कृत्रिम बुद्धिमत्तेतील बदल: उद्योगातील दिग्गजांची प्रगती

गेल्या आठवड्यात कृत्रिम बुद्धिमत्तेची (Artificial Intelligence) वेगवान प्रगती सुरूच राहिली, ज्यामध्ये या क्षेत्रातील काही सर्वात प्रभावशाली कंपन्यांकडून महत्त्वपूर्ण अनावरण आणि संशोधन निष्कर्ष समोर आले. घडामोडी वेगाने उलगडल्या, ज्यात सर्जनशील निर्मिती, आकलन प्रक्रिया (cognitive processing) आणि व्यावसायिक वातावरणात AI च्या व्यावहारिक वापरामध्ये झालेली प्रगती दिसून आली. OpenAI, Google, आणि Anthropic या प्रत्येकाने उल्लेखनीय टप्पे गाठले, ज्यामुळे AI तंत्रज्ञानाच्या विकसित होत असलेल्या क्षमता आणि दैनंदिन जीवन व कामामध्ये त्याचे एकत्रीकरण कसे होत आहे याची नवीन झलक मिळाली. या वैयक्तिक घडामोडी समजून घेतल्याने AI नवोपक्रमाच्या व्यापक मार्गाचे आणि विविध क्षेत्रांवरील त्याच्या संभाव्य परिणामांचे स्पष्ट चित्र मिळते.

OpenAI ने एकात्मिक प्रतिमा निर्मितीसह दृश्यात्मक उन्माद पेटवला

OpenAI ने आपल्या लोकप्रिय ChatGPT इंटरफेसमध्ये थेट एक नवीन वैशिष्ट्य सादर करून लोकांचे लक्ष वेधून घेतले. मंगळवारी, कंपनीने वापरकर्त्यांना थेट प्रतिमा तयार करण्याची सुविधा दिली, ज्यामुळे पूर्वी त्याच्या DALL-E प्रतिमा निर्मिती साधनाशी स्वतंत्रपणे संवाद साधण्याची गरज संपुष्टात आली. अत्याधुनिक GPT-4o मॉडेलद्वारे समर्थित हे एकत्रीकरण, जगभरातील वापरकर्त्यांना त्वरित आवडले. परिचित चॅट वातावरणात थेट टेक्स्ट प्रॉम्प्टमधून व्हिज्युअल तयार करण्याची अखंड क्षमता प्रचंड लोकप्रिय ठरली.

इंटरनेट त्वरीत प्रयोगांसाठी एक कॅनव्हास बनले. एक विशेषतः प्रभावी ट्रेंड उदयास आला जेव्हा वापरकर्त्यांना या साधनाने सामान्य छायाचित्रे बदलण्याची किंवा Studio Ghibli सारख्या प्रसिद्ध अॅनिमेशन हाऊसची आठवण करून देणाऱ्या मऊ, भावनात्मक सौंदर्यात पूर्णपणे नवीन दृश्ये तयार करण्याची क्षमता शोधली. ही विशिष्ट शैली एक व्हायरल घटना बनली, सोशल मीडिया फीड्स अॅनिमे-प्रेरित पोर्ट्रेट्स आणि स्वप्नवत लँडस्केप्सने भरून गेले. वापरकर्ते ज्या सहजतेने ही विशिष्ट कलात्मक संवेदनशीलता जागृत करू शकले, त्याने मॉडेलची शैलीत्मक प्रॉम्प्ट्सची सूक्ष्म समज दर्शविली, परंतु एका उदयोन्मुख संघर्षाची पूर्वसूचना देखील दिली.

बुधवारी संध्याकाळपर्यंत, डिजिटल लँडस्केप बदलू लागले. Ghibli-शैलीतील व्हिज्युअलची प्रतिकृती तयार करण्याचा प्रयत्न करणारे किंवा इतर समकालीन कलाकारांच्या शैलींचे स्पष्टपणे अनुकरण करणाऱ्या प्रतिमा तयार करण्याचा प्रयत्न करणाऱ्या वापरकर्त्यांना त्यांचे प्रॉम्प्ट्स वाढत्या प्रमाणात नकार संदेशांसह मिळत असल्याचे आढळले. ही कोणतीही अनियंत्रित मर्यादा नव्हती. OpenAI ने नंतर आपल्या धोरणाचे स्पष्टीकरण दिले, ‘हयात असलेल्या कलाकाराच्या शैलीत’ प्रतिमा तयार करण्याच्या विनंत्यांना अवरोधित करण्यासाठी डिझाइन केलेल्या सुरक्षा उपायांच्या अंमलबजावणीची पुष्टी केली. या हालचालीने OpenAI द्वारे AI च्या अद्वितीय कलात्मक स्वाक्षऱ्यांची प्रतिकृती तयार करण्याच्या क्षमतेभोवती असलेल्या जटिल नैतिक आणि संभाव्य कॉपीराइट समस्यांवर नेव्हिगेट करण्यासाठी एक सक्रिय पाऊल उचलले. याने जनरेटिव्ह AI च्या युगात बौद्धिक संपदेबद्दल (intellectual property) सुरू असलेल्या चर्चेवर आणि कलाकारांच्या कामाचे अनधिकृत अनुकरण रोखण्यात प्लॅटफॉर्मची जबाबदारी अधोरेखित केली. निर्मात्यांचे संरक्षण करण्याच्या उद्देशाने असले तरी, या हस्तक्षेपाने सेन्सॉरशिप आणि AI साधनांद्वारे सुलभ केलेल्या सर्जनशील अभिव्यक्तीच्या सीमांबद्दल चर्चा देखील सुरू केली.

नवीन प्रतिमा निर्मिती क्षमतेबद्दलच्या प्रचंड उत्साहामुळे OpenAI च्या पायाभूत सुविधांवर अनपेक्षित ताण आला. मागणी अशा पातळीवर वाढली की कंपनीच्या संगणकीय संसाधनांच्या मर्यादा तपासल्या गेल्या. CEO सॅम ऑल्टमन (Sam Altman) यांनी सार्वजनिकपणे परिस्थितीची कबुली दिली, प्रचंड लोकप्रियतेची नोंद घेताना तांत्रिक आव्हानांवरही भाष्य केले. ‘लोक chatgpt मधील प्रतिमांना प्रेम देत आहेत हे पाहून खूप मजा येत आहे. पण आमचे GPUs वितळत आहेत,’ असे त्यांनी टिप्पणी केली, ज्यामुळे अत्याधुनिक AI वैशिष्ट्ये मोठ्या प्रमाणावर तैनात करण्यामागील कार्यान्वयन दबावांवर एक स्पष्ट दृष्टीक्षेप मिळाला. परिणामी, OpenAI ने लोड व्यवस्थापित करण्यासाठी तात्पुरत्या दर मर्यादा (rate limits) लागू करण्याची घोषणा केली, विशेषतः विनामूल्य टियरवरील (free tier) वापरकर्त्यांसाठी, ज्यांना लवकरच दररोज कमी संख्येने प्रतिमा निर्मितीवर प्रतिबंधित केले जाईल. या गरजेमुळे प्रगत AI मॉडेल्सशी संबंधित महत्त्वपूर्ण संगणकीय खर्च (computational cost), विशेषतः प्रतिमा संश्लेषणासारख्या (image synthesis) जटिल कार्यांमध्ये समाविष्ट असलेल्या खर्चावर आणि व्यापक प्रवेश प्रदान करण्याच्या आर्थिक वास्तवांवर प्रकाश टाकला.

क्षमतेच्या समस्या आणि नैतिक वादांपलीकडे, वैशिष्ट्य रोलआउट तांत्रिक त्रुटींशिवाय (technical glitches) नव्हते. काही वापरकर्त्यांनी विशिष्ट प्रकारच्या प्रतिमा अचूकपणे किंवा योग्यरित्या प्रस्तुत करण्याच्या मॉडेलच्या क्षमतेतील विसंगती पाहिल्या आणि नोंदवल्या. एका विशिष्ट टीकेने निदर्शनास आणले की मॉडेलला ‘sexy women’ चे चित्रण तयार करण्यात अडचणी येत असल्याचे दिसते, ज्यामुळे विचित्र किंवा सदोष आउटपुट मिळत होते. सॅम ऑल्टमन यांनी सोशल मीडियाद्वारे थेट या चिंतेचे निराकरण केले, याला ‘एक बग’ (a bug) म्हणून वर्गीकृत केले जे दुरुस्त केले जाईल. या घटनेने एक आठवण करून दिली की अत्यंत प्रगत AI मॉडेल्स देखील अपूर्ण कामे आहेत, त्यांच्या प्रशिक्षण डेटामध्ये संभाव्यतः रुजलेल्या पक्षपातीपणाला (biases) किंवा अल्गोरिदम मर्यादांना (algorithmic limitations) बळी पडू शकतात ज्यामुळे अनपेक्षित आणि कधीकधी समस्याप्रधान परिणाम होऊ शकतात. या शक्तिशाली साधनांना परिष्कृत करण्याचा मार्ग सतत पुनरावृत्ती आणि त्रुटी समोर आल्यावर त्यांचे निराकरण करणे समाविष्ट करते, विशेषतः संवेदनशील किंवा सूक्ष्म प्रतिनिधित्वांना स्पर्श करणाऱ्या त्रुटी. सुरुवातीचा उत्साह, त्यानंतरचे निर्बंध, पायाभूत सुविधांवरील ताण आणि मान्य केलेले बग्स यांनी एकत्रितपणे मोठ्या वापरकर्ता वर्गाला अभूतपूर्व AI तंत्रज्ञान तैनात करण्याच्या गतिशील आणि आव्हानात्मक प्रक्रियेचे एक ज्वलंत चित्र रंगवले.

Google ने Gemini 2.5 सह AI आकलन क्षमता वाढवली

OpenAI च्या व्हिज्युअल टूलने आठवड्यातील बराचसा प्रकाशझोत आपल्यावर केंद्रित केला असताना, Google ने शांतपणे स्वतःच्या AI शस्त्रागारात एक महत्त्वपूर्ण उत्क्रांती सादर केली. मंगळवारी Gemini 2.5 चे अनावरण झाले, जे केवळ एक मॉडेल म्हणून नव्हे तर वर्धित तर्क क्षमतांवर (reasoning capabilities) मुख्य लक्ष केंद्रित करून इंजिनिअर केलेल्या AI प्रणालींच्या नवीन कुटुंबाच्या रूपात सादर केले गेले. Google ने अधोरेखित केलेले केंद्रीय नविनता म्हणजे मॉडेलची प्रतिसाद देण्यापूर्वी ‘थांबण्याची’ आणि अधिक विचारपूर्वक विचार प्रक्रियेत गुंतण्याची कथित क्षमता आहे. हे अधिक अत्याधुनिक समस्या-निवारण आणि कमी आवेगपूर्ण आउटपुट निर्मितीकडे वाटचाल दर्शवते.

या नवीन पिढीतील प्रारंभिक ऑफरिंग Gemini 2.5 Pro Experimental आहे. ही आवृत्ती स्पष्टपणे मल्टीमॉडल मॉडेल (multimodal model) म्हणून वर्णन केली आहे, याचा अर्थ तिच्याकडे टेक्स्ट, ऑडिओ, प्रतिमा, व्हिडिओ आणि संगणक कोडसह विविध स्वरूपातील माहितीवर प्रक्रिया करण्याची आणि समजून घेण्याची क्षमता आहे. Google हे मॉडेल विज्ञान, तंत्रज्ञान, अभियांत्रिकी आणि गणित (STEM) क्षेत्रातील प्रगत तर्क, जटिल समस्या-निवारण, अत्याधुनिक कोडिंग सहाय्य आणि एजंटिक वर्तनाची (agentic behavior) आवश्यकता असलेल्या अनुप्रयोगांसाठी स्थान देत आहे – जिथे AI पुढाकार घेऊ शकते आणि स्वायत्तपणे बहु-चरण कार्ये करू शकते. ‘Experimental’ वरील जोर सूचित करतो की Google अजूनही या आवृत्तीला परिष्कृत करत आहे, संभाव्यतः व्यापक, अधिक स्थिर प्रकाशनापूर्वी त्याच्या क्षमतांना आणखी धार देण्यासाठी वापरकर्ता अभिप्राय गोळा करत आहे.

या प्रगत तर्क शक्तीमध्ये प्रवेश प्रीमियमवर येतो. Gemini 2.5 Pro Experimental केवळ Google च्या Gemini Advanced योजनेच्या सदस्यांसाठी उपलब्ध केले जात आहे, ज्यासाठी दरमहा $20 शुल्क आहे. ही स्तरीय प्रवेश धोरण एका सामान्य उद्योग पद्धतीचे प्रतिबिंब आहे, जिथे सर्वात अत्याधुनिक वैशिष्ट्ये सुरुवातीला पैसे देणाऱ्या वापरकर्त्यांना दिली जातात, संभाव्यतः पुढील संशोधन आणि विकासासाठी निधी पुरवतात आणि बाजाराचे विभाजन देखील करतात. हे प्रगत AI क्षमतांच्या लोकशाहीकरणाबद्दल प्रश्न निर्माण करते आणि सर्वात शक्तिशाली साधने पेवॉलच्या (paywalls) मागे राहतील का, ज्यामुळे प्रासंगिक वापरकर्ते आणि प्रीमियम प्रवेशासाठी पैसे देण्यास इच्छुक किंवा सक्षम असलेल्यांमधील दरी संभाव्यतः वाढेल.

या प्रकाशनासोबत एक प्रमुख धोरणात्मक घोषणा केली गेली: Google ने सांगितले की सर्व आगामी Gemini मॉडेल्समध्ये ही वर्धित तर्क कार्यक्षमता डीफॉल्टनुसार समाविष्ट असेल. हे Google च्या AI विकास तत्त्वज्ञानातील मूलभूत बदल दर्शवते, जे त्याच्या संपूर्ण भविष्यातील लाइनअपमध्ये सखोल आकलन प्रक्रियेला प्राधान्य देते. तर्क क्षमता एक मानक वैशिष्ट्य म्हणून अंतर्भूत करून, Google आपल्या मॉडेल्सना वेगळे करण्याचा मानस ठेवते, संभाव्यतः त्यांना अधिक विश्वासार्ह, अचूक आणि जटिल, सूक्ष्म प्रश्नांना हाताळण्यास सक्षम बनवते जे केवळ पॅटर्न जुळवणी किंवा जलद प्रतिसाद निर्मितीवर लक्ष केंद्रित करणाऱ्या मॉडेल्सना गोंधळात टाकू शकतात. हे वचनबद्धता Google च्या AI ऑफरिंगला विशेषतः एंटरप्राइझ अनुप्रयोग, संशोधन प्रयत्न आणि गुंतागुंतीच्या विश्लेषणात्मक कार्यांसाठी योग्य बनवू शकते जिथे संपूर्णता आणि तार्किक सुसंगतता सर्वोपरि आहे. ‘थांबा आणि विचार करा’ यंत्रणा सैद्धांतिकदृष्ट्या AI ‘हॅलुसिनेशन’ (AI hallucination) – आत्मविश्वासाने सांगितलेली चुकीची माहिती – च्या घटना कमी करू शकते, जे उद्योगासाठी एक महत्त्वपूर्ण आव्हान आहे. या दृष्टिकोनाचे दीर्घकालीन यश यावर अवलंबून असेल की वर्धित तर्क क्षमता वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगांमध्ये स्पष्टपणे उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन आणि वापरकर्ता समाधानात रूपांतरित होते की नाही.

Anthropic ने आधुनिक कार्यस्थळातील AI च्या भूमिकेवर प्रकाश टाकला

आठवड्याच्या AI कथानकात आणखी एक थर जोडताना, Anthropic ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता व्यावसायिक सेटिंग्जमध्ये प्रत्यक्षात कशी वापरली जात आहे याबद्दल मौल्यवान अंतर्दृष्टी दिली. गुरुवारी, कंपनीने आपल्या चालू संशोधन उपक्रमाचा, Economic Index चा दुसरा हप्ता प्रकाशित केला. हा प्रकल्प रोजगाराच्या गतिशीलतेवर आणि व्यापक अर्थव्यवस्थेवर AI च्या मूर्त परिणामांचे निरीक्षण आणि विश्लेषण करण्यासाठी समर्पित आहे. नवीनतम अहवालाने एका मोठ्या डेटासेटचा अभ्यास केला, Anthropic च्या Claude 3.7 Sonnet मॉडेलचा वापर करून आयोजित केलेल्या दहा लाख अनामित संभाषणांचे परीक्षण केले.

वापरलेली पद्धत विशेषतः अंतर्दृष्टीपूर्ण होती. Anthropic च्या संशोधकांनी केवळ संभाषणांच्या सामग्रीचे विश्लेषण केले नाही; त्यांनी यू.एस. डिपार्टमेंट ऑफ लेबरच्या व्यापक O*NET डेटाबेसमध्ये सूचीबद्ध केलेल्या 17,000 हून अधिक भिन्न नोकरी कार्यांशी (job tasks) परस्परसंवादांचे काळजीपूर्वक मॅपिंग केले. हा ऑक्युपेशनल इन्फॉर्मेशन नेटवर्क (Occupational Information Network) डेटाबेस विविध व्यवसायांचे तपशीलवार वर्णन प्रदान करतो, ज्यात प्रत्येकासाठी आवश्यक असलेली विशिष्ट कार्ये, कौशल्ये आणि ज्ञान समाविष्ट आहे. AI वापर पद्धतींना या प्रमाणित नोकरी कार्यांशी जोडून, Anthropic व्यवसायांच्या विस्तृत स्पेक्ट्रममध्ये दैनंदिन कामाच्या रचनेत AI साधने नेमकी कशी एकत्रित केली जात आहेत यावर एक सूक्ष्म, डेटा-आधारित दृष्टीकोन तयार करू शकले.

या विश्लेषणातून समोर आलेल्या सर्वात महत्त्वपूर्ण निष्कर्षांपैकी एक वृद्धी (augmentation) आणि ऑटोमेशन (automation) यांच्यातील संतुलनाशी संबंधित होता. डेटानुसार असे दिसून आले की वृद्धी – जिथे मानव AI चा वापर त्यांच्या कामात मदत करण्यासाठी, वाढवण्यासाठी किंवा वेग देण्यासाठी एक साधन म्हणून करतात – अंदाजे 57% निरीक्षित वापरासाठी जबाबदार होती. हे सूचित करते की, किमान Claude च्या वापर पद्धतींवर आधारित, सध्याच्या परस्परसंवादाचा प्रबळ मोड मानवांनी AI सोबत काम करणे समाविष्ट आहे, केवळ स्वायत्त पूर्ततेसाठी (ऑटोमेशन) संपूर्ण कार्ये AI कडे सोपवण्याऐवजी. हा निष्कर्ष केवळ AI मानवी नोकऱ्या बदलण्यावर लक्ष केंद्रित करणाऱ्या कथांना एक प्रतिवाद देतो, जो सध्या अधिक सहकार्यात्मक संबंध प्रचलित असल्याचे सूचित करतो. याचा अर्थ असा आहे की अनेक व्यावसायिक त्यांच्या विद्यमान भूमिकांमध्ये त्यांची उत्पादकता, सर्जनशीलता किंवा कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी AI चा फायदा घेत आहेत, तंत्रज्ञानाद्वारे पूर्णपणे विस्थापित होण्याऐवजी.

तथापि, अहवालाने हे देखील उघड केले की विशिष्ट व्यवसाय आणि केल्या जात असलेल्या कार्याचे स्वरूप यावर अवलंबून AI परस्परसंवाद पद्धती कशा बदलतात यात लक्षणीय सूक्ष्मता आहे. डेटानुसार व्यावसायिक श्रेणींमध्ये वापरकर्ता प्रतिबद्धतेतील वेगळे फरक हायलाइट केले गेले. उदाहरणार्थ:

• उच्च पुनरावृत्ती कार्ये (High Iteration Tasks): कॉपीरायटर आणि संपादक (copywriters and editors) सारख्या भूमिकांशी सामान्यतः संबंधित असलेल्या कार्यांमध्ये कार्य पुनरावृत्तीचे (task iteration) सर्वोच्च स्तर दिसून आले. हे एका सहकार्यात्मक प्रक्रियेचे वर्णन करते जिथे मानवी वापरकर्ता आणि AI मॉडेल मागे-पुढे देवाणघेवाण करतात, संयुक्तपणे सामग्री परिष्कृत करतात आणि विकसित करतात. मानव मार्गदर्शन करतो, प्रॉम्प्ट देतो आणि संपादित करतो, तर AI तयार करते, सुचवते आणि सुधारते – निर्मितीमध्ये खरी भागीदारी.
• उच्च निर्देशात्मक वापर कार्ये (High Directive Use Tasks): याउलट, सामान्यतः अनुवादक आणि दुभाषी (translators and interpreters) द्वारे केली जाणारी कार्ये निर्देशात्मक वापरावरील (directive use) सर्वात जास्त अवलंबित्व दर्शवतात. या मोडमध्ये, मानवी वापरकर्ता स्पष्ट सूचना किंवा इनपुट प्रदान करतो आणि AI मॉडेलकडून कमीतकमी चालू असलेल्या मानवी हस्तक्षेपाशिवाय किंवा परिष्करणाशिवाय कार्य मोठ्या प्रमाणात स्वतंत्रपणे पूर्ण करण्याची अपेक्षा केली जाते. हे सूचित करते की भाषांतरासारख्या काही सु-परिभाषित कार्यांसाठी, वापरकर्ते AI ला तयारउत्पादन वितरीत करण्यास सक्षम स्वायत्त साधन म्हणून मानण्यास अधिक इच्छुक आहेत.

या विरोधाभासी पद्धती अधोरेखित करतात की कार्यस्थळात AI चे एकत्रीकरण एकसंध नाही. व्यक्ती AI साधनांशी ज्या प्रकारे संवाद साधतात ते त्यांच्या नोकरीच्या विशिष्ट आवश्यकता आणि ते सोडवण्याचा प्रयत्न करत असलेल्या समस्यांच्या प्रकारांवर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असते. या परिवर्तनशीलतेचे कामगार बाजाराच्या विविध क्षेत्रांवर AI च्या खऱ्या परिणामांना समजून घेण्यासाठी महत्त्वपूर्ण परिणाम आहेत. हे सूचित करते की AI अवलंबनाचे परिणाम – मग ते नोकरीचे परिवर्तन, विस्थापन किंवा नवीन भूमिकांची निर्मिती असो – उद्योग आणि व्यवसायांमध्ये लक्षणीयरीत्या भिन्न असतील. Anthropic चे संशोधन वाढत्या AI-चालित जगात कामाच्या भविष्याबद्दल चालू असलेल्या चर्चेला माहिती देण्यासाठी महत्त्वपूर्ण अनुभवजन्य डेटा प्रदान करते, अनुमानांच्या पलीकडे जाऊन सध्याच्या ट्रेंडच्या अधिक पुरावा-आधारित समजाकडे वाटचाल करते.