कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (Artificial Intelligence) सतत बदलणाऱ्या जगात, एक आकर्षक विरोधाभास उघड झाला आहे, जो AI खऱ्या अर्थाने ‘बुद्धिमान’ असण्याचा अर्थ काय आहे याबद्दल आपल्या समजूतीला आव्हान देत आहे. हा विरोधाभास OpenAI च्या ‘o3’ नावाच्या अनुमान मॉडेलमध्ये (inference model) समाविष्ट आहे, ज्याने एप्रिल 2025 मध्ये AI समुदायात महत्त्वपूर्ण वाद निर्माण केला. कारण? या प्रगत मॉडेलला एक मानवी कोडे सोडवण्यासाठी अंदाजे $30,000 म्हणजेच 44 दशलक्ष KRW (कोरियन वोन) खर्च येतो.
O3 मॉडेल विरोधाभास
‘o3’ मॉडेलची कथा एका साध्या पण सखोल निरीक्षणाने सुरू झाली: AI मध्ये मानवी स्तरावरील बुद्धिमत्ता प्राप्त करणे म्हणजे मानवी स्तरावरील कार्यक्षमतेच्या बरोबरीचे नसते. ‘o3-High’ प्रकाराने, एक कोडे सोडवण्याच्या प्रयत्नात तब्बल 1,024 प्रयत्न केले. प्रत्येक प्रयत्नात सरासरी 43 दशलक्ष शब्द तयार झाले, म्हणजेच सुमारे 137 पानांचे टेक्स्ट निर्माण झाले. एकूणच, मॉडेलने अंदाजे 4.4 अब्ज शब्द तयार केले – एका संपूर्ण Encyclopedia Britannica खंडाच्या समतुल्य! संगणनाची ही आश्चर्यकारक प्रमाणात असलेली प्रक्रिया आणि टेक्स्ट आउटपुट एक महत्त्वपूर्ण फरक दर्शवते: AI बुद्धिमत्ता, किमान तिच्या सध्याच्या स्वरूपात, मानवी बुद्धिमत्तेच्या तुलनेत गुणात्मक श्रेष्ठतेऐवजी परिमाणात्मक अतिरेकाने दर्शविली जाते.
यामुळे एक महत्त्वाचा प्रश्न उभा राहतो: आपण खरोखरच आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) च्या मार्गावर आहोत, की आपण फक्त असाधारण शक्तिशाली संगणकीय राक्षस (computational behemoths) तयार करत आहोत?
AGI की केवळ एक संगणकीय राक्षस?
OpenAI ने GPT-5 रिलीज होण्याच्या अपेक्षेने ‘o3’ मालिका धोरणात्मकपणे (strategically) सादर केली, ज्याचा उद्देश AGI च्या बरोबरीने अनुमान क्षमता प्रदर्शित करणे हा होता. ‘o3’ मॉडेलने ARC-AGI सारख्या बेंचमार्कवर प्रभावी गुण मिळवले, ज्यामुळे उद्योगावर कायमस्वरूपी प्रभाव पडला. तथापि, हे यश मोठ्या किंमतीत आले: संगणकीय खर्च आणि संसाधनांच्या वापरात प्रचंड वाढ झाली.
- ‘o3-High’ ने सर्वात कमी स्पेसिफिकेशन असलेल्या ‘o3-Low’ पेक्षा 172 पट जास्त संगणकीय शक्ती वापरली.
- प्रत्येक कार्यासाठी अनेक प्रयत्नांची आणि उच्च-कार्यक्षमता GPU उपकरणांच्या (high-performance GPU equipment) वापराची आवश्यकता होती.
- AGI चाचणीसाठी अंदाजित खर्च $30,000 पर्यंत पोहोचला, संभाव्यतः 100,000 विश्लेषणांपर्यंत वाढवल्यास वार्षिक ₩300 अब्ज KRW (अंदाजे $225 दशलक्ष USD) पेक्षा जास्त खर्च येऊ शकतो.
ही आकडेवारी एका मूलभूत आव्हानावर प्रकाश टाकते. हा उच्च खर्च केवळ आर्थिक चिंतेच्या पलीकडे जातो, ज्यामुळे AI च्या उद्देशाच्या अगदी मूळ स्वरूपावर पुनर्विचार करण्यास प्रवृत्त करतो. मानवी कार्यक्षमतेपेक्षा जास्त न होता AI खरोखरच मानवी क्षमतांपेक्षा अधिक चांगली कामगिरी करू शकते का? अशी वाढती चिंता आहे की AI मानवांपेक्षा ‘हुशार’ होऊ शकते, परंतु त्यासाठी लक्षणीय जास्त संसाधनांची आवश्यकता असेल. AI विकासात हे एक मोठे आव्हान आहे, कारण व्यापक अवलंब आणि व्यावहारिक उपयोगांसाठी स्केलेबिलिटी (scalability) आणि खर्च-प्रभावीपणा (cost-effectiveness) महत्त्वपूर्ण आहेत.
तांत्रिक प्रगती विरुद्ध व्यवहार्यता
AI तंत्रज्ञान अनेकदा अमर्याद शक्यतांचे जग promise करते, परंतु या शक्यता नेहमीच व्यावहारिक उपायांमध्ये रूपांतरित होत नाहीत. हे प्रकरण एक स्पष्ट स्मरणपत्र (stark reminder) आहे की अपवादात्मक तांत्रिक कार्यप्रदर्शन (exceptional technical performance) व्यावहारिक व्यवहार्यतेची (practical viability) हमी देत नाही. ‘o3’ मॉडेलशी संबंधित प्रचंड खर्च AI विकासाच्या वास्तविक-जगातील परिणामांचा (real-world implications) काळजीपूर्वक विचार करण्याच्या महत्त्वावर जोर देतात.
OpenAI, GPT-5 इंटिग्रेटेड प्लॅटफॉर्म (GPT-5-integrated platform) ‘o3’ मालिकेसोबत लॉन्च करण्याची तयारी करत आहे, ज्यात इमेज जनरेशन (image generation), व्हॉइस संभाषण (voice conversation), आणि सर्च कार्यक्षमतेसारख्या (search functionality) वैशिष्ट्यांचा समावेश आहे. तथापि, रिअल-टाइम प्रोसेसिंग स्पीड (real-time processing speeds), आर्थिक खर्च आणि वीज वापर (power consumption) विचारात घेतल्यास, संभाव्य Enterprise Clients ना हे AI तंत्रज्ञान स्वीकारण्यात महत्त्वपूर्ण अडथळे येऊ शकतात. सबस्क्रिप्शन शुल्कच (subscription fees) खूप जास्त आहे, ‘o3-Pro’ योजनेची किंमत $20,000 प्रति महिना किंवा ₩350 दशलक्ष KRW (अंदाजे $262,500 USD) वार्षिक असल्याचे सांगितले जाते.
ही परिस्थिती एक मनोरंजक विरोधाभास (interesting paradox) दर्शवते. प्रीमियम मानवी श्रमाचा (premium human labor) खर्च-प्रभावी पर्याय बनण्याऐवजी, AI अति-महागड्या, अति-बुद्धिमान करारात (ultra-expensive, hyper-intelligent contract) रूपांतरित होण्याचा धोका पत्करत आहे. हे विशेषतः अशा क्षेत्रांमध्ये संबंधित आहे जिथे मानवी कौशल्याला (human expertise) खूप महत्त्व दिले जाते, कारण AI स्वीकारण्याचे आर्थिक फायदे नेहमीच संबंधित खर्चापेक्षा जास्त नसू शकतात.
दुर्लक्षित मुद्दा: पर्यावरणीय प्रभाव
तत्काळ आर्थिक परिणामांच्या पलीकडे, ‘o3’ मॉडेलचे संसाधन-केंद्रित स्वरूप (resource-intensive nature) AI विकासाच्या पर्यावरणीय प्रभावाबद्दल (environmental impact) महत्त्वाचे प्रश्न उभे करते. ही मॉडेल्स चालवण्यासाठी आवश्यक असलेली प्रचंड संगणकीय शक्ती (massive computational power) मोठ्या प्रमाणात ऊर्जा वापर (energy consumption) दर्शवते, ज्यामुळे कार्बन उत्सर्जन (carbon emissions) वाढते आणि हवामान बदलाला (climate change) उत्तेजन मिळते.
AI विकासाची दीर्घकालीन टिकाऊपणा (long-term sustainability) त्याच्या पर्यावरणीय पदचिन्हांचे प्रमाण (environmental footprint) कमी करण्याचे मार्ग शोधण्यावर अवलंबून असते. यात अधिक ऊर्जा-कार्यक्षम हार्डवेअर (energy-efficient hardware) आणि अल्गोरिदम (algorithms) शोधणे, तसेच AI इन्फ्रास्ट्रक्चरला (AI infrastructure) ऊर्जा देण्यासाठी अक्षय ऊर्जा स्त्रोतांचा (renewable energy sources) अवलंब करणे समाविष्ट असू शकते.
नैतिकतेचे चक्रव्यूह
AGI चा पाठपुरावा (pursuit) अनेक नैतिक चिंता (ethical concerns) वाढवतो. AI सिस्टीम अधिकाधिक sophisticated होत असल्याने, bias, fairness आणि accountability सारख्या समस्यांचे निराकरण करणे महत्त्वाचे आहे. AI मॉडेल्स विद्यमान सामाजिक bias ला कायम ठेवू शकतात आणि वाढवूही शकतात, जर ती काळजीपूर्वक डिझाइन (designed) आणि प्रशिक्षित (trained) केली गेली नाहीत तर. AI सिस्टीम निष्पक्ष (fair) आणि पारदर्शक (transparent) आहेत याची खात्री करणे, लोकांचा विश्वास (public trust) निर्माण करण्यासाठी आणि भेदभावपूर्ण (discriminatory) परिणाम टाळण्यासाठी आवश्यक आहे.
आणखी एक महत्त्वाची नैतिक बाब म्हणजे AI मध्ये मानवी कामगारांना विस्थापित करण्याची क्षमता (potential to displace human workers). AI पूर्वी मानवांनी केलेली कार्ये करण्यास सक्षम होत असल्याने, या बदलाचे सामाजिक आणि आर्थिक परिणाम (social and economic implications) विचारात घेणे आणि कोणतेही नकारात्मक परिणाम कमी करण्यासाठी धोरणे विकसित करणे महत्त्वाचे आहे.
कार्यक्षमतेचा शोध
‘o3’ मॉडेलने अधोरेखित केलेली आव्हाने AI विकासात कार्यक्षमतेला (efficiency) प्राधान्य देण्याच्या महत्त्वावर जोर देतात. कच्ची शक्ती (raw power) आणि प्रगत क्षमता (advanced capabilities) निश्चितच मौल्यवान आहेत, परंतु त्यांचा खर्च, संसाधनांचा वापर आणि पर्यावरणीय प्रभाव (environmental impact) यांसारख्या विचारांशी समतोल साधला पाहिजे.
AI कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी एक आशादायक मार्ग म्हणजे अधिक ऊर्जा-कार्यक्षम हार्डवेअरचा (energy-efficient hardware) विकास. संशोधक नवीन प्रकारचे प्रोसेसर (processors) आणि मेमरी तंत्रज्ञान (memory technologies) शोधत आहेत जे लक्षणीयरीत्या कमी ऊर्जेत AI गणना करू शकतात.
AI अल्गोरिदमची (AI algorithms) computational आवश्यकता कमी करण्यासाठी ऑप्टिमाइझ (optimize) करणे हा आणखी एक दृष्टीकोन आहे. यात मॉडेल कॉम्प्रेशन (model compression), प्रूनिंग (pruning) आणि क्वांटीझेशन (quantization) यांसारख्या तंत्रांचा समावेश असू शकतो, जे अचूकता (accuracy) न गमावता AI मॉडेल्सचा आकार आणि जटिलता कमी करू शकतात.
AI चे भविष्य
AI चे भविष्य OpenAI च्या ‘o3’ सारख्या मॉडेल्सने समोर आणलेल्या आव्हानांना आणि नैतिक दुविधांना (ethical dilemmas) संबोधित करण्यावर अवलंबून आहे. पुढील मार्गासाठी खालील गोष्टींवर लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक आहे:
- कार्यक्षमता: शक्तिशाली आणि संसाधन-कार्यक्षम (resource-efficient) दोन्ही AI सिस्टीम विकसित करणे.
- टिकाऊपणा: AI विकासाचा पर्यावरणीय प्रभाव कमी करणे.
- नैतिकता: AI सिस्टीम निष्पक्ष, पारदर्शक आणि जबाबदार असल्याची खात्री करणे.
- सहयोग: AI च्या जबाबदार विकासाला मार्गदर्शन करण्यासाठी संशोधक, धोरणकर्ते आणि लोकांमध्ये सहकार्याला प्रोत्साहन देणे.
अखेरीस, AI संपूर्ण मानवजातीसाठी फायदेशीर ठरेल असे तयार करणे हे ध्येय आहे. यासाठी केवळ “स्मार्ट AI” (smarter AI) चा पाठपुरावा करण्याऐवजी “विवेकी AI” (wiser AI) तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित करणे आवश्यक आहे – AI जो केवळ बुद्धिमानच नाही तर नैतिक, टिकाऊ आणि मानवी मूल्यांशी जुळलेला आहे.
तात्विक प्रतिबिंबाची आवश्यकता
‘o3’ मॉडेलच्या मर्यादा AGI च्या अगदी व्याख्येवर विस्तृत चर्चा करण्यास भाग पाडतात. AGI म्हणजे केवळ brute force द्वारे मानवी स्तरावरील बुद्धिमत्ता प्राप्त करणे आहे की त्यात कार्यक्षमता, नैतिकता आणि सामाजिक प्रभाव (societal impact) यांची सखोल समज समाविष्ट आहे?
‘o3’ च्या सभोवतालची चर्चा तांत्रिक प्रगतीसोबत (technical advancements) तात्विक आणि नैतिक चर्चांना प्राधान्य देण्याच्या महत्त्वावर जोर देते. “अधिक बुद्धिमान AI” (more intelligent AI) तयार करणे पुरेसे नाही. “अधिक विवेकी दिशेने AI” (AI in a wiser direction) तयार करण्यावर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे. 2025 मध्ये आपण हे महत्त्वपूर्ण milestone साध्य केले पाहिजे.