जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Generative AI) के रहस्य को उजागर करना: आपको जो कुछ भी जानना है
इमेज जेनरेशन (Image Generation) से लेकर AI इंटरव्यू (AI Interview) की तैयारी के लिए सलाह लेने तक, आप पहले से ही जेनरेटिव AI के एप्लिकेशन (Application) से परिचित हो सकते हैं।
OpenAI का स्टार उत्पाद, ChatGPT, जैसे कि Google Gemini, Microsoft Copilot और Anthropic के Claude जैसे बेहतरीन ChatGPT विकल्प जेनरेटिव AI मॉडल के विशिष्ट उदाहरण हैं।
जेनरेटिव AI तकनीक कई लोगों के निजी और व्यावसायिक जीवन में प्रवेश कर चुकी है, जो इसका एक अभिन्न अंग बन गई है। लेकिन जेनरेटिव AI (आमतौर पर GenAI के रूप में संक्षिप्त) वास्तव में क्या है? यह अन्य प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (Artificial Intelligence) से कैसे भिन्न है? यह कैसे काम करता है? अगर आपको ChatGPT से यह सवाल पूछने का समय नहीं मिला है, तो यह लेख आपके इन सवालों का जवाब देगा।
जेनरेटिव AI क्या है?
शायद एक पत्रकार के तौर पर मेरी पेशेवर नैतिकता का उल्लंघन होगा, लेकिन यहाँ, मैं जेनरेटिव AI को परिभाषित करने के लिए ChatGPT की मदद लेने का फैसला करता हूँ:
"जेनरेटिव AI एक प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है जो मौजूदा डेटा के पैटर्न को सीखकर नई सामग्री बनाती है, जैसे कि टेक्स्ट, इमेज, संगीत या कोड। यह जेनरेशन एडवर्सरियल नेटवर्क (GANs) और ट्रांसफॉर्मर जैसे मॉडल का उपयोग करके यथार्थवादी, मानव-जैसे आउटपुट उत्पन्न करता है, जो कला, डिजाइन, लेखन और अन्य क्षेत्रों में रचनात्मक अनुप्रयोगों का समर्थन करता है।"
या, अधिक सरलता से कहें: कंटेंट जेनरेट करने वाला AI ही जेनरेटिव AI है।
हालाँकि "जेनरेटिव AI" शब्द हाल के वर्षों में लोकप्रिय हुआ है, लेकिन इसकी अवधारणा बहुत पहले से ही है। 1950 के दशक में, कंप्यूटर वैज्ञानिक आर्थर सैमुअल (Arthur Samuel) ने "मशीन लर्निंग" शब्द दिया, जिसे जेनरेटिव AI के अग्रदूत के रूप में देखा जा सकता है।
हालांकि दशकों से लोग इस पर शोध और खोज करते आ रहे हैं, लेकिन जेनरेटिव AI जिसे हम आज जानते हैं, उसकी सबसे बड़ी प्रगति एक दशक पहले हुई थी, जिसका श्रेय इंजीनियर इयान गुडफेलो (Ian Goodfellow) द्वारा विकसित किए गए जेनरेशन एडवर्सरियल नेटवर्क (GANs, जैसा कि ऊपर परिभाषा में उल्लेख किया गया है) को जाता है।
इसके तुरंत बाद 2017 में Google के वैज्ञानिकों द्वारा प्रस्तावित "ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर" आया, जो आज सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले जेनरेटिव AI टूल का आधार है।
जेनरेटिव AI के अनुप्रयोगों के उदाहरण
यदि आपने ChatGPT, Gemini, Copilot या Claude जैसे लोकप्रिय चैटबॉट टूल का उपयोग किया है, तो आपने जेनरेटिव AI का अनुभव किया है। उदाहरण के लिए, जब आप इससे रेस्टोरेंट की सिफारिशें, निबंध लेखन में मदद, या मकान मालिक के खिलाफ शिकायत पत्र का टेम्पलेट मांगते हैं।
इसके व्यापक उपयोग हैं, जो बेगुनाह मनोरंजन (मूल कविताएँ और गाने बनाना, या शानदार इमेज बनाना) से लेकर पेशेवर अनुप्रयोगों (प्रेजेंटेशन बनाना, उत्पाद प्रोटोटाइप डिजाइन करना, रणनीतियाँ विकसित करना), और यहां तक कि जीवन बचाने की क्षमता तक (दवा की खोज) तक हैं।
कई सोशल मीडिया ट्रेंड - जैसे कि खुद को एक गुड़िया के रूप में देखना, या अपने पालतू कुत्ते को आदमी में बदलना - जेनरेटिव AI के उत्पाद हैं।
हालांकि, जेनरेटिव AI का उपयोग अनुचित उद्देश्यों के लिए भी किया जाता है। "डीप फेक" का उपयोग गलत सूचना फैलाने, दूसरों की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचाने या यौन वसूली के लिए "नग्न तस्वीरें" बनाने के लिए किया जाता है। यही कारण है कि जेनरेटिव AI के तेजी से प्रसार से कई लोग चिंतित हैं, खासकर जब यह तकनीक तेजी से यथार्थवादी और उपयोग में आसान होती जा रही है।
जेनरेटिव AI कैसे काम करता है
निश्चित रहें, मैं संभाव्यता मॉडलिंग और उच्च-आयामी आउटपुट की जटिलताओं में नहीं जाऊँगा। वास्तव में, संक्षेप में, आप जेनरेटिव AI मॉडल को दो मुख्य कार्य करते हुए मान सकते हैं।
प्राथमिक कार्य बड़ी मात्रा में डेटासेट से पैटर्न सीखना है। इन डेटासेट में टेक्स्ट, इमेज, वेब पेज, कोड और कुछ भी शामिल है जिसे मॉडल में इनपुट किया जा सकता है; इसे आमतौर पर "ट्रेनिंग" कहा जाता है।
फिर, AI मॉडल इन डेटा में पैटर्न की पहचान करता है, प्रभावी ढंग से ज्ञान प्राप्त करता है और तकनीक को समझता है। उदाहरण के लिए, यदि मॉडल को अब तक के 100 सबसे महान हॉरर उपन्यास दिए गए हैं, तो यह डेटा को क्रॉस-रेफरेंस करेगा, उन संरचनाओं, भाषाओं, विषयों और कथा तकनीकों को निकालेगा जो इन पुस्तकों में समान हैं।
इसके बाद, यह पूरी तरह से नई सामग्री उत्पन्न करने के लिए इस ट्रेनिंग को लागू करेगा। इसलिए, जब आप ChatGPT से अपनी अगली छुट्टी की योजना बनाने के लिए कहते हैं, तो यह अपनी एकत्र की गई सभी जानकारी निकालेगा और "सीखने की संभाव्यता वितरण" नामक विधि का उपयोग करके उत्तर लिखेगा।
लिखित प्रतिक्रियाओं के लिए, यह वाक्य-दर-वाक्य तरीके से आगे बढ़ता है, सबसे उचित शब्द चुनने के लिए अपने पास मौजूद डेटा का उपयोग करके वाक्य में अगला शब्द चुनता है। या इमेज के लिए, ट्रांसफॉर्मर-आधारित मॉडल का उपयोग करने वाला जेनरेटिव AI टूल उन रंगों और रचनाओं को प्राप्त करेगा जो उसने अनगिनत वास्तविक इमेज में देखे हैं। उदाहरण के लिए, मिडजर्नी को एक कॉमिक बुक बनाने के लिए कहने पर, यह उन सभी ट्रेनिंग नमूनों पर विचार कर सकता है जिनसे यह पहले गुजरा है, ताकि सटीक रूप से आवश्यकतानुसार कंटेंट जेनरेट किया जा सके।
अक्सर "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" और "जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" शब्दों को भ्रमित किया जाता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सभी प्रकार की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एक छाता शब्द है। जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की एक शाखा है, जो विशेष रूप से उन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल को संदर्भित करती है जो कंटेंट जेनरेट कर सकते हैं।
IBM का शतरंज कंप्यूटर "डीप ब्लू" एक प्रसिद्ध उदाहरण है, जिसने 1997 में गैरी कास्पारोव (Garry Kasparov) को हराया था - इतिहास के महानतम शतरंज खिलाड़ी में से एक। "डीप ब्लू" ने चालें सीखने, खेल का मूल्यांकन करने और रणनीतिक निर्णय लेने के लिए तथाकथित प्रतीकात्मक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग किया, लेकिन इसे जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रूप में वर्गीकृत नहीं किया जा सकता है क्योंकि इसने कोई नया नहीं बनाया।
गैर-जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक अन्य सामान्य उदाहरण भेदभावपूर्ण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस है। इसका उपयोग चेहरे की पहचान सॉफ़्टवेयर में किया जाता है, जिसका उपयोग आपके स्मार्टफ़ोन की एल्बम में फ़ोटो को समूहीकृत करने या स्पैम की पहचान करने और उन्हें आपके इनबॉक्स से छिपाने के लिए किया जाता है।
इसलिए, जबकि ChatGPT, Copilot और Gemini जैसे चैटबॉट निश्चित रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की व्यापक श्रेणी में आतेहैं, अधिक सटीक रूप से, उन्हें जेनरेटिव AI मॉडल के रूप में वर्गीकृत किया जाता है।
जेनरेटिव AI की चुनौतियाँ
ऊपर उल्लिखित जेनरेटिव AI के दुर्भावनापूर्ण उपयोग के अलावा, जेनरेटिव AI की अन्य कमियाँ उस तकनीक के काम करने के तरीके की अंतर्निहित उत्पाद हैं। ये मॉडल उस जानकारी पर अच्छे या बुरे होते हैं जिसके साथ उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। मानो या न मानो, इंटरनेट पर बड़ी मात्रा में पुरानी, भ्रामक या पूरी तरह से गलत जानकारी मौजूद है - यह सब चैटबॉट द्वारा अवशोषित किया जा सकता है और फिर तथ्यों के रूप में पुनः प्रस्तुत किया जा सकता है। इन त्रुटियों को "भ्रम" भी कहा जाता है।
इसी कारण से, जेनरेटिव AI मॉडल भी प्रबलित पूर्वाग्रहों या रूढ़ियों के जाल में फंस सकते हैं। जैसा कि ChatGPT ने खुद एक उदाहरण दिया है: "टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल अक्सर "नर्स" जैसे व्यवसायों को महिलाओं के साथ और "मुख्य कार्यकारी अधिकारी" को पुरुषों के साथ जोड़ते हैं।"
शैक्षणिक संस्थान छात्रों द्वारा निबंध और थीसिस लिखने के लिए ChatGPT जैसे टूल के उपयोग से निपटने के लिए अपने दिमाग खपा रहे हैं। और रचनात्मक उद्योग के लिए यह चुनौती - क्या जेनरेटिव AI वास्तव में लेखकों, एक्टर्स, संगीतकारों और कलाकारों को पूरी तरह से अनावश्यक बना देगा? - एक शाश्वत बहस का विषय है।
जेनरेटिव AI में रचनात्मक उद्योग को फिर से आकार देने की क्षमता है और इससे श्रम बाजार पर इसके प्रभाव के बारे में चिंताएँ बढ़ रही हैं। मशीन द्वारा जेनरेट की गई कंटेंट की क्षमता भविष्य की अर्थव्यवस्था में मानवीय कौशल और रचनात्मकता के मूल्य के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाती है।
प्रचार से परे: जेनरेटिव AI का भविष्य का प्रक्षेपवक्र
जबकि जेनरेटिव AI के इर्द-गिर्द होने वाली चर्चाएँ अक्सर इसकी क्षमताओं और संभावित कमियों पर केंद्रित होती हैं, इसके व्यापक प्रभाव और इसके प्रक्षेपवक्र को आकार देने वाले मुख्य विचारों पर विचार करना महत्वपूर्ण है। विचार करने योग्य कुछ महत्वपूर्ण पहलू यहां दिए गए हैं:
नैतिक विचार और जिम्मेदार विकास
जैसे-जैसे जेनरेटिव AI अधिक शक्तिशाली होता जाता है, नैतिक विचार इसके विकास और तैनाती का मार्गदर्शन करने में महत्वपूर्ण होते जाते हैं। पूर्वाग्रह, गलत सूचना और बौद्धिक संपदा जैसे मुद्दों को इन तकनीकों के जिम्मेदार और नैतिक उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक संबोधित करने की आवश्यकता है। जेनरेटिव AI सिस्टम और उनके आउटपुट में विश्वास बनाने के लिए पारदर्शिता, जवाबदेही और निष्पक्षता को प्राथमिकता देना महत्वपूर्ण है।
मानव-मशीन सहयोग
जेनरेटिव AI का भविष्य पूरी तरह से मनुष्यों को बदलने में नहीं है, बल्कि मानव क्षमताओं को बढ़ाने और मानव-मशीन सहयोग को बढ़ावा देने में है। दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करके, रचनात्मक विचारों को जेनरेट करके और अंतर्दृष्टि प्रदान करके AI की ताकत का लाभ उठाकर, इंसान उन उच्च-स्तरीय गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जिनके लिए महत्वपूर्ण सोच, भावनात्मक बुद्धिमत्ता और डोमेन विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। यह सहयोगात्मक दृष्टिकोण उत्पादकता और नवाचार की नई क्षमता को अनलॉक कर सकता है।
उद्योग परिवर्तन और नए अवसर
जेनरेटिव AI में हेल्थकेयर और वित्त से लेकर मनोरंजन और शिक्षा तक विभिन्न उद्योगों को बाधित करने की क्षमता है। प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, अनुभवों को निजीकृत करके और नई रचनात्मक संभावनाओं को खोलकर, संगठन दक्षता में सुधार करने, लागत कम करने और प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त करने के लिए जेनरेटिव AI का लाभ उठा सकते हैं। जैसे-जैसे व्यवसाय इन तकनीकों के अनुकूल होते हैं, नौकरी की भूमिकाओं में बदलाव की उम्मीद है, जिससे जेनरेटिव AI सिस्टम को विकसित करने, तैनात करने और बनाए रखने के लिए विशेष विशेषज्ञता की आवश्यकता वाले नए अवसर पैदा होंगे।
कौशल वृद्धि और श्रम शक्ति का विकास
जैसे-जैसे जेनरेटिव AI अधिक व्यापक होता जाता है, व्यक्तियों को बदलते नौकरी बाजार में आगे बढ़ने के लिए नए कौशल और क्षमता हासिल करने की आवश्यकता होती है। महत्वपूर्ण सोच, समस्या-समाधान, रचनात्मकता और संचार जैसे कौशल के विकास पर ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए, साथ ही AI के नैतिक निहितार्थों और जिम्मेदार उपयोग की समझ पर भी ध्यान केंद्रित किया जाना चाहिए। कौशल वृद्धि और प्रशिक्षण कार्यक्रम कर्मचारियों को नई नौकरी की भूमिकाओं के अनुकूल होने और जेनरेटिव AI द्वारा प्रस्तुत किए गए अवसरों का लाभ उठाने में मदद कर सकते हैं।
चुनौतियों का समाधान करना और जोखिमों को कम करना
जेनरेटिव AI चुनौतियों और जोखिमों से मुक्त नहीं है। पूर्वाग्रह, गलत सूचना और दुरुपयोग जैसे मुद्दों को संबोधित करने के लिए तकनीकी सुरक्षा उपायों, नियामक ढांचे और जन जागरूकता अभियानों सहित बहुआयामी प्रयासों की आवश्यकता है। संभावित नकारात्मक परिणामों की पहचान करने और उन्हें कम करने के लिए जेनरेटिव AI सिस्टम के प्रभाव की निरंतर निगरानी और मूल्यांकन महत्वपूर्ण है।
निष्कर्ष: जिम्मेदार नवाचार को अपनाना
जेनरेटिव AI तकनीकी प्रगति में एक बड़ी छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, जो विभिन्न उद्योगों और व्यक्तियों के लिए जबरदस्त क्षमता प्रदान करता है। नैतिक मुद्दों का समाधान करके, मानव-मशीन सहयोग को बढ़ावा देकर, उद्योग परिवर्तन को अपनाकर, कौशल वृद्धि में निवेश करके और चुनौतियों का समाधान करके, हम जोखिमों को कम करते हुए जेनरेटिव AI के पूरे लाभों को अनलॉक कर सकते हैं। जैसे-जैसे हम जेनरेटिव AI की संभावनाओं का पता लगाना जारी रखते हैं, यह महत्वपूर्ण है कि हम नवाचार के प्रति एक जिम्मेदार, मानव-केंद्रित और भविष्योन्मुखी मानसिकता के साथ संपर्क करें।