वॉशिंगटन, डी.सी.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता यात्रा स्थलों के शोध और आरक्षण बुक करने जैसे कार्यों को सुव्यवस्थित करने में आपकी मदद कर सकती है। लेकिन क्या AI आपकी तुलना में अधिक कुशलता से यात्रा या छुट्टियों की योजना बना सकता है?

हाल ही में मास्टर डिग्री करते समय, एक महत्वपूर्ण चुनौती जटिल विषयों को मेरे आराम क्षेत्र के बाहर सीखने के लिए अनुकूलित करना था। यह कौशल मेरे वर्तमान टेक पत्रकार के रूप में महत्वपूर्ण है, जहाँ अनजान विषयों को जल्दी से समझना आवश्यक है। अतिरिक्त जानकारी: पूरे साल के लिए पर्प्लेक्सिटी प्रो सब्सक्रिप्शन मुफ्त में सुरक्षित करने के दो तरीके खोजें। गूगल ने अपने गूगल লার্নিং প্ল্যাটফॉर्म को नए एआई-सशक्त उपकरणों के साथ सुधार रहा है, जो छात्रों, शिक्षकों और पेशेवरों के लिए सीखने और शोध करने के तरीकों को बदलने के लिए डिजाइन किए गए हैं। गूगल লার্নिंग की नवीनतम नवाचारों में से एक, "लर्न अबाउट," एक "अनुकूलनशील, संवादात्मक, एआई-सशक्त सीखने वाला साथी" के रूप में पेश किया गया है। यह उपकरण आपके सीखने की जरूरतों और क्षमताओं के अनुसार, एक एआई चैटबॉट या सर्च इंजन की तरह कार्य करता है। लर्न अबाउट क्या है? लर्न अबाउट शुरू में पूछता है, "आप आज क्या सीखना चाहेंगे?" आप किसी भी विषय, विषय, फ़ाइल, या छवि को खोज बॉक्स में दर्ज करके आगे बढ़ सकते हैं। गूगल का प्रायोगिक एआई उपयोगकर्ताओं को विषयों को अधिक पूरी तरह से समझने में मदद करता है। यह इंटरैक्टिव एआई मॉडल एक संवादात्मक सीखने का साथी बनने के लिए तैयार किया गया है, जो एक शब्द के प्रश्नों के लिए भी उत्तर और विस्तृत व्याख्याएं देता है। प्रत्येक प्रतिक्रिया उपयोगकर्ता के ज्ञान स्तर के अनुसार अनुकूलित होती है, जो व्यक्तिगत इंटरैक्शन के साथ एक उपयोगकर्ता-मित्रवत अनुभव को बढ़ावा देती है। उपयोगकर्ता विभिन्न इंटरैक्टिव गाइड, चित्र, वीडियो, और लेखों के माध्यम से चुनौतीपूर्ण विषयों को नेविगेट करते हैं, एक आकर्षक और अनुकूलनशील सीखने का वातावरण बनाते हैं। लर्न अबाउट का उपयोग कैसे करें गूगल खाते से साइन इन करके शुरू करें। आप खोज बॉक्स में एक प्रश्न पूछ सकते हैं, एक छवि या दस्तावेज़ अपलोड कर सकते हैं, या नीचे दिए गए चुने गए विषयों का अन्वेषण कर सकते हैं। जब मैंने इस उपकरण का परीक्षण किया, मैंने टाइप किया: "सिल्विया फेडेरिची के 'कैलीबान एंड द विच' में 'महिलाओं की गरीबी' से क्या मतलब है?" लर्न अबाउट ने उत्तर दिया: "कैलीबान एंड द विच में, सिल्विया फेडेरिची तर्क देती हैं कि पूंजीवाद के संक्रमण ने गरीबी के स्त्रीकरण को जन्म दिया। इसका मतलब है कि पूंजीवाद के उदय के दौरान महिलाएँ असंगत रूप से गरीबी में थीं—एक जानबूझकर प्रक्रिया जो पूंजीवाद के विकास में मददगार थी।" एआई साथी ने 'महिलाओं की गरीबी' को और अधिक विस्तृत किया और इंटरैक्टिव सूची के साथ योगदानकारी कारकों की रूपरेखा तैयार की। काश यह एआई उपकरण मेरी पढ़ाई के दौरान उपलब्ध होता; इसने परीक्षा की तैयारी और अध्ययन गाइड तैयार करने की प्रक्रिया को सरल बना दिया होता। यह छात्रों या आजीवन शिक्षार्थियों के लिए एक मूल्यवान सीखने का संसाधन है, जो औपचारिक शिक्षा के परे बौद्धिक रूप से संलग्न रहना चाहते हैं। लर्न अबाउट को कैसे एक्सेस करें।

एंडी आयरी, ट्रुथ टर्मिनल के निर्माता, ने घोषणा की कि एआई एजेंट लोकप्रिय एआई मॉडल फाई और S

एनवीडिया ने एक प्रयोगात्मक जनरेटिव एआई मॉडल पेश किया है, जिसे फाउंडेशनल जनरेटिव ऑडियो ट्रांसफार्मर ओपस 1, या फुगेटो कहा जाता है। इस मॉडल को "ध्वनि के लिए स्विस आर्मी चाकू" के रूप में वर्णित किया गया है, जो टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स का उपयोग करके ऑडियो, संगीत, आवाज़ और ध्वनि फाइलों को जनरेट या संशोधित करता है। इसे वैश्विक शोधकर्ताओं की टीम द्वारा डिज़ाइन किया गया है, और एनवीडिया के अनुसार इसकी "मल्टी-एक्सेंट और बहुभाषी क्षमताओं" में सुधार किया गया है। एनवीडिया में ऑडियो अनुसंधान के एक शोधकर्ता और प्रबंधक, रफाएल वॉले ने कहा, "हम एक ऐसा मॉडल बनाना चाहते थे जो ध्वनि को मानव की तरह समझे और जनरेट करे।" कंपनी का सुझाव है कि फुगेटो संगीत निर्माताओं को जल्दी से गाना के प्रोटोटाइप जनरेट करने में मदद कर सकता है, जिससे विभिन्न शैली, आवाज़, और वाद्ययंत्रों के लिए आसान संपादन संभव हो सके। फुगेटो का उपयोग भाषा सीखने के उपकरणों के लिए आवाज़ी सामग्री जनरेट करने में भी किया जा सकता है, और वीडियो गेम डेवलपर्स इसे खिलाड़ियों की क्रियाओं पर आधारित संपत्तियों के बदलाव उत्पन्न करने के लिए इस्तेमाल कर सकते हैं। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने पाया कि कुछ फाइन-ट्यूनिंग के साथ, फुगेटो अपने पूर्व-प्रशिक्षण से परे कार्य कर सकता है, जैसे कि विशिष्ट भाषण या ध्वनि परिदृश्य, जैसे कि एक विशिष्ट लहजा और भावनात्मक स्वर, या गरज के साथ पक्षियों का गाना। साथ ही, यह समय के साथ बदलने वाली ध्वनियों का उत्पादन कर सकता है, जैसे कि एक बदलता हुआ बारिश का तूफान। एनवीडिया ने फुगेटो की सार्वजनिक पहुंच की पुष्टि नहीं की है। हालांकि, यह पहला जनरेटिव एआई नहीं है जो टेक्स्ट प्रॉम्प्ट्स से ध्वनि निर्माण करने में सक्षम है। मेटा ने ध्वनि निर्माण के लिए एक ओपन-सोर्स एआई किट जारी किया है, और गूगल अपने एआई टेस्ट किचन वेबसाइट के माध्यम से एक टेक्स्ट-टू-म्यूजिक एआई, म्यूज़िकएलएम, पेश करता है।

इलोन मस्क की xAI ने प्रमुख निवेशकों से अतिरिक्त $5 बिलियन प्राप्त किए हैं, जबकि अमेज़न ने एंथ्रोपिक में $4 बिलियन और निवेश किए हैं, जो छुट्टियों के मौसम के करीब आते हुए AI के प्रतिस्पर्धात्मक परिदृश्य को उजागर करता है। माइक्रोसॉफ्ट, गूगल, मेटा, और अमेज़न जैसी बड़ी कंपनियां बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) विकसित करना जारी रखे हुए हैं, लेकिन सभी व्यवसाय इन एक समान दृष्टिकोणों से लाभ नहीं उठा पाते हैं। विविध AI समाधान अधिक उपयुक्त हो सकते हैं, जो अधिकारियों को AI प्रौद्योगिकियों के प्रभावों को समझने के लिए प्रोत्साहित करते हैं। AI का ट्रेंड स्टार्टअप्स को डेटा संश्लेषण और प्राकृतिक-भाषा प्रश्नों के उत्तर देने की अनुमति देता है, जिससे LLM संचालित AI वैश्विक स्तर पर महत्वपूर्ण बन जाता है। जैसे AWS एंथ्रोपिक के साथ अपनी भागीदारी का विस्तार कर रहा है ताकि जेनरेटिव AI की सीमाओं को धकेला जा सके। हालांकि, कुछ के लिए LLMs आदर्श हैं, उनकी लागत—जिसमें ऊर्जा और संसाधन शामिल हैं—अधिक हो सकती है। IDC का अनुमान है कि AI खर्च चार वर्षों में $632 बिलियन तक दोगुना हो जाएगा, जिसमें जेनरेटिव AI का एक बड़ा हिस्सा होगा। छोटे और डोमेन-विशिष्ट LLMs जैसे विकल्प विशेष मामलों के लिए बेहतर हो सकते हैं। छोटे भाषा मॉडल्स (SLMs) विशेष डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, जो अनुकूलित आउटपुट प्रदान करते हैं और डेटा गोपनीयता बनाए रखते हैं। यह परियोजना की जरूरतों के अनुसार पैमानेबद्ध किया जा सकता है, लागत और पर्यावरणीय प्रभाव को कम करता है। डोमेन-विशिष्ट LLMs भी सटीक परिणामों के लिए विशेष ज्ञान की पेशकश करते हैं लेकिन उच्च प्रशिक्षण लागत के साथ आते हैं। SLMs जैसे फायदे प्रदान करते हैं जैसे बेहतर सटीकता और दक्षता होते हुए भी तेज़ और सस्ता। इन्हें ऑन-प्रिमाइस तैनात किया जा सकता है, जिससे व्यवसायों के लिए डेटा नियंत्रण को बढ़ाया जा सकता है। यदि सामान्य LLMs की तुलना में SLMs सीमित हैं, फिर भी वे ग्राहक सेवा, स्वास्थ्य सेवा, वित्त और रिटेल के लिए उपयुक्त हैं, महत्वपूर्ण डेटा को आंतरिक रूप से संसाधित करते हैं। जबकि प्रमुख LLMs विशाल डेटा सेट संभालने में माहिर होते हैं, वे विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकते। C-सूट नेताओं के लिए, सही मॉडल का समझना—चाहे वह LLM, SLM, या डोमेन-विशिष्ट LLM हो—प्रभावी AI एकीकरण के लिए महत्वपूर्ण है। विश्वसनीय डेटा और सटीक AI मॉडल भविष्य के व्यावसायिक समाधानों के लिए महत्वपूर्ण होंगे। जैसे-जैसे AI विकसित होता है, नेता जो इन प्रौद्योगिकियों को सीखने और अनुकूलित करने में निवेश करते हैं, अपने क्षेत्रों में बढ़ी हुई प्रतिस्पर्धात्मकता प्राप्त कर सकते हैं।

**व्यवहार में एआई गवर्नेंस** कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उपकरणों का तेजी से विस्तार हुआ है, जो विभिन्न उद्योगों के लिए अभिन्न बन गए हैं और कॉर्पोरेट रणनीतियों का केंद्र भी। हालांकि, व्यक्तिगत जानकारी सहित व्यापक डेटा पर निर्भरता महत्वपूर्ण कानूनी, नियामक, प्रतिष्ठात्मक और वित्तीय जोखिम लाती है। इनसे निपटने के लिए कंपनियों को एक ठोस एआई गवर्नेंस कार्यक्रम की आवश्यकता होती है, जो जोखिम प्रबंधन को गवर्नेंस के साथ मिलाकर एआई तकनीक का प्रभावी ढंग से लाभ उठा सके। **ताज़ा कानूनी समाचार की मुख्य बातें:** 1