असाफ एलोविक, मंडे डॉट कॉम में एआई के प्रमुख – साक्षात्कार श्रृंखला

असाफ एलोविक, मंडे डॉट कॉम में एआई के प्रमुख – एक प्रौद्योगिकीविद्, संस्थापक और निवेशक हैं जो एआई नवाचार के अग्रिम मोर्चे पर हैं। उन्होंने जीपीटी रिसर्चर बनाया, जो पहला गहरा शोध एजेंट है जिसके 20,000 से अधिक गिटहब स्टार हैं, और टाविली की सह-स्थापना की, जो एलएलएम के लिए एक अग्रणी खोज इंजन है। मंडे डॉट कॉम में, वह उत्पाद, इंजीनियरिंग, डिजाइन और जीटीएम के आरoss कंपनी की एआई रणनीति का नेतृत्व करते हैं, साथ ही सीक्वोइया कैपिटल स्काउट के रूप में भी कार्य करते हैं, जिसमें शुरुआती चरण के एआई स्टार्टअप्स में सलाहकार और निवेश करते हैं। उनका करियर उत्पाद विकास, आरएंडडी नेतृत्व और वैश्विक टीमों को स्केल करने में फैला हुआ है, जिसमें लगातार एआई उत्पादों का निर्माण करने और एआई-संचालित कंपनियों की अगली लहर को बढ़ावा देने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।

मंडे डॉट कॉम एक अग्रणी कार्य ऑपरेटिंग सिस्टम है जो टीमों को परियोजनाओं, कार्य प्रवाह और सहयोग को अत्यधिक अनुकूलित तरीके से प्रबंधित करने के लिए सशक्त बनाता है। दुनिया भर के संगठनों द्वारा विश्वास किया जाता है, प्लेटफ़ॉर्म एआई-संचालित स्वचालन, विश्लेषण और सहज क्रॉस-टीम समन्वय को एकीकृत करता है ताकि उत्पादकता में सुधार हो और निर्णय लेने में तेजी आ सके। परियोजना प्रबंधन, सीआरएम, उत्पाद विकास और विपणन सहित समाधानों के साथ, मंडे डॉट कॉम उन व्यवसायों के लिए एक केंद्रीय केंद्र बन गया है जो कुशलता से बढ़ना और तेजी से नवाचार करना चाहते हैं।

आपने विक्स और अब मंडे डॉट कॉम जैसी प्रौद्योगिकी में सबसे गतिशील कंपनियों में एआई प्रयासों का नेतृत्व किया है – एआई की चुनौती का सामना करने के लिए आपको व्यक्तिगत रूप से क्या आकर्षित करता है?

मेरी एआई में यात्रा 2015 के चैटबॉट बूम के दौरान शुरू हुई। मेरी एक एआई बॉट के साथ बातचीत हुई जो वास्तव में इरादा समझ सकता था; यह जादू जैसा लगा। यह केवल एक नवाचार नहीं था; यह वास्तविक समस्याओं जैसे अपॉइंटमेंट बुक करने और जटिल प्रश्नों का उत्तर देने का समाधान कर रहा था। उस क्षण ने मुझे यह जानने की जिज्ञासा जगाई कि ये प्रणाली कैसे काम करती हैं।

जो मुझे वास्तव में आकर्षित करता है वह यह है कि एआई कितना सुलभ हो गया है। कुछ उपकरण और एपीआई ने विकासकर्ताओं को मशीन लर्निंग में पीएचडी की आवश्यकता के बिना मजबूत अनुप्रयोगों का निर्माण करने में सक्षम बनाया। अंतहीन संभावनाएं रोमांचक थीं, और मुझे पता था कि मैं इस परिवर्तन में योगदान देना चाहता हूं। तब से, मैं वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान करने वाले एआई उत्पादों का निर्माण करने और लोगों के जीवन को बेहतर बनाने के लिए समर्पित हूं।

बुद्धिमान प्रणालियों का निर्माण करने की चुनौती मुझे इसलिए आकर्षित करती है क्योंकि यह रचनात्मकता और अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी के बीच के अंतर्संगम पर बैठता है। प्रत्येक परियोजना एक नए पहेली की तरह है; आपको तकनीकी क्षमताओं को समझने के साथ-साथ लोगों को वास्तव में कैसे काम करते हैं और उन्हें क्या चाहिए, यह भी समझना होगा।

मंडे डॉट कॉम में शामिल होने से पहले, आपने जीपीटी रिसर्चर जैसे ओपन-सोर्स टूल बनाए जो विकासकर्ताओं और शोधकर्ताओं दोनों के साथ प्रतिध्वनित हुए। उन अनुभवों ने आपके दृष्टिकोण को एंटरप्राइज एआई उत्पादों का निर्माण करने के लिए कैसे आकार दिया है?

ओपन-सोर्स अनुभव ने मुझे मूल्यवान सबक सिखाया कि वास्तविक उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के लिए निर्माण कैसे किया जाए, न कि सैद्धांतिक लोगों के लिए। जब आप खुले में निर्माण कर रहे होते हैं, तो आपको वास्तविक समस्याओं का समाधान करने वाले विकासकर्ताओं से तुरंत, अनफ़िल्टर्ड प्रतिक्रिया मिलती है। यह मुझे व्यावहारिक उपयोगिता पर ध्यान केंद्रित करने के लिए सिखाया गया, प्रभावशाली डेमो की तुलना में।

समुदाय के साथ काम करने से मुझे एआई को सुलभ बनाने के महत्व की पुष्टि हुई। जो विकासकर्ता इन उपकरणों का उपयोग कर रहे थे, वे सभी एआई विशेषज्ञ नहीं थे – वे अनुप्रयोग बना रहे थे और उन्हें विश्वसनीय और एकीकरण में आसान एआई क्षमताओं की आवश्यकता थी। यह अनुभव सीधे प्रभावित करता है कि हम मंडे डॉट कॉम में एआई ब्लॉक्स के लिए कैसे दृष्टिकोण करते हैं: गैर-तकनीकी ग्राहकों के लिए उपयोगकर्ता-मित्र इंटरफेस के माध्यम से शक्तिशाली एआई क्षमताओं को उपलब्ध कराना।

इस साल की शुरुआत में, मंडे डॉट कॉम ने एआई ब्लॉक्स, उत्पाद पावर-अप्स और एक डिजिटल कार्यबल के साथ तीन स्तंभों के साथ एक साहसिक नई एआई दृष्टि का अनावरण किया। यह ढांचा कैसे एक साथ आया, और आप बाजार में किस अंतर को भरने की कोशिश कर रहे हैं?

हमारी एआई दृष्टि एक मूलभूत चुनौती के अवलोकन से उत्पन्न हुई: सभी आकारों के संगठन एआई का लाभ उठाना चाहते हैं, लेकिन अधिकांश समाधानों में महत्वपूर्ण तकनीकी विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है या विविध व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए बहुत ज़िगज़ैग होते हैं। हमने देखा कि लोग किसी अन्य एआई सहायक की तलाश नहीं कर रहे थे; उन्हें एआई की आवश्यकता थी जो उनके मौजूदा कार्य प्रवाह में निर्बाध रूप से एकीकृत हो सके और उनकी विशिष्ट प्रक्रियाओं के अनुकूल हो। अंत में, हम अब लोगों को काम पूरा करने में मदद करने पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं, काम का प्रबंधन करने में मदद करने के बजाय।

हम जिस अंतर को भरने की कोशिश कर रहे हैं वह सरल एआई टूल और जटिल एंटरप्राइज समाधानों के बीच की जगह है। कई व्यवसाय मध्य मैदान में आते हैं जहां उन्हें बुनियादी स्वचालन से अधिक की आवश्यकता होती है लेकिन भारी एआई प्रणालियों को लागू या न्यायसंगत नहीं कर सकते हैं। हमारे तीन-स्तंभ दृष्टिकोण संगठनों को सरल शुरू करने के लिए लचीलापन देता है, ब्लॉक्स के साथ, उत्पादों में सुधार करने के लिए पावर-अप्स के साथ, और अंततः जटिल डिजिटल कार्यबल बनाने के लिए।

लॉन्च के बाद से हम सभी ऊर्ध्वाधर में मजबूती से आगे बढ़ रहे हैं और गोद लेने और भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं में महत्वपूर्ण वृद्धि हो रही है।

हमने “वाइब कोडिंग” उत्पादों की भी शुरुआत की है जो सॉफ़्टवेयर को लोकतांत्रिक बनाने के हमारे मिशन की ओर इशारा करते हैं। एआई में नवीनतम प्रगति के साथ, यह प्राकृतिक भाषा के साथ पूर्ण अनुप्रयोगों का निर्माण करना कभी आसान नहीं रहा। हमारे नवीनतम उत्पादों जैसे मंडे वाइब और मैजिक किसी भी गैर-तकनीकी उपयोगकर्ता को मंडे इकोसिस्टम का लाभ उठाकर काम के लिए अनुकूलित अनुप्रयोग बनाने में सक्षम बना सकते हैं।

आप हमें व्यावहारिक रूप से एआई ब्लॉक्स के काम करने के तरीके के माध्यम से चल सकते हैं – गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए दैनिक कार्य प्रवाह में इन उपकरणों को एकीकृत करने के लिए सीखने की वक्र क्या है?

एआई ब्लॉक्स को बिल्डिंग ब्लॉक्स की तरह डिज़ाइन किया गया है – नाम के अनुसार। व्यावहारिक रूप से, एक उपयोगकर्ता अपने परियोजना प्रबंधन कार्य प्रवाह में “निर्धारित करने वाली तारीखों को निकालने” ब्लॉक को खींच सकता है, या अपनी साप्ताहिक समीक्षा प्रक्रिया में “बैठक के नोट्स का सारांश” ब्लॉक जोड़ सकता है। ब्लॉक्स पीछे की एआई जटिलता को संभालते हैं जबकि ग्राहकों को सरल, परिचित इंटरफेस प्रस्तुत करते हैं।

गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं के लिए सीखने की वक्र जानबूझकर न्यूनतम है। हमने देखा है कि टीमें अपने पहले सत्र के भीतर एआई ब्लॉक्स को सफलतापूर्वक लागू कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, एक विपणन टीम एक कार्य प्रवाह बना सकती है जिसमें सोशल मीडिया उल्लेखों का स्वचालित रूप से विश्लेषण किया जाता है और मूल्य निर्धारण और उपलब्धता तिथियों जैसी महत्वपूर्ण जानकारी निकाली जाती है, सभी बिना एक पंक्ति कोड लिखे।

मुख्य अंतर्दृष्टि यह है कि लोगों को यह जानने की आवश्यकता नहीं है कि एआई कैसे काम करता है ताकि इसका लाभ उठा सकें। उन्हें बस अपनी प्रक्रियाओं को पर्याप्त रूप से समझने की आवश्यकता है ताकि वे पहचान सकें कि स्वचालन कहां मदद करेगा। हमने ब्लॉक्स को डिज़ाइन किया है ताकि वे लोगों के पास पहले से मौजूद कार्य प्रवाह के मानसिक मॉडल से मेल खाते हैं।

हाल ही में, आपने मंडे मैजिक, मंडे वाइब और मंडे साइडकिक जैसे एआई-संचालित टूल्स की एक सूट लॉन्च की है। ये उत्पाद पारंपरिक सहायकों या कोपायलट से क्या अलग बनाते हैं, और आप उन्हें उद्योगों में क्या भूमिका निभाते हुए देखते हैं?

हमारे नवीनतम रिलीज़ एक व्यापक दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करते हैं जो कार्यस्थल में एआई को लेकर है। प्रत्येक क्षमता एक विशिष्ट उद्देश्य की सेवा करती है जबकि एक एकीकृत पारिस्थितिकी तंत्र के रूप में काम करती है जो मूल रूप से टीमों के संचालन को बदल देती है, हमारे ग्राहकों के लिए काम प्रबंधन से काम निष्पादन में स्थानांतरण को मजबूत करती है।

मंडे मैजिक बुद्धिमान स्वचालन को कार्य प्रवाह में लाता है, जो उपयोगकर्ताओं को यह महसूस करने से पहले ही जटिल प्रक्रियाओं को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग करता है कि उन्हें इसकी आवश्यकता है। मंडे वाइब एक वाइब कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो किसी को भी अपनी टीम की सटीक आवश्यकताओं के अनुरूप अनुकूलित व्यवसाय अनुप्रयोग बनाने में सक्षम बनाता है। और मंडे साइडकिक आपका संदर्भ एआई साथी के रूप में कार्य करता है, आपके विशिष्ट कार्य पैटर्न को समझता है और आपकी भूमिका और जिम्मेदारियों के अनुरूप प्रोक्रैस्टिनेशन सहायता प्रदान करता है।

एक साथ, ये क्षमताएं हमारे ग्राहकों को कार्य प्रबंधन से कार्य निष्पादन में स्थानांतरित करने में मदद करती हैं। इसका अर्थ है कि प्रशासनिक ओवरहेड पर कम समय बिताना और उच्च मूल्य वाले कार्य पर अधिक ध्यान केंद्रित करना जो परिणामों को चलाता है।

जो इन्हें पारंपरिक सहायकों से अलग बनाता है वह उनका गहरा कार्य संदर्भ और प्रतिक्रियात्मक समर्थन के बजाय सक्रिय समर्थन पर ध्यान केंद्रित करना है। जबकि अधिकांश एआई सहायक प्रश्न पूछने के लिए प्रतीक्षा करते हैं, हमारी सूट आपके पैटर्न को देखती है, आवश्यकताओं की प्रतीक्षा करती है और आपके स्थापित कार्य प्रवाह और अनुमतियों के भीतर कार्रवाई करती है।

मंडे डॉट कॉम व्याख्यात्मकता और उपयोगकर्ता अनुभव पर जोर देता है, न कि केवल कच्चे मॉडल प्रदर्शन पर। यह दृश्य के पीछे कैसा दिखता है, और आप पारदर्शिता के साथ शक्ति को कैसे संतुलित करते हैं?

व्याख्यात्मकता विश्वास बनाने के लिए मूलभूत है, खासकर एंटरप्राइज़ वातावरण में जहां निर्णय वास्तविक परिणामों के साथ आते हैं। हम अपने एआई के तर्क को पारदर्शी बनाने में भारी निवेश करते हैं। जब हमारा जोखिम विश्लेषक एक संभावित परियोजना देरी को झंडा उठाता है, तो यह केवल एक अलार्म नहीं उठाता है; यह दिखाता है कि किन कारकों ने उस मूल्यांकन में योगदान दिया और यह कितना आत्मविश्वास महसूस करता है अनुमान में।

यह दृष्टिकोण अनुभव से आया है। शुरुआती एआई प्रणालियां अक्सर ब्लैक बॉक्स की तरह लगती थीं, जिससे ग्राहकों को महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए उन पर भरोसा करने में अनिच्छा होती थी। हमने सीखा कि ग्राहकों को यह जानने की आवश्यकता है कि एआई क्या सुझाव दे रहा है, लेकिन यह सुझाव क्यों दे रहा है।

पारदर्शिता और शक्ति के बीच संतुलन परतदार प्रकटीकरण पर नीचे आता है। हम तुरंत, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं जो सतह स्तर पर हैं, लेकिन ग्राहकों को विस्तृत तर्क देखने के लिए ड्रिल करने देते हैं जब उन्हें इसकी आवश्यकता होती है। यह दृष्टिकोण विश्वास बनाता है जबकि उपयोगिता को बनाए रखता है – ग्राहकों को प्रणाली पर अधिक विश्वास होता है जब वे इसे समझते हैं, जो वास्तव में इसकी क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए उन्हें अधिक इच्छुक बनाता है।

मंच पर अब 46 मिलियन से अधिक एआई क्रियाएं की जा चुकी हैं – ग्राहकों ने एआई का उपयोग करने के सबसे आश्चर्यजनक या रचनात्मक तरीकों में से कुछ क्या हैं?

ग्राहकों की रचनात्मकता मुझे लगातार आश्चर्यचकित करती है। हमने एक वेडिंग प्लानर को देखा है जिसने एआई ब्लॉक्स का उपयोग स्वचालित रूप से विक्रेता प्रतिक्रियाओं को वर्गीकृत करने और मूल्य निर्धारण और उपलब्धता तिथियों जैसी महत्वपूर्ण जानकारी निकालने के लिए किया था। एक अनुसंधान टीम ने एक कार्य प्रवाह बनाया जो शोध पत्रों का विश्लेषण करता है और स्वचालित रूप से एक डेटाबेस को मुख्य निष्कर्षों और विधि नोट्स के साथ भर देता है।

एक विशेष रूप से रचनात्मक उपयोग का मामला एक रेस्तरां श्रृंखला थी जिसने हमारे एआई का उपयोग ग्राहक प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने और स्वचालित रूप से संभावित खाद्य सुरक्षा चिंताओं को झंडा दिखाने के लिए किया था, जो शिकायतों में पैटर्न का पता लगा रहा था। उन्होंने मूल रूप से एक ऑपरेशनल मुद्दों के लिए एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली बनाई।

जो आश्चर्यजनक है वह यह है कि ग्राहक सरल ब्लॉक्स को जटिल तरीकों से कैसे जोड़ते हैं। वे केवल व्यक्तिगत कार्यों को स्वचालित नहीं कर रहे हैं; वे पूरी प्रक्रियाओं को एआई क्षमताओं के आसपास पुनः डिज़ाइन कर रहे हैं जिन्हें हमने विशेष रूप से उनके विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए डिज़ाइन नहीं किया था।

आप सीक्वोइया कैपिटल के लिए एक स्काउट के रूप में भी कार्य करते हैं, जो शुरुआती चरण के एआई स्टार्टअप्स में निवेश करते हैं। उस दृष्टिकोण से, एआई-पहले उत्पादों का निर्माण करते समय संस्थापकों को क्या सामान्य गलतियां होती हैं?

सबसे आम गलती जो मैं देखता हूं वह यह है कि संस्थापक एआई की तकनीकी संभावनाओं से मोहित हो जाते हैं और उपयोगकर्ता की वास्तविक कार्य प्रवाह और दर्द बिंदुओं को गहराई से समझने में विफल रहते हैं। वे प्रभावशाली डेमो बनाते हैं जो एआई क्षमताओं को प्रदर्शित करते हैं लेकिन वास्तविक समस्याओं का समाधान नहीं करते हैं जैसा लोग वास्तव में काम करते हैं।

एक अन्य बार-बार होने वाली समस्या यह है कि संस्थापक एआई स्वायत्तता पर बहुत जल्दी ओवर-प्रोमिस करते हैं। कई संस्थापक पूरी तरह से स्वचालित प्रणालियों का निर्माण करना चाहते हैं जब ग्राहक वास्तव में सहयोगी उपकरण चाहते हैं – विशेष रूप से उच्च-स्टेक्स व्यावसायिक निर्णय लेने में。

वे अक्सर विश्वास और व्याख्यात्मकता के महत्व को कम आंकते हैं। संस्थापक अक्सर सटीकता मेट्रिक्स पर ध्यान केंद्रित करते हैं लेकिन अनिश्चितता और त्रुटियों को संभालने में उपयोगकर्ता अनुभव की उपेक्षा करते हैं। एंटरप्राइज़ संदर्भों में, विशेष रूप से, ग्राहकों को एआई सिफारिशों पर भरोसा करने के लिए कारणों को समझने की आवश्यकता होती है।

अंत में, कई एआई-पहले स्टार्टअप्स वितरण के साथ संघर्ष करते हैं। एआई प्रौद्योगिकी में महान होना पर्याप्त नहीं है; आपको यह समझने की आवश्यकता है कि इसे मौजूदा कार्य प्रवाह में कैसे एकीकृत किया जाए और निर्णय लेने वालों को स्पष्ट आरओआई प्रदर्शित किया जाए जो एआई हाइप से संदेहास्पद हो सकते हैं।

आपको लगता है कि आगे के वर्षों में एआई एजेंट कैसे विकसित होंगे – क्या वे अधिक स्वायत्त, अधिक विशेषज्ञ या कुछ और पूरी तरह से होंगे?

हम एआई एजेंटों को संदर्भ सहयोग की ओर विकसित होते हुए देखेंगे, न कि शुद्ध स्वायत्तता की। भविष्य पूरी तरह से स्वायत्त एजेंटों के बारे में नहीं है जो स्वतंत्र निर्णय लेते हैं, बल्कि एजेंटों के बारे में है जो संदर्भ को गहराई से समझते हैं और स्थिति और उपयोगकर्ता प्राथमिकताओं के आधार पर उपयुक्त कार्रवाई कर सकते हैं।

हम एजेंटों की ओर बढ़ रहे हैं जो दिनचर्या निर्णयों को स्वचालित रूप से संभाल सकते हैं जबकि जटिल या अस्पष्ट स्थितियों को मानवों के लिए स्वचालित रूप से बढ़ा सकते हैं। इसके लिए संदर्भ, जोखिम मूल्यांकन और उपयोगकर्ता इरादे की एक परिष्कृत समझ की आवश्यकता है।

मैं विशेष रूप से बहु-एजेंट समन्वय में महत्वपूर्ण विकास की उम्मीद करता हूं। हम एकल एआई सहायकों के बजाय विशेषज्ञ एजेंटों को देखेंगे जो एक दूसरे के साथ और मानवों के साथ गतिशील टीमों में सहयोग करते हैं। आपका शोध एजेंट आपके शेड्यूलिंग एजेंट और आपके संचार एजेंट के साथ मिलकर एक जटिल परियोजना लॉन्च को समन्वयित करने के लिए काम कर सकता है।

मुख्य विकास मानव-एआई इंटरफ़ेस में होगा। एजेंट अपने तर्क को संवाद करने, अनिश्चितता व्यक्त करने और व्यक्तिगत कार्य शैलियों के अनुकूल होने में बेहतर होंगे। लक्ष्य एक सहज सहयोग है जहां मानव और एआई योगदान के बीच की सीमाएं कम महत्वपूर्ण हो जाती हैं और सामूहिक परिणाम अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है।

आंतरिक रूप से, आप अपनी एआई, उत्पाद, डिज़ाइन और जीटीएम टीमों के बीच सहयोग को कैसे संरचित करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई उपयोगकर्ता अनुभव में निर्बाध रूप से एम्बेडेड है?

सफल एआई उत्पाद विकास के लिए पारंपरिक सिलोस को तोड़ना और सभी टीमों के पार एक साझा समझ बनाना आवश्यक है। हमने पाया है कि एआई क्षमताओं और सीमाओं के बारे में एक सामान्य भाषा स्थापित करना मुख्य है जिसे इंजीनियरों से लेकर डिज़ाइनरों और विपणक तक सभी का उपयोग कर सकते हैं।

हमारी प्रक्रिया क्रॉस-फ़ंक्शनल खोज सत्रों से शुरू होती है जहां हम तकनीकी समाधानों पर चर्चा करने से पहले उपयोगकर्ता समस्याओं का अन्वेषण करते हैं। यह सामान्य गलती को रोकता है जो एआई क्षमताओं से शुरू होती है और फिर समस्याओं की तलाश में होती है जिन्हें हल किया जा सके।

हम पूरे विकास प्रक्रिया में प्रोटोटाइप और उपयोगकर्ता परीक्षण में भारी निवेश करते हैं। डिज़ाइन और उत्पाद टीमें एआई इंजीनियरों के साथ मिलकर काम करती हैं ताकि यह समझा जा सके कि क्या संभव है, जबकि एआई टीमें वास्तविक उपयोगकर्ता प्रतिबंधों और प्राथमिकताओं के बारे में सीखती हैं।

जीटीएम के दृष्टिकोण से, हमारी टीमें विकास प्रक्रिया में दिन एक से शामिल हैं। वे हमें समझने में मदद करते हैं कि ग्राहक क्या चाहते हैं, लेकिन यह भी कि वे एआई के बारे में कैसे सोचते हैं, उनकी क्या चिंताएं हैं, और वे नई क्षमताओं के बारे में कैसे सीखना पसंद करते हैं। यह अंतर्दृष्टि सीधे उत्पाद डिज़ाइन और तकनीकी कार्यान्वयन दोनों को प्रभावित करती है।

अंत में, ओपन-सोर्स, एंटरप्राइज़ एआई और वीसी को पुल करने वाले किसी व्यक्ति के रूप में, आपको लगता है कि अगला बड़ा एआई ब्रेकथ्रू कहां होगा – टूल्स, इन्फ्रास्ट्रक्चर या हम जो अभी तक नहीं देख रहे हैं?

अगला ब्रेकथ्रू मानव-एआई सहयोग इंटरफेस के चौराहे पर होगा। हम मॉडल क्षमताओं में不可思議 प्रगति कर चुके हैं, लेकिन हम अभी भी यह समझने की शुरुआती चरण में हैं कि मानव और एआई प्रणाली सबसे प्रभावी ढंग से कैसे एक साथ काम कर सकती हैं।

ब्रेकथ्रू एआई को अधिक स्वायत्त बनाने में नहीं होगा, बल्कि मानव-एआई सहयोग को अधिक तरल और प्राकृतिक बनाने में होगा। इसमें एआई प्रणालियों की क्षमता शामिल है कि वे अनिश्चितता को कैसे संवाद करती हैं, वे व्यक्तिगत कार्य शैलियों के अनुकूल कैसे होती हैं, और वे एक ही समय में कई मानवों और अन्य एआई प्रणालियों के साथ कैसे समन्वय करती हैं।

बुनियादी ढांचे के दृष्टिकोण से, मैं वास्तविक समय, संदर्भ एआई में विकास की ओर देख रहा हूं जो गतिशील जानकारी प्रवाह को समझने और उस पर कार्रवाई करने में सक्षम है। ऐसी एआई प्रणालियों का निर्माण करने की क्षमता जो लंबे समय तक संदर्भ बनाए रख सकती है और कई इंटरैक्शन प्रकारों को संभाल सकती है, पूरी नई अनुप्रयोग श्रेणियों को सक्षम करेगी।

लेकिन ईमानदारी से, सबसे रोमांचक ब्रेकथ्रू अप्रत्याशित दिशाओं से आ सकते हैं। जैसे ट्रांसफॉर्मर ने ध्यान तंत्रिका मशीन अनुवाद से उभरा, अगले महत्वपूर्ण अग्रिम एक संकीर्ण समस्या का समाधान करने से आ सकता है जिसका व्यापक अनुप्रयोग है। मुख्य बात एक शुरुआती दिमाग की मानसिकता बनाए रखना और संभावनाओं के लिए खुला रहना है जिनकी हमने अभी तक कल्पना नहीं की है।