एआई पर उद्योग का प्रभाव प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार दे रहा है—बेहतर और बुरे के लिए

की अपार संभावनाएं AI भविष्य को नया रूप देने के लिए हाल के वर्षों में उद्योग से बड़े पैमाने पर निवेश देखा गया है। लेकिन शोधकर्ताओं का कहना है कि इस उभरती हुई तकनीक को सशक्त बनाने वाले बुनियादी शोध में निजी कंपनियों के बढ़ते प्रभाव के गंभीर प्रभाव हो सकते हैं।

सवाल यह है कि क्या मशीनें जानवरों और मनुष्यों में देखी जाने वाली बुद्धिमत्ता को दोहरा सकती हैं, यह लगभग उतना ही पुराना है जितना कि स्वयं कंप्यूटर विज्ञान का क्षेत्र। अनुसंधान की इस पंक्ति के साथ उद्योग के जुड़ाव में दशकों से उतार-चढ़ाव आया है, lएआई सर्दियों की एक श्रृंखला की ओर बढ़ रहा है क्योंकि निवेश प्रवाहित हुआ है और फिर प्रौद्योगिकी के रूप में फिर से वापस आ गया है तक जीने में असफल रहा उम्मीदों.

हालांकि, पिछले दशक के मोड़ पर गहरी शिक्षा के आगमन के परिणामस्वरूप, निजी कंपनियों से ब्याज और निवेश के सबसे निरंतर दौरों में से एक हुआ है। यह अब होने लगा है कुछ सही मायने में गेम-चेंजिंग एआई उत्पाद प्राप्त करें, लेकिन ए में नया विश्लेषण विज्ञान दिखाता है कि यह उद्योग को भी प्रभावित कर रहा हैcreasingएआई अनुसंधान में प्रमुख स्थान।

लेखकों का कहना है कि यह एक दोधारी तलवार है. उद्योग अपने साथ पैसा, कंप्यूटिंग संसाधन, और बड़ी मात्रा में डेटा लाता है जिसमें टर्बो-चार्ज प्रगति होती है, लेकिन यह उन क्षेत्रों पर भी ध्यान केंद्रित कर रहा है जो निजी कंपनियों के लिए सबसे बड़ी क्षमता या मानवता के लाभ के बजाय रुचि रखते हैं।

"उद्योग के व्यावसायिक उद्देश्य उन्हें उन विषयों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रेरित करते हैं जो लाभ-उन्मुख हैं। अक्सर ऐसे प्रोत्साहन जनहित के अनुरूप परिणाम देते हैं, लेकिन हमेशा नहीं," लेखक लिखते हैं। "यद्यपि इन उद्योग निवेशों से उपभोक्ताओं को लाभ होगा, साथ में अनुसंधान प्रभुत्व दुनिया भर के नीति-निर्माताओं के लिए चिंता का विषय होना चाहिए क्योंकि इसका मतलब है कि महत्वपूर्ण एआई उपकरणों के लिए सार्वजनिक हित विकल्प तेजी से दुर्लभ हो सकते हैं।"

लेखक बताते हैं कि हाल के वर्षों में एआई अनुसंधान में उद्योग के पदचिह्न में नाटकीय रूप से वृद्धि हुई है। 2000 में, प्रमुख एआई सम्मेलनों में केवल 22 प्रतिशत प्रस्तुतियों में निजी कंपनियों के एक या एक से अधिक सह-लेखक शामिल थे, लेकिन 2020 तक यह 38 प्रतिशत तक पहुंच गया था। लेकिन प्रभाव सबसे स्पष्ट रूप से क्षेत्र के किनारे पर महसूस किया जाता है।

गहरी शिक्षा में प्रगति काफी हद तक बड़े मॉडलों के विकास से प्रेरित हुई है। 2010 में, सबसे बड़े एआई मॉडल में उद्योग का हिस्सा केवल 11 प्रतिशत था, लेकिन 2021 तक यह 96 प्रतिशत तक पहुंच गया था। यह छवि पहचान और भाषा मॉडलिंग जैसे क्षेत्रों में प्रमुख बेंचमार्क पर बढ़ते प्रभुत्व के साथ मेल खाता है, जहां प्रमुख मॉडल में उद्योग की भागीदारी 62 में 2017 प्रतिशत से बढ़कर 91 में 2020 प्रतिशत हो गई है।

इस बदलाव का एक प्रमुख चालक सार्वजनिक निकायों की तुलना में निजी क्षेत्र का बहुत बड़ा निवेश है। रक्षा खर्च को छोड़कर, अमेरिकी सरकार ने 1.5 में एआई पर खर्च करने के लिए 2021 बिलियन डॉलर आवंटित किए, जबकि उस वर्ष दुनिया भर में उद्योग द्वारा खर्च किए गए 340 बिलियन डॉलर की तुलना में।

वह अतिरिक्त धन कंप्यूटिंग शक्ति और डेटा एक्सेस- और सर्वश्रेष्ठ प्रतिभा को आकर्षित करने की क्षमता दोनों के मामले में कहीं बेहतर संसाधनों का अनुवाद करता है। एआई मॉडल का आकार उपलब्ध डेटा और कंप्यूटिंग संसाधनों की मात्रा के साथ दृढ़ता से सहसंबद्ध है, और 2021 में उद्योग मॉडल औसतन शैक्षणिक मॉडल की तुलना में 29 गुना बड़े थे।

और जबकि 2004 में केवल 21 प्रतिशत कंप्यूटर साइंस पीएचडी, जिन्होंने एआई में विशेषज्ञता हासिल की थी, उद्योग में गए, 2020 तक यह बढ़कर लगभग 70 प्रतिशत हो गया था। निजी कंपनियों द्वारा एआई विशेषज्ञों को विश्वविद्यालय से दूर रखने की दर भी 2006 के बाद से आठ गुना बढ़ गई है।

लेखक OpenAI को बढ़ती कठिनाई के मार्कर के रूप में इंगित करते हैंy निजी क्षेत्र के वित्तीय संसाधनों के बिना अत्याधुनिक एआई अनुसंधान करना। 2019 में, कंपनी ने "कंप्यूटर और प्रतिभा में हमारे निवेश को तेजी से बढ़ाने" के लिए एक गैर-लाभकारी संगठन से "कैप्ड फॉर प्रॉफिट ऑर्गनाइजेशन" में बदल दिया, कंपनी ने उस समय कहा।

लेखकों ने नोट किया कि इस अतिरिक्त निवेश के अपने भत्ते हैं। इसने एआई तकनीक को प्रयोगशाला से बाहर और रोजमर्रा के उत्पादों में लाने में मदद की है जो लोगों के जीवन को बेहतर बना सकते हैं। इसने उद्योग और शिक्षा जगत द्वारा समान रूप से उपयोग किए जाने वाले मूल्यवान उपकरणों के एक मेजबान के विकास का नेतृत्व किया है, जैसे कि TensorFlow और PyTorch जैसे सॉफ्टवेयर पैकेज और AI वर्कलोड के अनुरूप तेजी से शक्तिशाली कंप्यूटर चिप्स।

लेकिन यह अपने प्रायोजकों के लिए संभावित व्यावसायिक लाभ वाले क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए एआई अनुसंधान को भी आगे बढ़ा रहा है, और महत्वपूर्ण रूप से, डेटा-भूखे और कम्प्यूटेशनल-महंगे एआई दृष्टिकोण जो बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों की तरह की चीजों के साथ पहले से ही अच्छे हैं। जैसा कि उद्योग तेजी से एआई अनुसंधान की दिशा निर्धारित करता है, इससे एआई और अन्य सामाजिक रूप से लाभकारी अनुप्रयोगों के लिए प्रतिस्पर्धी दृष्टिकोणों की उपेक्षा हो सकती है, जिसमें कोई स्पष्ट लाभ नहीं है।

"यह देखते हुए कि व्यापक रूप से एआई उपकरण पूरे समाज में कैसे लागू किए जा सकते हैं, ऐसी स्थिति प्रौद्योगिकी फर्मों की एक छोटी संख्या को समाज की दिशा में भारी मात्रा में शक्ति प्रदान करेगी, ”लेखक नोट करते हैं।

लेखकों का कहना है कि निजी और सार्वजनिक क्षेत्र के बीच की खाई को कैसे पाटा जा सकता है, इसके लिए मॉडल हैं। अमेरिका ने सार्वजनिक अनुसंधान क्लाउड और सार्वजनिक डेटासेट से बने राष्ट्रीय एआई अनुसंधान संसाधन के निर्माण का प्रस्ताव दिया है। चीन ने हाल ही में "राष्ट्रीय कंप्यूटिंग पावर नेटवर्क सिस्टम" को मंजूरी दी है। Aकनाडा का एडवांस्ड रिसर्च कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म करीब एक दशक से चल रहा है।

लेकिन नीति निर्माताओं के हस्तक्षेप के बिना, लेखकों का कहना है कि शिक्षाविद उद्योग के मॉडल की ठीक से व्याख्या और आलोचना करने या सार्वजनिक हित के विकल्पों की पेशकश करने में असमर्थ होंगे। यह सुनिश्चित करना कि उनके पास एआई अनुसंधान की सीमा को आकार देना जारी रखने की क्षमता है, दुनिया भर की सरकारों के लिए एक प्रमुख प्राथमिकता होनी चाहिए।

छवि क्रेडिट: Deepmind / Unsplash 

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• स्रोत: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/