जेनरेटिव एआई परिभाषित: यह कैसे काम करता है, लाभ और खतरे

छवि: स्मार्ट फ्यूचर/एडोब स्टॉक OpenAI के ChatGPT और DALL-E दोनों ही व्यवसाय और सामग्री निर्माण की दुनिया में तेजी से लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं। लेकिन जेनेरेटिव एआई क्या है, यह कैसे काम करता है और इसकी पूरी चर्चा किस बारे में है? जानने के लिए आगे पढ़ें।

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जनरेटिव एआई क्या है? कैसे होता है जेनरेटिव एआई कार्य? जेनरेटिव एआई के उदाहरण जेनरेटिव एआई मॉडल के प्रकार जेनरेटिव एआई के लाभ जेनरेटिव एआई के उपयोग के मामले जेनरेटिव एआई के खतरे और सीमाएं जेनरेटिव एआई बनाम सामान्य एआई क्या जेनरेटिव एआई भविष्य है? जनरेटिव एआई क्या है? सरल शब्दों में, जेनेरेटिव एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र है जिसमें कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग मानव-निर्मित सामग्री से मिलते-जुलते आउटपुट उत्पन्न करने के लिए किया जाता है, चाहे वह पाठ, चित्र, ग्राफिक्स, संगीत, कंप्यूटर कोड या अन्य हो। जेनरेटिव एआई में, एल्गोरिदम को प्रशिक्षण डेटा से सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसमें वांछित आउटपुट के उदाहरण शामिल हैं। प्रशिक्षण डेटा के भीतर पैटर्न और संरचनाओं का विश्लेषण करके, जेनरेटिव एआई मॉडल नई सामग्री का उत्पादन कर सकते हैं जो मूल इनपुट डेटा के साथ विशेषताओं को साझा करती है। ऐसा करने पर, जेनरेटिव एआई में ऐसी सामग्री उत्पन्न करने की क्षमता होती है जो प्रामाणिक और मानव जैसी दिखाई देती है।

कैसे क्या जेनरेटिव एआई काम करता है? जेनरेटिव एआई मानव मस्तिष्क की आंतरिक कार्यप्रणाली से प्रेरित मशीन सीखने की प्रक्रियाओं पर आधारित है, तंत्रिका नेटवर्क के रूप में जाना जाता है। मॉडल को प्रशिक्षित करने में एल्गोरिदम को बड़ी मात्रा में डेटा फीड करना शामिल है, जो एआई मॉडल से सीखने के लिए आधार के रूप में कार्य करता है। इसमें टेक्स्ट, कोड, ग्राफिक्स या किसी अन्य प्रकार की सामग्री शामिल हो सकती है जो मौजूदा कार्य से संबंधित है।

एक बार प्रशिक्षण डेटा एकत्र हो जाने के बाद एआई मॉडल सामग्री को नियंत्रित करने वाले अंतर्निहित नियमों को समझने के लिए डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों का विश्लेषण करता है। एआई मॉडल सीखते समय अपने मापदंडों को लगातार ठीक करता है, जिससे मानव-निर्मित सामग्री का अनुकरण करने की क्षमता में सुधार होता है। एआई मॉडल जितनी अधिक सामग्री उत्पन्न करता है, उसके आउटपुट उतने ही अधिक परिष्कृत और विश्वसनीय होते जाते हैं।

देखें: गार्टनर: चैटजीपीटी की रुचि जेनरेटिव एआई निवेश को बढ़ावा देती है (टेकरिपब्लिक)

जेनरेटिव एआई के उदाहरण और विशेष रूप से सामग्री निर्माताओं के बीच हलचल पैदा करना। Google, Microsoft, Amazon और अन्य सभी कंपनियों ने भी अपने स्वयं के जेनरेटिव AI टूल तैयार कर लिए हैं।

निर्भर करता है एप्लिकेशन, जेनरेटिव एआई उपकरण एक इनपुट प्रॉम्प्ट पर भरोसा कर सकते हैं जो इसे वांछित परिणाम उत्पन्न करने के लिए मार्गदर्शन करता है – चैटजीपीटी और डीएएलएल-ई 2 के बारे में सोचें।

जेनरेटिव एआई टूल के कुछ सबसे उल्लेखनीय उदाहरणों में शामिल हैं:

चैटजीपीटी: ओपनएआई द्वारा विकसित, चैटजीपीटी एक एआई भाषा मॉडल है जो दिए गए संकेतों के आधार पर मानव जैसा पाठ उत्पन्न कर सकता है। डल-ई 2: OpenAI का एक अन्य जेनेरिक AI मॉडल, DALL-E को टेक्स्ट-आधारित संकेतों के आधार पर चित्र और कलाकृति बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। गूगल बार्ड: गूगल के जेनरेटिव एआई चैटबॉट को चैटजीपीटी की प्रतिस्पर्धी प्रतिक्रिया के रूप में पेश किया गया था। इसे PaLM बड़े भाषा मॉडल पर प्रशिक्षित किया गया है। मध्ययात्रा: सैन फ्रांसिस्को स्थित शोध प्रयोगशाला मिडजर्नी इंक द्वारा विकसित, मिडजर्नी DALL-E 2 के समान, दृश्य सामग्री का उत्पादन करने के लिए पाठ संकेतों और संदर्भ की व्याख्या करता है। GitHub Copilot: GitHub और OpenAI द्वारा बनाया गया एक AI-संचालित कोडिंग टूल, GitHub Copilot उपयोगकर्ताओं के लिए कोड पूर्ण करने का सुझाव देता है विजुअल स्टूडियो और जेटब्रेन जैसे विकास परिवेशों का। xAI: ओपनएआई को वित्त पोषित करने के बाद, एलोन मस्क इससे अलग हो गए और इस एआई अनुसंधान परियोजना की घोषणा की। देखना: यहां बताया गया है कि सिस्को वेबएक्स पर चैट-जीपीटी अनुभव कैसे ला रहा है

जेनरेटिव एआई मॉडल के प्रकार कई प्रकार के जेनरेटिव एआई मॉडल हैं, प्रत्येक को विशिष्ट चुनौतियों और अनुप्रयोगों को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इन जेनरेटिव एआई मॉडल को मोटे तौर पर निम्नलिखित प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है।

ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडल ये मॉडल, जैसे ओपनएआई के चैटजीपीटी और जीपीटी-3.5, तंत्रिका नेटवर्क हैं प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किया गया। उन्हें अनुक्रमिक डेटा – जैसे शब्द और वाक्य – के बीच संबंधों को सीखने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे वे पाठ-निर्माण कार्यों के लिए उपयोगी हो जाते हैं।

जनरेटिव प्रतिकूल नेटवर्क GAN दो तंत्रिका नेटवर्क, एक जनरेटर और एक विवेचक से बने होते हैं, जो प्रतिस्पर्धी या प्रतिकूल क्षमता में काम करते हैं। जनरेटर डेटा बनाता है, जबकि विवेचक उक्त डेटा की गुणवत्ता और प्रामाणिकता का मूल्यांकन करता है। समय के साथ, दोनों नेटवर्क अपनी भूमिकाओं में बेहतर हो जाते हैं, जिससे अधिक यथार्थवादी आउटपुट प्राप्त होते हैं।

वैरिएशनल ऑटोएनकोडर वीएई सामग्री उत्पन्न करने के लिए एक एनकोडर और एक डिकोडर का उपयोग करते हैं। एनकोडर इनपुट डेटा, जैसे चित्र या पाठ लेता है, और इसे अधिक कॉम्पैक्ट रूप में सरल बनाता है। डिकोडर इस एन्कोडेड डेटा को लेता है और इसे कुछ नए में पुनर्गठित करता है जो मूल इनपुट जैसा दिखता है।

मल्टीमॉडल मॉडल मल्टीमॉडल मॉडल टेक्स्ट सहित कई प्रकार के इनपुट डेटा को प्रोसेस कर सकते हैं , ऑडियो और छवियाँ; वे अधिक परिष्कृत आउटपुट बनाने के लिए विभिन्न तौर-तरीकों को जोड़ते हैं। उदाहरणों में DALL-E 2 और OpenAI का GPT-4 शामिल हैं, जो छवि और टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करने में भी सक्षम है।

जनरेटिव एआई के लाभ जेनरेटिव एआई द्वारा प्रस्तावित सबसे आकर्षक लाभ दक्षता है, इसमें यह व्यवसायों को विशिष्ट कार्यों को स्वचालित करने और अधिक महत्वपूर्ण रणनीतिक उद्देश्यों पर अपना समय, ऊर्जा और संसाधनों को केंद्रित करने में सक्षम बना सकता है। इसके परिणामस्वरूप अक्सर श्रम लागत कम होती है और परिचालन दक्षता में वृद्धि होती है।

जेनरेटिव एआई व्यवसायों और उद्यमियों को अतिरिक्त लाभ प्रदान कर सकता है, जिनमें शामिल हैं:

विपणन सामग्री को आसानी से अनुकूलित या वैयक्तिकृत करना। नए विचार, डिज़ाइन या सामग्री उत्पन्न करना। कंप्यूटर कोड लिखना, जांचना और अनुकूलित करना। निबंधों या लेखों के लिए टेम्पलेट तैयार करना। चैटबॉट्स और वर्चुअल असिस्टेंट के साथ ग्राहक सहायता बढ़ाना। मशीन लर्निंग मॉडल के लिए डेटा संवर्धन की सुविधा। निर्णय लेने में सुधार के लिए डेटा का विश्लेषण करना . अनुसंधान और विकास प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करना। देखना: भर्तीकर्ता जेनरेटिव एआई को लेकर क्यों उत्साहित हैं (टेकरिपब्लिक)

जेनरेटिव एआई के उपयोग के मामले जेनरेटिव एआई अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में होने के बावजूद, प्रौद्योगिकी ने पहले से ही विभिन्न अनुप्रयोगों और उद्योगों में एक मजबूत पकड़ बना ली है।

सामग्री निर्माण में, उदाहरण के लिए, जेनरेटिव एआई टेक्स्ट, चित्र और यहां तक ​​कि संगीत का उत्पादन कर सकता है, विपणक, पत्रकारों और कलाकारों को उनकी रचनात्मक प्रक्रियाओं में सहायता कर सकता है। ग्राहक सहायता में, एआई-संचालित चैटबॉट और आभासी सहायक अधिक व्यक्तिगत सहायता प्रदान कर सकते हैं और ग्राहक सेवा एजेंटों पर बोझ कम करते हुए प्रतिक्रिया समय कम कर सकते हैं।

देखना: हाइब्रिड कार्य को बेहतर बनाने के लिए ग्रामरली जेनेरिक एआई का उपयोग कैसे कर रही है (टेकरिपब्लिक)

जेनरेटिव एआई के अन्य उपयोगों में शामिल हैं:

स्वास्थ्य सेवा: नवीन की खोज में तेजी लाने के लिए चिकित्सा में जेनरेटिव एआई का उपयोग किया जाता है औषधियाँ, अनुसंधान में समय और धन की बचत। विपणन: विज्ञापनदाता व्यक्तिगत अभियान तैयार करने और उपभोक्ताओं की प्राथमिकताओं के अनुसार सामग्री को अनुकूलित करने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करते हैं। शिक्षा: कुछ शिक्षक अनुकूलित शिक्षण सामग्री और मूल्यांकन विकसित करने के लिए जेनरेटिव एआई मॉडल का उपयोग करते हैं जो छात्रों की व्यक्तिगत सीखने की शैलियों को पूरा करते हैं। वित्त: वित्तीय विश्लेषक बाजार के पैटर्न की जांच करने और शेयर बाजार के रुझान की भविष्यवाणी करने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करते हैं। पर्यावरण: जलवायु वैज्ञानिक मौसम के पैटर्न की भविष्यवाणी करने और जलवायु के प्रभावों का अनुकरण करने के लिए जेनेरिक एआई मॉडल का उपयोग करते हैं परिवर्तन। जेनेरेटिव एआई के खतरे और सीमाएं यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि जेनेरेटिव एआई अनेक प्रस्तुत करता है जिन मुद्दों पर ध्यान देने की आवश्यकता है। एक बड़ी चिंता इसकी गलत सूचना या दुर्भावनापूर्ण या संवेदनशील सामग्री फैलाने की क्षमता है, जो लोगों और व्यवसायों को गहरा नुकसान पहुंचा सकती है – और संभावित रूप से राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए खतरा पैदा कर सकती है।

ये जोखिम नीति निर्माताओं से बच नहीं पाए हैं। अप्रैल 05 में, यूरोपीय संघ ने जेनरेटिव एआई के लिए नए कॉपीराइट नियमों का प्रस्ताव रखा जिसके लिए कंपनियों की आवश्यकता होगी इन उपकरणों को विकसित करने के लिए उपयोग की गई किसी भी कॉपीराइट सामग्री का खुलासा करना। आशा है कि ऐसे नियम एआई विकास में पारदर्शिता और नैतिकता को प्रोत्साहित करेंगे, जबकि बौद्धिक संपदा के किसी भी दुरुपयोग या उल्लंघन को कम करेंगे। इससे उन सामग्री रचनाकारों को कुछ सुरक्षा भी मिलनी चाहिए जिनके काम की जेनेरेटिव एआई टूल्स द्वारा अनजाने में नकल की जा सकती है या चोरी की जा सकती है।

जेनेरेटिव एआई द्वारा कार्यों का स्वचालन कार्यबल को भी प्रभावित कर सकता है और नौकरी के विस्थापन में योगदान दे सकता है, जिससे प्रभावित कर्मचारियों को फिर से कुशल या उन्नत कौशल की आवश्यकता होगी। इसके अतिरिक्त, जेनरेटिव एआई मॉडल अनजाने में प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को सीख और बढ़ा सकते हैं, जिससे समस्याग्रस्त आउटपुट सामने आते हैं जो रूढ़िवादिता और हानिकारक विचारधाराओं को कायम रखते हैं।

चैटजीपीटी, बिंग एआई और गूगल बार्ड अपने लॉन्च के बाद से गलत या हानिकारक आउटपुट देने के लिए विवादों में रहे हैं, और इन चिंताओं को जेनेरिक एआई विकसित होने के साथ संबोधित किया जाना चाहिए, विशेष रूप से एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले स्रोतों की जांच करने की कठिनाई को देखते हुए।

देखना: व्यवसायी नेताओं का मानना ​​है कि जेनेरिक एआई के लाभ जोखिमों से कहीं अधिक हैं (टेकरिपब्लिक)

जनरेटिव एआई बनाम सामान्य एआई जेनरेटिव एआई और सामान्य एआई कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विभिन्न पहलुओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। जेनरेटिव एआई मौजूदा डेटा के आधार पर नई सामग्री या विचार बनाने पर केंद्रित है। इसमें विशिष्ट अनुप्रयोग हैं और यह एआई का एक उपसमूह है जो विशेष कार्यों को हल करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है।

सामान्य एआई, जिसे कृत्रिम सामान्य बुद्धि के रूप में भी जाना जाता है, मोटे तौर पर संदर्भित करता है एआई सिस्टम की अवधारणा जिसमें मानव जैसी बुद्धि होती है। सामान्य एआई अभी भी विज्ञान कथा का सामान है; यह एआई विकास के एक कल्पित भविष्य के चरण का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें कंप्यूटर सोचने, तर्क करने और स्वायत्त रूप से कार्य करने में सक्षम हैं।

क्या जेनरेटिव एआई भविष्य है? यह इस पर निर्भर करता है कि आप कौन हैं पूछें, लेकिन कई विशेषज्ञों का मानना ​​है कि विभिन्न उद्योगों के भविष्य में जेनेरिक एआई की महत्वपूर्ण भूमिका है। जेनेरिक एआई की क्षमताएं सामग्री निर्माण, सॉफ्टवेयर विकास और स्वास्थ्य देखभाल जैसे क्षेत्रों में पहले से ही मूल्यवान साबित हुई हैं, और जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती जा रही है, वैसे-वैसे इसके अनुप्रयोग और उपयोग के मामले भी विकसित होंगे।

उसने कहा, जेनेरिक एआई का भविष्य इसके द्वारा प्रस्तुत संभावित जोखिमों को संबोधित करने से जुड़ा हुआ है। यह सुनिश्चित करना कि एआई का उपयोग पूर्वाग्रहों को कम करके नैतिक रूप से किया जाए, पारदर्शिता और जवाबदेही को बढ़ाया जाए और प्रौद्योगिकी की प्रगति के साथ डेटा प्रशासन को बनाए रखा जाए, यह महत्वपूर्ण होगा। साथ ही, कार्यबल पर किसी भी संभावित नकारात्मक परिणाम को कम करते हुए जेनेरिक एआई के लाभों को अधिकतम करने के लिए स्वचालन और मानव भागीदारी के बीच संतुलन बनाना महत्वपूर्ण होगा।

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