स्टॅनफोर्ड HAI निर्देशांक कृत्रिम बुद्धिमत्तेतील (artificial intelligence) महत्त्वपूर्ण प्रगतीवर प्रकाश टाकतो, ज्याचा जगभरातील समाजांवर, विशेषत: ग्लोबल साउथवर (Global South) मोठा प्रभाव पडतो. या निरीक्षणातून हे स्पष्ट होते की AI उद्योगांना नव्याने आकार देत आहे, नवीन संधी निर्माण करत आहे आणि आर्थिक विकासाला चालना देत आहे. AI मध्ये प्रचंड क्षमता आहे आणि प्रत्येकाला त्याचा लाभ घेता यावा यासाठी प्रयत्न करणे ही आपली जबाबदारी आहे.
घटते खर्च आणि कमी झालेले अडथळे
सर्वात महत्त्वाच्या बदलांपैकी एक म्हणजे AI मॉडेल (model) वापरण्याच्या खर्चात मोठी घट झाली आहे. GPT-3.5 (GPT-3.5) सारख्या AI मॉडेलला प्रश्न विचारण्याचा खर्च 2022 च्या उत्तरार्धात 20 डॉलर प्रति दहा लाख टोकन (token) होता, तो 2024 च्या उत्तरार्धात केवळ 0.07 डॉलर झाला आहे. किमतीत 99% पेक्षा जास्त घट होणे हे केवळ तांत्रिक यश नाही, तर ते सुलभतेचे प्रवेशद्वार आहे. मर्यादित संसाधने असलेल्या प्रदेशातील नवोदित आणि उद्योजक आता शक्तिशाली साधनांचा उपयोग करू शकतात, जी एकेकाळी जगातील सर्वात मोठ्या कॉर्पोरेशन्ससाठी (corporations) खास होती. या साधनांचा उपयोग खालील क्षेत्रांतील स्थानिक समस्यांवर उपाय शोधण्यासाठी केला जाऊ शकतो:
आरोग्यसेवा: AI निदान, उपचार योजना आणि औषध शोधात मदत करू शकते, ज्यामुळे वंचित समुदायांमध्ये आरोग्यसेवा सुधारण्यास मदत होईल.
कृषी: AI-शक्तीवर आधारित साधने शेतीच्या पद्धती अनुकूल करू शकतात, पिकांच्या उत्पादनाचा अंदाज लावू शकतात आणि अधिक कार्यक्षमतेने संसाधनांचे व्यवस्थापन करू शकतात, ज्यामुळे अन्न सुरक्षा वाढते आणि कचरा कमी होतो.
शिक्षण: AI शिकण्याच्या अनुभवांना वैयक्तिकृत करू शकते, शिकवणी समर्थन देऊ शकते आणि प्रशासकीय कार्ये स्वयंचलित करू शकते, ज्यामुळे शिक्षण अधिक सुलभ आणि प्रभावी होते.
सार्वजनिक सेवा: AI सरकारी सेवा सुधारू शकते, पायाभूत सुविधांचे व्यवस्थापन सुधारू शकते आणि आपत्ती निवारणात मदत करू शकते, ज्यामुळे समुदाय सुरक्षित आणि अधिक लवचिक बनतात.
AI तंत्रज्ञानाचे लोकशाहीकरण व्यक्ती आणि संस्थांना त्यांच्या समुदायांमध्ये महत्त्वपूर्ण समस्यांचे निराकरण करण्यास आणि सकारात्मक बदल घडवून आणण्यास सक्षम करते. नवकल्पनांची क्षमता प्रचंड आहे आणि शक्यता केवळ आपली कल्पना आणि सहकार्य करण्याच्या इच्छेने मर्यादित आहेत.
कार्यक्षमतेतील अंतर कमी होणे
ओपन-वेट (open-weight) आणि मालकीच्या क्लोज्ड-वेट (closed-weight) मॉडेलमधील (model) फरक देखील लक्षणीयरीत्या कमी झाला आहे. 2024 पर्यंत, ओपन-वेट मॉडेल्स त्यांच्या व्यावसायिक समकक्षांशी स्पर्धा करतात, AI क्षेत्रात स्पर्धा आणि नवकल्पनांना उत्तेजन देतात. कार्यक्षमतेतील हे अभिसरण (convergence) संशोधकांना आणि विकासकांना मर्यादित संसाधनांसह अत्याधुनिक AI क्षमतांमध्ये प्रवेश करण्याची परवानगी देते.
शिवाय, शीर्ष फ्रन्टियर (frontier) मॉडेलमधील (model) कार्यक्षमतेतील अंतर कमी झाले आहे. लहान मॉडेल्स आता असे परिणाम देत आहेत जे एकेकाळी मोठ्या प्रमाणात प्रणालींसाठी खास मानले जात होते. उदाहरणार्थ, मायक्रोसॉफ्टचे (Microsoft) Phi-3-mini हे 142 पट मोठ्या मॉडेल्सच्या (model) तुलनेत कार्यक्षमतेचे प्रदर्शन करते, ज्यामुळे शक्तिशाली AI मर्यादित संसाधनांच्या वातावरणात उपलब्ध होते. AI तंत्रज्ञानाचे हे लघुकरण (miniaturization) संसाधन-मर्यादित सेटिंग्जमध्ये (settings) उपयोजन (deployment) करण्यासाठी नवीन शक्यता उघड करते, जसे की:
एज कॉम्प्युटिंग: लहान AI मॉडेल्स एज डिव्हाइसेसवर (edge devices) उपयोजित केले जाऊ शकतात, ज्यामुळे क्लाउड (cloud) कनेक्टिव्हिटीवर अवलंबून न राहता डेटाचे रिअल-टाइम (real-time) प्रोसेसिंग (processing) आणि विश्लेषण (analysis) करणे शक्य होते.
मोबाइल ॲप्लिकेशन्स: AI-शक्तीवर आधारित वैशिष्ट्ये मोबाइल ॲप्समध्ये (apps) समाकलित केली जाऊ शकतात, जी वापरकर्त्यांना त्यांच्या स्मार्टफोन (smartphone) आणि टॅब्लेटवर (tablet) वैयक्तिकृत अनुभव आणि बुद्धिमत्तापूर्ण सहाय्य प्रदान करतात.
एम्बेडेड सिस्टीम्स: AI मॉडेल्स सेन्सर्स (sensors) आणि रोबोट्ससारख्या (robots) उपकरणांमध्ये एम्बेड (embed) केले जाऊ शकतात, ज्यामुळे त्यांना जटिल कार्ये स्वायत्तपणे पार पाडता येतात.
लहान, अधिक कार्यक्षम हार्डवेअर प्लॅटफॉर्मवर (hardware platforms) अत्याधुनिक AI मॉडेल्स चालवण्याची क्षमता AI चा वापर लोकशाही पद्धतीने करते आणि विविध उद्योगांमध्ये नवीन ॲप्लिकेशन्स (applications) उघड करते.
उर्वरित अडथळे: तर्क आणि डेटा
AI मध्ये उल्लेखनीय प्रगती असूनही, काही समस्या अजूनही आहेत. AI प्रणालींना उच्च-क्रम विचारसरणी, जसे की अंकगणित आणि धोरणात्मक नियोजन मध्ये अजूनही संघर्ष करावा लागतो—अशी क्षमता जी अशा क्षेत्रांमध्ये महत्त्वपूर्ण आहे जिथे विश्वासार्हता सर्वोपरि आहे. AI पॅटर्न रिकग्निशन (pattern recognition) आणि डेटा ॲनालिसिससारख्या (data analysis) कार्यांमध्ये उत्कृष्ट असले तरी, जटिल समस्या सोडवणे आणि निर्णय घेण्याच्या बाबतीत ते कमी पडते.
उदाहरणार्थ, AI-शक्तीवर आधारित प्रणालींना खालील गोष्टींमध्ये संघर्ष करावा लागू शकतो:
अर्थपूर्ण भाषेला समजून घेणे: AI मॉडेल्स उपहास, विडंबना किंवा सांस्कृतिक संदर्भांचा चुकीचा अर्थ लावू शकतात, ज्यामुळे चुकीच्या किंवा অনুপযুক্ত प्रतिक्रिया येऊ शकतात.
सामान्य ज्ञानाचा वापर करणे: AI प्रणालींमध्ये तार्किक अनुमान काढण्याची किंवा वास्तविक जगाच्या ज्ञानावर आधारित निष्कर्ष काढण्याची क्षमता नसू शकते.
अस्पष्टतेचा सामना करणे: AI मॉडेल्स अपूर्ण किंवा विसंगत माहिती असलेल्या परिस्थितीत अडचणी येऊ शकतात, ज्यामुळे अनिश्चितता आणि त्रुटी येतात.
या मर्यादांवर मात करण्यासाठी आणि AI प्रणाली सुरक्षितपणे आणि नैतिकतेने वापरल्या जातील याची खात्री करण्यासाठी सतत संशोधन आणि जबाबदार अनुप्रयोग आवश्यक आहे. आपण AI मॉडेल्सच्या विकासाला प्राधान्य दिले पाहिजे जे मजबूत, विश्वासार्ह आणि मानवी मूल्यांशी जुळलेले असतील.
आणखी एक উদীয়মান (উদীয়মান) चिंता म्हणजे AI मॉडेलला (model) प्रशिक्षित करण्यासाठी वापरल्या जाणाऱ्या सार्वजनिकरित्या उपलब्ध डेटाची (data) झपाट्याने घट होणे. वेबसाइट्स डेटा स्क्रॅपिंगला (data scraping) अधिकाधिक प्रतिबंधित करत असल्याने, मॉडेलची (model) कार्यक्षमता आणि सामान्यीकरण (generalization) कमी होऊ शकते—विशेषत: अशा संदर्भांमध्ये जिथे लेबल केलेले डेटासेट (dataset) आधीच मर्यादित आहेत. या ट्रेंडमुळे डेटा-मर्यादित वातावरणासाठी तयार केलेल्या नवीन शिक्षण पद्धतींची आवश्यकता भासू शकते. प्रभावी AI मॉडेल्स (model) विकसित करण्यासाठी उच्च-गुणवत्तेच्या प्रशिक्षण डेटाची (training data) उपलब्धता महत्त्वपूर्ण आहे आणि डेटा ॲक्सेसवरील (access) वाढत्या निर्बंधामुळे AI संशोधन समुदायासमोर एक महत्त्वपूर्ण आव्हान उभे राहिले आहे.
या आव्हानाला तोंड देण्यासाठी, संशोधक डेटा संकलन (data collection) आणि मॉडेल (model) प्रशिक्षणासाठी पर्यायी दृष्टिकोन शोधत आहेत, जसे की:
सिंथेटिक डेटा जनरेशन: कृत्रिम डेटासेट (dataset) तयार करणे जे वास्तविक जगातील डेटाच्या (data) वैशिष्ट्यांचे अनुकरण करतात.
फेडरेटेड लर्निंग: कच्चा डेटा (raw data) सामायिक न करता विकेंद्रित डेटा स्रोतांवर AI मॉडेलला (model) प्रशिक्षित करणे.
ट्रान्सफर लर्निंग: एका डेटासेटवर (dataset) प्रशिक्षणातून मिळवलेल्या ज्ञानाचा उपयोग दुसऱ्या डेटासेटवरील (dataset) कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी करणे.
डेटाच्या कमतरतेच्या समस्येवर अभिनव उपाय विकसित करून, आपण हे सुनिश्चित करू शकतो की डेटा उपलब्धतेची पर्वा न करता AI सर्वांसाठी प्रवेशयोग्य आणि फायदेशीर राहील.
उत्पादकता आणि कार्यशक्तीवर वास्तविक जगातील प्रभाव
सर्वात आशादायक बदलांपैकी एक म्हणजे मानवी उत्पादकतेवर AI चा सिद्ध झालेला प्रभाव. गेल्या वर्षीच्या AI निर्देशांकाने असे संशोधन निदर्शनास आणले की AI उत्पादकता लक्षणीयरीत्या सुधारते. यावर्षी, पाठपुरावा अभ्यासांनी त्या निष्कर्षांची पुष्टी केली आहे—विशेषत: वास्तविक जगातील कार्यस्थळाच्या वातावरणात. हे अभ्यास ठोस पुरावे देतात की AI ही केवळ एक सैद्धांतिक संकल्पना नाही, तर एक व्यावहारिक साधन आहे जे मानवी क्षमता वाढवू शकते आणि आर्थिक विकासाला चालना देऊ शकते.
अशाच एका अभ्यासात 5,000 पेक्षा जास्त ग्राहक समर्थन एजंट्सचा (agents) मागोवा घेण्यात आला ज्यामध्ये जनरेटिव्ह (generative) AI सहाय्यकाचा वापर केला गेला. या उपकरणाने उत्पादकता 15% ने वाढवली, ज्यात कमी अनुभवी कामगार आणि कुशल व्यापार कामगारांमध्ये लक्षणीय सुधारणा दिसून आली, ज्यांनी त्यांच्या कामाच्या गुणवत्तेतही वाढ केली. या निष्कर्षावरून असे दिसून येते की AI कौशल्य अंतर भरून काढण्यास आणि मर्यादित अनुभव असलेल्या व्यक्तींना उच्च स्तरावर कार्य करण्यास सक्षम करते.
AI सहाय्याचे फायदे केवळ उत्पादकता वाढीपर्यंत मर्यादित नव्हते. अभ्यासात असेही आढळले की:
- **AI ने कर्मचाऱ्या