डोनाल्ड ट्रंप हाल ही में अपने सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म, 'त्रुथ सोशल' पर उसके खिलाफ की जाने वाली वीडियों में AI (Artificial Intelligence) का उपयोग हुआ गया था, ऐसा दावा किया है। विशेष रूप से, उन्होंने हर रिपोर्ट का उद्घाटन किया, जो प्रेसिडेंट बाइडेन के वर्किंग में क्लासीफ़ाइड सामग्री की संचालन का मूल्यांकन करती है। हालांकि, ट्रंप के दावे को समर्थन करने के लिए कोई सबूत नहीं है कि सुनवाई के दौरान दिखाई गई वीडियोज़ AI के साथ उत्पन्न की गई थीं। ट्रंप का बयान उनके द्वारा पार्टियों को स्वरस्थ बताने की तकनीक के अनुरूप है, जो उनके प्रशासनिक अभियान के समय से ही प्रगट है। इसका उद्देश्य वास्तविकता में आंधोलन और संदेह पैदा करना है, ताकि सार्वजनिक धारणा पर प्रभाव डालने के लिए संशय उत्पन्न हो सके। ट्रंप का बाइडेन जीते हुए चेतावनी बेतर्क हो सकती है, लेकिन यह सवाल उठाना है कि एकांतवादी मूल्यांकन के बदले पोलिटिकली प्रेरित आलोचना क्योंकि वस्तव में बिना आधार के कार्रवाई नहीं है।

गूगल का डीपमाइंड शोध समूह SIMA (स्केलेबल, इंस्ट्रक्टेबल, मल्‍टीवर्ल्ड एजेंट) नामक एक AI एजेंट का विकसित करने पर काम कर रहा है, जो केवल विशेष खेलों में जीतने ही नहीं, बल्कि किसी भी साधारण 3D वातावरण में प्राकृतिक भाषा के आदेशों का प्रतिक्रिया देने के लिए प्रशिक्षित होता है। उद्देश्य है AI एजेंट्स बनाना जो जीवंत साथी के रूप में कार्य कर सकते हैं, सहयोगी गेमप्ले स्थितियों में विश्वासयोग्य भूमिका आदान-प्रदान करते हैं। SIMA को नौ विभिन्न ओपन-वर्ल्ड गेम में प्रशिक्षित किया गया है, जहां एक व्‍यक्ति या तीसरे व्यक्ति दृष्टिकोण से नियंत्रित होने वाले तीन-आयामी खेल ध्यान केंद्रित किए गए हैं। एजेंट को रियल-टाइम खेलों के साथ काम करने के लिए डिजाइन किया गया है और यह केवल स्क्रीन पिक्सेल का उपयोग करता है, दशकों से वीडियो गेम खेलने के लिए मानवों द्वारा किए गए दृश्य संग्रह और संबंधित प्राकृतिक भाषा विवरणों का उपयोग करके ट्रेनिंग डेटा के रूप में सीखने की कोशिश करता है, SIMA का उद्देश्य है कि यह विभिन्न गेमिंग वातावरणों में निर्देशों को समझना और उनका प्रतिक्रिया देना सीखे।

औषधीय प्रौद्योगिकी कंपनी जेफिर एआई ने एक 111 मिलियन डॉलर की सीरीज ए फंडिंग राउंड सफलतापूर्वक समाप्त कर दी है। इस तरह की निधि, Revolution Growth, Eli Lilly & Company, Jeff Skoll, और EPIQ Capital Group जैसे निवेशकों से आई है। जेफिर एआई का उद्देश्य तेज और समझने योग्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (ए

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग पावर की आवश्यकता होती है, जो बड़े खर्च के साथ आती है। हालांकि, एक मूल AI चैटबॉट निर्माण को कम खर्च में किया जा सकता है, लेकिन बड़े डेटा सेट के साथ प्रशिक्षित उन्नत मॉडल को ग्राहकों में लाने की कीमत करोड़ों डॉलर में हो सकती है। इस मुद्दे का समाधान करने के लिए, यूके की एडवांस्ड रिसर्च एंड इंवेंशन एजेंसी (एएआईआर) ने स्केलिंग कंप्यूट योजना पेश की है। इसमें 42 मिलियन पाउंड का निवेश करके, इसका उद्देश्य मौलिक एयरटेव्हाऐ वृद्धि के प्रयास द्वारा ऊर्जा-भरी हार्डवेयर के साइलिकॉन की संवर्द्धनात्मक AI की मांग के लिए मूल्ययोग्य विकल्पों की खोज करना है। इसकी वात्सल्यता है कि प्राकृतिक प्रक्रियाओं से प्रेरणा ली जाए और सिलिकॉन के विकल्प के रूप में जैविक सामग्री को विचार करें। एएआईआर के निदेशक, सुरज ब्रैम्हावर, स्वीकार करते हैं कि वृद्धि पानेवाले और तेजी से सस्ते कंप्यूटरों का पारंपरिक रुझान अपनी सीमाओं को पहुंच चुका है। एआई प्रशिक्षण की वर्तमान लागत समाज और जीओपॉलिटिक्स पर गहन प्रभाव डालती है। उन्होंने भरोसा दिलाया है कि एआई की अद्वितीय क्षमताएं सीमित सेट के एल्गोरिदम और हार्डवेयर पर आधारित हैं, जो स्केल पर शानदार प्रदर्शन करते हैं। ब्रैम्हावर दृढ़ता से विश्वास रखते हैं कि ऐसे खुदाई नहीं की गई विकल्प हैं जो एक ही परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। इस कार्यक्रम में कंप्यूट और मेमोरी की अलगाव की पुनर्मूल्यांकन किया जाएगा, साथ ही चिप इंटरकनेक्टिविटी के भावनात्मक और मानव मस्तिष्क से प्रेरणा ली जाएगी। इसके अलावा, यह कार्यक्रम हार्डवेयर सामग्री की खोज करेगा और AI चलाने के लिए सिलिकॉन सेमीकंडक्टर के लिए जैविक प्रतिस्थापन की भी संभावना को जांचेगा। इस दृष्टिकोण का उद्देश्य कम आर्थिक और पर्यावरणीय लागत में कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर को मापने का है, जिसका उद्देश्य एक हजार के फैक्टर से AI प्रशिक्षण खर्च को कम करना है। अएआईआर के सीईओवीआई, इलान गुर, यहा सोचते हैं कि यह उद्देश्य सफलतापूर्वक प्राप्त करने से केवल वर्तमान की केम्प्यूटिंग पावर और दक्षता की सीमाओं को पार करेगा ही, बल्कि विश्वव्यापी रूप से उपलब्ध, सुरक्षित और परिवर्तनात्मक एआई के लिए मार्ग खोलेगा। फाइनेंशियल टाइम्स ने चिंताएं जताई हैं संज्ञानार्थक एआई की संभावित असमानता के बारे में, क्योंकि अधिकांश लाभ तत्विक मदद ले सकते हैं जो खुद के मूलभूत मॉडल की योग्यता खरीद सकते हैं, अगले तकनीकी उन्नति में दुनिया के बहुत से हिस्से को पीछे छोड़ देंगे। एएआईआर वर्तमान में 27 मार्च तक कॉन्सेप्ट पेपर सबमिशन आमंत्रित कर रहा है, जिसके बाद 7 मई तक पूरी प्रस्ताविताओं का प्रस्ताव आमंत्रित किया गया है। विज्ञान, इनोवेशन और प्रयोगशाला मंत्रालय से 8 अरब पाउंड की कुल वित्त प्रस्तावित होने वाले इस्पिनआउट्स में बुद्धिमत्ता को दावा करते हुए, विभिन्न क्षेत्रों में वैज्ञानिक, इंजीनियर, स्टार्टअप और स्थापित कंपनियों को आवेदन करने की प्रोत्साहना दी जा रही है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के भविष्य पर चर्चाएं SXSW में इस वर्ष एक मात्र विषय थी। हालांकि, तालियों की गूंज में सभी उपस्थितजन खुश नहीं थे। चलचित्र और टीवी के प्रशंसक ने पैरामाउंट थिएटर में "द फॉल गाय" और "इमैक्यूलेट" की विश्व प्रीमियर के दौरान AI के खिलाफ अपना नाराजगी व्यक्त की। प्रदर्शन से पहले दिखाए गए रोज़ाना हाइलाइट वीडियो में, जिसमें पिछले पैनल और इवेंट का प्रदर्शन हुआ, AI चर्चाओं पर ज्यादा जोर दिया गया था, जिससे दर्शकों की नकारात्मक प्रतिक्रिया आई। खासकर, OpenAI के पीटर डेंग ने अपनी धारणा व्यक्त करते हुए कहा कि AI हमें अधिक मानव बनाता है, इस पर तालियाँ बहुत जोर से बजीं। अमी वेब और सैंडी कार्टर जैसे और समीकरण, भी अपने AI समर्थन मानदंडों के कारण आलोचना का सामना करना पड़ा। इस मजबूत प्रतिक्रिया से ऐसा ज्ञात होता है कि कई लोगों को डर है कि AI मानवता और कथा-रचना को बदलने की क्षमता से सटीक कार्यक्षमताएं रखता है। AI के व्यावहारिक अनुप्रयोग सुधार रहे हैं, लेकिन नौकरी के बदले होने की धमकी बहुतों के लिए चिंता का विषय है। SXSW की जनसैघों की प्रतिक्रिया सामाजिक संस्थाओं पर AI के प्रभाव पर विभाजित राय को दर्शाती है।

Google DeepMind ने SIMA को प्रस्तुत किया है, एक AI एजेंट जो मानव गेमप्ले के साथ-साथ अपनी क्षमताओं के साथ नापसंदीदा नहीं होते हुए गेमिंग कौशल सीखने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वर्तमान में शोध चरण में होने वाले SIMA नामक एजेंट का उद्देश्य, खुले दुनिया और गैर-रैखिक खेल जैसे विभिन्न वीडियो गेम में मास्टर बनना है। पहले विद्यमान गेम AI को बदलने की बजाय, SIMA को खिलाड़ियों की पार्टियों में सुसंगत ढंग से इंटीग्रेट करने की योजना बनाई गई है, प्राकृतिक भाषा निर्देश को 3D वर्ल्ड समझ-चित्रण और छवि पहचान के साथ मेल करने का इस्तेमाल करके। गूगल डीपमाइंड के सिमा परियोजना के एक शोधकर्ता और सहयोगी टिम हार्ले के अनुसार, एजेंट को निर्देशों का पालन करने और गेम चलाने का प्रशिक्षण दिया जाता है, जीत पर सामर्थ्य से नहीं। सिमा को प्रशिक्षित और परीक्षण के लिए गूगल ने हैलो गेम्स, एम्ब्रेसर, टक्सीडो लैब्स और कॉफी स्टेन जैसे आठ गेम डेवलपर्स के साथ सहयोग किया। यहां नो मैन'स स्काई, टीडाउन, वालहीम और गोट सिम्यूलेटर 3 जैसे खेलों का उपयोग किया गया था ताकि एजेंट को गेम के आधारभूत ज्ञान सिखाया जा सके, स्रोत कोड की आवश्यकता न हो। टीम ने यह संयोजनपूर्ण खेलों का चयन संयोजनशील खेलखेलाहट कौशल प्राप्त करने में सिमा की मदद करने के लिए किया था। उद्देश्य था कि सिमा को आकस्मिकता सिखाई जाए, जैसा कि गोट सिम्यूलेटर जैसे खेल में दिखाया जाता है, जहां यादृच्छिक और अप्रत्याशित क्रियाएँ महत्वपूर्ण हैं। इसे पाने के लिए, गूगल ने यूनिटी इंजन में एक नया पर्यावरण बनाया जहां एजेंट्स को वस्तु मानिपुलेशन की समझ की परीक्षा के लिए मूर्तिकार करनी होती थी। भाषा निर्देश बंदों के जोड़े बनाकर कैप्चर किए गए थे, एक व्यक्ति खेल को नियंत्रित करता था और दूसरा निर्देश प्रदान करता था। यह डेटा, साथ ही खिलाड़ियों के स्वतंत्र गेमप्ले को उनके क्रियाओं के पीछे की वजह दिखाने वाले थे, का उपयोग किया गया था, जिससे सिमा को भविष्य में स्क्रीन पर आने वाली घटनाओं की पूर्वानुमान करना सिखाया जा सके। सिमा के पास वर्तमान में लगभग 600 मूलभूत कौशल हैं, जिनमें समाने के बाएं ले जाने, पिछड़ चढ़ने और मेनू से मानचित्र का उपयोग करने जैसे कार्रवाइयाँ शामिल हैं। हालांकि, हार्ले ने संकेत दिया है कि भविष्य में सिमा को खेलों के भीतर अधिक जटिल कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है। वर्तमान में, "संसाधनों को खोजना और एक शिविर बनाना" जैसे कार्य मानवों के पक्ष में कार्य करने में समस्याएं आ रही हैं, क्योंकि AI एजेंट्स उनकी प्रतिस्पर्धा करने में संघर्ष करते हैं। हालांकि, SIMA की इच्छानुसार, यह Nvidia और Convai द्वारा विकसित AI-पावर्ड NPC की तरह नहीं है, बल्कि इसे एक खेल के भीतर और परिणाम पर प्रभाव डालने के क्षमता के साथ एक अतिरिक्त खिलाड़ी के रूप में प्रदर्शित किया जाता है। परियोजना के सह-राष्ट्रीय ठोस द्वारा अभिव्यक्त किया गया कि यह समय बहुत आगे है कि SIMA जैसे AI एजेंट्स गेमिंग के बाहर शोध क्षेत्र के परियोजनाओं के भीतर लाने के सम्पूर्ण रेंज का निर्धारण करें।

यूरोपीय संसद में विधायकों ने AI अधिनियम को मंजूरी दी है, जो जोखिम पर आधारित AI सिस्टमों को नियंत्रित करने का लक्ष्य रखता है। इस कानून को विशेष से पास किया गया है, 523 वोटों के समर्थन में, 46 के विरोध में, और 49 अवतरणों पर। आखिरी मंजूरी की आवश्यकता थी, और अब इस अधिनियम को मई में प्रभावी होने की उम्मीद है। इटालियन विधायक ब्रांडो बेनीफेई, पार्लियामेंट AI अधिनियम के सह-नेता, ने प्रेस कॉन्फ्रेंस के दौरान इसे "ऐतिहासिक दिन" कहा। उन्होंने यह स्पष्ट किया कि यह दुनिया में पहला ऐसा विनियमित करार है जो AI के सुरक्षित और मानव-केंद्रित विकास के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है, पार्लियामेंट की प्राथमिकताओं को प्रतिबिंबित करता है। बेनीफेई ने इसके अनुमानितारूप में उचित व्यवस्थापन और अनुपालन के महत्व की व्याख्या भी की, और आगे के कार्यकाल के लिए और विधान को विचार में रखा जा रहा है, जिसमें कार्यस्थल की स्थिति और AI पर निर्देशिका शामिल हैं। रोमानिया / रिन्यू के ब्रांडो बेनीफेई के पार्टनर ड्रैगोश टुडोरच, इन नियमों के वैश्विक प्रभाव की सुनिश्चित करने की महत्त्वपूर्णता पर जोर दिया। उन्होंने AI को नियंत्रित करने और विकास करने के लिए समझौता करने की जरूरत को उपलब्ध कराने के लिए सहयोग करने की आवश्यकता को हाइलाइट किया। AI अधिनियम ने सामान्य प्रयोग की AI सिस्टमों को समाज को किसी संभावित जोखिम के आधार पर चार मुख्य समूहों में वर्गीकृत किया है। उच्च जोखिम वाले सिस्टमों को यूरोपीय संघ के बाजार में प्रवेश करने से पहले सख्त नियमों के तहत रखा जाएगा। सामान्य उद्देश्यकी AI नियम अधिनियम के प्रभावी होने के एक वर्ष बाद लागू होंगे, जबकि उच्च जोखिम वाले सिस्टमों के लिए अनुक्रमिकता के लिए तीन सालों में लागू होंगे। यूरोपीय कमिशन के अंदर के AI कार्यालय के समर्थन से राष्ट्रीय प्राधिकरण इन सिस्टमों का पर्यवेक्षण करेंगे। कमिशन के अनुसार, सदस्य राज्यों को राष्ट्रीय पर्यवेक्षण एजेंसी स्थापित करने के लिए 12 महीने हैं। वोट के जवाब में, यूरोपीय संघ की व्यापार संगठन डिजिटल यूरोप के मुख्य प्रमुख सेसिलिया बोनेफेल्ड-दाल ने यह चिंता जताई कि यूरोपीय कंपनियों की समर्थन के लिए और ज्यादा करना चाहिए। उन्होंने स्पष्ट किया कि वर्तमान में, विश्व के केवल ३% AI यूनिकॉर्न्स यूरोप से हैं, जबकि AI में निजी निवेश अमेरिका और चीन में भारी मात्रा में है। बोनेफेल्ड-दाल ने उत्कृष्टता से बचने के लिए यूरोपीय कंपनियों को आपात ब्यूरोक्रेसी से बचा कर आने वाले $1