शीर्ष 10 कारण एआई रातोंरात मुख्यधारा बन गए - भविष्य के निहितार्थों का पता लगाया गया

जनरेटिव AI का तेजी से उभरना: तकनीक में एक गेम-चेंजर

यह एक तूफानी दौर रहा है, है ना? जनरेटिव AI, जैसे कि ChatGPT जैसे उपकरणों के साथ, 2023 की शुरुआत में अचानक सामने आया, जिसने तकनीकी परिदृश्य को रातोंरात बदल दिया। ऐसा लगता है जैसे हमने Stargate के किसी एपिसोड से कोई एलियन तकनीक खोज ली हो—सिवाय इसके कि यह वास्तविक है, और यह सब कुछ बदल रहा है। विक्रेताओं द्वारा AI सुविधाएँ जोड़ने की जल्दबाजी से लेकर हमारे दैनिक कार्यप्रवाह में बदलाव तक, इसका प्रभाव निर्विवाद है।

लेकिन यह इतनी तेजी से कैसे हुआ? इस लेख में, मैं उन दस प्रमुख कारकों की गहराई में जाऊँगा जिन्होंने जनरेटिव AI की तीव्र प्रगति और हमारे तकनीकी ढाँचे और कार्यदिवस की दिनचर्या में इसके एकीकरण को बढ़ावा दिया है।

चरण I: मूलभूत नवाचार

मैं पिछले 20 सालों से AI के साथ काम कर रहा हूँ, जब से मेरे थीसिस के दिन थे, और 90 के दशक में मैंने AI उत्पाद भी लॉन्च किए थे। लेकिन ChatGPT द्वारा प्रस्तुत इस छलांग के लिए कुछ भी मुझे तैयार नहीं कर सका। आइए, उन तीन प्रमुख कारकों को तोड़कर देखें जिन्होंने इस क्रांति को जन्म दिया।

1. ट्रांसफॉर्मर मॉडल्स में प्रगति

AI पहले अविश्वसनीय रूप से संकीर्ण था, जो विशिष्ट डेटासेट पर सीमित कार्यों के लिए प्रशिक्षित था। मुझे याद है कि 90 के दशक की शुरुआत में मैंने House Plant Clinic नामक एक उत्पाद लॉन्च किया था, जो केवल हाउस प्लांट समस्याओं पर प्रशिक्षित था। यह अपने उद्देश्य के लिए शानदार था लेकिन अपने प्रशिक्षण डेटा के बाहर बिल्कुल अनजान था।

फिर, 2017 में, Google के "Attention Is All You Need" पेपर ने सेल्फ-अटेंशन मॉडल पेश किया, जिसने AI को पूरे वाक्यों को एक साथ संसाधित करने की अनुमति दी। इस सफलता ने AI को संदर्भ समझने में सक्षम बनाया, जिससे वह "नदी के किनारे का बैंक" और "शहर के केंद्र में बैंक" के बीच अंतर कर सका।

2. व्यापक रूप से प्रशिक्षित फाउंडेशन मॉडल्स

ट्रांसफॉर्मर मॉडल के साथ, AI को विशाल और विविध डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जा सकता था, जो डेटा से ही संदर्भ को समझता था। इससे OpenAI के GPT-3.5 और GPT-4 जैसे मॉडल्स का निर्माण हुआ, जो लगभग पूरे इंटरनेट और अनगिनत किताबों पर प्रशिक्षित थे।

ये मॉडल्स बहुमुखी हो गए, जो बिना विशेष प्रशिक्षण के किसी भी एप्लिकेशन को संभाल सकते थे। जहाँ हमने House Plant Clinic को प्रशिक्षित करने में महीनों बिताए थे, वहीं आज के AI जैसे ChatGPT या Google Gemini बिना किसी विशेष तैयारी के पौधों की समस्याओं का निदान कर सकते हैं और उससे कहीं अधिक कर सकते हैं।

हालाँकि, इसमें एक पेंच है: इस प्रशिक्षण डेटा का मालिक कौन है? कॉपीराइट सामग्री को लेकर मुकदमे भविष्य में डेटा की उपलब्धता को सीमित कर सकते हैं, जिससे इन मॉडल्स की प्रभावशीलता प्रभावित हो सकती है। साथ ही, इंटरनेट का सारा डेटा सटीक या उपयुक्त नहीं होता, जो चुनौतियाँ पेश करता है क्योंकि विक्रेता सुरक्षात्मक रेलिंग स्थापित करने के लिए काम कर रहे हैं।

3. हार्डवेयर में सफलताएँ (GPUs और TPUs)

ट्रांसफॉर्मर मॉडल्स की जटिल गणनाओं के लिए काफी कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता थी। शुरू में, NVIDIA के गेमिंग GPUs ने AI के लिए आवश्यक मैट्रिक्स संचालन को संभाला, लेकिन उनके Ampere और Hopper सीरीज चिप्स ने प्रदर्शन और दक्षता को बढ़ाया।

Google के TPUs, जो विशेष रूप से AI के लिए डिज़ाइन किए गए थे, साथ ही Microsoft और Amazon के कस्टम चिप्स ने प्रमुख खिलाड़ियों के लिए विश्व-स्तरीय AI प्रशिक्षण को किफायती बना दिया। इससे AI क्षमताओं को एक सेवा के रूप में पेश किया जा सका, जो सभी आकार के व्यवसायों के लिए सुलभ थी, और स्वायत्त कारों जैसे अनुप्रयोगों के लिए वास्तविक समय AI विश्लेषण को सक्षम किया।

चरण II: बाजार की शक्तियाँ अपनाने को प्रेरित करती हैं

तकनीक के तैयार होने के साथ, बाजार की गतिशीलता ने कमान संभाली, जिसने AI को मुख्यधारा में धकेल दिया। यहाँ सात प्रमुख कारक हैं जो इस अपनाने को प्रेरित कर रहे हैं।

4. सभी के लिए ChatGPT, और API एक्सेस

जब 2023 की शुरुआत में ChatGPT लॉन्च हुआ, यह तेजी से अब तक का सबसे तेजी से बढ़ने वाला ऐप बन गया। यह उपयोग करने के लिए मुफ्त था, Google सर्च जितना आसान था, और आश्चर्यजनक रूप से सटीक जवाब देता था। इसे आजमाने वाले प्रत्येक व्यक्ति को लगा जैसे वे भविष्य को छू रहे हों।

OpenAI ने फिर ChatGPT के मॉडल्स को API के माध्यम से खोल दिया, जिससे डेवलपर्स एक सप्ताहांत में विश्व-स्तरीय AI को अपने एप्लिकेशन्स में एकीकृत कर सके। प्रति API कॉल की कम लागत ने इसे एक आकर्षक जोड़ बनाया, जिससे उत्पाद लाइनों का विस्तार हुआ और राजस्व में वृद्धि हुई।

5. ओपन सोर्स त्वरण

विक्रेता लॉक-इन से बचने के लिए, ओपन-सोर्स समुदाय ने AI को अपनाया, जिसमें LLaMa और Stable Diffusion जैसे मॉडल्स पेश किए गए। Hugging Face जैसे प्लेटफॉर्म्स ने सभी कौशल स्तरों के डेवलपर्स के लिए AI एकीकरण को आसान बना दिया।

ओपन सोर्स सहयोग, निरंतर सुधार को बढ़ावा देता है, और उन विशिष्ट सुविधाओं को पेश करता है जिन्हें बड़े विक्रेता प्राथमिकता नहीं दे सकते। यह AI को लोकतांत्रिक बनाता है, जिससे विविध अनुप्रयोगों में इसका अपनाना तेजी से बढ़ता है।

6. उपभोक्ता और उद्यम माँग

जनरेटिव AI सिर्फ प्रचार नहीं है; यह वास्तविक मूल्य प्रदान करता है। मैंने 2024 में ही 15 तरीकों का दस्तावेजीकरण किया है जिनमें AI ने मेरी मदद की, प्रोग्रामिंग से लेकर फोटो एडिटिंग और भावना विश्लेषण तक। व्यवसायों, छात्रों और व्यक्तियों ने समान रूप से AI की संभावनाओं को पहचाना है, जिससे माँग बढ़ी है और AI कंपनियों के मूल्यांकन में वृद्धि हुई है।

7. वायरलिटी और नेटवर्क प्रभाव

सालों तक AI एक विशिष्ट क्षेत्र था, लेकिन अचानक यह मुख्यधारा बन गया। चाची मार्ज परिवार की सभाओं में ChatGPT की चर्चा कर रही थीं, और यह सबसे तेजी से बढ़ने वाला ऐप बन गया, जो महीनों में 100 मिलियन सक्रिय उपयोगकर्ताओं तक पहुँचा और एक साल बाद उसका दोगुना हो गया।

इसकी समुद्री डाकू की तरह बात करने, Star Trek कहानियाँ लिखने, या मिनटों में व्यावसायिक डेटा का विश्लेषण करने की क्षमता ने जनता की कल्पना को पकड़ लिया और इसके तेजी से प्रसार को बढ़ावा दिया।

8. प्रतिस्पर्धी बाजार दबाव

OpenAI की सफलता के साथ, Google, Microsoft, Meta, Amazon और Apple जैसे अन्य तकनीकी दिग्गज पीछे नहीं रह सकते थे। AI एक प्रमुख विशेषता बन गया, या तो एक बोनस के रूप में या एक लाभकारी अपसेल के रूप में। Microsoft का Copilot, Google का Gemini, और अन्य जल्दी ही सामने आए, जिससे प्रतिस्पर्धा और नवाचार तेज हुआ।

9. विधायी और नियामक अंतराल

AI का उछाल वाइल्ड वेस्ट की तरह रहा है, जिसमें सरकारें इसे पकड़ने के लिए संघर्ष कर रही हैं। अमेरिका ने कुछ निरीक्षण योजनाएँ बनाईं, लेकिन वे गुनगुनी थीं। AI कंपनियों ने बिना नियमन के संभावित आपदाओं की चेतावनी दी, और कॉपीराइट मुकदमों ने जटिलता बढ़ाई। एक नए प्रशासन का कम नियमन पर ध्यान केंद्रित करने ने तेजी से विकास और नवाचार को और बढ़ावा दिया, लेकिन अनियंत्रित विकास को लेकर चिंताएँ भी उठाईं।

10. निरंतर नवाचार और निवेश

AI एक क्षणिक सनक नहीं है। प्रमुख कंपनियाँ अरबों का निवेश करना जारी रखती हैं, मूल्यवान उत्पाद और सेवाएँ प्रदान करती हैं। हम मल्टीमॉडल AI, स्वायत्त एजेंट्स, और AI कोडिंग AI में सफलताएँ देख रहे हैं। यह 2000 के दशक के मध्य में ऐप अर्थव्यवस्था के सकारात्मक चक्र की याद दिलाता है, जहाँ निवेश और नवाचार ने एक-दूसरे को बढ़ावा दिया, जिसने AI को हमेशा के लिए मुख्यधारा में धकेल दिया।

चरण III: भविष्य

80 के दशक में, मेरी माँ एक ऐसे कंप्यूटर का सपना देखती थीं जो उनके फर्श को वैक्यूम कर सके। अब, हमारे पास Wally the Narwal जैसे रोबोट हैं जो ऐसा ही करते हैं। मेरा सपना? एक AI जो मेरे लिखते समय मुझे कॉफी ला सके। Tesla, Apple, और Meta द्वारा ह्यूमनॉइड रोबोट्स पर काम को देखते हुए, यह शायद ज्यादा दूर नहीं है।

AI की मौजूदा खामियों को देखते हुए, जैसे कि Alexa की कभी-कभार की गड़बड़ियाँ या ChatGPT की कभी-कभार की मनगढ़ंत बातें, मुझे यकीन नहीं है कि मैं अभी अपने लिविंग रूम में एक रोबोट को घूमते देखना चाहता हूँ। लेकिन, हे, एक आदमी कॉफी के बारे में सपना तो देख ही सकता है।

पिछले दो साल एक जंगली सवारी रहे हैं, और हम शायद अभी शुरुआत में ही हैं। आपके विचार में AI के तेजी से अपनाने में सबसे महत्वपूर्ण कारक क्या रहा है? क्या आपने ChatGPT जैसे AI उपकरणों को अपने दैनिक कार्यप्रवाह में एकीकृत किया है? उन्होंने आपके काम या रचनात्मकता को कैसे बदला है? क्या आप AI को एक दीर्घकालिक गेम-चेंजर के रूप में देखते हैं, या हम एक प्रचार चक्र में हैं जो अंततः स्थिर हो जाएगा? और नैतिक और नियामक चिंताओं का क्या—क्या आपको लगता है कि AI का विकास उचित निरीक्षण के लिए बहुत तेजी से बढ़ रहा है?

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