जैसे-जैसे AI एजेंट और रोबोट वास्तविक काम में आगे बढ़ रहे हैं, अकेली बुद्धिमत्ता यह तय नहीं करेगी कि क्या अपनाया जाएगा। सबूत, जवाबदेही और विश्वास तय करेंगे।
हर कोई पूछ रहा है कि AI कितना बुद्धिमान हो जाएगा।
मैं एक अलग सवाल के बारे में सोचता रहता हूँ:
हम कैसे जानेंगे कि हम किस AI पर भरोसा कर सकते हैं?
क्योंकि अकेली बुद्धिमत्ता AI अर्थव्यवस्था का निर्माण नहीं करेगी।
एक मॉडल डेमो में प्रभावशाली हो सकता है।
एक एजेंट एक सावधानीपूर्वक चुने गए कार्य को पूरा कर सकता है।
एक रोबोट एक नियंत्रित वीडियो में पूरी तरह से प्रदर्शन कर सकता है।
लेकिन असली अपनापन डेमो के खत्म होने के बाद शुरू होता है।
यह तब शुरू होता है जब कोई व्यवसाय पूछता है:
क्या यह हमारे वातावरण में काम करेगा?
क्या यह हमारे सिस्टम से कनेक्ट हो सकता है?
इसे किसने बनाया?
यह किस जानकारी तक पहुँच सकता है?
जब कुछ गलत होता है तो यह कैसे व्यवहार करता है?
कौन जवाबदेह है?
और क्या इसके लिए भुगतान करना उचित है?
ये सवाल एक रोबोट को चलते या एक एजेंट को एप्लिकेशन बनाते देखने जितने रोमांचक नहीं हैं।
लेकिन वे तय कर सकते हैं कि कौन से उत्पाद बचेंगे।
हम मुश्किल हिस्से में प्रवेश कर रहे हैं
AI उत्पाद बनाना तेज़ होता जा रहा है।
एक छोटी टीम अब कुछ हफ्तों में कुछ ऐसा बना सकती है जिसके लिए पहले एक बड़ी कंपनी, गंभीर फंडिंग और महीनों के विकास की आवश्यकता होती थी।
यह नवाचार के लिए बहुत अच्छा है।
लेकिन यह एक और समस्या पैदा करता है।
उत्पादों की संख्या उन्हें मूल्यांकन करने की हमारी क्षमता से कहीं अधिक तेज़ी से बढ़ रही है।
कोई भी AI डायरेक्ट्री खोलें और पैटर्न स्पष्ट हो जाता है।
हज़ारों टूल।
समान विवरण।
बड़े-बड़े वादे।
बहुत कम संदर्भ।
आप आमतौर पर देख सकते हैं कि कोई उत्पाद क्या करने का दावा करता है।
यह समझना बहुत कठिन है:
- क्या यह लगातार काम करता है;
- क्या लोग पहले से इसका उपयोग कर रहे हैं;
- यह किन सिस्टम को सपोर्ट करता है;
- आपके डेटा का क्या होता है;
- क्या निर्माता अगले साल भी मौजूद रहेगा;
- और क्या उत्पाद वास्तव में विकल्पों से बेहतर है।
खोज आपको विकल्प देती है।
विश्वास आपको निर्णय लेने में मदद करता है।
AI इकोसिस्टम में वर्तमान में पहली चीज़ बहुत है और दूसरी पर्याप्त नहीं।
पाँच मिनट का डेमो सबूत नहीं है
यह तब और भी महत्वपूर्ण हो जाता है जब AI स्क्रीन से बाहर आता है।
एक चैटबॉट द्वारा खराब उत्तर देना निराशाजनक है।
एक सॉफ्टवेयर एजेंट द्वारा गलत वित्तीय या परिचालन निर्णय लेना महंगा हो सकता है।
एक रोबोट का गोदाम, अस्पताल या सार्वजनिक स्थान पर गलत व्यवहार करना खतरनाक हो सकता है।
यह मानक को बदल देता है।
हम भौतिक AI का मूल्यांकन उसी तरह नहीं कर सकते जैसे हम एक सामान्य मोबाइल एप्लिकेशन का मूल्यांकन करते हैं।
एक पॉलिश इंटरफ़ेस पर्याप्त नहीं है।
एक वायरल वीडियो पर्याप्त नहीं है।
बड़ी संख्या में फॉलोअर्स पर्याप्त नहीं हैं।
एक सफल परीक्षण भी पर्याप्त नहीं है अगर कोई नहीं समझता कि वह परीक्षण किन परिस्थितियों में हुआ।
AI जितना अधिक वास्तविक काम, पैसे, बुनियादी ढाँचे और मानव सुरक्षा के करीब आता है, उतने ही अधिक सबूतों की आवश्यकता होगी।
उन सबूतों में प्रदर्शन इतिहास, सत्यापित तैनाती, तकनीकी अनुकूलता, उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया, सुरक्षा जानकारी, स्वतंत्र परीक्षण और स्पष्ट जवाबदेही शामिल हो सकते हैं।
हर उत्पाद को हर प्रकार के सत्यापन की आवश्यकता नहीं होगी।
लेकिन "मुझ पर विश्वास करो, यह काम करता है" स्केल नहीं होगा।
अगले AI विजेता सबसे शोर करने वाले नहीं हो सकते हैं
आज, ध्यान अक्सर यह निर्धारित करता है कि कौन से उत्पाद खोजे जाते हैं।
सबसे अच्छा लॉन्च।
सबसे मजबूत व्यक्तिगत ब्रांड।
सबसे बड़ा विज्ञापन बजट।
सबसे नाटकीय प्रदर्शन।
लेकिन ध्यान और गुणवत्ता एक ही चीज़ नहीं हैं।
संभवतः उत्कृष्ट AI उत्पाद और रोबोटिक्स प्रोजेक्ट अभी उन लोगों द्वारा बनाए जा रहे हैं जिनके बारे में हममें से अधिकांश ने कभी नहीं सुना है।
उनके पास गहरा तकनीकी ज्ञान हो सकता है लेकिन सीमित वितरण हो सकता है।
वे सिलिकॉन वैली के बाहर काम कर रहे हो सकते हैं।
हो सकता है कि उनके पास कोई संस्थापक न हो जो दिन में दस बार पोस्ट करता हो।
हो सकता है कि वे कृषि, लॉजिस्टिक्स, हेल्थकेयर, शिक्षा या विनिर्माण में किसी महत्वपूर्ण समस्या को हल कर रहे हों जो तुरंत लाखों व्यूज आकर्षित नहीं करती है।
इससे उन्हें अदृश्य नहीं होना चाहिए।
एक कार्यशील AI अर्थव्यवस्था को ऐसे तरीकों की आवश्यकता है जिससे विश्वसनीय नवाचार पहले लोकप्रियता प्रतियोगिता जीते बिना विश्वास अर्जित कर सके।
इसे खरीदारों, भागीदारों और निवेशकों को असंबद्ध वेबसाइटों, निजी समूहों और स्प्रेडशीट्स पर हफ्तों खोजे बिना अवसरों की तुलना करने के तरीकों की भी आवश्यकता है।
यह केवल खोज की समस्या नहीं है।
यह विश्वास अवसंरचना की समस्या है।
विश्वास का वास्तव में क्या अर्थ होना चाहिए
"विश्वसनीय" उन शब्दों में से एक है जिसका उपयोग कंपनियाँ बहुत आसानी से करती हैं।
इसलिए मैं इसे और अधिक व्यावहारिक रूप से परिभाषित करने की कोशिश कर रहा हूँ।
मेरे लिए, AI उत्पाद में विश्वास पाँच चीजों से आना चाहिए।
- पहचान
इसे किसने बनाया?
क्या निर्माता या कंपनी सत्यापन योग्य है?
क्या उपयोगकर्ता समझ सकते हैं कि इसे बनाए रखने के लिए कौन जिम्मेदार है?
अनाम प्रयोग की अपनी जगह है।
लेकिन वाणिज्यिक अपनाने के लिए जवाबदेही की आवश्यकता होती है।
- सबूत
क्या उत्पाद नियंत्रित प्रदर्शन के बाहर प्रदर्शन करता है?
क्या दावों के पीछे वास्तविक उपयोगकर्ता, परिणाम, परीक्षण या तैनाती हैं?
एक नए प्रोजेक्ट और एक परिपक्व कंपनी के लिए सबूत अलग दिखेंगे।
महत्वपूर्ण बात अंतर के बारे में ईमानदार होना है।
- पारदर्शिता
उत्पाद क्या करता है?
यह क्या नहीं करता?
यह किस डेटा का उपयोग करता है?
इसके लिए किन अनुमतियों की आवश्यकता है?
इसकी सीमाएँ कहाँ हैं?
विश्वास के लिए कोड की हर पंक्ति को प्रकट करने की आवश्यकता नहीं है।
इसके लिए लोगों को सूचित निर्णय लेने के लिए पर्याप्त जानकारी देने की आवश्यकता है।
- प्रतिष्ठा
जब अन्य लोगों ने इसका उपयोग किया तो क्या हुआ?
क्या इसने काम किया?
क्या सहायता उपलब्ध थी?
क्या समस्याओं को ठीक से संभाला गया?
प्रतिष्ठा वास्तविक गतिविधि के माध्यम से अर्जित की जानी चाहिए, खाली रेटिंग्स के माध्यम से निर्मित नहीं।
- जवाबदेही
जब सिस्टम विफल होता है तो क्या होता है?
क्या किसी कार्रवाई की समीक्षा की जा सकती है?
क्या पहुँच को हटाया जा सकता है?
क्या किसी लेन-देन को चुनौती दी जा सकती है?
क्या समस्या को हल करने के लिए कोई व्यक्ति या संगठन जिम्मेदार है?
विश्वास की परीक्षा यह नहीं है कि कभी कुछ विफल नहीं होता।
अंततः सब कुछ विफल होता है।
परीक्षा यह है कि क्या विफलता को समझा, नियंत्रित और ठीक किया जा सकता है।
विश्वास एक दीवार नहीं बन सकता
इसका एक और पहलू भी है।
यदि विश्वास प्रणालियाँ खराब तरीके से डिज़ाइन की गई हैं, तो वे स्थापित कंपनियों की रक्षा कर सकती हैं और बाकी सभी को बाहर कर सकती हैं।
यह एक गलती होगी।
एक नए निर्माता को गंभीरता से लिए जाने के लिए लाखों फंडिंग, एक प्रसिद्ध निवेशक या एक महंगे प्रमाणन की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए।
विश्वास अवसंरचना का उद्देश्य यह तय करना नहीं होना चाहिए कि किसे नवाचार करने की अनुमति है।
इसे लोगों को यह समझने में मदद करनी चाहिए कि वे क्या देख रहे हैं।
एक प्रोटोटाइप चरण में एक प्रोजेक्ट को यह स्पष्ट रूप से कहने में सक्षम होना चाहिए।
एक उत्पादन-तैयार उत्पाद को यह प्रदर्शित करने में सक्षम होना चाहिए कि क्यों।
एक प्रायोगिक रोबोट को व्यावसायिक रूप से सिद्ध के रूप में प्रस्तुत नहीं किया जाना चाहिए।
लेकिन इसे अभी भी खोजे जाने, समर्थित और बेहतर होने के लिए एक जगह होनी चाहिए।
उद्देश्य हर प्रोजेक्ट को समान दिखाना नहीं है।
यह उनके अंतरों को दृश्यमान बनाना है।
यह निर्माताओं के लिए एक निष्पक्ष वातावरण और खरीदारों के लिए एक सुरक्षित वातावरण बनाता है।
NexoraX बनाना मुझे क्या सिखा रहा है
जब मैंने NexoraX के बारे में गंभीरता से सोचना शुरू किया, तो खोज स्पष्ट समस्या लगती थी।
AI टूल, एजेंट, रोबोटिक्स उत्पाद, शोध प्रोजेक्ट और निर्माता अनगिनत प्लेटफार्मों पर फैले हुए हैं।
उन्हें एक साथ करीब लाना पहले से ही मूल्यवान लगता था।
लेकिन मैं इस यात्रा में जितना गहराई से जाता हूँ, उतना ही मुझे एहसास होता है कि खोज केवल सामने का दरवाजा है।
लोगों को ब्राउज़ करने के लिए केवल और चीज़ों की आवश्यकता नहीं है।
उन्हें यह समझने के बेहतर तरीकों की आवश्यकता है कि वे क्या देख रहे हैं।
उन्हें संदर्भ की आवश्यकता है।
उन्हें संकेतों की आवश्यकता है।
उन्हें प्रमाण की आवश्यकता है।
और अंततः, उन्हें कार्रवाई करने के लिए पर्याप्त आत्मविश्वास की आवश्यकता है।
इसका मतलब कोई उत्पाद आज़माना हो सकता है।
इसे खरीदना।
इसे तैनात करना।
इसके निर्माता का समर्थन करना।
कंपनी के साथ साझेदारी करना।
या प्रोजेक्ट का विकसित होते हुए अनुसरण करना।
मैं अभी भी सीख रहा हूँ कि सही सिस्टम कैसा दिखना चाहिए।
कुछ उत्तर प्रौद्योगिकी से आएंगे।
कई निर्माताओं, खरीदारों, शोधकर्ताओं, निवेशकों और उन लोगों को सुनने से आएंगे जिनसे वास्तविक दुनिया में इन सिस्टम का उपयोग करने की उम्मीद की जाती है।
यह एक कारण है कि मैं सब कुछ खत्म होने से पहले यह यात्रा साझा कर रहा हूँ।
जो लोग अब इस इकोसिस्टम में प्रवेश कर रहे हैं, उनकी आवाज़ होनी चाहिए कि यह कैसे विकसित होता है।
असली AI दौड़
सार्वजनिक AI दौड़ को आमतौर पर बुद्धिमत्ता की प्रतियोगिता के रूप में वर्णित किया जाता है।
किसके पास सबसे मजबूत मॉडल है?
सबसे सक्षम एजेंट?
सबसे तेज़ रोबोट?
ये सवाल मायने रखते हैं।
लेकिन इनके नीचे एक और दौड़ बन रही है।
कौन AI को समझने योग्य बना सकता है?
कौन इसे भरोसेमंद बना सकता है?
कौन नवाचार को उन लोगों से जोड़ सकता है जिन्हें इसकी आवश्यकता है?
कौन प्रयोग को दबाए बिना आत्मविश्वास पैदा कर सकता है?
बुद्धिमत्ता AI को शक्तिशाली बनाएगी।
विश्वास इसे उपयोगी बनाएगा।
और विश्वास के बिना, आज जो नवाचार बनाया जा रहा है, उसका अधिकांश भाग कभी भी प्रदर्शन से आगे नहीं बढ़ पाएगा।
हम अभी भी शुरुआत में हैं।
लेकिन यह उन सवालों में से एक है जो मेरा मानना है कि आगे आने वाली हर चीज़ को आकार देगा।
