ओपनएआई o3 मॉडल की ARC-AGI बेंचमार्क पर महत्वपूर्ण प्रगति: उन्नत AI की दिशा में एक कदम।
Brief news summary
OpenAI के o3 मॉडल ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक महत्वपूर्ण कदम आगे बढ़ाते हुए ARC-AGI बेंचमार्क पर 75.7% का स्कोर प्राप्त किया है, जबकि इसका उच्च-संख्या संस्करण 87.5% तक पहुंचता है। ARC-AGI एक AI की नई और जटिल दृश्य कार्यों को संभालने की क्षमता का आकलन करता है, जो अनुकूलित बुद्धिमत्ता को हाइलाइट करता है। इस प्रगति के बावजूद, o3 अभी भी सच्ची कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) के रूप में योग्य नहीं है क्योंकि यह अभी भी सरल कार्यों में संघर्ष करता है और तर्क के लिए मानव मार्गदर्शन की आवश्यकता होती है। पहले, ARC-AGI का सर्वोच्च स्कोर 53% था, जो मॉडल और जेनिटिक एल्गोरिदम के मिश्रण का उपयोग करके हासिल किया गया था। ARC के निर्माता, फ़्रांस्वा चोलेट, o3 को अनुकूलित AI में एक बड़ा छलांग मानते हैं, जो मात्र सामान्य प्रगति से आगे जाता है। हालांकि o3 को महत्वपूर्ण कंप्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है, लेकिन उम्मीद की जाती है कि ये आवश्यकताएँ समय के साथ कम हो जाएंगी। मॉडल की सफलता "प्रोग्राम सिंथेसिस" से संबंधित हो सकती है, जिसमें कार्यों को संभालने के लिए छोटे प्रोग्राम तैयार किए जाते हैं। मॉडल में सुदृढीकरण शिक्षण और खोज रणनीतियों को शामिल करने पर विचार चल रहा है, हालाँकि आर्किटेक्चर के विवरण अघोषित हैं। जबकि o3 की ARC-AGI में उपलब्धियां उल्लेखनीय हैं, वे AGI के बराबर नहीं हैं। विशेषज्ञ, जिनमें चोलेट शामिल हैं, जोर देते हैं कि ARC-AGI में उत्कृष्टता हासिल करना AGI के समान नहीं है। AI मॉडलों का बेहतर मूल्यांकन करने के लिए नए चुनौतियों का विकास हो रहा है, विशेष रूप से उनकी प्रारंभिक प्रशिक्षण परिदृश्यों से परे अनुकूलता के संदर्भ में। ये प्रयास AI प्रशिक्षण और मूल्यांकन में बदलाव का संकेत देते हैं, जो AGI की ओर प्रगति का संकेत है, हालांकि अंतिम लक्ष्य अभी तक नहीं पहुंचा है।OpenAI के o3 मॉडल ने AI में 75. 7% ARC-AGI बेंचमार्क पर स्कोर करके एक आश्चर्यजनक प्रगति की है, जिसमें एक संवर्धित संस्करण ने 87. 5% हासिल किया है। हालांकि यह प्रभावशाली है, लेकिन यह कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) के आगमन को सूचित नहीं करता। ARC-AGI बेंचमार्क, जो एब्स्ट्रैक्ट रीजनिंग कॉर्पस में निहित है, AI की जटिल, नवीन कार्यों जैसे कि दृश्य पहेलियों में क्षमता की जांच करता है। इसकी कठिनाई इसके डिज़ाइन में है, जो सरल डेटा प्रशिक्षण के माध्यम से बलपूर्वक समाधानों से बचती है। बेंचमार्क में 400 उदाहरणों का एक सार्वजनिक प्रशिक्षण सेट और अधिक चुनौतीपूर्ण मूल्यांकन सेट शामिल हैं। निजी और अर्ध-निजी परीक्षण सेट AI को पूर्व जानकारी के बिना पूर्वाग्रह-मुक्त मूल्यांकन सुनिश्चित करते हैं। पहले, OpenAI का o1 केवल ARC-AGI पर 32% तक पहुंचा था, और शोधकर्ता जेरमी बर्मन की विधि ने 53% प्राप्त किया। ARC के निर्माता फ़्रेंकोइस शॉलेट o3 के प्रदर्शन को AI में एक प्रमुख छलांग बताते हैं, जिससे GPT मॉडलों में पहले से अप्रदर्शित अनुकूलन क्षमता दिखाई गई है। o3 के इर्द-गिर्द व्यापक ध्यान के बावजूद, यह पिछले मॉडलों की तुलना में विशेष रूप से बड़ा नहीं है, जिससे यह एक सच्चा गुणात्मक सुधार बनता है न कि महज एक साधारण प्रगति। फिर भी, यह उच्च लागत पर आता है: $17 से $20 और प्रति पहेली 33 मिलियन टोकन की कम-कंप्यूट के लिए दर, जो उच्च-कंप्यूट सेटिंग्स के लिए उल्लेखनीय रूप से बढ़ती है। शॉलेट नए समस्याओं को हल करने के लिए "प्रोग्राम सिंथेसिस" पर जोर देते हैं, जिसमें छोटे, संयोजनीय प्रोग्राम शामिल होते हैं। o3 की संरचना पर सीमित विवरण उपलब्ध हैं, लेकिन इसमें खोज तंत्र और समाधान परिष्कार के लिए पुनर्बलन अधिगम (RL) के साथ विचार श्रृंखला शामिल होने की अटकलें हैं, हालांकि इस पर विशेषज्ञों के विचार मिश्रित हैं। इसके नाम के बावजूद, ARC-AGI AGI के लिए कोई परीक्षण नहीं है। शॉलेट का कहना है कि जबकि o3 की उन्नत क्षमताएं हैं, यह AGI नहीं है क्योंकि यह अभी भी सरल कार्यों में विफल रहता है और बाहरी इनपुट के बिना स्वयं शिक्षण करने में सक्षम नहीं है। स्वतंत्र सत्यापन OpenAI के परिणामों पर सवाल उठाता है, सुझाव देते हुए कि o3 को ARC प्रशिक्षण डेटा पर फाइन-ट्यून किया गया था। शोधकर्ता इन प्रणालियों का ARC के पार नए वातावरण में परीक्षण करके उनके सार और तर्क कौशल की पुष्टि करने का प्रस्ताव करते हैं। शॉलेट की टीम o3 के लिए एक नया बेंचमार्क विकसित कर रही है, जबकि अधिकांश पहेलियों को मनुष्य आसानी से हल कर सकते हैं, जो वर्तमान AI और सच्चे AGI के बीच के अंतर को उजागर करता है।
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स्वतंत्र व्यवसाय: क्या AI के बढ़ते प्रभाव से आपकी ऑनलाइ…
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गूगल बताएगा कि उन क्लाइंट्स को क्या कहें जो एआई के ल…
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एआई बूम के बीच, कुछ एआई चिप मॉड्यूल की आपूर्ति संकट…
आर्टिफिशियल इंटरलिजेंस तकनीक की तेज़ तरक्की के बीच, महत्वपूर्ण घटकों की वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाएँ बढ़ती हुई दवाब में हैं, विशेष रूप से ऐसे AI चिप मॉड्यूल की आपूर्ति में जो उन्नत AI एप्लिकेशन को शक्ति प्रदान करने के लिए आवश्यक हैं। यह कमी कई उद्योगों और निर्माताओं को प्रभावित कर रही है। स्टोरेज डिवाइस निर्माता ट्रांसेंड ने 2 दिसंबर को अपने ग्राहकों को लिखे पत्र में इस समस्या को उजागर किया, जिसमें प्रमुख NAND फ्लैश मेमोरी आपूर्तिकर्ताओं सैमसंग और सैंडिस्क की शिपमेंट में देरी की चेतावनी भी दिखाई दी। NAND फ्लैश मेमोरी, जो स्टोरेज डिवाइसेस के लिए महत्वपूर्ण है और AI कार्यभार प्रदर्शन के लिए जरूरी है, अक्टूबर से ट्रांसेंड को नहीं भेजी गई है, जिससे आपूर्ति श्रृंखला में बड़ा व्यवधान आया है। इसके अतिरिक्त, वर्तमान तिमाही के लिए चिप आवंटन भी काफ़ी कम कर दिए गए हैं, जो उत्पादन शेड्यूल और ट्रांसेंड के समाधानों के उपयोगकर्ताओं की उत्पाद उपलब्धता को खतरे में डाल रहे हैं। यह अभाव सेमीकंडक्टर उद्योग में व्यापक रुझानों को दर्शाता है, जहां AI-विशेष चिप्स की मांग तेजी से आपूर्ति से आगे बढ़ रही है। इन विशेष सेमीकंडक्टरों का उत्पादन जटिल है, जिसमें लंबा समय लगने और सीमित क्षमता होती है, और इस पर भू-दलीय तनावों तथा महामारी-चालित लॉजिस्टिक चुनौतियों का भी प्रभाव पड़ा है, जो आपूर्ति श्रृंखला की मजबूती को कमजोर कर रहे हैं। सैमसंग और सैंडिस्क पर न केवल AI क्षेत्र से बल्कि स्मार्टफोन, डेटा केंद्र और उपभोक्ता इलेक्ट्रॉनिक्स से भी तेज़ मांग आ रही है, जिससे सीमित संसाधनों की प्रतियोगिता बढ़ गई है, जिससे देरी और आवश्यकतानुसार आपूर्ति सीमित हो रही है। ट्रांसेंड जैसी कंपनियों के लिए इन सीमाओं का सामना करना रणनीतिक चुनौतियाँ पैदा कर रहा है, जिससे आदेश पूरा करने में देरी, उत्पाद लॉन्च में विलम्ब और AI-उपयुक्त स्टोरेज समाधानों में नवाचार की गति धीमी हो रही है। अंतिम ग्राहकों को लंबा इंतजार करना पड़ सकता है, अधिक लागत का सामना करना पड़ सकता है, या विकल्प供应 प्रतिष्ठान खोजने की आवश्यकता हो सकती है। विशेषज्ञों का मानना है कि यह कमी तब तक बनी रह सकती है जब तक सेमीकंडक्टर निर्माता AI-केंद्रित चिप्स के उत्पादन capacities को बढ़ाते हैं—जो खर्चीला और समय-साध्य प्रक्रिया है। कच्चे माल की उपलब्धता, लॉजिस्टिक्स और गुणवत्ता नियंत्रण जैसी चुनौतियां इसे और जटिल बना देती हैं। इसके जवाब में कंपनियां विभिन्न रणनीतियों को अपना रही हैं: एकाधिक विक्रेताओं पर निर्भरता कम करने के लिए सप्लायर नेटवर्क का विस्तार, NAND फ्लैश की मांग को कम करने के लिए वैकल्पिक मेमोरी तकनीक में निवेश, और हार्डवेयर व सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के बीच सहयोग को प्रोत्साहित करना ताकि AI अनुप्रयोगों को कम हार्डवेयर आवश्यकताओं के साथ अनुकूलित किया जा सके। विश्व भर की सरकारें सेमीकंडक्टरों की रणनीतिक महत्ता को समझते हुए घरेलू विनिर्माण और नवाचार को सशक्त बनाने के लिए नीतियों का समर्थन कर रही हैं। इन नीतियों में वित्तपोषण और तकनीकी साझेदारी के माध्यम से आपूर्ति श्रृंखला को मजबूत बनाने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। इन चुनौतियों के बावजूद, AI उद्योग तेजी से विस्तार कर रहा है और उच्च प्रदर्शन वाले भंडारण और प्रसंस्करण समाधानों की मजबूत मांग बनाए रख रहा है, जो निरंतर निवेश और नवाचार को प्रोत्साहित कर रही है। जबकि आपूर्ति बाधाएँ अस्थायी चुनौतियाँ पैदा करती हैं, वे सेमीकंडक्टर पारिस्थितिकी तंत्र में विविधता और तकनीकी प्रगति को भी प्रेरित करती हैं। उपभोक्ता और व्यवसाय जो AI-संचालित उत्पादों का इंतजार कर रहे हैं, उन्हें इन आपूर्ति मुद्दों को संभालने के लिए धैर्य रखना चाहिए, क्योंकि आपूर्ति में सुधार मुख्य आपूर्तिकर्ताओं जैसे सैमसंग और सैंडिस्क से विकास पर निर्भर हो सकता है। सारांश में, ट्रांसेंड की हालिया जानकारी से स्पष्ट होता है कि AI चिप मॉड्यूल की आपूर्ति अधिक मांग, सीमित उत्पादन क्षमता और वैश्विक कारकों के जटिल मेल का प्रतिबिंब है, जो आज की सेमीकंडक्टर उद्योग की स्थिति को आकार दे रहे हैं। इन चुनौतियों का समाधान करना आवश्यक है ताकि उन AI प्रगति को कायम रखा जा सके, जो दुनियाभर के क्षेत्रों में बदलाव ला रही हैं।
Salesforce ने एजेंटिक AI मार्केटिंग के लिए क्वालिफा…
आईहार्टमीडिया ने वायंट के साथ मिलकर अपने स्ट्रीमिंग ऑडियो, प्रसारण रेडियो, और पॉडकास्ट सेवाओं में प्रोग्रामेटिक विज्ञापन शुरू किया है। जबकि रेडियो में प्रोग्रामेटिक अधिक सामान्य नहीं है, यह अन्य चैनलों में अधिक प्रचलित है। इसके अलावा, पिछले महीने ही स्टैकअडैप के साथ एक समान साझेदारी की घोषणा की गई थी। फ्लुएंसी ने हाल ही में अपने डिजिटल विज्ञापन प्लेटफॉर्म के लिए सीरीज ए फंडिंग के रूप में 40 मिलियन डॉलर हासिल किए हैं, जो भुगतान किए गए मीडिया और ओपन वेब के माध्यम से बड़े पैमाने पर संचालित होता है। इस प्लेटफॉर्म में ऐसे एजेंटिक AI फीचर्स शामिल हैं जो वर्कफ़्लो को स्वचालित करते हैं, जैसे कि विभिन्न चैनलों पर विज्ञापनों को गतिशील रूप से समायोजित करना। यह पूंजी प्रकाशकों के एकीकरण को बेहतर बनाने की दिशा में निर्देशित की जाएगी। नवंबर में ही, कस्टमर एंगेजमेंट प्लेटफॉर्म मोएंगेज ने अपनी मर्लिन AI एजेंटिक सूट का विस्तार करने के लिए 100 मिलियन डॉलर जुटाए थे। अब उसने अतिरिक्त 180 मिलियन डॉलर भी जुटाए हैं—जिसमें 57 मिलियन डॉलर की सीरीज एफ फंडिंग और 123 मिलियन डॉलर की माध्यमिक बाजार निवेश शामिल हैं—ताकि उस सूट का विकास जारी रहे, साथ ही मोएंगेज इनफॉर्म, जो प्रमुख संचार को सरल बनाता है, और मोएंगेज एनालिटिक्स, जो उपयोगकर्ता व्यवहार के इनसाइट्स पर केंद्रित है। इस प्रकार कंपनी का कुल फंडिंग अब 460
एनवीडिया का ओपन सोर्स एआई प्रयास: अधिग्रहण और नए मॉडल
हाल ही में Nvidia ने अपने ओपन सोर्स initiatives के विस्तारण की घोषणा की है, जो टेक उद्योग में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर साबित हो सकता है। इस विकास में एक रणनीतिक अधिग्रहण के साथ-साथ नए ओपन AI मॉडल्स का लॉन्च भी शामिल है, जिसका उद्देश्य कंपनी के ओपन सोर्स इकोसिस्टम में प्रभाव बढ़ाना है। इस विस्तार का एक मुख्य तत्व Nvidia का SchedMD को खरीदना है, जो Slurm का डेवलपर है। Slurm एक प्रसिद्ध ओपन सोर्स वर्कलोड प्रबंधन प्रणाली है, जो अनेक हाई परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग (HPC) वातावरण में कंप्यूटिंग संसाधनों का प्रबंधन करने के लिए अनिवार्य है। यह उद्योगों और अनुसन्धान संस्थानों में अपनी स्थिरता, स्केलेबिलिटी और बड़ी मात्रा में गणनात्मक कार्यों को सुगमता से नियंत्रित करने की क्षमता के कारण व्यापक रूप से प्रयोग की जाती है। यह अधिग्रहण Nvidia की व्यापक रणनीति के अनुरूप है, जिससे वह ओपन सोर्स समुदाय में अपनी भागीदारी को गहरा कर सके और साथ ही Slurm जैसे महत्वपूर्ण टूल्स के समर्थन और विकास में सुधार कर सके। Nvidia ने यह भी वादा किया है कि SchedMD को एक स्वतंत्र संस्था के रूप में बनाए रखा जाएगा, ताकि Slurm का विकास और रखरखाव बिना किसी बाधा के जारी रह सके। इस रणनीति का उद्देश्य वर्तमान उपयोगकर्ताओं के स्थिरता को बनाए रखते हुए Nvidia की विशेषज्ञता और संसाधनों का लाभ उठाना है। Slurm स्वयं एक शक्तिशाली वर्कलोड मैनेजर है, जो मल्टी-यूजर कंप्यूटिंग सेटिंग्स में जॉब शेड्यूलिंग, कतार प्रबंधन और संसाधन वितरण का जिम्मा संभालता है। यह जटिल कंप्यूटिंग क्लस्टर पर टास्क का कुशलतापूर्वक आवंटन करता है, जिससे संगठनों को अपने हार्डवेयर का बेहतर उपयोग करने में मदद मिलती है। Nvidia का समर्थन मिलने के बाद, Slurm को उन्नत विशेषताएँ, Nvidia के हार्डवेयर एवं सॉफ्टवेयर के साथ बेहतर तालमेल और नई उभरती कंप्यूटिंग क्षेत्रों में अधिक व्यापक स्वीकार्यता प्राप्त होने की उम्मीद है। Slurm का प्रभाव अत्यधिक है, क्योंकि दुनिया के आधे सबसे बड़े सुपरकंप्यूटर इसकी मदद से वर्कलोड का प्रबंधन करते हैं। Nvidia के पोर्टफोलियो में Slurm को शामिल करने से कंपनी की उच्च प्रदर्शन और AI कंप्यूटिंग संरचनाओं के विकास का नेतृत्व करने की प्रतिबद्धता जाहिर होती है। अधिग्रहण के अलावा, Nvidia अपनी विस्तारित ओपन सोर्स रणनीति के तहत नए ओपन AI मॉडल्स भी ला रहा है। ये मॉडल्स Nvidia के मौजूदा AI फ्रेमवर्क और टूल्स के साथ मेल खाते हुए, AI शोध और विकास के लिए अधिक सहयोगी और सुलभ वातावरण बनाते हैं। इन मॉडल्स को ओपन सोर्स करके Nvidia का उद्देश्य नवाचार को तेज करना और अकादमी, उद्योग एवं डेवलपर समुदाय में AI तकनीक की पहुंच का विस्तार करना है। Nvidia का यह विस्तृत ओपन सोर्स दृष्टिकोण बदलती टेक परिदृश्य का प्रतिनिधित्व करता है, जहां सहयोग और पारदर्शिता को प्रगति के मुख्य चालक माना जा रहा है। यह कदम Nvidia के उत्पाद तालिका को मजबूत बनाने के साथ-साथ व्यापक समुदाय की आवश्यकता के अनुरूप, अधिक खुली, लचीली और शक्तिशाली कंप्यूटिंग समाधानों के विकास में सहायक है। इस द्वैध रणनीति — एक आवश्यक ओपन सोर्स अवसंरचना टूल का अधिग्रहण और नए AI मॉडल्स का विमोचन — के माध्यम से Nvidia अपने आप को ओपन सोर्स क्रांति के अग्रभाग में स्थापित कर रहा है, जिससे वैज्ञानिक अनुसंधान से लेकर वाणिज्यिक AI अनुप्रयोगों तक क्षेत्रों में प्रेरणा मिल सकती है। जैसे-जैसे कंपनी ओपन सोर्स विकास में निवेश और नेतृत्व जारी रखेगी, तकनीकी क्षेत्र में इन सामूहिक प्रयासों और साझा संसाधनों का उपयोग करके नई नवाचारों की बाढ़ आने की उम्मीद है। कुल मिलाकर, Nvidia की यह घोषणा एक रणनीतिक प्रतिबद्धता का संकेत है जो उसके ओपन सोर्स क्षेत्र में भूमिका को पुनः परिभाषित कर सकती है और दुनिया भर में उन्नत कंप्यूटिंग तकनीकों की स्वीकृति को तेज कर सकती है। उद्योग विशेषज्ञ और हितधारक इन प्रगति पर करीबी नजर रख रहे हैं, जो भविष्य के मार्केट डायनेमिक्स और तकनीकी क्षमताओं को आकार देने की उनकी क्षमता को पहचानते हुए।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से तैयार किए गए वीडियो सोशल…
एआई-निर्मित वीडियो का उदय सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर सामग्री साझा करने के तरीके को गहरे रूप से बदल रहा है। increasingly, उपयोगकर्ता AI उपकरणों का उपयोग कर अत्यंत आकर्षक और व्यक्तिगत वीडियो बना रहे हैं, जिससे AI-निर्मित पोस्टों की संख्या में तेजी से वृद्धि हो रही है, जो दर्शकों के कनेक्शनों और डिजिटल माध्यमों की खपत के तरीके को नया आकार दे रहे हैं। हाल के AI विकास ने वीडियो निर्माण को सुलभ और उपयोगकर्ता-मैत्रीपूर्ण बना दिया है, जिससे बिना तकनीकी कौशल के व्यक्ति रचनात्मक और दृश्यात्मक रूप से आकर्षक सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं। ये उपकरण परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग कर संपादन, एनीमेशन और विशेष प्रभावों को स्वचालित करते हैं, जिससे बाधाएँ कम हो जाती हैं और डिजिटल कहानी कहने में भागीदारी बढ़ जाती है। इस लोकतंत्रीकरण ने सोशल मीडिया के ढांचों पर बड़ा प्रभाव डाला है। इंस्टाग्राम, टिकटॉक और यूट्यूब जैसे प्लेटफार्मों पर AI-निर्मित सामग्री की तेजी से वृद्धि देखी गई है। उपयोगकर्ता इस बात की सराहना करते हैं कि ये उपकरण समय बचाते हैं और रचनात्मकता को बढ़ाते हैं, क्योंकि ये ऐसे अनोखे स्टाइल और प्रभाव प्रदान करते हैं जिन्हें मैन्युअली पुनः बनाना कठिन होता है। AI वीडियो की बढ़ती संख्या ने सामग्री को विविधता प्रदान की है और शेयर, लाइक और टिप्पणियों के माध्यम से दर्शकों की संलग्नता बढ़ाई है। हालांकि, AI-निर्मित वीडियो की व्यापकता डिजिटल युग में रचनात्मकता और प्रामाणिकता को लेकर बहसें छेड़ रही है। पारंपरिक रचनात्मकता मानवीय मौलिकता पर केंद्रित है, लेकिन AI इन सीमाओं को धुंधला कर रहा है, क्योंकि यह मानवीय इनपुट को मशीन जेनरेशन के साथ मिलाता है। आलोचक चिंता जताते हैं कि AI पर निर्भरता असली कलात्मक अभिव्यक्ति को कम कर सकती है, जबकि समर्थक इसे रचनात्मकता का विस्तार मानते हैं, जो नई कलात्मक संभावनाओं को खोलता है। साथ ही, प्रामाणिकता की चिंता भी उभर रही है, क्योंकि AI वीडियोें वास्तविक परिदृश्यों और व्यक्तियों की सच्चाई से मिलती-जुलती हो सकती हैं, जिससे सहमति, गोपनीयता और डीपफेक जैसी संभावित दुरुपयोग जैसी नैतिक चिंताएँ उत्पन्न होती हैं। सोशल मीडिया प्लेटफार्म और नियामक इन चुनौतियों को ध्यान में रखते हुए जिम्मेदारी से AI सामग्री की पहचान और प्रबंधन करने का प्रयास कर रहे हैं। जैसे-जैसे उपकरण अधिक उन्नत, सहज और दैनिक सोशल मीडिया उपयोग में एकीकृत हो रहे हैं, AI-निर्मित वीडियो की प्रवृत्ति बढ़ने की उम्मीद है। यह विकास संकेत देता है कि AI वीडियो 미래 की डिजिटल संचार और उपभोग को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे। व्यक्तिगत निर्माताओं के अलावा, व्यवसाय और विपणक AI-निर्मित वीडियो का उपयोग कर अनुकूलित, गतिशील विज्ञापन बनाते हैं, जिससे ब्रांड की संलग्नता बढ़ती है और पहुंच का विस्तार होता है। शैक्षिक संस्थान और सामग्री निर्माता भी इनका प्रयोग कर शिक्षण और रचनात्मक उद्देश्यों के लिए इंटरैक्टिव, दृश्यात्मक रूप से समृद्ध सामग्री तैयार कर रहे हैं, जो विविध शिक्षार्थियों के अनुरूप होती है, और प्रेरक कहानी कहने और प्रभावों के साथ प्रयोग कर दर्शकों का ध्यान बनाए रखते हैं। उत्साह के बावजूद, इस पर चर्चा जारी है कि नैतिक और जिम्मेदार AI उपयोग अत्यावश्यक हैं। सामग्री निर्माण में AI की भूमिका स्पष्ट रूप से बताना, अधिकारों का संरक्षण करना और डिजिटल साक्षरता को बढ़ावा देना इन चुनौतियों का सामना करने के जरूरी कदम हैं। सारांश में, AI-निर्मित वीडियो सोशल मीडिया को क्रांतिकारी रूप से बदल रहे हैं, जिससे वीडियो निर्माण अधिक सुलभ, व्यक्तिगत और आकर्षक बन गया है। यह बदलाव रचनात्मकता और प्रामाणिकता के नएआकांक्षाओं को प्रेरित करता है और नैतिक चिंताओं को जन्म देता है, जिनके सावधानी से प्रबंधन की आवश्यकता है। जैसे-जैसे AI तकनीक विकसित हो रही है, डिजिटल संचार पर इसका बढ़ता प्रभाव नई संभावनाओं के साथ-साथ जिम्मेदारी भी लाता है कि हम इन उपकरणों का सोच-समझकर उपयोग करें।
आपके एआई को बनाने या बिगाड़ने वाले 5 सांस्कृतिक गुण
एआई परिवर्तन मुख्य रूप से प्रौद्योगिकी का विषय नहीं बल्कि सांस्कृतिक चुनौती है। जबकि तकनीक परिवर्तन को तेज़ करती है, आखिरकार यह संगठन की संस्कृति ही तय करती है कि टीमें अनिश्चितता के बीच कैसे प्रतिक्रिया दें, रुकें या विरोध करें। अस्थिर, अनिश्चित, जटिल और अस्पष्ट (VUCA) वातावरण नए व्यवहार कौशल की आवश्यकता है—जैसे सीखने की तत्परता, भावनात्मक स्थिरता, पहल, सहानुभूति और भरोसा—जो जरूरी संचालन कौशल बन जाते हैं जब स्थापित بهترین प्रथाएं अभी विकसित हो रही हों। नेतृत्व की भूमिका महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह वांछित व्यवहार का नमूना पेश करता है, इनाम और सहनशक्ति के माध्यम से सांस्कृतिक संकेत सेट करता है, जो अंततः यह तय करता है कि एआई को किस तरह लागू किया जाएगा। यद्यपि आज के मार्केटिंग में एआई का प्रयोग मुख्यतः दक्षता बढ़ाने—खोज, योजना और कंटेंट निर्माण में तेजी लाने के लिए—है, लेकिन मार्केटिंग पर एआई का वास्तविक परिवर्तनकारी प्रभाव अभी आना बाकी है। जैसे-जैसे मार्केटिंग अधिक VUCA बनती जा रही है, सफल अनुकूलन नई तकनीकों या प्रक्रियाओं से अधिक संस्कृति का निर्माण मांगता है। एआई-केंद्रित इस विकसित परिदृश्य में, निरंतर सीखना आवश्यक होगा क्योंकि तकनीकें और बाजार में प्रवेश के मॉडल बदलते रहेंगे। संगठनों को साहसपूर्वक प्रक्रियाओं और संरचनाओं का पुनर्निर्माण करना होगा, जबकि कर्मचारियों को न केवल अनुकूलित करना बल्कि बदलाव में महारत हासिल करनी होगी। सफलता का आधार टिकाऊ, तकनीकी रूप से विश्वसनीय, नैतिक रूप से उचित और ग्राहक अनुभव को समृद्ध करने वाले एआई सिस्टम होंगे—जिसके लिए विभागों के बीच सहयोग और विविध विशेषज्ञता आवश्यक है। इस क्षेत्र में नवाचार भी अनिश्चित चुनौतियां लाएगा, जिससे सर्वोत्तम अभ्यास वर्षों में विकसित होंगे, और नेताओं को स्मार्ट जोखिम लेने की दिशा में कदम बढ़ाने होंगे। ऐतिहासिक रूप से, केवल 30–35% परिवर्तन पहल ही अपेक्षित परिणाम हासिल कर पाती हैं, और एआई और भी अधिक अस्थिरता एवं अनिश्चितता का वादा करता है। इसलिए, एक मजबूत और लचीली संस्कृति का विकास ही एआई परिवर्तन के दौरान टीमों को सुरक्षित रखने का सबसे अच्छा तरीका है। **क्यों संस्कृति एआई परिवर्तन में महत्वपूर्ण है** एआई-सक्षम संचालन में सुधार उन कर्मचारियों पर निर्भर करता है जो प्रेरित और व्यवहारिक बदलाव में सक्षम हैं। हालांकि, एआई से बढ़ी हुई उत्पादकता, दिलचस्प कार्य, गहरी अंतर्दृष्टि और व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव के अवसर मिलते हैं, लेकिन कर्मचारी चिंताएं—जैसे नौकरी का नुकसान, गोपनीयता, सुरक्षा खतरे, दुरुपयोग, उच्च लागत और असफलताओं का भय—भी व्यवहार को प्रभावित करती हैं। एक मजबूत संस्कृति व्यवहार पर नीति या प्रशिक्षण की तुलना में अधिक प्रभाव डालती है। संस्कृति एक सामाजिक चुंबक की तरह काम करती है, जो बिना लिखित नियमों के, रोज़ाना के कार्यों को आकार देती है। उदाहरण के तौर पर, लंदन से सिलिकॉन वैली कार्यालय में स्थानांतरण करने वाले एक वरिष्ठ अधिकारी ने जाना कि बिना किसी स्पष्ट ड्रेस कोड के भी, अनौपचारिक कपड़े ही अपेक्षित थे—यह दिखाता है कि परोक्ष सांस्कृतिक नियम भी बिना स्पष्ट नीतियों के व्यवहार को संचालित करते हैं। **वास्तविक परिवर्तन के लिए सांस्कृतिक गुण विकसित करना** हालांकि संस्कृति को सीधे नियंत्रित नहीं किया जा सकता, लेकिन नेता इन आदतों, रीतियों और भाषा को प्रोत्साहित कर सकते हैं जो वांछित सांस्कृतिक मूल्यों के अनुरूप हों, और अब्जीकृत आदतों से उभरती नई प्रवृत्तियों की रक्षा कर सकते हैं। **एआई-आधारित परिवर्तन के लिए पाँच मुख्य सांस्कृतिक गुण** अव्यवस्था और तीव्र परिवर्तन के बीच सफल होने के लिए, संगठनों को इन पाँच सांस्कृतिक गुणों का विकास करना चाहिए, जो जटिलता का सामना करने, नई क्षमताएँ बनाने और निर्णय लेने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, इससे पहले कि सर्वोत्तम अभ्यास स्थापित हो जाएं: 1
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