जनरेटिव्ह AI: तुम्हाला काय माहित असणे आवश्यक आहे

जनरेटिव्ह आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स: तुम्हाला काय माहित असणे आवश्यक आहे

तुम्ही जनरेटिव्ह आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (Generative AI) ॲप्लिकेशन्सच्या संपर्कात आले असाल, जसे की इमेज जनरेट करणे किंवा आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सच्या मुलाखतीसाठी तयारी करणे.

OpenAI चे ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot आणि Anthropic चे Claude हे जनरेटिव्ह AI मॉडेलची उत्तम उदाहरणे आहेत.

जनरेटिव्ह एआय तंत्रज्ञान अनेक लोकांच्या वैयक्तिक आणि व्यावसायिक जीवनाचा एक महत्त्वाचा भाग बनले आहे. पण जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय? हे इतर प्रकारच्या आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सपेक्षा कसे वेगळे आहे? आणि ते कसे कार्य करते? जर तुम्हाला ChatGPT ला हे प्रश्न विचारायला वेळ मिळाला नसेल, तर हा लेख तुम्हाला या प्रश्नांची उत्तरे देईल.

जनरेटिव्ह एआय म्हणजे काय?

एक पत्रकार म्हणून, मी ChatGPT कडून जनरेटिव्ह एआयची व्याख्या जाणून घेण्याचा निर्णय घेतला:

“जनरेटिव्ह एआय हे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचा एक प्रकार आहे, जे विद्यमान डेटाच्या आधारावर नवीन सामग्री तयार करते, जसे की टेक्स्ट, इमेज, संगीत किंवा कोड. हे जनरेटिव्ह ॲडव्हर्सरियल नेटवर्क (GANs) आणि ट्रान्सफॉर्मर यांसारख्या मॉडेल्सचा वापर करून मानवी प्रतिमानाप्रमाणे आऊटपुट निर्माण करते. त्यामुळे कला, डिझाइन, लेखन आणि इतर क्षेत्रांतील क्रिएटिव्ह ॲप्लिकेशन्सना मदत करते.”

थोडक्यात सांगायचे झाल्यास, जी एआय (AI), कंटेंट (Content) तयार करते, ती जनरेटिव्ह एआय आहे.

"जनरेटिव्ह एआय" हा शब्द अलीकडेच लोकप्रिय झाला असला तरी, ही संकल्पना बऱ्याच वर्षांपासून अस्तित्वात आहे. 1950 च्या दशकात, कॉम्प्युटर वैज्ञानिक आर्थर Samuel यांनी "मशीन लर्निंग" हा शब्द तयार केला, ज्याला जनरेटिव्ह एआयचा पूर्ववर्ती मानले जाते.

गेल्या काही वर्षांपासून यावर सतत संशोधन आणि प्रयोग चालू आहेत. पण आज आपण ज्या जनरेटिव्ह एआयला ओळखतो, त्यातील सर्वात मोठी प्रगती दहा वर्षांपूर्वी झाली, जेव्हा इयान Goodfellow या अभियंत्याने जनरेटिव्ह ॲडव्हर्सरियल नेटवर्क्स (GANs) विकसित केले.

त्यानंतर 2017 मध्ये Google च्या वैज्ञानिकांनी "ट्रान्सफॉर्मर आर्किटेक्चर" सादर केले, जे आजच्या सर्वात सामान्य जनरेटिव्ह एआय टूल्सचा आधार आहे.

जनरेटिव्ह एआयची उदाहरणे

जर तुम्ही ChatGPT, Gemini, Copilot किंवा Claude सारखे लोकप्रिय चॅटबॉट टूल्स वापरले असतील, तर तुम्हाला जनरेटिव्ह एआयचा अनुभव आला असेल. उदाहरणार्थ, जेव्हा तुम्ही रेस्टॉरंटची शिफारस मागता, निबंध लेखनात मदत घेता किंवा घरमालकाविरुद्ध तक्रार करण्यासाठी एक टेम्पलेट लेटर (Letter) मागता.

याचा उपयोग मनोरंजनापासून (ओरिजिनल कविता आणि गाणी तयार करणे किंवा काल्पनिक प्रतिमा तयार करणे) ते व्यावसायिक ॲप्लिकेशन्सपर्यंत (प्रेझेंटेशन (Presentation) तयार करणे, उत्पादनांचे प्रोटोटाइप डिझाइन करणे, स्ट्रॅटेजी (Strategy) तयार करणे) अनेक कामांसाठी होतो. तसेच, औषध शोधण्यातही (Drug discovery) याचा उपयोग होऊ शकतो.

सोशल मीडियावर स्वतःला बाहुलीच्या रूपात पाहणे किंवा तुमच्या पाळीव कुत्र्याला माणूस बनवणे, हे जनरेटिव्ह एआयचेच प्रॉडक्ट (Product) आहे.

परंतु, जनरेटिव्ह एआयचा उपयोग गैरकृत्यांसाठीही केला जातो. "डीपफेक" (Deepfake) चा वापर खोटी माहिती पसरवण्यासाठी, इतरांची बदनामी करण्यासाठी किंवा लैंगिक शोषण करण्यासाठी केला जातो. जनरेटिव्ह एआयची वाढती लोकप्रियता ही अनेक लोकांच्या चिंतेचे कारण आहे, खासकरून जेव्हा हे तंत्रज्ञान खूपच वास्तववादी आणि वापरण्यास सोपे झाले आहे.

जनरेटिव्ह एआय कसे कार्य करते?

मी तुम्हाला संभाव्यता मॉडेलिंग (Probabilistic modelling) आणि उच्च-डायमेन्शनल आऊटपुटच्या (High dimensional output) गुंतागुंतीत नेणार नाही. सोप्या भाषेत सांगायचे झाल्यास, जनरेटिव्ह एआय मॉडेल दोन मुख्य कार्ये करते.

पहिला टप्पा म्हणजे मोठ्या डेटासेटमधून (Dataset) माहिती मिळवणे. या डेटासेटमध्ये टेक्स्ट, इमेज, वेबपेजेस, कोड आणि मॉडेलमध्ये टाकता येतील अशा कोणत्याही गोष्टींचा समावेश असतो. याला सामान्यतः "ट्रेनिंग" (Training) म्हणतात.

त्यानंतर, एआय मॉडेल या डेटामधील नमुन्यांना ओळखते आणि ज्ञान प्राप्त करते. उदाहरणार्थ, जर मॉडेलला 100 सर्वोत्कृष्ट हॉरर (Horror) नॉव्हेल्स (Novels) इनपुट (Input) केल्या, तर ते त्या डेटाचा संदर्भ देईल आणि त्या पुस्तकांमध्ये असलेल्या स्ट्रक्चर (Structure), भाषा, थीम (Theme) आणि कथन शैलीचा अभ्यास करेल.

पुढे, हे मॉडेल नवीन कंटेंट तयार करण्यासाठी त्या माहितीचा उपयोग करते. त्यामुळे, जेव्हा तुम्ही ChatGPT ला तुमच्या पुढच्या सुट्टीची योजना बनवायला सांगता, तेव्हा ते जमा केलेल्या माहितीचा वापर करते आणि "लर्निंग प्रोबॅबिलिटी डिस्ट्रीब्यूशन" (learning probability distribution) नावाच्या पद्धतीने उत्तर तयार करते.

लिखित उत्तरांसाठी, ते शब्द-दर-शब्द उत्तर तयार करते आणि वाक्यांमधील योग्य शब्द निवडण्यासाठी डेटाचा वापर करते. इमेजसाठी, ट्रान्सफॉर्मर-आधारित मॉडेलचा वापर करणारे जनरेटिव्ह एआय टूल (Tool), असंख्य वास्तविक इमेजमधील रंग आणि कंपोझिशन (Composition) पाहते. उदाहरणार्थ, Midjourney ला कॉमिक (Comic) तयार करण्यास सांगितल्यास, ते पूर्वी मिळालेल्या ट्रेनिंग सॅम्पल्सचा (Training samples) विचार करून अचूक गरज पूर्ण करण्याचा प्रयत्न करते.

अनेकदा "आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स" आणि "जनरेटिव्ह आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स" या संज्ञांमध्ये गोंधळ होतो. आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स ही एक व्यापक संज्ञा आहे, ज्यात सर्व प्रकारच्या आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचा समावेश होतो. तर जनरेटिव्ह आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स हे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचे एक उप-प्रकार आहे, जे कंटेंट तयार करू शकते.

IBM च्या डीप ब्लू (Deep Blue) या चेस (Chess) कॉम्प्युटरने 1997 मध्ये गॅरी कास्पारोव्ह (Garry Kasparov) (इतिहासातील महान बुद्धिबळपटूंपैकी एक)ला हरवले. डीप ब्लूने चाली शिकण्यासाठी, गेम (Game) चे मूल्यमापन करण्यासाठी आणि स्ट्रॅटेजिक (Strategic) निर्णय घेण्यासाठी सिम्बॉलिक आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचा (Symbolic Artificial Intelligence) वापर केला, परंतु ते जनरेटिव्ह आर्टिफिशियल इंटेलिजन्समध्ये मोडत नाही, कारण त्याने काहीही नवीन तयार केले नाही.

नॉन-जनरेटिव्ह आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचे आणखी एक सामान्य उदाहरण म्हणजे डिस्क्रिमिनेटिव्ह आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (Discriminative Artificial Intelligence). याचा उपयोग चेहऱ्याची ओळख पटवण्यासाठी, तुमच्या स्मार्टफोनमधील फोटो (Photo) गट करण्यासाठी किंवा स्पॅम (Spam) ओळखण्यासाठी आणि ते तुमच्या इनबॉक्समधून (Inbox) लपवण्यासाठी केला जातो.

ChatGPT, Copilot आणि Gemini सारखे चॅटबॉट निश्चितपणे आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सच्या श्रेणीत येतात, पण ते जनरेटिव्ह एआय मॉडेल म्हणून अधिक ओळखले जातात.

जनरेटिव्ह एआय समोरील आव्हाने

जनरेटिव्ह एआयच्या गैरवापराव्यतिरिक्त, या तंत्रज्ञानातील आणखी काही त्रुटी आहेत. हे मॉडेल ज्या माहितीवर प्रशिक्षित (Train) केले जातात, त्यावर त्यांचे यश अवलंबून असते. इंटरनेटवर अनेक चुकीच्या आणि दिशाभूल करणाऱ्या गोष्टी आहेत, ज्या चॅटबॉट आत्मसात करू शकतात आणि नंतर त्याFact म्हणून सादर करू शकतात. या चुकांना "Hallucinations" देखील म्हटले जाते.

याच कारणामुळे, जनरेटिव्ह एआय मॉडेल bias आणि stereotypes च्या जाळ्यात अडकू शकतात. ChatGPT ने स्वतःच एक उदाहरण दिले आहे: "टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडेल (Text to Image Model) अनेकदा 'नर्स' सारख्या व्यवसायांना महिलांशी आणि 'सीईओ' (CEO) सारख्या पदांना पुरुषांशी जोडू शकतात."

विद्यार्थी ChatGPT सारख्या टूल्सचा वापर करून निबंध आणि प्रबंध (Thesis) लिहित असल्यामुळे शैक्षणिक संस्थांना अनेक समस्या येत आहेत. क्रिएटिव्ह (Creative) इंडस्ट्रीज (Industries) समोरही एक आव्हान आहे: जनरेटिव्ह एआय लेखक, कलाकार आणि संगीतकारांना पूर्णपणे बेरोजगार करेल का? हा एक सतत debate चा विषय आहे.

जनरेटिव्ह एआयमध्ये क्रिएटिव्ह (Creative) इंडस्ट्रीज (Industries) मध्ये बदल घडवण्याची क्षमता आहे, पण यामुळे मनुष्यबळावर (Manpower) होणाऱ्या परिणामांबद्दल चिंता वाढली आहे. मशीनद्वारे कंटेंट (Content) तयार करण्याच्या क्षमतेमुळे, भविष्यात मानवी कौशल्ये आणि क्रिएटिव्हिटीचे (Creativity) महत्त्व काय असेल, हा एक महत्त्वाचा प्रश्न आहे.

प्रसिद्धी पलीकडे: जनरेटिव्ह एआयची भविष्यातील वाटचाल

जनरेटिव्ह एआयच्या (Generative AI) चर्चांमध्ये सामान्यतः त्याच्या क्षमता आणि संभाव्य धोक्यांवर लक्ष केंद्रित केले जाते, पण त्याचे व्यापक परिणाम आणि भविष्यातील वाटचाल यावर विचार करणे महत्त्वाचे आहे. काही महत्त्वाचे मुद्दे खालीलप्रमाणे आहेत:

नैतिक विचार आणि जबाबदार डेव्हलपमेंट (Development)

जनरेटिव्ह एआय (Generative AI) अधिकाधिक शक्तिशाली होत असल्यामुळे, त्याच्या डेव्हलपमेंट (Development) आणि उपयोजनामध्ये नैतिक विचारांना मार्गदर्शन करणे आवश्यक आहे. जनरेटिव्ह एआयचा (Generative AI) जबाबदार आणि नैतिक वापर सुनिश्चित करण्यासाठी bias, चुकीची माहिती आणि बौद्धिक संपदा (Intellectual property) यासारख्या समस्यांचे निराकरण करणे आवश्यक आहे. Trancparency, जबाबदारी आणि समानता यांसारख्या मूल्यांना प्राधान्य देणे आवश्यक आहे.

मानव-मशीन सहयोग

जनरेटिव्ह एआयचे (Generative AI) भविष्य मानवांना पूर्णपणे replace करणे नाही, तर मानवी क्षमता वाढवणे आणि मानव-मशीन सहकार्याला प्रोत्साहन देणे आहे. एआयच्या (AI) मदतीने नियमित कामे ऑटोमेट (Automate) करून, नवनवीन कल्पना निर्माण करून आणि उपयुक्त माहिती देऊन, मानव उच्च स्तरावरील ॲक्टिव्हिटीजवर (Activities) लक्ष केंद्रित करू शकतात, ज्यासाठी critical thinking, भावनिक बुद्धिमत्ता (Emotional intelligence) आणि डोमेन (Domain) एक्सपर्टीजची (Expertise) आवश्यकता असते. हा सहकार्याचा दृष्टिकोन नवीन उत्पादन क्षमता आणि innovative क्षमता वाढवू शकतो.

इंडस्ट्रीमध्ये बदल आणि नवीन संधी

जनरेटिव्ह एआयमध्ये (Generative AI) आरोग्यसेवा आणि फायनान्सपासून (Finance) ते मनोरंजन आणि शिक्षणापर्यंत अनेक उद्योगांमध्ये बदल घडवण्याची क्षमता आहे. प्रक्रिया ऑटोमेट (Automate) करून, अनुभवांना वैयक्तिकृत (Personalised) करून आणि नवीन क्रिएटिव्ह (Creative) शक्यता अनलॉक (Unlock) करून, संस्था कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी, खर्च कमी करण्यासाठी आणि स्पर्धात्मक फायदा मिळवण्यासाठी जनरेटिव्ह एआयचा (Generative AI) उपयोग करू शकतात. जसजसे व्यवसाय या तंत्रज्ञानाचा स्वीकार करतील, तसतसे नोकरीच्या भूमिकांमध्ये बदल होण्याची शक्यता आहे.

कौशल्ये वाढवणे आणि मनुष्यबळाचा विकास

जनरेटिव्ह एआय (Generative AI) अधिकाधिक सामान्य होत असल्यामुळे, व्यक्तींना बदलत्या employment मार्केटमध्ये यशस्वी होण्यासाठी नवीन कौशल्ये आणि क्षमता मिळवणे आवश्यक आहे. Critical thinking, समस्या सोडवणे, क्रिएटिव्हिटी (Creativity) आणि कम्युनिकेशन (Communication) यांसारख्या कौशल्यांवर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे. यासोबतच एआयच्या (AI) नैतिक Implications आणि जबाबदार वापराची माहिती असणे आवश्यक आहे.

आव्हानांना तोंड देणे आणि धोके कमी करणे

जनरेटिव्ह एआय (Generative AI) मध्ये अनेक आव्हाने आणि धोके आहेत. Bias, चुकीची माहिती आणि गैरवापर यासारख्या समस्यांना तोंड देण्यासाठी तांत्रिक उपायांसह नियामक फ्रेमवर्क (Regulatory framework) आणि जनजागृती मोहीम आवश्यक आहेत. जनरेटिव्ह एआय (Generative AI) प्रणालींच्या परिणामांचे सतत निरीक्षण आणि मूल्यांकन करणे आवश्यक आहे.

निष्कर्ष: जबाबदार Innovative दृष्टिकोन

जनरेटिव्ह एआय (Generative AI) हे तांत्रिक प्रगतीचे प्रतिनिधित्व करते. यात अनेक उद्योगांसाठी आणि व्यक्तींसाठी मोठी क्षमता आहे. नैतिक समस्यांचे निराकरण करून, मानव-मशीन सहकार्याला प्रोत्साहन देऊन, उद्योगांमध्ये बदल घडवून, कौशल्ये वाढवून आणि आव्हानांना तोंड देऊन, आपण जनरेटिव्ह एआयचे (Generative AI) फायदे मिळवू शकतो आणि त्याचे धोके कमी करू शकतो. जनरेटिव्ह एआय (Generative AI) च्या शक्यतांचा शोध घेत असताना, जबाबदार, मानव-केंद्रित आणि भविष्यवादी दृष्टिकोन ठेवणे आवश्यक आहे.