जनरेटिव एआई उन्नति की शुरुआत ChatGPT के लॉन्च से हुई और उसके बाद से यह विभिन्न उत्पादकता उपकरणों में फैल गई है जो दैनिक वर्कफ्लो को अनुकूलित करने के लिए लक्षित हैं। एआई के नौकरी छीनने की चिंताएँ हैं, लेकिन ये उपकरण कार्यों को बदलने के बजाय उत्पादकता बढ़ाते हैं। ये नियमित कार्यों को सरल बनाकर समय बचाते हैं, जिससे आनंददायक या मूल्यवान कार्य पर अधिक ध्यान केंद्रित करना संभव हो पाता है। 1

साउंडहाउंड एआई की वॉइस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉल्यूशन्स को 20 शीर्ष क्विक-सर्विस रेस्तरां (QSRs) में से सात द्वारा लागू किया गया है। ये प्रतिष्ठान, अन्य डाइनिंग स्थानों के साथ, इस तकनीक का उपयोग ड्राइव-थ्रू, फोन ऑर्डरिंग, कियोस्क, मोबाइल ऐप्स और स्टाफ सपोर्ट के लिए करते हैं, जैसा कि साउंडहाउंड एआई के सीईओ और सह-संस्थापक केवन मोहाजेर ने मंगलवार (12 नवंबर) को कंपनी की आय कॉल के दौरान बताया। "हमारे ग्राहक ऑर्डरिंग प्रक्रिया के दौरान बढ़ी हुई दक्षता का अनुभव करते हैं," मोहाजेर ने कहा, "और वे विशेष रूप से हमारे समाधान द्वारा प्रदान की जाने वाली अपसेलिंग क्षमताओं के बारे में उत्साहित हैं।" केवल रेस्तरां क्षेत्र में, कंपनी के वॉइस एआई फोन ऑर्डरिंग सिस्टम ने 100 मिलियन से अधिक इंटरैक्शन को संभाला है, जिसकी इनबाउंड कॉल्स केवल एआई द्वारा प्रबंधित की जाती हैं। साउंडहाउंड के वॉइस एआई टूल्स के उपयोगकर्ता बताते हैं कि ड्राइव-थ्रू एप्पलीकेशन ऑर्डर लेने की प्रक्रिया को तेज करता है, मोबाइल ऐप दोनों लेन-देन और व्यावसायिक पूछताछ की सुविधा प्रदान करता है, और कर्मचारी सहायता सुविधा रसोई की दक्षता को बढ़ाती है। ये समाधान विभिन्न आकारों के व्यवसायों में लोकप्रिय हो रहे हैं, मोहाजेर ने जोड़ा। उन्होंने कहा, "हम इस उद्योग में अपनी नेतृत्वकारी स्थिति का दावा करते हैं।" "बढ़ती संख्या में रेस्तरां फ्रैंचाइजी हमसे साझेदारी के लिए आगे बढ़ रही हैं।" मोहाजेर की टिप्पणियाँ तब आईं जब साउंडहाउंड एआई ने तीसरी तिमाही के लिए साल-दर-साल 89% राजस्व वृद्धि की रिपोर्ट दी, जिससे रिकॉर्ड $25 मिलियन प्राप्त हुए, जैसा कि मंगलवार की आय रिपोर्ट में बताया गया। कंपनी ने अपने क्लाइंट आधार और उद्योग पहुंच को भी विस्तृत किया क्योंकि अधिक व्यवसायों ने वॉइस एआई समाधान को शामिल किया। एक साल पहले, सबसे बड़े ग्राहक ने 72% राजस्व में योगदान दिया; अब, यह घटकर 12% रह गया है। पिछले वर्ष, 90% राजस्व ऑटोमोटिव उद्योग से था, लेकिन वर्तमान में, ऑटोमोटिव, रेस्तरां, वित्तीय सेवाएं, स्वास्थ्य सेवा, और बीमा जैसे क्षेत्रों में से प्रत्येक 5% से 25% के बीच योगदान देता है।

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इस समस्या का कारण क्या है?

SoftBank NVIDIA के साथ मिलकर जापान का सबसे शक्तिशाली AI सुपरकंप्यूटर बना रहा है, जो NVIDIA Blackwell प्लेटफॉर्म का उपयोग करेगा और विभिन्न संप्रभु AI पहलों का समर्थन करेगा। यह साझेदारी जापान को AI प्रौद्योगिकी में एक अग्रणी के रूप में स्थापित करने और वैश्विक रूप से दूरसंचार के लिए अरबों की राजस्व संभावनाएं खोलने की दिशा में है। SoftBank ने दुनिया के पहले AI-संचालित 5G नेटवर्क की शुरुआत की है, NVIDIA के AI Aerial प्लेटफॉर्म का उपयोग करते हुए, जो टेलीकॉम नेटवर्क्स को AI राजस्व उत्पन्न करने वाले संसाधनों में बदल रहा है। इसके अतिरिक्त, SoftBank जापान की स्थानीय और सुरक्षित AI कंप्यूटिंग आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए NVIDIA AI Enterprise के साथ एक AI मार्केटप्लेस बनाने की योजना बना रहा है। NVIDIA के संस्थापक और CEO जेनसन हुआंग ने जापान की प्रौद्योगिकी नेतृत्व के इतिहास की सराहना की, SoftBank के AI और 5G में निवेश को दूरसंचार, परिवहन, रोबोटिक्स और स्वास्थ्य सेवा में वैश्विक नेतृत्व की ओर कदम बताया। साथ ही, SoftBank को NVIDIA की DGX B200 प्रणालियों का पहला प्राप्तकर्ता बनने के लिए तैयार किया गया है, ताकि जापान भर में AI विकास के लिए एक DGX SuperPOD सुपरकंप्यूटर बनाया जा सके। SoftBank की AI-RAN तकनीक AI और 5G नेटवर्क को एकीकृत करती है, जिससे दूरसंचार ऑपरेटरों को अतिरिक्त नेटवर्क क्षमता का पैसे में बदलाव करने की अनुमति मिलती है। कानाागावा प्रांत में एक सफल बाहरी परीक्षण ने दिखाया कि AI इन्फेरेंस वर्कलोड 5G कार्यक्षमता के साथ-साथ अतिरिक्त नेटवर्क क्षमता का उपयोग कर हो सकते हैं, जिससे दूरसंचार ऑपरेटरों के लिए संभावित महत्वपूर्ण राजस्व का पूर्वानुमान है। SoftBank NVIDIA Aerial RAN सिस्टम का उपयोग करने की भी योजना बना रहा है, पारंपरिक ढांचे की तुलना में 40% बिजली उपयोग को कम करने के लक्ष्य के साथ। अंत में, घोषणा में शामिल एक अग्रदृष्टिपूर्ण बयान के अनुसार इन प्रगतियों के साथ संभावित जोखिमों और अनिश्चितताओं को भी नोट किया गया है, साथ ही NVIDIA उत्पादों से संबंधित विभिन्न ट्रेडमार्क और अधिकारों की स्वीकार्यता भी दी गई है। यह सहयोग जापान को AI नवाचार की दिशा में आगे बढ़ाता है, वहीं दूरसंचार में नए व्यापारिक अवसर भी बनाता है।

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) दैनिक जीवन में अधिक समाहित हो रही है, अमेरिकी इसके प्रयोग को लेकर अपनी सीमाएं तय करने लगे हैं। 21-24 अक्टूबर के बीच किए गए एक Talker Research सर्वेक्षण में 1,000 अमेरिकी वयस्कों से AI द्वारा नौकरी के लिए भर्ती प्रक्रिया में उनकी सहूलियत के बारे में पूछा गया। परिणामों से पता चला कि 43% लोग AI द्वारा इंटरव्यू लिए जाने को लेकर असहज थे, 32% आरामदायक थे, और 26% अनिश्चित थे। सर्वेक्षण ने भर्ती में AI को लेकर पीढ़ियों के बीच अंतर को उजागर किया। जनरेशन Z (18-27 वर्ष) सबसे अधिक खुले थे, जिनमें से 49% AI द्वारा लिए गए इंटरव्यू के लिए तैयार थे। इसके विपरीत, केवल 20% बेबी बूमर्स (60-78 वर्ष) और 22% साइलेंट जनरेशन (78-98 वर्ष) ने इस सहूलियत को साझा किया, जबकि केवल 30% जनरेशन X (44-59 वर्ष) ही सहज महसूस करते थे। हिचकिचाहट के बावजूद, प्रारंभिक स्क्रीनिंग को सुचारु बनाने के लिए भर्ती प्रक्रिया में AI उपकरणों का तेजी से समावेश हो रहा है। लेकिन क्या AI वास्तव में नौकरी के इंटरव्यू पूरी तरह से संभाल सकता है? नॉर्ड कॉम्स के सह संस्थापक फिलिप जॉरप को भर्ती में AI की क्षमता दिखती है। उन्होंने Newsweek से कहा, "संभावना है कि जल्द ही कंपनियां AI का उपयोग नौकरी के इंटरव्यू के लिए करेंगी, क्योंकि इसे इच्छित गुण और योग्यताओं की पहचान के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है।" AI विशेष कौशल, अनुभव और गुणों की तेजी से पहचान करके भर्ती को संवार सकता है। CUDO Compute के मुख्य विपणन अधिकारी लार्स निमन सहमत हैं, उन्होंने कहा कि AI का पहले से ही भर्ती में रिज्यूमे विश्लेषण और प्रारंभिक मूल्यांकन के लिए उपयोग हो रहा है। "AI-आधारित इंटरव्यू एक अपरिहार्य प्रगति है," उन्होंने Newsweek को बताया। हालांकि, उन्होंने उल्लेख किया कि इंटरव्यू स्वाभाविक रूप से व्यक्तिगत होते हैं, जिनके लिए जटिल अंतरव्यक्तिगत कौशल की जरूरत होती है, जिसे वर्तमान AI तकनीक समझने में संघर्ष करती है। "संभवतः AI मानव इंटरव्यूअर्स को पूरी तरह से नहीं बदल पाएगी—कम से कम फिलहाल के लिए," जॉरप ने कहा। भर्ती में AI की विस्तारशील भूमिका सटीकता और करियर संभावनाओं पर एक एल्गोरिदम के प्रभाव को लेकर चिंताएं बढ़ाती है। "असहजता निर्जनता और गरिमा के नुकसान के डर से होती है; यह ऐसा है जैसे अपनी जीवन कहानी एक वेंडिंग मशीन को सुनाना," निमन ने कहा। बहुतों के लिए AI के साथ बातचीत करना अभी भी एक नया अनुभव है, और AI-संचालित इंटरव्यू को अपनाने में अधिक समय और परिचय की जरूरत हो सकती है। निमन ने समझाया, "जबकि कुछ AI अनुप्रयोग, जैसे शेड्यूलिंग या डेटा विश्लेषण, जीवन को सरल बनाने के लिए स्वीकार किए जाते हैं बिना मानवीय संपर्क खोए, नौकरी के इंटरव्यू जैसे सहानुभूति की आवश्यकता वाले कार्यों में AI की भूमिका को हिचकिचाहट के साथ देखा जाता है।"

आज के कॉलम में एक प्रॉम्प्टिंग तकनीक को प्रस्तुत किया गया है जिसे लॉजिक-ऑफ-थॉट (LoT) कहा जाता है। यह तकनीक जनरेटिव एआई द्वारा तार्किक तर्क का उपयोग करने के लिए प्रॉम्प्ट करके परिणामों को बढ़ा सकती है। हालांकि यह एआई से स्पष्ट रूप से तर्क का उपयोग करने के लिए कहना कुछ हद तक बेकार लग सकता है, क्योंकि एआई सिस्टम अक्सर गहरी गणनात्मक तर्क के बजाय गति के लिए अनुकूलित होते हैं, LoT का उपयोग लाभदायक साबित हो सकता है। यह दृष्टिकोण एआई को तर्क-आधारित उत्तरों को त्वरित उत्तरों पर प्राथमिकता देने के लिए प्रोत्साहित करता है। एआई का नियमित रूप से उपयोग करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए यह समझना और आवश्यकतानुसार LoT का उपयोग करना आवश्यक है। एक संबंधित तकनीक, चेन-ऑफ-थॉट (CoT), एआई को समस्याओं को चरण-दर-चरण हल करने के लिए मार्गदर्शित करती है, जो कि एक सतर्क और पूरी तरह से विचारशील दृष्टिकोण के कारण अक्सर बेहतर परिणाम देती है। इन रणनीतियों को एकीकृत करके एआई की समस्या समाधान क्षमता को उन क्षेत्रों में काफी सुधार किया जा सकता है जो तार्किक तर्क की आवश्यकता होती है। तार्किकता-प्रधान प्रश्नों से निपटने वालों के लिए, LoT में तीन मुख्य चरण शामिल होते हैं: एक प्रश्न से तार्किक प्रस्तावों को निकालना, इन प्रस्तावों के आधार पर इसे हल करना, और प्रक्रिया को साधारण भाषा में समझाना। LoT के लिए एक नमूना प्रॉम्प्ट में एआई से इन चरणों का उपयोग करके एक तर्क प्रश्न हल करने के लिए कहना शामिल है। यह दृष्टिकोण विशेष रूप से उन जटिल समस्याओं के लिए उपयोगी है जिन्हें सावधानीपूर्वक तार्किक विश्लेषण की आवश्यकता होती है। व्यावहारिक अनुसंधान LoT की एआई में तार्किक तर्क कार्यों को बढ़ाने की प्रभावशीलता का समर्थन करता है। इस तकनीक का परीक्षण किया गया है और विभिन्न तार्किक तर्क कार्यों में प्रदर्शन को सुधारने के लिए दिखाया गया है, यह प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए एक मूल्यवान उपकरण बनाती है। LoT कोई सार्वभौमिक समाधान नहीं है, लेकिन तर्क-चालित प्रश्नों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। उपयोगकर्ताओं को इस विधि का उपयोग तब करना चाहिए जब स्थिति में उन्नत तार्किक तर्क की आवश्यकता हो। अन्य संदर्भों में, LoT आवश्यक नहीं हो सकता है, लेकिन यह एक शक्तिशाली उपकरण है जब तर्क मुख्य फोकस में होता है। अल्बर्ट आइंस्टीन के शब्द हमें यह याद दिलाते हैं कि हमें तर्क का बुद्धिमानी से उपयोग करना चाहिए: "तर्क आपको A से B तक ले जाएगा। कल्पना आपको हर जगह ले जाएगी।"