भारत को एआई अपस्किलिंग में तेजी लानी चाहिए: कौरसेरा के सह-संस्थापक एंड्रयू एनजी

एआई वैज्ञानिक, जिन्होंने पहले Google ब्रेन का नेतृत्व किया था और Baidu में मुख्य वैज्ञानिक के रूप में कार्य किया था, ने कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) पर बढ़ते प्रचार के प्रति भी आगाह किया, यह तर्क देते हुए कि बड़े भाषा मॉडल मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता का मार्ग नहीं हैं और AGI के आसन्न होने के दावे भ्रामक हैं।

एनजी ने सोमवार को वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम में ईटी हाउस में एक बातचीत में श्रुतिजीत केके को बताया, “आज के मॉडलों ने किसी भी इंसान की तुलना में अधिक डेटा का उपभोग किया है, फिर भी वे अभी भी कई मायनों में इंसानों की तुलना में मूर्ख हैं।” संपादित अंश:

भारत के लिए और विशेष रूप से भारत के सबसे बड़े उद्योगों में से एक, जो कि आईटी सेवा उद्योग है, के लिए AI का क्या अर्थ है। एआई में तेजी से प्रगति का मतलब है कि बहुत सारी सॉफ्टवेयर कोडिंग और सॉफ्टवेयर विकास मशीनों द्वारा स्वयं किया जाता है।

मुझे लगता है कि व्यवधान के बारे में चिंताएं उचित हैं। जोखिम और अवसर यह है कि एआई टूल के साथ, जो व्यक्ति एआई में कुशल नहीं हैं, वे उन लोगों की तुलना में नाटकीय रूप से कम उत्पादक बन रहे हैं। सच कहूं तो, आज, मैं ऐसे सॉफ्टवेयर इंजीनियर को नौकरी पर नहीं रखूंगा जो एआई टूल्स का काफी परिष्कृत तरीके से उपयोग करना नहीं जानता हो।

जो बात अच्छी तरह से समझ में नहीं आ रही है, लेकिन फैल रही है, वह यह है कि अकाउंटेंट से लेकर मार्केटर्स, एचआर पेशेवरों से लेकर आईटी बैकएंड प्रबंधन तक कई अन्य नौकरी भूमिकाओं के लिए, कंपनियां एआई कौशल के परिष्कृत उपयोग की मांग कर रही हैं, शायद कोडिंग के बिंदु तक भी। तो स्पष्ट रूप से, आज, जब मैं एक मार्केटर या एचआर पेशेवर को नियुक्त करता हूं, तो मैं दृढ़ता से किसी ऐसे व्यक्ति को नियुक्त करना पसंद करूंगा जो एक बेहतर मार्केटर या एचआर पेशेवर बनने में मदद करने के लिए सॉफ्टवेयर लिखने या सॉफ्टवेयर बनाने में सक्षम होने के स्तर तक एआई का उपयोग करना जानता हो।

तो भारत के लिए, अपनी बहुत बड़ी पेशेवर सेवाओं और आउटसोर्सिंग उद्योग के साथ, जोखिम और अवसर यह है: यदि बहुत स्मार्ट, कड़ी मेहनत करने वाले लोगों का यह समूह, जिन पर दुनिया ने महत्वपूर्ण काम करने के लिए लंबे समय से भरोसा किया है, तेजी से कौशल बढ़ा सकते हैं, तो भारत जबरदस्त मूल्य प्रदान करना जारी रखेगा। लेकिन अगर कौशल उन्नयन पर्याप्त तेजी से नहीं होता है, तो मुझे लगता है कि नौकरी में व्यवधान और नौकरी विस्थापन महत्वपूर्ण हो सकता है।

इसलिए मैं भारत और दुनिया भर के कुछ अन्य देशों पर प्रशिक्षण का पता लगाने और यह सुनिश्चित करने के लिए बहुत दबाव महसूस करता हूं कि हम इसे सही तरीके से प्राप्त कर सकें।

2022 में चैटजीपीटी क्षण के बाद से, जब आप इन मॉडलों के विकास को देखते हैं और वे क्या करने में सक्षम हैं, तो क्या आप वास्तव में प्रभावित हुए हैं, या आप अभिभूत हो गए हैं?

मुझे लगता है यह बहुत अच्छा रहा. चैटजीपीटी के पहले संस्करण के बाद से, मॉडलों में सुधार जारी रहा है। मुझे ऐसा लगता है कि प्रचार अविश्वसनीय रूप से तेजी से बढ़ गया है। व्यावसायिक वास्तविकता भी तेजी से आगे बढ़ी है, लेकिन प्रचार जितनी तेज नहीं, जितनी अक्सर चीजें होती हैं।

इस तकनीक के शीर्ष पर एआई एप्लिकेशन, एआई एजेंट और एजेंटिक वर्कफ़्लो बनाने के लिए हमारे सामने और भी काम बाकी हैं। यह प्रचार कि हम दो तिमाहियों या एक वर्ष या जो भी हो, में एजीआई (कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता) प्राप्त कर लेंगे, यह केवल प्रचार है। मुझे गंभीरता से संदेह है कि एजीआई की किसी भी उचित परिभाषा के लिए ऐसा होने वाला है।

लेकिन साथ ही, ऐसे कंप्यूटरों के बिना जो सामान्य अर्थों में इंसानों जितने बुद्धिमान हों, व्यवसाय प्रक्रिया स्वचालन और री-इंजीनियरिंग में अभी भी बहुत काम किया जाना बाकी है। मुझे लगता है कि विभिन्न क्षेत्रों में कई बड़े उद्योग परिवर्तन होंगे, और हम अब से एक दशक बाद भी इस पर काम करते रहेंगे।

यान लेकुन ने हाल ही में कहा है कि उनका मानना ​​​​है कि एलएलएम-आधारित मॉडल एजीआई तक पहुंचने का सही तरीका नहीं है, और एक पूरी तरह से अलग लहर की आवश्यकता है। आप उस बहस पर कहां खड़े हैं?

मुझे लगता है वह सही है. साथ ही, मुझे पता है कि एजीआई की सबसे उचित परिभाषा एआई है जो कोई भी बौद्धिक कार्य कर सकती है जो एक इंसान कर सकता है।

इसलिए यदि हमारे पास एजीआई है, तो इसका मतलब है कि एआई को पीएचडी थीसिस लिखने या जंगल के माध्यम से ट्रक चलाना सीखने में पांच साल खर्च करने में सक्षम होना चाहिए। एलएलएम अपने आप में एजीआई का रास्ता नहीं है। लेकिन आज मैं ऐसी किसी तकनीक के बारे में नहीं जानता जो अपने आप में एजीआई का रास्ता हो।

उस प्रकार के एजीआई को प्राप्त करने के लिए नई तकनीकी सफलताओं की आवश्यकता होगी जिनके बारे में हममें से कोई भी वास्तव में अभी तक नहीं जानता है। आप किसी भी मौजूदा तकनीक को प्लग इन कर सकते हैं और कह सकते हैं कि यह एजीआई का मार्ग नहीं है और यह एक सच्चा कथन होगा।

एक गायब बात यह है कि एजीआई के आसपास प्रचार के कारण, मैंने व्यवसायों को एजीआई को निचले स्तर पर फिर से परिभाषित करने का प्रयास करते देखा है ताकि इसे हासिल करना आसान हो सके। यह समस्याग्रस्त है, क्योंकि अधिकांश समाज सोचता है कि एजीआई का मतलब एआई है जो आम तौर पर इंसानों जितना ही स्मार्ट है।

जब कंपनियां एजीआई को फिर से परिभाषित करती हैं और फिर कहती हैं, कुछ संकीर्ण परिभाषा के तहत, उन्होंने इसे हासिल कर लिया है, तो यह जनता और व्यापारिक नेताओं को यह सोचने में गुमराह करता है कि एआई वास्तव में जितना है उससे अधिक शक्तिशाली होने की राह पर है। मैंने हाई स्कूल के छात्रों को गुमराह करते हुए करियर संबंधी निर्णय लेते देखा है, और सीईओ को उन धारणाओं के आधार पर बहुत बड़े पूंजी आवंटन निर्णय लेते हुए देखा है, जिनके बारे में मुझे नहीं लगता कि वे साकार होंगे।

एजीआई को इतनी बार परिभाषित और पुनर्परिभाषित किया गया है कि इसका अर्थ लगभग खो गया है। जैसा कि कहा गया है, एजीआई के इस उच्च स्तर तक पहुंचे बिना भी, एआई अविश्वसनीय रूप से रोमांचक और अविश्वसनीय रूप से मूल्यवान है। भारत, अमेरिका और अन्य देशों का इस दिशा में निर्माण रोमांचक होगा।

मुझे यकीन है कि सीईओ आपसे हर समय पूछते हैं कि क्या हो रहा है और उन्हें कैसे प्रतिक्रिया देनी चाहिए। आपको सबसे आम प्रश्न क्या मिलता है?

मेरी बिजनेस पार्टनर किर्स्टी टैन और मैं एआई एस्पायर के माध्यम से बड़े व्यवसायों को सलाह देने का बहुत काम करते हैं। सबसे बड़ी बात जो हम सीईओ से बात करते हैं वह यह है कि व्यवसायों को एआई अपनाने में कैसे मदद की जाए। नंबर एक मुद्दा लोगों का बदलाव है।

हम लोगों का कौशल कैसे बढ़ाएं और उन्हें कैसे साथ लेकर चलें? हम बदलाव के जन पक्ष को कैसे प्रबंधित करें ताकि अंततः काम करने वाले लोग एआई को अपना सकें?

कई व्यवसायों ने “एक हज़ार फूल खिलने दो” रणनीति आज़माई है। बॉटम-अप इनोवेशन महत्वपूर्ण है, लेकिन ज्यादातर इस दृष्टिकोण ने काम नहीं किया है। यह अक्सर बिंदु समाधानों की ओर ले जाता है, जहां प्रक्रिया का एक छोटा सा हिस्सा अधिक कुशल हो जाता है, लेकिन समग्र व्यावसायिक लाभ वृद्धिशील रहता है।

बड़ी जीत संपूर्ण वर्कफ़्लो को फिर से इंजीनियर करने से आती है, जिसके लिए अक्सर ऊपर से नीचे तक नेतृत्व या व्यापक दृष्टिकोण वाले किसी व्यक्ति की आवश्यकता होती है। जहां व्यवसायों को यह अधिकार मिलता है, वे बहुत अधिक मूल्य प्रदान करते हैं।

आपने व्यावसायिक वास्तविकता के आगे प्रचार के बारे में बात की। आज एआई पर पूरी तरह से काम करने और सतर्क रहने के बीच बहस चल रही है क्योंकि ठोस परिणाम हमेशा दिखाई नहीं देते हैं। सही दृष्टिकोण क्या है?

यदि आपके पास व्यावसायिक प्रक्रियाओं और परियोजनाओं के बारे में सोचने के लिए सही कौशल वाले लोग हैं तो व्यावसायिक परिणाम दिए जा सकते हैं। यदि टीमें सही परियोजनाओं का चयन और कार्यान्वयन करने के लिए एआई को अच्छी तरह से नहीं समझती हैं, तो आपको परिणाम नहीं दिखेंगे।

AI चीज़ों को बहुत तेज़ या बहुत सस्ता बना सकता है। लेकिन वास्तविक लाभ तब होता है जब व्यवसाय नाटकीय रूप से बेहतर उत्पाद या सेवाएं पेश करने के लिए उस गति का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, ऋण हामीदारी में, लागत बचाने के लिए एआई का उपयोग करने से वृद्धिशील लाभ मिलता है। ग्राहकों को एक सप्ताह के बजाय 10 मिनट में निर्णय देने के लिए इसका उपयोग करने से विकास होता है।

नेतृत्व मायने रखता है. सीईओ के लिए मेरी चुनौती यह है: यदि आप एआई के बारे में गंभीर हैं, तो इसे स्वयं सीखें। तकनीक को समझने में कुछ घंटे बिताएं ताकि आप अपनी टीमों का मार्गदर्शन कर सकें, संसाधन आवंटित कर सकें और परिणाम प्राप्त कर सकें।

क्या यह मुफ़्त कोर्स है या इसके लिए भुगतान करना होगा?

आप सभी वीडियो निःशुल्क प्राप्त कर सकते हैं. पूरी गंभीरता से, मैंने देखा है कि जब सीईओ और उनकी शीर्ष नेतृत्व टीमें जेनरेटिव एआई पर एक छोटा कोर्स भी करती हैं, तो उनके निर्णय लेने की परिष्कार नाटकीय रूप से बदल जाती है।

मुझे एक ऐसी कंपनी के साथ काम करना याद है जहां नेतृत्व ने शुरू में मेरी टीम को और अधिक मेहनत करने के लिए कहा था। हमारे ऑनलाइन पाठ्यक्रमों में से एक लेने के बाद, अगला विचार-मंथन सत्र पूरी तरह से अलग, अधिक जानकारीपूर्ण, अधिक यथार्थवादी था। बस कुछ घंटों की सीख बहुत बड़ा अंतर ला सकती है।

मुझे ऐसा लगता है कि, अतीत की कई तकनीकी समस्याओं के विपरीत, यह ऐसा कुछ नहीं लगता जिसे आप पूरी तरह से सलाहकारों को आउटसोर्स कर सकें।

कुछ चीजें घर में ही बनाई जानी चाहिए और अन्य चीजों के लिए सही साथी ढूंढना ही समझदारी है। व्यवसाय अपने स्वयं के डोमेन को सबसे अच्छी तरह जानते हैं। वित्त कंपनियाँ वित्त को समझती हैं, स्वास्थ्य सेवा संगठन स्वास्थ्य सेवा को समझते हैं। उन समस्याओं को हल करने के लिए उन्हें मेरी आवश्यकता नहीं है। लेकिन निर्णयों में तेजी लाने के लिए उन्हें ऐसे साझेदारों की आवश्यकता हो सकती है जो एआई में अत्याधुनिक हों।

मौलिक रूप से, बड़े भाषा मॉडल अगले शब्द की भविष्यवाणी करते हैं। यदि वे यही सब कर रहे हैं तो वे इतने बुद्धिमान कैसे लगते हैं?

पूर्व-प्रशिक्षण मॉडल को भारी मात्रा में इंटरनेट डेटा का उपयोग करके अगले शब्द की भविष्यवाणी करना सिखाता है। फिर दूसरा कदम अक्सर सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके मॉडल को सहायक, ईमानदार और हानिरहित बनाने के लिए संरेखित करता है। वह दूसरा कदम इस बात में बड़ा अंतर डालता है कि मॉडल कितना उपयोगी लगता है।

इस स्केलिंग दृष्टिकोण ने उल्लेखनीय रूप से अच्छा काम किया है। हमें यह 15 साल पहले पता चला था जब मैंने Google Brain प्रोजेक्ट शुरू किया था। हम अभी भी इस दृष्टिकोण से और अधिक प्रदर्शन प्राप्त कर रहे हैं।

क्या आपको लगता है कि एआई शुद्ध विज्ञान को आगे बढ़ाएगा, उदाहरण के लिए, लंबे समय से चली आ रही गणितीय समस्याओं का समाधान करेगा?

एआई पहले से ही जीव विज्ञान से लेकर सामग्री विज्ञान तक विज्ञान में योगदान दे रहा है। सचमुच मौलिक सफलताएँ मिलेंगी, लेकिन रचनात्मकता और मौलिकता जैसी अवधारणाएँ वैज्ञानिक प्रश्नों के बजाय दार्शनिक हैं। यदि एआई उन तरीकों से व्यवहार करता है जिन्हें हम रचनात्मक मानते हैं, तो मैं इसे रचनात्मक कहने में सहज हूं।0

क्या एआई प्रभावी है क्योंकि यह इंसानों की तरह सीखता है?

एआई इंसानों से बहुत अलग तरीके से सीखता है। आज के मॉडलों ने किसी भी इंसान की तुलना में अधिक डेटा का उपभोग किया है, फिर भी वे कई मायनों में अभी भी इंसानों की तुलना में मूर्ख हैं। तंत्रिका विज्ञान ने अब तक सीमित प्रेरणा प्रदान की है क्योंकि हम अभी भी मानव मस्तिष्क को पूरी तरह से नहीं समझ पाए हैं।

क्या आपने 15 साल पहले सोचा था कि AI इस पैमाने पर पहुंच जाएगा?

मैं एआई को लेकर हमेशा से उत्साहित रहा हूं। अंदरूनी लोगों के लिए, प्रगति बढ़ती हुई महसूस होती है। बाहरी दुनिया के लिए, यह घातीय दिखता है। चैटजीपीटी कई लोगों को अचानक लगा, लेकिन बिल्डिंग ब्लॉक वर्षों तक दिखाई देते रहे।

हाल के किन मॉडलों ने आपको वास्तव में प्रभावित किया है?

उन सभी को। क्लाउड, जेमिनी, ओपनएआई मॉडल, वे सभी बहुत मजबूत हैं। प्रतिस्पर्धा देखना बहुत अच्छा है।

कई देश संप्रभु एआई के बारे में बात कर रहे हैं। भारत को इस बारे में कैसे सोचना चाहिए?

ओपन-सोर्स और ओपन-वेट मॉडल एक शक्तिशाली रणनीति हैं। आपको हर चीज़ का मालिक होने की ज़रूरत नहीं है, आपको यह सुनिश्चित करने की ज़रूरत है कि कोई और आपके भाग्य को नियंत्रित न करे। खुले मॉडल भू-राजनीतिक जोखिम को कम करते हैं और राष्ट्रों को स्वायत्तता बनाए रखने में मदद करते हैं।

ऐसा प्रतीत होता है कि अमेरिका अप्रवासियों का कम स्वागत करता है। आप इसे किस प्रकार देखते हैं?

मुझे लगता है कि यह एक बहुत बड़ी अप्रत्याशित गलती है। आप्रवासी अमेरिकी नवप्रवर्तन के लिए महत्वपूर्ण रहे हैं। इसे कठिन बनाने से अर्थव्यवस्था और लोगों के जीवन दोनों को नुकसान पहुंचता है। यह देखना व्यक्तिगत रूप से दर्दनाक रहा है।

अंततः, भारत की AI रणनीति क्या होनी चाहिए?

एआई पुराने नियमों को बाधित करता है। इससे भारत को फिर से छलांग लगाने का मौका मिलता है। कुंजी तेजी से कौशल उन्नयन है। प्रचार पर ध्यान न दें, वास्तविक कौशल सीखें और कुछ साहसिक और नया बनाएं।