डीऑन निकोलस, Forethought के सह-संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

डीऑन निकोलस Forethought के सह-संस्थापक और सीईओ हैं। इससे पहले उन्होंने Facebook (META ), Palantir (PLTR ), Dropbox (DBX ) और Pure Storage में उत्पाद और बुनियादी ढाँचा विकसित किया। उनके मशीन लर्निंग शोधपत्र और बुनियादी ढाँचे से संबंधित पेटेंट हैं। वे ACM International Collegiate Programming Contest के विश्व फाइनल में पहुँचे और Forbes 30 Under 30 सूची में शामिल हुए। मूलतः कनाडा के रहने वाले डीऑन पत्नी और बेटे के साथ समय बिताना, बास्केटबॉल खेलना और अधिक से अधिक किताबें पढ़ना पसंद करते हैं।

कंपनियों के लिए एआई और मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म Forethought ने शुरुआत में ग्राहक सहायता पर ध्यान दिया। इसका एआई आंतरिक दस्तावेज़ों, ईमेल, चैट और पुराने सहायता अनुरोधों से सीखकर अनुरोधों को स्वतः हल कर सकता है, सही जगह भेज सकता है और संगठन का सबसे प्रासंगिक ज्ञान तुरंत सामने ला सकता है।

हमने डीऑन से 2023 के वार्षिक Upper Bound एआई सम्मेलन में बातचीत की। यह एडमॉन्टन, अल्बर्टा में होता है और इसे Amii यानी Alberta Machine Intelligence Institute आयोजित करता है।

यह डीऑन के साथ हमारा दूसरा साक्षात्कार है। पहले साक्षात्कार में उनके अतीत और एआई की शुरुआत पर बात हुई थी; इस बार हमने भविष्य के उनके दृष्टिकोण पर ध्यान दिया।

क्या आप संक्षेप में बता सकते हैं कि Forethought क्या करता है?

Forethought ग्राहक सहायता के लिए जनरेटिव एआई उपलब्ध कराने वाली कंपनी है। हमने 2018 में TechCrunch Disrupt में शुरुआत की और तब से Instacart जैसी बड़ी कंपनियों की सहायता सेवाओं को संचालित करने तक बढ़े हैं। हम ग्राहक सहायता अनुरोधों के डेटा पर बुद्धिमत्ता की एक परत देते हैं। इससे अधिक समझदार चैटबॉट, ऐसी हमारी उम्मीद है, से लेकर सहायता कर्मचारियों के सहयोग तक सुविधाएँ मिलती हैं। अब इनमें जनरेटिव एआई का उपयोग होता है।

आप जनरेटिव एआई पर कब आए?

दिलचस्प बात यह है कि स्थापना से ही हम किसी न किसी रूप में जनरेटिव एआई इस्तेमाल करते रहे हैं। वह आज के विकल्पों जितना शक्तिशाली नहीं था। मेरे ख्याल से GPT-2 2018 या 2019 में ओपन सोर्स के रूप में आया था, और T5 जैसे दूसरे मॉडल भी थे। हम कई बड़े भाषा मॉडलों और अपने विकसित किए मॉडलों पर प्रयोग कर रहे थे। पहले यह एक सुविधा थी, जिसे सीमित रूप में इस्तेमाल करने से कुछ लाभ मिलता था। पिछले छह महीनों में यह कारोबारी मॉडल और उनके पीछे काम करने वाले इंजन में बुनियादी बदलाव बन गया है।

पिछले कुछ महीनों में हमें अपना इंजन फिर से सोचना पड़ा। हमने इस साल, यानी 2023 के मार्च में SupportGPT लॉन्च किया। इसमें OpenAI के GPT जैसे बड़े भाषा मॉडल इस्तेमाल कर पूरे काम करने के तरीके को नया रूप दिया गया। यह ज़रूरी नहीं कि नया उत्पाद हो; यह हमारे सभी उत्पाद चलाने वाला नया इंजन है, जिसने पूरी तकनीकी प्रणाली में अनेक सुधार किए हैं।

SupportGPT शुरू करना चाहने वाली कंपनी को क्या करना होता है?

यह हमारे उत्पादों में समाहित है। शुरुआत हमेशा आपके डेटा से होती है और यही हमारी खासियत है। ज़्यादातर समाधानों में खाली पन्ने से शुरू करके नियम खुद कोड करने पड़ते हैं। हमारे यहाँ एकीकरण से शुरुआत होती है। अगर आप Zendesk या Salesforce Service Cloud जैसे लोकप्रिय हेल्पडेस्क या CRM का उपयोग करते हैं, तो पंजीकरण करके हमारे एकीकरण को अपने सहायता केंद्र में स्थापित करते हैं। इससे इंडेक्सिंग, प्रशिक्षण, फाइन-ट्यूनिंग और मॉडल व इंजन का निर्माण शुरू होता है। फिर आप उत्पादों का विन्यास, संपादन और उपयोग शुरू कर सकते हैं। हमारा सबसे लोकप्रिय उत्पाद Solve एक एआई एजेंट है, जो वेबसाइट पर चैटबॉट की तरह, ईमेल में या अन्य रूपों में काम कर सकता है। यह SupportGPT इंजन से ग्राहकों के साथ स्वतः बातचीत और जवाब देना शुरू करता है, मानो आपकी वेबसाइट के लिए ChatGPT हो।

लेकिन यह स्वचालन, मान लीजिए, केवल 50% समस्याएँ संभालता है। जिन मामलों में इंसान चाहिए, उनका क्या? दूसरा उत्पाद Triage अनुरोधों को सही दिशा में भेजता और टैग करता है, ताकि सही समय और चैनल से सही कर्मचारी तक पहुँचें। Assist सहायता कर्मचारियों का सहायक, आंतरिक इस्तेमाल वाला GPT है। सबसे नया और कई मायनों में सबसे शक्तिशाली उत्पाद Discover उपयोगी जानकारी खोजता है और जनरेटिव एआई से कारोबार को सुझाव देता है कि क्या अद्यतन या बदला जाना चाहिए।

जनरेटिव एआई पर इतने भरोसे के बीच क्या मतिभ्रम समस्या है?

हाँ। अधिकांश व्यावहारिक उपयोगों में मतिभ्रम जनरेटिव एआई की बड़ी समस्याओं में से एक है। मैंने इस विषय पर LinkedIn वीडियो बनाया था, जो काफ़ी फैला। कई स्थितियों में यह समस्या नहीं है: कोई इंसान जाँच रहा हो या काम रचनात्मक हो, जैसे विज्ञापन और ब्लॉग लिखना जिन्हें बाद में कोई संपादित करेगा। थोड़ा कल्पनाशील होना वहाँ रचनात्मकता का रूप है। लेकिन वित्त, स्वास्थ्य सेवा या ग्राहक सहायता में, जहाँ स्वास्थ्य, संपत्ति, आजीविका या सही उत्तर का सवाल हो, मतिभ्रम बहुत बड़ी समस्या और सीमा है। हमारा लाभ यह था कि हम करीब पाँच वर्षों से जनरेटिव एआई का कोई न कोई रूप इस्तेमाल कर रहे थे।

हमारे मॉडल शुरू से शुद्धता, नीतियों और कार्यप्रवाह को समझने पर केंद्रित थे। कोई 30 दिनों के भीतर धनवापसी माँगे तो उसे दिया जा सकता है; उसके बाद नहीं। ऐसे तंत्र पहले से बने थे। नए बड़े भाषा मॉडल अपनाते समय हमने पाया कि उनकी इंसानों जैसी अभिव्यक्ति, Forethought के मॉडल से मिलने वाली वास्तविक जानकारी और शुद्धता के साथ अच्छी तरह जुड़ती है। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और फाइन-ट्यूनिंग के जरिए इस शुद्धता का उपयोग करके मतिभ्रम घटाते हैं। यह पूरी तरह समाप्त नहीं होता, लेकिन इतना कम हो जाता है कि प्रणाली प्रभावी ढंग से काम कर सके। हमारा अंतिम लक्ष्य है कि मतिभ्रम इंसानों की गलतियों से भी कम हो। सटीकता इंसानों के बराबर हो तो भी स्थिति बहुत मजबूत है।

हमने पिछली बार 2021 में आपका साक्षात्कार लिया था। उसके बाद आपने उद्यमिता के बारे में क्या सीखा?

बहुत कुछ, पूरी दुनिया बदल गई। 2021 के अंत में, हमारे साक्षात्कार के थोड़े बाद, हमने Steadfast Capital, NEA और ग्विनेथ पाल्ट्रो, बैरन डेविस, रॉबर्ट डाउनी जूनियर जैसी हस्तियों से सीरीज़ C में 6.5 करोड़ डॉलर जुटाए। हमारे दृष्टिकोण को लेकर बहुत उत्साह था। इन लोगों ने जनरेटिव एआई की संभावना उसके लोकप्रिय होने से पहले देखी थी। जो चीज़ काम कर रही थी उसे तेज़ी से बढ़ाने का रोमांचक और व्यस्त समय था। लेकिन करीब छह महीने बाद, 2022 के मध्य में मंदी आई और दुनिया उलट गई। कंपनियों ने खर्च घटाया और किसी भी कीमत पर बढ़ने वाला उद्यमिता का मॉडल बदल गया।

पहले विचार था: आपके पास बड़ा पूँजी भंडार है, उसे खर्च करके अगली फंडिंग तक बढ़ते रहें। अचानक निवेशकों और निदेशक मंडलों ने कहा कि पैसा मुफ़्त नहीं है। लाभदायक या कम से कम कुशल कारोबार बनाना होगा। उचित दक्षता के भीतर अधिकतम वृद्धि चाहिए थी। मॉडल लगभग रातोंरात बदल गया, क्योंकि अगले एक-दो साल, मंदी में शायद तीन साल, पूँजी मिलने की गारंटी नहीं थी। खरीदार खर्च पर लगाम लगा रहे थे। हमें अपनी दक्षता और ग्राहकों की दक्षता, दोनों पर ध्यान देना पड़ा।

इससे हमारा ध्यान और स्पष्ट हुआ। हम पहले भी मूल्य देते थे: कर्मचारी एक समय में ज़्यादा प्रश्न हल करें तो लागत बचती है, ग्राहक अनुभव और उन्हें मिलने वाला ध्यान बेहतर होता है। पर इसे समझाने के लिए बिक्री प्रस्तुति, संदेश और उत्पादों का केंद्र और साफ़ करना पड़ा। आंतरिक स्तर पर भी दक्षता ज़रूरी थी। यह मानकर नहीं चल सकते थे कि बहुत पैसा है और हमेशा और जुटा लेंगे। पूछना पड़ा: अगर फिर कभी फंडिंग न मिले तो कारोबार कैसे बनाएँगे?

अगर वेंचर कैपिटल बाज़ार खुलने में वर्षों लगें तो? ठीक है, लेकिन बेहद कुशल कंपनी बनानी होगी, ताकि सीरीज़ D का समय आने पर नई दुनिया में सफलता दिखाने वाले सभी मापदंड हों। छँटनी हुई और बहुत बदलाव आए। 2022 कठिन था, फिर 2023 में जनरेटिव एआई फिर चर्चित हुआ। उतार-चढ़ाव रहते हैं।

ये अनुभव एकाग्रता और धैर्य सिखाते हैं। सफल होने पर यह दस साल की यात्रा है; असफलता में पहले समाप्त हो जाती है। उतार-चढ़ाव सँभालते हुए याद रखना चाहिए कि आप हमेशा अंतिम दृष्टिकोण की दिशा में निर्माण कर रहे हैं।

ग्राहक सेवा और अन्य उपयोगों के चैटबॉट बनाने में सबसे बड़ी चुनौतियाँ क्या हैं?

क्रम से बताता हूँ। पहली तकनीकी थी: क्या मॉडल काम करते हैं? इसलिए 2017 से ही हमने आधुनिक प्राकृतिक भाषा समझने और बनाने वाले इंजन अपनाए। शोध में आगे रहना और साथ ही मूल्य देना ज़रूरी था। शुरुआती ग्राहक कहते थे कि समस्या बहुत बड़ी है और हम समाधान बनाएँ तो भुगतान करेंगे। लेकिन चैटबॉट पहले कभी ठीक से काम नहीं कर पाए थे।

2017 में आधिकारिक लॉन्च से पहले हम सोचते थे कि क्या इस बाज़ार में आना चाहिए। समस्या साफ़ थी, मगर समाधान विफल थे। बार-बार कारण पूछने पर समझ आया कि संयोग से या अपने अनुभव के कारण हमारा तरीका बहुत अलग था। लोग एआई और चैटबॉट नाम जानते थे, लेकिन हम जो कर रहे थे वह अलग था। पुराने समाधान निर्णय-वृक्ष और हाथ से कोड किए नियम थे। “रिफंड” शब्द दिखे तो धनवापसी करें, लेकिन “मुझे मेरे पैसे वापस चाहिए” कहने पर प्रणाली कुछ नहीं समझती, क्योंकि जादुई कीवर्ड नहीं है।

वे निर्णय-वृक्ष, नियम और बिना कोड वाले टूल थे जो बातचीत जैसा इंटरफ़ेस बनाते थे, एआई नहीं। मुझे पता भी नहीं था कि सभी चैटबॉट ऐसे बनते हैं। हम कुछ और करना चाहते थे और लोग पूछते थे कि क्या यह संभव है। यह अंतर समझना सबसे महत्वपूर्ण था: एआई करीब दस वर्षों से चर्चित शब्द था, पर आज जनरेटिव एआई में दिख रही आधुनिक क्षमता और कुछ वर्ष पहले संभव होने लगे तरीके इस क्षेत्र में लागू नहीं हुए थे। इसके कई परिणाम हुए।

बाज़ार में बहुत शोर था। हम कहते कि हमारा तरीका अलग है, तो लोग याद दिलाते कि दूसरी कंपनी भी एआई का दावा करती है। मूल्य सिद्ध करने में बहुत मेहनत लगी। ग्राहक की प्रणाली में प्रायोगिक प्रदर्शन करके दिखाते कि यह कैसे काम करता और सीखता है, तो अंतर साफ़ होता। ऐसे ही ग्राहक और उनके लोगो मिले, लेकिन हर कदम पर मूल्य सिद्ध करना धीमा और कठिन लगा। खराब पुराने समाधानों वाले इस शोरभरे क्षेत्र की यह शायद सबसे बड़ी चुनौती थी।

पीछे मुड़कर देखें तो साफ़ लगता है कि निर्णय-वृक्ष काम नहीं करेंगे। उस समय इतना स्पष्ट नहीं था।

उस समय स्पष्ट नहीं था। और शायद तब सबसे अच्छा तरीका भी वही था, है न?

यह भी सही है।

लोग संवादात्मक ग्राहक सहायता को एआई समझ लेते हैं। दोनों में काफी समानता है: ChatGPT संवाद का अच्छा उदाहरण है, पर उसका इंजन GPT-3 पहले मौजूद था और एआई वही था। बेहतर बातचीत के लिए उसकी ज़रूरत थी। पहले हम बातचीत और एआई चाहते थे, लेकिन बातचीत केवल पहले से लिखी पटकथा से हो सकती थी। यह चैट के रूप में बड़ा IVR, यानी इंटरैक्टिव वॉयस रिस्पॉन्स सिस्टम, या फ़ोन मेनू था। फिर लोग उस पर एआई का लेबल लगाने लगे। बातचीत मिली, एआई नहीं। यहीं अंतर खो गया: केवल अस्पष्टता नहीं थी, बल्कि दूसरा तरीका संभव नहीं था या लोग नहीं जानते थे कि वह संभव है और दोनों अलग चीज़ें हैं।

आपने एक हालिया पॉडकास्ट में खुद को एआई के प्रति आशावादी बताया। इतने आशावादी क्यों हैं?

कई कारण हैं। मुझे नया कारोबारी मॉडल या प्लेटफ़ॉर्म बदलाव दिखता है, जैसे बड़े मेनफ़्रेम से व्यक्तिगत कंप्यूटर, फिर इंटरनेट, डेस्कटॉप से क्लाउड और फिर मोबाइल की ओर बदलाव। करीब हर दशक नया परिवर्तन आता है जो नए कारोबारी मॉडल और लाखों करोड़ डॉलर के नए व्यवसाय बनाता है। उदाहरण के लिए Salesforce (CRM ), 200 अरब डॉलर की विशाल कंपनी, ने क्लाउड की ओर बदलाव पहचाना। शायद वह कहे कि बदलाव उसी ने कराया, लेकिन उसने इसे समझा और डेटाबेस तथा रिकॉर्ड सिस्टम को Oracle या Siebel जैसे स्थानीय सिस्टम से क्लाउड में पहुँचा दिया।

बिक्री कर्मचारियों के लिए रिकॉर्ड सिस्टम बनाकर उसने खूब कमाया, शेयर बाज़ार में आई और अरबों डॉलर का कारोबार बनी। फिर सेवा और मार्केटिंग के लिए ऐसा करके 200 अरब तक पहुँची। मैं सोचता हूँ कि Salesforce हमारे समय, मसलन 2030 में बने तो क्या होगा। मुझे लगता है इतिहास दोहराएगा। इसीलिए मैं इस कंपनी में काम करता हूँ: Forethought जैसी एआई-केंद्रित कंपनियाँ अगली Salesforce बनेंगी और लाखों करोड़ डॉलर की संभावनाएँ पैदा करेंगी। यह कारोबार और उपभोक्ताओं दोनों के लिए शानदार होगा। फ़ोन ने जेब में सुपरकंप्यूटर दिया।

GPT जेब में सुपर-बुद्धि देगा। बाल कटवाने हों तो आपका एआई सैलून के एआई से बात करके समय ले लेगा। उम्मीद है सब Forethought से चलें, लेकिन बात काम करने के बिल्कुल अलग तरीके की है। आर्थिक मॉडल बदलेंगे। अवसरों में बराबरी भी आएगी क्योंकि इसे अपनाना आसान है। पहले यह समझने के लिए एआई में पीएचडी चाहिए थी। अब मेरी माँ ChatGPT इस्तेमाल करती हैं। ज़्यादा लोग एआई से परिचित हो रहे हैं; शायद प्रोग्रामिंग या प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग सीखना चाहेंगे। विशेषज्ञ हों या न हों, मौके बढ़ते हैं। यही आर्थिक अवसर मुझे सबसे अधिक आशावादी बनाता है।

सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता, AGI, के बारे में आपकी भविष्यवाणी क्या है? क्या हम इसे अपने जीवनकाल में देखेंगे?

पहले कहूँगा कि कोई नहीं जानता। शायद यही सच है। जो जानने का दावा करता है, झूठ बोलता है। लेकिन पर्याप्त प्रगति दिख रही है। संभव है AGI आज मौजूद हो। कौन कह सकता है कि GPT जैसे मॉडल मानव मस्तिष्क के करीब बुद्धिमान नहीं हैं? नहीं जानता, शायद। संभवतः नहीं; यही अधिक संभावित जवाब है। लेकिन मानव मस्तिष्क में कितने, एक लाख करोड़ न्यूरॉन हैं? GPT करीब पहुँच रहा है। जब ऐसी प्रणाली में एक लाख करोड़ न्यूरॉन हों और सही डेटा से प्रशिक्षण मिले तो क्या होगा? हमारा मस्तिष्क विकासक्रम से बना, लेकिन एक अर्थ में रीइन्फोर्समेंट लर्निंग मशीनों के लिए अत्यंत तेज़ विकासक्रम है।

ये तकनीकें मौजूद हैं और ऐसी कल्पना अब बहुत दूर की कौड़ी नहीं लगती। नई तकनीकें चाहिए हो सकती हैं। ट्रांसफ़ॉर्मर और रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क बाद में स्पष्ट लगने वाली प्रगति थे, मगर पहले असंभव जैसे दिखते थे। रिकरेंट नेटवर्क से पहले भाषा ऐसे नहीं सँभाल सकते थे; फिर ट्रांसफ़ॉर्मर आगे निकले और अब जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफ़ॉर्मर, GPT, हैं। शायद नया शोध चाहिए, लेकिन नतीजे इतने अच्छे हैं कि बात असंभव नहीं लगती। किसी अर्थ में हम पहुँच चुके हों, या सामग्री मौजूद हो और सही संयोजन चाहिए, या अगले 30–50 साल में पहुँचें।

मुझे नहीं पता आपने इस पर मेरी राय भी पूछी थी या नहीं, लेकिन जोखिम हैं। शायद Tesla के आंद्रेई कारपैथी ने एआई की तुलना परमाणु ऊर्जा से की थी। दोनों की शक्ति लगभग समान है। संलयन बहुत ऊर्जा दे सकता है और अनसोची चीज़ें, यहाँ तक कि पर्याप्त ऊर्जा होने पर अंतरिक्ष यात्रा, संभव कर सकता है। लेकिन अँधेरा पक्ष भी है: परमाणु बम और हथियार तथा भारी विनाश की क्षमता।

समाज का अब तक सबसे अच्छा तरीका रहा है कि यह शक्ति रखने वाले लोग उचित उपयोग के आपसी नियम बनाएँ। एआई की शक्ति मिलती-जुलती है, लेकिन यह डिजिटल दुनिया में शुरू होता है और शुरुआत में कम डरावना लग सकता है, बशर्ते उसे परमाणु हथियारों जैसी चीज़ों तक पहुँच न मिले। एआई के विकास के साथ सीमाएँ और सुरक्षा उपाय बनाएँ, जैसा मुझे लगता है हम कर रहे हैं, तो स्थिति अच्छी है। GPT से बनी झूठी खबरें पकड़ने के लिए GPT जितना शक्तिशाली एआई चाहिए। मैं आशावादी हूँ, लेकिन साथ-साथ उसे सुरक्षित बनाने वाली तकनीक विकसित करना भी ज़रूरी है।

आप पढ़ना पसंद करते हैं। कौन-सी अच्छी किताबें सुझाएँगे?

हाल में मैंने पैट्रिक लेंशियोनी की “The Advantage” पढ़ी। यह स्वस्थ संगठन बनाना सिखाती है: बैठकें, नेतृत्व टीम की एक दिशा, मिशन और मूल्यों का संचार। उनकी Death by Meeting जैसी दूसरी किताबों के विचार इसमें मिलते हैं। शायद यही मेरी आखिरी पढ़ी किताब है। विडंबना है कि शोधपत्र पढ़ने के बावजूद हाल में एआई की किताबें नहीं पढ़ीं। मुझे “Superhuman” की बहुत सिफारिश मिली है, जिसे पढ़ना चाहिए। एक और नॉन-फिक्शन किताब “Good to Great” मेरी पसंदीदा प्रबंधन पुस्तक है। कथा-साहित्य में The Expanse है, जिस पर टीवी शृंखला भी बनी।

मैंने टीवी शृंखला देखी है।

देखी है? शायद Amazon Prime पर है। पसंद इसलिए है कि यह केवल साइंस फ़िक्शन नहीं, वैज्ञानिक यथार्थवाद भी अच्छे से दिखाती है। कल्पना बहुत है, लेकिन अंतरिक्ष यात्रा होने पर दुनिया और राजनीति कैसी होंगी, इसे सूक्ष्मता से दिखाती है। शायद लोग ऐसे ही व्यवहार करें। फ़ोन में उन्नत AGI है, पर बहुत चुपचाप, कहानी का केंद्र नहीं। इसीलिए उसका ज़िक्र किया। पात्र फ़ोन से कुछ कहते हैं, वह काम शुरू करता है और कहानी चलने के कुछ घंटे बाद पूरा करता है। उससे इंसान की तरह बात करके अपने काम में लग जाते हैं; बाद में फ़ोन जानकारी और जवाब लेकर आता है।

लगता है हमारी दुनिया में AGI ऐसे चलेगा। हर किसी के फ़ोन में या बाद में रोबोट में अपना आइंस्टीन, C-3PO या R2-D2 होगा। आइंस्टीन की बुद्धि से काम करेगा, जवाब देगा और समस्याएँ हल करेगा। सबके पास अल्बर्ट आइंस्टीन नाम का दोस्त, इंसान जितनी या उससे अधिक बुद्धिमान AGI हो तो हम और काम कर सकेंगे। लोग तुरंत पूछते हैं कि सब बुरे हो गए तो? लेकिन अभी भी आठ अरब मानव-बुद्धि वाले प्राणी हैं। इंसानों में बहुत कमियाँ हैं, फिर भी हमने यह समाज और सभ्यता बनाई, यह खूबसूरत है।

Star Trek से तुलना दिलचस्प है, जहाँ तकनीक के उपयोग पर ध्यान दिया जाता है।

हम अपने फ़ोन की चर्चा नहीं करते रहते। लेकिन सौ साल पहले किसी को बताते कि कतर में बैठे व्यक्ति से तुरंत बात कर सकते हैं, तो जादू लगता। आज की बहुत-सी चीज़ें उस समय के लोगों को सचमुच जादुई लगतीं।

Kindle भी सौ साल पहले जादुई लगता: एक किताब जो आपकी इच्छा से बदलती है।

बिल्कुल, आपकी इच्छा के अनुसार। Harry Potter से निकला हुआ लगता है। मैं इन तकनीकों को ऐसे देखता हूँ। बिजली और छपाई जैसे तेज़ बदलावों से समानताएँ हैं। कुछ समय तक बड़े और आश्चर्यजनक रहते हैं, फिर अगली पीढ़ी जीवन का सामान्य हिस्सा मानती है। सोचिए, AGI सहज बात हो और हर काम में समाया हो।

आपने हाल में ट्विटर पर लिखा, “सफलता इस बात से मापें कि कितना पूरा करते हैं, न कि कितना शुरू करते हैं।” आपकी कंपनी की मंज़िल कैसी है?

अंतिम लक्ष्य क्या है? नए आर्थिक मॉडल पर लौटें तो Google (GOOGL ) के पास मुश्किल से दोहराया जा सकने वाला प्रतिस्पर्धी लाभ न होने की चर्चा मुझे उत्साहित करती है। एक दस्तावेज़ लीक हुआ और लोग घबरा गए। मुझे लगता है यह सही है, लेकिन OpenAI के पास भी शायद ऐसी सुरक्षा नहीं। अधिक महत्वपूर्ण यह है कि अगले महीनों में एआई से कारोबारी मॉडल बदलने वाली कंपनियों की बहुत कहानियाँ आएँगी। यह ग्राहक सहायता, हेल्पडेस्क, CRM, सर्च इंजन और हर जगह होगा।

बहुत कंपनियाँ इस लहर पर चढ़ रही हैं। लेकिन तकनीक पुराने कारोबार को जितना बदलती है, उतना बेहतर भी बना सकती है। कुछ जल्दी अनुकूल होंगी; जो एक स्तर तक बढ़ चुकी हैं वे अभी उस पैमाने तक न पहुँची कंपनियों से अधिक तेज़ी पकड़ सकती हैं।

हमेशा ऐसा नहीं होगा; छोटी कंपनियाँ भी तेज़ हो सकती हैं। कोई निश्चित नियम नहीं। कुछ पुरानी कंपनियाँ धीमी होंगी और हट जाएँगी, कुछ छोटी तेज़ और कुछ बीच में होंगी। हम इंसानों और कंपनियों का हर संपर्क तेज़ और समझदार बना सकते हैं। आज ग्राहक सहायता पर काम है क्योंकि सबसे सामान्य संपर्क यही है: समस्या या सवाल। सालाना 10 करोड़ से अधिक सहायता अनुरोध सँभालते हैं और अभी शुरुआत है। आगे एक अरब, दस अरब या एक लाख करोड़ हो सकते हैं, केवल ग्राहक सहायता में।

यही तकनीक मार्केटिंग में भी, उम्मीद है Forethought के माध्यम से, लग सकती है। केवल समस्या होने पर कंपनी से क्यों संपर्क करें? नया उत्पाद, सेवा या खरीद के बारे में जानना हो तो? नियोक्ता के साथ भी यही है: आईटी या मानव संसाधन का सवाल है? एआई हर संपर्क बदल सकता है। हम इस कहानी का हिस्सा, भविष्य लाने वाली कंपनी बन सकते हैं। यही मिशन और अंतिम लक्ष्य है: मानव क्षमता को मुक्त करना। सब तेज़ और कुशल हो तो लोगों को समय, ऊर्जा और ध्यान वापस मिलता है, जिसे प्रियजनों या महत्वपूर्ण काम में लगा सकें। मानवता अगले स्तर पर जाती है।

मुझे लगता है यह अवसर हमारे पास है और हम कर सकते हैं। व्यावसायिक तौर पर अरबों, शायद दसियों या सैकड़ों अरब डॉलर की कंपनी हो सकती है, Salesforce जैसी। अगर Salesforce 2023 में बनाई जाती तो?

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। अधिक जानकारी के इच्छुक पाठक डीऑन के साथ हमारा पहला साक्षात्कार पढ़ सकते हैं या Forethought की वेबसाइट देख सकते हैं।