जेनरेटिव AI को आपके लिए समझना इसलिए भी ज़रूरी है क्योंकि यह वर्तमान और भविष्य दोनों की ज़रूरत बनता जा रहा है। हम चाहे जॉब्स की बात करें या किसी भी व्यवसाय की जेनरेटिव AI किसी न किसी रूप में हर जगह मौजूद है इसलिए इसको हम जितना समझेंगे उतना ही हमारे लिए फायदेमंद साबित हो सकता है। 

जेनरेटिव AI एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशल इंटेलिजेंस) है जो टेक्स्ट, चित्र और कोड जैसा नया  कॉन्टेंट बना सकती है। यह मौजूदा कॉन्टेंट के बड़े डेटासेट से सीखकर और फिर उस ज्ञान का उपयोग करके नई कॉन्टेंट उत्पन्न करने के लिए उपयोग किया जा रहा है जो उस डेटा के समान है जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया है।

 

जेनरेटिव AI क्या है?

जेनरेटिव AI उन मॉडलों या एल्गोरिदम को संदर्भित करता है जो बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किए गए डेटा से बिल्कुल नया आउटपुट बनाते हैं, जैसे टेक्स्ट, फोटो, वीडियो, कोड, डेटा या 3 डी रेंडरिंग। मॉडल उस डेटा का संदर्भ लेकर नई कॉन्टेंट ‘उत्पन्न’ करते हैं जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया गया है, और नई भविष्यवाणियां करते हैं।

जेनरेटिव AI का उद्देश्य AI के अन्य रूपों के विपरीत कॉन्टेंट बनाना है, जिसका उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे डेटा का विश्लेषण करना या सेल्फ-ड्राइविंग कार को नियंत्रित करने में मदद करना।

जेनरेटिव AI तेजी से लोकप्रिय हो रहा है क्योंकि इसमें संभावित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला है, जिनमें शामिल हैं:

नया रचनात्मक कॉन्टेंट बनाना: जनरेटिव AI का उपयोग कला, संगीत और साहित्य जैसे कई अन्य के नए और मूल कार्यों को बनाने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, leonardo.ai, DALL-E 2 एक जेनरेटिव AI मॉडल है जो टेक्स्ट विवरण से रीयलिस्टिक इमेजेस बना सकता है। heygen से आप कई भाषाओँ में वीडियो बनवा सकते हैं जो शायद किसी ग्राफ़िक डिज़ाइनर या वीडियो एडिटर के लिए टाइम टेकिंग या मुश्किल हो सकता है ऐसी इमेजेस और वीडियो जनरेटिव AI की मदद से कुछ सेकण्ड्स या मिनट्स में बनाई जा सकती हैं।  

स्वचालित कार्य: जेनरेटिव AI का उपयोग उन कार्यों को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है जो वर्तमान में मनुष्यों द्वारा किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, GitHub Copilot एक जेनरेटिव AI टूल है जो प्रोग्रामर को कोड लिखने में मदद कर सकता है। जिसके लिए शायद किसी प्रोग्रामर को न जाने कितने घंटे लगाने पड़ सकते हैं। 

मशीन लर्निंग मॉडल की सटीकता में सुधार: जेनरेटिव AI का उपयोग सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है, जिसका उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। इससे मॉडलों की सटीकता में सुधार करने में मदद मिल सकती है, खासकर जब वास्तविक दुनिया का सीमित डेटा उपलब्ध हो।

थोड़ा और अच्छे से समझने के लिए यहां कुछ विशिष्ट उदाहरण दिए गए हैं कि आज जेनेरिक AI का उपयोग कैसे किया जा रहा है:

मार्केटिंग: पर्सनलाइज्ड मार्केटिंग अभियान और कॉन्टेंट बनाने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स जैसे अन्य कई OTT प्लेटफॉर्म्स अपनी फिल्मों और टीवी शो के लिए वैयक्तिकृत थंबनेल बनाने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग कर रहे हैं। साथ ही अगर और सरल उदाहरण से समझें तो youtube पर आप जिन वीडियो की इमेज को देख कर क्लिक करते हैं उनमें से कई थंबनेल जेनरेटिव AI की मदद से ही बनाये जा रहे हैं। यहाँ तक की कई youtube वीडियो चैनल्स तो AI वीडियोस बना कर ही अच्छा पैसा कमा रहे हैं। 

कस्टमर सर्विस: जेनेरेटिव AI का उपयोग कई कंपनियां अपने कस्टमर्स को अधिक सुविधा और 24×7 उनसे कनेक्ट रहने के लिए चैटबॉट बनाने के लिए कर रही हैं जो ग्राहकों को हर वक़्त सहायता प्रदान करने में सक्षम हों। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन अपने एलेक्सा वर्चुअल असिस्टेंट को पावर देने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग करता है। एक और उदाहरण भारत गैस का ले लीजिये जो अपने whatsapp चैटबॉट से सिलेंडर बुकिंग और पेमेंट्स जैसे मुश्किल भरे काम को सेकण्ड्स में करने की सुविधा देता है। 

दवाओं की खोज: नई दवाओं और सामग्रियों को डिजाइन करने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, फाइजर COVID-19 के लिए नई दवाओं की खोज के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग कर रहा है।

जेनरेटिव AI अभी भी अपेक्षाकृत नई टेक्नोलॉजी है, लेकिन इसमें कई उद्योगों में क्रांति लाने की क्षमता है। जैसे-जैसे प्रौद्योगिकी का विकास होगा, हम जेनरेटिव AI के लिए और भी अधिक नवीन और अभूतपूर्व अनुप्रयोग देखने की उम्मीद कर सकते हैं।

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जेनरेटिव AI इस समय चर्चा का विषय क्यों है?

ओपनAI के कन्वर्सेशनल चैटबॉट चैटजीपीटी और AI इमेज जेनरेटर DALL-E जैसे जेनेरेटिव AI कार्यक्रमों की बढ़ती लोकप्रियता के कारण जेनरेटिव AI शब्द चर्चा का कारण बन रहा है।

 

ये और इसी तरह के कई अन्य टूल्स कुछ सेकंड के भीतर कंप्यूटर कोड, निबंध, ईमेल, सोशल मीडिया कैप्शन, चित्र, कविताएं, एक्सेल फॉर्मूले और बहुत कुछ सहित नई कॉन्टेंट तैयार करने के लिए जेनरेटिव AI का उपयोग करते हैं, जो वर्तमान में लोगों के काम करने के तरीके को बेहद आसान बनाने की क्षमता रखता है।

 

अब चैटजीपीटी को ही ले लीजिये यह इतने कम समय में बेहद लोकप्रिय हो गया है, लॉन्चिंग के एक हफ्ते बाद ही इसमें दस लाख से अधिक उपयोगकर्ता शामिल हो गए हैं। इसके बाद कई अन्य बड़ी कंपनियां भी जेनेरेटिव AI क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा करती देखि जा रही है जिनमें गूगल बार्ड, माइक्रोसॉफ्ट बिंग और अमेज़न शामिल हैं।

 

जेनेरिक AI के बारे में चर्चा निश्चित रूप से बढ़ती रहेगी क्योंकि अब सभी कंपनियां इस दौड़ में शामिल हो रही हैं और नए उपयोग के मामले ढूंढ रही हैं क्योंकि टेक्नोलॉजी हमारी रोजमर्रा की प्रक्रियाओं में और अधिक एकीकृत होती जा रही है।

 

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मशीन लर्निंग और जेनरेटिव AI में क्या अंतर है?

मशीन लर्निंग AI के उपधारा को संदर्भित करता है जो एक सिस्टम को प्रशिक्षित डेटा के आधार पर भविष्यवाणी करना सिखाता है। इस प्रकार की भविष्यवाणी का एक उदाहरण यह है कि जब DALL-E आपके द्वारा दर्ज किए गए प्रॉम्प्ट को समझकर एक इमेज बना देता है।

 

इसलिए, जेनरेटिव AI एक मशीन-लर्निंग फ्रेमवर्क है, लेकिन सभी मशीन-लर्निंग फ्रेमवर्क जेनरेटिव AI नहीं हैं।

कौन से सिस्टम जेनरेटरेटिव AI का उपयोग करते हैं?

जेनरेटिव AI का उपयोग किसी भी AI एल्गोरिदम या मॉडल में किया जाता है जो एक बिल्कुल नई विशेषता को आउटपुट करने के लिए AI का उपयोग करता है। सबसे प्रमुख उदाहरण जिन्होंने मूल रूप से जेनेरिक AI में बड़े पैमाने पर रुचि पैदा की, वे चैटजीपीटी और डीएएलएल-ई हैं।

 

हालाँकि, जेनेरिक AI की पॉपुलैरिटी देखने के बाद, अब कई छोटी-बड़ी कंपनियों भी अपने स्वयं के जेनेरिक AI मॉडल विकसित करने में लग गयी हैं। जैसे Google बार्ड, बिंग चैट, क्लाउड, PaLM 2, LLaMA आदि।

टेक्स्ट-आधारित जेनरेटिव AI मॉडल किस पर प्रशिक्षित होते हैं?

टेक्स्ट-आधारित मॉडल, जैसे चैटजीपीटी, को स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण के रूप में ज्ञात प्रक्रिया में भारी मात्रा में टेक्स्ट देकर प्रशिक्षित किया जाता है। यह मॉडल भविष्यवाणी करने और उत्तर प्रदान करने के लिए दी गई जानकारी से सीखता है।

 

जेनेरिक AI मॉडल के साथ एक चिंता का विषय भी है, विशेष रूप से वे जो टेक्स्ट उत्पन्न करते हैं, और वो यह है कि उन्हें संपूर्ण इंटरनेट के डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। इस डेटा में कॉपीराइट कॉन्टेंट और जानकारी शामिल है जिसे हो सकता है की उस कंटेंट ओनर की सहमति से शेयर न किया गया हो।  ऐसी इस्थिति में उस डाटा या कंटेंट को पूरी तरह सही और कॉपीराइट रही मानकर उपयोग करना आपके लिए मुश्किल पैदा कर सकता है। 

 

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जेनेरिक AI कला का क्या मतलब हैं?

जेनरेटिव AI कला मॉडल को इंटरनेट पर मौजूद अरबों छवियों पर प्रशिक्षित किया जाता है। ये छवियां अक्सर कलाकृतियां होती हैं जो एक विशिष्ट कलाकार द्वारा बनाई गई थीं, जिन्हें फिर आपकी छवि बनाने के लिए AI द्वारा पुन: कल्पना और पुन: उपयोग किया जाता है।

 

हालाँकि यह वही छवि नहीं है, नई छवि में कलाकार के मूल काम के तत्व हैं, जिसका श्रेय उन्हें नहीं दिया जाता है। एक विशिष्ट शैली जो कलाकार के लिए अद्वितीय है, जिन्हें AI द्वारा दोहराया जा सकता है और मूल कलाकार को जाने या अनुमोदित किए बिना, एक नई छवि उत्पन्न करने के लिए उपयोग की जा सकता है। AI-जनित कला वास्तव में ‘नई’ है या ‘कला’ है, इस बारे में बहस कई वर्षों तक जारी रहने की संभावना है।

जेनेरिक AI की मुख्य कमियाँ क्या हैं?

भविष्यवाणियों की विश्वश्नीयता पर सवाल: जेनरेटिव AI मॉडल इंटरनेट से बड़ी मात्रा में कॉन्टेंट लेते हैं और फिर भविष्यवाणी करने और आपके इनपुट के लिए आउटपुट बनाने के लिए जिस जानकारी पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है उसका उपयोग करते हैं। ये भविष्यवाणियाँ मॉडलों को दिए गए डेटा पर आधारित हैं, लेकिन इसकी कोई गारंटी नहीं है कि भविष्यवाणी सही ही होगी, भले ही प्रतिक्रियाएँ विश्वसनीय लगें।

 

गलत सूचना का प्रसार: प्रतिक्रियाओं में उस कॉन्टेंट में निहित पूर्वाग्रह भी शामिल हो सकते हैं जिसे मॉडल ने इंटरनेट से प्राप्त किया है, लेकिन यह जानने का कोई तरीका नहीं है कि मामला क्या है। इन दोनों कमियों ने गलत सूचना के प्रसार में जेनरेटिव AI की भूमिका के संबंध में बड़ी चिंताएं पैदा कर दी हैं।

 

जानकारियों की सटीकता पर सवाल: जेनरेटिव AI मॉडल नहीं जानते कि जो चीजें वे उत्पादित करते हैं वे सटीक हैं या नहीं, और अधिकांश भाग के लिए, हमारे पास यह जानने का बहुत कम तरीका है कि जानकारी कहां से आई है और कॉन्टेंट उत्पन्न करने के लिए एल्गोरिदम द्वारा इसे कैसे संसाधित किया गया है।

 

उदाहरण के लिए, चैटबॉट्स के बहुत सारे उदाहरण हैं, जो गलत जानकारी प्रदान करते हैं या केवल कमियों को भरने के लिए बातें बनाते हैं। हालांकि जेनरेटिव AI के परिणाम दिलचस्प और मनोरंजक हो सकते हैं, लेकिन निश्चित रूप से अल्पावधि में, उनके द्वारा बनाई गई जानकारी या कॉन्टेंट पर आंख बंद कर भरोसा करना नासमझी होगी। इसलिए जेनरेटिव AI द्वारा दिए गए परिणामों को अच्छी तरह से जांचना और फिर उपयोग करना ही सही होगा। 

 

कुछ जेनरेटिव AI मॉडल, जैसे बिंग चैट या जीपीटी-4, स्रोतों के साथ फ़ुटनोट प्रदान करके उस स्रोत अंतर को पाटने का प्रयास कर रहे हैं जो उपयोगकर्ताओं को न केवल यह जानने में सक्षम बनाता है कि उनकी प्रतिक्रिया कहाँ से आ रही है, बल्कि प्रतिक्रिया की सटीकता को भी सत्यापित करने में सक्षम है।