कोका-कोला ने एआई-निर्मित क्रिसमस विज्ञापनों को जारी किया, जो सोशल मीडिया पर मजाक और आलोचना का कारण बने। विज्ञापन क्षेत्र में एआई-निर्मित वीडियो लोकप्रियता हासिल कर रहे हैं, और मॉडल अब छोटे, वास्तविक जैसे क्लिप बनाने में सक्षम हैं। पिछले जून में, टॉयज़ "आर" अस को एक एआई विज्ञापन के लिए प्रतिक्रिया का सामना करना पड़ा जिसमें भयंकर चित्र थे। इसी तरह, कोका-कोला के तीन एआई विज्ञापनों को मिश्रित प्रतिक्रिया मिली है। तीन एआई स्टूडियो (सीक्रेट लेवल, सिल्वरसाइड एआई, और वाइल्ड कार्ड) ने लियोनार्दो, लूमा और रनवे जैसे एआई मॉडल का उपयोग किया, और बाद में क्लींग को इन विज्ञापनों को बनाने के लिए पेश किया गया। ये विज्ञापन वर्तमान एआई वीडियो मॉडलों की सीमाओं को उजागर करते हैं, विशेषकर विकिरण के बिना वास्तविक मनुष्यों को प्रस्तुत करने में। सीक्रेट लेवल के जेसन ज़ादा ने एड एज के साथ साझा किया कि क्लींग ने मानव आंदोलन की वास्तविकता को बढ़ाया। सोशल मीडिया पर चर्चा में रहने वाला कोका-कोला का सबसे प्रमुख विज्ञापन एकमात्र ऐसा है जिसमें मनुष्य शामिल हैं, जबकि बाकी दो विज्ञापन जानवरों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यह विज्ञापन टॉयज़ "आर" अस की तुलना में अधिक सीधा है और इसमें वाहनों और मुस्कुराहट भरे चेहरों के त्वरित क्लिप शामिल हैं, जो एआई के लिए सरल कार्य है। ये विज्ञापन कोका-कोला के 1995 के "हॉलिडेज़ आर कमिंग" विज्ञापनों की याद दिलाते हैं, जो त्योहारी उल्लास के साथ इसके जुड़ाव को मजबूत करते हैं। हालांकि, नया एआई संस्करण केवल मुस्कुराते उपभोक्ताओं और क्रिसमस रोशनी और सेंटा की तस्वीरों से सजी डिलीवरी ट्रकों की झलक दिखाता है। सेंटा का चेहरा खास तौर पर अनुपस्थित है, संभवतः भयंकर एआई-जनित भावनाओं से बचने के लिए। सतर्क दर्शकों ने त्रुटियों को नोट किया, जैसे की अजीब तरह से अनुपातित दृश्य और बेतुके आकार, जो ऑनलाइन उपहास को आमंत्रित करते हैं। टीकाकारों ने एआई की अयोग्यताओं की ओर इशारा किया, जिसमें मॉडल उपयोगी फुटेज नहीं बना पाते, जिससे व्यापक मैनुअल संपादन की आवश्यकता होती है। फिल्म निर्माताओं ने विज्ञापनों की आलोचना की, यह दावा करते हुए कि यह क्रिएटिव नौकरियों को कमजोर करता है, और कुछ ने एआई को कॉर्पोरेशनों की लागत को कम करने का तरीका बताया। इन प्रयासों के बावजूद, एआई विज्ञापन मानव-निर्मित संस्करणों के कालातीत आकर्षण की नकल करने में विफल रहते हैं, केवल पिछले सृजन को रीमिक्स करते हुए और महत्वपूर्ण संसाधनों का उपभोग करते हुए। इस बात को रेखांकित करता है कि पारंपरिक शिल्पmanship क्यों विज्ञापन में अपनी जादू बरकरार रखता है।

अमेरिकी होमलैंड सुरक्षा विभाग (डीएचएस) द्वारा महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे में एआई की सुरक्षित तैनाती सुनिश्चित करने के लिए जारी किए गए एक ढांचे को मिलीजुली प्रतिक्रियाएँ मिली हैं। पहली बार इस प्रकार का संसाधन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेफ्टी और सिक्योरिटी बोर्ड के तहत विकसित किया गया, जिसमें विभिन्न क्षेत्रों जैसे एआई डेवलपर्स और महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के ऑपरेटरों का योगदान मिला। डीएचएस के सचिव, अलेजांद्रो मायोर्कास द्वारा निर्मित इस बोर्ड का लक्ष्य आपूर्ति श्रृंखला में एआई को सुरक्षित रूप से तैनात करने के लिए स्पष्ट मार्गदर्शन प्रदान करना है। मायोर्कास ने इस बात पर जोर दिया कि एआई अमेरिका की बुनियादी ढांचे की मजबूती और लचीलापन बढ़ाने का एक महत्वपूर्ण अवसर प्रस्तुत करता है, साथ ही साथ एआई प्रणालियों में कमजोरियों जैसी संबंधित जोखिमों को भी स्वीकार किया है। डीएचएस के ढांचे में एआई कमजोरियों की तीन मुख्य श्रेणियों को पहचाना गया है: एआई का उपयोग करके हमले, एआई सिस्टम हमले, और डिज़ाइन दोष, और हितधारकों के लिए विशिष्ट कार्यों की सिफारिश की गई है। विश्लेषकों जैसे नवीन चाबड़ा इसे एक निरंतर दस्तावेज़ के रूप में देखते हैं, क्योंकि एआई में प्रगति की उम्मीद है। चाबड़ा ने बताया कि यह ढांचा एआई उद्योग की अनूठी स्थिति को दर्शाता है, जहाँ यह सुरक्षित एआई के विकास के लिए सरकारी हस्तक्षेप चाहता है, खासकर यह देखते हुए कि एआई प्रणाली मानव बुद्धिमत्ता से आगे बढ़ सकते हैं। आईडीसी के पीटर रूटेन ने एआई विकास को सुरक्षित बनाने और डेटा दुरुपयोग को रोकने के लिए दिशानिर्देशों के महत्व पर जोर दिया, टेक उद्योग की एआई दुरुपयोग की संभावनाओं पर चिंताओं को प्रतिध्वनित करते हुए। सभी के एक ही नियमों का पालन सुनिश्चित करने के लिए नियमन की मांग की गई है, जिससे समान अवसर का निर्माण हो। इनफो-टेक रिसर्च ग्रुप के बिल वोंग ने, हालांकि, सरकारी दिशानिर्देशों को अपनाने में चुनौतियों की ओर इशारा किया, जैसे सार्वजनिक और निजी क्षेत्रों के बीच भिन्न प्राथमिकताएँ। उन्होंने एनआईएसटी एआई जोखिम प्रबंधन ढांचे जैसी मौजूदा रूपरेखाओं का लाभ उठाने और संगठनों को जिम्मेदार एआई रणनीतियाँ स्थापित करने में अधिक मदद करने का सुझाव भी दिया। एनसीसी के डेविड ब्रॉचलर इस ढांचे को एआई गवर्नेंस में एक कदम मानते हैं, पारंपरिक सॉफ्टवेयर सिस्टम के साथ सुरक्षा और निजता की आवश्यकताओं को मिलाते हुए। उन्होंने एआई द्वारा पेश किए गए नए जोखिमों की स्वीकृति और डेटा की सुरक्षा तथा महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों में मानव पर्यवेक्षण बनाए रखने के महत्व को नोट किया। कुल मिलाकर, यह ढांचा महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे में एआई से संबंधित कमजोरियों को संबोधित करने के लिए एक महत्वपूर्ण प्रारंभिक बिंदु के रूप में देखा जाता है, यह एआई क्षेत्र में विकासशील गवर्नेंस और सुरक्षा उपायों की निरंतर आवश्यकता को भी उजागर करता है।

एजेंटिक एआई का चलन बढ़ रहा है क्योंकि समर्थक संगठनात्मक कार्यों को स्वचालित करने के लिए स्वायत्त एआई एजेंटों का उपयोग करने के लाभों को उजागर कर रहे हैं। जून में, फॉरेस्टर ने इसे 2025 के लिए शीर्ष उभरती हुई तकनीक के रूप में पहचाना, इसे जनरेटिव एआई से आगे के विकास के रूप में स्थापित किया, जो सामग्री निर्माण के बजाय परिचालन निर्णय लेने पर केंद्रित है। इस दृष्टिकोण से व्यावसायिक वर्कफ़्लो पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ने का वादा किया गया है, जिसके परिणामस्वरूप अफ्लाक, अटलांटिक हेल्थ सिस्टम, लेजेंडरी एंटरटेनमेंट और नासा की जेट प्रोपल्शन लेबोरेटरी जैसे संगठन इसकी संभावनाओं को खोज रहे हैं। सेल्सफोर्स ने एजेंटफोर्स की शुरुआत के साथ अपनी रणनीति को एजेंटिक एआई के इर्द-गिर्द केंद्रित किया है, जबकि आईटी सेवा प्रबंधन विशालकाय सर्विसनाउ ने अपने नाउ प्लेटफ़ॉर्म में एआई एजेंट शामिल कर लिए हैं। माइक्रोसॉफ्ट और अन्य भी इस क्षेत्र में प्रवेश कर रहे हैं। **ग्राहक समर्थन स्वचालन** पारंपरिक रूप से, संगठनों ने बुनियादी ग्राहक सेवा कार्यों के लिए सरल चैटबॉट और वॉयस बॉट का उपयोग किया है। हालाँकि, जेनेसिस के सीटीओ ग्लेन नेथरकट के अनुसार, एजेंटिक एआई ग्राहक सेवा स्वचालन को एक अधिक परिष्कृत सेवा में बदल देगा जो जटिल पूछताछ संभालने में सक्षम है। "मैं एजेंटिक एआई को स्वायत्त क्षमता के रूप में परिभाषित करता हूँ जो बिना पूर्व निर्धारित प्रक्रियाओं वाले तर्क-आधारित, बहु-चरणीय कार्यों का प्रदर्शन कर सकता है," नेथरकट बताते हैं। "यह स्वतंत्र रूप से जटिल और अनुकूली निर्णय लेने की प्रक्रियाओं का प्रबंधन कर सकता है।" ये ग्राहक सेवा एआई एजेंट खुदरा, वित्तीय सेवाओं और आईटी सहित कई उद्योगों की सेवा करेंगे। सामान्य बॉट्स की तरह सीमित प्रश्नों का उत्तर देने के बजाय, एआई एजेंट विभिन्न ग्राहक अनुरोधों के संदर्भित उत्तर दे सकते हैं। उदाहरण के लिए, बैंक का एक ग्राहक बता सकता है, “मेरे खाते से जिसमें सबसे अधिक धन हैं, चेकिंग खाते में पैसा ट्रांसफर करें।” एक साधारण चैटबॉट "सबसे अधिक धन वाले खाते" की पहचान करने में कठिनाई महसूस कर सकता है, नेथरकट नोट करते हैं। "मूलभूत अवधारणा एक निष्पादन योग्य क्रियाओं की सूची और विकल्पों को जटिल सीमा-रेखाओं के साथ बुद्धिमानी से नेविगेट करने में सक्षम एआई होना है," वे आगे कहते हैं। **उद्यम वर्कफ़्लोज़** सर्विसनाउ, सेल्सफोर्स और अन्य एजेंटिक एआई को अपनाने के साथ, विशेषज्ञों का सुझाव है कि उद्यम वर्कफ़्लोज़ प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करके दिनचर्या के कार्यों को स्वचालित करने से लाभान्वित होंगे। एक एआई एजेंट मीटिंग नोट्स को प्रोजेक्ट टिकट में बदल सकता है या मांग-आपूर्ति की भविष्यवाणियों के आधार पर आपूर्तिकर्ता आदेश शुरू कर सकता है, मोंटेइरो के अनुसार। अपनी संचालितियों में एक प्रमुख विक्रेता के आईटी टूल्स का उपयोग करने वाली कंपनियां उन कंपनियों की तुलना में लाभप्रद हो सकती हैं जो एपीआई एकीकरण की आवश्यकता वाली समाधानों के मिश्रण पर निर्भर हैं, मोंटेइरो संकेत देते हैं। उद्यमों के लिए अलगाव को रोकने के लिए डेटा को समेकित करना महत्वपूर्ण होगा। "CIOs के लिए, यह उभरते हुए प्रश्न हैं, 'आप किस पर विश्वास करेंगे कि आपके कंटेक्स्ट स्टोर को विकसित करेगा, जो आपके उद्यम के व्यापक ज्ञान का प्रतिनिधित्व करता है?'" वे कहते हैं। "आपके पास अपनी समझ के बारे में सोचें। क्या हो अगर आपका LLM पूरी तरह से जानता हो कि आपके उद्यम का काम कैसे होता है?"

2014 में, Google ने सेल्फ-अटेंशन मॉडल पेश किया, जिससे मशीनों की भाषा समझने की क्षमता में क्रांतिकारी बदलाव आया; यह शब्दों को गणितीय वेक्टर के रूप में प्रोसेस करता है। इस वेक्टर-आधारित पद्धति ने परिष्कृत वेक्टर डेटाबेस के लिए मार्ग प्रशस्त किया है, जो मानव स्मृति की तरह संबंधित विचारों को पकड़ने और पुनः प्राप्त करने की क्षमता रखते हैं, जैसा कि हम एक खोई हुई वस्तु को संदर्भ और पिछले अनुभवों का उपयोग करके खोजते हैं। इस AI-चालित भविष्य में सफल होने के लिए, हमें तीन मुख्य कौशलों को परिष्कृत करना चाहिए: पढ़ना, लिखना और पूछताछ करना। अब पढ़ना जटिल मानव और मशीन संदर्भों को समझना शामिल करता है। लिखना सटीक, संरचित संचार की मांग करता है जो AI के लिए समझने योग्य हो। पूछताछ अब AI की क्षमताओं का लाभ उठाने के प्रभावी खोज रणनीतियों में बदल गई है, जैसे एक वित्तीय पेशेवर AI का उपयोग कर अंतर्ज्ञान के साथ विसंगतियों को हल करता है। नया सॉफ्टवेयर अपनाना पर्याप्त नहीं है, लेकिन विचारों के बीच कनेक्शनों को समझना भी आवश्यक है, जैसा कि हमारा मस्तिष्क काम करता है। वेक्टर संचार को महारत हासिल करके, हम AI सिस्टम को आवश्यक अंतर्दृष्टि की ओर प्रभावी ढंग से निर्देशित कर सकते हैं। तैयार करने के लिए, आप अपनी कौशल बढ़ा सकते हैं: 1

कोका-कोला के प्रसिद्ध क्रिसमस "हॉलिडेज़ आर कमिंग" विज्ञापन, जिसमें उज्ज्वल लाल ट्रकों का काफिला दिखाया जाता है, को इस वर्ष AI के जरिए नया रूप दिया गया, जिसमें कुछ उत्साहित बच्चे शामिल थे, जिन्हें पिछले विज्ञापनों में लाइव कैप्चर किया गया था। सैन फ्रांसिस्को विज्ञापन एजेंसी Pereira O’Dell के सह-संस्थापक और क्रिएटिव चेयरमैन PJ Pereira, और Silverside AI के पार्टनर ने Adweek से चर्चा में बताया कि उन्होंने कुछ ही दिनों में विज्ञापन के 110 अलग-अलग संस्करण कैसे तैयार किए। उनकी टीम ने विज्ञापन तैयार करने में Stable Diffusion, Pactto, DALL-E, ChatGPT जैसे AI प्लेटफॉर्म्स के साथ अपने खुद के टूल Director Magic का उपयोग किया, जिसे Pereira ने "क्रांतिकारी" और "सॉफ्टवेयर विकास" के समान बताया। Silverside AI के सह-संस्थापक रॉब रुबेल ने समझाया, "हमने ग्राहक के साथ पहली कुछ बैठकों के तीन दिनों के भीतर विज्ञापन का एक मोटा मसौदा तैयार किया।" विभिन्न शहरों और बाजारों के लिए विभिन्न स्काईलाइनों के साथ विज्ञापन के कस्टम संस्करण बनाने के बारे में पूछे जाने पर, Pereira ने कहा, "हमारा पहला विचार था, 'बिल्कुल नहीं, बहुत देर हो चुकी है।' लेकिन फिर हमें एहसास हुआ, ‘यह वही पुरानी दुनिया नहीं है। शायद हम कर सकते हैं।’” “वर्षों से, क्रिएटिव ने कम पैसे में अधिक काम करने के लिए संघर्ष किया है, यह दावा करते हुए कि यह असंभव है,” उन्होंने कहा। “अब ऐसा नहीं है। AI हमें उन महान विचारों में जीवन डालने की अनुमति देता है जो बजट प्रतिबंधों के कारण कभी असंभव लगते थे, जिससे कई विचार फलित हो सकते हैं और समग्र गुणवत्ता ऊंची उठ सकती है।” रुबेल ने जोड़ा, “क्रिएटिव के लिए क्रांतिकारी रचनात्मकता देने की क्षमता केवल सुधर रही है। यह एक यात्रा है, और आगे बढ़ने का एकमात्र तरीका इन टूल्स का उपयोग करके बनाना है।”

स्टॉक मार्केट, विशेष रूप से टेक सेक्टर में, अभूतपूर्व ऊँचाई तक पहुँच रहा है। पिछले दो वर्षों में, S&P 500 इंडेक्स में 49% की वृद्धि हुई है, जबकि तकनीकी क्षेत्र में मजबूती से मौजूद नैस्डैक कंपोजिट इंडेक्स में 68% की वृद्धि हुई है। ये दोनों इंडेक्स गुरुवार, 14 नवंबर को अपनी रिकॉर्ड ऊँचाइयों से लगभग 1% नीचे ट्रेड कर रहे थे। हालाँकि, सभी तकनीकी शेयर इस वृद्धि से लाभान्वित नहीं हुए हैं। लाभदायक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सेक्टर में उनकी भागीदारी के बावजूद, एडवांस्ड माइक्रो डिवाइस (AMD) और माइक्रोन टेक्नोलॉजी (MU) वर्तमान में अपनी चरम कीमतों से 30% से अधिक नीचे ट्रेड कर रहे हैं। मेरा मानना है कि उनके हालिया कीमतों में गिरावट के कारण माइक्रोन और AMD, AI निवेश के उत्कृष्ट अवसर प्रस्तुत करते हैं। आइए इन अंडरवैल्यूड AI कंपनियों पर गौर करें। **AI बाजार के साथ माइक्रोन और AMD का संबंध** ये AI हार्डवेयर कंपनियाँ Nvidia जैसे बड़े प्रतिद्वंद्वियों से प्रतिस्पर्धा करती हैं लेकिन AI बाजार में गहराई से जुड़ी हुई हैं। माइक्रोन और AMD की AI पेशकशों के बारे में आपको यह जानना चाहिए। AMD उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटर प्रोसेसरों में विशेषज्ञता रखता है, जैसे कि कंप्यूटर के लिए Ryzen लाइन, सर्वर्स के लिए Epyc लाइन, और AI कंप्यूटिंग के लिए Instinct सीरीज। Instinct चिप्स Nvidia के AI समाधानों से प्रतिस्पर्धा करती हैं, और AI सुपरकंप्यूटर अक्सर AI गणनाओं के प्रबंधन के लिए Epyc प्रोसेसर का उपयोग करते हैं। सिस्टम निर्माताओं द्वारा अक्सर AMD या Nvidia एक्सेलेरेटर्स के साथ AMD और Intel प्रोसेसर को पेयर किया जाता है, और विभिन्न संयोजन 2024 में दुनिया के सबसे बड़े सुपरकंप्यूटरों को शक्ति देते हैं। Nvidia और AMD के AI एक्सेलेरेटर्स के साथ पर्याप्त उच्च गति वाली मेमोरी होती है। उदाहरण के लिए, Nvidia के H200 कार्ड में 141 गीगाबाइट (GB) मेमोरी है, जबकि AMD के प्रतिस्पर्धी Instinct 205X में 128 GB है। इसके अलावा, ये मेमोरी क्षमताएँ प्रोसेसरों या लंबी अवधि के भंडारण प्रदान करने वाले सॉलिड-स्टेट डिवाइस (SSD) से जुड़ी मेमोरी को शामिल नहीं करती हैं। उपभोक्ता पक्ष पर, AI सुविधाओं से सक्षम स्मार्टफोन और अन्य उपकरण भी अधिक मेमोरी की मांग करते हैं, जो उच्च गति वाली मेमोरी चिप्स के प्रमुख निर्माता माइक्रोन को बढ़ती मांग के लाभ उठाने में मदद करता है। **वर्तमान AI-संचालित राजस्व वृद्धि** इन कंपनियों के लिए, AI बाजार पहले से ही राजस्व को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा रहा है। AMD की तीसरी तिमाही की बिक्री पिछले वर्ष की तुलना में 18% बढ़ी, जो इसके डेटा सेंटर डिवीजन में 122% की वृद्धि से प्रेरित थी, जिसमें Epyc और Instinct AI चिप्स शामिल हैं। माइक्रोन की नवीनतम चौथी तिमाही की रिपोर्ट में, राजस्व वर्ष दर वर्ष 93% बढ़ा, "मजबूत AI मांग" और बढ़ती डेटा सेंटर बिक्री से प्रेरित होकर। **AI स्पेस में सस्ते ग्रोअर** हालांकि वर्तमान परिणामों के आधार पर दोनों स्टॉक्स महंगे लग सकते हैं, जहाँ AMD पिछली आय के 124 गुना और मुफ्त नकदी प्रवाह के 145 गुना पर ट्रेड कर रहा है, और माइक्रोन क्रमशः 147 और 909 पर, उनकी दीर्घकालिक वृद्धि के दृष्टिकोण मजबूत बने हुए हैं। ये कंपनियाँ सेमीकंडक्टर उद्योग में विनिर्माण की कमी और मुद्रास्फीति के कारण आई मंदी से उभर रही हैं। आगे की ओर देखते हुए, AMD का फॉरवर्ड प्राइस-टू-अर्निंग्स रेशियो 27 है, जबकि माइक्रोन का केवल 7

यूरोपीय संघ ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को विनियमित करने के लिए जोखिम-आधारित ढांचे के रूप में एआई अधिनियम विकसित किया है, जो नवाचार और सार्वजनिक विश्वास को बढ़ावा देने का लक्ष्य रखता है। अप्रैल 2021 में प्रस्तावित, यह अधिनियम सुनिश्चित करता है कि एआई मानव-केंद्रित बने रहे, जबकि व्यवसायों के लिए स्पष्ट नियम प्रदान करता है। एआई के उपयोग में वृद्धि के साथ, इसके संभावित लाभ व्यक्तिगत अधिकारों पर असर डालने वाले जोखिमों के साथ आते हैं। अधिनियम का उद्देश्य एआई अपनाने को बढ़ावा देना, जोखिमों को प्रबंधित करना और एक स्थानीय पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देना है। एआई अधिनियम जोखिम के आधार पर एआई अनुप्रयोगों को अलग करता है, जिससे अधिकांश उपयोगों को विनियमित नहीं किया जाता। सैन्य उपयोगों को भी बाहर रखा गया है क्योंकि वे राष्ट्रीय न्याय अधिकार के अधीन हैं। उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोग, जैसे महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे या कानून प्रवर्तन में, तैनाती से पहले आकलन और डेटा गुणवत्ता और साइबरसुरक्षा जैसे मानकों के साथ निरंतर अनुपालन की आवश्यकता होती है। मध्यम जोखिम वाले अनुप्रयोग, जैसे चैटबॉट्स, पारदर्शिता आवश्यकताओं का सामना करते हैं। निम्न जोखिम वाले उपयोग, जैसे सामाजिक मीडिया सामग्री छंटाई, विनियमित नहीं होते हैं, हालांकि सर्वोत्तम प्रथाओं को प्रोत्साहित किया जाता है। अधिनियम सामान्य-उद्देश्य एआई मॉडल्स (GPAIs) को संबोधित करता है, जो कई अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण हैं, विशेष रूप से पारदर्शिता और जोखिम प्रबंधन पर ध्यान देने के साथ। एआई प्रौद्योगिकी के विकास के साथ, विशेष रूप से ऐसे उपकरणों के साथ जैसे कि ChatGPT जो जेनरेटिव एआई को सामने लाते हैं, ईयू की विधायी दृष्टिकोण अनुकूलित हो गई है। दिसंबर 2023 में एआई अधिनियम के राजनीतिक समझौते के साथ वार्ताएं संपन्न हुईं, मई 2024 में औपचारिक स्वीकृति के साथ, 2025 से 2027 तक अनुपालन समय सीमाएं निर्धारित की गईं। अधिकांश एआई अनुप्रयोगों के लिए प्रवर्तन सदस्य राज्य द्वारा भिन्न होता है, जबकि ईयू विशेष रूप से GPAIs की निगरानी करता है। गंभीर उल्लंघनों के लिए वैश्विक टर्नओवर का 7% तक जुर्माना लगाया जा सकता है। एआई अधिनियम एआई के विनियमन के लिए एक सतत प्रयास का प्रतिनिधित्व करता है क्योंकि तकनीक और उसका सामाजिक प्रभाव लगातार विकसित होते रहते हैं।