गूगल के जॉन Mueller ने गूगल के ही डैनी Sullivan को "Search Off the Record" पॉडकास्ट पर होस्ट किया, जिसमें उन्होंने "SEO और AI के लिए SEO पर विचार" पर चर्चा की। सारांश में, उन्होंने सहमति जताई कि AI के लिए SEO मूल रूप से पारंपरिक सर्च के समान ही है, लेकिन फिर उन्होंने गहरा विश्लेषण किया। मुख्य बात यह है कि उत्कृष्ट, अनूठा और मूलभूत सामग्री बनाना जरूरी है, जिसका उद्देश्य अंतिम उपयोगकर्ताओं को सेवा देना हो। जबकि शॉर्टकट दिखाई दे सकते हैं, जैसे कि SEO से पहले होते थे, ये टिकाऊ नहीं होंगे। इसलिए, सबसे अच्छा तरीका यह है कि प्रामाणिक और मौलिक सामग्री पर ध्यान केंद्रित किया जाए जो सचमुच आपके दर्शकों की सेवा करे। इसके अलावा, केवल टेक्स्ट कंटेंट तक सीमित न रहें—वीडियो, ऑडियो, दृश्य, और अन्य फॉर्मेट भी शामिल करें। डैनी Sullivan ने कहा कि AI SEO, GEO, या कोई भी नाम आप पसंद करें, उसे व्यापक SEO फ्रेमवर्क के अंतर्गत एक उपसमुच्चय के रूप में देखा जाना चाहिए। यहाँ 37 मिनट का भाग एक का रिकॉर्डिंग है: मैंने पॉडकास्ट के दौरान नोट्स बनाए और उन्हें कल X पर साझा किया, लेकिन यहाँ वे पुनः प्रस्तुत हैं: - पारंपरिक SEO और AI सर्च के लिए अनुकूलन प्रभावी रूप से एक ही हैं। - अगर कुछ है, तो GEO/AIO को SEO के अंतर्गत एक उपसमुच्चय माना जाएगा। - "यह अभी भी SEO है, " भले ही फॉर्मेट भिन्न हों। - ध्यान केंद्रित करें उपयोगकर्ताओं के लिए लिखने पर, न कि सिर्फ SEO के लिए। - जबकि मैं SEO करता हूँ, कुछ क्लाइंट्स "नई चीज़ें" चाहते हैं। यदि आपको इसे फिर से पैकेज करना है, तो दीर्घकालिक रणनीति पारंपरिक SEO से नहीं बदलेगी। - फॉर्मेट बदलने का मतलब यह नहीं कि आपको अपनी मूल दृष्टिकोण बदलनी चाहिए। - तकनीकी SEO अब मुख्य रूप से आधुनिक CMS प्लेटफ़ॉर्म में शामिल है। - इसीलिए वर्तमान में मुख्य रूप से कंटेंट निर्माण पर ध्यान दें। - पहले SEO के लिए हर सर्च इंजन के लिए संस्करण बनाना जरूरी था, लेकिन उन अंतरों का फ़र्क इतना बड़ा नहीं था कि प्रयास का औचित्य हो। - समय के साथ, सर्च इंजनों के बीच भेद कम हो गए हैं। - इसलिए, विशेष सर्च इंजन की बजाय उपयोगकर्ता अनुभव को प्राथमिकता देना चाहिए। - AI के साथ, आपकी सामग्री में मौलिकता बेहद जरूरी है—ना कि सिर्फ "नई" होना AI या SEO के लिए, बल्कि वाकई मौलिक होना। - बड़े भाषा मॉडल और AI सिस्टम गैर-मौलिक, पुनरावृत्त सामग्री को अच्छी तरह से संभालते हैं। - उदाहरण के लिए, “सुपर बाउल कब शुरू होता है?” जैसे सवाल बार-बार दोहराए जाते हैं और ये मौलिक नहीं हैं। - दर्शक वीडियो, पॉडकास्ट, और फोरम से प्राप्त सीधे अनुभव जैसी मौलिक सामग्री खोजते हैं। - विशेषज्ञ की राय भी इसमें मौलिकता शामिल करनी चाहिए। - प्रामाणिक सामग्री को कृत्रिम रूप से बनाना संभव नहीं है। - विचार करें कि आपकी सामग्री वास्तव में आपके दर्शकों के साथ मेल खाती है या नहीं, जैसे कि डैनी सोशल मीडिया पर देखता है। - मुख्य बात है कि आप अपने अनुयायियों के प्रति प्रामाणिक रहें, बस वहीं रहकर। - डैनी Sullivan "मल्टीमोडल" शब्द को नापसंद करते हैं; वह इसे ऐसे बताते हैं कि किसी एक तरीके से खोज की जाए और जवाब दूसरे तरीके से मिले। - इसलिए, टेक्स्ट के अलावा वीडियो, ऑडियो जैसे विभिन्न फॉर्मेट में सामग्री बनाएं। - आप AI फॉर्मेट में कंटेंट की सफलता कैसे मापेंगे?
- यह केवल क्लिक करने का नहीं, बल्कि गुणवत्ता वाले क्लिक और कन्वर्जन का सवाल है। - नए फॉर्मेट आमतौर पर अधिक जुड़ाव लाते हैं। - मेट्रिक्स दिखाते हैं कि AI फॉर्मेट का उपयोग करने से पृष्ठ पर बिताया गया समय बढ़ता है। - AI फॉर्मेट उपयोगकर्ताओं को बेहतर समझने में मदद करते हैं कि वे क्या क्लिक कर रहे हैं। - क्वेरी फैनआउट का कॉन्सेप्ट: जॉन Mueller ने समझाया कि AI आपके लिए कई खोजें करता है इससे पहले कि वह उत्तर प्रस्तुत करे। - यह AI दृष्टिकोण बहुत अधिक संदर्भ प्रदान करता है, अक्सर उपयोगकर्ताओं को सीधे उसी जगह ले जाता है जहां वे जाना चाहते हैं। - कुछ मामलों में, AI से किए गए खोज पर क्लिक पारंपरिक खोज से अधिक मूल्यवान हो सकते हैं। - AI फॉर्मेट संतुष्टि प्रदान करते हैं क्योंकि ये लोगों को ऐसे तरीके से खोज करने देते हैं जो स्वाभाविक लगता है। - यह जैसे लाइब्रेरियन से सवाल पूछना और उनकी स्पष्टीकरण से आपके मूल इरादे को समझना है। - डैनी ने Google के जियो और सर्च ट्रेंड डेटा के उपयोग के उदाहरण साझा किए। - AI सर्च के लिए ट्रैकिंग और एनालिटिक्स में सुधार जरूरी है, जिसमें Search Console में सुधार शामिल है। - इससे साइट के मालिक समझ सकते हैं कि उनकी सामग्री कैसे खोजी जा रही है और आवश्यकतानुसार संशोधन कर सकते हैं। - हालांकि, सर्च इंजन सामग्री को बेहतर तरीके से समझने लगे हैं, जिससे मैनुअल संपादन की आवश्यकता कम हो रही है। - भाग एक का समापन सलाह के साथ होता है: मनुष्यों और उपयोगकर्ताओं के लिए उन तरीके से लिखें जिसे वे सामग्री का उपभोग करना पसंद करते हैं।
गूगल विशेषज्ञ एआई खोज और सामग्री अनुकूलन के लिए एसईओ रणनीतियों पर चर्चा करते हैं
डाइव ब्रिफ़: लैक्सस ने जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल कर एक छुट्टी मार्केटिंग अभियान लॉन्च किया है, प्रेस रिलीज के अनुसार। इस लग्जरी कार ब्रांड का “Built for Every Kind of Wonder” वीडियो अद्भुत मौसमी दृश्यों को दर्शाता है, जैसे कि एक स्की ट्रेल जैसी लहर की तरह आकाश में उठती हुई, अंत में यह साबित करता है कि ये कल्पनात्मक दृश्य एक बच्चे की आंखों से देखे जा रहे हैं, जो एक बर्फ के ग्लोब में दुनिया का सपना देख रहा है। AKQA के साथ साझेदारी में बनाया गया यह ब्रांड फिल्म लैक्सस की डिजिटल और सोशल चैनलों पर यूरोप, मध्य पूर्व, और अफ्रीका में दिखाई जाएगी। ज्यादा से ज्यादा मार्केटर जेनरेटिव AI का प्रयोग वीडियो सामग्री बनाने के लिए कर रहे हैं, हालांकि इस तकनीक के प्रति दर्शकों की राय मिश्रित है। डाइव इनसाइट: लैक्सस और AKQA विज़ुअली समृद्ध छुट्टी की कहानी के लिए जेनरेटिव AI को अपना रहे हैं। “Built for Every Kind of Wonder” को AKQA के वर्चुअल स्टूडियो में विकसित किया गया है, जो एक “अगली पीढ़ी की कंटेंट इंजन” है, जो सिनेमा कला को अत्याधुनिक तकनीक के साथ मिलाता है। यह वीडियो एक अमूर्त गुणवत्ता रखता है, जिसमें बर्फ से ढकी, मौसमी छवियां दिखाई देती हैं, जो पारंपरिक कथा का अनुसरण नहीं करतीं। दृश्य में एक मछली को ठहरे हुए झील के नीचे तैरते हुए और एक घुमावदार स्की ढलान को दिखाया गया है, साथ ही एक लैक्सस वाहन की फुटेज भी है जो जादुई चिंगारियां छोड़ते हुए सांताक्लॉज की स्लीपर की तरह ऊपर उठ रहा है। कथा का अंत में खुलासा होता है कि ये सारे कल्पनात्मक चित्र एक बच्चे की कल्पना हैं, जो एक कार यात्रा के दौरान स्नो ग्लोब में देखने के दौरान सोच रहा है। प्रेस सामग्री के अनुसार, लैक्सस ने AKQA को अपने सर्दियों के प्रचार में AI की भूमिका को तलाशने के लिए चुनौती दी थी और परिणाम से प्रभावित हुआ। जेनरेटिव AI को ब्रांडों को जटिल, महंगे शूट अधिक कुशलता से बनाने में सक्षम माना जाता है, हालांकि मानवीय सुधार अभी भी आवश्यक है। “यह फिल्म अत्यंत अच्छे तरीके से AI की ताकत का उपयोग करके एक जादुई दुनिया बनाती है, जो हमारे ‘Built for Every Kind of Wonder’ संदेश के साथ पूरी तरह मेल खाती है,” कहा रुदी बूमान, लैक्सस ईएमईए ब्रांड और संचार प्रबंधक। “हम अपनी अगली साझेदारी को लेकर पहले से ही उत्साहित हैं।” अमेरिका में, लैक्सस अपने लंबे समय से चलते आ रहे “December to Remember” अभियान को जारी रखता है, जिसमें भावनात्मक रूप से प्रतिध्वनित विज्ञापन दर्शाए जाते हैं, जो त्योहारों के दौरान ब्रांड से जुड़ी कई पीढ़ियों के परिवार को दिखाते हैं, और यह फ्लेटवुड मैक की क्लासिक “Landslide” के साथ सेट है। अन्य मार्केटर भी छुट्टी अभियानों में जेनरेटिव AI का समावेश कर रहे हैं, जिनमें सफलता के स्तर अलग-अलग हैं। पिछले दो वर्षों से, कोकाका अपनी वर्षांत क्लिप का पुनर्निर्माण कर रही है, जिसमें AI के मदद से क्लासिक विज्ञापनों को फिर से बनाया गया है, हालांकी आलोचक कहते हैं कि इनमें ब्रांड की सामान्य गर्माहट की कमी है। कोका कोला इस अभियान का बचाव करती है, यह कहते हुए कि परीक्षण में अच्छा प्रदर्शन रहा है। वहीं, मैकडॉनल्ड्स ने हाल ही में एक डच विज्ञापन वापस ले लिया है, जिसमें जेनरेटिव AI का इस्तेमाल कर छुट्टियों के तनाव को दर्शाया गया है, जो इस बात की संभावना को उजागर करता है कि AI का विज्ञापन में इस्तेमाल करने से महत्वपूर्ण ब्रांड जोखिम और backlash हो सकता है।
2025 में, सोशल मीडिया ने एक गहरा परिवर्तन अनुभव किया क्योंकि AI-निर्मित वीडियो तेजी से प्लेटफ़ॉर्म जैसे यूट्यूब, TikTok, इंस्टाग्राम और फेसबुक पर छा गए। AI-निर्मित वीडियो सामग्री का यह विस्फोट वास्तविकता और कल्पना के बीच की सीमाओं को पहले से कहीं अधिक धुंधला कर गया, जिससे उपयोगकर्ताओं का ऑनलाइन सामग्री के साथ जुड़ने और उसकी व्याख्या करने का तरीका मूल रूप से बदल गया। कृत्रिम बुद्धिमत्ता से निर्मित ये सामग्री विविध थीं, जिनमें हास्यपूर्ण और कल्पनातीत दृश्य भी शामिल थे, जैसे फिक्शनल खरगोश ट्रैम्पोलिन पर कूदते हुए, राजनीतिक प्रचार और मशहूर हस्तियों के उन्नत डीपफेक्स भी शामिल थे। तकनीकी प्रगति इस बदलाव के केंद्र में थी। प्रमुख टेक कंपनियों—OpenAI अपनी वीडियो टूल Sora के साथ, Google का Veo, Meta का MovieGen, ByteDance का CapCut, और xAI का Grok—ने वीडियो निर्माण तकनीक की सीमाएँ तोड़ीं। ये टूल, जो ChatGPT, Gemini, और Meta AI जैसे लोकप्रिय AI प्लेटफॉर्म्स में एकीकृत थे, सामान्य उपयोगकर्ताओं को बिना विशेष विशेषज्ञता के, केवल कुछ क्लिक में बेहद यथार्थपरक और आकर्षक वीडियो बनाने में सक्षम बनाते थे। वीडियो निर्माण में इस सामाजिक क्रांति ने ऐसी क्षमता को जन्म दिया कि AI-निर्मित वीडियो की इतनी विशाल मात्रा सोशल मीडिया पर प्रवाहमान हो गई कि उसकी कोई सीमा नहीं रही। AI सामग्री की इतनी अधिक मात्रा ने उपयोगकर्ताओं की धारणा और इंटरैक्शन पैटर्न को गहराई से प्रभावित किया। जबकि कई वीडियो स्पष्ट रूप से कृत्रिम थे, वे दर्शकों का मनोरंजन, भावनात्मक जुड़ाव या विवादास्पद विषयों के माध्यम से बंधन बना लेते थे। दृश्यात्मक रूप से प्रभावशाली सामग्री और एल्गोरिदमिक लक्ष्यीकरण के मिश्रण ने विज्ञापनदाताओं को AI वीडियो का प्रभावी उपयोग करने का अवसर प्रदान किया, जिससे सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स के लिए महत्वपूर्ण आय स्रोत बन गए। फिर भी, AI-निर्मित वीडियो की तेज़ वृद्धि ने बहस और चिंता को जन्म दिया। पर्यावरण संरक्षण के समर्थकों ने जटिल AI मॉडलों के माध्यम से विशाल मात्रा में वीडियो सामग्री बनाने में ऊर्जा खपत और कार्बन फुटप्रिंट पर प्रकाश डाला। साथ ही, इस सामग्री के निर्माण और वितरण में शामिल एल्गोरिदम पर आलोचना हुई कि वे सार्वजनिक चर्चा को प्रभावित कर रहे हैं, कतिपय मौकों पर misinformation और विभाजनकारी प्रचार को बढ़ावा दे रहे हैं। यह विशेष रूप से राजनीतिक रूप से संवेदनशील क्षेत्रों में स्पष्ट था, जैसे पूर्व राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रम्प से जुड़े वीडियो या फ़्रांस जैसे देशों में फैले जातीय भेदभावपूर्ण सामग्री। शोधकर्ताओं और विशेषज्ञों ने इस प्रवृत्ति के व्यापक सामाजिक परिणामों को लेकर चेतावनी दी। AI-निर्मित वीडियो का सहजता से प्रचारित विकृत कथानक या “वैकल्पिक तथ्यों” का फैलाव समाज की साझा वास्तविक ज्ञान की दशा के लिए गंभीर खतरा है। इस तरह की व्यापक गलत सूचना लोकतांत्रिक प्रणालियों के लिए आवश्यक सत्य और जवाबदेही के आधार को कमजोर कर देती है। इसके अलावा, हानिकारक प्रभावों को रोकने और नैतिक मानकों को बनाए रखने में सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स और तकनीक कंपनियों का भूमिका भी चर्चा का केंद्रीय विषय बन गया है। संक्षेप में, 2025 में AI-निर्मित वीडियो सामग्री का विस्फोट सोशल मीडिया के इतिहास में एक मील का पत्थर था। जबकि इस तकनीक ने रचनात्मक अवसरों का विस्तार किया और करोड़ों लोगों का मनोरंजन किया, साथ ही इसमें पर्यावरणीय प्रभाव, misinformation के प्रसार और सामाजिक विश्वास से जुड़ी चुनौतियों का भी समावेश किया। इन जटिल मुद्दों का समाधान करने के लिए तकनीक विकासकर्ताओं, प्लेटफॉर्म ऑपरेटरों, नियामकों और उपयोगकर्ताओं के बीच समन्वित प्रयास आवश्यक हैं, ताकि नवाचार और सदाचार, स्थिरता का संतुलन बना रहे। जैसे-जैसे AI का विकास जारी रहेगा, मीडिया, राजनीति और संस्कृति पर इसके प्रभाव के बारे में चर्चा का महत्व और जरूरी होता जाएगा।
कंपनियों के पास साइबर सुरक्षा टीमें हो सकती हैं, लेकिन कई अधिकतर AI प्रणालियों के असली विफलताओं का सामना करने के लिए तैयार नहीं हैं, ऐसा एक AI सुरक्षा शोधकर्ता का कहना है। सांडर शुलॉफ, जिन्होंने पहली प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग गाइड में से एक की रचना की है और AI प्रणाली की कमजोरियों के विशेषज्ञ हैं, ने रविवार को जारी "लेनी's पॉडकास्ट" के हाल ही के एपिसोड में कहा कि कई संगठनों के पास आवश्यक कुशल कर्मचारी नहीं हैं जो AI सुरक्षा खतरों को समझ सकें और उनका mitigation कर सकें। पारंपरिक साइबरसुरक्षा टीमें बग्स को ठीक करने और ज्ञात कमजोरियों को संभालने के लिए प्रशिक्षित हैं, लेकिन AI अलग व्यवहार करता है। "आप किसी बग को पैच कर सकते हैं, लेकिन आप एक दिमाग़ को नहीं," शुलॉफ ने समझाया, जिससे पता चलता है कि सुरक्षा टीमें समस्याओं का सामना करते समय और बड़े भाषा मॉडल किस तरह विफल होते हैं, इस बीच मूलभूत असमानता है। "AI के कार्य करने का तरीका और पारंपरिक साइबरसुरक्षा के बीच एक असमंजस है," उन्होंने जोड़ा। यह खामी व्यावहारिक कार्यान्वयन में स्पष्ट हो जाती है। साइबरसुरक्षा विशेषज्ञ किसी AI सिस्टम का तकनीकी मुद्दों के लिए निरीक्षण कर सकते हैं, लेकिन सोच नहीं सकते: "अगर कोई AI को ग़लत काम करने के लिए प्रभावित कर दे तो?" शुलॉफ, जो एक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग प्लेटफॉर्म और AI रेड-टीमिंग हैकाथॉन का संचालन करते हैं, ने कहा। परंपरागत सॉफ्टवेयर के विपरीत, AI प्रणालियों को भाषा और सूक्ष्म निर्देशों के माध्यम से प्रभावित किया जा सकता है, उन्होंने स्पष्ट किया। शुलॉफ ने कहा कि जो लोग AI सुरक्षा और पारंपरिक साइबरसुरक्षा दोनों में अनुभवी हैं, वे जानते हैं कि अगर किसी AI मॉडल को धोखा दिया जाए और वह हानिकारक कोड उत्पन्न करे — उदाहरण के लिए, कोड को एक पृथक कंटेनर में चलाकर जिससे AI का आउटपुट व्यापक प्रणाली को नुकसान ना पहुंचाए — तो कैसे प्रतिक्रिया दी जाए। उनका मानना है कि AI सुरक्षा और परंपरागत साइबरसुरक्षा का समागम "भविष्य की सुरक्षा नौकरियों" का प्रतिनिधित्व करता है। AI सुरक्षा स्टार्टअप्स का उदय शुलॉफ ने कई AI सुरक्षा स्टार्टअप्स की आलोचना भी की, जो सुरक्षा के नाम पर गार्डरेल्स का प्रचार कर रहे हैं, जो असली सुरक्षा प्रदान करने में विफल हैं। चूंकि AI प्रणालियों को अंतहीन तरीकों से प्रभावित किया जा सकता है, इन उपकरणों के माध्यम से "सब कुछ पकड़ जाने" का दावा झूठा है। "यह पूरी तरह से गलत है," उन्होंने कहा, और बाजार में सुधार की भविष्यवाणी की, जहां "इन गार्डरेल्स और आत्मचालित रेड-टीमिंग कंपनियों की आय काफी कम हो जाएगी।" AI सुरक्षा स्टार्टअप्स को मजबूत निवेशकर्ता रुचि का लाभ मिल रहा है। बड़े तकनीकी संस्थान और वेंचर कैपिटल कंपनियां इस क्षेत्र में भारी निवेश कर रही हैं क्योंकि कंपनियां अपने AI सिस्टम को सुरक्षित बनाने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रही हैं। मार्च में, Google ने अपनी क्लाउड सुरक्षा सेवाओं को मजबूत करने के लिए साइबरसुरक्षा स्टार्टअप Wiz को 32 अरब डॉलर में खरीदा। Google के सीईओ सुमंद्र पिचाई ने स्वीकार किया कि AI "नई जोखिमें" लाता है, खासकर जब मल्टी-क्लाउड और हाइब्रिड माहौल अधिक फैलते जा रहे हैं। उन्होंने कहा, "इस संदर्भ में, संगठन ऐसे साइबरसुरक्षा समाधान खोज रहे हैं जो अनेक क्लाउड्स के बीच क्लाउड सुरक्षा को बढ़ाएं।"
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पत्रिका डिजिटल जर्नल के पॉलिना ओचोआ द्वारा ली गई फोटो जैसे-जैसे कई लोग एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग कर करियर बना रहे हैं, इन भूमिकाओं तक पहुंच कितनी आसान है? डिजिटल लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म EIT Campus के एक नए अध्ययन में 2026 तक यूरोप में प्रवेश के लिए सबसे आसान एआई नौकरियों की पहचान की गई है, जिसमें दिखाया गया है कि कुछ पद केवल 3-6 महीनों के प्रशिक्षण से बिना कंप्यूटर साइंस डिग्री के भी हासिल किए जा सकते हैं। LinkedIn के अनुसार, एआई पेशेवरों की मांग हर साल 74% बढ़ रही है, और वैश्विक एआई बाजार का आकार 2030 तक 1
गेमिंग उद्योग तेजी से परिवर्तन कर रहा है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) प्रौद्योगिकी के एकीकरण के माध्यम से, जो खेलों के विकास और खिलाड़ियों द्वारा अनुभव करने के तरीके को मूल रूप से बदल रहा है। AI भूमिका निभाता है रियलिज़म और प्रतिबद्धता को बढ़ाने में, अद्वितीय immerseion प्रदान करते हुए उन्नत चरित्र व्यवहार, गतिशील वातावरण और अनुकूलनDifficulty स्तर के माध्यम से। गेम डेवलपर्स तेजी से AI एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं ऐसी नॉन-प्लेयर पात्र (NPCs) बनाने में जो अधिक जीवनमय व्यवहार करते हैं, खिलाड़ी की क्रियाओं पर अधिक बुद्धिमत्ता और अनिश्चितता के साथ प्रतिक्रिया करते हैं। यह नवाचार NPCs को जटिल निर्णय लेने, भावनात्मक प्रतिक्रियाएँ और प्रामाणिक इंटरैक्शन दिखाने में सक्षम बनाता है, जिससे वर्चुअल दुनिया में उपस्थित होने का अनुभव और मजबूत होता है। AI-संचालित गतिशील वातावरण प्रतिक्रिया करते हैं खिलाड़ी के इनपुट और गेम प्रगति पर, ऐसी दुनिया बनाते हैं जो स्थाई रूप से विकसित हो रही है और जीवंत और इंटरैक्टिव लगती है। अनुकूली कठिनाई, एक अन्य महत्वपूर्ण AI विशेषता, खेल के स्तर को व्यक्तिगत खिलाड़ी की क्षमताओं और पसंद के अनुसार अनुकूलित करता है। वास्तविक समय में खिलाड़ी के प्रदर्शन का विश्लेषण करके, गेम दुश्मन की रणनीतियों, संसाधन वितरण और पहेलियों की जटिलता को इस तरह समायोजित करता है कि चुनौती उचित बनी रहे, इस प्रकार निराशा को कम करते हुए खिलाड़ी को बनाए रखता है। ये दोनों तकनीकें मिलकर उद्देश्य हैं अधिक समृद्ध, आकर्षक गेमिंग अनुभव प्रदान करना, जो दर्शकों को संलग्न करते हैं और इंटरैक्टिव मनोरंजन की सीमाओं को धकेलते हैं। इसके साथ ही, AI का खेल डिजाइन में बढ़ता हुआ योगदान गेमिंग समुदाय में महत्वपूर्ण चर्चाएँ भी जन्म देता है। कुछ खिलाड़ी और उद्योग विशेषज्ञ चिंता व्यक्त करते हैं कि AI पर अत्यधिक निर्भरता खेलों को अधिक अनुमानित बना सकती है, क्योंकि AI-आधारित व्यवहार पहचाने जाने वाले पैटर्न का अनुसरण कर सकते हैं, जिससे आश्चर्य घट सकता है। इसके अलावा, AI के मानव खेल डिज़ाइनरों की रचनात्मकता और भूमिकाओं पर संभावित प्रभाव पर चर्चा जारी है। जबकि AI पुनरावृत्त कार्यों को स्वचालित कर सकता है और सामग्री को प्रक्रियात्मक रूप से जेनरेट कर सकता है, आलोचक डरते हैं कि इससे मानव कला और मौलिकता में कमी आ सकती है। AI के प्रयोग और मानवीय रचनात्मकता के बीच संतुलन बनाना डेवेलपर्स के लिए एक केंद्रीय चुनौती है, ताकि वे खेल कला और आत्मा को संरक्षित कर सकें। गेमिंग उद्योग का AI को अपनाना एक बड़े बदलाव का संकेत है, जो अधिक बुद्धिमान, अधिक प्रतिक्रियाशील वर्चुअल दुनिया की ओर ले जाता है, और दर्शकों के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके तथा इन डिजिटल स्थानों में कथानकों के unfolding को बदल रहा है। जैसे-जैसे AI तकनीकों में प्रगति हो रही है, गेमिंग में इनका उपयोग और बढ़ने की संभावना है, जिससे और अधिक immersive, व्यक्तिगत और आकर्षक गेमप्ले अनुभव आने की उम्मीद है। गहरे अध्ययन में रुचि रखने वालों के लिए, Polygon एक व्यापक लेख प्रस्तुत करता है जो वीडियो गेम में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका का विश्लेषण करता है, प्रौद्योगिकी के लाभों और चुनौतियों पर विस्तृत दृष्टिकोण प्रदान करता है, साथ ही डेवलपर्स और खिलाड़ियों के विचार शामिल हैं। AI के परिवर्तनकारी प्रभाव का यह विश्लेषण दोनों, रोमांचक संभावनाओं और जटिल मुद्दों को उजागर करता है, जो नवीनतम प्रौद्योगिकी को सबसे लोकप्रिय और प्रिय मनोरंजन के रूप में विकसित कर रहा है। नवाचार और परंपरा के बीच जारी संवाद निस्संदेह इन वर्षों में गेमिंग के भविष्य की दिशा तय करेगा। प्रकाशित: सोमवार, 22 दिसंबर 2025, 15:30 GMT, Polygon द्वारा।
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