राष्ट्रीय हित में किया जाए तकनीकी नियमन: सत्या नडेला

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Open AI Inc. की फ़ायदेमंद शाखा Open AI LP में कंपनी का $1 बिलियन का निवेश—चैट GPT के पीछे की गैर-लाभकारी संस्था, जो इस समय तकनीक की दुनिया में बहुत लोकप्रिय है, को Microsoft को एक लाभ देने के रूप में देखा जा रहा है खोज में एआई का उपयोग करके नए तरीकों की शुरुआत करना जिसमें हम ऑनलाइन जानकारी खोजते हैं।

भारत की अपनी चार दिवसीय यात्रा के दौरान, हैदराबाद में जन्मे नडेला साथ बैठे पुदीना एआई, तकनीकी विनियमन, स्टार्टअप, आधुनिक कार्य, भारत के सार्वजनिक डिजिटल बुनियादी ढांचे और वह माइक्रोसॉफ्ट में अपने काम को कैसे देखते हैं, पर व्यापक बातचीत के लिए। संपादित अंश:

क्या आप बिंग को चैटजीपीटी या किसी अन्य भाषा मॉडल के साथ लॉन्च करने पर विचार कर रहे हैं?

OpenAI के साथ हम जो काम कर रहे हैं, उसे लेकर हम बहुत उत्साहित हैं, और आप हमसे मूलभूत मॉडल के साथ बहुत कुछ करने की उम्मीद कर सकते हैं। जैसा कि हमने गिटहब सह-पायलट के साथ किया था, यह एक शुरुआती स्वाद था जो मुझे लगता है कि क्या होता है जब बड़े आधारभूत मॉडल और उत्पाद लोगों को सशक्त बनाने के लिए एक साथ आते हैं। एक सॉफ्टवेयर डेवलपर आज इतना अधिक उत्पादक, रचनात्मक और वास्तव में सीखने की अवस्था को समतल करने में सक्षम है। हम सभी Microsoft उत्पादों की लंबाई और चौड़ाई में, काफी स्पष्ट रूप से AI के साथ और अधिक करना चाहते हैं। इसलिए, मैं कहूंगा कि प्रतीक्षा करें और देखें क्योंकि हम अभी शुरुआत कर रहे हैं।

खोज परिणामों में सटीकता के संदर्भ में, क्या ये भाषा मॉडल वास्तव में अभी तक मौजूद हैं?

मुझे लगता है कि खोज और बड़े भाषा मॉडल को बहुत ही नए तरीकों से एक साथ लाया जाएगा। किसी भी मॉडल के आसपास बुनियादी चुनौतियां होती हैं- आप मॉडल को कैसे ग्राउंड करते हैं और आप मॉडल की ताजगी कैसे बनाए रखते हैं- ये सभी अच्छी तकनीकी चुनौतियां हैं जो मुझे लगता है कि अच्छे तकनीकी उत्तर होंगे। और आने वाले समय में आप उन सभी का परिणाम देखेंगे।

क्योंकि अंग्रेजी भाषा वह है जो ऐसे मॉडल ज्यादातर प्रशिक्षित कर रहे हैं, भारत जैसे देशों में क्या होता है, जहां भाषाओं की भीड़ है?

यह एक अच्छा सवाल है। मुझे लगता है कि हमें इसे केवल इस एक शॉट के रूप में नहीं सोचना चाहिए। यह मानव प्रतिक्रिया और एआई द्वारा उत्पन्न सामग्री के साथ मॉडल का निरंतर परिशोधन है। तो, मान लीजिए कि मैं लोर्का को हिंदी या अंग्रेजी में अनुवादित पढ़ना चाहता हूं। मैं आज ऐसा कर सकता हूं। क्या वह हिंदी कविता है? क्या यह अंग्रेजी लिप्यंतरण है? क्या यह एक स्पेनिश कविता है?

जिसे एक भाषा में ज्ञान माना जाता है उसे दूसरी भाषा में ग्रहण किया जा सकता है और शायद दूसरी भाषा में संशोधित किया जा सकता है, जो फिर इसे वापस कर देता है। तो हमें इस तथ्य के बारे में सोचना चाहिए कि दुनिया में जितने भी लोग सभी भाषाओं में इन बड़े मॉडलों का उपभोग करते हैं और इसमें जोड़ते हैं; इस तरह हम वास्तव में इन मतभेदों और पूर्वाग्रहों का लोकतंत्रीकरण कर सकते हैं। अंतत: पूर्वाग्रह के खिलाफ सामूहिक मानवीय निर्णय ही एकमात्र परीक्षा है।

आपको क्या लगता है कि एआई आज कहां खड़ा है, इस बारे में लोग पूरी तरह से नहीं समझते हैं?

मैं कहूंगा कि जिस चीज को शायद बेहतर ढंग से समझने की जरूरत है, वह कुछ स्केलिंग प्रभाव और बड़े मॉडलों का उभरता हुआ व्यवहार है। मैं यह नहीं कह रहा हूं कि यह सब-कुछ और अंत-सब कुछ है या मॉडल आर्किटेक्चर का आखिरी विकास होने जा रहा है।

लेकिन GPT3 या 3.5 रैखिक चरण नहीं हैं। तो सवाल यह है कि अरेखीय उन्नति कहां से आ रही है? ऐसे अध्ययन हैं जहां यदि आप एक बड़े मॉडल को गणित के सभी समीकरणों के कोष पर प्रशिक्षित करते हैं। इससे अच्छा हो जाता है। लेकिन अगर आप इसे सभी गणित समीकरणों के साथ-साथ सभी वेब टेक्स्ट और दुनिया के सभी साहित्य पर प्रशिक्षित करते हैं, तो यह गणित में सिर्फ उस कॉर्पस की तुलना में बेहतर हो जाता है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था।

और आप कह सकते हैं, ऐसा क्यों है? यह कम सहज ज्ञान युक्त है क्योंकि आप और मैं स्कूल नहीं गए और केवल गणित सीखते हैं। हमने इतिहास सीखा, हमने भाषाएं सीखीं, और हमने बहुत सी अन्य चीजें सीखीं, जिन्होंने, सामान्य सर्किट (हमारे मस्तिष्क में) बनाए जिससे हमें गणित में बेहतर होने में मदद मिली। इसलिए, मुझे लगता है, यह कुंजी है।

भारत के तकनीकी उद्योग के विकास में, हमारे पास बड़ी विरासत वाली तकनीकी सेवा फर्में हैं। हमने हाल ही में कंज्यूमर स्टार्टअप्स की लहर देखी है। क्या हम एआई और क्लाउड का फायदा उठाने वाले स्टार्टअप्स की एक और लहर देखने वाले हैं?

स्पष्ट रूप से, एक चीज जो मुझे भारत के लिए महान आशावाद देती है, वह सभी विभिन्न तरीके हैं जिनमें प्रौद्योगिकी का उपयोग किया जा रहा है। मुझे सेन्को गोल्ड नामक एक छोटे व्यवसाय के साथ समय बिताने का मौका मिला, जो तकनीक का उपयोग करके अपने खुदरा स्टोरों का विस्तार कर रहा है। मैं भारतीय स्टेट बैंक में एक सज्जन व्यक्ति से मिला, जो नेत्रहीन हैं और कार्यप्रवाह के एक सेट को स्वचालित करने के लिए Power Apps का उपयोग करके एक ऐप बना रहे थे।

भारत में पहले से ही डेवलपर्स की दूसरी सबसे बड़ी संख्या है, और एआई रिपॉजिटरी में नंबर 1 है, जिसका अर्थ है कि भारतीय डेवलपर्स हर ओपन-सोर्स एआई रिपॉजिटरी की तलाश कर रहे हैं और कोर कमिटर्स बन रहे हैं। तो, आपके प्रश्न का सरल उत्तर होगा, लंबे समय में, एआई का अधिक तीव्र उपयोग होगा। जिन चीजों के बारे में आपको भारत में भी बात करनी चाहिए, उनमें से एक नई तकनीक का गहन उपयोग है, चाहे वह एसबीआई में एआई का उपयोग करने वाले सज्जन हों या नवीनतम यूनिकॉर्न, क्योंकि दोनों ही भारत के विकास के लिए अति मूल्यवान हैं।

Microsoft टीम और लिंक्डइन दोनों के सुपर बॉस के रूप में, आप हमें इस बारे में क्या बता सकते हैं कि महामारी के बाद की दुनिया में काम कैसे बदल गया है?

महामारी के बाद की दुनिया के संदर्भ में तीन डेटा बिंदु हैं जो हम सभी सीख रहे हैं। एक तो उत्पादकता के बारे में यह व्यामोह है। कुछ नेताओं का कहना है कि हम काफी उत्पादक हो रहे हैं, जबकि कर्मचारियों का कहना है कि हम थके हुए हैं क्योंकि मैं घर पर काम कर रहा हूं या काम पर सो रहा हूं? मुझे लगता है कि इसे पाटने का तरीका डेटा के माध्यम से है। संरेखित परिणाम हैं। प्रत्येक संगठन को प्रतिस्पर्धी होना चाहिए, और अंतत: काम पूरा करने की जरूरत है। किसी विशेष तरीके से काम करने के पूर्व-महामारी के बारे में उस बनाम हठधर्मिता का उपयोग करना संभवतः उपयोगी है।

दूसरा डेटा बिंदु यह है कि लोग दूसरे लोगों के लिए आते हैं; वे नीति के लिए नहीं आते हैं। मुझे लगता है कि नेताओं के रूप में हम सभी को लोगों को एक साथ बुलाने के लिए कुछ सॉफ्ट स्किल्स सीखनी होंगी। मुझे लगता है कि कनेक्शन बनाने के तरीके के बारे में बेहतर सॉफ्ट स्किल सीखना महत्वपूर्ण है।

आखिरी बात यह है, सिर्फ इसलिए कि आप उन्हें एक बार भर्ती करते हैं इसका मतलब यह नहीं है कि आप उन्हें हर दिन फिर से भर्ती नहीं कर पाएंगे। हममें से कोई भी किसी चीज को हल्के में नहीं ले सकता, खासकर भारत जैसे बाजार में।

आप प्रौद्योगिकी के समग्र नियमन में भारत की क्या भूमिका देखते हैं, और क्या हमारे मौजूदा नियमों ने आपके व्यवसाय को प्रभावित किया है?

मुझे लगता है कि हर देश में नियम होने जा रहे हैं ताकि देश में लाई गई तकनीक और देश में बनाई गई तकनीक अंततः अपने सामाजिक उद्देश्य को पूरा करे। हम इसका स्वागत करते हैं और प्रौद्योगिकी और प्रौद्योगिकी के व्यापार मॉडल में मौलिक विश्वास रखने के लिए नियमन की प्रतीक्षा नहीं कर रहे हैं। मैं इस तरह से संपर्क करता हूं।

यह नियामक व्यवस्थाओं और प्रौद्योगिकी का निरंतर विकास है, और चीजों को गति बनाए रखनी होगी। और सिर्फ इसलिए कि विनियमन उस तकनीक के साथ तालमेल नहीं रख सकता है जो आने वाली है, यह हमारे जैसे लोगों पर निर्भर है, जो इस व्यवसाय में हैं, यह कहने के लिए कि हम जो निर्माण करते हैं, उसमें मुख्य मूलभूत विश्वास है।

मैं भारत में डेटा गोपनीयता और डेटा प्रवाह पर भी जो कुछ देख रहा हूं, वह बहुत ही ज्ञानवर्धक है। अंतत: भारत के पास तीन चीजें हैं। एक हम अपने डेटा केंद्रों और मानव पूंजी का निर्माण करके भारत में बना रहे हैं ताकि अन्य लोग भारत में और अधिक बना सकें- चाहे वह सेनको गोल्ड हो, एसबीआई या इनमोबी।

लेकिन वे सिर्फ भारत के लिए भारत में नहीं बना रहे हैं; वे दुनिया के लिए भारत में बना रहे हैं। तो फिर आपके पास ऐसा नियम होना चाहिए जो उस सब के लिए जिम्मेदार हो। डेटा एक जगह से नहीं आता है। हो सकता है इसे कहीं और बनाया गया हो, और इसे भारत में आना चाहिए था। तब भारत में, लोगों को इसका उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए, इसका मूल्य जोड़ना चाहिए, और फिर इसे भारत से बाहर जाना चाहिए और दूसरों को इसका उपयोग करना चाहिए। नियामकों के लिए इसके बारे में सोचने का यही तरीका है। और वैसे भी, यह सब देशहित में किया जाना चाहिए। यह इस देश के लोगों के अलावा किसी और को लाभ पहुंचाने के बारे में नहीं है।

जब आपने सीईओ के रूप में पदभार संभाला था, तो आपके पास भरने के लिए बहुत बड़ी जगह थी। अब आपके बारे में दुनिया के महान सीईओ के रूप में बात की जा रही है। आप माइक्रोसॉफ्ट में अपने कार्यकाल को कैसे देखते हैं?

मुझे लगता है कि अगर मुझे उस संस्कृति को जीना है जिसका मैं पालन करता हूं, तो मुझे उन गलतियों पर अधिक ध्यान देना होगा जो मैं हर दिन करता हूं ताकि मैं उनसे सीख सकूं और कल बेहतर हो सकूं। और अगर कुछ भी हो, तो हम सभी संस्थानों के अस्थायी प्रबंधक हैं, जो उम्मीद करते हैं कि अगर हम सही तरीके से काम करते हैं, तो हमें बहुत दूर रहना चाहिए।

अगर कोई एक चीज है जो मैंने अपने भारतीय सिविल सेवक पिता से सीखी है, तो वह यह है कि आपके जाने के बाद संस्थान का मजबूत होना आपके कार्यकाल के दौरान आपने जो हासिल किया उससे ज्यादा महत्वपूर्ण है।

मैं यह सुनिश्चित करना चाहता हूं कि मैं, व्यक्तिगत रूप से और माइक्रोसॉफ्ट में हर किसी को हमारी खामियों को स्वीकार करने का विश्वास है।

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