AI की वैश्विक क्षमता: प्रगति और उत्पादकता

एआई की वैश्विक क्षमता: प्रगति, उत्पादकता और कार्यबल विकास

स्टैनफोर्ड एचएआई इंडेक्स (Stanford HAI Index) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence) में अभूतपूर्व प्रगति पर प्रकाश डालता है, जिसका दुनिया भर के समाजों पर, विशेष रूप से ग्लोबल साउथ (Global South) पर गहरा प्रभाव पड़ता है। जैसे-जैसे हम इन जानकारियों में गहराई से उतरते हैं, यह स्पष्ट होता जाता है कि एआई उद्योगों को नया रूप दे रहा है, नए अवसरों को बढ़ावा दे रहा है और आर्थिक विकास को आगे बढ़ा रहा है। एआई अविश्वसनीय संभावनाएं प्रस्तुत करता है, और यह सुनिश्चित करना हमारी जिम्मेदारी है कि हर कोई उनसे लाभान्वित हो सके।

गिरती लागत और कम हुई बाधाएं

सबसे महत्वपूर्ण विकासों में से एक एआई मॉडल (AI models) का उपयोग करने की लागत में भारी गिरावट है। जीपीटी-3.5 (GPT-3.5) के बराबर एआई मॉडल को क्वेरी (query) करने का खर्च 2022 के अंत में 20 डॉलर प्रति मिलियन टोकन (million tokens) से गिरकर 2024 के अंत तक केवल 0.07 डॉलर हो गया। 99% से अधिक की यह मूल्य गिरावट सिर्फ एक तकनीकी मील का पत्थर नहीं है; यह पहुंच का एक प्रवेश द्वार है। सीमित संसाधनों वाले क्षेत्रों में नवाचारक (innovators) और उद्यमी (entrepreneurs) अब शक्तिशाली उपकरणों का लाभ उठा सकते हैं जो कभी दुनिया की सबसे बड़ी कंपनियों के लिए विशिष्ट थे, और उन्हें स्थानीय चुनौतियों पर लागू कर सकते हैं जैसे:

• स्वास्थ्य सेवा (Healthcare): एआई निदान (diagnosis), उपचार योजना (treatment planning) और दवा खोज (drug discovery) में सहायता कर सकता है, जिससे वंचित समुदायों में स्वास्थ्य सेवा के परिणामों में सुधार होता है।
• कृषि (Agriculture): एआई-संचालित उपकरण कृषि पद्धतियों को अनुकूलित कर सकते हैं, फसल की पैदावार का अनुमान लगा सकते हैं और संसाधनों को अधिक कुशलता से प्रबंधित कर सकते हैं, जिससे खाद्य सुरक्षा बढ़ती है और कचरा कम होता है।
• शिक्षा (Education): एआई सीखने के अनुभवों को निजीकृत कर सकता है, ट्यूशन सहायता प्रदान कर सकता है और प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जिससे शिक्षा सभी छात्रों के लिए अधिक सुलभ और प्रभावी हो जाती है।
• सार्वजनिक सेवा (Public Service): एआई सरकारी सेवाओं को बढ़ा सकता है, बुनियादी ढांचे के प्रबंधन में सुधार कर सकता है और आपदा प्रतिक्रिया में सहायता कर सकता है, जिससे समुदाय सुरक्षित और अधिक लचीला बनते हैं।

एआई प्रौद्योगिकी का यह लोकतंत्रीकरण व्यक्तियों और संगठनों को महत्वपूर्ण मुद्दों को संबोधित करने और अपने समुदायों में सकारात्मक बदलाव लाने के लिए सशक्त बनाता है। नवाचार की क्षमता अपार है, और संभावनाएं केवल हमारी कल्पना और सहयोग करने की इच्छा से सीमित हैं।

प्रदर्शन अंतर को कम करना

ओपन-वेट (open-weight) और प्रोप्राइटरी क्लोज्ड-वेट (proprietary closed-weight) मॉडल के बीच का अंतर भी काफी कम हो गया है। 2024 तक, ओपन-वेट मॉडल अपने वाणिज्यिक समकक्षों के साथ प्रतिस्पर्धा करते हैं, जिससे एआई परिदृश्य में प्रतिस्पर्धा और नवाचार को बढ़ावा मिलता है। प्रदर्शन स्तरों में यह अभिसरण (convergence) खेल के मैदान को समतल करता है, जिससे सीमित संसाधनों वाले शोधकर्ताओं (researchers) और डेवलपर्स (developers) को अत्याधुनिक एआई क्षमताओं तक पहुंचने की अनुमति मिलती है।

इसके अलावा, शीर्ष फ्रंटियर मॉडल (frontier models) के बीच प्रदर्शन अंतर कम हो गया है। छोटे मॉडल अब ऐसे परिणाम प्राप्त कर रहे हैं जो कभी बड़े पैमाने के सिस्टम (massive-scale systems) के लिए विशिष्ट माने जाते थे। उदाहरण के लिए, माइक्रोसॉफ्ट का फी-3-मिनी (Microsoft’s Phi-3-mini), 142 गुना बड़े मॉडल की तुलना में प्रदर्शन प्रदान करता है, जिससे शक्तिशाली एआई सीमित संसाधनों वाले वातावरण की पहुंच में आ जाता है। एआई प्रौद्योगिकी का यह लघुकरण संसाधन-सीमित सेटिंग्स (resource-limited settings) में तैनाती के लिए नई संभावनाएं खोलता है, जैसे:

• एज कंप्यूटिंग (Edge Computing): छोटे एआई मॉडल को एज डिवाइस (edge devices) पर तैनात किया जा सकता है, जिससे क्लाउड कनेक्टिविटी (cloud connectivity) पर निर्भर हुए बिना डेटा (data) की रीयल-टाइम (real-time) प्रोसेसिंग और विश्लेषण (analysis) संभव हो पाता है।
• मोबाइल एप्लीकेशन (Mobile Applications): एआई-संचालित सुविधाओं को मोबाइल ऐप (mobile apps) में एकीकृत किया जा सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को उनके स्मार्टफोन (smartphones) और टैबलेट (tablets) पर व्यक्तिगत अनुभव और बुद्धिमान सहायता मिलती है।
• एम्बेडेड सिस्टम (Embedded Systems): एआई मॉडल को सेंसर (sensors) और रोबोट (robots) जैसे उपकरणों में एम्बेड (embedded) किया जा सकता है, जिससे वे स्वायत्त रूप से जटिल कार्यों को करने में सक्षम हो जाते हैं।

छोटे, अधिक कुशल हार्डवेयर प्लेटफॉर्म (hardware platforms) पर परिष्कृत एआई मॉडल चलाने की क्षमता एआई तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करती है और उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला में नए अनुप्रयोगों को खोलती है।

शेष बाधाएं: तर्क और डेटा

एआई में उल्लेखनीय प्रगति के बावजूद, कुछ चुनौतियां बनी हुई हैं। एआई सिस्टम अभी भी उच्च-क्रम के तर्क (higher-order reasoning), जैसे कि अंकगणित (arithmetic) और रणनीतिक योजना (strategic planning) के साथ संघर्ष करते हैं - ऐसी क्षमताएं जो उन डोमेन (domains) में महत्वपूर्ण हैं जहां विश्वसनीयता सर्वोपरि है। जबकि एआई पैटर्न पहचान (pattern recognition) और डेटा विश्लेषण (data analysis) जैसे कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन कर सकता है, लेकिन यह अक्सर जटिल समस्या-समाधान (complex problem-solving) और निर्णय लेने (decision-making) के मामले में कम पड़ जाता है।

उदाहरण के लिए, एआई-संचालित सिस्टम को निम्न में कठिनाई हो सकती है:

• बारीक भाषा को समझना (Understand nuanced language): एआई मॉडल व्यंग्य (sarcasm), विडंबना (irony) या सांस्कृतिक संदर्भों (cultural references) की गलत व्याख्या कर सकते हैं, जिससे गलत या अनुचित प्रतिक्रियाएं हो सकती हैं।
• सामान्य ज्ञान तर्क लागू करना (Apply common sense reasoning): एआई सिस्टम में तार्किक अनुमान (logical inferences) लगाने या वास्तविक दुनिया के ज्ञान के आधार पर निष्कर्ष निकालने की क्षमता की कमी हो सकती है।
• अस्पष्टता से निपटना (Deal with ambiguity): एआई मॉडल उन स्थितियों को संभालने के लिए संघर्ष कर सकते हैं जहां जानकारी अधूरी या विरोधाभासी है, जिससे अनिश्चितता और त्रुटियां होती हैं।

इन सीमाओं को दूर करने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई सिस्टम का उपयोग सुरक्षित और नैतिक रूप से किया जाए, निरंतर अनुसंधान और जिम्मेदार अनुप्रयोग आवश्यक हैं। हमें एआई मॉडल के विकास को प्राथमिकता देनी चाहिए जो मजबूत, विश्वसनीय और मानव मूल्यों के साथ संरेखित हों।

एक और उभरती चिंता एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा (publicly available data) में तेजी से कमी है। जैसे-जैसे वेबसाइटें डेटा स्क्रेपिंग (data scraping) को तेजी से प्रतिबंधित करती हैं, मॉडल प्रदर्शन (model performance) और सामान्यीकरण (generalizability) को नुकसान हो सकता है - खासकर उन संदर्भों में जहां लेबल वाले डेटासेट (labeled datasets) पहले से ही सीमित हैं। इस प्रवृत्ति के लिए डेटा-बाधित वातावरण (data-constrained environments) के अनुरूप नई सीखने के दृष्टिकोण की आवश्यकता हो सकती है। प्रभावी एआई मॉडल विकसित करने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा (training data) की उपलब्धता महत्वपूर्ण है, और डेटा पहुंच पर बढ़ती प्रतिबंध एआई अनुसंधान समुदाय के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती है।

इस चुनौती का सामना करने के लिए, शोधकर्ता डेटा संग्रह (data collection) और मॉडल प्रशिक्षण (model training) के वैकल्पिक दृष्टिकोणों की खोज कर रहे हैं, जैसे:

• सिंथेटिक डेटा जनरेशन (Synthetic Data Generation): कृत्रिम डेटासेट (artificial datasets) बनाना जो वास्तविक दुनिया के डेटा की विशेषताओं की नकल करते हैं।
• फेडरेटेड लर्निंग (Federated Learning): कच्चे डेटा को साझा किए बिना विकेंद्रीकृत डेटा स्रोतों (decentralized data sources) पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना।
• ट्रांसफर लर्निंग (Transfer Learning): एक डेटासेट पर प्रशिक्षण से प्राप्त ज्ञान का लाभ उठाकर दूसरे डेटासेट पर प्रदर्शन में सुधार करना।

डेटा की कमी की समस्या के लिए अभिनव समाधान विकसित करके, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि एआई डेटा उपलब्धता की परवाह किए बिना सभी के लिए सुलभ और फायदेमंद बना रहे।

उत्पादकता और कार्यबल पर वास्तविक दुनिया का प्रभाव

सबसे आशाजनक विकासों में से एक मानव उत्पादकता (human productivity) पर एआई का प्रदर्शनकारी प्रभाव है। पिछले साल के एआई इंडेक्स में उन अनुसंधानों को उजागर करने वाले पहले लोगों में से एक था जो दिखाते हैं कि एआई सार्थक रूप से उत्पादकता में सुधार करता है। इस वर्ष, अनुवर्ती अध्ययनों ने उन निष्कर्षों की पुष्टि और विस्तार किया है - विशेष रूप से वास्तविक दुनिया के कार्यस्थल वातावरण (workplace environments) में। ये अध्ययन सम्मोहक प्रमाण प्रदान करते हैं कि एआई सिर्फ एक सैद्धांतिक अवधारणा नहीं है, बल्कि एक व्यावहारिक उपकरण है जो मानव क्षमताओं को बढ़ा सकता है और आर्थिक विकास को चला सकता है।

ऐसे ही एक अध्ययन में जेनरेटिव एआई असिस्टेंट (generative AI assistant) का उपयोग करने वाले 5,000 से अधिक ग्राहक सहायता एजेंटों (customer support agents) को ट्रैक किया गया। उपकरण ने उत्पादकता में 15% की वृद्धि की, जिसमें सबसे महत्वपूर्ण सुधार कम अनुभवी श्रमिकों (less experienced workers) और कुशल व्यापार श्रमिकों (skilled trade workers) में देखा गया, जिन्होंने अपने काम की गुणवत्ता को भी बढ़ाया। इस खोज से पता चलता है कि एआई कौशल अंतर (skills gap) को पाटने और सीमित अनुभव वाले व्यक्तियों को उच्च स्तर पर प्रदर्शन करने के लिए सशक्त बनाने में मदद कर सकता है।

एआई सहायता के लाभ उत्पादकता लाभ से आगे बढ़े। अध्ययन में यह भी पाया गया कि:

• एआई ने कर्मचारियों को नौकरी पर सीखने में मदद की (AI helped employees learn on the job): रीयल-टाइम मार्गदर्शन (real-time guidance) और प्रतिक्रिया (feedback) प्रदान करके, एआई ने कर्मचारियों को नए कौशल विकसित करने और अपने प्रदर्शन में सुधार करने में सहायता की।
• एआई ने अंतर्राष्ट्रीय एजेंटों के बीच अंग्रेजी की धाराप्रवाहता में सुधार किया (AI improved English fluency among international agents): भाषा अनुवाद उपकरण (language translation tools) और व्यक्तिगत भाषा सीखने के संसाधनों तक पहुंच प्रदान करके, एआई ने अंतर्राष्ट्रीय एजेंटों को ग्राहकों के साथ अधिक प्रभावी ढंग से संवाद करने में मदद की।
• एआई ने कार्य वातावरण को बढ़ाया (AI enhanced the work environment): जब एआई शामिल था तो ग्राहक अधिक विनम्र थे और मुद्दों को बढ़ाने की संभावना कम थी, जिससे एक अधिक सकारात्मक और सहयोगात्मक कार्य वातावरण (collaborative work environment) बना।

ये निष्कर्ष न केवल उत्पादकता में सुधार करने के लिए बल्कि समग्र कर्मचारी अनुभव को बढ़ाने के लिए एआई की क्षमता को उजागर करते हैं।

इन निष्कर्षों के पूरक के रूप में, एआई और उत्पादकता पर माइक्रोसॉफ्ट की आंतरिक अनुसंधान पहल (Microsoft’s internal research initiative) ने जेनरेटिव एआई एकीकरण (generative AI integration) के सबसे बड़े ज्ञात यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण (randomized controlled trial) सहित एक दर्जन से अधिक कार्यस्थल अध्ययनों के परिणाम संकलित किए। माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट (Microsoft Copilot) जैसे उपकरण पहले से ही श्रमिकों को भूमिकाओं और उद्योगों में अधिक कुशलता से कार्य पूरा करने में सक्षम बना रहे हैं। अनुसंधान इस बात पर जोर देता है कि एआई का प्रभाव सबसे अधिक तब होता है जब उपकरणों को रणनीतिक रूप से अपनाया और एकीकृत किया जाता है - और जैसे-जैसे संगठन इन नई क्षमताओं का पूरा लाभ उठाने के लिए वर्कफ़्लो (workflows) को पुन: व्यवस्थित करते हैं, क्षमता केवल बढ़ेगी। एआई की पूरी क्षमता को अनलॉक (unlock) करने की कुंजी विचारशील योजना (thoughtful planning), सावधानीपूर्वक कार्यान्वयन (careful implementation) और निरंतर सुधार (continuous improvement) के प्रति प्रतिबद्धता में निहित है।

कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा तक पहुंच का विस्तार

जैसे-जैसे एआई दैनिक जीवन में गहराई से एकीकृत होता जा रहा है, कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा (computer science education) पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। यह उत्साहजनक है कि दो-तिहाई देश अब के-12 सीएस शिक्षा (K–12 CS education) प्रदान करते हैं या प्रदान करने की योजना बना रहे हैं, यह आंकड़ा 2019 से दोगुना हो गया है। यह प्रगति भविष्य के कार्यबल के लिए छात्रों को तैयार करने में कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा के महत्व की बढ़ती मान्यता को दर्शाती है।

अफ्रीकी और लैटिन अमेरिकी देशों (African and Latin American countries) ने पहुंच का विस्तार करने में कुछ सबसे महत्वपूर्ण प्रगति की है। इन क्षेत्रों ने आर्थिक विकास को चलाने और अपने नागरिकों को सशक्त बनाने के लिए कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा की क्षमता को पहचाना है। हालांकि, इस प्रगति के लाभ अभी तक सार्वभौमिक नहीं हैं - अफ्रीका के कई छात्रों को अभी भी स्कूलों में बिजली की कमी सहित बुनियादी ढांचे के अंतर के कारण कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा तक पहुंच की कमी है। इस डिजिटल विभाजन (digital divide) को पाटना अगली पीढ़ी को न केवल एआई का उपयोग करने के लिए बल्कि इसे आकार देने के लिए भी तैयार करने के लिए आवश्यक है।

यह सुनिश्चित करने के लिए कि सभी छात्रों को गुणवत्तापूर्ण कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा तक पहुंच हो, हमें निम्नलिखित चुनौतियों का समाधान करना होगा:

• बुनियादी ढांचा विकास (Infrastructure Development): स्कूलों और समुदायों में बिजली और इंटरनेट कनेक्टिविटी (internet connectivity) जैसे बुनियादी ढांचे में निवेश करना।
• शिक्षक प्रशिक्षण (Teacher Training): शिक्षकों को कंप्यूटर विज्ञान अवधारणाओं को प्रभावी ढंग से पढ़ाने के लिए आवश्यक प्रशिक्षण और संसाधन प्रदान करना।
• पाठ्यक्रम विकास (Curriculum Development): आकर्षक और प्रासंगिक कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम विकसित करना जो विविध शिक्षार्थियों की आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।
• इक्विटी और समावेशन (Equity and Inclusion): यह सुनिश्चित करना कि सभी छात्रों को, उनकी पृष्ठभूमि या स्थान की परवाह किए बिना, कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा में भाग लेने के समान अवसर हों।

इन चुनौतियों का समाधान करके, हम एक अधिक समावेशी और न्यायसंगत कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा प्रणाली (equitable computer science education system) बना सकते हैं जो सभी छात्रों को एआई के युग में फलने-फूलने के लिए तैयार करती है।

हमारी साझा जिम्मेदारी

हम एक महत्वपूर्ण मोड़ पर खड़े हैं - एक ऐसा जो नवाचार के साथ-साथ विचारशील कार्रवाई का आह्वान करता है। एआई में तेजी से प्रगति उत्पादकता में सुधार करने, वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान करने और आर्थिक विकास को चलाने की भारी क्षमता लाती है। लेकिन उस क्षमता को साकार करने के लिए मजबूत बुनियादी ढांचे, उच्च-गुणवत्ता वाली शिक्षा और एआई प्रौद्योगिकियों के जिम्मेदार तैनाती में निरंतर निवेश की आवश्यकता है। हमें एक समग्र दृष्टिकोण अपनाना चाहिए जो एआई के नैतिक, सामाजिक और आर्थिक निहितार्थों पर विचार करे।

इस क्षण का अधिकतम लाभ उठाने के लिए, हमें अपने काम में एआई को प्रभावी ढंग से लागू करने के लिए नए कौशल और उपकरण सीखने वाले श्रमिकों का समर्थन करने की आवश्यकता है। एआई कौशल में निवेश करने वाले राष्ट्र और व्यवसाय नवाचार को बढ़ावा देंगे और अधिक लोगों के लिए एक मजबूत अर्थव्यवस्था में योगदान करने वाले सार्थक करियर बनाने के द्वार खोलेंगे। इसके लिए सरकारों, व्यवसायों और शैक्षणिक संस्थानों के बीच प्रशिक्षण कार्यक्रमों और संसाधनों को बनाने के लिए एक सहयोगात्मक प्रयास की आवश्यकता है जो श्रमिकों को एआई के युग में सफल होने के लिए आवश्यक कौशल से लैस करते हैं।

लक्ष्य स्पष्ट है: तकनीकी सफलताओं को बड़े पैमाने पर व्यावहारिक प्रभाव में बदलना। एक साथ काम करके, हम सभी के लिए अधिक समृद्ध, न्यायसंगत और टिकाऊ भविष्य बनाने के लिए एआई की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं। इसके लिए मानव मूल्यों के साथ संरेखित और सामान्य भलाई को बढ़ावा देने वाली एआई प्रौद्योगिकियों के अनुसंधान, विकास और तैनाती के लिए दीर्घकालिक प्रतिबद्धता की आवश्यकता है।