गूगल आइओ 2024: सेर्गेई ब्रिन और डेमिस हसाबिस ने 2030 तक AGI के आगमन का अनुमान लगाया

हाल ही में गए Google I/O डेवलपर सम्मेलन में, सेल्फी ब्रिन, Google के सह-संस्थापक, और Demis Hassabis, Google DeepMind के CEO, ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य के बारे में एक महत्वपूर्ण घोषणा की। उन्होंने अपना यह मानना व्यक्त किया कि आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI)—जोकि अत्यधिक विकसित AI है और मानव की संज्ञानात्मक क्षमताओं के मुकाबले या उससे भी अधिक सक्षम हो—संभवतः लगभग 2030 तक उभर सकती है। इस भविष्यवाणी ने काफी ध्यान आकर्षित किया है, क्योंकि यह AI समुदाय के बढ़ते सहमति के साथ मेल खाती है कि AGI का विकास अनिवार्य है, हालांकि इस बारे में सटीक समयरेखा और संभव परिणामों को लेकर राय का व्यापक спект्रम है। कार्यक्रम के दौरान, ब्रिन ने अप्रत्याशित रूप से Hassabis के साथ मंच पर प्रवेश किया और एक साक्षात्कार में भाग लिया, जो कि AGI विकास की ओर निरंतर प्रयासों के महत्त्व को रेखांकित करता है। उनकी बातचीत वर्तमान AI तकनीक की स्थिति और आज के विशेषीकृत AI मॉडल से अधिक सामान्यीकृत बुद्धिमत्ता की दिशा में आगे बढ़ने के मकसद पर केंद्रित थी। Hassabis ने जोर दिया कि जहां वर्तमान AI मॉडल को स्केल करना महत्वपूर्ण है, वहीं AGI प्राप्त करने के लिए अनुसंधान और तकनीक में बड़े कदम और खोजें जरूरी होंगी, क्योंकि यह केवल मामूली सुधार से नहीं आ सकती। यह दिखाता है कि AI प्रणालियों को समझने, सीखने और मानव की तरह ही व्यापक कार्यों को करने में सक्षम बनाने का चैलेंज कितना कठिन है। Google की मौजूदगी इस सम्मेलन में विभिन्न नवीन AI विकास विधियों की प्रस्तुतियों के साथ भी देखने को मिली, जो कंपनी की AGI की दिशा में कई रास्तों का खोजने के प्रति प्रतिबद्धता को दर्शाती हैं। इन नई रणनीतियों ने Google में AI अनुसंधान की जटिल प्रकृति को उजागर किया, जहां प्रयास न केवल मौजूदा मशीन लर्निंग मॉडलों को विकसित करने पर केंद्रित हैं, बल्कि नए आर्किटेक्चर और दृष्टिकोणों पर भी प्रयोग किया जा रहा है। यह विविधता जैसी शोध आवश्यक समझी जाती है, जिससे तकनीकी और नैतिक बाधाओं को पार करते हुए वास्तविक जनरलाइज्ड AI हासिल की जा सके। ब्रिन और Hassabis दोनों ने AGI के सही समय को लेकर अनिश्चितता को स्वीकार किया। उम्मीद जताई कि अगले दशक में AGI प्राप्त की जा सकती है, लेकिन उन्होंने चेतावनी दी कि यह जल्द या धीरे आ सकती है, अनसुने चैलेंज या नई प्रगति पर निर्भर करता है। उनके बयानों में आशा और सतर्कता का संतुलित मिश्रण है, जो क्रांतिकारी प्रगति की उम्मीद के साथ-साथ वर्तमान कार्य और जिम्मेदारी को भी पहचानता है। बृहद AI समुदाय अब AGI के प्रभावों पर ज्यादा ध्यान केंद्रित कर रहा है, जिसमें उद्योग मानव जीवन में इसकी परिवर्तनकारी क्षमता के साथ-साथ नैतिक और सामाजिक परिणामों का भी विचार किया जा रहा है। Google I/O पर हुई चर्चा ने इस दिशा में गति बढ़ाई है, जिसमें प्रमुख AI शोधकर्ताओं द्वारा सुझाए गए व्यावहारिक कदम और दूरदर्शी विचारों को चित्रित किया गया है। AGI की चर्चा में अक्सर सुरक्षा, नियंत्रण तंत्र, और लाभ के समान वितरण जैसे मुद्दे शामिल होते हैं—जो अभी भी हल करना मुश्किल हैं, लेकिन जिम्मेदार विकास के लिए आवश्यक हैं। सारांश में, Google I/O पर सेल्फी ब्रिन और Demis Hassabis द्वारा साझा किए गए अभिप्राय Google और उसकी DeepMind शाखा की भविष्य में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की इच्छा और तैयारी को दर्शाते हैं। उनकी यह भविष्यवाणी कि AGI लगभग 2030 तक उभर सकती है, उत्साह और सावधानी दोनों का संयोग है, जो सतत अनुसंधान और चर्चा के लिए आधार तैयार करती है। जैसे-जैसे AI तेजी से विकसित हो रहा है, आने वाले वर्षों में ऐसी प्रगति देखने को मिलेंगी जो तकनीक की दिशा और मानव समाज में इसकी भूमिका को दशकों तक आकार देंगी।
Brief news summary
हाल ही में आयोजित Google I/O सम्मेलन में, सेर्गेई ब्रिन और डेमिस हसिबास ने व्यक्त किया कि मानव जैसी या उससे श्रेष्ठ समझ के साथ कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) लगभग 2030 के आसपास उभर सकती है। यह समयसीमा AI समुदाय के एक बढ़ते सहमति के अनुरूप है, हालांकि सटीक तारीखें और प्रभाव अभी अनिश्चित और चुनौतीपूर्ण हैं। उन्होंने जोर दिया कि AGI प्राप्त करने के लिए वर्तमान विशिष्ट AI मॉडल को केवल масшिकीकरण करना पर्याप्त नहीं है, बल्कि इसके लिए मौलिक突破 आवश्यक हैं। Google और DeepMind विभिन्न अनुसंधान पहलों पर काम कर रहे हैं, जिनमें नई आर्किटेक्चर और मॉडल सुधार शामिल हैं, जो AGI की जटिलता को उजागर करते हैं। दोनों नेताओं ने सावधानीपूर्वक आशावाद व्यक्त किया, यह मानते हुए कि अभी भी कई चुनौतियां और अप्रत्याशितताएं हैं। विस्तृत AI क्षेत्र AGI के परिवर्तनकारी क्षमता और नैतिक चिंताओं जैसे सुरक्षा और लाभ के समान वितरण पर चर्चा कर रहा है। उनके वक्तव्य Google और DeepMind की जिम्मेदारी से AI के विकास के प्रति प्रतिबद्धता को दर्शाते हैं, जो वर्षों तक तकनीक और समाज को आकार देने वाली नवाचारों की आशा दिलाते हैं।
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गुआटरमाला का सबसे बड़ा बैंक क्रॉस-बॉर्डर भुगतान के ल…
ग्वाटेमाला का सबसे बड़ा बैंक, बैंको इंडस्ट्रियल, ने अपने मोबाइल बैंकिंग ऐप में क्रिप्टो इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रदाता सुकूपे को शामिल किया है, जिससे स्थानीय लोग ब्लॉकचेन तकनीक के माध्यम से रेमिटेंस आसानी से प्राप्त कर सकें। सु्कूपे का इन्फ्रास्ट्रक्चर पूरी तरह से जिगी भुगतान ऐप के अंदर एकीकृत है, जिससे ग्वाटेमाले लोग तुरंत संयुक्त राज्य से फंड प्राप्त कर सकते हैं, एक फ्लैट फीस $0

एआई टूल का दावा है कि वह 'पते के जहर' हमलों को रो…
क्रिप्टो साइबर सुरक्षा कंपनी Trugard, ऑनचेन ट्रस्ट प्रोटोकॉल Webacy के साथ मिलकर, एक AI-संचालित प्रणाली विकसित कर रही है जिसका उद्देश्य क्रिप्टो वॉलेट पते के विषाक्तता (पॉइज़निंग) का पता लगाया जाना है। 21 मई को Cointelegraph के माध्यम से घोषित किया गया कि इस नई समाधान को Webacy के क्रिप्टो निर्णय लेने वाले सूट में एकीकृत किया गया है और “यह एक पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करता है जो लाइव लेनदेन डेटा पर प्रशिक्षित है, साथ ही ऑनचेन एनालिटिक्स, फीचर इंजीनियरिंग और व्यवहार संदर्भ के साथ।” यह उपकरण लगभग 97% सफलता दर प्राप्त करता है, जिसे ज्ञात हमले परिदृश्य के माध्यम से मान्य किया गया है। Webacy के सह-संस्थापक माइका इसोगावा ने कहा, “पते का विषाक्तता क्रिप्टो में सबसे कम रिपोर्ट किया गया लेकिन सबसे महंगे स्कैम में से एक है, जिसमें सबसे आसान धारणा का लाभ उठाया जाता है: कि जो आप देखते हैं वही आप प्राप्त करते हैं।” क्रिप्टो पता विषाक्तता एक धोखाधड़ी तकनीक है जिसमें हमलावरों द्वारा उस वॉलेट पते से छोटी मात्रा में क्रिप्टोकरेंसी भेजी जाती है जो पीड़ित के वास्तविक पते के बहुत करीब होता है—अक्सर शुरूआती और अंतिम वर्ण भाग साझा करते हैं। इस तरीके का उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को धोखा देना है ताकि वे उस हमलावर का पता कॉपी और दोहराएं और बाद में लेनदेन में उसका फिर से उपयोग करें, जिससे वित्तीय नुकसान हो। यह धोखा उपयोगकर्ताओं की आदत का फायदा उठाता है, जहां वे क्रिप्टो ट्रांसफर करते वक्त आंशिक पते से मिलान या क्लिपबोर्ड इतिहास पर भरोसा करते हैं। जनवरी 2025 के एक अध्ययन में खुलासा किया गया कि 1 जुलाई 2022 से 30 जून 2024 के बीच BNB चेन और Ethereum पर 270 मिलियन से अधिक विषाक्तता प्रयास किए गए, जिनमें 6,000 सफल प्रयास थे, जिनसे 83 मिलियन डॉलर से अधिक का नुकसान हुआ। संबंधित: क्रिप्टो में पता विषाक्तता हमले क्या हैं और इन्हें कैसे टाला जाए? Web2 सुरक्षा विशेषज्ञता को Web3 पर लागू करना Trugard के मुख्य तकनीकी अधिकारी, जेरमियाह ओ’कोनर ने Cointelegraph को बताया कि उनकी टीम के पास Web2 डोमेन से व्यापक साइबर सुरक्षा ज्ञान है, जिसे उन्होंने क्रिप्टोकरेंसी के शुरुआती दिनों से Web3 डेटा पर लागू किया है। वे पारंपरिक सिस्टम से एल्गोरिदमिक फीचर इंजीनियरिंग का अनुभव लेते हैं ताकि Web3 सुरक्षा को मजबूत किया जा सके। उन्होंने कहा: “अधिकांश मौजूदा Web3 हमले का पता लगाने वाले उपकरण स्थैतिक नियमों या आधारभूत लेन-देन फ़िल्टरिंग पर निर्भर हैं, जो अक्सर विकसित हो रहे हत्यारों की रणनीतियों, तकनीकों और प्रक्रियाओं के साथ पिछड़ जाते हैं।“ विपरीत रूप से, उनका नया विकसित सिस्टम मशीन लर्निंग का उपयोग करता है ताकि विषाक्तता का खतरा निरंतर सीखते और अनुकूलित हो सके। ओ’कोनर ने बताया कि उनके सिस्टम को क्या अलग बनाता है, वह “संदर्भ और पैटर्न पहचान पर केंद्रित है।” इसोगावा ने जोड़ा कि “AI अक्सर मानवीय विश्लेषणात्मक क्षमताओं से परे पैटर्न का पता लगा सकता है।” संबंधित: जेम्सन लॉप बिटकॉइन पता विषाक्तता हमलों पर चेतावनी देते हैं मशीन लर्निंग दृष्टिकोण ओ’कोनर ने समझाया कि Trugard ने AI के लिए सिंथेटिक प्रशिक्षण डेटा तैयार किया ताकि विभिन्न हमले के तरीकों का अनुकरण किया जा सके। उस मॉडल को फिर से पर्यवेक्षित शिक्षा का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया—यह एक मशीन लर्निंग तकनीक है जिसमें मॉडल को उन इनपुट के साथ जुड़े सही आउटपुट वाले लेबल वाले डेटा से सीखने में सक्षम बनाया जाता है। उद्देश्य यह है कि मॉडल इनपुट-आउटपुट संबंधों को समझ सके ताकि नए, अनदेखे डेटा के लिए सही भविष्यवाणी कर सके। सामान्य अनुप्रयोगों में स्पैम फ़िल्टरिंग, छवि मान्यता, और कीमत भविष्यवाणी शामिल हैं। इसके अलावा, मॉडल को लगातार नए डेटा के साथ पुनः प्रशिक्षित करके अपडेट किया जाता है क्योंकि हमलावर नई रणनीतियों का विकास करते हैं। उन्होंने कहा, “इसके साथ ही, हमने एक सिंथेटिक डेटा जेनरेशन लेयर भी बनाई है जो मॉडल का परीक्षण लगातार उत्पन्न विषाक्तता परिदृश्यों के खिलाफ करने में सक्षम बनाती है।” “यह दृष्टिकोण मॉडल को सामान्यीकृत करने और समय के साथ सुदृढ़ता बनाए रखने में अत्यंत प्रभावी रहा है।”

क्रिप्टो दुनिया में, यह एक एआई और ब्लॉकचेन का टांगो …
संक्षेप कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उपयोगिता टोकन केवल डिजिटल मुद्राएँ नहीं हैं; ये स्वतंत्र एआई एजेंट हैं जो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में आधारित हैं। हालाँकि, ब्लॉकचेन तकनीक पर बने एआई सिक्कों में निवेशकों की संख्या बढ़ रही है, लेकिन इनकी स्वायत्त प्रकृति से जुड़ी जोखिमें भी मौजूद हैं, ये बातें हिमांशी लोछाब ने रेखांकित की हैं। सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और तकनीक जानकार निवेशक एआई और ब्लॉकचेन के अपेक्षाकृत विकेंद्रीकृत भविष्य के निर्माण को लेकर उत्साहित हैं। Near Protocol, ICP, The Graph, SingularityNET, और Render जैसी परियोजनाओं ने भारतीय एक्सचेंजों पर प्रति माह 8-10 मिलियन डॉलर के ट्रेडिंग वॉल्यूम का अनुभव किया है। वैश्विक रूप से, एआई टोकनों का मार्केट कैपिटलाइजेशन एक साल में 2

बेसोस अर्थ फंड ने जलवायु और प्रकृति के लिए पहली एआई…
21 मई, 2025 के संस्करण में ऐक्सियॉस जनरेट ने Bezos Earth Fund की शुरुआत का विज्ञापन किया है, जिसमें 'AI for Climate and Nature Grand Challenge' नामक पहल के तहत पहले 24 अनुदान प्राप्तकर्ताओं का घोषणा की गई है। इस पहल का उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर तत्कालीन जलवायु और पर्यावरणीय समस्याओं का समाधान करना है। प्रत्येक परियोजना को प्रारंभिक रूप से 50,000 डॉलर का अनुदान दिया जाएगा, जबकि नवीनतम AI-संचालित पर्यावरणीय समाधानों को तेज़ करने के लिए इसमें 2 मिलियन डॉलर तक की अतिरिक्त फंडिंग मिल सकती है। चयनित परियोजनाओं में टिकाऊ प्रोटीन विकास, जैव विविधता की निगरानी, कोरल रीफ विश्लेषण, अवैध वनों की कटाई की रोकथाम, और अफ्रीका के लिए बेहतर मौसम Forecasting जैसे विविध क्षेत्र शामिल हैं। यह पहल पर्यावरण विशेषज्ञों और AI तकनीशियनों के बीच सहयोग को महत्वपूर्ण मानते हुए, प्रैक्टिकल प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करती है। इससे मल्टीडिसिप्लिनरी टीमें ऐसी व्यापक समाधान बना सकें, जो जलवायु में सुधार और पारिस्थितिकी तंत्र के संरक्षण के लिए कारगर हों। इस अनुदान कार्यक्रम की एक मुख्य đặcता यह है कि इसमें आवेदनकर्ताओं के AI विशेषज्ञता का कोई भी योग्यता हो, इसके बावजूद लागू होता है, जिससे नवाचार को प्रोत्साहन मिलता है। डोमेन ज्ञान और उन्नत AI कौशल का संयोजन कर प्रभावी, रियल-वर्ल्ड पर्यावरणीय एप्लिकेशन विकसित किए जा सकते हैं। इसके अतिरिक्त, न्यूजलेटर में जलवायु क्षेत्र को प्रभावित करने वाले अनेक महत्वपूर्ण विकासों का उल्लेख है। क्लाइमवर्क्स, जो सीधे वायु से CO2 को पकड़ने में अग्रणी है, ने बढ़ते जलवायु संकट के बावजूद, वित्तीय चुनौतियों का सामना करते हुए अपनी 22% कार्यबल में कटौती की घोषणा की है। वहीं, इंटरनेशनल एनर्जी एजेंसी (IEA) की एक रिपोर्ट में ऊर्जा खनिज संसाधनों में बढ़ते концентраणRisks का ध्यानाकर्षण किया गया है, जो नवीकरणीय ऊर्जा और डीकार्बोनाइजेशन के लिए जरूरी हैं। यह रिपोर्ट भू-राजनीतिक और सप्लाई चेन संबंधी कमजोरियों को भी रेखांकित करती है, जो स्वच्छ ऊर्जा परिवर्तन में बाधा बन सकते हैं। इस संस्करण में 2024 में वैश्विक वनों के भारी नुकसान का भी उल्लेख किया गया है, जो मुख्य रूप से जंगल की आग से हुआ, जिनके CO2 उत्सर्जन 2023 की सभी हवाई यात्रा के चार गुना हैं। यह क्षति ग्रीनहाउस गैसों के उत्सर्जन को बढ़ाती है और जैव विविधता व पारिस्थितिकी तंत्र की सेहत को गंभीर खतरे में डालती है, जो कार्बन को सोखने के लिए आवश्यक हैं। नीतिगत विकास भी जलवायु के जटिल शासन तंत्र का हिस्सा हैं। डीप-सी माइनिंग (गहरे समुद्री खनन) के नियमों पर आंदोलन और अमेरिका में नई नाभिकीय रिएक्टरों की मंजूरी जैसी घटनाएँ हों रही हैं। दोनों ही मुद्दे विवादास्पद हैं, लेकिन ऊर्जा उत्पादन में अहम बदलाव ला सकते हैं। इन्फ्लेशन रिडक्शन एक्ट (IRA) ने कुछ क्षेत्रों में कर क्रेडिट में कटौती की है, वहीं सोलर सेल्स के आयात पर नई टैरिफ़ लगाए गए हैं, जिनसे घरेलू उद्योग का संरक्षण और नवीकरणीय ऊर्जा का विस्तार दोनों का संतुलन बनाने का प्रयास है। सारांशतः, यह ऐक्सियॉस जनरेट का संस्करण दर्शाता है कि टेक्नोलॉजी, पर्यावरण और नीति का समेकन बढ़ रहा है। Bezos Earth Fund का AI अनुदान कार्यक्रम यह दिखाता है कि कैसे नवाचारपूर्ण फंडिंग और विभिन्न सेक्टरों के सहयोग से जलवायु समाधान संभव हैं। इसके साथ ही, क्लाइमवर्क्स जैसी कंपनियों के वित्तीय मुश्किलें, आईईए द्वारा संकेतित सप्लाई जोखिम और नई नीति बदलाव सामने आते हैं, जो चुनौतियों और अवसरों दोनों को उजागर करते हैं। जैसे ही विश्व समुदाय जलवायु परिवर्तन के प्रभाव को सीमित करने और पारिस्थितिकी के संरक्षण में जुटा है, AI और पर्यावरण विज्ञान का संयोजन एक आशाजनक रणनीति के रूप में उभर रहा है। AI विशेषज्ञ और पर्यावरण कार्यकर्ताओं के बीच साझेदारी से विकसित ये पहल प्रभावी और स्थायी समाधान प्रदान कर सकते हैं। हाल के विकास संकेत करते हैं कि इस दिशा में समन्वय बढ़ाना जरूरी हो गया है ताकि प्रौद्योगिकी का उपयोग होकर ग्रह के लाभ सुनिश्चित किए जा सकें। सारतः, 21 मई, 2025 का ऐक्सियॉस जनरेट न्यूजलेटर जलवायु और पर्यावरण प्रयासों के नए ट्रेंड्स और कार्रवाइयों का विस्तृत अवलोकन प्रस्तुत करता है। नई AI-प्रेरित फंडिंग पहलों से लेकर उद्योग और नीति में हो रहे परिवर्तनों तक, यह तकनीक, स्थिरता और शासन के क्रॉस-विषयक इंटरैक्शन का एक महत्वपूर्ण दस्तावेज है।

जिम्बाब्वे ने ब्लॉकचेन-आधारित कार्बन क्रेडिट मार्केट सि…
ज़िम्बाब्वे ने अपनी पारिस्थितिकी तंत्र में अधिक पारदर्शिता और दक्षता लाने के उद्देश्य से ब्लॉकचैन आधारित कार्बन क्रेडिट बाजार पहल शुरू की है। देश वर्तमान प्रणाली से संक्रमण कर रहा है और कार्बन क्रेडिट एक्सचेंजों के लिए एक Web3 आधारित प्लेटफार्म입 रही है। इस बदलाव की देखरेख के लिए, ज़िम्बाब्वे ने एक नए नियामक निकाय, कार्बन मार्केट मैनेजमेंट अथॉरिटी (ZCMA) की स्थापना की है, जो लाइसेंस जारी करने, कार्बन ऑफसेट परियोजनाओं को मंजूरी देने और संबंधित नियमों का पालन सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदार है। पर्यावरण मंत्रालय ZCMA की निगरानी करता है ताकि नई प्रणाली का कड़ाई से पालन सुनिश्चित हो सके। हालांकि ज़िम्बाब्वे ने अपने कार्बन क्रेडिट बाजारों में व्यापक बदलाव नहीं किए हैं, लेकिन ब्लॉकचेन में संक्रमण एक महत्वपूर्ण कदम माना जा रहा है। कैलीफोर्निया-आधारित कंपनी RippleNami का कहना है कि ज़िम्बाब्वे—अफ्रीका का तीसरा सबसे बड़ा कार्बन क्रेडिट प्रदाता, केन्या और गैबोन के बाद—ब्लॉकचेन तकनीक को अपनाकर क्षेत्रीय नेता बन सकता है। यह बदलाव अन्य अफ्रीकी देशों को भी प्रेरित कर सकता है। ब्लॉकचेन का उपयोग धोखाधड़ी और अक्षमता की पुरानी समस्याओं को हल करने का वादा करता है। उदाहरण के लिए, 2023 में, ज़िम्बाब्वे ने कई परियोजनाओं को रद्द कर दिया और राजस्व का 50% तक मांग की, जिससे निवेशकों के बीच विश्वास घट गया। अब, ब्लॉकचेन को कार्बन क्रेडिट क्षेत्र में पारदर्शिता और विश्वसनीयता बहाल करने का उपकरण माना जा रहा है। ज़िम्बाब्वे डिजिटल नवाचार में भी मजबूत विश्वास दिखाता है, उसने वैध स्वर्ण समर्थित डिजिटल मुद्रा लॉन्च की है जिसमें भिन्न-भिन्न निवेश सुविधाएं हैं और 2022 से एक केंद्रीय बैंक डिजिटल मुद्रा (CBDC) के लिए योजनाएं शुरू की हैं। इसके अलावा, ज़िम्बाब्वे billionaire स्ट्राइव मसियेवा का Nvidia के साथ साझेदारी में अफ्रीका की पहली AI फैक्ट्री स्थापित करने का कदम देश की कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति का संकेत है। वहीं, नॉर्वेजियन अध्ययन इस बात पर बल देता है कि मछली उद्योग में ब्लॉकचेन की क्षमता आपूर्ति श्रृंखला की पारदर्शिता बढ़ाने में कितनी मदद कर सकती है। ब्लॉकचेन-संचालित आपूर्ति श्रृंखलाएं समुद्री भोजन के मूल स्थान से लेकर खुदरा शेल्फ तक इसकी संपूर्ण उत्पत्ति का पता लगा सकती हैं, जिनमें उत्पादन प्रक्रियाएं, पर्यावरणीय अनुपालन और हलाल प्रमाणन जैसे अपरिवर्तित रिकॉर्ड शामिल हैं। निर्माता महत्वपूर्ण डेटा रिकॉर्ड कर सकते हैं, जैसे ऑक्सीजन स्तर, मछली की सेहत, अंडे की गुणवत्ता और खिलाने का शेड्यूल, जिससे डेटा संग्रह मानकीकृत हो सके और उपभोक्ता उत्पादों की तुलना संभव हो सके। समुद्री भोजन की आपूर्ति श्रृंखला में शुरुआती ब्लॉकचेन उपयोग ने उम्मीदें जगा दी हैं, और व्यापक अपनापन की दिशा में प्रेरित किया है। FAIRR सीफूड ट्रेसबिलिटी इंगेजमेंट, जो लगभग 6

एआई मॉडल उपयोगकर्ताओं की जनसांख्यिकी के बारे में जा…
बड़े भाषा मॉडल (LLMs) जैसे GPT, Llama, Claude, और DeepSeek ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता में क्रांति ला दी है, क्योंकि इन मॉडल ने संवादात्मक क्षमताओं में उल्लेखनीय प्रवाह दिखाया है। ये मॉडल मानवीय जैसी विभिन्न कार्यक्षमता का प्रदर्शन करते हैं, जैसे कविता लिखने जैसी रचनात्मक गतिविधियों से लेकर वेब कोडिंग जैसी तकनीकी कार्यों तक। इनकी प्रभावशाली क्षमताओं के बावजूद, इन मॉडलों का आंतरिक कार्यप्रणाली अधिकांशत: अस्पष्ट बनी हुई है, जिसे अक्सर 'ब्लैक बॉक्स' कहा जाता है, यहाँ तक कि इनके निर्माता भी। इस पारदर्शिता की कमी से एआई व्याख्यात्मकता में प्रमुख चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिसका फोकस यह समझने और समझाने पर है कि एआई प्रणाली अपने आउटपुट कैसे उत्पन्न करती हैं। इन चुनौतियों का समाधान खोजने के लिए हाल के प्रग़तियों का स्रोत उद्योग और शैक्षणिक क्षेत्र दोनों ही हैं। जैसे कि Anthropic जैसी संस्थाएँ और हार्वर्ड विश्वविद्यालय की शोध टीमें, ने LLMs के आंतरिक तर्क को उजागर करने में प्रगति की है, उन्होंने ऐसे विशेष फीचर्स या न्यूरॉन सक्रियण पैटर्न की पहचान की है जो विशिष्ट अवधारणाओं, पूर्वाग्रहों या मान्यताओं से जुड़े होते हैं जो मॉडल में कोडित हैं। इस काम में एक महत्वपूर्ण खोज यह है कि LLMs तेज़ी से यूज़र्स के लिंग, आयु, और सामाजिक आर्थिक स्थिति जैसी जनसांख्यिकी के बारे में तत्काल अनुमान लगाते हैं, जो वे इनपुट्स के आधार पर बनाते हैं। ये अनुमान मॉडल की प्रतिक्रियाओं को प्रभावित करते हैं और अक्सर प्रशिक्षण के दौरान उपयोग किए गए विस्तृत डेटासेट से निकाली गई स्थायी रूढ़ियों को दर्शाते हैं। यह व्यवहार महत्वपूर्ण नैतिक और सामाजिक चिंताएँ उठाता है, क्योंकि यह दर्शाता है कि LLMs न केवल मौजूद पूर्वाग्रहों को बनाए रख सकते हैं, बल्कि वे नियमित बातचीत के दौरान विस्तृत यूज़र प्रोफाइल भी निकाल सकते हैं। ऐसी प्रोफाइलिंग के गंभीर परिणाम हो सकते हैं; इसका उपयोग लक्षित विज्ञापन के लिए किया जा सकता है, उपयोगकर्ता के व्यवहार और चुनावों को प्रभावित करने के लिए, या और अधिक चिंताजनक मामलों में, मैनिपुलेशन के लिए भी किया जा सकता है—जिससे गोपनीयता और सहमति जैसे मामलों पर गंभीर सवाल खड़े होते हैं। इन खतरों को समझते हुए, एआई अनुसंधान समुदाय सक्रिय रूप से ऐसी विधियों का विकास कर रहा है जो पारदर्शिता बढ़ाएं और उपयोगकर्ताओं तथा डेवलपर्स को बेहतर नियंत्रण प्रदान करें। एक आशाजनक रणनीति है ऐसी प्रणालियों का निर्माण, जो हितधारकों को यह पता लगाने और आवश्यकतानुसार मॉडल की धारणा बदलने की क्षमता दे, कि वे उपयोगकर्ता की विशेषताओं को कैसे समझते हैं और उसके अनुसार अपनी प्रतिक्रियाओं में सुधार कर सकते हैं। इससे हानिकारक पूर्वाग्रहों को कम करने, सुरक्षा को बढ़ाने और अधिक नैतिक और निष्पक्ष AI संवाद को प्रोत्साहित करने में मदद मिल सकती है। यह चर्चा उद्योग-व्यापी मानकों और अभ्यासों की तत्काल जरूरत को रेखांकित करती है, जो पारदर्शिता और उपयोगकर्ता संरक्षण पर केंद्रित हों। LLM डेवलपर्स को ऐसी मूल्यों का पालन करने के लिए प्रेरित किया जाता है जैसे हानिरहितता, ईमानदारी और सेवा भावना। जैसे-जैसे जनता का AI प्रणालियों पर भरोसा बढ़ता जा रहा है, विश्वास बनाए रखना अत्यंत आवश्यक हो जाता है। LLM की क्षमताओं और सीमाओं के विषय में स्पष्ट संचार, मजबूत सुरक्षा उपायों के साथ, जिम्मेदार AI तंत्रिका बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे। संक्षेप में, जबकि बड़े भाषा मॉडलों ने AI-आधारित संवाद और रचनात्मकता को नई ऊंचाइयों पर पहुंचाया है, उनका ब्लैक बॉक्स स्वरूप समझने और विनियमन को जटिल बनाता है। हाल की शोधें आशा जगा रही हैं क्योंकि ये दिखाती हैं कि ये मॉडल संवेदनशील उपयोगकर्ता जानकारी कैसे एन्कोड और लागू करते हैं। नैतिक रूप से इनका सही ढंग से उपयोग सुनिश्चित करने के लिए डेवलपर्स, शोधकर्ताओं, नीति बनानें वालों और उपयोगकर्ताओं का सहयोग आवश्यक है ताकि पारदर्शिता बनी रहे, निजता की रक्षा की जाए और पूर्वाग्रह कम किए जाएं। इन चुनौतियों का सक्रिय समाधान खोजकर, AI समुदाय LLMs के लाभों का उपयोग कर सकता है और जोखिमों को कम कर सकता है, अंततः ऐसी तकनीकों का विकास कर सकता है जो समाज के प्रति भरोसेमंद और न्यायसंगत हों।

स्पेस और टाइम माइक्रोसॉफ्ट फैब्रिक में ZK-प्रूफ़न ब्लॉकच…
ब्लॉकस्टर के संस्थापक, एडिटर-इन-Chief और क्रिएटिव डायरेक्टर के रूप में, मैं आकर्षक कहानियों के विकास का नेतृत्व करता हूं, प्रमुख Web3 ब्रांडों के साथ साझेदारी करता हूं, और हमारे भविष्यन्मुख उत्पाद रणनीति का मार्गदर्शन करता हूं।