प्रतीकात्मक तस्वीर
पिछले तीन वर्षों में आर्टिफिशल इंटेलिजेंस (एआई) से जुड़ा कारोबार तकनीकी क्षेत्र पर हावी हो गया है। दक्षिण कोरिया के शेयर बाजार के उतार-चढ़ाव से पता चलता है कि इसने वित्तीय प्रवाह को भी काफी हद तक बदल दिया है। पिछले वर्ष अमेरिका में आर्थिक वृद्धि का लगभग पूरा हिस्सा एआई के बुनियादी ढांचे में निवेश से आया। वे विशाल कंपनियां, जिनकी वर्षों से इस बात के लिए आलोचना की जाती रही थी कि वे बहुत अधिक नकदी बचाकर रखती हैं, अब बेतहाशा खर्च कर रही हैं।
यह सब इस धारणा पर आधारित है कि एआई मानव के काम करने, कमाने और जीने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाएगी। फिर भी, ऐसे समय की कल्पना करना असंभव है जब किसी तकनीक का वादा, जैसा कि उसके समर्थकों द्वारा बताया गया है, लोगों के वास्तविक अनुभव से इतना अलग रहा हो। हम लगातार सुनते आ रहे हैं कि एआई मानव जीवन के हर पहलू को बदलने के करीब है, फिर भी अधिकांश लोगों के लिए यह सीमित सुविधाओं और छिपे हुए एल्गोरिदम का एक संग्रह मात्र है।
कुछ विशिष्ट और सीमित क्षेत्रों में, इस तकनीक की क्षमता पूरी तरह से सामने आ रही है। बुनियादी कोडिंग कार्यों को अब पूरी तरह से स्वचालित किया जा सकता है। ऐसा लगता है कि अब आपको कोई प्रोग्रामिंग भाषा जानने की आवश्यकता नहीं है, उदाहरण के लिए, आप स्वयं ही एक साधारण ऐप बना सकते हैं। लेकिन, सच कहें तो, कितने लोगों को ऐप बनाने की आवश्यकता होती है?
अधिकांश उपयोगकर्ता वास्तव में एआई को या तो तेजी से अनुपयोगी होते जा रहे सर्च इंजनों के विकल्प के रूप में देखते हैं, या फिर, जो लोग इस तकनीक से गहराई से जुड़े हुए हैं, वे इसे एक आभासी साथी के रूप में देखते हैं। यह सच है कि बाद वाला पहलू कुछ लोगों के लिए चिंताजनक रूप ले चुका है, लेकिन यह अभी तक ऐसी बीमारी नहीं है जो पूरे समाज को प्रभावित कर रही हो।
इस बीच, समर्थकों के अनुसार, पिछले छह महीनों में एआई ने अभूतपूर्व प्रगति की है। ‘एजेंट’ का विकास, जो आभासी दुनिया या आपके डेस्कटॉप पर चल सकते हैं, और माना जाता है कि वे आपके स्थान पर अधिक जटिल और परस्पर जुड़े कार्यों को अंजाम देते हैं, ऐसी ही एक प्रगति है। कंप्यूटरों द्वारा कंप्यूटरों का उपयोग इस क्षेत्र में एक बड़ा कदम है, लेकिन इसने हममें से अधिकांश के एआई के उपयोग के तरीके में शायद ही कोई बदलाव किया है, जो 2003 से लगभग अपरिवर्तित है। एक मॉडल काफी अधिक शक्तिशाली हो सकता है, जिसमें कहीं अधिक सेमीकंडक्टर, ऊर्जा, जल और अन्य संसाधनों का उपयोग होता है, फिर भी अधिकांश लोगों के लिए उपयोगकर्ता के अनुभव में कोई खास बदलाव नहीं आता है।
उदाहरण के लिए, एजेंटिक एआई से व्यक्तिगत डिजिटल सहायकों को संभव बनाने की उम्मीद थी। सैद्धांतिक रूप से यह आपके इनबॉक्स और आपके जीवन को व्यवस्थित करने, आपके कार्यों पर नजर रखने और आपके डिजिटल कामों को पूरा करने में सक्षम होना चाहिए। लेकिन, जिन कंपनियों ने इस टूल के लिए भुगतान किया है, उनमें भी यह स्पष्ट हो गया है कि उनके बहुत कम कर्मचारी इन सबसे उन्नत सुविधाओं का उपयोग करते हैं। प्राइसवाटरहाउसकूपर्स द्वारा किए गए नवीनतम वैश्विक कार्यबल सर्वेक्षण के अनुसार, केवल 14 फीसदी कर्मचारी जेनरेटिव एआई का दैनिक उपयोग कर रहे थे, और केवल 6 फीसदी एजेंटिक संस्करण का उपयोग कर रहे थे।
कई उपयोगकर्ता-केंद्रित क्षेत्रों में, एआई अभी तक अपनी अपेक्षित क्षमता के अनुरूप प्रदर्शन नहीं कर रही है। स्वचालित कारें अभी सर्वव्यापी नहीं हैं। चिकित्सा के क्षेत्र में किसी भी विशिष्ट नैदानिक गतिविधि के लिए इसका उपयोग काफी कम रहा है। इसने अभी तक कक्षाओं या दूरस्थ शिक्षण में भी अपनी जगह नहीं बनाई है।
इनमें से कुछ क्षेत्रों में, बेशक यह पर्दे के पीछे रहकर सामने से कहीं बेहतर काम कर रही है। चिकित्सा के क्षेत्र में इसने दवा खोज में जबरदस्त सुधार किया है। शिक्षा जगत के उच्चतम स्तर पर, इसने गणित की उन समस्याओं को हल करना शुरू कर दिया है जिन्होंने वर्षों से दुनिया के महानतम विद्वानों को उलझा रखा था। यूट्यूब और स्पॉटिफाई घटिया गुणवत्ता वाली एआई-जनित सामग्री से भरे पड़े हैं, जो वास्तविक रचनाकारों के लिए खतरा बन रही है। शुरुआती प्रौद्योगिकियों के मुकाबले एआई ने अधिक वादे किए हैं और कम परिणाम दिए हैं।
इसके समर्थकों का यह अनुमान शायद अभी भी सही हो कि दीर्घकाल में इसका परिवर्तनकारी प्रभाव पड़ेगा। लेकिन हम अभी उस मुकाम तक नहीं पहुंचे हैं। क्या यह पूरी तरह से अनुमानित नहीं है कि कोडर्स की एक संकीर्ण दुनिया द्वारा विकसित और उनके लिए बनाई गई एक तकनीक ने उनकी दुनिया को तो बदल दिया है, लेकिन हम सभी जिस दुनिया में रहते हैं, उसमें इसे अपनाने में संघर्ष करना पड़ रहा है? यह स्पष्ट है कि असली मुश्किल काम एल्गोरिद्म विकसित करना नहीं है। निर्णायक बात यह होगी कि इन्हें कितनी कुशलता से लागू और प्रसारित किया जाता है, और मुझे नहीं लगता कि इसके लिए बड़ी तकनीकी कंपनियों के पास कोई समाधान या तरीका है।