ओपनएआई का चैटजीपीटी कई लोगों को उन क्रांतिकारी बदलावों का अनुभव करने का अवसर देता है जो एआई हमारे जीवन में ला रहा है। यह उभरती हुई तकनीक आगे भी बढ़ती रहेगी और सभी उद्योगों पर इसका व्यापक प्रभाव पड़ेगा, जिससे हमारे जीवन में कई बदलाव आएंगे।
दक्षिण कोरिया में "एआई युग में अस्तित्व और विकास की रणनीतियाँ" विषय पर आयोजित एक मंच पर बोलते हुए, मैट मैकडेविट ने कहा कि जनरेटिव एआई में 4.4 ट्रिलियन डॉलर तक की आर्थिक क्षमता है, जिसमें वे चीज़ें शामिल नहीं हैं जो इस समय अप्रत्याशित और अदृश्य हैं। यह तकनीक उन्नत तकनीक से लेकर विनिर्माण, ऊर्जा, शिक्षा और खुदरा क्षेत्र तक, कई क्षेत्रों में व्यवसायों को बढ़ावा देगी।
कोरिया टाइम्स द्वारा मैकिन्जी एंड कंपनी के सहयोग से आयोजित इस फोरम में इस बात पर ध्यान केंद्रित किया गया कि क्यों एआई अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है, प्रौद्योगिकी का लाभ कैसे उठाया जाए, तथा कोरिया की एआई क्षमताओं को बेहतर बनाने के लिए क्या किया जाना चाहिए।
मंच पर, एआई क्षेत्र के प्रमुख हस्तियों और नीति निर्माताओं ने उद्योग पर एआई के प्रभाव पर चर्चा की और बताया कि कैसे प्रौद्योगिकी का दुरुपयोग किए बिना सकारात्मक उपयोग किया जा सकता है।
अपने भाषण में मैकिन्से पार्टनर ने कहा कि पिछले कुछ महीनों में जनरेटिव एआई की धारणा में महत्वपूर्ण बदलाव हुए हैं, जब से ओपनएआई ने पिछले नवंबर में चैटजीपीटी का संस्करण 3.5 जारी किया था।
संस्करण 3.5 के रिलीज़ होने से पहले, जनरेटिव एआई क्या है और क्या यह व्यावहारिक है, इस बारे में कई सवाल थे। हालाँकि, अब यह चर्चा करने का समय है कि इस तकनीक को विभिन्न उद्योगों में कैसे लागू और इस्तेमाल किया जा सकता है, जैसे कि हमें जनरेटिव एआई के साथ कहाँ और कैसे शुरुआत करनी चाहिए।
उन्होंने कहा, "कुछ महीने पहले ही लोग पूछ रहे थे कि जनरेटिव एआई क्या है? क्या यह सब दिखावा है? या यह सब सच है? जैसा कि आप देख सकते हैं, इसका इस्तेमाल लोगों के लिए भाषण लिखने में किया जा सकता है और यह मूल रूप से इंसान जैसा लगता है।"
उन्होंने वैश्विक कंपनियों द्वारा अपने-अपने तरीकों से जनरेटिव एआई विकसित करने और उसका उपयोग करने के प्रयासों की ओर भी इशारा किया। विशेषज्ञ ने बताया, "उदाहरण के लिए, मॉर्गन स्टेनली वैश्विक स्तर पर अपने एसेट मैनेजरों को उनके काम में मदद करने के लिए एआई का उपयोग कर रही है।"
जीवन विज्ञान के क्षेत्र में, इंसिलिको मेडिसिन ने 80% से अधिक सटीकता के साथ नैदानिक परीक्षण की सफलता दर की भविष्यवाणी करने के लिए एक जनरेटिव एआई मॉडल विकसित किया है, जबकि एस्ट्राजेनेका नए अणुओं के निर्माण में मदद करने के लिए जैव रसायन और डिजिटल पैथोलॉजी इमेजिंग पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करके दवा की खोज में तेजी ला रहा है।
कंप्यूटर सॉफ्टवेयर के क्षेत्र में, एडोब ने अपने फोटो और वीडियो एडिटिंग प्लेटफॉर्म को सशक्त बनाने के लिए एक जनरेटिव एआई टूलकिट विकसित किया है। नेवर ने कोरिया के लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) और अपने जनरेटिव एआई-आधारित सर्च इंजन क्यू का उपयोग करते हुए हाइपरक्लोवा एक्स भी लॉन्च किया है।
"हमने कोरिया में इसके उदाहरण देखे हैं। हाइपरक्लोवा एक्स का कोरियाई भाषा पर ध्यान केंद्रित करना कोरियाई एलएलएम मॉडल को और अधिक कुशल बनाता है," मैकडेविट ने टिप्पणी की।
संगठनों को एआई का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए अपनी स्थिति को समझने की आवश्यकता है
वह चार 'सी' के संदर्भ में एआई के मूल्य को परिभाषित करते हैं - संक्षिप्तता, सारांशीकरण और अंतर्दृष्टि निकालना; कोडिंग, व्याख्या करना और कोड उत्पन्न करना; रचनात्मक सामग्री, पाठ, चित्र और अधिक उत्पन्न करना; ग्राहक जुड़ाव, चैट के माध्यम से ग्राहक देखभाल और ग्राहक जुड़ाव और डेटा संग्रह में चैटबॉट के उपयोग का विस्तार करना।
जनरेटिव एआई का उपयोग करने और उसमें निवेश करने के इच्छुक संगठनों को सलाह देते हुए मैकडेविट ने सुझाव दिया कि उन्हें यह पहचान कर शुरुआत करनी चाहिए कि वे लेने वाले हैं, आकार देने वाले हैं या बनाने वाले हैं।
उनके अनुसार, टेकर वह कंपनी है जो बिना किसी अनुकूलन के अपने वर्कफ़्लो में मौजूदा जनरेटिव एआई को लागू करती है। शेपर अपने स्वामित्व वाले डेटा और अंतर्दृष्टि का उपयोग जनरेटिव एआई को अपनी संगठनात्मक और व्यावसायिक आवश्यकताओं के अनुरूप ढालने के लिए करता है। इस बीच, एक निर्माता अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप एक बिल्कुल नया मॉडल विकसित करता है। गूगल, अमेज़न और उबर ऐसे विशिष्ट निर्माता हैं जो एलएलएम और जनरेटिव एआई में निवेश कर रहे हैं।
मैकडेविट कहते हैं कि जिन संगठनों के साथ वे काम करते हैं, उनमें से ज़्यादातर निर्माता नहीं होंगे। वे कम से कम लेने वाले तो हैं और इस बात पर विचार कर रहे हैं कि कैसे आकार देने वाले बनें। इसके अलावा, संगठनों को इस बात पर विचार करना चाहिए कि किस तरह का जनरेटिव एआई होना चाहिए, न कि यह कि अपनी बुनियादी प्रतिस्पर्धात्मकता को बेहतर बनाने के लिए डेटा आर्किटेक्चर क्या होना चाहिए।
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