Qwen3: హైబ్రిడ్ AI రీజనింగ్ మోడల్స్
చైనాకు చెందిన టెక్ దిగ్గజం అలీబాబా కృత్రిమ మేధస్సు (Artificial Intelligence) రంగంలో తన సరికొత్త ఆవిష్కరణ అయిన Qwen3 AI మోడళ్ల శ్రేణిని ఇటీవల ఆవిష్కరించింది. కంపెనీ ప్రకారం, ఈ మోడళ్లు గూగుల్ మరియు OpenAI వంటి ప్రఖ్యాత కంపెనీల నుండి వచ్చిన ప్రముఖ AI మోడళ్లకు పోటీగా ఉండటమే కాకుండా, కొన్ని సందర్భాల్లో వాటి సామర్థ్యాలను అధిగమిస్తాయి.
ఈ మోడళ్లు, 0.6 బిలియన్ పారామీటర్ల నుండి 235 బిలియన్ పారామీటర్ల వరకు పరిమాణంలో మారుతూ ఉంటాయి, ఇవి ఎక్కువగా హగ్గింగ్ ఫేస్ మరియు గిట్‌హబ్ వంటి ప్రసిద్ధ AI అభివృద్ధి వేదికల నుండి ఓపెన్-సోర్స్ లైసెన్స్ క్రింద డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఒక మోడల్‌లోని పారామీటర్ల సంఖ్య దాని సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించే సామర్థ్యంతో దాదాపుగా సంబంధం కలిగి ఉంటుంది; సాధారణంగా, తక్కువ పారామీటర్లు కలిగిన వాటితో పోలిస్తే ఎక్కువ పారామీటర్లు కలిగిన మోడళ్లు ఉన్నతమైన పనితీరును కనబరుస్తాయి.
చైనా నుండి ఉద్భవించిన Qwen వంటి మోడల్ సిరీస్‌ల ఆవిర్భావం, OpenAI వంటి అమెరికన్ AI పరిశోధనా ప్రయోగాలపై మరింత అధునాతన AI సాంకేతికతలను ఆవిష్కరించడానికి మరియు అందించడానికి ఒత్తిడిని పెంచింది. ఈ పరిణామం ఈ సంక్లిష్ట మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి అవసరమైన అధునాతన చిప్‌లకు చైనీస్ AI కంపెనీల ప్రాప్తిని పరిమితం చేయడానికి లక్ష్యంగా చేసుకున్న విధానపరమైన పరిమితులను విధించడానికి కూడా విధానకర్తలను ప్రేరేపించింది.
Qwen3 మోడల్‌లు సాధారణ అభ్యర్థనలకు త్వరగా స్పందించగల మరియు మరింత సంక్లిష్ట సమస్యలను క్రమపద్ధతిలో పరిష్కరించగల సామర్థ్యం కారణంగా ‘హైబ్రిడ్’ అని అలీబాబా అభివర్ణించింది. ఈ రీజనింగ్ సామర్థ్యం మోడల్‌లను OpenAI యొక్క o3 వంటి మోడళ్ల మాదిరిగానే సమర్థవంతంగా స్వీయ-తనిఖీలను నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది, అయితే అధిక లేటెన్సీ పరంగా ఒక ట్రేడ్-ఆఫ్ ఉంటుంది.
Qwen బృందం ఒక బ్లాగ్ పోస్ట్‌లో వారి విధానాన్ని వివరించింది: “మేము ఆలోచించే మరియు ఆలోచించని మోడ్‌లను సజావుగా ఏకీకృతం చేసాము, వినియోగదారులకు ఆలోచనా బడ్జెట్‌ను నియంత్రించడానికి సౌలభ్యాన్ని అందిస్తున్నాము. ఈ రూపకల్పన టాస్క్-స్పెసిఫిక్ బడ్జెట్‌లను మరింత సులభంగా కాన్ఫిగర్ చేయడానికి వినియోగదారులను అనుమతిస్తుంది.” దీని అర్థం వినియోగదారులు పని ఆధారంగా AI ఎంత ‘ఆలోచిస్తుంది’ అనేదానిని సర్దుబాటు చేయవచ్చు, వేగం లేదా ఖచ్చితత్వం కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు.
Qwen3 మోడళ్లలో కొన్ని మిక్స్‌చర్ ఆఫ్ ఎక్స్‌పర్ట్స్ (MoE) ఆర్కిటెక్చర్‌ను కూడా ఉపయోగిస్తాయి. ఈ ఆర్కిటెక్చర్ సంక్లిష్ట పనులను చిన్న ఉప-పనులుగా విభజించడం ద్వారా మరియు వాటిని ప్రత్యేకమైన ‘నిపుణుడు’ మోడళ్లకు అప్పగించడం ద్వారా కంప్యూటేషనల్ సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది. ఇది కంప్యూటేషనల్ వనరుల యొక్క మరింత సమర్థవంతమైన పంపిణీకి అనుమతిస్తుంది, వేగవంతమైన మరియు మరింత ఖచ్చితమైన ఫలితాలకు దారితీస్తుంది.
బహుభాషా సామర్థ్యాలు మరియు శిక్షణా డేటా
Qwen3 మోడల్‌లు అలీబాబా యొక్క ప్రపంచ ప్రాప్యతకు నిబద్ధతను ప్రతిబింబిస్తూ 119 భాషలకు మద్దతును కలిగి ఉన్నాయి. ఈ మోడల్‌లకు దాదాపు 36 ట్రిలియన్ టోకెన్‌లను కలిగి ఉన్న విస్తారమైన డేటాసెట్‌పై శిక్షణ ఇవ్వబడింది. టోకెన్‌లు ఒక AI మోడల్ ప్రాసెస్ చేసే డేటా యొక్క ప్రాథమిక యూనిట్లు; సుమారు 1 మిలియన్ టోకెన్‌లు దాదాపు 750,000 పదాలకు సమానం. Qwen3 కోసం శిక్షణా డేటాసెట్‌లో పాఠ్యపుస్తకాలు, ప్రశ్న-సమాధాన జతలు, కోడ్ స్నిప్పెట్‌లు మరియు AI- రూపొందించిన డేటా వంటి విభిన్న శ్రేణి మూలాలు ఉన్నాయని అలీబాబా వెల్లడించింది.
ఈ మెరుగుదలలు, ఇతర మెరుగుదలలతో కలిపి, అలీబాబా ప్రకారం Qwen3 యొక్క సామర్థ్యాలను దాని పూర్వీకుడు Qwen2తో పోలిస్తే గణనీయంగా పెంచాయి. Qwen3 మోడళ్లలో ఏవీ OpenAI యొక్క o3 మరియు o4-mini వంటి అగ్రశ్రేణి మోడళ్లను ఖచ్చితంగా అధిగమించనప్పటికీ, అవి AI రంగంలో బలమైన పోటీదారులు.
పనితీరు బెంచ్‌మార్క్‌లు మరియు పోలికలు
ప్రోగ్రామింగ్ పోటీలకు ప్రసిద్ధ వేదిక అయిన కోడ్‌ఫోర్స్‌లో, అతిపెద్ద Qwen3 మోడల్, Qwen-3-235B-A22B, OpenAI యొక్క o3-mini మరియు Google యొక్క Gemini 2.5 Proను కొద్దిగా అధిగమిస్తుంది. అంతేకాకుండా, Qwen-3-235B-A22B తాజా వెర్షన్ AIMEలో o3-miniని అధిగమిస్తుంది, ఇది సవాలు చేసే గణిత బెంచ్‌మార్క్, అలాగే BFCL, ఇది సమస్యల ద్వారా మోడల్ యొక్క రీజనింగ్ సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేయడానికి రూపొందించిన పరీక్ష.
అయితే, Qwen-3-235B-A22B ఇంకా బహిరంగంగా అందుబాటులో లేదని గుర్తుంచుకోవడం ముఖ్యం.
ప్రస్తుతం బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న అతిపెద్ద Qwen3 మోడల్, Qwen3-32B, చైనీస్ AI ల్యాబ్ డీప్‌సీక్ నుండి R1తో సహా వివిధ యాజమాన్య మరియు ఓపెన్-సోర్స్ AI మోడళ్లతో పోటీపడుతుంది. ముఖ్యంగా, Qwen3-32B కోడింగ్ బెంచ్‌మార్క్ LiveCodeBenchతో సహా అనేక బెంచ్‌మార్క్‌లపై OpenAI యొక్క o1 మోడల్‌ను అధిగమిస్తుంది.
టూల్-కాలింగ్ సామర్థ్యాలు మరియు లభ్యత
Qwen3 టూల్-కాలింగ్ సామర్థ్యాలలో మరియు సూచనలను పాటించడంలో మరియు నిర్దిష్ట డేటా ఫార్మాట్‌లను పునరావృతం చేయడంలో ‘అద్భుతంగా’ ఉందని అలీబాబా నొక్కి చెబుతోంది. ఈ పాండిత్యం వివిధ అనువర్తనాల్లో విలువైన ఆస్తిగా చేస్తుంది. డౌన్‌లోడ్ చేయడానికి అందుబాటులో ఉండటంతో పాటు, Qwen3 ఫైర్‌వర్క్స్ AI మరియు హైపర్‌బోలిక్ వంటి క్లౌడ్ ప్రొవైడర్ల ద్వారా కూడా అందుబాటులో ఉంది.
పరిశ్రమ దృక్పథం
AI క్లౌడ్ హోస్ట్ బేసెటెన్ సహ వ్యవస్థాపకుడు మరియు CEO తుహిన్ శ్రీవాస్తవ, Qwen3ని ఓపెన్-సోర్స్ మోడళ్ల ధోరణికి మరొక సూచికగా చూస్తున్నారు, ఇవి OpenAI నుండి వచ్చిన వాటి వంటి క్లోజ్డ్-సోర్స్ సిస్టమ్‌లతో సమానంగా ఉన్నాయి.
అతను టెక్‌క్రంచ్‌తో మాట్లాడుతూ, “U.S. చైనాకు చిప్‌ల అమ్మకాలను మరియు చైనా నుండి కొనుగోళ్లను పరిమితం చేయడానికి రెట్టింపు చేస్తోంది, అయితే Qwen 3 వంటి మోడల్‌లు అత్యాధునికమైనవి మరియు బహిరంగంగా ఉన్నాయి … నిస్సందేహంగా దేశీయంగా ఉపయోగించబడతాయి. ఇది వ్యాపారాలు వారి స్వంత సాధనాలను నిర్మిస్తున్నాయనే వాస్తవాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది [అలాగే] ఆంత్రోపిక్ మరియు OpenAI వంటి క్లోజ్డ్-మోడల్ కంపెనీల ద్వారా షెల్ఫ్ నుండి కొనుగోలు చేస్తున్నాయి.” ఇది కంపెనీలు తమ నిర్దిష్ట అవసరాలను తీర్చడానికి అంతర్గతంగా అభివృద్ధి చేసిన AI సాధనాలను మరియు వాణిజ్యపరంగా అందుబాటులో ఉన్న పరిష్కారాలను రెండింటినీ ఉపయోగించుకునే పెరుగుతున్న ధోరణిని సూచిస్తుంది.
Qwen3 యొక్క ఆర్కిటెక్చర్ మరియు కార్యాచరణలోకి మరింత లోతుగా
Qwen3 యొక్క ఆర్కిటెక్చర్ AI మోడల్ రూపకల్పనలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది, ప్రత్యేకించి రీజనింగ్‌కు దాని ‘హైబ్రిడ్’ విధానంలో. వేగవంతమైన, ఆలోచించని మోడ్‌లు మరియు మరింత ఉద్దేశపూర్వక రీజనింగ్ ప్రక్రియలను ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా, Qwen3 టాస్క్ యొక్క సంక్లిష్టత ఆధారంగా దాని గణన తీవ్రతను స్వీకరించగలదు. ఇది సాధారణ ప్రశ్నల నుండి సంక్లిష్ట సమస్య పరిష్కార దృశ్యాల వరకు విస్తృత శ్రేణి అభ్యర్థనలను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది.
Qwen బృందం వివరించిన విధంగా, ‘ఆలోచనా బడ్జెట్‌’ను నియంత్రించగల సామర్థ్యం వినియోగదారులకు నిర్దిష్ట పనుల కోసం మోడల్‌ను కాన్ఫిగర్ చేయడంలో अभूतపూర్వమైన సౌలభ్యాన్ని అందిస్తుంది. ఈ గ్రాన్యులర్ నియంత్రణ అనువర్తనం యొక్క అవసరాలను బట్టి వేగం లేదా ఖచ్చితత్వం కోసం ఆప్టిమైజేషన్‌ను అనుమతిస్తుంది.
Furthermore, the implementation of a Mixture of Experts (MoE) architecture in some Qwen3 models enhances computational efficiency by distributing tasks across specialized sub-models. This modular approach not only accelerates processing but also allows for more targeted resource allocation, improving overall performance.
Qwen3 యొక్క అభివృద్ధిలో శిక్షణా డేటా యొక్క ప్రాముఖ్యత
Qwen3 శిక్షణకు ఉపయోగించిన విస్తారమైన డేటాసెట్ దాని సామర్థ్యాలను రూపొందించడంలో కీలక పాత్ర పోషించింది. దాదాపు 36 ట్రిలియన్ టోకెన్‌లతో, డేటాసెట్‌లో పాఠ్యపుస్తకాలు, ప్రశ్న-సమాధాన జతలు, కోడ్ స్నిప్పెట్‌లు మరియు AI- రూపొందించిన డేటాతో సహా విభిన్న శ్రేణి మూలాలు ఉన్నాయి. ఈ సమగ్ర శిక్షణా విధానం మోడల్‌ను విస్తృత జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాలకు గురి చేసింది, ఇది వివిధ డొమైన్‌లలో రాణించడానికి వీలు కల్పించింది.
శిక్షణా డేటాలో పాఠ్యపుస్తకాల చేరిక Qwen3కి వాస్తవ జ్ఞానం మరియు విద్యా భావనల యొక్క ఘన పునాదిని అందించింది. ప్రశ్న-సమాధాన జతలు ప్రశ్నలను సమర్థవంతంగా అర్థం చేసుకునే మరియు ప్రతిస్పందించే మోడల్ సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరిచాయి. కోడ్ స్నిప్పెట్‌లు ప్రోగ్రామింగ్ నైపుణ్యాలతో అమర్చబడి, కోడ్‌ను రూపొందించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి వీలు కల్పించాయి. మరియు AI- రూపొందించిన డేటా చేరిక కొత్త మరియు సింథటిక్ సమాచారానికి దానిని గురి చేసింది, దాని జ్ఞాన స్థావరాన్ని మరింత విస్తరించింది.
శిక్షణా డేటాసెట్ యొక్క విస్తారమైన స్థాయి, దాని విభిన్న కంటెంట్‌తో కలిపి, Qwen3 యొక్క విస్తృత శ్రేణి పనులు మరియు భాషలలో బాగా పనిచేసే సామర్థ్యానికి గణనీయంగా దోహదపడింది.
Qwen3 యొక్క బెంచ్‌మార్క్‌లపై పనితీరును మరింత నిశితంగా పరిశీలించండి
వివిధ బెంచ్‌మార్క్‌లపై Qwen3 యొక్క పనితీరు దాని బలాలు మరియు బలహీనతలపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. కోడ్‌ఫోర్స్‌లో, అతిపెద్ద Qwen3 మోడల్, Qwen-3-235B-A22B, ప్రోగ్రామింగ్ పోటీలలో OpenAI యొక్క o3-mini మరియు Google యొక్క Gemini 2.5 Pro వంటి ప్రముఖ మోడళ్లకు వ్యతిరేకంగా పోటీ పనితీరును ప్రదర్శించింది. ఇది Qwen3 బలమైన కోడింగ్ నైపుణ్యాలు మరియు సమస్య పరిష్కార సామర్థ్యాలను కలిగి ఉందని సూచిస్తుంది.
అంతేకాకుండా, సవాలు చేసే గణిత బెంచ్‌మార్క్ అయిన AIMEలో మరియు రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను అంచనా వేయడానికి పరీక్ష అయిన BFCLలో Qwen-3-235B-A22B యొక్క పనితీరు సంక్లిష్ట గణిత సమస్యలు మరియు తార్కిక రీజనింగ్ కోసం దాని ఆప్టిట్యూడ్‌ను హైలైట్ చేస్తుంది. ఈ ఫలితాలు Qwen3 సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయగలదు మాత్రమే కాకుండా, సంక్లిష్ట సమస్యలను పరిష్కరించడానికి కూడా దానిని ఉపయోగించగలదని సూచిస్తున్నాయి.
అయితే, అతిపెద్ద Qwen3 మోడల్ ఇంకా బహిరంగంగా అందుబాటులో లేదని గుర్తుంచుకోవడం ముఖ్యం, ఇది దాని పూర్తి సామర్థ్యాల ప్రాప్యతను పరిమితం చేస్తుంది.
బహిరంగంగా అందుబాటులో ఉన్న Qwen3-32B మోడల్ ఇతర యాజమాన్య మరియు ఓపెన్-సోర్స్ AI మోడళ్లతో పోటీపడుతుంది, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న పరిష్కారాలకు ఆచరణీయ ప్రత్యామ్నాయంగా దాని సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. లైవ్‌కోడ్‌బెంచ్ కోడింగ్ బెంచ్‌మార్క్‌పై OpenAI యొక్క o1 మోడల్‌ను అధిగమించడం దాని కోడింగ్ పరాక్రమాన్ని మరింత నొక్కి చెబుతుంది.
Qwen3 యొక్క టూల్-కాలింగ్ సామర్థ్యాలు: కీలక విలక్షణత
Qwen3 యొక్క టూల్-కాలింగ్ సామర్థ్యాలపై అలీబాబా యొక్క నొక్కిచెప్పడం విలక్షణత యొక్క కీలకమైన ప్రాంతాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది. టూల్-కాలింగ్ అనేది సమాచారాన్ని యాక్సెస్ చేయడం, ఆదేశాలను అమలు చేయడం లేదా పరికరాలను నియంత్రించడం వంటి నిర్దిష్ట పనులను నిర్వహించడానికి బాహ్య సాధనాలు మరియు APIలతో సంభాషించే AI మోడల్ సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది. ఈ సామర్థ్యం దాని అంతర్గత జ్ఞానం మరియు ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలకు మించి దాని కార్యాచరణను విస్తరించడానికి Qwen3ని అనుమతిస్తుంది.
బాహ్య సాధనాలతో సజావుగా ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా, Qwen3 సంక్లిష్ట వర్క్‌ఫ్లోలను ఆటోమేట్ చేయగలదు, నిజ-సమయ డేటాను యాక్సెస్ చేయగలదు మరియు భౌతిక ప్రపంచంతో సంభాషించగలదు. ఇది కస్టమర్ సర్వీస్, డేటా అనాలిసిస్ మరియు రోబోటిక్స్ వంటి వివిధ అనువర్తనాల్లో విలువైన ఆస్తిగా చేస్తుంది.
సూచనలను పాటించడంలో మరియు నిర్దిష్ట డేటా ఫార్మాట్‌లను పునరావృతం చేయడంలో Qwen3 యొక్క ప్రావీణ్యం దాని వినియోగం మరియు అనుకూలతను మరింత పెంచుతుంది. ఇది వినియోగదారులను వారి నిర్దిష్ట అవసరాలను తీర్చడానికి మోడల్‌ను సులభంగా అనుకూలీకరించడానికి మరియు ఇప్పటికే ఉన్న సిస్టమ్‌లలోకి విలీనం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌పై Qwen3 ప్రభావం
Qwen3 ఆవిర్భావం విస్తృత AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌కు ముఖ్యమైన చిక్కులను కలిగి ఉంది. ఓపెన్-సోర్స్ మోడల్‌గా, ఇది అధునాతన AI సాంకేతికతకు ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యం చేస్తుంది, పరిశోధకులు, డెవలపర్‌లు మరియు వ్యాపారాలను ఆవిష్కరించడానికి మరియు కొత్త అనువర్తనాలను రూపొందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ప్రముఖ యాజమాన్య మోడళ్లకు వ్యతిరేకంగా దాని పోటీ పనితీరు స్థిరపడిన ఆటగాళ్ల ఆధిపత్యాన్ని సవాలు చేస్తుంది మరియు మరింత పోటీతత్వ మార్కెట్‌ను ప్రోత్సహిస్తుంది.
అంతేకాకుండా, Qwen3 యొక్క అభివృద్ధి చైనీస్ AI కంపెనీల యొక్క పెరుగుతున్న సామర్థ్యాలను మరియు గ్లోబల్ AI పర్యావరణ వ్యవస్థకు వారి పెరుగుతున్న సహకారాలను ప్రతిబింబిస్తుంది. AI పరిశోధన మరియు అభివృద్ధిలో చైనా భారీగా పెట్టుబడులు పెడుతున్నందున, ఈ ధోరణి రాబోయే సంవత్సరాల్లో కొనసాగే అవకాశం ఉంది.
ఫైర్‌వర్క్స్ AI మరియు హైపర్‌బోలిక్ వంటి క్లౌడ్ ప్రొవైడర్ల ద్వారా Qwen3 లభ్యత దాని పరిధిని మరియు ప్రాప్యతను మరింత విస్తరిస్తుంది, ఇది వినియోగదారులకు AI అనువర్తనాలను విస్తరించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి సులభతరం చేస్తుంది.
Qwen3 అభివృద్ధి యొక్క భౌగోళిక రాజకీయ సందర్భం
Qwen3 అభివృద్ధి ఒక సంక్లిష్ట భౌగోళిక రాజకీయ సందర్భంలో కూడా జరుగుతుంది. అధునాతన AI మోడళ్లను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు శిక్షణ ఇవ్వడానికి దేశం యొక్క సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేయడానికి లక్ష్యంగా చేసుకుని, యునైటెడ్ స్టేట్స్ చైనాకు అధునాతన చిప్‌ల అమ్మకాలపై పరిమితులు విధించింది. అయితే, తుహిన్ శ్రీవాస్తవ పేర్కొన్నట్లుగా, Qwen3 వంటి మోడల్‌లు అత్యాధునికమైనవి మరియు ఓపెన్-సోర్స్, నిస్సందేహంగా చైనాలో దేశీయంగా ఉపయోగించబడతాయి.
గ్లోబలైజ్డ్ ప్రపంచంలో AI సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క వ్యాప్తిని నియంత్రించడంలో ఇది సవాళ్లను హైలైట్ చేస్తుంది. పరిమితులు కొన్ని ప్రాంతాలలో పురోగతిని నెమ్మదింపజేసినప్పటికీ, అవి చైనాలో అధునాతన AI సామర్థ్యాల అభివృద్ధిని పూర్తిగా నిరోధించే అవకాశం లేదు.
AI రంగంలో యునైటెడ్ స్టేట్స్ మరియు చైనా మధ్య పోటీ రాబోయే సంవత్సరాల్లో తీవ్రతరం అయ్యే అవకాశం ఉంది, ఎందుకంటే రెండు దేశాలు ఈ సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క వ్యూహాత్మక ప్రాముఖ్యతను గుర్తించాయి. ఈ పోటీ ఆవిష్కరణ మరియు పెట్టుబడులను నడిపిస్తుంది, అయితే ఇది భద్రత, గోప్యత మరియు నైతిక పరిశీలనల గురించి కూడా ఆందోళనలను పెంచుతుంది.