By बॉब रोज़िन

हम राजमार्ग पर गति सीमा से काफी ऊपर तेजी से दौड़ते हैं, चिकनी सड़क पर आसानी से चलते हैं, अपने ऊपर भरोसा करते हुए टेस्लाछोटे-मोटे मोड़ आते ही उन्हें संभालने के लिए ऑटोपायलट।

लेकिन जैसे ही हम सैन फ्रांसिस्को की ओर जाने वाले गोल्डन गेट ब्रिज में प्रवेश करते हैं, लेन संकरी हो जाती है, बाईं ओर निर्माण और अस्थायी बाधाओं का अतिक्रमण हो जाता है, सड़क अप्रत्याशित, असमान और दरारों से भरी हो जाती है - मैं तुरंत पहिया पर नियंत्रण कर लेता हूं।

जिस किसी ने भी टेस्ला में ऑटोपायलट को आज़माया है उसे निश्चित रूप से ऐसा ही अनुभव हुआ होगा। यह नीरस लंबे राजमार्ग खंडों को संभालने के लिए काफी अच्छा है। लेकिन जब ड्राइविंग चुनौतीपूर्ण हो जाती है, तो यह स्पष्ट रूप से कार्य के अनुरूप नहीं है।

लेकिन इस तस्वीर में गलत क्या है? क्या कोई अंतर्निहित कारण है कि एआई को आसान, बिना सोचे-समझे कार्यों में अच्छा होना चाहिए, लेकिन कठिन कार्यों में खराब होना चाहिए? तार्किक रूप से, जैसे-जैसे प्रसंस्करण शक्ति बढ़ती है और मॉडल में सुधार होता है, कुछ हद तक ऑटोपायलट को मानव से बेहतर होना चाहिए।

अब से कुछ साल बाद, जब सड़क संकरी हो जाएगी और ड्राइविंग चुनौतीपूर्ण हो जाएगी, तो मैं ऑटोपायलट चालू करने की उम्मीद करता हूं on.

आसान कार्य एआई

यदि हम आज एआई कंपनियों की स्थिति पर नजर डालें तो हमें समानताएं मिलती हैं। की आश्चर्यजनक क्षमताओं से दुनिया व्याकुल है ChatGPT, हर दिन कथित तौर पर हर उद्योग में नए मामले पेश करने वाली नई कंपनियाँ सामने आती हैं।

अधिकांश भाग के लिए, ये उपयोग के मामले चिकने, पक्के राजमार्ग पर गाड़ी चलाने के समान हैं। वे मुख्य रूप से "आसान-कार्य एआई" परिदृश्यों में आते हैं: उच्च मात्रा, कम गंभीरता और, अन्य परिदृश्यों के सापेक्ष, त्रुटि के लिए उच्च सहनशीलता। अधिकांश एआई-आधारित उपकरण आज दोहराए जाने वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिससे मनुष्यों को उच्च-मूल्य, मिशन-महत्वपूर्ण स्थितियों का समाधान मिलता है।

कुछ उदाहरण: ग्राहक सेवा सहित AI स्टार्टअप के लिए $1 बिलियन से अधिक की उद्यम पूंजी जुटाई गई है यूनिपोर, पूर्वविवेक, चाल-ढाल, ध्यान दें।एआई और Gorgiasजैसे पदधारियों के उत्पादों के अलावा आंतरिक टेलीफ़ोन व्यवस्थाएआई बॉट, फिन।

उद्यम समर्थन वर्कफ़्लो में त्रुटियों को सहन कर सकते हैं, बशर्ते बड़ी मात्रा में पूछताछ को लागत प्रभावी ढंग से संबोधित किया जा सके; यदि एआई काम पूरा नहीं करता है तो ग्राहक हमेशा एक इंसान की ओर बढ़ेंगे।

कानूनी क्षेत्र में AI की स्थिति समान है: DoNotPay कानूनी मुद्दों को बलपूर्वक हल करने के लिए एआई का उपयोग करने का एक शानदार उदाहरण है जहां कभी-कभी गलत होना ठीक है, जैसे कि पार्किंग टिकट लड़ना, सदस्यता रद्द करना और असंख्य अन्य काफी कम जोखिम वाले कानूनी कार्य।

इसी तरह दवा में भी कंपनियां पसंद करती हैं संक्षेप करना क्लिनिकल नोट्स को स्वचालित करके समय बचाएं। इस मामले में, एआई डॉक्टरों की जगह नहीं ले रहा है, बल्कि उन्हें और अधिक कुशल बना रहा है।

लेकिन क्या यही भविष्य है? यह अजीब लगता है कि एआई मॉडल - जो किसी व्यक्ति द्वारा कभी भी आंतरिक किए जा सकने वाले डेटा से अधिक डेटा पर प्रशिक्षित है - को केवल मनुष्यों को उन कार्यों से मुक्त करना है जिन्हें अधिकांश लोग दोहराव, सांसारिक या "आसान" मानते हैं।

इसके बजाय, इसकी संभावना कहीं अधिक लगती है कि एआई कठिन कार्य करना शुरू कर देगा।

कठिन कार्य एआई

दुनिया कैसी दिखती है जब सबसे कठिन, मिशन-महत्वपूर्ण, उच्च जोखिम वाले कार्य एआई सबसे अच्छा करता है?

हम पहले से ही संकेत देख रहे हैं. शोधकर्ताओं से एमआईटी और मैसाचुसेट्स जनरल अस्पताल एक एआई मॉडल विकसित कर रहे हैं जो सीटी स्कैन का विश्लेषण करता है, संभावित रूप से मानव रेडियोलॉजिस्ट की तुलना में वर्षों पहले फेफड़ों के कैंसर का पता लगा सकता है. क्या भविष्य में ऐसा कोई दिन आएगा जब पिछले मामलों के विशाल ज्ञान भंडार वाला एक बॉट आपका प्राथमिक देखभाल चिकित्सक होगा?

RSI अमेरिकी वायु सेना प्रदर्शन किया है X-62A विस्टा, एक AI-पायलट लड़ाकू जेट है जिसमें मानव पायलट की तुलना में तेज़ प्रतिक्रिया समय और अधिक सटीकता है.

अवहेलना वी.सी पोर्टफोलियो कंपनी Aircover.ai एक वर्चुअल सेल्स इंजीनियर का निर्माण कर रहा है: कल्पना कीजिए कि यदि एक सेल्स प्रतिनिधि अपने पहले दिन पहले से ही जानता है कि उन सभी सवालों का त्रुटिहीन उत्तर कैसे दिया जाए जिसके लिए कॉल पर उत्पाद विशेषज्ञ या एसई की आवश्यकता होगी? क्या आप कभी अपने एआई सहायक के बिना हाई-स्टेक बिक्री कॉल करेंगे?

चूँकि AI मनुष्यों की क्षमताओं से परे कार्य करता है, यहाँ कुछ उद्योग हैं जिनसे हम प्रभावित होने की उम्मीद कर सकते हैं:

चिकित्सा: एआई सिस्टम जो नैदानिक ​​​​डेटा का विश्लेषण करते हैं और मानव डॉक्टरों की तुलना में अधिक सटीकता के साथ निदान की भविष्यवाणी करते हैं, और दवा और उपचार योजनाओं के लिए सिफारिशें प्रदान करते हैं। एआई-सहायक सर्जरी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। एआई द्वारा दवा खोज में पहले से ही क्रांति ला दी जा रही है।

परिवहन: स्वायत्त वाहन केवल शुरुआत हैं। ट्रकों की प्लाटूनिंग से परे, कल्पना करें कि सड़क पर वाहन एक-दूसरे के साथ संवाद करते हैं और एक नेटवर्क बनाते हैं, जो एक एकल जीव के रूप में प्रभावी ढंग से कार्य करते हुए अनुकूल रूप से भीड़भाड़ को कम करता है और उच्च गति पर सुरक्षित रूप से संचालित होता है, न कि प्रत्येक ड्राइवर की प्रतिक्रिया के कारण देरी होती है।

एंटरप्राइज सास: प्रत्येक सीआईओ को अपने संगठनों में पहिये का पुनः आविष्कार क्यों करना चाहिए? आंतरिक प्रणालियाँ स्व-एकीकृत होंगी; स्वचालन जटिल कार्यों को प्राप्त करने के लिए अलग-अलग विक्रेताओं से सिस्टम को जोड़ेगा। डेटा का बुद्धिमान विश्लेषण संवादात्मक इंटरफेस के माध्यम से होगा।

सुरक्षा: उन्नत मॉडल पहले से ही लाखों लेन-देन के पैटर्न का विश्लेषण करके धोखाधड़ी का पता लगा लेते हैं, जो किसी भी इंसान के कौशल से कहीं अधिक है। परिष्कृत एआई सिस्टम पहले से ही सैकड़ों हजारों कर्मचारियों के लिए जोखिम पैदा कर रहे हैं। हम पासवर्ड के बिना भविष्य में रहेंगे, जहां एंटरप्राइज़ सुरक्षा प्रणालियाँ उद्यमों में साझा सुरक्षा नेटवर्क से संकेतों के अनुकूल पर्दे के पीछे चुपचाप काम करती हैं।

भविष्य का कार्यबल: प्रश्न अपरिहार्य हैं. इस नई दुनिया में इंसानों की क्या भूमिका है? मनुष्यों और नई बुद्धिमान प्रणालियों के बीच इंटरफेस क्या हैं? किस शासन मॉडल की आवश्यकता है? हम इन प्रणालियों को कितनी स्वायत्तता प्रदान करते हैं? हमें अपने बच्चों को ऐसे भविष्य की तैयारी के लिए कौन से कौशल सिखाना चाहिए जहां कठिन बौद्धिक चुनौतियों को बुद्धिमान प्रणालियों द्वारा नियंत्रित किया जाता है?

मैं यह सुनना चाहूंगा कि आप भविष्य में एआई के लिए किन उपयोग के मामलों की कल्पना कर रहे हैं।

बॉब रोज़िन में एक निवेश भागीदार है अवहेलना वी.सी. एक संस्थापक, सीरियल उद्यमी और पूर्व नेतृत्व टीम के सदस्य के रूप में Skype, लिंक्डइन और Stripe, उन्होंने स्टार्टअप जीवन के सभी पहलुओं का अनुभव किया है। रोसिन के बोर्ड पर कार्य करता है गजीसा, सुरक्षा बढ़ाएँ और एयरकवर. वह एक सक्रिय एंजेल निवेशक और स्ट्राइप समेत अन्य कंपनियों के सलाहकार भी हैं। कार्यकारिणी, नक़ल (के द्वारा अधिगृहित किया गूगल), कर्सर डेटा (के द्वारा अधिगृहित किया डेटारोबोट), मन मिलकर एक हो जाना (के द्वारा अधिगृहित किया सिस्को), इंस्टावर्क, तानवाला स्वास्थ्य, समझौते और प्रेयरी स्वास्थ्य.

उदाहरण: डोम गुज़मैन