స్టాన్‌ఫోర్డ్ HAI సూచిక కృత్రిమ మేధస్సులో పురోగతిని వెలుగులోకి తెస్తుంది, ఇది ప్రపంచవ్యాప్తంగా, ముఖ్యంగా గ్లోబల్ సౌత్‌లో సమాజాలపై లోతైన ప్రభావాలను చూపుతుంది. మేము ఈ అంతర్దృష్టులను పరిశీలిస్తే, AI పరిశ్రమలను మారుస్తుందని, కొత్త అవకాశాలను ప్రోత్సహిస్తుందని మరియు ఆర్థిక వృద్ధిని ప్రోత్సహిస్తుందని స్పష్టమవుతుంది. AI అద్భుతమైన అవకాశాలను అందిస్తుంది మరియు ప్రతి ఒక్కరూ వాటి నుండి ప్రయోజనం పొందేలా చూసుకోవాల్సిన బాధ్యత మనపై ఉంది.
తగ్గుతున్న ఖర్చులు మరియు తగ్గిన అవరోధాలు
AI నమూనాలను ఉపయోగించే ఖర్చులో భారీ తగ్గుదల అత్యంత ముఖ్యమైన పరిణామాలలో ఒకటి. GPT-3.5కి సమానమైన AI నమూనాను ప్రశ్నించే ఖర్చు 2022 చివరిలో మిలియన్ టోకెన్‌లకు $20 నుండి 2024 చివరి నాటికి కేవలం $0.07కి పడిపోయింది. 99% కంటే ఎక్కువ ఈ ధరల తగ్గుదల సాంకేతిక మైలురాయి మాత్రమే కాదు; ఇది అందుబాటులోకి ప్రవేశ ద్వారం. పరిమిత వనరులు ఉన్న ప్రాంతాల్లోని ఆవిష్కర్తలు మరియు వ్యవస్థాపకులు ఇప్పుడు ఒకప్పుడు ప్రపంచంలోని అతిపెద్ద సంస్థలకు మాత్రమే ప్రత్యేకమైన శక్తివంతమైన సాధనాలను ఉపయోగించవచ్చు, వాటిని వంటి ప్రాంతాల్లోని స్థానిక సవాళ్లకు అన్వయించవచ్చు:
- ఆరోగ్య సంరక్షణ: AI రోగ నిర్ధారణ, చికిత్స ప్రణాళిక మరియు ఔషధ ఆవిష్కరణకు సహాయపడుతుంది, తక్కువ సేవలు అందుతున్న కమ్యూనిటీలలో ఆరోగ్య సంరక్షణ ఫలితాలను మెరుగుపరుస్తుంది.
- వ్యవసాయం: AI- ఆధారిత సాధనాలు వ్యవసాయ పద్ధతులను ఆప్టిమైజ్ చేయగలవు, పంట దిగుబడిని అంచనా వేయగలవు మరియు వనరులను మరింత సమర్థవంతంగా నిర్వహించగలవు, ఆహార భద్రతను పెంచుతాయి మరియు వ్యర్థాలను తగ్గిస్తాయి.
- విద్య: AI అభ్యాస అనుభవాలను వ్యక్తిగతీకరించగలదు, ట్యూటరింగ్ మద్దతును అందిస్తుంది మరియు పరిపాలనా పనులను ఆటోమేట్ చేస్తుంది, విద్యను మరింత అందుబాటులోకి తెస్తుంది మరియు విద్యార్థులందరికీ ప్రభావవంతంగా చేస్తుంది.
- ప్రజా సేవ: AI ప్రభుత్వ సేవలను మెరుగుపరుస్తుంది, మౌలిక సదుపాయాల నిర్వహణను మెరుగుపరుస్తుంది మరియు విపత్తు ప్రతిస్పందనకు సహాయపడుతుంది, సంఘాలను సురక్షితంగా మరియు మరింత స్థితిస్థాపకంగా చేస్తుంది.
AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క ఈ ప్రజాస్వామ్యం వ్యక్తులు మరియు సంస్థలను క్లిష్టమైన సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు వారి సంఘాలలో సానుకూల మార్పును ప్రోత్సహించడానికి శక్తినిస్తుంది. ఆవిష్కరణకు అపారమైన అవకాశం ఉంది మరియు అవకాశాలు మన ఊహ మరియు సహకరించే సంసిద్ధత ద్వారా మాత్రమే పరిమితం చేయబడతాయి.
పనితీరు అంతరాన్ని తగ్గించడం
ఓపెన్-వెయిట్ మరియు యాజమాన్య క్లోజ్డ్-వెయిట్ నమూనాల మధ్య వ్యత్యాసం కూడా గణనీయంగా తగ్గింది. 2024 నాటికి, ఓపెన్-వెయిట్ నమూనాలు వాటి వాణిజ్య ప్రత్యర్థులను అధిగమిస్తాయి, AI ల్యాండ్‌స్కేప్ అంతటా పోటీ మరియు ఆవిష్కరణలను ప్రేరేపిస్తాయి. పనితీరు స్థాయిలలో ఈ కలయిక ఆట స్థలాన్ని సమం చేస్తుంది, పరిమిత వనరులతో పరిశోధకులు మరియు డెవలపర్‌లు అత్యాధునిక AI సామర్థ్యాలను యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
అంతేకాకుండా, అగ్ర ఫ్రాంటియర్ నమూనాల మధ్య పనితీరు అంతరం తగ్గింది. చిన్న నమూనాలు ఇప్పుడు ఒకప్పుడు భారీ-స్థాయి వ్యవస్థలకు మాత్రమే ప్రత్యేకమైన ఫలితాలను సాధిస్తున్నాయి. ఉదాహరణకు, Microsoft యొక్క Phi-3-mini, 142 రెట్లు పెద్ద నమూనాలతో పోల్చదగిన పనితీరును అందిస్తుంది, పరిమిత వనరులతో కూడిన పరిసరాలలో శక్తివంతమైన AIని అందుబాటులోకి తెస్తుంది. AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క ఈ సూక్ష్మీకరణ వనరులు పరిమితం చేయబడిన సెట్టింగ్‌లలో విస్తరణకు కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది, అవి:
- ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్: చిన్న AI నమూనాలను ఎడ్జ్ పరికరాలలో విస్తరించవచ్చు, క్లౌడ్ కనెక్టివిటీపై ఆధారపడకుండా డేటా యొక్క నిజ-సమయ ప్రాసెసింగ్ మరియు విశ్లేషణను అనుమతిస్తుంది.
- మొబైల్ అప్లికేషన్‌లు: AI- ఆధారిత లక్షణాలను మొబైల్ యాప్‌లలోకి విలీనం చేయవచ్చు, వినియోగదారులకు వ్యక్తిగతీకరించిన అనుభవాలను మరియు వారి స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు మరియు టాబ్లెట్‌లలో తెలివైన సహాయాన్ని అందిస్తుంది.
- ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్స్: AI నమూనాలను సెన్సార్లు మరియు రోబోట్‌ల వంటి పరికరాల్లో పొందుపరచవచ్చు, వాటిని క్లిష్టమైన పనులను స్వయంప్రతిపత్తితో నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
చిన్న, మరింత సమర్థవంతమైన హార్డ్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో అధునాతన AI నమూనాలను అమలు చేసే సామర్థ్యం AIకి ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యం చేస్తుంది మరియు అనేక రకాల పరిశ్రమలలో కొత్త అనువర్తనాలను తెరుస్తుంది.
మిగిలి ఉన్న అడ్డంకులు: రీజనింగ్ మరియు డేటా
AIలో చెప్పుకోదగిన పురోగతి ఉన్నప్పటికీ, కొన్ని సవాళ్లు కొనసాగుతున్నాయి. AI వ్యవస్థలు ఇప్పటికీ అంకగణితం మరియు వ్యూహాత్మక ప్రణాళిక వంటి ఉన్నత-క్రమ రీజనింగ్‌తో పోరాడుతున్నాయి-విశ్వసనీయత అత్యంత ముఖ్యమైన డొమైన్‌లలో సామర్థ్యాలు చాలా కీలకం. AI నమూనా గుర్తింపు మరియు డేటా విశ్లేషణ వంటి పనులలో రాణించగలిగినప్పటికీ, సంక్లిష్ట సమస్య పరిష్కారం మరియు నిర్ణయం తీసుకోవడంలో ఇది తరచుగా తక్కువగా ఉంటుంది.
ఉదాహరణకు, AI- ఆధారిత వ్యవస్థలు వీటితో పోరాడవచ్చు:
- సూక్ష్మమైన భాషను అర్థం చేసుకోవడం: AI నమూనాలు వ్యంగ్యం, వ్యంగ్యం లేదా సాంస్కృతిక సూచనలను తప్పుగా అర్థం చేసుకోవచ్చు, దీని వలన ఖచ్చితమైన లేదా సముచితం కాని ప్రతిస్పందనలు వస్తాయి.
- సాధారణ జ్ఞానాన్ని వర్తింపజేయడం: AI వ్యవస్థలకు తార్కిక అనుమితులు చేయడానికి లేదా వాస్తవ ప్రపంచ పరిజ్ఞానం ఆధారంగా ముగింపులు చేయడానికి సామర్థ్యం ఉండకపోవచ్చు.
- సందిగ్ధతతో వ్యవహరించడం: సమాచారం అసంపూర్ణంగా లేదా విరుద్ధంగా ఉన్న పరిస్థితులను నిర్వహించడానికి AI నమూనాలు పోరాడవచ్చు, దీని వలన అనిశ్చితి మరియు లోపాలు ఏర్పడతాయి.
ఈ పరిమితులను అధిగమించడానికి మరియు AI వ్యవస్థలను సురక్షితంగా మరియు నైతికంగా ఉపయోగించేలా చూడటానికి నిరంతర పరిశోధన మరియు బాధ్యతాయుతమైన అనువర్తనం అవసరం. దృఢమైన, నమ్మదగిన మరియు మానవ విలువలకు అనుగుణంగా ఉండే AI నమూనాల అభివృద్ధికి మనం ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలి.
మరో అభివృద్ధి చెందుతున్న సమస్య ఏమిటంటే, AI నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న డేటా యొక్క వేగవంతమైన తగ్గింపు. వెబ్‌సైట్‌లు డేటా స్క్రాపింగ్‌ను ఎక్కువగా పరిమితం చేస్తున్నందున, నమూనా పనితీరు మరియు సాధారణీకరణ బాధపడవచ్చు-ముఖ్యంగా లేబుల్ చేయబడిన డేటాసెట్‌లు ఇప్పటికే పరిమితం చేయబడిన సందర్భాలలో. ఈ ధోరణి డేటా-పరిమిత వాతావరణాలకు అనుగుణంగా రూపొందించబడిన కొత్త అభ్యాస విధానాలను అవసరం కావచ్చు. సమర్థవంతమైన AI నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి అధిక-నాణ్యత శిక్షణ డేటా లభ్యత చాలా కీలకం మరియు డేటా ప్రాప్యతపై పెరుగుతున్న పరిమితులు AI పరిశోధన సంఘానికి ఒక ముఖ్యమైన సవాలును కలిగిస్తాయి.
ఈ సవాలును పరిష్కరించడానికి, పరిశోధకులు డేటా సేకరణ మరియు నమూనా శిక్షణకు ప్రత్యామ్నాయ విధానాలను అన్వేషిస్తున్నారు, అవి:
- సింథటిక్ డేటా జనరేషన్: వాస్తవ ప్రపంచ డేటా యొక్క లక్షణాలను అనుకరించే కృత్రిమ డేటాసెట్‌లను సృష్టించడం.
- ఫెడరేటెడ్ లెర్నింగ్: ముడి డేటాను పంచుకోకుండా వికేంద్రీకృత డేటా మూలాలపై AI నమూనాలకు శిక్షణ ఇవ్వడం.
- బదిలీ అభ్యాసం: ఒక డేటాసెట్‌లో శిక్షణ నుండి పొందిన జ్ఞానాన్ని మరొక డేటాసెట్‌లో పనితీరును మెరుగుపరచడానికి ఉపయోగించడం.
డేటా కొరత సమస్యకు వినూత్న పరిష్కారాలను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా, డేటా లభ్యతతో సంబంధం లేకుండా, AI అందరికీ అందుబాటులో ఉండేలా మరియు ప్రయోజనకరంగా ఉండేలా చూడవచ్చు.
ఉత్పాదకత మరియు ఉద్యోగులపై వాస్తవ ప్రపంచ ప్రభావం
అత్యంత ఆశాజనకంగా ఉన్న పరిణామాలలో ఒకటి మానవ ఉత్పాదకతపై AI యొక్క నిరూపితమైన ప్రభావం. గత సంవత్సరం AI సూచిక AI ఉత్పాదకతను గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుందని చూపించే పరిశోధనను హైలైట్ చేసింది. ఈ సంవత్సరం, అనుసరణ అధ్యయనాలు ఆ ఫలితాలను ధృవీకరించాయి మరియు విస్తరించాయి-ముఖ్యంగా వాస్తవ ప్రపంచ కార్యాలయ పరిసరాలలో. AI అనేది ఒక సైద్ధాంతిక భావన మాత్రమే కాదని, మానవ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచగల మరియు ఆర్థిక వృద్ధిని పెంచే ఒక ఆచరణాత్మక సాధనమని ఈ అధ్యయనాలు బలవంతపు సాక్ష్యాలను అందిస్తాయి.
అటువంటి ఒక అధ్యయనం జనరేటివ్ AI అసిస్టెంట్‌ను ఉపయోగించే 5,000 మంది కస్టమర్ మద్దతు ఏజెంట్‌లను ట్రాక్ చేసింది. ఈ సాధనం ఉత్పాదకతను 15% పెంచింది, తక్కువ అనుభవం ఉన్న కార్మికులు మరియు నైపుణ్యం కలిగిన వాణిజ్య కార్మికులలో గణనీయమైన మెరుగుదలలు కనిపించాయి, వారు తమ పని నాణ్యతను కూడా పెంచారు. ఈ ఫలితం AI నైపుణ్యాల అంతరాన్ని తగ్గించడానికి మరియు పరిమిత అనుభవం ఉన్న వ్యక్తులను ఉన్నత స్థాయిలో పని చేయడానికి శక్తినిస్తుంది.
AI సహాయం యొక్క ప్రయోజనాలు ఉత్పాదకత లాభాలకు మించి విస్తరించాయి. అధ్యయనం కూడా కనుగొంది:
- AI ఉద్యోగులు ఉద్యోగం చేస్తున్నప్పుడు నేర్చుకోవడానికి సహాయపడింది: నిజ-సమయ మార్గదర్శకత్వం మరియు అభిప్రాయాన్ని అందించడం ద్వారా, AI ఉద్యోగులు కొత్త నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయడంలో మరియు వారి పనితీరును మెరుగుపరచడంలో సహాయపడింది.
- AI అంతర్జాతీయ ఏజెంట్ల మధ్య ఆంగ్ల భాషా ప్రావీణ్యాన్ని మెరుగుపరిచింది: భాషా అనువాద సాధనాలకు మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన భాషా అభ్యాస వనరులకు ప్రాప్యతను అందించడం ద్వారా, AI అంతర్జాతీయ ఏజెంట్లు వినియోగదారులతో మరింత ప్రభావవంతంగా కమ్యూనికేట్ చేయడానికి సహాయపడింది.
- AI పని వాతావరణాన్ని మెరుగుపరిచింది: AI ప్రమేయం ఉన్నప్పుడు వినియోగదారులు మరింత మర్యాదగా మరియు సమస్యలను పెంచడానికి తక్కువ అవకాశం ఉంది, ఇది మరింత సానుకూల మరియు సహకార పని వాతావరణాన్ని సృష్టించింది.
ఈ ఫలితాలు AI ఉత్పాదకతను మెరుగుపరచడానికి మాత్రమే కాకుండా మొత్తం ఉద్యోగి అనుభవాన్ని మెరుగుపరచడానికి కూడా సంభావ్యతను హైలైట్ చేస్తాయి.
ఈ ఫలితాలను పూర్తి చేస్తూ, AI మరియు ఉత్పాదకతపై Microsoft యొక్క అంతర్గత పరిశోధన కార్యక్రమం జనరేటివ్ AI ఇంటిగ్రేషన్ యొక్క అతిపెద్ద తెలిసిన యాదృచ్ఛిక నియంత్రిత ట్రయల్‌తో సహా ఒక డజనుకు పైగా కార్యాలయ అధ్యయనాల నుండి ఫలితాలను సంకలనం చేసింది. Microsoft Copilot వంటి సాధనాలు ఇప్పటికే కార్మికులు పాత్రలు మరియు పరిశ్రమల అంతటా పనులను మరింత సమర్థవంతంగా పూర్తి చేయడానికి వీలు కల్పిస్తున్నాయి. AI యొక్క ప్రభావం గొప్పదని పరిశోధన నొక్కి చెబుతుంది, సాధనాలు వ్యూహాత్మకంగా స్వీకరించబడినప్పుడు మరియు ఏకీకృతం చేయబడినప్పుడు-మరియు సంస్థలు ఈ కొత్త సామర్థ్యాలను పూర్తిగా ఉపయోగించుకోవడానికి వర్క్‌ఫ్లోలను తిరిగి అమర్చుతున్నందున సంభావ్యత మాత్రమే పెరుగుతుంది. AI యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి కీలకం ఆలోచనాత్మక ప్రణాళిక, జాగ్రత్తగా అమలు మరియు నిరంతర మెరుగుదల పట్ల నిబద్ధతలో ఉంది.
కంప్యూటర్ సైన్స్ విద్యకు ప్రాప్యతను విస్తరించడం
AI రోజువారీ జీవితంలో మరింత లోతుగా కలిసిపోతున్నందున, కంప్యూటర్ సైన్స్ విద్య మునుపెన్నడూ లేనంతగా కీలకం. మూడింట రెండు వంతుల దేశాలు ఇప్పుడు K–12 CS విద్యను అందిస్తున్నాయో లేదా అందించాలని యోచిస్తున్నాయో ప్రోత్సహించడం, ఈ సంఖ్య 2019 నుండి రెట్టింపు అయింది. ఈ పురోగతి భవిష్యత్ ఉద్యోగశక్తి కోసం విద్యార్థులను సిద్ధం చేయడంలో కంప్యూటర్ సైన్స్ విద్య యొక్క ప్రాముఖ్యత యొక్క పెరుగుతున్న గుర్తింపును ప్రతిబింబిస్తుంది.
ఆఫ్రికన్ మరియు లాటిన్ అమెరికన్ దేశాలు ప్రాప్యతను విస్తరించడంలో కొన్ని ముఖ్యమైన పురోగతిని సాధించాయి. ఈ ప్రాంతాలు ఆర్థిక అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడానికి మరియు వారి పౌరులకు సాధికారత కల్పించడానికి కంప్యూటర్ సైన్స్ విద్య యొక్క సంభావ్యతను గుర్తించాయి. అయితే, ఈ పురోగతి యొక్క ప్రయోజనాలు ఇంకా సార్వత్రికం కాలేదు-ఆఫ్రికాలోని చాలా మంది విద్యార్థులకు పాఠశాలల్లో విద్యుత్ లేకపోవడంతో సహా ప్రాథమిక మౌలిక సదుపాయాల అంతరాల కారణంగా కంప్యూటర్ సైన్స్ విద్యకు ప్రాప్యత లేదు. AIని ఉపయోగించడానికి మాత్రమే కాకుండా, దానిని రూపొందించడానికి కూడా తరువాతి తరాన్ని సిద్ధం చేయడానికి ఈ డిజిటల్ విభజనను తగ్గించడం చాలా అవసరం.
అన్ని విద్యార్థులకు నాణ్యమైన కంప్యూటర్ సైన్స్ విద్యకు ప్రాప్యత ఉందని నిర్ధారించడానికి, మనం ఈ క్రింది సవాళ్లను పరిష్కరించాలి:
- మౌలిక సదుపాయాల అభివృద్ధి: పాఠశాలలు మరియు సంఘాలలో విద్యుత్ మరియు ఇంటర్నెట్ కనెక్టివిటీ వంటి ప్రాథమిక మౌలిక సదుపాయాలలో పెట్టుబడి పెట్టడం.
- ఉపాధ్యాయ శిక్షణ: కంప్యూటర్ సైన్స్ భావనలను సమర్థవంతంగా బోధించడానికి ఉపాధ్యాయులకు శిక్షణ మరియు వనరులను అందించడం.
- కరిక్యులమ్ అభివృద్ధి: విభిన్న అభ్యాసకుల అవసరాలను తీర్చే ఆకర్షణీయమైన మరియు సంబంధిత కంప్యూటర్ సైన్స్ కరిక్యులమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం.
- సమానత్వం మరియు చేరిక: వారి నేపథ్యం లేదా స్థానంతో సంబంధం లేకుండా, కంప్యూటర్ సైన్స్ విద్యలో పాల్గొనడానికి విద్యార్థులందరికీ సమాన అవకాశాలు ఉన్నాయని నిర్ధారించడం.
ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడం ద్వారా, AI యుగంలో వృద్ధి చెందడానికి విద్యార్థులందరినీ సిద్ధం చేసే మరింత సమ్మిళితమైన మరియు సమానమైన కంప్యూటర్ సైన్స్ విద్యా వ్యవస్థను మనం సృష్టించవచ్చు.
మన ఉమ్మడి బాధ్యత
మేము ఒక ముఖ్యమైన విరామ స్థానంలో ఉన్నాము-ఇది ఆవిష్కరణ వలె ఆలోచనాత్మక చర్యను కోరుతుంది. AIలో వేగవంతమైన పురోగతి ఉత్పాదకతను మెరుగుపరచడానికి, వాస్తవ ప్రపంచ సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి మరియు ఆర్థిక వృద్ధిని పెంచడానికి అపారమైన సామర్థ్యాన్ని తెస్తుంది. కానీ ఆ సామర్థ్యాన్ని గ్రహించడానికి దృఢమైన మౌలిక సదుపాయాలు, అధిక-నాణ్యత విద్య మరియు AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల బాధ్యతాయుతమైన విస్తరణలో నిరంతర పెట్టుబడి అవసరం. AI యొక్క నైతిక, సామాజిక మరియు ఆర్థిక చిక్కులను పరిగణనలోకి తీసుకునే సమగ్ర విధానాన్ని మనం స్వీకరించాలి.
ఈ క్షణాన్ని సద్వినియోగం చేసుకోవడానికి, ఉద్యోగాలలో AIని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించడానికి కొత్త నైపుణ్యాలు మరియు సాధనాలను నేర్చుకోవడంలో కార్మికులకు మద్దతు ఇవ్వాలి. AI నైపుణ్యాలలో పెట్టుబడి పెట్టే దేశాలు మరియు వ్యాపారాలు ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహిస్తాయి మరియు బలమైన ఆర్థిక వ్యవస్థకు దోహదం చేసే అర్ధవంతమైన వృత్తులను నిర్మించడానికి ఎక్కువ మందికి తలుపులు తెరుస్తాయి. AI యుగంలో విజయం సాధించడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలతో కార్మికులను సన్నద్ధం చేసే శిక్షణ కార్యక్రమాలు మరియు వనరులను సృష్టించడానికి ప్రభుత్వాలు, వ్యాపారాలు మరియు విద్యా సంస్థల మధ్య సమష్టి కృషి అవసరం.
లక్ష్యం స్పష్టంగా ఉంది: సాంకేతిక పురోగతిని పెద్ద ఎత్తున ఆచరణాత్మక ప్రభావంగా మార్చడం. కలిసి పనిచేయడం ద్వారా, మనమందరం మరింత సంపన్నమైన, సమానమైన మరియు స్థిరమైన భవిష్యత్తును సృష్టించడానికి AI శక్తిని ఉపయోగించవచ్చు. మానవ విలువలకు అనుగుణంగా మరియు ఉమ్మడి మంచిని ప్రోత్సహించే AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల పరిశోధన, అభివృద్ధి మరియు విస్తరణకు ఇది దీర్ఘకాలిక నిబద్ధతను కోరుతుంది.