आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आखिरकार कारोबार में प्रवेश कर रहा है

दशकों से भूरी आंखों वाले प्रौद्योगिकीविदों ने दावा किया है कि एआई फर्मों और ग्राहकों के लिए भारी लाभ पैदा करते हुए, व्यापार की दुनिया को ऊपर उठाएगा। जॉन डियर एकमात्र प्रमाण नहीं है कि अंत में ऐसा हो रहा है। कंसल्टेंसी मैकिन्से के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि इस साल दुनिया भर में 50% फर्मों ने एआई का उपयोग करने की कोशिश की थी, 2017 में 20% से अधिक। शक्तिशाली नया “फाउंडेशन” मॉडल तेजी से प्रयोगशाला से वास्तविक दुनिया की ओर बढ़ रहे हैं। चैटजीपीटी , एक नया एआई टूल जिसे हाल ही में सार्वजनिक परीक्षण के लिए जारी किया गया है, चतुर चुटकुले बनाने और वैज्ञानिक अवधारणाओं को समझाने की अपनी क्षमता के लिए लहरें बना रहा है। लेकिन एआई के कॉर्पोरेट उपयोगकर्ताओं, इसके डेवलपर्स और उन डेवलपर्स के वेंचर-कैपिटल बैकर्स के बीच उत्साह भी स्पष्ट है। उनमें से कई ने अमेज़ॅन वेब सर्विसेज, तकनीकी दिग्गज की क्लाउड-कंप्यूटिंग शाखा द्वारा लास वेगास में आयोजित एक सप्ताह के जंबोरी में भाग लिया। 2 दिसंबर को समाप्त होने वाला यह कार्यक्रम एआई पर बातचीत और कार्यशालाओं से भरा हुआ था। प्रदर्शनी हॉल के सबसे व्यस्त बूथों में डेटाइकू और ब्लैकबुक.एआई जैसी एआई फर्मों के बूथ थे।

भनभनाता एआई दृश्य टेकडम में डाउनबीट मूड के लिए एक अपवाद है, जो एक गहरी मंदी के बीच में है। डेटा फर्म पिचबुक के अनुसार, 2022 में उद्यम पूंजीपतियों ने एआई में विशेषज्ञता का दावा करने वाली फर्मों में $67 बिलियन का निवेश किया है। 2021 के मध्य से वैश्विक स्तर पर इस तरह के स्टार्टअप से जुड़े वीसी सौदों की हिस्सेदारी इस तिमाही में अब तक 15% हो गई है (चार्ट 1 देखें)। जनवरी और अक्टूबर के बीच, 28 नए एआई यूनिकॉर्न (1 बिलियन डॉलर या उससे अधिक मूल्य के निजी स्टार्टअप) का खनन किया गया है। ऐसा कहा जाता है कि Microsoft फाउंडेशन मॉडल के निर्माता और Chatgpt के प्रदाता OpenAI में अपनी हिस्सेदारी बढ़ाने के लिए बातचीत कर रहा है। Google की मूल कंपनी, अल्फाबेट, OpenAI के प्रतिद्वंद्वी कोहेरे में $ 200 मिलियन का निवेश करने की योजना बना रही है। दो ब्रिटिश उद्यमियों इयान हॉगर्थ और नाथन बेनाइच की एक रिपोर्ट के अनुसार, ओपनएआई के पूर्व छात्रों और अल्फाबेट की एआई प्रयोगशालाओं में से एक डीपमाइंड द्वारा कम से कम 22 एआई स्टार्टअप लॉन्च किए गए हैं।

उमंग है सिलिकॉन वैली तक ही सीमित नहीं है. हर तरह की बड़ी कंपनियां एआई टैलेंट के लिए बेताब हैं। पिचबुक के अनुसार, पिछले 12 महीनों में एस एंड पी 500 इंडेक्स में बड़ी अमेरिकी फर्मों ने 2017 में 24 खरीद की तुलना में 52 एआई स्टार्टअप हासिल किए हैं। एक अन्य डेटा प्रदाता प्रिडिक्टलीड्स ने नोट किया कि फर्मों के एक ही समूह ने नवंबर से तीन महीनों में एआई और मशीन-लर्निंग विशेषज्ञों के लिए एक महीने में लगभग 7,000 जॉब विज्ञापन पोस्ट किए, जो 2020 की पहली तिमाही की तुलना में लगभग दस गुना अधिक है (चार्ट 2 देखें)। . Alphabet के vc डिवीजनों में से एक, CapitalG के डेरेक ज़ानुट्टो ने नोट किया कि बड़ी फर्मों ने डेटा एकत्र करने और संबंधित तकनीक में निवेश करने में वर्षों बिताए। अब वे इस “डेटा स्टैक” का उपयोग अपने लाभ के लिए करना चाहते हैं। एआई ऐसा करने के तरीके प्रदान करता है।

अप्रत्याशित रूप से, AI को अपनाने वाला पहला उद्योग प्रौद्योगिकी क्षेत्र था। 2000 के दशक के बाद से, मशीन-लर्निंग तकनीकों ने Google को अपने ऑनलाइन-विज्ञापन व्यवसाय को सुपरचार्ज करने में मदद की। अब यह एआई का उपयोग खोज परिणामों को बेहतर बनाने, जीमेल में अपने वाक्यों को पूरा करने और इसके डेटा केंद्रों में ऊर्जा के उपयोग को कम करने के तरीकों पर काम करने के लिए करता है। अमेज़ॅन की एआई अपनी आपूर्ति श्रृंखलाओं का प्रबंधन करता है, वेयरहाउस रोबोटों को निर्देश देता है और भविष्यवाणी करता है कि कौन से नौकरी के आवेदक अच्छे कर्मचारी होंगे; Apple के अपने सिरी डिजिटल सहायक को शक्तियाँ; मेटा दिलचस्प सोशल-मीडिया पोस्ट प्रस्तुत करता है; और Microsoft, अपनी वीडियो कॉन्फ़्रेंसिंग सेवा, टीम्स में पृष्ठभूमि शोर को दूर करने से लेकर उपयोगकर्ताओं को PowerPoint प्रस्तुतियों का पहला ड्राफ्ट बनाने तक सब कुछ करता है।

बिग टेक ने ग्राहकों को उन्हीं एआई क्षमताओं में से कुछ को बेचने के अवसर की तुरंत जासूसी की। अमेज़ॅन, Google और माइक्रोसॉफ्ट सभी अब अपने क्लाउड-कंप्यूटिंग प्रभागों के ग्राहकों को ऐसे उपकरण प्रदान करते हैं। Microsoft की मशीन-लर्निंग क्लाउड सेवा से राजस्व पिछली चार तिमाहियों में साल दर साल दोगुना हो गया है। अपस्टार्ट प्रदाताओं का प्रसार हुआ है, Avidbots से, रोबोट के एक कनाडाई डेवलपर जो वेयरहाउस फ़्लोर को स्वीप करते हैं, गोंग तक, जिसका ऐप बिक्री टीमों को लीड का पालन करने में मदद करता है। क्लाउड कंप्यूटिंग का अधिक उपयोग, जो एआई का उपयोग करने की लागत को कम करता है, ने प्रौद्योगिकी को उद्योग से लेकर बीमा तक अन्य क्षेत्रों में फैलाने में सक्षम बनाया। आप इसे नहीं देख सकते हैं, लेकिन इन दिनों एआई हर जगह है।

कटिंग एज को डल करना

2006 में ऑक्सफ़ोर्ड यूनिवर्सिटी के निक बोस्सोम ने देखा कि “एक बार जब कोई चीज़ पर्याप्त रूप से उपयोगी और पर्याप्त रूप से सामान्य हो जाती है तो उसे अब एआई का लेबल नहीं दिया जाता है।” बोरिंग एआई”। उनका तर्क है कि अगले कुछ वर्षों में एआई को और अधिक नौकरियों और कंपनी के कार्यों में लागू किया जाएगा। एआई की भविष्य कहनेवाला शक्ति में बहुत से छोटे सुधार बेहतर उत्पाद और बड़ी बचत जोड़ सकते हैं।

यह कम आकर्षक क्षेत्रों में विशेष रूप से सच है जहां फर्म पहले से ही कुछ प्रकार के एनालिटिक्स का उपयोग कर रही हैं, जैसे आपूर्ति श्रृंखलाओं का प्रबंधन करना। जब सितंबर में तूफान इयान ने वॉलमार्ट को एक बड़े वितरण केंद्र को बंद करने के लिए मजबूर किया, तो फ्लोरिडा में सुपरमार्केट में माल के प्रवाह को रोक दिया, खुदरा विक्रेता ने अपनी आपूर्ति श्रृंखला के एक नए एआई-संचालित सिमुलेशन का उपयोग अन्य केंद्रों से डिलीवरी को फिर से करने और भविष्यवाणी करने के लिए किया कि माल की मांग कैसे होगी तूफान के बाद परिवर्तन वॉलमार्ट के टेक डिवीजन के श्रीनी वेंकटेशन कहते हैं, एआई के लिए धन्यवाद, इसमें दिनों के बजाय घंटों का समय लगा।

नींव मॉडल की आने वाली लहर बहुत अधिक एआई उबाऊ होने की संभावना है। ये एल्गोरिदम व्यवसाय के लिए दो बड़े वादे करते हैं। पहला यह है कि फाउंडेशन मॉडल नई सामग्री उत्पन्न करने में सक्षम हैं। स्थिरता एआई और मिडजर्नी, दो स्टार्टअप, जनरेटिव मॉडल बनाते हैं जो किसी दिए गए संकेत के लिए नई छवियां बनाते हैं। पिकासो की शैली में एक यूनीसाइकिल पर एक कुत्ते का अनुरोध करें – या, कम तुच्छ रूप से, एक नए स्टार्टअप के लिए एक लोगो – और एल्गोरिथम इसे एक या दो मिनट में जोड़ देता है। अन्य स्टार्टअप अन्य कंपनियों के फाउंडेशन मॉडल के शीर्ष पर एप्लिकेशन बनाते हैं। Jasper और Copy.AI दोनों OpenAI को GPT3 तक पहुंच के लिए भुगतान करते हैं, जो उनके अनुप्रयोगों को सरल संकेतों को मार्केटिंग कॉपी में बदलने में सक्षम बनाता है।

दूसरा लाभ यह है कि एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, फाउंडेशन एआई प्रदर्शन करने में अच्छा होता है विभिन्न प्रकार के कार्य एक विशेष के बजाय। GPT3 को लें, Openai द्वारा विकसित एक प्राकृतिक-भाषा मॉडल, जो Chatgpt के लिए आधार बनाता है। इसे पहले इंटरनेट के बड़े हिस्से पर प्रशिक्षित किया गया था, फिर विभिन्न स्टार्टअप्स द्वारा विभिन्न चीजों को करने के लिए ठीक-ठीक ट्यून किया गया, जैसे कि मार्केटिंग कॉपी लिखना, टैक्स फॉर्म भरना और टेक्स्ट प्रॉम्प्ट की एक श्रृंखला से वेबसाइट बनाना। कंसल्टेंसी डेलॉइट की एआई प्रैक्टिस की प्रमुख बीना अम्मानाथ का मोटा अनुमान बताता है कि फाउंडेशन मॉडल की बहुमुखी प्रतिभा एआई परियोजना की लागत को 20-30% तक कम कर सकती है।

जनरेटिव एआई का एक प्रारंभिक सफल उपयोग, फिर से अनुमानित रूप से, टेक का प्रांत: कंप्यूटर प्रोग्रामिंग है। कई कंपनियां कोड के एक बड़े डिपॉजिट पर प्रशिक्षित एक आभासी सहायक की पेशकश कर रही हैं जो संकेत दिए जाने पर नई लाइनें तैयार करता है। एक उदाहरण GitHub पर Copilot है, जो एक Microsoft के स्वामित्व वाला प्लेटफ़ॉर्म है जो ओपन-सोर्स प्रोग्राम होस्ट करता है। कोपिलॉट का उपयोग करने वाले प्रोग्रामर इसे लगभग 40% कोड-लेखन आउटसोर्स करते हैं। फर्म का दावा है कि यह 50% तक प्रोग्रामिंग को गति देता है। जून में Amazon ने अपने टूल के संस्करण CodeWhisperer को लॉन्च किया। अल्फाबेट कथित तौर पर आंतरिक रूप से कुछ समान, कोडनेम PitchFork का उपयोग कर रहा है।

कृत्रिम रंग

मई में, माइक्रोसॉफ्ट के बॉस, सत्या नडेला ने घोषणा की, “हम एक ऐसी दुनिया की कल्पना करते हैं, जहां हर कोई, चाहे उनका पेशा कुछ भी हो, उनके पास हर चीज के लिए एक सह-पायलट हो सकता है।” Google ऐसा कुछ बनाने की कोशिश कर सकता है। कई स्टार्टअप पहले से ही ऐसा कर रहे हैं। डीपमाइंड, ओपनएआई और गूगल के पूर्व कर्मचारियों द्वारा चलाए जा रहे एक कैलिफोर्नियाई कंपनी एडेप्ट, “नॉलेज वर्कर्स के लिए एक सह-पायलट” पर काम कर रही है, एक सह-केल्सी स्ज़ॉट कहते हैं फर्म के संस्थापक। सितंबर में कंपनी ने अपने पहले फाउंडेशन मॉडल का एक वीडियो जारी किया, जो एक स्प्रेडशीट में संख्याओं को कम करने और संपत्ति वेबसाइटों पर खोज करने के लिए संकेतों का उपयोग करता है। यह व्यापार विश्लेषकों, विक्रेता और अन्य कॉर्पोरेट नौकरियों के लिए समान उपकरण विकसित करने की योजना बना रहा है।

कॉर्पोरेट उपयोगकर्ता अन्य रचनात्मक तरीकों से जनरेटिव एआई के साथ प्रयोग कर रहे हैं। जॉन डीरे के श्री सांचेज़ का कहना है कि उनकी फर्म एआई-जेनरेट किए गए “सिंथेटिक” डेटा पर गौर कर रही है, जो अन्य एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने में मदद करेगी। दिसंबर 2021 में स्पोर्ट्सवेयर की दिग्गज कंपनी नाइकी ने एक ऐसी फर्म खरीदी जो नए स्नीकर डिज़ाइन बनाने के लिए ऐसे एल्गोरिदम का उपयोग करती है। एलेक्सा, अमेज़ॅन की आभासी सहायक, अब बच्चों को बताने के लिए कहानियों का आविष्कार कर सकती है। नेस्ले, एक विशाल स्विस फूडमेकिंग फर्म, अपने योगर्ट को बेचने में मदद करने के लिए एक अन्य OpenAI मॉडल, DALLE-2 द्वारा बनाई गई छवियों का उपयोग कर रही है। कुछ वित्तीय फर्म एआई को कोड़ा मारने के लिए नियोजित कर रही हैं। उनकी त्रैमासिक रिपोर्ट का पहला मसौदा।

फाउंडेशन मॉडल के उपयोगकर्ता पेशेवर प्रेरकों के एक उभरते हुए उद्योग का भी दोहन कर सकते हैं, जो मॉडल के आउटपुट को अनुकूलित करने के लिए निर्देश तैयार करते हैं। PromptBase एक ऐसा मार्केटप्लेस है जहां उपयोगकर्ता बड़ी छवि-आधारित जेनेरेटिव मॉडल जैसे DALLE-2 और Midjourney से विशेष रूप से स्पिफ़ी परिणाम उत्पन्न करने वाले संकेतों को खरीद और बेच सकते हैं। साइट आपको विशेषज्ञ “प्रॉम्प्ट इंजीनियरों” को नियुक्त करने की सुविधा भी देती है, जिनमें से कुछ $ 50-200 प्रति प्रॉम्प्ट चार्ज करते हैं।

जैसा कि सभी शक्तिशाली नए उपकरणों के साथ होता है, व्यवसायों को सावधानी से चलना चाहिए क्योंकि वे अधिक एआई तैनात करते हैं। इंटरनेट पर प्रशिक्षित होने के बाद, कई नींव मॉडल मानवता, मौसा और सभी को दर्शाते हैं। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में शिक्षाविदों द्वारा किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि जब GPT3 को “दो मुसलमान एक में चले गए …” से शुरू होने वाले वाक्य को पूरा करने के लिए कहा गया, तो इसका परिणाम ईसाइयों या बौद्धों को संदर्भित वाक्यांश की तुलना में कहीं अधिक बार हिंसा का आह्वान करने की संभावना थी। मेटा विज्ञान के लिए इसके आधारभूत मॉडल, गैलेक्टिका को नीचे खींच लिया, यह दावा करने के बाद कि इसने वास्तविक-सा लगने वाला लेकिन नकली अनुसंधान उत्पन्न किया। सिएटल में वाशिंगटन विश्वविद्यालय के एक जीवविज्ञानी कार्ल बर्गस्ट्रॉम ने इसे “यादृच्छिक बकवास जनरेटर” कहा। (मेटा का कहना है कि मॉडल उन शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध है जो काम के बारे में सीखना चाहते हैं।)

अन्य समस्याएं व्यवसाय की दुनिया के लिए विशिष्ट हैं। चूंकि नींव मॉडल ब्लैक बॉक्स होते हैं, वे अपने परिणामों पर कैसे पहुंचे, इस बारे में कोई स्पष्टीकरण नहीं देते हैं, जब चीजें खराब हो जाती हैं तो वे कानूनी देनदारियां बना सकते हैं। और वे उन फर्मों के लिए बहुत कुछ नहीं करेंगे जिनके पास स्पष्ट विचार नहीं है कि वे एआई क्या करना चाहते हैं, या जो कर्मचारियों को यह सिखाने में विफल हैं कि इसका उपयोग कैसे करना है। यह समझाने में मदद कर सकता है कि मैकिन्से के सर्वेक्षण में केवल एक चौथाई उत्तरदाताओं ने क्यों कहा कि एआई ने नीचे की रेखा को लाभान्वित किया है (आय में 5% वृद्धि के रूप में परिभाषित)। अध्ययन पर काम करने वाले माइकल चुई कहते हैं, बड़े लाभ (20% से अधिक की आय में वृद्धि) देखने वाली फर्मों की हिस्सेदारी कम एकल अंकों में है और उनमें से कई टेक फर्म हैं।

फिर भी, वे अनुपात बढ़ते रहने के लिए बाध्य हैं क्योंकि अधिक AI कभी अधिक सुस्त हो जाता है। शायद ही कभी बोरिंग ने इतना उत्साह पैदा किया हो।

© 2023, द इकोनॉमिस्ट न्यूजपेपर लिमिटेड। सर्वाधिकार सुरक्षित।

द इकोनॉमिस्ट से, लाइसेंस के तहत प्रकाशित। मूल सामग्री www.economist.com पर देखी जा सकती है