Future of Artificial Intelligence: कृत्रिम बुद्धिमत्ता केक्षेत्र में नवाचार लगभग हर उद्योग में मानवता के भविष्य को आकार दे रहे हैं। AI पहले से ही बड़े डेटा, रोबोटिक्स और IoT जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों का मुख्य चालक है, और  जनरेटिव AI ने AI की संभावनाओं और लोकप्रियता को और बढ़ा दिया है। 

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Future of Artificial Intelligence | भविष्य में AI: क्या-क्या बदलने वाला है?

2023 के IBM सर्वेक्षण के अनुसार , 42 प्रतिशत उद्यम-स्तरीय व्यवसायों ने अपने संचालन में AI को एकीकृत किया है, और 40 प्रतिशत अपने संगठनों के लिए AI पर विचार कर रहे हैं। इसके अलावा, 38 प्रतिशत संगठनों ने अपने वर्कफ़्लो में जनरेटिव AI को लागू किया है जबकि 42 प्रतिशत ऐसा करने पर विचार कर रहे हैं।

इतने सारे परिवर्तन इतनी तेजी से आ रहे हैं, यहां बताया गया है कि एआई में बदलाव विभिन्न उद्योगों और बड़े पैमाने पर समाज के लिए क्या मायने रख सकते हैं।

The Evolution of AI

1951 से अब तक AI ने एक लंबा सफर तय किया है, जब  क्रिस्टोफर स्ट्रेची द्वारा AI कंप्यूटर प्रोग्राम की पहली प्रलेखित सफलता लिखी गई थी, जिसके चेकर्स प्रोग्राम ने मैनचेस्टर विश्वविद्यालय के फेरेंटी मार्क I कंप्यूटर पर एक पूरा गेम पूरा किया था। मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में विकास के कारण , IBM के डीप ब्लू ने 1997 में शतरंज के ग्रैंडमास्टर गैरी कास्पारोव को हराया और कंपनी के IBM वाटसन ने 2011 में जेपार्डी! जीता ।

तब से, जनरेटिव एआई ने एआई के विकास में नवीनतम अध्याय का नेतृत्व किया है, जिसमें ओपनएआई ने 2018 में अपना पहला जीपीटी मॉडल जारी किया है। इसकी परिणति ओपनएआई द्वारा अपने जीपीटी-4 मॉडल और चैटजीपीटी को विकसित करने में हुई है , जिससे एआई जनरेटर का प्रसार हुआ है जो प्रासंगिक पाठ, ऑडियो, चित्र और अन्य प्रकार की सामग्री का उत्पादन करने के लिए प्रश्नों को संसाधित कर सकता है।   

एआई का उपयोग  टीकों के लिए आरएनए को अनुक्रमित करने और  मानव भाषण के मॉडल में भी किया गया है , ये प्रौद्योगिकियां मॉडल और एल्गोरिथम आधारित  मशीन लर्निंग पर निर्भर करती हैं और धारणा, तर्क और सामान्यीकरण पर अधिक ध्यान केंद्रित करती हैं। 

How AI Will Impact the Future

1. Improved Business Automation 

लगभग 55 प्रतिशत संगठनों ने अलग-अलग डिग्री पर एआई को अपनाया है, जो निकट भविष्य में कई व्यवसायों के लिए स्वचालन में वृद्धि का संकेत देता है। चैटबॉट और डिजिटल सहायकों के उदय के साथ , कंपनियाँ ग्राहकों के साथ सरल बातचीत को संभालने और कर्मचारियों के बुनियादी प्रश्नों का उत्तर देने के लिए एआई पर भरोसा कर सकती हैं।

भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने और इसके निष्कर्षों को सुविधाजनक दृश्य प्रारूपों में परिवर्तित करने की AI की क्षमता भी निर्णय लेने की प्रक्रिया को तेज कर सकती है। कंपनी के नेताओं को डेटा के माध्यम से खुद को पार्स करने में समय बिताने की ज़रूरत नहीं है, इसके बजाय सूचित निर्णय लेने के लिए तत्काल अंतर्दृष्टि का उपयोग करना पड़ता है ।

NVIDIA के लर्नर एक्सपीरियंस डिज़ाइनर माइक मेंडेलसन ने कहा, “अगर [डेवलपर्स] समझते हैं कि तकनीक क्या करने में सक्षम है और वे डोमेन को अच्छी तरह समझते हैं, तो वे संबंध बनाना शुरू करते हैं और कहते हैं, ‘शायद यह एक AI समस्या है, शायद वह एक AI समस्या है।'” ” यह अक्सर ऐसा होता है, ‘मेरे पास एक विशिष्ट समस्या है जिसे मैं हल करना चाहता हूं।'”

2. Job Disruption

व्यवसाय स्वचालन ने स्वाभाविक रूप से नौकरी छूटने की आशंकाओं को जन्म दिया है । वास्तव में, कर्मचारियों का मानना ​​है कि उनके लगभग एक तिहाई कार्य AI द्वारा किए जा सकते हैं। हालाँकि AI ने कार्यस्थल में लाभ कमाया है, लेकिन इसका विभिन्न उद्योगों और व्यवसायों पर असमान प्रभाव पड़ा है। उदाहरण के लिए, सचिवों जैसी मैनुअल नौकरियों के स्वचालित होने का खतरा है, लेकिन मशीन लर्निंग विशेषज्ञों और सूचना सुरक्षा विश्लेषकों जैसी अन्य नौकरियों की मांग बढ़ गई है।

अधिक कुशल या रचनात्मक पदों पर काम करने वाले कर्मचारियों की नौकरी AI द्वारा बढ़ाए जाने की संभावना अधिक है, बजाय इसके कि उन्हें प्रतिस्थापित किया जाए। चाहे कर्मचारियों को नए उपकरण सीखने के लिए मजबूर करना हो या उनकी भूमिकाएँ संभालना हो, AI व्यक्तिगत और कंपनी दोनों स्तरों पर कौशल बढ़ाने के प्रयासों को बढ़ावा देने के लिए तैयार है ।     

“कई [क्षेत्रों] में एआई की सफलता के लिए सबसे जरूरी शर्त यह है कि हम लोगों को नई नौकरियों के लिए प्रशिक्षित करने के लिए शिक्षा में भारी निवेश करें,” इलिनोइस विश्वविद्यालय, अर्बाना-शैंपेन में कंप्यूटर विज्ञान की प्रोफेसर और स्कूल की समन्वित विज्ञान प्रयोगशाला की निदेशक क्लारा नाहर्स्टेड ने कहा।

3. Data Privacy Issues

कंपनियों को जनरेटिव एआई टूल को संचालित करने वाले मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, और यह प्रक्रिया गहन जांच के दायरे में आ गई है। उपभोक्ताओं के व्यक्तिगत डेटा एकत्र करने वाली कंपनियों पर चिंताओं ने FTC को इस बात की जांच शुरू करने के लिए प्रेरित किया है कि क्या OpenAI ने अपने डेटा संग्रह विधियों के माध्यम से उपभोक्ताओं को नकारात्मक रूप से प्रभावित किया है, क्योंकि कंपनी ने संभावित रूप से यूरोपीय डेटा सुरक्षा कानूनों का उल्लंघन किया है । 

जवाब में, बिडेन-हैरिस प्रशासन ने एक एआई बिल ऑफ राइट्स विकसित किया , जिसमें डेटा गोपनीयता को इसके मुख्य सिद्धांतों में से एक के रूप में सूचीबद्ध किया गया है। हालाँकि यह कानून बहुत अधिक कानूनी वज़न नहीं रखता है, लेकिन यह डेटा गोपनीयता को प्राथमिकता देने और एआई कंपनियों को प्रशिक्षण डेटा संकलित करने के तरीके के बारे में अधिक पारदर्शी और सतर्क होने के लिए मजबूर करने के बढ़ते दबाव को दर्शाता है।      

4. Increased Regulation

2024 में जनरेटिव एआई के मुक़दमे कैसे सामने आते हैं, इस पर निर्भर करते हुए एआई कुछ कानूनी सवालों पर नज़रिया बदल सकता है। उदाहरण के लिए, ओपनएआई के ख़िलाफ़ लेखकों, संगीतकारों और द न्यूयॉर्क टाइम्स जैसी कंपनियों द्वारा दायर कॉपीराइट मुकदमों के मद्देनजर बौद्धिक संपदा का मुद्दा सबसे आगे आ गया है। ये मुकदमे इस बात को प्रभावित करते हैं कि अमेरिकी कानूनी प्रणाली निजी और सार्वजनिक संपत्ति की व्याख्या कैसे करती है, और नुकसान ओपनएआई और उसके प्रतिस्पर्धियों के लिए बड़ी असफलता हो सकती है। 

जनरेटिव एआई के संबंध में सामने आए नैतिक मुद्दों ने अमेरिकी सरकार पर कड़ा रुख अपनाने का दबाव बढ़ा दिया है। बिडेन-हैरिस प्रशासन ने अपने नवीनतम कार्यकारी आदेश के साथ अपना उदारवादी रुख बनाए रखा है, जिसमें डेटा गोपनीयता, नागरिक स्वतंत्रता, जिम्मेदार एआई और एआई के अन्य पहलुओं के बारे में मोटे दिशानिर्देश बनाए गए हैं। हालाँकि, सरकार राजनीतिक माहौल में बदलाव के आधार पर सख्त नियमों की ओर झुक सकती है  ।  

5. Climate Change Concerns

बहुत बड़े पैमाने पर, AI स्थिरता, जलवायु परिवर्तन और पर्यावरणीय मुद्दों पर एक बड़ा प्रभाव डालने के लिए तैयार है। आशावादी लोग AI को आपूर्ति श्रृंखलाओं को अधिक कुशल बनाने, कार्बन उत्सर्जन को कम करने के लिए पूर्वानुमानित रखरखाव और अन्य प्रक्रियाओं को पूरा करने के तरीके के रूप में देख सकते हैं । 

साथ ही, AI को जलवायु परिवर्तन में एक प्रमुख अपराधी के रूप में देखा जा सकता है । AI मॉडल बनाने और बनाए रखने के लिए आवश्यक ऊर्जा और संसाधन कार्बन उत्सर्जन को 80 प्रतिशत तक बढ़ा सकते हैं, जो तकनीक के भीतर किसी भी स्थिरता प्रयासों के लिए विनाशकारी झटका है। भले ही AI को जलवायु-सचेत तकनीक पर लागू किया जाए , लेकिन मॉडल बनाने और प्रशिक्षण की लागत समाज को पहले से भी बदतर पर्यावरणीय स्थिति में छोड़ सकती है।   

What Industries Will AI Impact the Most? 

वस्तुतः ऐसा कोई भी प्रमुख उद्योग नहीं है जिसे आधुनिक AI ने पहले से प्रभावित न किया हो। यहाँ कुछ ऐसे उद्योग दिए गए हैं जो AI के परिणामस्वरूप सबसे बड़े बदलावों से गुज़र रहे हैं। 

AI in Manufacturing

विनिर्माण क्षेत्र को कई वर्षों से AI से लाभ मिल रहा है। 1960 और 1970 के दशक से ही AI-सक्षम रोबोटिक आर्म्स और अन्य विनिर्माण बॉट के साथ, उद्योग ने AI की शक्तियों को अच्छी तरह से अपनाया है। ये  औद्योगिक रोबोट आम तौर पर असेंबली और स्टैकिंग जैसे सीमित कार्यों को करने के लिए मनुष्यों के साथ मिलकर काम करते हैं, और पूर्वानुमान विश्लेषण सेंसर उपकरणों को सुचारू रूप से चालू रखते हैं। 

AI in Healthcare

यह असंभव लग सकता है, लेकिन  AI हेल्थकेयर पहले से ही मनुष्यों द्वारा चिकित्सा प्रदाताओं के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल रहा है। अपनी  बड़ी डेटा विश्लेषण क्षमताओं की बदौलत, AI बीमारियों को अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से पहचानने, दवा की खोज को गति देने और उसे कारगर बनाने और यहां तक ​​कि वर्चुअल नर्सिंग सहायकों के माध्यम से रोगियों की निगरानी करने में मदद करता है। 

AI in Finance

बैंक, बीमाकर्ता और वित्तीय संस्थान धोखाधड़ी का पता लगाने, ऑडिट करने और ऋण के लिए ग्राहकों का मूल्यांकन करने जैसे कई अनुप्रयोगों के लिए एआई का लाभ उठाते हैं। व्यापारियों ने एक बार में लाखों डेटा बिंदुओं का आकलन करने के लिए मशीन लर्निंग की क्षमता का भी उपयोग किया है, ताकि वे जोखिम का तुरंत आकलन कर सकें और स्मार्ट निवेश निर्णय ले सकें । 

AI in Education

शिक्षा में AI सभी उम्र के लोगों के सीखने के तरीके को बदल देगा। मशीन लर्निंग,  प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और  चेहरे की पहचान के लिए AI का उपयोग पाठ्यपुस्तकों को डिजिटल बनाने, साहित्यिक चोरी का पता लगाने और छात्रों की भावनाओं को मापने में मदद करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि कौन संघर्ष कर रहा है या ऊब गया है। वर्तमान और भविष्य दोनों में, AI छात्रों की व्यक्तिगत ज़रूरतों के हिसाब से सीखने के अनुभव को तैयार करता है।

AI in Media

पत्रकारिता भी एआई का उपयोग कर रही है, और इससे लाभ उठाना जारी रखेगी। इसका एक उदाहरण एसोसिएटेड प्रेस द्वारा  ऑटोमेटेड इनसाइट्स के उपयोग में देखा जा सकता है , जो प्रति वर्ष हजारों कमाई रिपोर्ट स्टोरी तैयार करता है। लेकिन जैसे-जैसे चैटजीपीटी जैसे जनरेटिव  एआई लेखन उपकरण बाजार में प्रवेश करते हैं,  पत्रकारिता में उनके उपयोग के बारे में सवाल उठते हैं।

AI in Customer Service

ज़्यादातर लोग  रोबोकॉल से डरते हैं , लेकिन  ग्राहक सेवा में AI उद्योग को डेटा-संचालित उपकरण प्रदान कर सकता है जो ग्राहक और प्रदाता दोनों को सार्थक जानकारी प्रदान करता है। ग्राहक सेवा उद्योग को सशक्त बनाने वाले AI उपकरण चैटबॉट और  वर्चुअल असिस्टेंट के रूप में आते हैं  ।

AI in Transportation

परिवहन एक ऐसा उद्योग है जिसे निश्चित रूप से AI द्वारा काफ़ी हद तक बदला जा सकता है।  सेल्फ़-ड्राइविंग कारें और  AI ट्रैवल प्लानर सिर्फ़ कुछ पहलू हैं कि हम बिंदु A से बिंदु B तक कैसे पहुँचते हैं जो AI से प्रभावित होंगे। भले ही स्वायत्त वाहन परिपूर्ण नहीं हैं, लेकिन वे एक दिन हमें एक स्थान से दूसरे स्थान तक ले जाएँगे।

Risks and Dangers of AI

कई उद्योगों को सकारात्मक तरीके से नया स्वरूप देने के बावजूद, AI में अभी भी कुछ खामियाँ हैं जो चिंता का विषय हैं। यहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कुछ संभावित जोखिम दिए गए हैं

1. Job Losses 

2023 और 2028 के बीच, 44 प्रतिशत कर्मचारियों के कौशल बाधित होंगे। सभी कर्मचारी समान रूप से प्रभावित नहीं होंगे – महिलाओं को अपनी नौकरियों में एआई के संपर्क में आने की संभावना पुरुषों की तुलना में अधिक है । इसे इस तथ्य के साथ जोड़ें कि पुरुषों और महिलाओं के बीच एआई कौशल का एक बड़ा अंतर है , और महिलाओं को अपनी नौकरी खोने का अधिक खतरा है। यदि कंपनियों ने अपने कर्मचारियों को बेहतर बनाने के लिए कदम नहीं उठाए हैं, तो एआई के प्रसार के परिणामस्वरूप बेरोजगारी बढ़ सकती है और हाशिए पर रहने वाले लोगों के लिए तकनीक में आने के अवसर कम हो सकते हैं।

2. Human Biases 

ए.आई. की प्रतिष्ठा एल्गोरिथम मॉडल को प्रशिक्षित करने वाले लोगों के पूर्वाग्रहों को प्रतिबिंबित करने की आदत से कलंकित हुई है। उदाहरण के लिए, चेहरे की पहचान करने वाली तकनीक को हल्के रंग के व्यक्तियों का पक्ष लेने के लिए जाना जाता है , जो गहरे रंग के लोगों के साथ भेदभाव करता है। यदि शोधकर्ता  इन पूर्वाग्रहों को जल्दी से दूर करने में सावधान नहीं हैं , तो ए.आई. उपकरण उपयोगकर्ताओं के दिमाग में इन पूर्वाग्रहों को मजबूत कर सकते हैं और सामाजिक असमानताओं को बनाए रख सकते हैं।

3. Deepfakes and Misinformation

डीपफेक के प्रसार से कल्पना और वास्तविकता के बीच की रेखाएँ धुंधली होने का खतरा है, जिससे आम जनता यह  सवाल करने लगती है कि क्या वास्तविक है और क्या नहीं। और अगर लोग डीपफेक की पहचान करने में असमर्थ हैं, तो गलत सूचना का प्रभाव  व्यक्तियों और पूरे देश के लिए समान रूप से खतरनाक हो सकता है । डीपफेक का इस्तेमाल राजनीतिक प्रचार को बढ़ावा देने, वित्तीय धोखाधड़ी करने और छात्रों को समझौता करने की स्थिति में रखने के अलावा अन्य उपयोग के मामलों में किया गया है। 

4. Data Privacy

सार्वजनिक डेटा पर AI मॉडल को प्रशिक्षित करने से डेटा सुरक्षा उल्लंघनों की संभावना बढ़ जाती है जो उपभोक्ताओं की व्यक्तिगत जानकारी को उजागर कर सकती है। कंपनियाँ अपना डेटा जोड़कर इन जोखिमों में योगदान देती हैं।  2024 के सिस्को सर्वेक्षण में पाया गया कि 48 प्रतिशत व्यवसायों ने गैर-सार्वजनिक कंपनी की जानकारी को  जनरेटिव AI टूल में दर्ज किया है और 69 प्रतिशत चिंतित हैं कि ये उपकरण उनकी बौद्धिक संपदा और कानूनी अधिकारों को नुकसान पहुंचा सकते हैं। एक भी उल्लंघन लाखों उपभोक्ताओं की जानकारी को उजागर कर सकता है और परिणामस्वरूप संगठनों को असुरक्षित बना सकता है।  

5. Automated Weapons

स्वचालित हथियारों में एआई का उपयोग देशों और उनकी आम जनता के लिए एक बड़ा ख़तरा बन गया है। जबकि स्वचालित हथियार प्रणालियाँ पहले से ही घातक हैं, वे सैनिकों और नागरिकों के बीच भेदभाव करने में भी विफल हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता को गलत हाथों में पड़ने देने से गैर-ज़िम्मेदाराना उपयोग और हथियारों की तैनाती हो सकती है जो लोगों के बड़े समूहों को जोखिम में डाल सकती है।  

6. Superior Intelligence

दुःस्वप्न परिदृश्यों में तकनीकी विलक्षणता के रूप में जाना जाता है , जहाँ सुपर इंटेलिजेंट मशीनें मानव अस्तित्व को गुलाम बनाकर या मिटाकर स्थायी रूप से बदल देती हैं। भले ही AI सिस्टम कभी इस स्तर तक न पहुँचें, लेकिन वे इस हद तक जटिल हो सकते हैं कि यह निर्धारित करना मुश्किल हो जाता है कि AI कई बार कैसे निर्णय लेता है। इससे गलतियाँ या अनपेक्षित व्यवहार होने पर एल्गोरिदम को ठीक करने के तरीके के बारे में पारदर्शिता की कमी हो सकती है। 

वनट्रैक.एआई के संस्थापक मार्क ग्योंग्योसी ने कहा, “मुझे नहीं लगता कि इन क्षेत्रों में हम जो तरीके अपनाते हैं, उनसे ऐसी मशीनें बनेंगी जो हमें मारने का फैसला करेंगी।”  “मुझे लगता है कि शायद आज से पाँच या दस साल बाद, मुझे उस कथन का पुनर्मूल्यांकन करना होगा क्योंकि हमारे पास अलग-अलग तरीके उपलब्ध होंगे और इन चीजों को करने के अलग-अलग तरीके होंगे।”