कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का तेजी से विकसित हो रहा परिदृश्य वर्तमान में स्थापित तकनीकी दिग्गजों और महत्वाकांक्षी स्टार्टअप दोनों से रणनीतिक युद्धाभ्यासों से गुलजार है। दो महत्वपूर्ण घोषणाओं ने सुर्खियों को आकर्षित किया है, जो एआई विकास और तैनाती के प्रक्षेपवक्र में संभावित बदलाव का संकेत देती हैं। फेसबुक की मूल कंपनी मेटा ने अपने ओपन-सोर्स एआई पहलों को समर्पित LlamaCon सम्मेलन की घोषणा के साथ चुनौती दी है। साथ ही, OpenAI की पूर्व मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी (CTO) मीरा मुराती ने अपने नवीनतम उद्यम, थिंकिंग मशीन लैब का अनावरण किया है, जो एआई संरेखण और सुरक्षा पर लेजर फोकस वाला एक स्टार्टअप है। ये घटनाक्रम, जो देखने में तो अलग हैं, एआई समुदाय के भीतर एक मौलिक तनाव को उजागर करते हैं: खुली पहुंच और नियंत्रित, सुरक्षा-सचेत विकास के बीच संतुलन।
मेटा का LlamaCon: ओपन-सोर्स एआई पर दोगुना जोर
मार्क जुकरबर्ग की मेटा ने लगातार ओपन-सोर्स एआई के प्रति अपनी प्रतिबद्धता का संकेत दिया है, एक ऐसा दर्शन जो OpenAI (अपने GPT श्रृंखला के साथ) और Google (Gemini के साथ) जैसे प्रतिस्पर्धियों द्वारा चैंपियन बनाए गए मालिकाना मॉडल के बिल्कुल विपरीत है। LlamaCon का अनावरण इस प्रतिबद्धता का एक साहसिक वृद्धि का प्रतिनिधित्व करता है, जो मेटा के सहयोगी एआई अनुसंधान और विकास की शक्ति में विश्वास का एक स्पष्ट संकेत है।
29 अप्रैल, 2025 को निर्धारित, LlamaCon को डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और एआई उत्साही लोगों के लिए एक जीवंत केंद्र के रूप में देखा गया है। यह विशेष रूप से मेटा के बड़े भाषा मॉडल (LLM) के Llama परिवार को प्रदर्शित करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक मंच है। यह कार्यक्रम सिर्फ एक सम्मेलन नहीं है; यह एआई को लोकतांत्रिक बनाने के लिए मेटा के व्यापक अभियान में एक रणनीतिक कदम है, जो मॉडल विकास की अक्सर अस्पष्ट दुनिया में पारदर्शिता और सामुदायिक भागीदारी की वकालत करता है।
मेटा का ओपन-सोर्स दृष्टिकोण प्रमुख एआई खिलाड़ियों के बीच प्रचलित प्रवृत्ति को सीधी चुनौती देता है। OpenAI, Google DeepMind और Anthropic जैसी कंपनियों ने काफी हद तक क्लोज्ड-सोर्स मॉडल का समर्थन किया है, अपनी तकनीकी प्रगति को गुप्त रखा है। हालांकि, मेटा एक अलग भविष्य पर दांव लगा रही है, जहां डेवलपर्स अपने द्वारा उपयोग किए जाने वाले एआई सिस्टम को अनुकूलित और नियंत्रित करने की स्वतंत्रता चाहते हैं। ओपन एआई का समर्थन करके, मेटा उन लोगों के लिए पसंदीदा विकल्प बनना चाहता है जो मालिकाना प्रणालियों में निहित सीमाओं और संभावित पूर्वाग्रहों से सावधान हैं।
मेटा की रणनीति के कई फायदे हैं:
- डेवलपर प्रतिभा को आकर्षित करना: ओपन-सोर्स पहलें अक्सर समुदाय की एक मजबूत भावना को बढ़ावा देती हैं, उन डेवलपर्स को आकर्षित करती हैं जो एक साझा संसाधन में योगदान करने के बारे में भावुक हैं। यह सहयोगी वातावरण तेजी से नवाचार और अनुप्रयोगों की अधिक विविध श्रेणी का नेतृत्व कर सकता है।
- अनुकूलन और नियंत्रण: व्यवसाय और शोधकर्ता Llama मॉडल को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बना सकते हैं, जिससे नियंत्रण का एक स्तर प्राप्त होता है जो क्लोज्ड-सोर्स विकल्पों के साथ संभव नहीं है। यह लचीलापन विशेष रूप से विशेष डोमेन में आकर्षक है जहां ऑफ-द-शेल्फ समाधान पर्याप्त नहीं हो सकते हैं।
- पारदर्शिता और विश्वास: ओपन-सोर्स मॉडल, अपनी प्रकृति से, अधिक पारदर्शी होते हैं। यह खुलापन अधिक जांच की अनुमति देता है, जिससे शोधकर्ताओं को संभावित पूर्वाग्रहों या कमियों की पहचान करने और संबोधित करने में सक्षम बनाया जाता है। इससे प्रौद्योगिकी में बढ़ा हुआ विश्वास हो सकता है, जो इसके व्यापक अपनाने में एक महत्वपूर्ण कारक है।
- लागत-प्रभावशीलता: ओपन-सोर्स मॉडल अक्सर अधिक लागत प्रभावी हो सकते हैं, क्योंकि उपयोगकर्ताओं को भारी लाइसेंसिंग शुल्क का बोझ नहीं होता है। प्रवेश के लिए यह कम बाधा अत्याधुनिक एआई तक पहुंच को लोकतांत्रिक बना सकती है, जिससे छोटे संगठनों और व्यक्तिगत शोधकर्ताओं को सशक्त बनाया जा सकता है।
मेटा का जुआ यह है कि ओपन-सोर्स के लाभ अंततः संभावित जोखिमों से अधिक होंगे, जैसे कि दुरुपयोग की संभावना या विकेंद्रीकृत विकास वातावरण में गुणवत्ता नियंत्रण बनाए रखने की चुनौती।
मीरा मुराती की थिंकिंग मशीन लैब: एआई सुरक्षा और संरेखण को प्राथमिकता देना
जबकि मेटा खुलेपन के लिए जोर दे रहा है, मीरा मुराती की थिंकिंग मशीन लैब एक अलग, यद्यपि समान रूप से महत्वपूर्ण दृष्टिकोण ले रही है। 18 फरवरी, 2025 को घोषित, यह नया स्टार्टअप एआई में सबसे अधिक दबाव वाली चुनौतियों में से एक से निपटने के लिए समर्पित है: यह सुनिश्चित करना कि ये तेजी से शक्तिशाली सिस्टम मानव मूल्यों के साथ संरेखित हों और सुरक्षित रहें।
मुराती, जिन्होंने पहले OpenAI की तकनीकी दिशा का नेतृत्व किया था, इस नए उद्यम में अनुभव और विश्वसनीयता का खजाना लाती हैं। उनके स्टार्टअप ने पहले ही शीर्ष-स्तरीय एआई प्रतिभाओं का एक नक्षत्र आकर्षित किया है, जिसमें OpenAI के सह-संस्थापक जॉन शुलमैन और OpenAI और मेटा दोनों में अनुभव वाले एक पूर्व एआई शोधकर्ता बैरट ज़ोफ शामिल हैं। विशेषज्ञता का यह संकेंद्रण एआई उद्योग के उच्चतम स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने के एक गंभीर इरादे का संकेत देता है।
थिंकिंग मशीन लैब का मूल मिशन एआई सिस्टम बनाना है:
- व्याख्या योग्य: यह समझना कि क्यों एक एआई एक विशेष निर्णय लेता है, विश्वास बनाने और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है। मुराती की टीम का लक्ष्य एआई मॉडल के आंतरिक कामकाज को अधिक पारदर्शी बनाने के लिए तरीके विकसित करना है।
- अनुकूलन योग्य: मेटा की दृष्टि के समान, थिंकिंग मशीन लैब उपयोगकर्ताओं को एआई सिस्टम को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बनाने की अनुमति देने के महत्व को पहचानती है। हालांकि, यह अनुकूलन सुरक्षा और नैतिक विचारों पर एक मजबूत जोर द्वारा निर्देशित किया जाएगा।
- मानव मूल्यों के साथ संरेखित: यह केंद्रीय चुनौती है। जैसे-जैसे एआई सिस्टम अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, अनपेक्षित परिणामों की संभावना बढ़ जाती है। थिंकिंग मशीन लैब उन तकनीकों को विकसित करने पर केंद्रित है जो यह सुनिश्चित करती हैं कि एआई मानव लक्ष्यों और मूल्यों के साथ संरेखित रहे, उन्हें हानिकारक या अवांछनीय तरीके से कार्य करने से रोका जा सके।
थिंकिंग मशीन लैब के दृष्टिकोण से विशेष रूप से ओपन-सोर्स या क्लोज्ड-सोर्स होने की उम्मीद नहीं है। यह दोनों दृष्टिकोणों के तत्वों को मिलाकर एक हाइब्रिड मॉडल अपनाने की अधिक संभावना है। जोर नवाचार को बढ़ावा देने और यह सुनिश्चित करने के बीच सही संतुलन खोजने पर होगा कि सुरक्षा और नैतिक विचारों को सर्वोपरि रखा जाए। यह सूक्ष्म दृष्टिकोण इस बढ़ती मान्यता को दर्शाता है कि एआई सुरक्षा सिर्फ एक तकनीकी समस्या नहीं है, बल्कि एक सामाजिक समस्या भी है। इसके लिए नैतिक सिद्धांतों, शासन संरचनाओं और मानव समाज पर एआई के संभावित प्रभाव पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है।
थिंकिंग मशीन लैब के लिए फोकस के क्षेत्रों में शामिल होने की उम्मीद है:
- व्याख्या योग्य एआई (XAI): एआई निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को अधिक पारदर्शी और समझने योग्य बनाने के लिए तकनीकों का विकास करना।
- मजबूती और विश्वसनीयता: यह सुनिश्चित करना कि एआई सिस्टम अप्रत्याशित इनपुट के प्रति लचीला है और विभिन्न वातावरणों में मज़बूती से संचालित होता है।
- पूर्वाग्रह का पता लगाना और कम करना: अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणामों को रोकने के लिए एआई मॉडल में पूर्वाग्रहों की पहचान करना और उन्हें कम करना।
- एआई शासन और नीति: एआई विकास और तैनाती के लिए नैतिक दिशानिर्देश और नीतिगत ढांचे के विकास में योगदान करना।
- दीर्घकालिक एआई सुरक्षा: कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) सहित उन्नत एआई सिस्टम से जुड़े संभावित जोखिमों पर शोध करना और उन जोखिमों को कम करने के लिए रणनीतियों का विकास करना।
एआई के भविष्य के लिए एक निर्णायक क्षण
मेटा और थिंकिंग मशीन लैब के विपरीत दृष्टिकोण एआई के विकास में एक महत्वपूर्ण क्षण का प्रतिनिधित्व करते हैं। उद्योग सबसे अच्छे रास्ते के बारे में मौलिक सवालों से जूझ रहा है। क्या एआई विकास को खुले सहयोग की भावना से प्रेरित किया जाना चाहिए, या इसे अधिक सतर्क, सुरक्षा-केंद्रित दृष्टिकोण द्वारा निर्देशित किया जाना चाहिए?
पहुंच और नियंत्रण के बीच “युद्ध” एक साधारण द्वंद्व नहीं है। दोनों पक्षों पर वैध तर्क हैं। ओपन-सोर्स अधिवक्ता लोकतंत्रीकरण, नवाचार और पारदर्शिता की क्षमता पर जोर देते हैं। अधिक नियंत्रित दृष्टिकोण के समर्थक दुरुपयोग के जोखिमों, सुरक्षा की आवश्यकता और मानव मूल्यों के साथ एआई को संरेखित करने के महत्व पर प्रकाश डालते हैं।
संभावित परिणाम विजेता-टेक-ऑल परिदृश्य नहीं है, बल्कि विभिन्न दृष्टिकोणों का सह-अस्तित्व है। ओपन-सोर्स मॉडल का विकास जारी रहेगा, खासकर उन अनुप्रयोगों में जहां अनुकूलन और पारदर्शिता सर्वोपरि है। साथ ही, एआई सिस्टम की बढ़ती मांग होगी जो सुरक्षा और संरेखण को प्राथमिकता देते हैं, खासकर स्वास्थ्य सेवा, वित्त और स्वायत्त वाहनों जैसे महत्वपूर्ण डोमेन में।
एआई सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करते हुए थिंकिंग मशीन लैब का उदय एक महत्वपूर्ण विकास है। यह एआई समुदाय के भीतर इस बढ़ती जागरूकता का संकेत देता है कि प्रदर्शन और क्षमताएं सफलता के एकमात्र मेट्रिक्स नहीं हैं। जैसे-जैसे एआई सिस्टम अधिक शक्तिशाली होते जाते हैं और हमारे जीवन में एकीकृत होते जाते हैं, उनकी सुरक्षा और मानव मूल्यों के साथ संरेखण सुनिश्चित करना तेजी से महत्वपूर्ण होता जाएगा।
आने वाले वर्ष एआई परिदृश्य में गहन प्रयोग और विकास की अवधि होगी। मेटा और थिंकिंग मशीन लैब जैसी कंपनियों द्वारा किए गए विकल्प, और व्यापक एआई समुदाय, इस परिवर्तनकारी तकनीक के भविष्य को आकार देंगे। दांव ऊंचे हैं, और आज किए गए निर्णयों के आने वाली पीढ़ियों के लिए दूरगामी परिणाम होंगे। इन दो ताकतों - खुले नवाचार और जिम्मेदार विकास - के बीच अंतःक्रिया संभवतः कृत्रिम बुद्धिमत्ता की कहानी में अगले अध्याय को परिभाषित करेगी।
मेटा का Llamacon: ओपन-सोर्स एआई पर दोगुना जोर
मेटा के LlamaCon के बारे में विस्तार से जानकारी यहां दी गई है, जिसमें ओपन-सोर्स एआई पहल पर कंपनी का जोर शामिल है:
मेटा के सीईओ मार्क जुकरबर्ग ने LlamaCon का अनावरण किया, जो 29 अप्रैल, 2025 को होने वाला एक सम्मेलन है। यह आयोजन मेटा के ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल (LLM) के Llama परिवार के लिए एक केंद्र के रूप में काम करेगा। यह कदम OpenAI और Google जैसे प्रतिस्पर्धियों से अलग है, जो अपने एआई मॉडल को मालिकाना रखते हैं। मेटा का लक्ष्य एआई को लोकतांत्रिक बनाना है और मॉडल विकास में पारदर्शिता और सामुदायिक भागीदारी को बढ़ावा देना है।
ओपन-सोर्स रणनीति के कई लाभ हैं:
- डेवलपर प्रतिभा को आकर्षित करना: ओपन-सोर्स पहलें समुदाय की भावना को बढ़ावा देती हैं, जिससे डेवलपर्स आकर्षित होते हैं जो साझा संसाधनों में योगदान करने के बारे में भावुक हैं। सहयोग से तेजी से नवाचार और अनुप्रयोगों में विविधता आ सकती है।
- अनुकूलन और नियंत्रण: व्यवसाय और शोधकर्ता Llama मॉडल को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बना सकते हैं, जो क्लोज्ड-सोर्स विकल्पों के साथ संभव नहीं है। यह लचीलापन विशेष डोमेन में फायदेमंद है जहां ऑफ-द-शेल्फ समाधान अपर्याप्त हो सकते हैं।
- पारदर्शिता और विश्वास: ओपन-सोर्स मॉडल स्वाभाविक रूप से अधिक पारदर्शी होते हैं, जिससे शोधकर्ताओं को संभावित पूर्वाग्रहों या कमियों की पहचान करने और उन्हें संबोधित करने के लिए जांच करने की अनुमति मिलती है। पारदर्शिता से प्रौद्योगिकी में विश्वास बढ़ता है, जो इसके व्यापक अपनाने के लिए महत्वपूर्ण है।
- लागत-प्रभावशीलता: ओपन-सोर्स मॉडल अक्सर अधिक लागत प्रभावी होते हैं क्योंकि उपयोगकर्ताओं को भारी लाइसेंसिंग शुल्क का बोझ नहीं होता है। कम प्रवेश बाधा अत्याधुनिक एआई तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाती है, जिससे छोटे संगठनों और व्यक्तिगत शोधकर्ताओं को सशक्त बनाया जाता है।
मेटा का मानना है कि ओपन-सोर्स के लाभ दुरुपयोग की संभावना या विकेंद्रीकृत विकास वातावरण में गुणवत्ता नियंत्रण बनाए रखने की चुनौती जैसे संभावित जोखिमों से अधिक हैं।
मीरा मुराती की थिंकिंग मशीन लैब: एआई सुरक्षा और संरेखण को प्राथमिकता देना
मेटा के विपरीत, OpenAI की पूर्व CTO मीरा मुराती ने एआई सुरक्षा और संरेखण पर केंद्रित थिंकिंग मशीन लैब लॉन्च की है। 18 फरवरी, 2025 को घोषित, स्टार्टअप का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि एआई सिस्टम मानव मूल्यों के साथ संरेखित हों और सुरक्षित रहें।
मुराती के पास OpenAI में अपने अनुभव से बहुत सारी विशेषज्ञता है। OpenAI के सह-संस्थापक जॉन शुलमैन और OpenAI और मेटा के पूर्व एआई शोधकर्ता बैरट ज़ोफ सहित शीर्ष एआई प्रतिभाओं को आकर्षित करके, मुराती की स्टार्टअप उद्योग के उच्चतम स्तर पर प्रतिस्पर्धा करने के अपने इरादे का संकेत देती है।
थिंकिंग मशीन लैब का मूल मिशन एआई सिस्टम बनाना है:
- व्याख्या योग्य: एआई के निर्णय के पीछे के तर्क को समझना विश्वास और जवाबदेही के लिए महत्वपूर्ण है। मुराती की टीम का लक्ष्य एआई मॉडल के आंतरिक कामकाज को अधिक पारदर्शी बनाना है।
- अनुकूलन योग्य: मेटा की दृष्टि के समान, थिंकिंग मशीन लैब उपयोगकर्ताओं को एआई सिस्टम को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बनाने की अनुमति देने के महत्व को पहचानती है, लेकिन सुरक्षा और नैतिक विचारों पर जोर दिया गया है।
- मानव मूल्यों के साथ संरेखित: यह मुख्य चुनौती है। जैसे-जैसे एआई सिस्टम अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, अनपेक्षित परिणामों की संभावना बढ़ जाती है। थिंकिंग मशीन लैब उन तकनीकों को विकसित करने पर केंद्रित है जो यह सुनिश्चित करती हैं कि एआई मानव लक्ष्यों और मूल्यों के साथ संरेखित रहे, जिससे उन्हें हानिकारक या अवांछनीय तरीके से कार्य करने से रोका जा सके।
थिंकिंग मशीन लैब के दृष्टिकोण में ओपन-सोर्स और क्लोज्ड-सोर्स तत्वों का मिश्रण शामिल होने की संभावना है। जोर नवाचार को बढ़ावा देने और सुरक्षा और नैतिक विचारों को प्राथमिकता देने के बीच संतुलन खोजने पर होगा। यह दृष्टिकोण इस बढ़ती मान्यता को दर्शाता है कि एआई सुरक्षा सिर्फ एक तकनीकी मुद्दा नहीं है, बल्कि एक सामाजिक मुद्दा भी है जो नैतिक सिद्धांतों, शासन संरचनाओं और मानव समाज पर एआई के संभावित प्रभाव पर सावधानीपूर्वक विचार करने की मांग करता है।
थिंकिंग मशीन लैब के लिए अपेक्षित फोकस क्षेत्र हैं:
- व्याख्या योग्य एआई (XAI): एआई निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को अधिक पारदर्शी और समझने योग्य बनाने के लिए तकनीकों का विकास करना।
- मजबूती और विश्वसनीयता: यह सुनिश्चित करना कि एआई सिस्टम अप्रत्याशित इनपुट के प्रति लचीला है और विभिन्न वातावरणों में मज़बूती से संचालित होता है।
- पूर्वाग्रह का पता लगाना और कम करना: अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणामों को रोकने के लिए एआई मॉडल में पूर्वाग्रहों की पहचान करना और कम करना।
- एआई शासन और नीति: एआई विकास और तैनाती के लिए नैतिक दिशानिर्देश और नीतिगत ढांचे के विकास में योगदान करना।
- दीर्घकालिक एआई सुरक्षा: कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) सहित उन्नत एआई सिस्टम से जुड़े संभावित जोखिमों पर शोध करना और उन जोखिमों को कम करने के लिए रणनीतियों का विकास करना।
एआई के भविष्य के लिए एक निर्णायक क्षण
मेटा और थिंकिंग मशीन लैब के विपरीत दृष्टिकोण एआई के विकास में एक महत्वपूर्ण क्षण का प्रतिनिधित्व करते हैं। उद्योग सबसे अच्छे रास्ते के बारे में मौलिक सवालों से जूझ रहा है: क्या एआई विकास को खुले सहयोग की भावना से संचालित किया जाना चाहिए या इसे अधिक सतर्क, सुरक्षा-केंद्रित दृष्टिकोण द्वारा निर्देशित किया जाना चाहिए?
पहुंच और नियंत्रण के बीच “युद्ध” एक साधारण द्वंद्व नहीं है। दोनों पक्षों पर वैध तर्क हैं। ओपन-सोर्स अधिवक्ता लोकतंत्रीकरण, नवाचार और पारदर्शिता की क्षमता पर जोर देते हैं। अधिक नियंत्रित दृष्टिकोण के समर्थक दुरुपयोग के जोखिमों, सुरक्षा की आवश्यकता और मानव मूल्यों के साथ एआई को संरेखित करने के महत्व पर प्रकाश डालते हैं।
परिणाम एक विजेता-टेक-ऑल परिदृश्य होने की संभावना नहीं है, बल्कि विभिन्न दृष्टिकोणों का सह-अस्तित्व है। ओपन-सोर्स मॉडल का विकास जारी रहेगा, खासकर उन अनुप्रयोगों में जहां अनुकूलन और पारदर्शिता सर्वोपरि है। साथ ही, एआई सिस्टम की बढ़ती मांग होगी जो सुरक्षा और संरेखण को प्राथमिकता देते हैं, खासकर स्वास्थ्य सेवा, वित्त और स्वायत्त वाहनों जैसे महत्वपूर्ण डोमेन में।
एआई सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करते हुए थिंकिंग मशीन लैब का उदय एक महत्वपूर्ण विकास है। यह एआई समुदाय के भीतर इस बढ़ती जागरूकता का संकेत देता है कि प्रदर्शन और क्षमताएं सफलता के एकमात्र मेट्रिक्स नहीं हैं। जैसे-जैसे एआई सिस्टम अधिक शक्तिशाली होते जाते हैं और हमारे जीवन में एकीकृत होते जाते हैं, उनकी सुरक्षा और मानव मूल्यों के साथ संरेखण सुनिश्चित करना तेजी से महत्वपूर्ण होता जाएगा।
आने वाले वर्ष एआई परिदृश्य में गहन प्रयोग और विकास की अवधि होगी। मेटा और थिंकिंग मशीन लैब जैसी कंपनियों द्वारा किए गए विकल्प, और व्यापक एआई समुदाय, इस परिवर्तनकारी तकनीक के भविष्य को आकार देंगे। दांव ऊंचे हैं, और आज किए गए निर्णयों के आने वाली पीढ़ियों के लिए दूरगामी परिणाम होंगे। इन दो ताकतों - खुले नवाचार और जिम्मेदार विकास - के बीच अंतःक्रिया संभवतः कृत्रिम बुद्धिमत्ता की कहानी में अगले अध्याय को परिभाषित करेगी।