OpenAI द्वारा विकसित एक नए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल, o3 ने हाल ही में ARC-AGI बेंचमार्क पर मानव-स्तर के परिणाम हासिल किए, जो "जनरल इंटेलिजेंस" को मापने वाला एक परीक्षण है। इसने 85% अंक प्राप्त किए, जो पहले के AI रिकॉर्ड्स से काफी बेहतर था और औसत मानव स्कोर के बराबर है। आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) का निर्माण प्रमुख AI शोध लैब्स का प्राथमिक लक्ष्य है, और यह परिणाम उस दिशा में प्रगति का संकेत देता है। ARC-AGI परीक्षण AI की "सैंपल एफिशिएंसी" का आकलन करता है—नए परिदृश्यों में न्यूनतम डेटा के साथ अनुकूलन की क्षमता। मौजूदा AI, जैसे GPT-4, कार्यों को करने के लिए व्यापक डेटा की आवश्यकता होती है और कम सामान्य परिदृश्यों में संघर्ष करता है क्योंकि उपलब्ध उदाहरण सीमित होते हैं। AI को विविध और अप्रत्याशित कार्यों को संभालने के लिए, उसे कुछ डेटा बिंदुओं से सामान्यीकरण करना चाहिए—जो बुद्धिमता का एक प्रमुख तत्व है। OpenAI का o3 ग्रिड स्क्वेयर पैटर्न्स में महारत हासिल कर सफलता प्राप्त करने में सक्षम रहा, मानव IQ परीक्षणों की तरह सीमित उदाहरणों के साथ पहेलियाँ हल करते हुए। हालांकि o3 की कार्यक्षमता की विशिष्टताएँ स्पष्ट नहीं हैं, इसकी अनुकूलता स्पष्ट है। यह "सबसे कमजोर" नियमों को पहचानता है जो नए परिदृश्यों को न्यूनतम मान्यताओं के साथ कवर करते हैं, इससे अधिक अनुकूलन की क्षमता मिलती है। यह प्रक्रिया Google के AlphaGo AI के समान है, जिसने कार्यों को हल करने के लिए "चेन ऑफ थॉट" का उपयोग किया। प्रत्येक चेन एक संभावित समाधान का प्रतिनिधित्व करती है, जिसे एक ह्यूरिस्टिक या निर्णायक नियम का उपयोग करके सबसे उपयुक्त चयन करने के लिए मूल्यांकन किया जाता है। उम्मीदजनक परीक्षण परिणामों के बावजूद, यह अनिश्चित है कि o3 वास्तव में AGI को मानव जैसे इंटेलिजेंस के करीब लाता है। इसकी सफलता हो सकता है पिछले मॉडलों की तुलना में अंतर्निहित सुधार का संकेत न दे बल्कि ARC-AGI के लिए विशेष प्रशिक्षण का परिणाम हो सकता है। OpenAI ने o3 के बारे में पूर्ण विवरण नहीं दिया है, इसलिए इसकी वास्तविक क्षमता अटकलों में बनी हुई है। o3 को समझने के लिए गहन मूल्यांकन की आवश्यकता होगी और यह मानव अनुकूलन क्षमता का मुकाबला करने की क्षमता को प्रकट कर सकता है। अगर ऐसा हुआ, तो यह अर्थव्यवस्थाओं और तकनीक में क्रांति ला सकता है, AGI नेतृत्व के नए विचारों को प्रारंभ कर सकता है। अगर नहीं, तब भी कीर्तिमान स्थापित करते हुए, यह दैनिक जीवन में अधिक बदलाव नहीं लाएगा।

एलन मस्क की AI कंपनी, xAI, ने हाल ही में SEC फाइलिंग के अनुसार निवेशकों से $6 बिलियन जुटाए हैं, जो पहले जुटाए गए $6 बिलियन में जोड़े जाने पर कुल $12 बिलियन हो गए हैं। निवेशकों में Andreessen Horowitz, Blackrock, Fidelity और Nvidia शामिल हैं। इस दौर में केवल मौजूदा निवेशक ही भाग ले सकते थे, और अफवाहों के मुताबिक इसका मस्क के ट्विटर अधिग्रहण से कुछ संबंध हो सकता है। पिछले साल स्थापित xAI ने जल्द ही Grok को जारी किया, जो एक जनरेटिव AI मॉडल है और उत्तेजक प्रश्नों का जवाब देने जैसी विशेष क्षमताएं रखता है। Grok को X (जिसे पहले Twitter के नाम से जाना जाता था) में एकीकृत किया गया है और यह प्लेटफार्म पर अपनी क्षमताओं का विस्तार कर रहा है। xAI, OpenAI और Anthropic जैसी दिग्गज कंपनियों के साथ प्रतिस्पर्धा करने का लक्ष्य रखता है, और इसके लिए API लॉन्च कर रहा है और Grok का एक iOS ऐप जारी कर रहा है। मस्क ने दावा किया है कि X के डेटा के साथ xAI का एकीकरण उसे एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ देता है। एक मुकदमे में ओपनएआई पर अनुचित प्रथाओं का आरोप लगाया गया है, जिन पर मस्क प्रतिस्पर्धा दबाने की कोशिश करने का आरोप लगाते हैं। xAI मस्क की कंपनियों, जैसे Tesla और SpaceX, के डेटा का उपयोग करके तकनीकी सुधार करने की परिकल्पना करता है। कुछ आलोचक, जिसमें कुछ टेस्ला शेयरहोल्डर्स भी शामिल हैं, तर्क करते हैं कि इससे टेस्ला के संसाधनों का विचलन होता है। xAI का राजस्व लगभग $100 मिलियन वार्षिक तक पहुंच गया है। कंपनी आधारभूत संरचना में भारी निवेश कर रही है, जिसमें मेम्फिस में एक डेटा सेंटर में 100,000 Nvidia जीपीयू हैं, जो दोगुनी हो जाएगी। महत्वपूर्ण वृद्धि प्राप्त करने के बावजूद, अपने सैन फ्रांसिस्को में 100 से अधिक कर्मचारियों वाली टीम का विस्तार करते हुए, xAI अगले साल और अधिक धन जुटाने की योजना बना रहा है, एक प्रतिस्पर्धात्मक बाजार में जहां Anthropic और OpenAI जैसे प्रमुख खिलाड़ी भी पर्याप्त निवेश संजो रहे हैं।

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2024 में, AI उपकरण तेजी से दैनिक जीवन में शामिल हो गए, लेकिन अमेरिकी AI कानून पीछे रह गया। कांग्रेस में कई AI संबंधित बिल दलगत गतिरोध के कारण अटके रहे, हालांकि कैलिफोर्निया ने AI कंपनियों को जिम्मेदार ठहराने के लिए एक विधेयक पारित किया, जिसे गवर्नर गेविन न्यूसम ने वीटो कर दिया। यह धीमी प्रगति AI संशयवादियों को चिंतित करती है, जो प्राइवेसी और सोशल मीडिया क्षेत्रों में देखी गई ढीली विनियमों की पुनरावृत्ति से डरते हैं। उद्योग समर्थकों ने कई नीति-निर्माताओं को यह समझाने में सफलता पाई कि अत्यधिक विनियमन से उद्योग को नुकसान हो सकता है, और उन्होंने AI मुद्दों को एक व्यापक ढांचे की बजाय टुकड़ों में हल करने का सुझाव दिया, जैसा कि यूरोपियन यूनियन के AI अधिनियम में हुआ है। 2025 में, कांग्रेस विशेष AI मुद्दों पर ध्यान केंद्रित कर सकती है, जैसे कि गैर-सहमति से बनने वाले डीपफेक पोर्न के प्रसार पर प्रतिबंध लगाना। व्यापक समर्थन के बावजूद, जैसे टेक इट डाउन एक्ट में बाधाएं आईं, लेकिन इसे एक फंडिंग बिल में शामिल करके प्रगति की गई। डेफियंस एक्ट, जो डीपफेक निर्माताओं के खिलाफ नागरिक कार्रवाई की अनुमति देता है, भी एक प्राथमिकता है। कार्यकर्ता अन्य AI नुकसान, जैसे कि उपभोक्ता डेटा की असुरक्षा और चैटबॉट्स के आत्म-हानि को उकसाने के जोखिमों पर कार्रवाई की अपील कर रहे हैं, हालांकि बाधाएं बनी हुई हैं। साथ ही, कुछ विधायकों का उद्देश्य AI वृद्धि को बढ़ावा देना है, इसे हथियारों की दौड़ के रूप में देखते हुए। बिपार्टिसन हाउस AI टास्क फोर्स AI की उत्पादकता बढ़ाने की क्षमता पर जोर देता है और अनुसंधान वित्त पोषण बढ़ाने का आह्वान करता है। क्रिएट AI एक्ट, जो राष्ट्रीय AI अनुसंधान संसाधन की स्थापना का प्रयास करता है, असफल रहा, लेकिन व्यापक नवाचार भागीदारी की आवश्यकता को उजागर किया। कांग्रेस अमेरिकी रक्षा में AI एकीकरण के लिए भी वित्त पोषण कर सकती है, AI परियोजनाओं को हथियार बनाने में रुचि दिखाते हुए, जैसा कि ओपनएआई की एंडुरिल के साथ साझेदारी द्वारा प्रमाणित किया गया है। रक्षा नवाचार इकाई ने महत्वपूर्ण वित्त पोषण प्राप्त किया, जो समान पहलों के लिए भविष्य की कांग्रेस का समर्थन इंगित करता है। AI कानूनों को आकार देने में एक प्रमुख व्यक्ति 2025 में नए सीनेट बहुमत नेता रिपब्लिकन सीनेटर जॉन थ्यून हैं, जो उच्च जोखिम क्षेत्रों में परतदार विनियमन का समर्थन करते हुए AI प्रणाली पारदर्शिता की वकालत करते हैं। ट्रंप का प्रभाव अनिश्चित है, उनके सलाहकार AI पर विविध दृष्टिकोण पेश कर रहे हैं। जहां ट्रंप विनियमन में कमी का समर्थन कर सकते हैं, वहीं उनकी 2020 की AI कार्यकारी आदेश नागरिक अधिकारों और गोपनीयता की रक्षा पर केंद्रित थी, जो द्विदलीय समर्थन का संकेत देती है। राज्य संभवत: कांग्रेस से तेज़ी से कार्य कर सकते हैं, संघीय विधायी चुनौतियों के बावजूद AI शासन को आगे बढ़ाते हुए।

जेफ्री हिंटन, जिन्हें "एआई के गॉडफादर" के रूप में जाना जाता है, ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए बेहतर नियमन की तात्कालिक आवश्यकता पर जोर दिया है, जैसा कि उनके हालिया नोबेल पुरस्कार भौतिकी स्वीकृति के दौरान उल्लेख किया गया। वह सरकारों से मजबूत एआई नियम स्थापित करने और कंपनियों से एआई की सुरक्षा पहल में निवेश का आग्रह करते हैं। हालांकि, कितना नियमन आवश्यक है, इस पर बहस बनी हुई है। सुरक्षा उद्योग संघ के जेक पार्कर का सुझाव है कि उन्नत एआई अनुप्रयोगों को उनके उपयोग के आधार पर दृष्टिकोण के बजाय प्रौद्योगिकी पर केंद्रित नहीं करना चाहिए। इस विकसित तकनीक पर अत्यधिक व्यापक नियमन के संभावित नकारात्मक प्रभावों के बारे में चिंता है। पार्कर तेजी से, व्यापक नियमन के खिलाफ चेतावनी देते हैं, जो अनजाने में रोजमर्रा के एआई उपयोग को बाधित कर सकता है। सॉफ्टवेयर एजी के जे-एम अर्लेंडसन टिप्पणी करते हैं कि अन्य उद्योगों में भी समान नियामक चुनौतियां देखी गई हैं और यह तर्क करते हैं कि अतिउत्साही नियमन स्टार्टअप्स पर तुलना में स्थापित कंपनियों की अपेक्षा असमान रूप से बोझ डाल सकता है। डेटा गोपनीयता जैसे तात्कालिक नैतिक और व्यावहारिक एआई मुद्दों की तत्काल ध्यान की आवश्यकता है, जैसा कि नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी के डेविड डी क्रीमर कहते हैं। वह छोटे, हानिकारक एआई मॉडल्स, जैसे डीपफेक्स बनाने वाले मॉडल्स, पर केंद्रित लक्षित नियमों का समर्थन करते हैं। अर्लेंडसन मौजूदा डेटा और बौद्धिक संपदा कानूनों को लागू करने का आह्वान करते हैं, एआई विकास में पारदर्शिता के महत्व को जोखिमों और कानूनी जिम्मेदारियों के प्रबंध के लिए उजागर करते हैं। एआई से संबंधित मुद्दों के लिए जवाबदेही की स्पष्ट परिभाषाएं अनसुलझी हैं। डी क्रीमर उन स्थिति के लिए स्पष्ट दिशानिर्देशों की आवश्यकता पर जोर देते हैं जब एआई प्रौद्योगिकियां गोपनीयता या कॉपीराइट कानूनों का उल्लंघन करती हैं। व्यवसाय भी खुद को स्व-नियमन कर रहे हैं ताकि ग्राहकों के जोखिम को कम करने के लिए अस्पष्ट एआई मॉडल्स से बच सकें, जैसा कि डी क्रीमर नोट करते हैं। यह स्व-नियमन ग्राहक सुविधा स्तरों के साथ तालमेल बिठाता है, और नवीनतम एआई मॉडल्स को प्रयोगशाला से व्यावसायिक उपयोग में स्थानांतरित करने में समय लगेगा।

चूंकि क्रांतिकारी संस्करण ChatGPT का उपयोग 2022 के अंत में उपलब्ध हुआ, शिक्षक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली को समझने और उपयोग करने की जद्दोजहद कर रहे हैं। स्कूल महत्वपूर्ण सवालों पर विचार कर रहे हैं, जैसे कि तकनीक पर प्रतिबंध लगाना चाहिए या नहीं, AI उपयोग नीति में क्या शामिल होना चाहिए, इस तकनीक को शिक्षण में कैसे कारगर ढंग से शामिल किया जा सकता है, और छात्रों को ChatGPT और अन्य जनरेटिव AI टूल्स का उपयोग धोखाधड़ी के लिए करने से कैसे रोका जाए। एजुकेशन वीक ने 2024 में इन महत्वपूर्ण मुद्दों पर गहन कवरेज प्रदान किया, AI को समझने और उसका उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करते हुए। यहां 2024 में स्कूलों में AI पर एजुकेशन वीक द्वारा प्रकाशित पांच सबसे लोकप्रिय कहानियां हैं: **ChatGPT अंग्रेज़ी शिक्षकों को निराश कर सकता है। यहां बताया गया है कि मैं कैसे तालमेल बिठा रहा हूं** यह राय लेख हाई स्कूल के अंग्रेजी शिक्षक डेविड नुरेनबर्ग के दृष्टिकोण को साझा करता है कि कैसे वे छात्रों द्वारा असाइनमेंट के लिए ChatGPT के उपयोग को संबोधित कर रहे हैं। नुरेनबर्ग, जो बोस्टन के नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी में लेक्चरर भी हैं, छात्र को लेखन की बारीकियों पर भारी ध्यान देने के बजाय विभिन्न ग्रंथों और विचारों का विश्लेषण करने में मदद करने पर जोर देते हैं। और पढ़ें। **AI उपयोग के लिए विद्यालय द्वारा दंडित छात्र के बाद माता-पिता ने मुकदमा किया: शिक्षकों के लिए सीख** मासाचुसेट्स के एक किशोर के माता-पिता ने उनके हाई स्कूल पर मुकदमा किया, यह दावा करते हुए कि असाइनमेंट में जनरेटिव AI का उपयोग करने के लिए अनुचित दंड दिया गया, क्योंकि स्कूल में AI उपयोग नीति नहीं थी। और पढ़ें। **'हम नुकसान में हैं,' और AI पर अन्य शिक्षक भावनाएँ** EdWeek रिसर्च सेंटर के एक राष्ट्रीय सर्वेक्षण से पता चला कि 58 प्रतिशत K-12 शिक्षकों को AI पर कोई पेशेवर विकास प्राप्त नहीं हुआ था, जिसके कारण इस प्रौद्योगिकी को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करना चुनौतीपूर्ण हो गया। और पढ़ें। **AI गलत जानकारी के बारे में जानें: शिक्षकों के लिए एक परिचय** स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के प्रोफेसर एमेरिटस और डिजिटल इंक्वायरी ग्रुप के सह-संस्थापक सैम वाइनबर्ग, शोध सहयोगी नदव जीव के साथ, शिक्षकों को छात्रों को AI-जनित कल्पना से तथ्य को समझने में कैसे मदद कर सकते हैं, इस पर सलाह दी। और पढ़ें। **मिलिए सैसी से, AI चैटबॉट जो छात्रों को उनके सपनों की नौकरी खोजने में मदद कर रहा है** ओरेगन डिपार्टमेंट ऑफ एजुकेशन द्वारा विकसित AI चैटबॉट, सैसी, ओरेगन में छात्रों को करियर विकल्पों की खोज, उनके लक्ष्यों को हासिल करने के लिए योजनाएं बनाने, साक्षात्कार के लिए तैयारी करने और प्रेरित रहने में मदद कर रहा है। और पढ़ें।

एआई क्रांति तेजी से आगे बढ़ रही है, जिससे पहुंच और नवाचार दोनों में वृद्धि हो रही है। GIGABYTE सबसे आगे है, व्यवसायों, डेवलपर्स और उपभोक्ताओं के लिए अनुकूलित AI समाधान की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान कर रहा है। कंपनी अपने उत्पादों में AI को शामिल करती है और AI उपयोगिता की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए प्रमुख चिप आपूर्तिकर्ताओं के साथ सहयोग करती है। एआई में रोजमर्रा की जिंदगी में व्यापक परिवर्तनकारी क्षमता है, जिसके कारण अंतर्राष्ट्रीय मुद्रा कोष ने एआई लहर से 40% नौकरियों पर प्रभाव की भविष्यवाणी की है। GIGABYTE की दृष्टि एआई को लोकतांत्रिक बनाने के इर्द-गिर्द केंद्रित है, जैसे बहुमुखी समाधान प्रस्तुत करना जैसे AI PC और स्थानीय एआई प्रशिक्षण डेस्कटॉप, जो एआई को अधिक सुलभ और क्रियाशील बनाते हैं। GIGABYTE विभिन्न प्रकार की एआई समाधान प्रदान करता है जो विभिन्न प्रावरणी आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, जिससे प्रमुख निगमों की दिलचस्पी बढ़ रही है। उनके प्रस्तावों में जेनरेटिव एआई उपकरण से लेकर वीडियो और गेमिंग में वास्तविक समय अनुप्रयोगों तक शामिल हैं। उनकी AI TOP उत्पाद उपयोगकर्ताओं को "अपने डेस्क पर अपनी खुद की AI ट्रेन करें" की सुविधा देती है, जिसमें उन्नत प्रोग्रामिंग कौशल की आवश्यकता नहीं होती है और प्राप्ति-वृद्धि पीढ़ी (RAG) जैसी जटिल विशेषताओं को जवाबों में सुधार के लिए एकीकृत करता है। GIGABYTE का एआई हार्डवेयर उपयोगकर्ता-केंद्रित डिज़ाइन पर ध्यान केंद्रित करता है, जिसमें उन्नत मदरबोर्ड और SSD शामिल होते हैं जो प्रदर्शन और दक्षता को अनुकूलित करते हैं, उपभोक्ता स्तर पर भी। उच्च-स्तरीय एआई गेमिंग लैपटॉप एआई ड्राइवेन तकनीक जैसे AI Nexus के साथ उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाते हैं, जो गेमिंग और बैटरी प्रदर्शन को मजबूत करता है। हार्डवेयर के अलावा, GIGABYTE एआई पारिस्थितिकी तंत्र को आकार देने के लिए AMD, Intel, और NVIDIA जैसे टेक दिग्गजों के साथ सहयोग करता है, जिससे एआई को दैनिक उपयोग में और अधिक एकीकृत किया जा सके। ये प्रयास एआई को अधिक सुलभ और बहुमुखी बनाते हैं, जिससे कई उद्योगों को नवाचार को तेज करने की शक्ति मिलती है। अधिक GIGABYTE AI नवाचारों के अंतर्दृष्टि के लिए, 6 जनवरी, 2025 को 2025 CES में GIGABYTE EVENT के लिए अपने कैलेंडर को चिह्नित करें।