इंसिलिको मेडिसिन, एक बायोटेक कंपनी ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके एक फेफड़े की बीमारी जिसे आइडियोपैथिक प्युल्मोनरी फाइब्रोसिस (आईपीएफ) कहा जाता है, को ध्यान में रखते हुए एक प्रयोगात्मक दवा विकसित की है। यह दवा चीन और संयुक्त राज्यों में चरण 2 क्लिनिकी परीक्षणों में प्रवेश कर चुकी है, जिससे इसे दुनिया की पहली एआई-निर्मित दवा बनाने वाली दवा के रूप में पहुंचने का फायदा हुआ है। इंसिलिको का एआई-निर्मित तरीका दवा खोज की प्रक्रिया को काफी तेजी से आगे बढ़ा दिया है, जो कि उद्योग को संवर्धित करने में जनरेटिव एआई प्रौद्योगिकियों की क्षमता का प्रदर्शन कर रहा है। कंपनी के संस्थापक और सीईओ, अलेक्स झावरांकोव, का मानना है कि एआई को रोबोटिक्स और वृद्धावस्था अनुसंधान के साथ मिलाकर, एल्जाइमर्स और पार्किंसन की तरह की जटिल बीमारियों के उपचार की संभावना है, और उन्हें पूरी तरह से रोकने की संभावना भी है। इस अध्ययन में मानसिक गठन एआई प्लेटफॉर्म द्वारा लक्षित-विशिष्ट दवाओं का उत्पादन करने की कुशलता साबित की गई है जिनमें एंटी-फाइब्रोटिक गतिविधि होती है। चरण 2 क्लिनिकी परीक्षण दवा की सुरक्षा, सहनशीलता, फार्माकोकिनेटिक्स, और आईपीएफ के मरीजों में फेफड़ों के कार्य पर प्राथमिकता की मान्यता करेंगे। जबकि एआई पहले स्वरूप दवा खोज को तेजी से बढ़ा सकता है, लेकिन क्लिनिकी परीक्षणों की अवधि में महत्वाकांक्षी द्वारा व्यापक समय आवण-वजन, उपचार अवधि, और आंकड़ा विश्लेषण के लिए व्यापक समय की आवश्यकता होती है।
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लिबरेटी, एक AI स्टार्टअप जो बीमा संचालन को स्वचालित करता है, ने बैटरी वेंचर्स की अध्यक्षता में सभी-इक्विटी फंडिंग राउंड में ५० मिलियन डॉलर का बंदोबस्त किया है, जिसका लक्ष्य इसके AI तैनाती को वैश्विक कैरियर्स और एजेंसियों के बीच फैलाना है। इस दौर में इस तीन साल पुरानी सान फ्रांसिस्को स्थित कंपनी का मूल्य पोस्ट-मनी ३०० मिलियन डॉलर है, जिसमें नए निवेशक Canapi Ventures और वापस आने वाले निवेशक Redpoint Ventures, Eclipse, और Commerce Ventures भी भाग ले रहे हैं। बीमा क्षेत्र, विशेष रूप से गैर-जीवन खंड, ने चुनौतियों का सामना किया है जैसे बढ़ते परिचालन खर्च, विरासत प्रणाली की सीमाएं, और बढ़ती ग्राहक मांगें। Deloitte की रिपोर्ट के अनुसार, इस खंड में वैश्विक प्रीमियम वृद्धि २०२६ तक धीमी होने की उम्मीद है क्योंकि प्रतिस्पर्धा तेज हो रही है, दरों की गति कमजोर हो रही है, और नए लागत दबाव जैसे टैरिफ्स आ रहे हैं। जबकि कैरियर्स में AI प्रयोग प्रारंभिक चरण में हुआ था, शुरुआती पहलें असंगठित डेटा और कठोर कार्यप्रवाहों के कारण संघर्ष कर रही थीं। अब बीमाकर्ता पूर्ण-स्तर AI अपनाने की दिशा में बढ़ रहे हैं, इसे संचालन में गहराई से अपनाते हुए, न कि बस एक अतिरिक्त सुविधा के रूप में—एक संक्रमण जो लिबरेटी सीधे ही संबोधित कर रहा है। 2022 में स्थापित, लिबरेटी संपत्ति और दुर्घटना बीमाकर्ताओं के लिए AI सिस्टम पर केंद्रित है जो बिक्री, सेवा, और क्लेम प्रक्रियाओं में सुधार करता है। इसकी वॉयस AI सहायक, Nicole, इनबाउंड और आउटबाउंड कॉल संभालती है ताकि पॉलिसी बिक्री और सेवा प्रतिक्रियाओं को आसान बनाया जा सके। Nicole के पीछे एक तर्क-आधारित AI एजेंटों का नेटवर्क जुड़ा है जो बीमाकर्ताओं की मौजूदा प्रणालियों के साथ संवाद करता है, संदर्भ एकत्र करता है और स्वचालित प्रतिक्रियाएं देता है बिना मानवीय भागीदारी के। ये AI एजेंटें पूरे कार्यों जैसे पॉलिसी को कोट करना, क्लेम संसाधित करना, और अनुमोदनों को अपडेट करना पूरा करते हैं, और एसएमएस तथा ईमेल चैनलों के माध्यम से भी कार्यप्रणाली को स्वचालित करते हैं। संस्थापक और सीईओ अमृिश सिंह, जो पहले लगभग चार साल मेट्रोमाइल (जो Lemonade के स्वामित्व वाली कार बीमा कंपनी है) में काम कर चुके हैं, ने उद्योग की स्थैतिक विकास में चुनौतियों को पार करने के अवसर पर बल दिया। उन्होंने लिबरेटी की सह-स्थापना रयान एल्ड्रिज, जो इंजीनियरिंग के वाइस प्रेजिडेंट और पूर्व मेट्रोमाइल कार्यकारी हैं, और जेसन सेंट पियर के साथ की, जो ट्विटर, गूगल और अल्फाबेट की वेरिली में पूर्व अनुभव के साथ सीपीओ हैं। लिबरेटी के AI समाधान ने बिक्री में लगभग 15% की वृद्धि और लागत में 23% की कमी की है, वर्तमान में 60 से अधिक ग्राहकों को सेवा दे रहा है, मुख्य रूप से अमेरिका के शीर्ष 100 संपत्ति और दुर्घटना बीमाकर्ताओं और एजेंसियों में, जो बाजार का 70-80% हिस्सा हैं। यह तकनीक लंबी, विनियमित बीमा चर्चाओं के लिए अनुकूलित रिइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करती है, ensuring कि हर बातचीत ऑडिट योग्य हो और मानवीय इनपुट के सुरक्षित रहना शामिल हो, ताकि नियमों का पालन सुनिश्चित हो सके। इस स्टार्टअप ने एक वर्ष में अपने स्वचालन कार्यभार को प्रतिदिन 10,000 कार्य से बढ़ाकर 1
कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति ने डीपफेक तकनीक को एक परिष्कृत स्तर तक पहुंचा दिया है, जिससे अत्यंत वास्तविक दिखने वाली मनगढ़ंत वीडियो बनाना संभव हो गया है, जो अक्सर असली फुटेज से अलग नहीं लगते। ये डीपफेक वीडियो जनता के बीच तेजी से पहुंचने लगे हैं, जिससे मीडिया उद्योग और समाज दोनों के लिए गंभीर चिंताएं उत्पन्न हुई हैं। डीपफेक वीडियो का प्रसार समाचार और जानकारी के प्रचार-प्रसार में बड़े संकट लेकर आया है, क्योंकि असली और नकली सामग्री के बीच की रेखा धुंधली हो गई है, जिससे गलत सूचना और फर्जी प्रचार अभियान का खतरा बढ़ गया है। यह जनता के सार्वजनिक विश्वास को हानि पहुंचाता है और नागरिकों को सही जानकारी देने के प्रयासों को जटिल बना देता है। प्रौद्योगिकी और मीडिया के विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि डीपफेक एल्गोरिदम की शक्ति लगातार बढ़ रही है, जो भरोसेमंद और भ्रामक कथानकों के लिए चेहरे superimpose करने या आवाज़ों में हेरफेर करने को convincingly कर सकते हैं। खतरा केवल जानबूझकर बनाए गए झूठे कंटेंट से नहीं है, बल्कि अनपढ़ और अनजाने व्यक्तियों द्वारा गलती से शेयर करने से भी है। इन खतरों का सामना करने के लिए एक बहुमुखी रणनीति आवश्यक है। सबसे पहले, ऐसे उन्नत पहचान उपकरण विकसित करना और उनका उपयोग करना जरूरी है जो AI और मशीन लर्निंग का सहारा लेकर वीडियो हेरफेर के संकेतों को पहचान सकें। हालांकि, ये पहचान विधियां निरंतर विकसित होनी चाहिए, ताकि डीपफेक तकनीक के साथ तालमेल बना रहे, जिसके लिए लगातार शोध और तकनीकी विशेषज्ञों, मीडिया संगठनों, और कानून प्रवर्तन एजेंसियों के बीच सहयोग आवश्यक है। दूसरे, सिंथेटिक मीडिया के निर्माण और वितरण को नियंत्रित करने के लिए नैतिक दिशानिर्देश और मानक स्थापित करना महत्वपूर्ण है। ये ढांचे स्वीकार्य उपयोगों को परिभाषित करने, पारदर्शिता बढ़ाने और दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों को रोकने में मदद करते हैं। सार्वजनिक शिक्षा पहल भी अत्यंत जरूरी हैं, जो व्यक्तियों को उनके द्वारा देखे जाने वाले कंटेंट का आलोचनात्मक विश्लेषण करने का सशक्तिकरण करें। मीडिया उद्योग को भी बदलाव का सामना करना पड़ रहा है; न्यूज संगठन को कड़ाई से सत्यापन प्रक्रियाएं अपनानी और पत्रकारों को प्रशिक्षित करना जरूरी है ताकि वे जिम्मेदारी से डीपफेक की पहचान और रिपोर्ट कर सकें। सशंकालुता और सत्यापन की संस्कृति को बढ़ावा देकर, मीडिया गलत सूचना के प्रसार को रोक सकता है और विश्वसनीयता बनाए रख सकता है। सरकारें और नीति निर्माता भी डीपफेक के नियंत्रण में चुनौतियों का सामना कर रहे हैं, अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता और हानिकारक गलत सूचनाओं से रक्षा के बीच संतुलन बनाने की कोशिश में। जबकि कुछ क्षेत्रों में दुर्भावनापूर्ण सिंथेटिक मीडिया के इस्तेमाल को लक्षित करके कानून बनाए गए हैं, फिर भी एक वैश्विक नियामक मानक अभी भी नहीं है। खतरों के अलावा, डीपफेक तकनीक मनोरंजन, शिक्षा और रचनात्मक क्षेत्रों में वचनबद्ध संभावनाएं भी रखती है। नैतिक और पारदर्शी तरीके से इसका इस्तेमाल करके, यह कहानी कहने के बेहतर तरीकों को बढ़ावा दे सकता है, ऐतिहासिक हस्तियों को संरक्षित कर सकता है, और सम्मोहक सीखने के अनुभव बना सकता है। मुख्य बात है कि फायदे का उपयोग सही दिशा में करें और दुरुपयोग से बचें। डीपफेक तकनीक की तेज़ रफ्तार वृद्धि इस बात को उजागर करती है कि डिजिटल युग में समाज को सत्य-प्रमाणन तंत्र को अपनाने की अत्यंत आवश्यक है। तकनीकी विकासकों, मीडिया पेशेवरों, शिक्षकों, नीति निर्माताओं और जनता के बीच सहयोग अत्यंत महत्वपूर्ण है ताकि प्रभावी प्रतिक्रियाएं विकसित की जा सकें। तकनीकी नवाचार के साथ-साथ नैतिक सतर्कता भी जरूरी है ताकि डीपफेक चुनौतियों का सामना किया जा सके और सूचना की सच्चाई को संरक्षित किया जा सके। जैसे-जैसे डिजिटल परिदृश्य विकसित होता जाएगा, संवाद और सक्रिय रणनीतियों—जैसे मीडिया साक्षरता को बढ़ावा देना, पहचान अनुसंधान का समर्थन करना, स्पष्ट नैतिक मानक स्थापित करना, और विचारशील नियम बनाए जाना—अत्यंत आवश्यक होंगे। अंतिम लक्ष्य है कि तकनीक को झूठ और भ्रम के बजाय सच्चाई और विश्वास को बढ़ावा देने के लिए इस्तेमाल किया जाए।
लाइटचेन एआई (LCAI) की प्रीसेल क्रिप्टोकरेन्सी बाजार में काफी ध्यान आकर्षित कर रही है, जिसमें शुरुआती निवेश केवल 0
कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्टार्टअप Anthropic आगामी वर्षों में अपनी वित्तीय प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार करने की दिशा में है, 2026 तक लगभग 20 बिलियन से 26 बिलियन डॉलर की प्रभावशाली राजस्व रन रेट का लक्ष्य रखता है। यह 2025 के अंत तक अनुमानित 9 बिलियन डॉलर के राजस्व से बड़े पैमाने पर उछाल दर्शाता है, जिसका अर्थ है कि एक ही वर्ष में अपनी वार्षिक आय को दोगुना से भी अधिक—and शायद लगभग तीन गुना—करने का लक्ष्य है। यह तेज़ राजस्व वृद्धि मुख्य रूप से Anthropic के एंटरप्राइज AI उत्पादों के व्यापक उपयोग से प्रेरित है। कंपनी 300,000 से अधिक व्यवसायों की सेवा कर रही है, जो मिलकर उसकी कुल आय का लगभग 80% हिस्सा हैं। अपनी एंटरप्राइज पेशकशों में, Anthropic का कोड-जनरेशन टूल, Claude Code, जिसे इस वर्ष की शुरुआत में लॉन्च किया गया था, इस विस्तार में मुख्य भूमिका निभा रहा है। इस टूल ने जल्दी ही लोकप्रियता हासिल की है, जो लगभग 1 अरब डॉलर की वार्षिक आय में योगदान दे रहा है, यह दर्शाता है कि कोडिंग एवं सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में विशेष AI समाधानों की मजबूत मांग है। Anthropic की तेज़ी से बढ़ती आय इसे AI उद्योग में एक मजबूत प्रतिस्पर्धी बनाती है, खासतौर पर OpenAI के साथ मुकाबले में। जून 2025 तक, OpenAI ने लगभग 10 बिलियन डॉलर की राजस्व रन रेट रिपोर्ट की थी, जिससे Anthropic को वित्तीय और बाज़ारी प्रतिस्पर्धा के मामले में सीधे मुकाबले में रखा गया है। Anthropic को वित्तपोषण प्रमुख टेक कंपनियों जैसे Google और Amazon से मिलता है, जिन्होंने कंपनी के विकास और मूल्यांकन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। हाल ही में इसकी वैल्यूएशन 183 बिलियन डॉलर तक पहुंच गई है, जो मार्च में दर्ज 61
तेजी से बदलते डिजिटल परिदृश्य में, सर्च इंजन अपनी मुख्य एल्गोरिदम में उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का जुड़ाव कर रहे हैं ताकि खोज परिणामों की सटीकता और सापेक्षता में सुधार हो सके। यह बदलाव मूल रूप से ऑनलाइन जानकारी प्राप्त करने और रैंकिंग करने के तरीके को बदल रहा है, जिसके कारण मार्केटर्स, वेबसाइट मालिकों और SEO पेशेवरों के लिए AI के बढ़ते प्रभाव को समझना और अपनी रणनीतियों को अनुकूलित करना आवश्यक हो गया है ताकि दृश्यता बनी रहे। परंपरागत रूप से, सर्च इंजन की रैंकिंग के लिए कीवर्ड मिलान, बैकलिंक्स और उपयोगकर्ता मेट्रिक्स पर निर्भरता थी। हालांकि, ये तरीके क्वेरी के पीछे की सूक्ष्म मनःस्थितियों को समझने और वेब सामग्री के संदर्भ को पूरी तरह से समझने में कठिनाई करते थे, जिससे अक्सर ऐसे परिणाम मिलते थे जो कीवर्ड्स तो मिल जाते थे, लेकिन उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते थे। AI इन समस्याओं को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) और मशीन लर्निंग के माध्यम से जटिल विश्लेषण की सुविधा देकर हल करता है, जिससे सर्च इंजनों को संदर्भ, अर्थ और उपयोगकर्ता मनःस्थिति को समझना आसान हो जाता है। इससे जटिल प्रश्नों का बेहतर विश्लेषण, समानार्थी शब्दों की पहचान और प्रामाणिक रूप से प्रासंगिक सामग्री की प्राथमिकता संभव हो पाती है। एक महत्वपूर्ण AI प्रगति है BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), जो एक डीप लर्निंग एल्गोरिदम है और गूगल जैसे सर्च इंजन को ऐसा करने में सक्षम बनाता है जैसे कि वे इंसानों की तरह ही क्वेरी को प्रोसेस करें, सूक्ष्म भाषा बारीकियों और शब्द संबंधों को समझें। इस उन्नति ने पारंपरिक SEO प्रथाओं को संशोधित करने की जरूरत को उजागर किया है: जबकि कीवर्ड घनत्व और बैकलिंक्स अभी भी महत्व रखते हैं, AI-चालित सर्च व्यापक, उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री को प्राथमिकता देता है जो उपयोगकर्ता मनःस्थिति के अनुरूप हो। ऐसी वेबसाइटें जो सूचनापूर्ण, अच्छी तरह से संरचित और प्रामाणिक कंटेंट प्रदान करती हैं, उन्हें प्राथमिकता दी जाती है। इसके अतिरिक्त, AI एल्गोरिदम उपयोगकर्ता की संलग्नता संकेतकों जैसे क्लिक-थ्रू रेट, पेज पर बिताया गया समय और बाउंस रेट को बेहतर ढंग से पहचानते हैं, जो रैंकिंग को प्रभावित करते हैं और कंटेंट की गुणवत्ता एवं प्रासंगिकता का संकेत देते हैं। इसलिए, आसान नेविगेशन और आकर्षक सामग्री वाली उपयोगकर्ता-मित्रवत साइटें बनाना आवश्यक हो गया है। AI-चालित सर्च के लिए अनुकूलन के मुख्य उपाय हैं: 1
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सं conversational AI जैसे ChatGPT, Perplexity, और Google AI Mode स्निपेट्स और सारांश उत्पन्न करते हैं न कि नई टेक्स्ट राइटिंग से, बल्कि मौजूदा वेबपेज के कंटेंट का चयन, संक्षेपण और पुन:संरचना कर के। इसलिए, यदि आपका कंटेंट SEO-फ्रेंडली और इंडेक्सेबल नहीं है, तो यह जनरेटिव AI सर्च परिणामों में नहीं दिखेगा। आज की खोज सुविधाएँ काफी हद तक AI-powered हैं। हालांकि, यदि आपकी वेबपेज मशीन-रीड करने योग्य फॉर्मेट में प्रस्तुत नहीं होती, तो उसकी उपेक्षा होने का खतरा रहता है। यहाँ संरचित डेटा की महत्वपूर्ण भूमिका है—सिर्फ SEO रणनीति के रूप में नहीं, बल्कि एक ऐसी फ्रेमवर्क के रूप में जो AI को सही तथ्यों को विश्वसनीय रूप से निकालने में सक्षम बनाता है। समुदाय में भ्रम दूर करने के लिए, यह लेख 97 वेबपेजेस पर नियंत्रित प्रयोग प्रस्तुत करता है, जो दिखाते हैं कि संरचित डेटा कैसे स्निपेट की स्थिरता और संदर्भ प्रासंगिकता को बढ़ाता है, इसे एक सेमांटिक फ्रेमवर्क में विश्लेषित किया गया है। कई लोग पूछते हैं कि क्या बड़े भाषा मॉडल (LLMs) संरचित डेटा का इस्तेमाल करते हैं। खुद LLMs वेब को सीधे एक्सेस नहीं करते, बल्कि वेबपेजेस लाने वाले टूल्स पर निर्भर रहते हैं। ये टूल्स संरचित डेटा को इंडेक्स कर के बहुत लाभान्वित होते हैं। प्रारंभिक परिणाम दिखाते हैं कि संरचित डेटा GPT-5 में स्निपेट की स्थिरता और प्रासंगिकता को बढ़ाता है, और यह संकेत देता है कि यह "wordlim" सीमा—यानी एक छुपी हुई क्वोटा—को भी बढ़ा सकता है, जिसमें पेज से कितने शब्द AI प्रतिक्रियाओं में दिखाई देंगे। अधिक समृद्ध और टाइप्ड कंटेंट इस क्वोटा को बढ़ाता है, जिससे AI की दृश्यता बढ़ती है। अब यह क्यों महत्वपूर्ण हो गया है? AI कड़े टोकन/अक्षर सीमाओं (wordlim) के तहत काम करता है। अस्पष्ट या अनटाइप्ड कंटेंट इस बजट को व्यर्थ कर देता है, जबकि टाइप्ड तथ्यों को संजोना इस सीमा का बेहतर इस्तेमाल कराता है। Schema
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