक AI प्रक्रियाओं और विधियों का एक समूह है जो मानव उपयोगकर्ताओं को एल्गोरिदम द्वारा बनाए गए परिणामों और आउटपुट की व्याख्या, समझने और उन पर भरोसा करने में सक्षम बनाता है।
निष्पक्षता और समावेशन
हालाँकि मशीन लर्निंग, अपनी प्रकृति से, सांख्यिकीय भेदभाव का एक रूप है, लेकिन यह भेदभाव तब आपत्तिजनक हो जाता है जब यह विशेषाधिकार प्राप्त समूहों को व्यवस्थित लाभ पर और कुछ वंचित समूहों को व्यवस्थित नुकसान पर रखता है, जिससे संभावित रूप से विभिन्न नुकसान हो सकते हैं। निष्पक्षता को प्रोत्साहित करने के लिए, व्यवसायी डेटा संग्रह और मॉडल डिज़ाइन में एल्गोरिदम संबंधी पूर्वाग्रह को कम करने और अधिक विविध और समावेशी टीमों का निर्माण करने का प्रयास कर सकते हैं।
मजबूती और सुरक्षा
मजबूत एआई असाधारण परिस्थितियों जैसे इनपुट में असामान्यता या दुर्भावनापूर्ण हमलों को प्रभावी ढंग से संभालता है, बिना अनजाने में नुकसान पहुँचाए। इसे उजागर कमजोरियों से सुरक्षा प्रदान करके जानबूझकर और अनजाने में किए गए हस्तक्षेप का सामना करने के लिए भी बनाया गया है।
जवाबदेही और पारदर्शिता
संगठनों को AI सिस्टम के विकास, परिनियोजन और परिणामों के लिए स्पष्ट ज़िम्मेदारियों और शासन संरचनाओं को लागू करना चाहिए। इसके अलावा, उपयोगकर्ताओं को यह देखने में सक्षम होना चाहिए कि AI सेवा कैसे काम करती है, इसकी कार्यक्षमता का मूल्यांकन करें और इसकी ताकत और सीमाओं को समझें। बढ़ी हुई पारदर्शिता AI उपभोक्ताओं को यह बेहतर ढंग से समझने के लिए जानकारी प्रदान करती है कि AI मॉडल या सेवा कैसे बनाई गई थी।
गोपनीयता और अनुपालन
GDPR सहित कई विनियामक ढाँचे यह अनिवार्य करते हैं कि संगठन व्यक्तिगत जानकारी संसाधित करते समय कुछ गोपनीयता सिद्धांतों का पालन करें। AI मॉडल की सुरक्षा करने में सक्षम होना महत्वपूर्ण है जिसमें व्यक्तिगत जानकारी हो सकती है, यह नियंत्रित करना कि कौन सा डेटा पहले मॉडल में जाता है, और अनुकूलनीय सिस्टम बनाना जो विनियमन और AI नैतिकता के आसपास के दृष्टिकोण में बदलावों को समायोजित कर सकते हैं।
कमज़ोर AI बनाम मज़बूत AI
जटिलता और परिष्कार के विभिन्न स्तरों पर एआई के उपयोग को संदर्भित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एआई के कई प्रकारों को परिभाषित किया है जो इसके परिष्कार के स्तर को संदर्भित करते हैं:
कमज़ोर AI : इसे “संकीर्ण AI” के रूप में भी जाना जाता है, यह एक विशिष्ट कार्य या कार्यों के एक सेट को करने के लिए डिज़ाइन किए गए AI सिस्टम को परिभाषित करता है। उदाहरणों में “स्मार्ट” वॉयस असिस्टेंट ऐप शामिल हो सकते हैं, जैसे कि अमेज़ॅन का एलेक्सा, ऐप्पल का सिरी, एक सोशल मीडिया चैटबॉट या टेस्ला द्वारा वादा किए गए स्वायत्त वाहन।
मजबूत एआई : जिसे “कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता” (एजीआई) या “सामान्य एआई” के रूप में भी जाना जाता है, मानव बुद्धिमत्ता के बराबर या उससे बेहतर स्तर पर कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला में ज्ञान को समझने, सीखने और लागू करने की क्षमता रखता है। एआई का यह स्तर वर्तमान में सैद्धांतिक है और कोई भी ज्ञात एआई सिस्टम परिष्कार के इस स्तर तक नहीं पहुंचता है। शोधकर्ताओं का तर्क है कि अगर एजीआई भी संभव है, तो इसके लिए कंप्यूटिंग शक्ति में बड़ी वृद्धि की आवश्यकता है। एआई विकास में हाल की प्रगति के बावजूद, विज्ञान कथाओं की आत्म-जागरूक एआई प्रणालियाँ उस दायरे में मजबूती से बनी हुई हैं।
एआई का इतिहास
“सोचने वाली मशीन” का विचार प्राचीन ग्रीस से आया है। लेकिन इलेक्ट्रॉनिक कंप्यूटिंग के आगमन के बाद से (और इस लेख में चर्चा किए गए कुछ विषयों के सापेक्ष) AI के विकास में महत्वपूर्ण घटनाएँ और मील के पत्थर निम्नलिखित हैं:

1950
एलन ट्यूरिंग ने कंप्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस (लिंक ibm.com के बाहर है) प्रकाशित किया। इस पेपर में, ट्यूरिंग – द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान जर्मन ENIGMA कोड को तोड़ने के लिए प्रसिद्ध और अक्सर “कंप्यूटर विज्ञान के पिता” के रूप में संदर्भित – निम्नलिखित प्रश्न पूछते हैं: “क्या मशीनें सोच सकती हैं?”
वहां से, वह एक परीक्षण प्रदान करता है, जिसे अब “ट्यूरिंग टेस्ट” के रूप में जाना जाता है, जहां एक मानव पूछताछकर्ता कंप्यूटर और मानव पाठ प्रतिक्रिया के बीच अंतर करने की कोशिश करेगा। हालाँकि इस परीक्षण को प्रकाशित होने के बाद से बहुत जांच से गुजरना पड़ा है, यह एआई के इतिहास का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है, और दर्शन के भीतर एक चल रही अवधारणा है क्योंकि यह भाषा विज्ञान के आसपास के विचारों का उपयोग करता है।

1956
जॉन मैकार्थी ने डार्टमाउथ कॉलेज में पहली बार आयोजित एआई कॉन्फ्रेंस में “कृत्रिम बुद्धिमत्ता” शब्द गढ़ा। (मैकार्थी ने लिस्प भाषा का आविष्कार किया।) उसी वर्ष बाद में, एलन न्यूवेल, जेसी शॉ और हर्बर्ट साइमन ने लॉजिक थियोरिस्ट बनाया, जो पहला चलने वाला एआई कंप्यूटर प्रोग्राम था।

1967
फ्रैंक रोसेनब्लैट ने मार्क 1 परसेप्ट्रॉन बनाया, जो एक न्यूरल नेटवर्क पर आधारित पहला कंप्यूटर था जो परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से “सीखा” था। ठीक एक साल बाद, मार्विन मिंस्की और सेमोर पैपर्ट ने परसेप्ट्रॉन नामक एक पुस्तक प्रकाशित की, जो न्यूरल नेटवर्क पर एक ऐतिहासिक कार्य बन गया और, कम से कम कुछ समय के लिए, भविष्य के न्यूरल नेटवर्क अनुसंधान पहलों के खिलाफ एक तर्क बन गया।

1980
न्यूरल नेटवर्क, जो स्वयं को प्रशिक्षित करने के लिए बैकप्रोपेगेशन एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, का एआई अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने लगा।

1995
स्टुअर्ट रसेल और पीटर नॉरविग ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: ए मॉडर्न अप्रोच (लिंक ibm.com के बाहर है) प्रकाशित किया, जो AI के अध्ययन में अग्रणी पाठ्यपुस्तकों में से एक बन गया। इसमें, वे AI के चार संभावित लक्ष्यों या परिभाषाओं पर गहराई से विचार करते हैं, जो तर्कसंगतता और सोच बनाम अभिनय के आधार पर कंप्यूटर सिस्टम को अलग करता है।

1997
आईबीएम के डीप ब्लू ने शतरंज मैच (और पुनर्मैच) में तत्कालीन विश्व शतरंज चैंपियन गैरी कास्पारोव को हराया।

2004
जॉन मैकार्थी ने एक पेपर लिखा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है? (लिंक ibm.com के बाहर है), और AI की अक्सर उद्धृत परिभाषा प्रस्तावित की। इस समय तक, बड़े डेटा और क्लाउड कंप्यूटिंग का युग चल रहा है, जो संगठनों को कभी-कभी बड़े डेटा एस्टेट का प्रबंधन करने में सक्षम बनाता है, जिसका उपयोग एक दिन AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाएगा।

2011
IBM Watson® ने Jeopardy में चैंपियन Ken Jennings और Brad Rutter को हराया! इसके अलावा, इस समय के आसपास, डेटा विज्ञान एक लोकप्रिय विषय के रूप में उभरना शुरू होता है।

2015
बायडू का मिन्वा सुपरकंप्यूटर एक विशेष गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है, जिसे कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क कहा जाता है, ताकि औसत मानव की तुलना में अधिक सटीकता के साथ छवियों की पहचान और वर्गीकरण किया जा सके।

2016
डीपमाइंड का अल्फागो प्रोग्राम, जो डीप न्यूरल नेटवर्क द्वारा संचालित है, ने विश्व चैंपियन गो खिलाड़ी ली सोडोल को पांच गेम के मैच में हराया। खेल के आगे बढ़ने के साथ संभावित चालों की बड़ी संख्या को देखते हुए यह जीत महत्वपूर्ण है (केवल चार चालों के बाद 14.5 ट्रिलियन से अधिक)। बाद में, Google ने कथित तौर पर 400 मिलियन अमरीकी डॉलर में डीपमाइंड को खरीद लिया।

2022 ओपनएआई के चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल
या एलएलएम में वृद्धि , एआई के प्रदर्शन और उद्यम मूल्य को बढ़ाने की इसकी क्षमता में बहुत बड़ा बदलाव लाती है। इन नई जनरेटिव एआई प्रथाओं के साथ, डीप-लर्निंग मॉडल को बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रीट्रेन किया जा सकता है।

2024
नवीनतम AI रुझान निरंतर AI पुनर्जागरण की ओर इशारा करते हैं। मल्टीमॉडल मॉडल जो इनपुट के रूप में कई प्रकार के डेटा ले सकते हैं, वे अधिक समृद्ध, अधिक मजबूत अनुभव प्रदान कर रहे हैं। ये मॉडल कंप्यूटर विज़न इमेज रिकग्निशन और NLP स्पीच रिकग्निशन क्षमताओं को एक साथ लाते हैं। छोटे मॉडल भी बड़े पैरामीटर काउंट वाले विशाल मॉडल के साथ घटते रिटर्न के युग में प्रगति कर रहे हैं।
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क्या है AI चुनौतिया..?
अब तक, कृत्रिम बुद्धिमत्ता , या आप इसके संक्षिप्त नाम “एआई” से अधिक परिचित हैं, ने केवल सरल कार्यों को संभालने और स्वचालित करने में सक्षम होने से लेकर अधिक जटिल क्षमताओं के ढेर में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन करने तक महत्वपूर्ण प्रगति की है। इसे यहाँ तक पहुँचाने के लिए, मशीन इंटेलिजेंस तकनीकों ने कई बिल्ड-अप और पुनरावृत्तियों से गुज़रा है।
2022 की शरद ऋतु में, पूरी दुनिया को ChatGPT द्वारा उन्माद में भेज दिया गया था। संक्षेप में, यह एक जनरेटिव AI मॉडल है जो सूचना पुनर्प्राप्ति और सामग्री निर्माण को सक्षम बनाता है। बातचीत के रूप में, ChatGPT एक संकेत प्राप्त करता है और उसके अनुसार प्रतिक्रिया देता है। इस तरह के AI सिस्टम की सबसे बड़ी खासियत यह है कि यह इंसानों जैसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकता है।
निकट भविष्य में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव जीवन के हर पहलू से जुड़ी हो सकती है । वहां, एआई सॉफ्टवेयर और बुद्धिमान प्रणालियों की बहुत मांग होगी। इसलिए, एआई विकास उन लोगों के लिए असीमित संभावनाओं का एक पैंतरा है जो कंप्यूटिंग शक्ति का लाभ उठाना चाहते हैं। अब भी, बहुत सी तकनीकी कंपनियाँ और संगठन एआई विकास की ओर बढ़ रहे हैं। हालाँकि, इसकी अपार संभावनाओं के साथ-साथ कई चुनौतियाँ भी आती हैं, जिन्हें एआई को अपनी पूरी क्षमता तक पहुँचने और वास्तव में सर्वव्यापी बनने से पहले संबोधित करने की आवश्यकता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास में आने वाली प्रमुख चुनौतियाँ
कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास में आने वाली प्रमुख चुनौतियाँ

आजकल, AI अनुप्रयोगों को प्रौद्योगिकियों के एक व्यापक स्पेक्ट्रम के साथ शामिल पाया जाता है, जैसे कि बिजनेस प्रोसेस ऑटोमेशन (BPA), इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) , रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन , ऑटोनॉमस व्हीकल्स, साइबर सिक्योरिटी , इंटेलिजेंट वर्चुअल असिस्टेंट (IVA), कॉग्निटिव कंप्यूटिंग और बिग डेटा । AI अधिकांश उद्योग क्षेत्रों में अगली विघटनकारी क्रांति को आगे बढ़ाएगा, जैसे कि स्वास्थ्य सेवा , वित्त और बैंकिंग, खुदरा, शिक्षा, स्वचालन, बिक्री, परिवहन और रसद, मीडिया और मनोरंजन , और कई अन्य।
जैसा कि बताया गया है, तकनीकी दिग्गजों सहित कई कंपनियाँ अपने प्रतिस्पर्धियों से बेहतर उत्पाद बनाने की इच्छा से AI अनुसंधान और विकास में भारी निवेश कर रही हैं। उदाहरण के लिए, Microsoft का AI-संवर्धित Bing और Google का Bard (या अब Gemini )। AI क्षेत्र में वर्चस्व स्थापित करने और सबसे पहले AI तकनीक लाने की होड़ में कंपनियों को कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिनमें से कुछ इस प्रकार हैं:
एल्गोरिद्मिक पूर्वाग्रह

एआई और मशीन लर्निंग मॉडल के संदर्भ में , एल्गोरिदम को किसी विशेष कार्य को करने या किसी विशेष समस्या को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए निर्देशों और नियमों के एक सेट के रूप में परिभाषित किया जाता है। ये तथाकथित एल्गोरिदम एआई मॉडल बनाने के प्रमुख भाग के रूप में काम करते हैं। उन्हें बड़े पैमाने पर डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है और अनुकूलित किया जाता है ताकि वे निर्णय लेने की प्रक्रिया को सशक्त बनाने के लिए डेटा के भीतर पैटर्न और रुझानों से सीख सकें।
उदाहरण के लिए, धोखाधड़ी वाले क्रेडिट कार्ड लेनदेन का पता लगाने के लिए पूर्वानुमान मॉडल बनाते समय, डेवलपर्स को भारी मात्रा में डेटा – यानी, पिछले धोखाधड़ी वाले लेनदेन – के साथ एल्गोरिदम को प्रशिक्षित और परिष्कृत करने की आवश्यकता होती है, ताकि यह संभावित धोखाधड़ी की पहचान कर सके और भविष्य के लेनदेन में सटीक परिणाम दे सके।
किसी AI सिस्टम की प्रभावशीलता और संचालन दक्षता मॉडल-प्रशिक्षण डेटासेट के आधार पर एल्गोरिदम की परिष्कार और सटीकता पर बहुत अधिक निर्भर करती है जिसे इसे खिलाया जाता है। क्या होगा यदि प्रशिक्षण डेटा शुरू से ही पक्षपाती हो? तब, हमारे पास AI पूर्वाग्रह का मामला है। निस्संदेह, यह एक अड़चन है जो विभिन्न मोर्चों पर संभावित रूप से हानिकारक हो सकती है, जो आम तौर पर AI आउटपुट की ओर ले जाती है जो भेदभाव और अनुचित प्रथाओं को कायम रख सकती है।
समाधान:
एल्गोरिथम संबंधी पूर्वाग्रह को ठीक करना एक कठिन कार्य हो सकता है; सौभाग्य से, इस बाधा को आपको परेशान करने से रोकने या इसे पूरी तरह से दूर करने के कई तरीके हैं:
विविध प्रशिक्षण डेटा सेट का उपयोग करें जो मोटे तौर पर विभिन्न जनसांख्यिकी और दृष्टिकोणों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
किसी भी संभावित पूर्वाग्रह का पता लगाने और आवश्यक सुधारात्मक कार्रवाई करने के लिए एल्गोरिदम के परिणामों की निरंतर निगरानी और ऑडिट करें।
निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही पर ध्यान केंद्रित करते हुए, एआई मॉडल को डिजाइन और निर्माण करते समय नैतिक ढांचे और दिशानिर्देशों को अपनाएं।
एआई मॉडल प्रशिक्षण के लिए डेटा की गुणवत्ता और उपलब्धता

जैसा कि ऊपर बताया गया है, AI और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटा पर ही निर्भर करते हैं। इसलिए, कार्यात्मक AI मॉडल बनाने के लिए डेटा की पहुँच और गुणवत्ता आवश्यक है। मानकीकृत डेटा की कमी या अनुपस्थिति बाधा बन सकती है।
डेवलपर्स किसी मॉडल को प्रशिक्षित करने और उसे बेहतर बनाने के लिए जितना ज़्यादा गुणवत्तापूर्ण डेटा इस्तेमाल कर सकते हैं, उसके बदले में उतने ही बेहतर नतीजे मिल सकते हैं। प्रशिक्षण डेटा उच्च गुणवत्ता वाला, प्रासंगिक और पूर्वाग्रह से मुक्त होना चाहिए।
दुर्भाग्य से, अच्छे डेटा स्रोतों का उपयोग करना एक चुनौती बनी हुई है। यह आंशिक रूप से इसलिए है क्योंकि मूल्यवान डेटा अक्सर गोपनीयता या स्वामित्व अधिकारों के कारण साइलो में बंद या दुर्गम होता है। अन्यथा, वास्तविक दुनिया का डेटा आमतौर पर खंडित या अधूरा होता है, जो एआई मॉडल प्रशिक्षण की बात आने पर एक समस्या उत्पन्न करता है।
समाधान:
ऐसी डेटा-संबंधी चुनौतियों को हल करने की कुंजी डेटा प्रबंधन और चयन में निहित है:
डेटा गवर्नेंस और प्रबंधन प्रथाओं में निवेश करें जो डेटा की गुणवत्ता, पहुंच और सुरक्षा सुनिश्चित करें।
अधिक विविध और प्रासंगिक डेटासेट तक पहुंचने के लिए डेटा साझेदारों और अन्य संगठनों के साथ सहयोग करें।
प्रशिक्षण डेटा की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए डेटा प्रीप्रोसेसिंग तकनीकों, जैसे डेटा क्लीनिंग और सामान्यीकरण, का उपयोग करें।
वगैरह।
डेटा सुरक्षा और गोपनीयता

चूंकि AI अपने पूर्वानुमानों और निर्णयों के लिए डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करता है, इसलिए डेटा को चोरी या हेरफेर से बचाना अनिवार्य है, खासकर वर्तमान AI उद्योग में। यदि AI मॉडल को हैक किया जाता है, तो इसका उपयोग दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे कि सेवा से इनकार करने वाले हमले, उदाहरण के लिए। सबसे खराब परिदृश्य अभी तक नहीं आए हैं; हालाँकि, आपके लिए यह कल्पना करना कठिन नहीं है कि डेटा चोरी और गोपनीयता उल्लंघन AI-आधारित सिस्टम को कैसे खतरे में डाल सकते हैं।
डेटा गोपनीयता के संबंध में, इस तकनीक में गोपनीयता अधिकारों को सुरक्षित करने के लिए वर्तमान में कोई संघीय विनियमन नहीं हैं। इस प्रकार, यदि आप अपने लिए कोई कार्य करने के लिए AI सिस्टम का उपयोग करते हैं, तो यह आपकी अनुमति के बिना या आपको इसकी जानकारी दिए बिना आपकी व्यक्तिगत जानकारी एकत्र कर सकता है क्योंकि AI मॉडल आपकी ओर से काम करेगा।
समाधान:
यदि डेटा गोपनीयता और सुरक्षा को सावधानी से नहीं संभाला गया तो ये गंभीर मुद्दे बन सकते हैं।
जागरूकता बढ़ाने और एआई प्रणालियों और डेटा दोनों की सुरक्षा के लिए साइबर सुरक्षा प्रोटोकॉल और तंत्र (जैसे, एन्क्रिप्शन, बहु-कारक प्रमाणीकरण, आदि) को लागू करना।
यह सुनिश्चित करने के लिए अनुपालन और जवाबदेही ढांचे की स्थापना करें कि डेटा को नैतिक मानकों और जिम्मेदार तरीके से संभाला जाए।
किसी भी संभावित सुरक्षा उल्लंघन या कमजोरियों के लिए नियमित रूप से एआई प्रणालियों का ऑडिट और निगरानी करें।
संवेदनशील डेटा को संभालने के लिए उचित प्रशिक्षण और प्रोटोकॉल के साथ डेटा सुरक्षा और गोपनीयता की संगठनात्मक संस्कृति को बढ़ावा दें। अपने गोपनीय डेटा को अलग करें और सुनिश्चित करें कि यह केवल विशेष सिस्टम या व्यक्तियों के लिए ही सुलभ हो।
एंटरप्राइज़ क्लाउड समाधान या निजी/अनुमति प्राप्त ब्लॉकचेन का उपयोग करें ।
अपनी संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए एआई का लाभ उठाएं, जैसे व्यक्तिगत स्वास्थ्य रिकॉर्ड को गुमनाम बनाना, तथा गोपनीयता से समझौता किए बिना मशीन लर्निंग पूर्वानुमान प्रदान करना।
वगैरह।
एआई प्रतिभा की कमी

चूंकि AI एक ऐसी तकनीक है जो हमेशा के लिए यहां रहने वाली है, इसलिए आपको AI समाधान बनाने के लिए आवश्यक लोगों और तकनीकी स्टैक में निवेश करके अपनी AI विधियों/रणनीतियों को विकसित करना शुरू कर देना चाहिए। आजकल, कई संगठन इस तकनीकी विशेषज्ञता वाले कुशल इंजीनियरों की कमी से जूझ रहे हैं।
समाधान:
सौभाग्य से, संसाधनों से संबंधित ऐसी चुनौतियों पर काबू पाने के कई अच्छे तरीके हैं।
सबसे पहले, व्यवसाय के मालिक स्थानीय विश्वविद्यालयों और शैक्षिक प्लेटफार्मों के साथ संबंध बना सकते हैं ताकि वे नए एआई डेवलपर्स का अपना नेटवर्क बना सकें जो न केवल जानकार हों बल्कि सीखने के लिए उत्सुक भी हों।
दूसरा, व्यवसाय के नेता उन कर्मचारियों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रशिक्षण कार्यक्रम पेश कर सकते हैं जो अपने तकनीकी कौशल को बढ़ाना चाहते हैं। इस तरह, आप अपने आंतरिक प्रतिभा पूल को समृद्ध कर सकते हैं और अपनी AI विकास टीम के लिए एक मजबूत नींव रख सकते हैं ।
अंतिम लेकिन कम महत्वपूर्ण नहीं, ज्ञान अंतर को पाटने के लिए किसी तकनीकी प्रतिभा एजेंसी या सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट आउटसोर्सिंग कंपनी के साथ साझेदारी करें। ये सभी सेवा प्रदाता हैं जो डेटा वैज्ञानिकों, मशीन लर्निंग इंजीनियरों और अन्य सहित योग्य आईटी और एआई विशेषज्ञों के साथ आपकी परियोजना को बढ़ा सकते हैं।
उच्च विकास लागत

जाहिर है, AI समाधान विकसित करना और लागू करना महंगा हो सकता है। जब आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता की शक्ति की कामना करते हैं तो यह एक बाधा से ज़्यादा एक तथ्य है। AI विकास का खर्च सिर्फ़ आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले संसाधनों के अलावा कई अन्य कारकों पर व्यापक रूप से भिन्न होता है। वे परियोजना की जटिलता, विकसित किए जा रहे AI के प्रकार और चल रहे रखरखाव से लेकर कार्यान्वयन के पैमाने तक होते हैं।
शायद कुछ आँकड़े किसी तरह से AI पहल की लागत को प्रदर्शित करेंगे। यह अनुमान लगाया गया है कि एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म के न्यूनतम व्यवहार्य उत्पाद (MVP) को विकसित करने, परीक्षण करने और तैनात करने में $8,000 से $15,000 के बीच कहीं भी खर्च हो सकता है। एक AI सिस्टम के लिए वार्षिक रखरखाव की औसत लागत $5,000 और $100,000 के बीच होती है।
समाधान:
“वित्तीय दीवार” के सामने खड़े होकर, जो व्यवसाय मालिक अभी भी इसे पार करने का प्रयास कर रहे हैं, उन्हें तैयार रहना चाहिए:
अपने मॉडल विकसित करने के लिए ओपन-सोर्स टूल्स और प्लेटफॉर्म का लाभ उठाएं/कोड या मौजूदा एल्गोरिदम का पुनः उपयोग करें।
ऑफ-द-शेल्फ एआई समाधान या कस्टम विकास सेवाओं का विकल्प चुनें ।
अपनी इन-हाउस AI विकास टीम बनाने के लिए प्रशिक्षण कार्यक्रमों और पाठ्यक्रमों में निवेश करें।
ऐसे AI प्लेटफॉर्म का उपयोग करें जो लागत-प्रभावी मूल्य निर्धारण मॉडल प्रदान करते हैं, जैसे कि प्रति उपयोग भुगतान या सदस्यता-आधारित योजनाएं।
एआई प्रणालियों के लिए अवास्तविक अपेक्षाएँ
AI क्षमताओं में वर्तमान प्रगति के साथ, आकाश सीमा है। लेकिन रुकिए। कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तव में नवाचारों के लिए एक शक्तिशाली आधार है; हालाँकि, यह कोई जादू नहीं है।
निवेशक और हितधारक एआई इंजीनियरिंग के साथ शुरुआत करते समय बहुत अधिक लक्ष्य रखने के लिए अतिसंवेदनशील हो सकते हैं । यह प्रवृत्ति समझ में आती है क्योंकि अवास्तविक अपेक्षाएँ अक्सर मीडिया में प्रचार (तथ्यात्मक जानकारी के बजाय) और तकनीक में सीमित ज्ञान या अनुभव से उत्पन्न होती हैं।
इसे कभी भी हल्के में न लें, क्योंकि आपकी धारणा और वास्तविकता के बीच का अंतर आगे चलकर आपको निराश कर सकता है, या इससे भी बदतर, आपकी परियोजना की विफलता का कारण बन सकता है, जब परिणाम आपके प्रारंभिक अतिरंजित मानदंडों पर खरा नहीं उतरता।
समाधान:
इसका जवाब सरल है: यथार्थवादी लक्ष्य निर्धारित करें। कुछ सुझावों के साथ आगे बढ़ें:
छोटी शुरुआत करें और जल्दबाजी में बहुत आगे न बढ़ें। किसी पायलट प्रोजेक्ट या MVP से शुरुआत करें ताकि स्थिति का परीक्षण किया जा सके और आगे बढ़ने से पहले जानकारी हासिल की जा सके।
गहन अनुसंधान और विश्लेषण करें।
सलाह और मार्गदर्शन के लिए AI विशेषज्ञों से परामर्श करें।
प्रमुख प्रदर्शन मीट्रिक्स को परिभाषित करें और अपनी प्रगति पर नियमित रूप से नज़र रखें।
परियोजना की आवश्यकताओं तथा इसकी प्रगति के बारे में निवेशकों और हितधारकों के साथ शुरू से ही स्पष्ट संवाद सुनिश्चित करें।
किसी भी असफलता या रुकावट से सीखें, अपने लक्ष्यों को तदनुसार समायोजित करें और आगे बढ़ते रहें।
एआई व्याख्यात्मकता और पारदर्शिता

एआई सिस्टम, खास तौर पर डीप लर्निंग मॉडल और तकनीक को अक्सर ब्लैक बॉक्स कहा जाता है, जिसका मतलब है कि भविष्यवाणियों और निर्णयों में उनका तर्क अपारदर्शी, जटिल और गैर-तकनीकी लोगों के लिए समझने में मुश्किल हो सकता है। पारदर्शिता और व्याख्या की कमी (उद्देश्य और व्यक्तिपरक कारणों से) उपयोगकर्ताओं के बीच चिंता और संदेह ला सकती है, खासकर जब एआई समाधान स्वास्थ्य सेवा या आपराधिक न्याय जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में अपनाए जाते हैं।
समाधान:
ब्लैक बॉक्स संबंधी समस्याओं का समाधान निम्नलिखित तरीकों से किया जा सकता है:
निर्णय वृक्ष या नियम-आधारित प्रणालियों जैसे अधिक पारदर्शी और व्याख्या योग्य AI मॉडल का उपयोग करना।
व्याख्या योग्य एआई (एक्सएआई) तकनीकों में निवेश करना, जैसे कि विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करना या भविष्यवाणियों के लिए तर्क प्रदान करना।
पारदर्शिता और जवाबदेही की गारंटी के लिए यह सुनिश्चित करें कि आपकी AI विकास टीम की पृष्ठभूमि विविध हो और इसमें नैतिकता, कानून, मनोविज्ञान या किसी अन्य प्रासंगिक क्षेत्र के विशेषज्ञ शामिल हों।
गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को यह शिक्षित करना कि एआई प्रणालियाँ कैसे काम करती हैं और उनकी सीमाएँ क्या हैं।
वगैरह।
नैतिक निहितार्थ

डेटा विज्ञान के युग में AI का आगमन वास्तव में मानव जाति के लिए एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ है। इसके लाभों के बावजूद, AI कानूनी और नैतिक मुद्दों, जैसे भेदभाव, दुरुपयोग, नौकरी विस्थापन , गोपनीयता और सुरक्षा आदि के बारे में जनता को चिंतित करना शुरू कर रहा है। AI नैतिकता के बारे में बढ़ती चिंताओं के साथ , AI चिकित्सकों और रचनाकारों दोनों के लिए ऐसी शक्तिशाली तकनीक के साथ बेहद सतर्क रहना आवश्यक है।
ईमानदारी से कहें तो यह एक बड़ा, जटिल विषय है जिसके लिए गहन चर्चा और उचित प्रबंधन की आवश्यकता हो सकती है, इसलिए हम इसे केवल एक लेख के दायरे में ठीक से संबोधित करने में असमर्थ हैं। हालाँकि, AI विकास और संचालन में नैतिक और कानूनी मुद्दों के बारे में जागरूक होना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि तकनीक को समझना। कम से कम, हम मामले को और खराब नहीं करेंगे।
ये चुनौतियाँ एआई विकास में आने वाली अनेक बाधाओं का मात्र एक अंश मात्र हैं। एक महत्वपूर्ण चिंता पर्यावरणीय प्रभाव, विशेष रूप से एआई विकास और संचालन से जुड़ी ऊर्जा खपत से उत्पन्न कार्बन फुटप्रिंट के इर्द-गिर्द घूमती है।
ओरिएंट सॉफ्टवेयर – एआई प्रौद्योगिकियों और सेवाओं के लिए आपका विश्वसनीय भागीदार
जैसा कि आप देख सकते हैं, हमने आपको उन शीर्ष चुनौतियों के बारे में बताया है जो आपको AI विकास के लक्ष्यों को प्राप्त करने से रोक सकती हैं, और हम प्रत्येक के लिए संभावित समाधान भी सुझाते हैं। उम्मीद है कि आप अपने उद्यम के सभी क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का प्रभावी उपयोग कर सकते हैं।
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निपटना है AI की चुनौतियों से, अंतरराष्ट्रीय लोकतंत्र दिवस पर पढ़िए लोकसभा स्पीकर ओम बिरला
अंतरराष्ट्रीय लोकतंत्र दिवस हर साल 15 सितंबर को मनाया जाता है। इस वर्ष की थीम ‘सुशासन के लिए आर्टिफिशल इंटेलिजेंस’ है। भारत में AI का उपयोग प्रशासनिक प्रक्रियाओं को सुधारने और पारदर्शिता
ओम बिरला, लोकसभा अध्यक्ष

साल 2007 से अंतरराष्ट्रीय समुदाय द्वारा हर साल 15 सितंबर को मनाया जाने वाला ‘अंतरराष्ट्रीय लोकतंत्र दिवस’ लोकतंत्र के सतत सिद्धांतों और मूल्यों का उत्सव है। आज यह दिवस मानवाधिकार, शांति और सतत विकास सुनिश्चित करने में लोकतंत्र के महत्व का पर्याय बन गया है। भारत दुनिया का प्राचीनतम और विशालतम लोकतंत्र है। अपनी इसी प्राचीन लोकतांत्रिक विरासत की वजह से भारत को लोकतंत्र की जननी कहते हैं। प्राचीन काल में ही हमारे देश में सभा और समिति जैसी लोकतांत्रिक संस्थाएं मौजूद थीं, जहां नागरिक सामूहिक रूप से लोकतांत्रिक सिद्धांतों के अनुरूप लोकहित में फैसले लेते थे। आज से लगभग 2600 साल पहले हमारे देश के सभी हिस्सों में गणराज्यों का उदय हो चुका था, जहां सार्वजनिक भागीदारी और साझे ढंग से फैसले लिए जाते थे। हमारे प्राचीन ग्रंथों में भी चर्चा, आम सहमति और समावेशिता के माध्यम से शासन करने की भारत की दीर्घकालिक परंपरा को रेखांकित किया गया है। हमारे लिए यह बहुत गौरव की बात है कि अपने देश में इतनी बड़ी भौगोलिक, भाषाई, खानपान और रहन-सहन की विविधताएं होने के बावजूद हमने दुनिया में लोकतंत्र के मूल्यों और आदर्शों की स्थापना की है।

अपनी इसी लोकतांत्रिक विरासत से शक्ति पा कर हमने साल 1947 में आजादी पाने के बाद सहज रूप से देश में आधुनिक संसदीय लोकतंत्र की स्थापना की। जिस वक्त भारत ने आजादी पाई थी, उसी समय कई दूसरे राष्ट्र भी आजाद हुए थे, लेकिन उनमें से कुछ राष्ट्रों में लोकतांत्रिक प्रणाली सफल नहीं हो सकी थी। इसलिए हमारे नव-स्वतंत्र राष्ट्र के लिए तमाम चुनौतियों और मुश्किलों के बावजूद लोकतंत्र के आधार पर शासन प्रणाली की स्थापना करना बहुत बड़ी उपलब्धि थी।
आजादी पाने के बाद अपने संविधान के मार्गदर्शन में और लोकतांत्रिक निर्णय प्रणाली के आधार पर, सहमति-असहमति के बावजूद हमने अलग-अलग तरह की चुनौतियों का समाधान निकाला है और आज हम दुनिया के सबसे बड़े लोकतंत्र के रूप में अग्रणी भूमिका निभा रहे हैं। हमारे लिए गौरव की बात है कि भारत एक ऐसा देश है जहां गांव से राष्ट्रीय स्तर तक- सभी स्तरों पर लोकतंत्र स्थापित किया गया है। हमारे देश में स्थानीय से लेकर राष्ट्रीय लोकतांत्रिक संस्थाएं स्थापित हैं जिन्हें संवैधानिक दर्जा मिला हुआ है। लोकतंत्र को सही मायनों में जन-जन तक सफलता से पहुंचाना, भारतीय लोकतंत्र की उत्कृष्ट उपलब्धि है।