ByteDance च्या Doubao मध्ये ‘रिअल-टाइम व्हिडिओ कॉल’: AI सहाय्यतेत मोठी झेप
ByteDance, TikTok च्या मागे असलेली जागतिक तंत्रज्ञान कंपनी, ने आपल्या AI चॅटबॉट, Doubao च्या क्षमतेत लक्षणीय वाढ केली आहे. ‘रिअल-टाइम व्हिडिओ कॉल’ (Real-Time Video Call) हे नविन वैशिष्ट्य समाविष्ट केले आहे. या वैशिष्ट्यामुळे वापरकर्त्यांना AI सोबत अधिक प्रभावीपणे संवाद साधता येईल. Doubao आता केवळ टेक्स्ट-आधारित (Text-Based) सहाय्यक न राहता, एक बहुमुखी व्हिज्युअल (Visual) साधन बनले आहे. 25 मे, 2025 रोजी Doubao च्या WeChat अकाउंटवरून ही घोषणा करण्यात आली, जी ByteDance ची कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) आणि वापरकर्त्यांचा अनुभव वाढवण्याच्या ध्येयांबद्दलची बांधिलकी दर्शवते.
या नवीन व्हिडिओ कॉल फंक्शनमुळे वापरकर्ते व्हॉइस कॉल दरम्यान त्यांच्या स्मार्टफोनचा कॅमेरा सुरू करू शकतात. यामुळे Doubao त्यांच्या प्रत्यक्ष वातावरणाशी जोडला जातो. हे व्हिज्युअल एकत्रीकरण अनेक शक्यतांना वाव देते, ज्यामुळे Doubao विविध प्रकारच्या परिस्थितीत मदत करू शकेल.
Doubao चे बहुमुखी उपयोग: AI-शक्तीच्या सहाय्याचा एक नवीन युग
रिअल-टाइम व्हिडिओ कॉलच्या एकत्रीकरणामुळे Doubao हे एक गतिशील आणि अनुकूल साधन बनले आहे, जे विविध परिस्थितीत वापरकर्त्यांना मदत करण्यास सक्षम आहे. कल्पना करा, तुम्ही Doubao सोबत एखाद्या म्युझियममध्ये (Museum) फिरत आहात आणि तो तुम्हाला कलाकृतींबद्दल माहिती देत आहे. किंवा तुम्ही तुमच्या बागेची काळजी घेत आहात आणि Doubao तुम्हाला वनस्पतींची काळजी घेण्यासाठी आणि समस्या ओळखण्यासाठी मार्गदर्शन करत आहे. अगदी किराणा मालाची खरेदीदेखील सोपी होऊ शकते, कारण Doubao तुमच्याकडील उपलब्ध घटकांनुसार पाककृती सुचवेल आणि ताजी उत्पादने निवडण्यात मदत करेल.
Doubao च्या व्हिडिओ कॉल वैशिष्ट्याचे उपयोग केवळ दैनंदिन परिस्थितींमध्येच नव्हे, तर त्याहूनही अधिक आहेत. AI क्लिष्ट चार्ट (Chart) आणि व्हिडिओंचे विश्लेषण करून वापरकर्त्यांना उपयुक्त माहिती आणि स्पष्टीकरण देऊ शकते. हे वैशिष्ट्य शिक्षण क्षेत्रात विशेषतः उपयुक्त ठरू शकते, जिथे Doubao एक व्हर्च्युअल (Virtual) शिक्षक म्हणून काम करेल, विद्यार्थ्यांना कठीण संकल्पना समजून घेण्यास आणि अमूर्त कल्पनांना दृष्य स्वरुपात पाहण्यास मदत करेल.
चीनमधील AI चा विकास: धोरणात्मक राष्ट्रीय गुंतवणुकीचे प्रतिबिंब
ByteDance चे Doubao व्हिडिओ कॉल अपग्रेड (Upgrade) ही केवळ एक घटना नाही, तर चीनच्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षेत्रातील व्यापक महत्वाकांक्षांचे हे प्रतिबिंब आहे. चीनने AI संशोधन आणि विकासात मोठी गुंतवणूक केली आहे, ज्याचा उद्देश या परिवर्तनकारी तंत्रज्ञानात जागतिक नेता बनण्याचा आहे.
चीन सरकारने 2017 मध्ये सुरू केलेली “न्यू जनरेशन AI डेव्हलपमेंट प्लॅन” (New Generation AI Development Plan) हे या ध्येयाचे उत्तम उदाहरण आहे. या योजनेत 2030 पर्यंत 150 अब्ज डॉलर्सचा राष्ट्रीय AI उद्योग निर्माण करण्याचे महत्वाकांक्षी उद्दिष्ट ठेवले आहे, जे देशभरात नविनता आणि स्पर्धा वाढवत आहे.
ByteDance चे Doubao (107 दशलक्ष मासिक सक्रिय वापरकर्ते) आणि Alibaba चे Quark (149 दशलक्ष मासिक सक्रिय वापरकर्ते) यांच्यातील स्पर्धा या धोरणात्मक गुंतवणुकीचा व्यावसायिक प्रभाव दर्शवते. हे AI-शक्तीचे प्लॅटफॉर्म (Platform) बाजारात अधिकाधिक वापरकर्त्यांना आकर्षित करण्यासाठी सतत प्रयत्नशील आहेत.
चीनला AI विकासात मोठा फायदा झाला आहे, कारण त्यांच्याकडे मोठ्या प्रमाणात ग्राहक डेटाबेस (Database) उपलब्ध आहे. हा डेटा AI मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी अत्यंत महत्वाचा आहे. या डेटामुळे Doubao च्या नवीन व्हिडिओ फंक्शनसाठी आवश्यक असलेल्या क्लिष्ट व्हिज्युअल (Visual) तर्क क्षमता विकसित करणे शक्य होते.
मल्टीमॉडल क्षमता: ग्राहक AI मधील नवीन क्षितिज
Doubao मधील रिअल-टाइम व्हिडिओ कॉल फंक्शन ग्राहक AI ऍप्लिकेशन्समध्ये मल्टीमॉडल (Multimodal) क्षमतांच्या वाढत्या महत्त्वावर प्रकाश टाकते. मल्टीमॉडल AI दृष्य, ऑडिओ (Audio) आणि टेक्स्ट प्रोसेसिंग (Text Processing) एकत्र करून मानवी-संगणक इंटरफेस (Interface) अधिक सोपे आणि नैसर्गिक बनवते. यामुळे AI प्रणाली मानवाप्रमाणे जगाला अधिक चांगल्या प्रकारे समजून घेण्यास आणि प्रतिसाद देण्यास सक्षम होते.
Doubao च्या बाबतीत ByteDance चा दृष्टिकोन त्यांच्या प्रतिस्पर्धकांच्या अलीकडील घडामोडींशी मिळताजुळता आहे. उदाहरणार्थ, Alibaba ने मार्चमध्ये Qwen2.5-Omni-7B मल्टीमॉडल AI मॉडेल सादर केले, तर OpenAI च्या GPT-4o अपडेटने ChatGPT च्या वापरकर्त्यांची संख्या मोठ्या प्रमाणात वाढवली, कारण त्यात इमेज जनरेशनच्या (Image Generation) क्षमता सुधारल्या आहेत.
मल्टीमॉडल वैशिष्ट्यांसाठीची ही स्पर्धा दर्शवते की AI कंपन्या अधिक सोपे आणि आकर्षक वापरकर्ता अनुभव तयार करण्यासाठी प्रयत्न करत आहेत. वेगवेगळ्या पद्धती एकत्र करून, AI प्रणाली वापरकर्त्यांचा हेतू अधिक चांगल्या प्रकारे समजू शकतात आणि अधिक संबंधित आणि वैयक्तिक सहाय्य देऊ शकतात.
मल्टीमॉडल AI चे व्यावहारिक उपयोग खूप विस्तृत आहेत. Doubao ची म्युझियम मार्गदर्शक, बागकाम शिक्षक किंवा रेसिपी मास्टर म्हणून काम करण्याची क्षमता या तंत्रज्ञानाची दैनंदिन जीवनातील क्षमता दर्शवते. AI जसजसे आपल्या दैनंदिन जीवनात अधिकाधिक समाकलित होत जाईल, तसतसे या मल्टीमॉडल क्षमता अधिकाधिक महत्वाच्या ठरतील. सध्याच्या प्रगतीमुळे AI मानवी संवादामधील बारकावे दृष्य आणि ऑडिओ संकेतांद्वारे (Signals) समजून घेण्यास सक्षम आहे.
Alibaba ने आपल्या AI क्षमता वाढवण्यासाठी तीन वर्षांत 53 अब्ज डॉलर्सची गुंतवणूक केली आहे, जी या मल्टीमॉडल AI स्पर्धेत किती मोठी संधी आहे हे दर्शवते. कंपन्यांचा असा विश्वास आहे की या क्षमता बाजारात नेतृत्व स्थापित करतील आणि वापरकर्ते अशा AI प्रणालीकडे आकर्षित होतील, जे सर्वात नैसर्गिक संवाद प्रदान करतात. मल्टीमॉडल AI मुळे वापरकर्त्यांचा अनुभव सुधारेल आणि अधिकमजबूत उपाय निर्माण होतील.
नैतिक विचार: प्रगत व्हिज्युअल AI ची आव्हाने
ByteDance चे व्हिज्युअल रिझनिंग (Visual Reasoning) AI मॉडेल, जे Doubao च्या व्हिडिओ कॉल फंक्शनला शक्ती देते, ते AI च्या सर्जनशील उद्योगावरील परिणामांबद्दल महत्त्वाचे नैतिक प्रश्न उभे करते. AI च्या प्रतिमा आणि व्हिडिओ तयार करण्याच्या क्षमतेमुळे कॉपीराइटचे उल्लंघन, बौद्धिक संपदा अधिकार आणि व्हिज्युअल (Visual) ओळखीतील संभाव्य त्रुटींबद्दल चिंता वाढते.
लेखात विशेषतः कॉपीराइट केलेल्या (Copyrighted) कामांवर प्रशिक्षण दिलेल्या AI साधनांबद्दल नैतिक चिंता व्यक्त केली आहे. OpenAI ची इमेज जनरेशन साधने विशिष्ट शैलीतील कलाकृती तयार करू शकतात, जसे की Studio Ghibli चे संस्थापक Hayao Miyazaki यांच्या कलाकृती. AI नैतिकतेतील व्यापक समस्यांचे हे प्रतिबिंब आहे, जिथे AI- व्युत्पन्न (AI-Generated) केलेल्या सामग्रीच्या मालकीची कायदेशीर स्थिती अजूनही अस्पष्ट आहे, ज्यामुळे निर्माते आणि कंपन्या दोघांमध्ये अनिश्चितता निर्माण होते.
Doubao च्या व्हिडिओ कार्यक्षमतेसारख्या मल्टीमॉडल AI चा झपाट्याने होणारा विकास नियामक (Regulatory) चौकटींपेक्षा खूप पुढे आहे, ज्यामुळे बौद्धिक संपदा अधिकार, व्हिज्युअल ओळखीतील त्रुटी आणि गोपनीयतेच्या (Privacy) परिणामांसारख्या नवीन समस्यांचे निराकरण करणे कठीण झाले आहे. AI ज्या वेगाने बाजारात बदल घडवत आहे आणि नविनता येत आहे, त्याच्याशी जुळवून घेणे legislative संस्थांसाठी (Legislative Organizations) खूप आव्हानात्मक आहे.
नवीनता आणि नैतिक प्रशासन यांच्यातील हा तणाव एक आव्हान आहे, ज्याचा सामना ByteDance आणि इतर AI कंपन्यांना करावा लागेल, कारण ते अधिकाधिक सक्षम व्हिज्युअल AI प्रणाली वापरकर्त्यांसाठी तैनात करत आहेत. AI जसजसे अधिक शक्तिशाली आणि सर्वव्यापी होत आहे, तसतसे नैतिक मार्गदर्शक तत्त्वे आणि नियामक (Regulatory) चौकट विकसित करणे आवश्यक आहे, जेणेकरून निर्मात्यांच्या हक्कांचे संरक्षण केले जाईल आणि AI चा वापर जबाबदारीने केला जाईल.
याव्यतिरिक्त, प्रगत AI अल्गोरिदमच्या (Algorithms) वापरामुळे सिस्टममध्ये संभाव्य त्रुटी निर्माण होण्याची शक्यता आहे. व्हिज्युअल (Visual) ओळख अल्गोरिदम, उदाहरणार्थ, समाजातील विद्यमान त्रुटींना कायम ठेवू शकतात आणि वाढवू शकतात, जर त्यांना अशा डेटासेटवर (Dataset) प्रशिक्षण दिले गेले, जे लोकसंख्येचे योग्य प्रतिनिधित्व करत नाहीत. यामुळे चेहऱ्याची ओळख, गुन्हेगारी न्याय आणि कर्ज अर्जांसारख्या क्षेत्रांमध्ये भेदभावपूर्ण परिणाम होऊ शकतात. AI साधनांच्या विकासातील त्रुटी कशा दूर करायच्या, हे एक आव्हान आहे.
गोपनीयता हा आणखी एक महत्त्वाचा मुद्दा आहे. AI प्रणालीद्वारे व्हिज्युअल डेटाचे संकलन आणि विश्लेषण केल्याने गोपनीयतेच्या समस्या वाढू शकतात, विशेषत: जर डेटाचा उपयोग व्यक्तींना ट्रॅक (Track) करण्यासाठी किंवा त्यांच्याबद्दल संवेदनशील माहिती काढण्यासाठी केला गेला तर. व्यक्तींना त्यांच्या वैयक्तिक डेटावर नियंत्रण ठेवण्याचा अधिकार देण्यासाठी मजबूत गोपनीयता (Privacy) उपाय विकसित करणे आवश्यक आहे. हे AI साधने जसजशी अत्याधुनिक आणि प्रगत होतील, तसतसे या उपायांचे महत्त्व आणखी वाढेल.
AI शी संबंधित नैतिक आव्हाने गुंतागुंतीची आणि बहुआयामी आहेत, ज्यासाठी AI विकासक, धोरणकर्ते आणि लोकांमध्ये सहकार्याची आवश्यकता आहे. या आव्हानांना सक्रियपणे सामोरे जाऊन, आपण हे सुनिश्चित करू शकतो की AI चा उपयोग संपूर्ण समाजाच्या फायद्यासाठी केला जाईल. AI बद्दल खुले संवाद साधणे ही विविध संस्थांची जागतिक जबाबदारी आहे.
Doubao मध्ये रिअल-टाइम व्हिडिओ कॉलचे ByteDance चे एकत्रीकरण AI-शक्तीच्या सहाय्यकांच्या विकासातील एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. AI चा विकास जसजसा होत आहे, तसतसे आपण या तंत्रज्ञानाच्या नैतिक विचारांचा गांभीर्याने विचार करणे आवश्यक आहे आणि ते जबाबदारीने आणि नैतिकतेने वापरले जातील याची खात्री करणे आवश्यक आहे.
सर्जनशील क्षेत्रात व्हिज्युअल AI च्या आव्हानांना सामोरे जाणे
तात्काळ कार्यक्षमतेच्या पलीकडे, ByteDanceच्या व्हिज्युअल AI मॉडेलमधील प्रगती सर्जनशील उद्योगात AI च्या भूमिकेशी संबंधित गुंतागुंत समोर आणते. AI मॉडेल कलात्मक प्रक्रियेत सक्रिय योगदानकर्ते बनतात तेव्हा मालकी, मौलिकता आणि सर्जनशीलतेच्या व्याख्येशी संबंधित चर्चा सुरू होतात. AI आणि मानवी सर्जनशीलतेचे दीर्घकाळ, न्याय्य आणि टिकाऊ सहअस्तित्व सुनिश्चित करायचे असल्यास अशा समस्यांवर चर्चा करणे आवश्यक आहे.
AI मॉडेल, विशेषत: व्हिज्युअल (Visual) सामग्री व्युत्पन्न (Generate) किंवा हाताळण्यात गुंतलेले, विद्यमान कामांच्या विस्तृत डेटासेटवर (Dataset) अवलंबून असतात, ज्यापैकी बरेच कॉपीराइट कायद्याद्वारे (Copyright Laws) संरक्षित आहेत. या डेटासेटवर AI ला प्रशिक्षण देण्याच्या कृतीमुळे उचित वापर, डेरिव्हेटिव्ह (Derivative) कामे आणि संभाव्य उल्लंघनाबद्दल प्रश्न निर्माण होतात, ज्यामुळे AI विकासक आणि वापरकर्त्यांसाठी काळजीपूर्वक कायदेशीर आणि नैतिक विचार आवश्यक आहेत. AI विकासासाठी नैतिक आणि कायदेशीर अनुपालन सुनिश्चित करणे आवश्यक आहे.
AI- व्युत्पन्न (AI-Generated) सामग्रीचा उदय लेखक आणि मालकीच्या पारंपरिक कल्पनांना आव्हान देतो. जेव्हा AI मॉडेल कला, संगीत किंवा लेखन तयार करते, तेव्हा कॉपीराइटचा मालक कोण असतो? तो AI चा विकासक असतो की निर्मितीसाठी प्रवृत्त करणारा वापरकर्ता, की AI चा त्यावर काही हक्क असतो? हे प्रश्न अजूनही मोठ्या प्रमाणात अनुत्तरित आहेत, जे AI-चालित (AI-Driven) सर्जनशीलतेच्या वास्तविकतेशी जुळवून घेण्यास सक्षम असलेल्या अद्ययावत कायदेशीर चौकटीची गरज दर्शवतात. AI-चालित (AI-Driven) सर्जनशीलतेला संबोधित करण्यासाठी अद्ययावत कायदेशीर फ्रेमवर्क (Framework) आवश्यक आहे.
आणखी एक गंभीर चिंता AI मध्ये असलेल्या त्रुटींना कायम ठेवण्याची क्षमता आहे, ज्या डेटासेटवर (Dataset) त्याला प्रशिक्षण दिले जाते. जर AI मॉडेलला प्रामुख्याने अशा डेटावर प्रशिक्षण दिले गेले, जे विशिष्ट सांस्कृतिक दृष्टिकोन किंवा रूढीवादी विचार दर्शवतात, तर ते असे आऊटपुट (Output) तयार करू शकते, जे त्या त्रुटींना बळकट करतात, ज्यामुळे हानिकारक किंवा भेदभावपूर्ण परिणाम होऊ शकतात. या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी प्रशिक्षण डेटाची (Data) काळजीपूर्वक निवड आणि व्यवस्थापन करणे आवश्यक आहे, तसेच कोणत्याही अनपेक्षित त्रुटी ओळखण्यासाठी आणि कमी करण्यासाठी AI मॉडेल आऊटपुटचे सतत निरीक्षण आणि मूल्यांकन करणे आवश्यक आहे. प्रशिक्षण डेटाची (Data) काळजीपूर्वक निवड आणि व्यवस्थापन केल्याने कोणत्याही अनपेक्षित त्रुटी यशस्वीपणे कमी करता येतील.