सिलिकॉन वैली धीमी प्रगति के बीच एआई दृष्टिकोण पर पुनर्विचार कर रही है।
Brief news summary
सिलिकॉन वैली में मानवीय-स्तर की AI हासिल करने के प्रति आशावाद कम हो रहा है क्योंकि बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) जैसे कि ChatGPT में प्रगति धीमी पड़ रही है। शुरुआत में, विशेषज्ञों का मानना था कि डेटा और कंप्यूटिंग पावर में बढ़ते निवेश AI प्रगति को आगे बढ़ाएंगे, लेकिन केवल मॉडलों के पैमाने को बढ़ाना अपेक्षित सफलता नहीं दे रहा है। OpenAI और मस्क की xAI जैसी कंपनियाँ भारी निवेश जारी रख रही हैं, फिर भी सुधार ठहर गए हैं। AI विशेषज्ञ गैरी मार्कस का कहना है कि साधारण स्केलिंग के माध्यम से कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) का लक्ष्य रखना अत्यधिक आशावादी था। Spellbook के स्कॉट स्टीवेंसन कहते हैं कि भाषा डेटा की सीमाएं एक प्रमुख बाधा हैं, जबकि Hugging Face की साशा लुचीओनी नोट करती हैं कि केवल मॉडल के आकार को बढ़ाने में कठिनाई होती है। धीमी प्रगति के बावजूद, कुछ लोग आशान्वित बने हुए हैं। एन्थ्रोपिक के CEO डेरिओ ऐमोदी का मानना है कि मानवीय स्तर का AI 2026 या 2027 तक संभव है। OpenAI अब रणनीति बदल रहा है, GPT-5 की रिलीज को स्थगित कर, मौजूदा मॉडलों में तर्क और सटीकता में सुधार पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। नई रणनीति डेटा और संसाधनों को सिर्फ बढ़ाने की बजाय नवाचारों को विशिष्ट कार्यों पर लागू करने पर जोर देती है। स्टैनफोर्ड के वाल्टर डी ब्रॉवर इस विकास की तुलना AI के अधिक जटिल तर्क, जैसे मानव संज्ञानात्मक विकास, के दिशा में प्रगति से करते हैं।सिलिकॉन वैली में एक बढ़ती विश्वास यह है कि बड़े एआई मॉडलों में प्रगति धीमी हो रही है, जिससे मानव-स्तरीय एआई के आगमन पर संभावित प्रभाव पड़ सकता है। प्रारंभ में यह माना गया था कि पर्याप्त डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति के साथ, आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) स्वाभाविक रूप से उभर आएगा। इस विश्वास ने तकनीकी दिग्गजों को भारी निवेश करने के लिए प्रेरित किया, जैसा कि ओपनएआई ने $6. 6 बिलियन जुटाए और एलोन मस्क की xAI ने उन्नत Nvidia चिप्स के लिए धन जुटाए। हालांकि, अंदरूनी सूत्र अब देख रहे हैं कि ये बड़े भाषा मॉडल (LLM) इतनी तेजी से सुधार नहीं कर रहे हैं जितनी अपेक्षा की गई थी, भले ही बड़ा निवेश किया गया हो। गैरी मार्कस जैसे आलोचक का मानना है कि LLM के AGI तक पहुंचने का विचार हमेशा से ही एक मिथक था। एक चुनौती एआई प्रशिक्षण के लिए उपलब्ध सीमित भाषा-आधारित डेटा है, जो आगे की प्रगति के लिए एक संभावित दीवार बना रही है। कुछ विशेषज्ञ, जैसे साशा लुचियोनी, मानते हैं कि उद्योग का मॉडल आकार पर ध्यान केंद्रित करने से प्रगति रुकी हुई है। इन चिंताओं के बावजूद, एआई उद्योग के नेता AGI तक अंततः पहुंचने को लेकर आशावादी बने हुए हैं। सामान्य से धीमी प्रगति के कारण ओपनएआई की रणनीति में बदलाव हुआ है, जिसमें वर्तमान मॉडल क्षमताओं को बढ़ाना शामिल है बजाय इसके कि केवल डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति पर निर्भर रहें। उनका नया o1 मॉडल अधिक सटीक उत्तरों के लिए तर्क में सुधार पर केंद्रित है। ओपनएआई और अन्य सुझाव देते हैं कि मौजूदा एआई क्षमताओं को विशिष्ट कार्यों के लिए परिष्कृत करने का समय आ गया है, जैसे कि आग का प्रभावी ढंग से उपयोग करना बजाय सिर्फ और अधिक ईंधन डालने के। यह विचार दर्शाता है कि कैसे अक्सर गलतियों से लेकर विचारशील समस्या-समाधान की ओर बढ़ा जाता है, जैसे कि छात्र अपनी शिक्षा यात्रा के दौरान करते हैं।
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एआई वीडियो कंटेंट मॉडरेशन टूल्स ऑनलाइन नफरत भरे भा…
सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म तेजी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग अपने वीडियो सामग्री के मॉडरेशन को बेहतर बनाने के लिए कर रहे हैं, जो ऑनलाइन संवाद का एक प्रमुख माध्यम बनते videos की बढ़ती संख्या का समाधान कर रहा है। इन प्लेटफ़ॉर्मों को नफरत फैलाने वाली भाषा और हानिकारक सामग्री को फ़िल्टर करने की महत्वपूर्ण चुनौती का सामना है ताकि सुरक्षित और सम्मानजनक डिजिटल स्थान बनाए रखा जा सके। AI वीडियो मॉडरेशन टूल उन्नत मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके अपलोड की गई सामग्री का व्यवस्थित विश्लेषण करते हैं, जिससे आपत्तिजनक भाषा, चित्र और व्यवहार का पता चलता है। ये ऑडियो को ट्रांसक्रिप्शन करके भाषण का विश्लेषण करते हैं ताकि नफरत फैलाने वाली या धमकी देने वाली बातें पहचानी जा सकें, visuals में हिंसक कृत्यों, नफरत के प्रतीकों या डरावने दृश्यों को देखा जाता है, और व्यवहारिक व संदर्भ संकेतों का आकलन करके उत्पीड़न, धमकियों या गलत जानकारियों को चिह्नित किया जाता है। इस स्वचालित मॉडरेशन से प्लेटफ़ॉर्म बड़ी मात्रा में उपयोगकर्ता-निर्मित वीडियो को अधिक प्रभावी ढंग से संभाल सकते हैं। यह एआई का उपयोग पारंपरिक मैनुअल समीक्षा की तुलना में एक महत्वपूर्ण सुधार दर्शाता है, जो व्यापक रूप से मानवीय मॉडरेटर पर निर्भर होती थी। विशाल सामग्री मात्रा के कारण, केवल मानव द्वारा मॉडरेशन करना अव्यवहारिक और विलंब या असमान नीति लागू कर सकता है। एआई लगभग रीयल-टाइम विश्लेषण प्रदान करता है, जिससे नुकसानकारी सामग्री को जल्दी हटा या चिन्हित करना संभव हो पाता है, इससे पहले कि वह व्यापक रूप से फैल सके। फिर भी, एआई वीडियो मॉडरेशन को गंभीर चुनौतियों का सामना है। संदर्भ, सांस्कृतिक विशेषताओं और इरादे को सही तरीके से समझना कठिन होता है; वाक्यांश या प्रतीक विभिन्न संस्कृतियों या परिस्थितियों में अलग अर्थ रख सकते हैं, जिससे एआई के लिए वास्तविक नफरत से भरे कंटेंट को शैक्षिक या कलात्मक उपयोग से अलग करना जटिल हो जाता है। इसके अलावा, एआई अक्सर sarcasm, satire, या कूट भाषा समझने में संघर्ष करता है, जो मानव समझते हैं लेकिन मशीनें गलत व्याख्या कर सकती हैं, जिससे अत्यधिक सेंसरशिप या हानिकारक सामग्री हटाने में विफलता का खतरा रहता है। प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह भी असमान मॉडरेशन को जन्म दे सकते हैं, जोCertain समूहों या विचारधाराओं को disproportionately प्रभावित करते हैं। इन मुद्दों को दूर करने के लिए, सोशल मीडिया कंपनियां लगातार एआई मॉडल को विकसित कर रही हैं, बेहतर, सांस्कृतिक रूप से विविध डेटासेट का उपयोग करके, और एआई मॉडरेशन को मानवीय निगरानी के साथ मिलाकर सूक्ष्म निर्णय लेने के लिए कर रही हैं। यह संयोजन रणनीति दक्षता और सटीकता के बीच संतुलन बनाने का प्रयास है, जिससे हानिकारक सामग्री के खिलाफ तुरंत कार्रवाई हो सके और साथ ही अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता और सांस्कृतिक विविधता का सम्मान भी हो। वीडियो मॉडरेशन में एआई का प्रयोग एक व्यापक डिजिटल शासन प्रवृत्ति का हिस्सा है: नफरत भाषण, गलत सूचना और हानिकारक ऑनलाइन व्यवहार को रोकने के लिए तकनीक का उपयोग। जैसे-जैसे प्लेटफ़ॉर्म विकसित हो रहे हैं, वैसे-वैसे एआई उपकरण अधिक सुरक्षित और समावेशी इंटरनेट समुदाय बनाने का एक सक्रिय प्रयास हैं, हालांकि सतर्कता, पारदर्शिता और नैतिक देखभाल आवश्यक हैं। सारांश में, एआई वीडियो सामग्री का मॉडरेशन हानिकारक ऑनलाइन सामग्री से मुकाबले में एक महत्वपूर्ण नवाचार है। आपत्तिजनक सामग्री की पहचान और हटाने को स्वचालित करके यह सुरक्षित डिजिटल वातावरण को बढ़ावा देता है। हालांकि, संदर्भ और सांस्कृतिक सूक्ष्मताओं की व्याख्या में चुनौतियों के कारण सतर्क, बहुमुखी दृष्टिकोण जरूरी है। निरंतर सुधार और एआई तकनीक एवं मानवीय निर्णय के सहयोग से, सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को नफरत भाषण और हानिकारक सामग्री से बेहतर सुरक्षा दे सकते हैं, साथ ही सम्मानपूर्ण और जीवंत ऑनलाइन संवाद को भी प्रोत्साहित कर सकते हैं।
अमेरिका अपनी एआई चिप्स पर निर्यात प्रतिबंधों को फिर …
नीति में उलटफेर: वर्षों से सख्त प्रतिबंधों के बाद, Nvidia के H200 चिप की बिक्री चीन को मंजूरी देने का निर्णय कुछ रिपब्लिकन नेताओं के विरोध को जन्म दिया है। ब्लूमबर्ग अमरीकी हाउस रिपब्लिकन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) चिप्स की निर्यात के लिए कांग्रेस में हथियार बिक्री जैसे निगरानी व्यवस्था करने का आग्रह कर रहे हैं, क्योंकि ट्रंप प्रशासन Nvidia कॉर्प को चीन भेजने के लाइसेंस जारी करने पर आगे बढ़ रहा है। अमरीकी सांसद ब्रायन मास्ट, जो हाउस फॉरेन अफेयर्स कमेटी के अध्यक्ष हैं और निर्यात नियंत्रण की देखरेख करते हैं, ने शुक्रवार को AI ओवरवॉच एक्ट पेश किया। इस बिल के अनुसार, कांग्रेस को विरोधियों को AI चिप्स की बिक्री की सूचना दी जानी चाहिए। मसौदा कानून के अनुसार, Nvidia की H200 की क्षमता के बराबर या उससे अधिक कोई भी प्रोसेसर ऐसे निगरानी में आएगा। म lawmakers को प्रस्तावित शिपमेंट को 30 दिनों के भीतर अवरुद्ध करने का अधिकार होगा और “विश्वसनीय” AI कंपनियों को लाइसेंस छूट प्राप्त करने के लिए एक तंत्र स्थापित करना होगा, जब वे चिप्स का निर्यात अमेरिका के सहयोगियों और तटस्थ देशों को कर रहे हों। इस बिल का समर्थन अमेरिकी हाउस सिलेक्ट कमेटी ऑन चाइनीज़ कम्युनिस्ट पार्टी के अध्यक्ष जॉन मुलीनार और साथ ही रिपब्लिकन बिल हुइज़ेंगा और दारिन लाहूद ने किया है। पिछले सप्ताह, मुलीनार ने अमेरिकी वाणिज्य मंत्री हावर्ड लुटनिक को एक पत्र भेजा, जिसमें ट्रंप के चीन को H200 और समान चिप्स के निर्यात को मंजूरी देने के निर्णय पर जानकारी मांगी और प्रशासन की वजहों पर सवाल उठाए। गुरुवार को, प्रतिनिधि Gregory Meeks के नेतृत्व में हाउस के डेमोक्रेट्स की एक टीम ने अपनी खुद की AI चिप्स कानून प्रस्तावित किया, जिसमें चीन और अन्य चिंताजनक देशों को अत्याधुनिक AI चिप्स की बिक्री को outright प्रतिबंधित किया जाएगा, जबकि अमेरिकी कंपनियों को विदेशों में डेटा केंद्र बनाने के लिए लाइसेंसिंग में राहत दी जाएगी। इन कानून प्रयासों का उद्देश्य चीन को उच्चक्रम के चिप्स की बिक्री पर नियंत्रण बढ़ाना है, जो H200 मंजूरी के लगभग एक सप्ताह बाद आया है, और यह वर्षों से कड़े अमेरिकी निर्यात नियंत्रणों के उलट जा रहा है। H200 चिप, Institute for Progress की एक रिपोर्ट के अनुसार, वर्तमान नियमों के तहत चीन को खरीदी जाने वाली सबसे सक्षम अमेरिकी चिप H20 की तुलना में लगभग छः गुना अधिक पावरफुल है। मसौदा बिल फॉरेन अफेयर्स कमेटी और सेनैट बैंकिंग पैनल के सदस्यों को चिप निर्यात मात्रा और अंतिम उपयोगकर्ताओं के आंकड़ों तक पहुंच प्रदान करेगा, जो निगरानी को बढ़ाने के लिए है। साथ ही, इस कानून में ये प्रमाणित करना आवश्यक होगा कि ये चिप्स सैनिक, खुफिया, या निगरानी उद्देश्यों के लिए इस्तेमाल नहीं होंगे। यह भी अनिवार्य है कि विरोधी राष्ट्रों को बिक्री अमेरिकी उपभोक्ताओं के लिए आपूर्ति कमी नहीं ले आए। 2022 में अमेरिका ने पहली बार अत्याधुनिक AI चिप्स की बिक्री पर प्रतिबंध लगाया था, उसके बाद से वाशिंगटन में इस तरह की चिप्स को जानबूझकर चीन को बेचने का समर्थन कम रहा है। ट्रंप की चीन को H200 जैसी अधिक उन्नत चिप्स के निर्यात की मंजूरी देने की तत्परता पर कुछ रिपब्लिकनों की आलोचना हुई है, हालांकि उनका विरोध मापा-मापा गया रहा है। पिछले सप्ताह सुरक्षा मंच पर, सेनैटर डेव मैककॉर्मिक ने सावधानी से चिंता व्यक्त की: “मुझे चिंता है
2025 में एआई ने 50,000 से अधिक छंटनी में भूमिका न…
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के कारण की गई छंटनी ने २०२५ के नौकरी बाजार को चिह्नित किया है, जिसमें प्रमुख कंपनियों ने एआई की प्रगति के नाम पर हजारों नौकरियों में कटौती की घोषणा की। कंसल्टिंग फर्म चैलेजेंर, ग्रे & क्रिसमस के अनुसार, इस वर्ष अमेरिका में लगभग 55,000 छंटनी आई, जिसमें AI का बड़ा योगदान रहा। कुल मिलाकर, २०२५ में 1
परेशानी SEO सेवाएँ लॉन्च की गईं – NEWMEDIA.COM प्रम…
RankOS™ ब्रांड की दृश्यता और सन्दर्भ को Perplexity AI और अन्य उत्तर-इंजन खोज प्लेटफार्मों पर बढ़ाता है Perplexity SEO एजेंसी सेवाएँ न्यूयॉर्क, एनवाय, 19 दिसंबर, 2025 (ग्लोब न्यूजवायर) — NEWMEDIA
एरिक श्मिट का फैमिली ऑफिस 22 एआई स्टार्टअप्स में निवे…
इस लेख का मौलिक संस्करण CNBC के इनसाइड वेल्थ न्यूज़लेटर में आया था, जिसे रॉबर्ट फ्रैंक ने लिखा है, जो उच्च-नेट-वर्थ निवेशकों और उपभोक्ताओं के लिए साप्ताहिक संसाधन के रूप में काम करता है। भविष्य के संस्करण अपने इनबॉक्स में सीधे पाने के लिए आप सब्सक्राइब कर सकते हैं। Google के अरबपति पूर्व सीईओ एरिक श्मिट को उनके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में व्यापक पूर्वानुमान और चेतावनियों के कारण "द एआई विस्परर" का उपनाम मिला है। पर्दे के पीछे, श्मिट का फैमिली ऑफिस कई निजी एआई स्टार्टअप्स में सक्रिय रूप से निवेश कर रहा है। हिलस्पायर के नाम से जाने जाने वाले, श्मिट का फैमिली ऑफिस 2019 के बाद से 22 निजी एआई कंपनियों में निवेश कर चुका है, यह जानकारी CNBC को दी गई एक्सक्लूसिव डाटा फिन्ट्रिक्स से मिली है, जो प्राइवेट वेल्थ इंटेलिजेंस प्लेटफ़ॉर्म है। पिछले साल के दौरान, हिलस्पायर ने 13 एआई स्टार्टअप्स में निवेश किया, जो श्मिट के कुल स्टार्टअप निवेश का 75% से अधिक है। यद्यपि इन निवेशों की सटीक डॉलर राशि का खुलासा नहीं हुआ है, जिससे प्रत्येक कंपनी में उनके योगदान का सही आंकलन कठिन है, कुछ निवेश पहले से समर्थन प्राप्त कंपनियों के फॉलो-ऑन राउंड थे। फिर भी, 2019 से श्मिट द्वारा समर्थन प्राप्त 22 कंपनियों के संयुक्त फंडिंग राउंड फ़िन्ट्रिक्स के डेटा के अनुसार 50 अरब डॉलर से अधिक हैं। उनकी पोर्टफोलियो में प्रमुख एआई स्टार्टअप्स जैसे Anthropic, Holistic AI, और SandboxAQ के साथ-साथ छोटे फर्म्स जैसे स्विस स्टार्टअप Optiml, जबकि Altera और Inworld AI भी शामिल हैं। श्मिट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के एक अग्रणी समर्थक बन गए हैं, उन्होंने हेनरी किसिंजर और डैनियल हट्टेनलोचर के साथ मिलकर प्रसिद्ध किताब "द एज ऑफ़ एआई" भी लिखी है। वे एआई के संभावित खतरों पर भी मुखर हैं। 2022 के अंत में ABC न्यूज इंटरव्यू में उन्होंने चेतावनी दी कि जब कंप्यूटर सब कुछ सीखने और mastering करने लगेंगे, "तो यह एक खतरनाक बात है। जब सिस्टम स्वयं में वर्धित हो सकता है, तो हमें इसे अनप्लग करने पर विचार करना चाहिए।" हाल ही में, फोर्ब्स ने रिपोर्ट किया है कि हिलस्पायर वीडियो और सोशल मीडिया पर केंद्रित एक एआई स्टार्टअप हूगी में भी निवेश कर रहा है, जिसकी वेबसाइट का कहना है कि इसका मिशन है "लोगों के जुड़ने के तरीके को एआई और वीडियो की ताकत से बदलना।" हालांकि श्मिट तकनीकी क्षेत्र में एक प्रमुख व्यक्तित्व रहे हैं, वह अकेले परिवार कार्यालय नहीं हैं जो एआई में रुचि रखते हैं। एक यूबीएस सर्वे से पता चलता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस परिवार कार्यालयों के बीच मुख्य निवेश थीम बन गया है। सर्वे में शामिल 75% से अधिक, विशेष रूप से 78%, परिवार कार्यालयों का अनुमान है कि वे अगले दो से तीन वर्षों के भीतर एआई में निवेश करने की योजना बना रहे हैं, जो किसी भी अन्य निवेश श्रेणी की तुलना में सबसे अधिक भागीदारी है, यूबीएस ग्लोबल फैमिली ऑफिस रिपोर्ट के अनुसार। नीचे हिलस्पायर के एआई स्टार्टअप निवेश की सूची दी गई है: जॉन लैम्पारस्की | गेटी इमेजेज
भविष्य का विपणन संक्षिप्त परिचय: क्यों 'सिर्फ ठीक-ठाक'…
हेडलाइन्स ने डिस्नी की अरब डॉलर की इन्वेस्टमेंट इन OpenAI पर ध्यान केंद्रित किया है और यह भी अटकलें लगाई हैं कि डिस्नी ने Google के बजाय OpenAI को क्यों चुना, जिसे वह नक़ल अधिकार उल्लंघन के आरोप में मुकदमा कर रहा है। जबकि ये सवाल महत्वपूर्ण हैं, विपणक के लिए अधिक महत्वपूर्ण मुद्दा यह है कि यह भागीदारी सामग्री, विज्ञापन और दर्शक ध्यान के भविष्य के आर्थिक तंत्र के बारे में क्या दर्शाती है। डिस्नी ने OpenAI के साथ साझेदारी इसलिए की है ताकि बेहतर रचनात्मक सामग्री बनाने के लिए नहीं, बल्कि औसत रचनात्मक कार्य को बड़े पैमाने पर संचालित करने के लिए—यह एक महत्वपूर्ण भिन्नता है। संक्षेप में: डिस्नी ने Marvel, Pixar, Star Wars और अपनी क्लासिक कैटलॉग के 200 से अधिक पात्रों का लाइसेंस OpenAI के जेनरेटीव सिस्टम जैसे Sora और ChatGPT के इमेज टूल्स के लिए दिया। बदले में, डिस्नी ने एक विशिष्ट साझेदारी में इक्विटी हिस्सेदारी ली। हालांकि dollar amount सुर्खियां बन गई, असली मुद्रा है डिज्नी की बौद्धिक संपदा। OpenAI को ऐसे विशिष्ट सामग्री तक पहुंच मिलती है जो उपयोगकर्ता की संलग्नता और स्थिरता बढ़ाती है। परिचित पात्र ऐसे भावनात्मक जुड़ाव पैदा करते हैं जिन्हें सामान्य AI आउटपुट नज़रअंदाज नहीं कर सकता, जिससे उपयोगकर्ता जुड़े रहते हैं, प्रयोग करते हैं और सृजन करते हैं। यह कदम तुरंत राजस्व के लिए नहीं, बल्कि रणनीतिक स्थिति के लिए है। एक सदी तक, डिज्नी अपने आईपी का मुद्रीकरण करने के लिए इसकी समयबद्धता और उपस्थिति को नियंत्रित करता रहा है, अब यह अपने पात्रों को स्पीड, स्केल और पुनरावृत्ति के अनुकूल सिस्टम में एकीकृत कर रहा है। विपणक को यहाँ रुकना चाहिए। जेनरेटीव AI को अक्सर तेज़, सस्ते उत्पादन का उपकरण माना जाता है, लेकिन यह गहरे बदलाव को नजरअंदाज करता है कि अर्थ कैसे संचारित होता है। ब्रांड कंसल्टेंसी Iconic के सह-संस्थापक जेम्स करखाम के मुताबिक, जब पात्र जेनरेटीव सिस्टम के अंदर घुस जाते हैं, तो वे “इवेंट-आधारित” नहीं रहते, बल्कि “पर्यावरणीय” हो जाते हैं। ये कहीं भी, किसी भी टोन में, किसी भी सामग्री के साथ दिख सकते हैं, जिससे गति और आवृत्ति बढ़ती है। हालांकि यह 규모 आकर्षक है, यह अस्थिर भी हो सकता है। करखाम चेतावनी देते हैं कि कम गुणवत्ता वाली AI आउटपुट से बड़ा खतरा अनिश्चित है कि “सिर्फ अच्छा ही काफी है” क्रिएटिव का सामान्यीकरण हो जाएगा। Sora जैसे प्लेटफ़ॉर्म न्यूनतम ध्यान आकर्षित करना आसान बनाते हैं, बिना पारंपरिक कार्यकुशलता के। इससे दर्शकों को कम पर स्वीकार करने का प्रशिक्षण मिलता है, जिससे सामग्री अपेक्षाकृत, शोरमय और monotonous हो जाती है, और वहां पर परिपक्वता की श्रेणी धुंधली हो जाती है जहां एजेंसियां और ब्रांड मूलता और निर्णय क्षमता पर प्रतिस्पर्धा करते थे। ब्रांड संपत्तियों की शक्ति प्राचीन रूप से संदर्भ से आती है—जानबूझकर निर्धारित कथाएँ जो प्रामाणिकता और उद्देश्य को मजबूत करती हैं। जेनरेटीव सिस्टम इन सुरक्षा सीमाओं को हटा देते हैं, जिससे संदर्भ वैकल्पिक हो जाता है, आवृत्ति बढ़ती है लेकिन विशिष्टता घटती है। यह “सिर्फ अच्छा ही काफी है” अर्थव्यवस्था को जन्म दे सकता है। ब्रांड्स को महत्वपूर्ण निर्णय लेने चाहिए कि कौन सा कार्य निवेश, समय और मानव निर्णय का हकदार है और कौन सा त्याज्य है। AI-जनित सामग्री की आलोचना फ़ॉर्मूला और सिंथेटिक होने की वजह से होती है, लेकिन इससे पीछे छिपी आर्थिक मशीनिकी को नहीं समझती। जेनरेटीव AI बाधाओं को कम करता है ताकि “देखने लायक पर्याप्त” सामग्री तैयार हो सके, जो मामूली ध्यान आकर्षित करती है— यह महान या विशिष्ट कहानी कहना नहीं है, बल्कि कार्यात्मक सामग्री है जो फीड्स को चलते रखती है। स्केल पर, यह दर्शक अपेक्षाओं को नीचे ला रहा है, बिना मंज़ूरी के। सामग्री अधिक बदली जा सकती है और शोरमय हो जाती है, जिससे वह प्रीमियम परत पतली हो जाती है जहां ब्रांड और एजेंसियां रचनात्मकता में श्रेष्ठ थीं। इसलिए खतरा खराब गुणवत्ता का नहीं बल्कि कम काबिल रचनात्मकता का है, जो बड़ी मात्रा में स्थापित मानक सौंदर्यशास्त्र उत्पन्न करता है। ब्रांडों को एक रणनीतिक विकल्प का सामना है: या तो पात्रों को लचीले संपत्तियों के रूप में देखें जो तेज़, अनुकूलनीय, त्याज्य वातावरण के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, या उन्हें दुर्लभ, जानबूझकर सांस्कृतिक प्रतीकों के रूप में बनाए रखें। दोनों को साथ-साथ करना मुश्किल है। एक बार जब पात्र परिवेशी, संदर्भ-मुक्त और अनंत जेनरेट होने लगते हैं, तो उनका स्वामित्व और प्रामाणिकता खत्म हो जाती है, और वे मेमे की तरह फैल जाते हैं। करखाम जोर देते हैं कि ब्रांड को अभी सीमाएँ तय करनी चाहिए, क्योंकि प्लेटफ़ॉर्म बाद में इन पर अंकुश लगाएंगे, और अर्थ को फिर से पकड़ना मुश्किल होगा। यह संदर्भ विज्ञापन अर्थव्यवस्था में बदलाव का नेतृत्व करता है। ऐतिहासिक रूप से, तकनीकी प्लेटफ़ॉर्म्स को टीवी विज्ञापन बजट अधिक नहीं लेने से रोकने वाला एक प्रमुख अवरोध सामग्री की अर्थव्यवस्था थी—टीवी-गुणवत्ता का प्रोग्रामिंग महंगा, धीमा और ऑटोमेटेड प्लेटफ़ॉर्म से सांस्कृतिक रूप से असंगत। यहां तक कि स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म्स ने भी इन लागतों को विरासत में पाया है। जेनरेटीव AI इस गतिशीलता को बदल रहा है। यदि दर्शक आदतें AI-जनित सामग्री की ओर बदलाव करती हैं, जो अर्थव्यवस्था में मानव श्रम की तुलना में सुव्यवस्थित है, तो सामग्री वस्तु बन जाएगी, और अर्थव्यवस्था क्लाउड कंप्यूटिंग जैसी अधिक हो जाएगी बजाय हॉलीवुड के प्रोडक्शन के। सफलता का पैमाना अब श्रेष्ठ-श्रेणी के काम से नहीं, बल्कि दर्शक का समय प्रभावी ढंग से कब्जा करने से तय होगा। दो घंटे का रोजाना देखने का समय दो घंटे की बेहतरीन कहानी नहीं बल्कि दो घंटे का निर्बाध, देखने लायक सामग्री होनी चाहिए, जो एक न्यूनतम ध्यान स्तर पर टिक सके। जेनरेटीव सिस्टम पहले ही इसे हासिल कर रहे हैं और तेजी से सुधार कर रहे हैं। यदि प्लेटफ़ॉर्म अपने दर्शक का समय AI-जनित सामग्री की ओर मोड़ते हैं और विज्ञापन डॉलर को दर्शक हिस्सेदारी के अनुरूप मांगते हैं, तो यह पारंपरिक टेलीविजन बजट खोल सकता है। इस मॉडल को अपनाने का प्रथम प्रभाव तो यह है ही कि यह अमूल्य प्रभाव वाले बजट को बदलकर इसे अभिरुचि और अर्थ को फिर से परिभाषित करता है—अब यह एक परिणाम से अधिक, एक इनपुट बन गया है। “सिर्फ अच्छा ही काफी है” अर्थव्यवस्था परिचित ब्रांड तत्वों का लाभ उठाकर औसत सामग्री को बड़े पैमाने पर वैधता प्रदान करती है। महत्वपूर्ण आँकड़े: - 20 अरब डॉलर: प्लेटफ़ॉर्म X ने 2025 के पहले नौ महीनों में कमाई - 30,000: किम कर्दाशियन के Skims TikTok Live शॉपिंग इवेंट के चरम दर्शक - 2029: ऑस्कर साल से ABC से YouTube पर संपूर्ण प्रसारण अधिकार स्थानांतरित होंगे - 100 अरब डॉलर: OpenAI की लक्षित पूंजी जुटाने की योजना ताकि AI मॉडल प्रशिक्षण और संचालन जारी रह सके हाल के पढ़ने में शामिल हैं: - मेटा चीन से भारी मात्रा में विज्ञापन धोखाधड़ी सहता है ताकि अरबों का राजस्व बना रहे; 2024 में चीनी विज्ञापन पैसा लगभग 19% धोखाधड़ी और प्रतिबंधित सामग्री में लगा था। - OpenAI लगभग 750 अरब डॉलर की मूल्यांकन के साथ 100 अरब डॉलर तक पूंजी जुटाने पर विचार कर रहा है, ताकि AI विकास को वित्तपोषित किया जा सके। - किम कर्दाशियन का Skims ब्रांड TikTok Live को अमेरिकी शॉपिंग में ऊंचाई पर ले जा रहा है, जिसमें चरम पर 30,000 दर्शक पहुंचते हैं। - ऑस्कर 2029 से 2033 तक पूरी तरह से YouTube पर प्रसारित होंगे, जो बदलते देखने के तरीकों का प्रतिबिंब है। हाल की रिपोर्टिंग में प्रमुख बातें: - Pinterest का tvScientific का अधिग्रहण इसका स्पष्ट संकेत है कि यह कनेक्टेड टीवी विज्ञापनों में प्रदर्शन आधारित मॉडलों में प्रवेश कर रहा है। - YouTube अपने दर्शकों के समय और वीडियो देखने के आधार पर टीवी विज्ञापन के बजट को लक्षित करने की दिशा में बढ़ रहा है। - Ebiquity का नया प्रमुख विपणन प्रभावकारिता अधिकारी की भूमिकागत मापदंडों से अर्थ और निर्णयनिर्णय की दिशा में विपणन पर ध्यान केंद्रित करती है। - NBA यूरोप में अपने प्रसार को बढ़ा रहा है, sponsorships का लाभ उठा रहा है, और वृद्धि के तंत्र को मजबूत कर रहा है। सार में, Disney का OpenAI सौदा सामग्री अर्थव्यवस्था, ब्रांड अर्थ और विज्ञापन रणनीति में एक परिवर्तन को दर्शाता है, जो बड़े पैमाने पर, “सिर्फ अच्छा ही काफी है” AI-आधारित सामग्री की दिशा में अग्रसर है, जो पारंपरिक रचनात्मक कौशल और ब्रांड नियंत्रण को चुनौती देती है। विपणक को इन परिवर्तनों के साथ वैकल्पिक रूप से अपने ब्रांड को तेज़ी से विकसित करने के लिए तैयार होना चाहिए।
सेल्सफोर्स का डेटा दिखाता है कि एआई और एजेंट्स ने रि…
सेल्सफोर्स ने 2025 साइबर वीक शॉपिंग ईवेंट की एक विस्तृत रिपोर्ट जारी की है, जिसमें दुनिया भर के 1
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