AI जाणकारीची गरज
ऑलिव्हर जे, OpenAI चे आंतरराष्ट्रीय रणनीती व्यवस्थापकीय संचालक, यांनी नुकतेच CNBC च्या CONVERGE LIVE कार्यक्रमात कंपनीसमोरील मुख्य आव्हानावर प्रकाश टाकला. बाजारातील मागणी ही कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्रातील या मोठ्या कंपनीसाठी चिंताजनक बाब नाही, तर खरे आव्हान AI बद्दलच्या व्यापक उत्साहाला व्यवसायाच्या व्यावहारिक अंमलबजावणीत रूपांतरित करण्यामध्ये आहे.
जे यांच्यानुसार, सध्याचे आव्हान हे स्वारस्याच्या अभावाचे नसून, AI च्या प्रचलित उत्साहाला ठोस, उत्पादन-सज्ज अनुप्रयोगांमध्ये रूपांतरित करण्याचे आहे. त्यांनी याला ‘गॅप’ म्हटले आहे, जे AI जाणकारी (AI fluency) मध्ये आहे - म्हणजे प्रगत संकल्पना समजून घेण्याची आणि त्यांना वास्तविक व्यवसाय उत्पादनांमध्ये रूपांतरित करण्याची क्षमता.
जे यांच्या मते, हे आव्हान मोठ्या भाषा मॉडेल (LLMs) सोबत काम करण्याच्या नवीन पद्धतीमुळे आहे. त्यांनी यावर जोर दिला की हे पारंपारिक सॉफ्टवेअर विकासापेक्षा पूर्णपणे वेगळे, एक ‘नवीन प्रतिमान’ आहे. यासाठी ‘गार्डरेल्स’ (सुरक्षा आणि नियंत्रण) स्थापित करणे आणि सुरक्षितता आणि संयम यासारख्या समस्यांचा काळजीपूर्वक विचार करणे आवश्यक आहे.
नवीन तज्ञांची आवश्यकता असलेले प्रतिमान
AI-आधारित उपायांकडे होणारे संक्रमण हे केवळ तांत्रिक सुधारणा नाही; तर व्यवसाय चालवण्याच्या आणि नवनवीन कल्पना राबवण्याच्या पद्धतीमध्ये हा एक मूलभूत बदल आहे. पूर्वीच्या तांत्रिक प्रगतीमध्ये, जिथे अवलंब करणे एका अंदाजित वक्रानुसार होत होते, तिथे AI चा विविध क्षेत्र आणि संस्थात्मक स्तरांवर एकाच वेळी स्वीकार केला जात आहे. या जलद, व्यापक स्वीकृतीमुळे नवीन प्रकारच्या तज्ञांची गरज आहे - जे केवळ तांत्रिक प्रवीणतेच्या पलीकडे जाऊन AI च्या क्षमता आणि मर्यादांची सखोल माहिती घेतात.
म्हणून, आव्हान हे संस्थांमध्ये AI जाणकारी वाढवण्यात आहे. यासाठी आवश्यक आहे:
- LLMs ची क्षमता समजून घेणे: व्यवसायांना LLMs काय करू शकतात आणि काय करू शकत नाहीत हे समजून घेणे आवश्यक आहे. यामध्ये प्रसिद्धीच्या पलीकडे जाऊन त्यांच्या सामर्थ्याची आणि कमकुवतपणाची वास्तविक समज मिळवणे समाविष्ट आहे.
- योग्य वापराची उदाहरणे ओळखणे: प्रत्येक व्यावसायिक समस्या AI ने सोडवणे योग्य नाही. LLMs खऱ्या अर्थाने कुठे मूल्य वाढवू शकतात हे ओळखणे महत्त्वाचे आहे.
- मजबूत अंमलबजावणी धोरणे विकसित करणे: LLMs ना विद्यमान कार्यप्रणाली आणि प्रणालींमध्ये समाकलित करण्यासाठी काळजीपूर्वक नियोजन आणि अंमलबजावणी आवश्यक आहे. यामध्ये डेटा गोपनीयता, सुरक्षितता आणि नैतिक विचारांचा समावेश आहे.
- ‘गार्डरेल्स’ तयार करणे: LLMs हे पारंपारिक सॉफ्टवेअर नसल्यामुळे, सुरक्षितता उपायांची निर्मिती करणे महत्त्वाचे आहे, ज्यामध्ये संयम आणि सुरक्षिततेच्या समस्यांचा समावेश आहे.
- सतत शिकणे आणि जुळवून घेणे: AI चे क्षेत्र वेगाने विकसित होत आहे. व्यवसायांना पुढे राहण्यासाठी सतत शिकण्याची आणि जुळवून घेण्याची संस्कृती जोपासणे आवश्यक आहे.
सिंगापूर: ChatGPT चा वापर करणारे केंद्र
जे यांनी ChatGPT च्या जागतिक वापराबाबत एक मनोरंजक माहिती देखील दिली. त्यांनी सांगितले की सिंगापूरमध्ये चॅटबॉटचा दरडोई वापर जगात सर्वाधिक आहे. हे आकडे शहराच्या तंत्रज्ञानाबद्दलच्या प्रगत दृष्टिकोन आणि AI उपायांचा स्वीकार दर्शवतात. हे OpenAI च्या मागील वर्षी ऑक्टोबरमध्ये जाहीर केलेल्या सिंगापूरमध्ये कार्यालय स्थापन करण्याच्या धोरणात्मक निर्णयाशी देखील जुळते.
AI क्रांतीमध्ये आशियासाठी खास संधी
शिवाय, जे यांनी AI मुळे कंपन्यांना, विशेषतः आशियातील कंपन्यांना मिळणाऱ्या विशेष संधीवर प्रकाश टाकला. त्यांचा असा विश्वास आहे की ही तांत्रिक क्रांती आशियाई व्यवसायांना ‘जागतिक स्तरावर नेतृत्वाची भूमिका’ घेण्यास सक्षम करू शकते. पारंपारिकपणे, तंत्रज्ञानाचा अवलंब सिलिकॉन व्हॅलीमध्ये सुरू होतो आणि नंतर युरोप आणि इतर प्रदेशांमध्ये पसरतो. तथापि, AI चा जगभरात एकाच वेळी स्वीकार केल्यामुळे आशियाई कंपन्यांसाठी नवनिर्मितीमध्ये अग्रेसर होण्याची दारे खुली झाली आहेत.
ते म्हणाले, “अशी ही पहिलीच वेळ आहे की आशियाई कंपन्या, संभाव्यतः जागतिक स्तरावर नेतृत्वाची भूमिका घेऊ शकतात. पारंपारिकरित्या, आपण पाहतो की तंत्रज्ञान प्रथम सिलिकॉन व्हॅलीमध्ये स्वीकारले जाते आणि नंतर युरोपमध्ये. … आता आशियातील एखादी कंपनी सर्वात नाविन्यपूर्ण असू शकते.”
मागणीतील अभूतपूर्व वाढ आणि ‘रोलरकोस्टर’ परिणाम
OpenAI ला जे यांनी “बाजारात सर्व विभागांमध्ये प्रचंड मागणी” असल्याचे म्हटले आहे. स्वारस्यामध्ये झालेली ही वाढ অভूतपूर्व आहे, ज्यामुळे कंपनीला गती राखण्यासाठी धडपड करावी लागत आहे, आणि याचा परिणाम ‘रोलरकोस्टर’ सारखा होत आहे. हे सॉफ्टवेअर अॅज अ सर्विस (SaaS) किंवा क्लाउड कॉम्प्युटिंगसारख्या पूर्वीच्या तांत्रिक बदलांच्या विपरीत आहे, ज्यामध्ये सामान्यतः सुरुवातीच्या वापरकर्त्यांकडून व्यापक अंमलबजावणीपर्यंत हळूहळू प्रगती दिसून आली.
ग्राहक, व्यवसाय, शैक्षणिक संस्था आणि विकासक यांच्यामध्ये AI चा एकाच वेळी स्वीकार ChatGPT च्या उल्लेखनीय वाढीमध्ये दिसून येतो. जे यांनी नमूद केले की प्लॅटफॉर्मने अलीकडेच 400 दशलक्ष साप्ताहिक सक्रिय वापरकर्ते ओलांडले आहेत, जे त्याच्या व्यापक आकर्षणाचे आणि उपयुक्ततेचे प्रमाण आहे.
AI: ‘अस्थिर रहस्या’ च्या पलीकडे
जे यांनी AI एक गूढ किंवा अगम्य तंत्रज्ञान असल्याची कल्पना खोडून काढली. त्यांनी ठामपणे सांगितले की “AI हे अस्थिर रहस्य नाही. ते प्रत्यक्षात तयार आहे.” त्यांनी यावर जोर दिला की कंपन्या आधीच AI-चालित बदलांमधून जात आहेत, जे व्यवसायाच्या लँडस्केपवर त्याचा ठोस परिणाम दर्शवतात.
विविध क्षेत्रांमध्ये AI चा व्यापक अवलंब हे त्याच्या परिपक्वतेचे आणि वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगांसाठी तयार असल्याचे स्पष्ट लक्षण आहे. हे आता केवळ संशोधन प्रयोगशाळांपुरते मर्यादित भविष्यातील संकल्पना राहिलेले नाही; तर हे एक वर्तमान वास्तव आहे जे उद्योगांना आकार देत आहे आणि व्यवसाय कसे कार्य करतात याची पुनर्व्याख्या करत आहे.
परिवर्तनाची मुख्य क्षेत्रे
AI चे विशिष्ट अनुप्रयोग विविध आणि सतत विकसित होत असले तरी, अनेक प्रमुख क्षेत्रे महत्त्वपूर्ण बदल अनुभवत आहेत:
- ग्राहक सेवा: AI-चालित चॅटबॉट्स आणि व्हर्च्युअल असिस्टंट्स ग्राहक सेवेचा अनुभव सुधारत आहेत, त्वरित समर्थन आणि वैयक्तिक संवाद प्रदान करत आहेत.
- विपणन आणि विक्री: AI अल्गोरिदम ग्राहकांच्या पसंती ओळखण्यासाठी, विपणन मोहिमा वैयक्तिकृत करण्यासाठी आणि विक्री धोरणे ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी मोठ्या डेटासेटचे विश्लेषण करत आहेत.
- संचालन आणि लॉजिस्टिक्स: AI पुरवठा साखळी सुव्यवस्थित करत आहे, लॉजिस्टिक्स ऑप्टिमाइझ करत आहे आणि भविष्यसूचक विश्लेषण आणि ऑटोमेशनद्वारे कार्यक्षमतेत सुधारणा करत आहे.
- उत्पादन विकास: AI उत्पादन विकासाच्या चक्राला गती देत आहे, जलद प्रोटोटाइपिंग, चाचणी आणि पुनरावृत्ती सक्षम करत आहे.
- मानव संसाधन: AI भरती, प्रतिभा व्यवस्थापन आणि कर्मचारी सहभागामध्ये मदत करत आहे, कार्ये स्वयंचलित करत आहे आणि डेटा-आधारित माहिती प्रदान करत आहे.
- आर्थिक सेवा: AI चा वापर अधिक चांगले गुंतवणुकीचे निर्णय घेण्यासाठी, अधिक सुरक्षित आणि वैयक्तिकृत सेवा लागू करण्यासाठी आणि जोखीम अधिक चांगल्या प्रकारे व्यवस्थापित करण्यासाठी केला जात आहे.
ChatGPT चे बिल्डिंग ब्लॉक्स
ChatGPT, AI चॅटबॉट जो यापैकी बहुतेक परिवर्तनाला चालना देत आहे, तो सॅन फ्रान्सिस्को-आधारित कंपनी OpenAI चे उत्पादन आहे. हे वापरकर्त्याच्या इनपुटला मानवासारखे प्रतिसाद देण्यासाठी डीप लर्निंग तंत्रांचा वापर करते. हे तंत्रज्ञान ChatGPT ला संभाषणात गुंतण्याची, प्रश्नांची उत्तरे देण्याची आणि अगदी सर्जनशील सामग्री तयार करण्याची परवानगी देते.
2015 मध्ये एलोन मस्क आणि सॅम ऑल्टमन यांनी सह-स्थापित केलेल्या OpenAI ला, प्रामुख्याने मायक्रोसॉफ्टकडून, प्रमुख गुंतवणूकदारांकडून महत्त्वपूर्ण पाठबळ मिळाले आहे. या मजबूत आर्थिक पाठिंब्यामुळे कंपनीला AI संशोधन आणि विकासाच्या सीमा पुढे ढकलणे शक्य झाले आहे, ज्यामुळे ChatGPT सारख्या महत्त्वपूर्ण नवकल्पना झाल्या आहेत.
ChatGPT मागील तंत्रज्ञान अनेक प्रमुख घटकांचे जटिल मिश्रण आहे:
- लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs): हे अत्याधुनिक AI मॉडेल्स आहेत ज्यांना मजकूर आणि कोडच्या मोठ्या डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जाते. ते नमुने ओळखायला, संदर्भ समजून घ्यायला आणि सुसंगत मजकूर तयार करायला शिकतात.
- डीप लर्निंग तंत्र: हे तंत्र मॉडेलला स्पष्ट प्रोग्रामिंगशिवाय डेटावरून शिकण्यास सक्षम करतात. यामध्ये कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कचे अनेक स्तर समाविष्ट असतात जे माहितीवर श्रेणीबद्ध पद्धतीने प्रक्रिया करतात.
- नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (NLP): AI चे हे क्षेत्र संगणकांना मानवी भाषा समजून घेण्यास आणि त्यावर प्रक्रिया करण्यास सक्षम करण्यावर लक्ष केंद्रित करते. वापरकर्त्याच्या इनपुटचा अर्थ लावण्यासाठी आणि संबंधित प्रतिसाद तयार करण्यासाठी NLP तंत्रज्ञान ChatGPT च्या क्षमतेसाठी महत्त्वपूर्ण आहेत.
- ट्रान्सफॉर्मर नेटवर्क: हे विशिष्ट प्रकारचे न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर आहेत जे NLP कार्यांसाठी विशेषतः प्रभावी ठरले आहेत. प्रतिसाद तयार करताना इनपुटच्या सर्वात संबंधित भागांवर लक्ष केंद्रित करण्यासाठी ते ‘अटेन्शन’ नावाची यंत्रणा वापरतात.
AI चे भविष्य: एक सहयोगी प्रयत्न
ChatGPT सारख्या AI तंत्रज्ञानाचा चालू असलेला विकास आणि उपयोजन संशोधक, विकासक, व्यवसाय आणि धोरणकर्ते यांच्यातील सहयोगी प्रयत्नांचे प्रतिनिधित्व करतात. AI विकसित होत असताना, नैतिक विचारांवर लक्ष देणे, जबाबदार वापर सुनिश्चित करणे आणि त्याच्या क्षमता आणि मर्यादांची सामायिक समज वाढवणे महत्त्वाचे आहे.
OpenAI ला भेडसावणारे आव्हान, AI बद्दलच्या उत्साहाला वापरण्यायोग्य उत्पादनांमध्ये रूपांतरित करणे, हे AI क्षेत्रातील सर्व कंपन्यांसमोरील आव्हान आहे. AI क्रांतीमधील हे पुढील मोठे पाऊल आहे.