Technology : महंगी एआई 'हथियारों की दौड़' में फंसा व्यवसाय

Technology : उन्होंने 35 वर्षों तक आईटी में विभिन्न भूमिकाओं में काम किया है, जिसमें एक सॉफ्टवेयर प्रोग्रामर, सिस्टम मैनेजर और मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी के रूप में कार्य करना शामिल है।अब वे रिसर्च फर्म गीगाओम के लिए एक उद्योग विश्लेषक हैं।श्री कोलिन्स कहते हैं कि 2022 के अंत में चैटजीपीटी के लॉन्च से मौजूदा हथियारों की दौड़ को बढ़ावा मिला।तब से, ऐसे कई जनरेटिव एआई सिस्टम सामने आए हैं, और लाखों लोग हर दिन कलाकृति, टेक्स्ट या वीडियो बनाने के लिए उनका उपयोग करते हैं।व्यापार जगत के नेताओं के लिए दांव बहुत ऊंचे हैं। जनरेटिव एआई सिस्टम बहुत शक्तिशाली उपकरण हैं जो मिनटों में इतना डेटा पचा सकते हैं जितना एक इंसान कई जन्मों में नहीं पचा सकता।श्री कोलिन्स ने बताया कि अचानक कंपनी के नेताओं को पता चल गया है कि एआई उन्हें और उनके Competitors को क्या हासिल करने की अनुमति दे सकता है।“डर और लालच इसे आगे बढ़ा रहे हैं,” वे कहते हैं। “और इससे गति का एक हिमस्खलन पैदा होता है।”सही प्रशिक्षण के साथ एक अनुकूलित एआई सिस्टम एक कंपनी को अनुसंधान में सफलता के साथ अपने प्रतिद्वंद्वियों से आगे निकलने की अनुमति दे सकता है, या वर्तमान में मनुष्यों द्वारा किए जाने वाले काम को स्वचालित करके लागत में कटौती कर सकता है।फार्मास्यूटिकल्स क्षेत्र में, फ़र्म बीमारी के इलाज के लिए नए यौगिकों की खोज करने में मदद करने के लिए AI को अनुकूलित कर रही हैं। लेकिन यह एक महंगी प्रक्रिया है।

श्री कोलिन्स बताते हैं, "आपको डेटा वैज्ञानिकों और मॉडल इंजीनियरों की ज़रूरत है।"उन वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को कम से कम कुछ हद तक फार्मास्यूटिकल्स के उस क्षेत्र को समझने की ज़रूरत है जिसमें AI काम करेगा।और यह यहीं नहीं रुकता।वे आगे कहते हैं, "आपको ऐसे Infrastructure इंजीनियरों की ज़रूरत है जो आपके AI प्लेटफ़ॉर्म बना सकें।"ऐसे उच्च कुशल कर्मचारी आसानी से नहीं मिलते।ऐसे लोग कम हैं जो "समझते हैं कि इन प्रणालियों को कैसे बनाया जाए, उन्हें वास्तव में कैसे काम करना चाहिए और आगे आने वाली कुछ चुनौतियों को कैसे हल किया जाए," सरे विश्वविद्यालय में सरे इंस्टीट्यूट फ़ॉर पीपल-सेंटर्ड AI में नवाचार के निदेशक एंड्रयू रोगोस्की कहते हैं।वे कहते हैं कि जो लोग इन चुनौतियों से निपट सकते हैं, उनके वेतन "बेतुके" स्तरों पर पहुँच गए हैं, क्योंकि वे बहुत महत्वपूर्ण हैं।"अगर हमारे पास क्षमता होती, तो हम सैकड़ों AI PhD तैयार कर सकते थे, क्योंकि लोग उन्हें नौकरी देते।"कौशल की कमी के अलावा, बड़े पैमाने पर AI के लिए आवश्यक भौतिक अवसंरचना तक पहुँच प्राप्त करना भी एक चुनौती हो सकती है। कैंसर की दवा अनुसंधान के लिए AI चलाने के लिए जिस तरह के कंप्यूटर सिस्टम की आवश्यकता होती है, उसके लिए आमतौर पर दो से तीन हज़ार नवीनतम कंप्यूटर चिप्स की आवश्यकता होगी। अकेले ऐसे कंप्यूटर हार्डवेयर की लागत आसानी से $60m (£48m) से ऊपर आ सकती है, यहाँ तक कि डेटा स्टोरेज और नेटवर्किंग जैसी अन्य आवश्यक चीज़ों की लागत से भी पहले। व्यवसाय के लिए समस्या का एक हिस्सा यह है कि इस तरह का AI अचानक से सामने आया है। पिछली तकनीक, जैसे इंटरनेट का उदय, अधिक धीरे-धीरे विकसित हुई थी।

खबरों के अपडेट ले लिए जुड़े जनता से रिश्ता पर