व्यापार में उपलब्ध नवीनतम AI उपकरणों, जैसे कि AI वीडियो जनरेटर, ऑडियो, वीडियो गेम निर्माण, और स्वतंत्र वाहनों के बारे में जानें, AI कैसे काम करता है, इसका संक्षिप्त सारांश, AI के कानूनी परिणाम, और कौन सी नौकरियां 2030, 2040, और यहां तक कि 2050 तक हवा में हो सकती हैं।
इन तीन चीजों में सामान्यता क्या है? पैकमैन का एक खेल, जो शुरू से फिर से बनाया गया है, जो रोगन द्वारा 2022 में स्टीव जॉब्स का साक्षात्कार, और मरीजों में मेलानोमा और हृदय विकार के जोखिम का अनुमान? यदि आपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुमान लगाया है, तो आप सही हैं!
इस रिपोर्ट में, हम व्यापार में उपलब्ध नवीनतम AI उपकरणों, जैसे कि AI वीडियो जनरेटर, ऑडियो और वीडियो गेम निर्माण, पूर्वानुमान मॉडल, और स्वतंत्र वाहनों को साझा करते हैं; AI कैसे काम करता है, इसका संक्षिप्त सारांश; AI के कानूनी परिणाम; और 2030, 2040, और यहां तक कि 2050 तक कौन सी नौकरियां खतरे में हो सकती हैं।
प्रेरित होइए और डराइए: यहां 2023 में AI क्या कर सकता है, इसका एक स्वाद है:
और यह तो अभी तक उपलब्ध या आसन्न के 1% भी नहीं है!
MIT द्वारा यह अनुमान लगाया गया है कि AI में अगला बड़ा बदलाव कंप्यूटर दृष्टि और ऑडियो का साथ-साथ उपयोग करने वाले मल्टीमोडल AI मॉडल से आएगा। विशाल भाषा मॉडल्स को AI में बनाने से रोबोट्स दृश्य और वाणी संकेतों के माध्यम से अपने आस-पास की समझ सकते हैं। सम्मिलित रूप से समर्थन सीखने के साथ, AI जल्द ही स्वतंत्रता के साथ अन्वेषण करेगा और अपने पर्यावरण के साथ बातचीत करके और अधिक सीखेगा।
AI कैसे काम करता है, यह इस वीडियो के दायरे से बाहर है, लेकिन यहाँ एक उच्च स्तरीय क्रैश कोर्स है। AI के रूप में गिनने के लिए, एक सिस्टम को अपने निर्णय खुद लेने की आवश्यकता होती है, और अपने भविष्यवाणियाँ खुद करनी होती हैं। डेवलपर्स मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं "कृत्रिम" बुद्धिमत्ता उत्पन्न करने के लिए, या हजारों और हजारों निर्णय लेने वाली इकाइयाँ जो एक जाल में जुड़ी होती हैं और सभी मिलकर पैटर्न सीखती हैं। ये जाल एक न्यूरल नेटवर्क बनाते हैं, एक सूचना प्रसंस्करण मशीन जिसे एक मस्तिष्क का अनुकरण करने के लिए बनाया गया है, जिसमें न्यूरों के जाल जुड़े होते हैं जो विभिन्न इनपुट्स के आधार पर अलग-अलग निर्णय और भविष्यवाणियाँ करते हैं।
AI के कृत्रिम न्यूरों इनपुट्स को लेते हैं और 0 या 1 का आउटपुट बनाते हैं, जिसमें अद्वितीय वजन और पक्षपात होते हैं जिन्हें उपर या नीचे टॉगल किया जा सकता है आधारित होता है कि क्या प्रशिक्षित किया जा रहा है। ये संख्याएं, जो प्रत्येक कृत्रिम न्यूरॉन में संग्रहीत होती हैं, AI मस्तिष्क की स्मृति बनाती हैं। यह सभी गणना और सीखने के लिए बहुत सारे इनपुट (जैसे कि सैकड़ों मिलियन से लेकर अरबों तक के इनपुट्स के डेटासेट) की आवश्यकता होती है ताकि AI सीख सके।
AI खुद को प्रत्येक इनपुट को कितना वजन देना है, इसे backpropagation कहा जाता है। डेवलपर्स AI को प्रशिक्षण उदाहरण या इनपुट्स देते हैं जहाँ वांछित आउटपुट ज्ञात होता है। इससे यह भविष्यवाणियाँ बनाता है, और प्रत्येक आउटपुट को एक त्रुटि स्कोर आवंटित किया जाता है। मशीन फिर अपने आप को समय के साथ पीछे करती है ताकि यह त्रुटियों को कम करने के लिए आदर्श वजन सीख सके और अधिक और अधिक सटीक भविष्यवाणियाँ कर सके।और यही आम तौर पर AI का कामकाज होता है।
तो AI के पीछे कॉपीराइट का मालिक कौन है? AI का विचार अमेरिकी कॉपीराइट कार्यालय ने 1965 में किया था जब किसी ने कंप्यूटर द्वारा बनाए गए संगीत संग्रह का कॉपीराइट करने की कोशिश की थी। अमेरिकी कॉपीराइट कार्यालय ने कम से कम दो बार यह निर्णय दिया है कि AI कला का कॉपीराइट नहीं हो सकता जब तक कि वहां सीधे जिम्मेदार मानव सहयोगी न हो। यूके, यूई, और ऑस्ट्रेलियाई बौद्धिक संपदा कार्यालयों ने भी यही निर्णय दिया है। वास्तव में, यूई में AI को कॉपीराइट प्राप्त करने के लिए चार-चरण की परीक्षा होती है:
तीसरा चरण सबसे महत्वपूर्ण है: यदि कोई कार्य लेखक के स्वतंत्र और सृजनात्मक विकल्पों को नहीं दर्शाता है, तो उस कार्य को सार्वजनिक डोमेन माना जाता है, कॉपीराइट की दृष्टि से। जब तक कोर्ट में अन्यथा निर्धारित नहीं होता, AI का उपयोग करने वाले मानवों को मालिक के रूप में कॉपीराइट द्वारा सुरक्षित होना चाहिए। लेकिन AI उपकरण जहां मानव एक पाठ प्रम्प्ट दर्ज करके एक छवि बनाते हैं, वे वर्तमान में लेखक का मूल कार्य के रूप में योग्य नहीं माने जाते और इसलिए उनका कॉपीराइट नहीं हो सकता।
तो अगर AI आपकी छवि को पुनर्निर्माण करता है? 2020 के रूप में, किसी भी व्यक्ति को जटिल सॉफ़्टवेयर के उपयोग के बिना वास्तविक deepfakes बनाने की अनुमति है।और ऐसा AI पहले से मौजूद है जो किसी की आवाज़ की नकल उत्कृष्ट आवाज़ अनुकरण एल्गोरिदम के साथ कर सकता है। इससे पहचान चोरी और धोखाधड़ी में वृद्धि हो सकती है। 2020 में, हांगकांग के एक बैंक प्रबंधक की आवाज़ की क्लोनिंग करने वाले एक आवाज़-डीपफेक का शिकार हुए, जिसने एक अन्य कंपनी के निदेशक की आवाज़ की अनुकरण करके 35 मिलियन डॉलर के बैंक हस्तांतरण को मंजूरी दी। यह AI आवाज़ क्लोनिंग का दूसरा ज्ञात मामला था जो एक डकैती को अंजाम देने के लिए किया गया था, लेकिन पहला सफल वाला।
और फिर आपकी आवाज़ और शरीर के अधिकारों के कानूनी ग्रे क्षेत्र हैं। ब्रिटिश अभिनेता रिक कीसेवेटर ने एक तकनीकी कंपनी के लिए एक काम के हिस्से के रूप में अपनी आवाज़ और चेहरे की गतिविधियों के सभी अधिकारों को हस्तांतरित कर दिया। क्या यह कंपनी एक दिन अपना खुद का AI संस्करण रिक का निर्माण करके उसे चुकाने के बिना इस पर लाभ कमा सकती है?
और फिर काम के लिए सुरक्षित नहीं होने वाले अनुप्रयोग हैं, जैसे कि डीपफेक यौन सामग्री, जिसका उपयोग विषय की सहमति के बिना छवियाँ बनाने के लिए किया जा सकता है। 2019 में, अनुसंधान कंपनी Sensitivity AI ने पाया कि ऑनलाइन डीपफेक वीडियो का 96% अनिवार्य वयस्क सामग्री थी। खुले स्रोत छवि जनरेटर StabilityAI का उपयोग पहले से ही सेलेब्रिटीज की काम के लिए सुरक्षित नहीं होने वाली सामग्री को पुनर्निर्माण करने के लिए किया जा चुका है। तो अगर एक अभिनेता जैसे रिक ने अपनी आवाज़ और गतिविधियों के अधिकारों को हस्तांतरित कर दिया, क्या यह एक दिन उसकी जानकारी या सहमति के बिना उसकी वयस्क सामग्री का कानूनी रूप से पुनर्निर्माण करने के लिए उपयोग किया जा सकता है? अमेरिका और यूके में समान गतिविधियाँ गैर-सहमत डीपफेक्स को प्रतिबंधित करने के लिए गति प्राप्त कर रही हैं।इन सभी मुद्दों के लिए, एक मुकदमों की लहर आगामी दस से पंद्रह वर्षों में हमें उत्तर देने की आशा है... जब वहाँ पर्याप्त धन होगा, कम से कम।
2022 के एक सर्वेक्षण में 2,000 कर्मचारियों में से 14% ने रिपोर्ट किया कि उन्होंने अपनी नौकरी एक रोबोट को खो दी। भविष्यवाणीकर्ता थॉमस फ्रे ने अनुमान लगाया है कि 2030 तक आज की नौकरियों का 50% मौजूद नहीं होगा। 2024 तक, AI को मानवों से बेहतर भाषाओं का अनुवाद करने की भविष्यवाणी की गई है। 2026 तक, वे उच्च विद्यालय के निबंधों को बेहतर लिख सकते हैं। 2027 तक, वे ट्रक चलाने में बेहतर होंगे। 2031 तक, वे खुदरा में काम करेंगे। 2049 तक, वे एक बेस्टसेलर पुस्तक लिखेंगे। और 2053 तक, वे सर्जरी करेंगे। यह भी भविष्यवाणी की गई है कि अगले 120 वर्षों में सभी मानव नौकरियाँ स्वचालित हो सकती हैं।
यहाँ उन उद्योगों (और भूमिकाओं) का संक्षिप्त सारांश है जिन पर प्रभाव पड़ेगा:
AI की प्रदान करने वाली स्केल ही समस्या है, क्योंकि यह धन के केंद्रीकरण को बढ़ावा देती है। सबसे अच्छे एल्गोरिदम के साथ कुछ प्रमुख कंपनियां बाजार का मालिक होने की संभावना होगी, जिससे विजेता सब कुछ ले जाने वाले माहौल का निर्माण होगा। उदाहरण के लिए, सबसे सुरक्षित स्वयं चालित टैक्सी कंपनी वही होगी जिसमें सभी सवार होंगे। सबसे अच्छा छवि जनरेटर वही होगा जिसका सभी ने अनुबंध कला के बजाय उपयोग किया होगा। अब एडोबी शटरस्टॉक डॉल-ई 2 छवि जनरेटर पर सृजित की गई छवियों को केवल लाइसेंस और बेचेगी। योजना यह है कि जब उनका IP उपयोग किया जाता है, तो कला कर्मियों को रॉयल्टी के रूप में मुआवजा दिया जाएगा, लेकिन व्यक्तियों को अपनी खुद की AI-उत्पन्न कला को प्लेटफ़ॉर्म पर अपलोड करने से मना किया गया है। जैसे जैसे ये सेवाएं अधिक उन्नत होती जाती हैं, उनकी लागत बढ़ेगी, और कला कर्मियों को अपनी दरों को कम करने की आवश्यकता होगी ताकि वे बने रहें।
केवल दो समाधान हैं: विनियमन या AI में अधिक प्रतिस्पर्धा के लिए अधिक निवेश। आपको पिछड़े रहने की आपकी आवश्यकता नहीं है, इसलिए यदि आप वर्तमान में अपने व्यवसाय के भाग के रूप में AI का उपयोग नहीं कर रहे हैं, तो शामिल होने का समय है। व्यवसाय में AI के भविष्य के संबंध में, यह वास्तव में सीमित है - कम से कम अब के लिए। पढ़ने के लिए धन्यवाद।