नई दिल्ली: विश्व की दो सबसे शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशालाओं के नेताओं ने विश्व आर्थिक मंच (डब्ल्यूईएफ) 2026 में प्रौद्योगिकी के भविष्य के लिए विपरीत दृष्टिकोण रखे – इसे कितनी तेजी से विकसित किया जाना चाहिए और जिसे एजीआई के रूप में जाना जाता है उसे कितनी जल्दी हासिल किया जा सकता है – विकास की समयसीमा और नवाचार की गति को धीमा करने की आवश्यकता पर अलग-अलग विचारों के साथ।
20 जनवरी को WEF की बैठक के दौरान एक बातचीत में डीपमाइंड और एंथ्रोपिक के सीईओ डेमिस हसाबिस (बाएं) और डारियो अमोदेई। रॉयटर्स
‘द डे आफ्टर एजीआई’ सत्र के दौरान, गूगल डीपमाइंड के सह-संस्थापक और सीईओ डेमिस हसाबिस और एंथ्रोपिक के सीईओ और सह-संस्थापक डारियो अमोदेई ने कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) शेड्यूल, भू-राजनीतिक जोखिम और सामाजिक प्रभावों पर अलग-अलग विचार प्रस्तुत किए। यह असहमति बाजार के दो सबसे सक्षम मॉडल जेमिनी और क्लाउड के डेवलपर्स के बीच दृष्टिकोण में एक महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करती है।
WEF 2025 के विपरीत, जिसमें चीनी फर्म डीपसीक के बड़े भाषा मॉडल की लागत-दक्षता पर चर्चा हावी थी, इस वर्ष के मंच ने अपना ध्यान व्यापक किया। बातचीत इस बात से स्थानांतरित हो गई कि किसने सबसे सस्ता या सबसे तेज़ मॉडल बनाया, प्रौद्योगिकी को कैसे लागू किया जाएगा और इसके सामाजिक जोखिम क्या होंगे।
हाल के दिनों में, माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्या नडेला जैसे उद्योग जगत के नेताओं ने एक चेतावनी देते हुए कहा है कि निवेश को बनाए रखने और सहायक बुनियादी ढांचे के निर्माण के लिए एआई को “कुछ उपयोगी करना चाहिए जो लोगों और समुदायों और देशों और उद्योगों के परिणामों को बदल दे”।
इस बातचीत का एक प्रमुख हिस्सा एजीआई, या कृत्रिम सामान्य बुद्धि है, जो एआई सिस्टम को संदर्भित करता है जो किसी भी बौद्धिक कार्य को करने में सक्षम है जो एक इंसान कर सकता है।
हस्साबिस ने स्वीकार किया कि अगले कुछ साल जटिल होंगे क्योंकि उद्योग भू-राजनीतिक सवालों से निपटता है, लेकिन वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने वाले एआई के सबूत के रूप में डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड और वैज्ञानिक कार्यों की ओर इशारा किया।
“मुझे लगता है कि उद्योग जो कर रहा है उसका संतुलन उन प्रकार की गतिविधियों के प्रति पर्याप्त संतुलन नहीं है। हमारे पास अल्फाफोल्ड जैसी चीजों के कई और उदाहरण होने चाहिए जो दुनिया में स्पष्ट रूप से अच्छाई में मदद करते हैं,” हस्साबिस ने कहा। “यह उद्योग और हम अग्रणी खिलाड़ियों पर निर्भर है कि वे न केवल इसके बारे में बात करें बल्कि इसे प्रदर्शित भी करें।”
उन्होंने “प्रौद्योगिकी की सीमा पार प्रकृति” पर जोर देते हुए न्यूनतम सुरक्षा मानकों को स्थापित करने के लिए विश्वव्यापी सहमति का आह्वान किया।
उन्होंने कहा, “यह बेहद जरूरी है, क्योंकि यह पूरी मानवता को प्रभावित करने वाला है।”
निश्चित रूप से, अल्फाफोल्ड जैसे मॉडल विशेष एआई मॉडल हैं; अल्फ़ाफोल्ड अमीनो एसिड संरचना से प्रोटीन के आकार की भविष्यवाणी करने की दशकों पुरानी समस्या को हल करने वाला पहला है। मौलिक रूप से, वे एजीआई से भिन्न हैं।
अमोदेई अपनी पिछली भविष्यवाणी पर कायम रहे कि एंथ्रोपिक 2026-27 तक कई क्षेत्रों में नोबेल पुरस्कार विजेता स्तर के प्रदर्शन में सक्षम मॉडल हासिल कर लेगा।
अमोदेई ने कहा, “यह जानना मुश्किल है कि कब कुछ होगा,” लेकिन उन्होंने आगे कहा: “मुझे नहीं लगता कि यह इतना दूर होगा।”
उन्होंने विकास में तेजी लाने के लिए कोडिंग में कुशल एआई का उपयोग करने की एंथ्रोपिक की रणनीति के बारे में विस्तार से बताया। कंपनी के इंजीनियर अब मैन्युअल रूप से कोड नहीं लिखते हैं; वे क्लाउड मॉडल को इसे उत्पन्न करने की अनुमति देते हैं, केवल संपादित करने के लिए आगे बढ़ते हैं।
अमोदेई ने कहा, “हम उस समय से छह से 12 महीने दूर हो सकते हैं जब एक मॉडल वह सब कुछ कर रहा होगा जो सॉफ्टवेयर इंजीनियर शुरू से अंत तक करते हैं। और फिर यह सवाल है कि वह लूप कितनी तेजी से बंद होता है।”
धीमी गति पर बहस
हस्साबिस ने समाधान के लिए एक विंडो बनाने के लिए एआई विकास की गति को धीमा करने की आवश्यकता का सुझाव दिया। उन्होंने कहा, “जो हम अभी अनुमान लगा रहे हैं, उसकी तुलना में थोड़ी धीमी गति रखना अच्छा होगा। यहां तक कि मेरी समयसीमा भी कहती है कि हम सामाजिक रूप से इसे सही कर सकते हैं।”
“मुझे आपकी समयसीमा पसंद है, मैं मान लूंगा,” अमोदेई ने हस्साबिस के अनुमान का जिक्र करते हुए उत्तर दिया कि एजीआई के 2030 तक आने की 50% संभावना है – अमोदेई के दो साल के पूर्वानुमान की तुलना में अधिक रूढ़िवादी आंकड़ा।
हालाँकि, जब द इकोनॉमिस्ट के प्रधान संपादक, मॉडरेटर ज़ैनी मिंटन बेडडोज़ ने सुझाव दिया कि कंपनियां “बस धीमी हो सकती हैं”, अमोदेई ने तर्क दिया कि अंतरराष्ट्रीय प्रतिस्पर्धा के कारण यह असंभव था।
“हम ऐसा नहीं कर सकते इसका कारण यह है कि हमारे भू-राजनीतिक प्रतिद्वंद्वी समान गति से एक ही तकनीक का निर्माण कर रहे हैं। एक लागू करने योग्य समझौता करना बहुत कठिन है जहां वे धीमे हो जाते हैं और हम धीमे हो जाते हैं,” अमोदेई ने कहा।
उन्होंने कहा, “हम सिर्फ एक कंपनी हैं, हम अपना सर्वश्रेष्ठ करने की कोशिश कर रहे हैं और ऐसे माहौल में काम कर रहे हैं, चाहे वह कितना भी अजीब क्यों न हो।”
चीन कारक
यह चर्चा चीन को सेमीकंडक्टर निर्यात के लिए एनवीडिया की योजनाओं की गहन जांच की पृष्ठभूमि में हुई। यदि ऐसा किया जाता है, तो Google DeepMind और Anthropic चिंतित हैं कि यह DeepSeek जैसी चीनी AI कंपनियों को अधिक शस्त्रागार देगा। अमोदेई ने अपने वी3 मॉडल को 5.5 मिलियन डॉलर में प्रशिक्षित करने के डीपसीक के दावे को संबोधित नहीं किया, लेकिन अमेरिकी खर्च के साथ इसका विरोधाभास स्पष्ट है। Epoch.AI के शोध के अनुसार, Google और OpenAI ने जेमिनी 1.0 अल्ट्रा और GPT-4 फ्रंटियर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए 2023 में क्रमशः $70 मिलियन और $100 मिलियन के बीच खर्च किया – तब से लागत में केवल वृद्धि हुई है।
अमोदेई ने इसके बजाय हार्डवेयर प्रतिबंधों पर ध्यान केंद्रित किया। चीन में H200 चिप्स की “बहुत अधिक” मांग के बारे में लास वेगास में CES में एनवीडिया के सीईओ जेन्सेन हुआंग की हालिया टिप्पणियों का उल्लेख करते हुए, अमोदेई ने कहा: “अगर हम चिप्स नहीं बेच सकते हैं, तो यह अमेरिका और चीन के बीच प्रतिस्पर्धा का सवाल नहीं है, यह मेरे और डेमिस के बीच प्रतिस्पर्धा का सवाल है, जिस पर मुझे पूरा विश्वास है कि हम काम कर सकते हैं।”
हुआंग ने पहले कहा था कि एनवीडिया ने “हमारी आपूर्ति श्रृंखला को बंद कर दिया है, और एच200 लाइन के माध्यम से प्रवाहित हो रहे हैं”, जिसका अर्थ है कि कंपनी चीन में शिपमेंट के लिए स्टॉक तैयार कर रही थी।
अमोदेई ने हाई-एंड चिप्स के निर्यात की तुलना हथियार बेचने से की।
उन्होंने कहा, “यह एक ऐसा निर्णय है जैसे कि हम उत्तर कोरिया को परमाणु हथियार बेचने जा रहे हैं क्योंकि इससे बोइंग को कुछ लाभ होता है और हम कह सकते हैं कि मामले बोइंग द्वारा बनाए गए थे और अमेरिका जीत रहा है।”
उन्होंने वाणिज्यिक हितों पर सुरक्षा को प्राथमिकता देने की एक मिसाल के रूप में अमेरिकी दूरसंचार नेटवर्क से हुआवेई उपकरणों को हटाने का हवाला देते हुए निष्कर्ष निकाला।
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