प्रिंसेस कैथरीन वेल्स ने अपनी कैंसर निदान के बारे में एक वीडियो स्टेटमेंट जारी की, जिसने सोशल मीडिया पर सांचोंतंत्रिकता की संदेह उत्पन्न की। कुछ उपयोगकर्ता ने दावा किया कि वीडियो को artificial intelligence (AI) द्वारा उत्पन्न किया गया है, और इसमें गायब होते और फिर से प्रकट होते वस्तुओं और अनियमित गतियों जैसे दावा करते हैं। हालांकि, बीबीसी स्टूडियो ने वीडियो की प्रामाणिकता की पुष्टि की और deepfake विवाद विश्लेषण विशेषज्ञों ने AI के माध्यम से संपादन के कोई सबूत नहीं पाए। यह परिघटना AI के युग में वास्तविकता को अलग करने के बारे में चिंता पैदा करती है, पूर्व राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रंप ने AI के माध्यम से उत्पन्न सामग्री और सोशल मीडिया पर फर्जी छवियों को गलत तरीके से लेकर लगाम लगा रखी है। आलोचकों ने संगठनों को संदेह सिद्धांतों को फैलने से पहले छवियों की प्रामाणिकता की पुष्टि करने की अपील की।

वेल्स की महारानी कैथरीन ने हाल ही में एक वीडियो बयान जारी करके अपनी कैंसर की जांच की खुलासा की। हालांकि, कुछ सोशल मीडिया उपयोगकर्ता सोच रहे थे कि वीडियो को Artificial Intelligence (AI) द्वारा उत्पन्न किया गया है। AI में हेरफेर करने के दावे, जैसे कि एक गायब हो जाता है और पुनः प्रदर्शित होता है और कैथरीन के बालों की अन्यायपूर्ण चाल के रूप में, वीडियो की असंगठितता पर आधारित थे। वीडियो का निर्माता BBC Studios ने इसकी सत्यता की पुष्टि की और डीपफेक विश्लेषण विशेषज्ञों ने AI के लिए किसी भी साबित का कोई सबूत नहीं पाया। यह घटना प्रौद्योगिकी के युग में वास्तविकता को AI द्वारा उत्पन्न सामग्री से अलग करने की चुनौती को उजागर करती है। इस प्रकरण ने महत्वपूर्ण ऑनलाइन घटनाओं के चारों ओर षडयंत्रा के बढ़ते संस्कृति की उपेक्षा को भी जटिल किया है। विशेषज्ञ संस्थानों और समाचार संगठनों को सलाह देते हैं कि ऑनलाइन साझा की गई छवियों और वीडियो की प्रामाणिकता की पुष्टि और मान्यता करें ताकि भ्रमण के प्रसारण को रोका जा सके।

गूगल अपनी खोज क्षमताओं को बढ़ाने के लिए अधिक AI प्रौद्योगिकी को सम्मिलित कर रहा है, जिसका उद्देश्य यह है कि वे शॉपर्स की मदद करें उन उत्पादों को ढूंढ़ने में जो उन्हें चाहिए, हालांकि उन उत्पादों को AI द्वारा उत्पन्न किया जाता है। यह सुविधा गूगल की ऐप और मोबाइल प्लेटफॉर्म पर प्रयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध होगी, जिससे उन्हें जनरेटिव AI टूल का उपयोग करके विशेष जैकेट स्टाइल की खोज में सुधार करने की सुविधा मिलेगी। हाल ही में प्रस्तुत की गई सुविधा, जिसका नाम स्टाइल सिफारिशें है, उपयोगकर्ताओं को अपनी खोज में आइटमों की मंजूरी देने की सुविधा प्रदान करती है, जिससे सिस्टम उपयोगकर्ता की पसंदीदा स्टाइल और प्राथमिकताएं सीख सकता है। यह सुविधा थोड़ा सा Tinder की अवधारणा के समान है, लेकिन कमीज़ का चयन करने के लिए है। एक बार जब प्रयोगकर्ता कोई पसंदीदा कपड़ा ढूंढ़ता है, तो उन्हें अपना पसंदीदा ब्रांड निर्दिष्ट करने की सुविधा होती है, जिससे चुने गए ब्रांड्स से और अधिक परिधान विकल्प स्वतः प्रदर्शित होते हैं। पहले, गूगल ने उपयोगकर्ताओं को अपने स्वाद के साथ जुड़े अधिक आइटम खोजने में मदद करने के लिए AI टूल का परीक्षण किया था। नवम्बर में, कंपनी के जनरेटिव अनुभव वाले गूगल सर्च के उपयोगकर्ताओं को दिए गए प्रयोक्त्र के आधार पर जैकेट और अन्य कपड़े संगठित करने वाली छवि उत्पन्न करने वाली सुविधा का मूल्यांकन करने का मौका मिला। फिर उपयोगकर्ता उत्पन्न AI छवियों के आधार पर समान आइटम खोज सकते हैं। इसके अलावा, गूगल ने एक आभासी ट्राय-ऑन सुविधा की भी परीक्षा की, जिससे शॉपर्स को यह दिखाने की सुविधा मिलती है कि विभिन्न ब्रांडों की दिए गए ड्रेस कैसे उन पर दिखती हैं। इन दो सुविधाओं का इस समय गूगल शॉपिंग पर लागू कर दिया गया है। गूगल शॉपिंग में जनरेटिव AI टूल्स को शॉपिंग अनुभव में सम्मिलित करने के लिए अन्य ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म के साथ गूगल भी शामिल हो रहा है। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन अपने शॉपिंग सहायक रुफस का उपयोग करता है, जो उत्पादों के बारे में ग्राहक के प्रश्नों का उत्तर देता है। पहले रुफस ने जेफ बेज़ोस के बारे में मजाक उड़ाते थे, लेकिन अंततः अमेज़ॅन ने सहायक को कुछ चुने गए उपयोगकर्ताओं के लिए प्रदर्शित किया। कंपनी ने इसके अलावा AI प्रद्योगित आकार अनुशंसाएं भी परीक्षण की है।

MLCommons, एक AI बेंचमार्किंग समूह, ने एक नया सेट टेस्ट और परिणाम जारी किया है जो AI एप्लिकेशन को चलाने और उपयोगकर्ताओं के प्रतिक्रिया का मूल्यांकन करने के लिए हाई-एंड हार्डवेयर की गति का मापन करता है। ये बेंचमार्क्स डेटा-पैक्ड AI मॉडल्स से प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने में AI चिप्स और सिस्टम की प्रतिक्रियाशीलता को मापते हैं। इससे ChatGPT जैसे एप्लिकेशन्स द्वारा उपयोगकर्ता प्रश्नों के जवाब तक पहुंचने की गति का मूल्यांकन किया जा सकता है। Llama 2 के नाम से एक नया बेंचमार्क विकसित किया गया है, जो बड़े भाषा मॉडल्स के प्रश्न-उत्तर सीनारियों की गति का मापन करने पर ध्यान केंद्रित करता है। यह Meta Platforms द्वारा विकसित किया गया है और इसमें 70 अब्जार पैरामीटर हैं। साथ ही, MLCommons ने स्थिरता AI की Stable Diffusion XL मॉडल पर आधारित एक दूसरा पाठ-चित्र जेनरेटर भी शामिल किया है, जिसे MLPerf के नाम से जाना जाता है। यद्यपि नई बेंचमार्क्स में नवीनतम कार्यक्षमता के हिसाब से, Google, Supermicro और Nvidia के जैसी कंपनियों के Nvidia के H100 चिप्स द्वारा संचालित सर्वरों की कारणों से उत्कृष्ट परिणाम मिले। कुछ सर्वर बनाने वाले ने Nvidia के कम पावरफुल L40S चिप पर आधारित डिजाइन भी प्रस्तुत किए। महत्वपूर्ण रूप से, सर्वर निर्माता Krai ने एक Qualcomm AI चिप का उपयोग करके छवि उत्पादन बेंचमार्क के लिए डिजाइन प्रस्तुत किया है, जो Nvidia के प्रगतिशील प्रोसेसरों से काफी कम विद्युत खपत करता है। Intel ने भी अपने Gaudi2 एक्सेलरेटर चिप्स पर आधारित डिजाइन प्रस्तुत किया है, जिससे कंपनी को मजबूत परिणाम मिले हैं। कार्यक्षमता तो महत्वपूर्ण है, लेकिन AI एप्लिकेशन्स को तैनात करते समय ऊर्जा की कुशलता भी एक महत्वपूर्ण पहलू है। उन्नत AI चिप्स को भूमिका निभाने के लिए काफी ऊर्जा की आवश्यकता होती है, इसलिए AI कंपनियों के लिए प्रदर्शन और ऊर्जा खपत के बीच संतुलन ढूंढना एक महत्वपूर्ण चुनौती है। MLCommons ने ऊर्जा खपत का मापन करने के लिए एक अलग बेंचमार्क श्रेणी का भी आयोजन किया है। (Max A

हार्डवेयर कंपनियाँ जो Artificial Intelligence computing के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करती हैं, यहां बढ़त निवेश के लिए प्रभावी हो रही हैं। Micron Technology, Super Micro Computer और Dell Technologies जैसी कंपनियों के स्टॉक में उछाल देखी जा रही है और आगामी कमाई संभावनाओं के आगे बढ़ रहे हैं। निवेशक Nvidia की सफलता को दोहराने के क्षमताओं वाले स्टॉक्स की तलाश कर रहे हैं, जिसके द्वारा AI प्रोसेसर्स में निर्धारित बनाती है। AI computing में जुड़े अन्य सामग्री जैसे मेमोरी चिप्स, सर्वर्स और नेटवर्किंग संघटक्स भी ध्यान में आ रहे हैं। Micron के स्टॉक्स Nvidia को पछाड़ चुके हैं, क्योंकि उच्च मांग का संकेत देने वाले मजबूत विक्रय के पूर्वानुमान के कारण AI सॉफ़्टवेयर के प्रति उच्च मांग है। Dell की बिक्री और मुनाफा भी अपेक्षाओं को पार कर गए हैं, इसके कारण इसकी AI संबंधित उपकरणों के लिए मांग है। साथ ही चिपमेकरों जैसे Broadcom और Advanced Micro Devices Nvidia के पीछे हैं, इसलिए हालांकि रैली मार्गी हो चुकी है, विनिवेशकों की ओर से Nvidia को अभिप्रेत किया जा रहा है और कुछ लोग AI बाजार में अगला बड़ा विजेता खोज रहे हैं।

सोमवार को, डेटाब्रिक्स नामक डेटा साइंस और AI कंपनी की एक इंजीनियरिंग और कार्यकारी टीम ने जानने के लिए एक वर्चुअल मीटिंग आयोजित की जो। यह जांचने के लिए की गई कि उनके प्रयासों ने एक उत्कृष्ट AI भाषा मॉडल बनाने में सफलता हासिल की है। उनका परियोजना, जिसका नाम DBRX है, कई महीनों में विकसित की गई और करीब $10 मिलियन की लागत हुई। DBRX, OpenAI के ChatGPT की डिज़ाइन के समान है, लेकिन उसकी वास्तविक क्षमताओं का पता फाइनल टेस्ट के बाद ही चलेगा। अंत में, डेटाब्रिक्स के मुख्य न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्ट और DBRX टीम के नेता जोनाथन फ्रैंकले ने अपने सहकर्मियों के साथ यह उत्साहजनक समाचार साझा किया। "हमने सबको पार कर दिया है," उन्होंने एलान किया। टीम ने चीयर्स, वूप्स और ताली इमोजी के साथ प्रतिक्रिया दी। फ्रैंकले, जो आमतौर पर कैफीन से दूर रहते हैं, निद्रा के बिना रात भर परिणामों को संकलित करने में बिताए हुए बेदाग लैटे के साथ अपनी आदतों में थोड़ा आनंद लेने लगे। डेटाब्रिक्स की योजना है कि वह DBRX को एक ओपन-सोर्स लाइसेंस तहत रिलीज़ करेगी, जिससे दूसरे लोग उनके काम पर निर्माण कर सकें। फ्रैंकले ने डेटा प्रस्तुत किया जिसने साबित किया कि DBRX ने अन्य ओपन-सोर्स मॉडल्स के मुकाबले विभिन्न तार्किक तकनीकों में सामान्य ज्ञान प्रश्नों के उत्तर देने, पठन समझने, तार्किक पहेलियों को हल करने और कोड जेनरेशन करने में बेहतरीन प्रदर्शन किया है। DBRX ने खासकर ओपन-सोर्स के तौर पर उपलब्ध मेटा के लामा 2 और मिस्ट्रल के मिक्स्ट्रल, जैसे प्रसिद्ध AI मॉडल्स की पेशकश से भी ऊपर की योग्यता दिखाई। "हाँ!" अली गोधसी, डेटाब्रिक्स के CEO, ने स्कोर देखकर कहा। फ्रैंकले ने जोकिंग में बताया कि उन्हें इलॉन मस्क की xAI कंपनी द्वारा हाल ही में ओपन-सोर्स किए गए ग्रोक AI मॉडल से भी पार कर दिया है। उन्होंने मजाक करके कहा कि मस्क द्वारा लिखी गई कोई भी मीन ट्वीट प्राप्त करना सफलता की गणना होगी। हर किसी की आश्चर्यजनकी के साथ, DBRX ने जीपीटी-4, ओपनएआई के क्लोज़्ड मॉडल जो चैटजीपीटी को प्रदान करता है और मशीन इंटेलिजेंस की शिखर के रूप में संज्ञानात्मक रूप से मान्यता प्राप्त है, के पास काफी क़रीबी रिवाल कर दी। फ्रैंकले ने खुशी से कहा कि वे खुले स्रोत बड़े भाषा मॉडल (LLM) के लिए नए स्टेट-ऑफ-द-आर्ट मानक सेट किए हैं। डेटाब्रिक्स ओपन-सोर्सिंग के माध्यम से डीबीआरएक्स के साथ उभरते हुए जनरेटिव AI क्षेत्र की गोपनीयता के खिलाफी आंदोलन में शामिल होती है। ओपनएआई और गूगल अपने जीपीटी-4 और जेमिनी बड़े भाषा मॉडल के कोड की रक्षा करते हैं, जबकि मेटा जैसे प्रतिरोधी ने अपनी मॉडल को जारी करने का चयन किया है, यह मानते हुए कि इससे अधिक शोधकर्ताओं, उद्यमियों, स्टार्टअप्स और स्थापित व्यापारों को नवीनता और प्राप्तियों का लाभ होगा। डेटाब्रिक्स ने केवल अपने ओपन-सोर्स मॉडल को साझा करने का लक्ष्य रखा है, बल्कि उसके निर्माण की प्रक्रिया भी खुलासा करने की योजना है। मेटा ने अपने लामा 2 मॉडल के निर्माण के बारे में सभी विवरण उपलब्ध नहीं किए हैं। डेटाब्रिक्स यह योजना बना रही है कि वह जमीनीदार कार्यप्रणाली के दौरान अपने इंजीनियरों के महत्वपूर्ण निर्णयों को अवलोकित करने के लिए इंगित करने वाले एक ब्लॉग पोस्ट जारी करेगा। यह झलक उभरता है कि प्रमुख एआई मॉडल्स के निर्माण में जटिलता, लेकिन साथ ही हाल ही में गति के कारण खर्च कम करने की संभावना है। DBRX जैसे ओपन-सोर्स मॉडल्स की उपलब्धता के साथ, इससे यह संकेत मिलता है कि AI विकास तेजी से जारी रहेगा। अली फरहादी, एलन इंस्टीट्यूट फॉर एआई के CEO, ने एआई मॉडल्स के निर्माण और प्रशिक्षण में अधिक पारदर्शिता की महत्वता पर जोर दिया। कंपनियों के बीच दूसरों से अधिक फायदा हासिल करने की चुनौती बढ़ने के साथ ही, इस क्षेत्र में रहस्यमयता बढ़ गई है। फरहादी को यह मान्यता है कि पारदर्शिता महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से जब उन्नत एआई मॉडल्स के साथ जुड़े जोखिमों के बारे में चिंताएं हैं। उन्होंने अपने प्रस्तावना को व्यक्त करते हुए कहा कि वह अपरिवर्तनशीलता की ओर के हर प्रयास की कदर करते हैं और उसका अपेक्षा है कि बड़े हिस्से मार्केट ओपन मॉडल्स को ग्रहण करेंगे। "हमें इसकी और अधिक आवश्यकता है," उन्होंने निष्कर्ष निकाला।

2023 के साथ AI में मुख्यमंत्री रुचि में एक महत्वपूर्ण वृद्धि देखी गई है, जैसे ChatGPT के लौंच के साथ। फिर भी, विचारशीलताएं उठी हैं कि प्रमुख कंपनियाँ, माइक्रोसॉफ्ट, एल्फाबेट, अमेज़न, एपल, और मेटा सहित, इस क्षेत्र में स्थापित होने का प्रमुख नियंत्रण स्थापित कर सकती हैं, जिससे एक अलगार्खी बन सकती है। प्रतिक्रिया के रूप में, ब्लॉकचेन और वेब3 कंपनियाँ इस मैदान में प्रवेश कर चुकी हैं, जहाँ सहयोगियों के बीच डेटा को अधिक पारदर्शी तरीके से साझा किया जाता है।