कैसे एआई बंद हो सकता है और जीवित रह सकता है, जैसे कि इंटरनेट ने किया था

एआई-संचालित प्रौद्योगिकी दिग्गजों के बीच चल रहे नाटकीय बाजार में उतार-चढ़ाव, जिसमें सार्वजनिक कंपनियों ने एक महीने से कम समय में मूल्यांकन में $1 ट्रिलियन से अधिक की हानि का सामना किया है, यह स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि मूल्यांकन मूलभूत बातों से जुड़े नहीं हैं। हालांकि, अभी पूछने के लिए सही प्रश्न यह नहीं है कि जब बुलबुला फटेगा, लेकिन यह कि उद्योग बुलबुले को जिम्मेदारी से कैसे निकाल सकता है और एआई के भविष्य के लिए तैयारी कर सकता है।

पिछले कुछ वर्षों में, एआई बड़े मूल्यांकन, असीमित स्केलेबिलिटी और एक भावना के साथ जुड़ा हुआ है कि कोई भी बड़े खिलाड़ियों के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर सकता है। लेकिन तकनीकी वास्तविकता बदल गई है और एआई के लिए एक अलग प्रकार के भविष्य की ओर इशारा करती है: असली पैसा विशाल और महंगे एआई मॉडल में नहीं है जो एक दिन बड़े पैमाने पर रिटर्न देंगे। एआई का मूल्य बढ़ते हुए इस बात में है कि यह कैसे एकीकृत किया जाता है और व्यवसायों के लिए पैसा बनाने के लिए उपयोग किया जाता है, ध्यान रखें कि सीमा-पुशिंग फ्रंटियर एआई मॉडल महंगे नहीं होने चाहिए, बल्कि सस्ते होने चाहिए। सिंगुलैरिटी मिथक समाप्त हो गया है। स्केल अकेले कदम-फंक्शन लाभ प्रदान नहीं कर रहा है। निष्पादन, वितरण और पारिस्थितिकी तंत्र अब कच्चे मॉडल के आकार से अधिक महत्वपूर्ण हैं।

इस नई वास्तविकता के अनुसार अपेक्षाओं को समायोजित करने से बढ़ते एआई बुलबुले को धीरे-धीरे निकाला जा सकता है, बजाय इसके कि यह फट जाए और अर्थव्यवस्था और वित्तीय बाजारों पर तबाही मचाए, जैसा कि डॉट-कॉम बुलबुले ने एक चौथाई सदी पहले किया था।

90 के दशक में, टेक उद्योग ने माना कि इंटरनेट सब कुछ कर सकता है और करेगा; और यह कि इंटरनेट पर बनाई गई कोई भी चीज़ स्वाभाविक रूप से सफल होगी। वे गलत थे और बुलबुला वास्तव में फट गया – लेकिन इंटरनेट जीवित रहा। दुर्घटना ने यह उजागर किया कि ऑनलाइन सफलता केवल अंतर्निहित प्रौद्योगिकी – इंटरनेट – के बारे में नहीं थी, बल्कि स्मार्ट और प्रभावी उपयोग के मामलों, उत्पादों और हार्डवेयर विकसित करने की क्षमता के बारे में थी। इंटरनेट प्रोटोकॉल अकेले नहीं जीता। यह तब जीता जब ब्राउज़र, कंटेंट डिलीवरी नेटवर्क और डेवलपर पारिस्थितिकी तंत्र ने इसे उपयोगी बना दिया।

अमेज़ॅन ने जीवित रहा और अभी भी समृद्ध है, जबकि पेट्स.कॉम विफल रहा क्योंकि इसके पास लाभदायक तरीके से अपने कुत्ते के भोजन को शिप करने का तरीका नहीं था, जो एक चुनौती थी जिसे इंटरनेट के कारण देश भर में ग्राहक होने के प्रलोभन से अनदेखा किया गया था।

यह ठीक वही है जहां बिग एआई आज है, सपनों और अपेक्षाओं में डूबा हुआ है कि तकनीक के भविष्य की संभावना क्या है। इसमें कोई संदेह नहीं है कि यह आज हमारे पास सबसे अद्भुत प्रौद्योगिकी है। लेकिन एआई मॉडल केवल अंतर्निहित प्रौद्योगिकी हैं, खुद उत्तर नहीं हैं, और निश्चित रूप से जहां पैसा और मूल्य बने रहेंगे। वास्तव में, ट्रांसफॉर्मर और डिफ्यूजन आर्किटेक्चर, जो अधिकांश जनरेटिव एआई के लिए आधार हैं, सार्वजनिक हैं; अनुकूलन फ्रेमवर्क खुले हैं; कंप्यूट पावर तेजी से सुलभ है। बाधा अब सैद्धांतिक ज्ञान नहीं है। यह विश्वसनीय प्रणालियों का निर्माण करने और उन्हें मौजूदा रचनात्मक और उत्पादन पाइपलाइनों में एकीकृत करने की क्राफ्ट है जो यह निर्धारित करेगी कि कौन सफल होगा। इन उत्पादों और सेवाओं के लिए निवेशकों को अब ट्रिलियन डॉलर का निवेश करने की आवश्यकता नहीं है। मैं इसे अपने अनुभव से जानता हूं। हमारी टीम ने यरुशलम में एक ओपन-सोर्स ऑडियो-वीडियो मॉडल बनाया है जो एआई वीडियो बनाने के लिए लगभग एक दशमांश लागत पर, और अक्सर उच्च रिज़ॉल्यूशन और गति के साथ लंबे निरंतर दृश्य उत्पन्न करता है। यह लगभग $100 मिलियन पर प्राप्त किया गया था, अरबों नहीं। हमारी कहानी यह दिखाती है कि आधुनिक एआई प्रगति गुप्त सॉस के बारे में कम और अनुशासित इंजीनियरिंग के बारे में अधिक है।

इंटरनेट की तरह, जो लोग जीवित रहेंगे वे वे होंगे जो एआई को सर्वोत्तम उपयोग के मामलों, हार्डवेयर अनुप्रयोगों, उत्पादों और सेवाओं के लिए उपयोग करेंगे। यह सच है कि वे वास्तव में क्या होंगे यह भविष्यवाणी करना मुश्किल है। 90 के दशक की शुरुआत में जब लोग एओएल या प्रोडिजी का उपयोग कर रहे थे, तो किसी ने भी ग्मेल की कल्पना नहीं की थी।

हालांकि, दूरदर्शिता की शक्ति के अभाव में, रास्ते में कुछ स्मार्ट प्रश्न पूछने के लिए हैं ताकि एआई उद्योग और इसके निवेशकों को इस तरह से काम करने के लिए मार्गदर्शन किया जा सके जो न केवल बुलबुले को धीरे-धीरे निकाल देगा, बल्कि भविष्य की अर्थव्यवस्था का निर्माण भी करेगा।

निवेशकों, जिनमें वीसी और एआई कंपनियों में पैसा डालने वाले पेंशन फंड शामिल हैं, को यह पूछने की जरूरत है कि वास्तव में क्या मूल्य बनाया जा रहा है। बड़े प्रौद्योगिकी कंपनियों में शोध में अरबों डॉलर का निवेश किया गया था ताकि एआई बनाया जा सके जो अंततः बड़े पैमाने पर रिटर्न देगा, लेकिन आसानी से दूसरी जगहों पर दोहराया जा सकता था। बड़े एआई बजट अब अनोखे बौद्धिक संपदा, उपयोगकर्ता लॉक-इन या मजबूत अर्थशास्त्र की गारंटी नहीं देते हैं। अब निवेशकों को यह मूल्यांकन करने की आवश्यकता है कि कंपनियां वास्तविक ग्राहकों के कार्यप्रवाह में मॉडल कैसे बनाती हैं, अनुकूलित करती हैं और एकीकृत करती हैं, वास्तविक उत्पाद और सेवाएं बनाती हैं। निवेशकों को एआई अनुप्रयोगों को देखते समय कार्यभार द्वारा अर्थशास्त्र जैसे मेट्रिक्स के लिए पूछना चाहिए।

वे ही, न कि मॉडल की प्रतिभा या प्रोप्राइटरी प्रकृति ही, मूल्य के मुख्य तत्व हैं। ओपन-सोर्स मॉडल के मूल्य को समझना भी महत्वपूर्ण है। वे अक्सर बंद एपीआई की तुलना में अधिक आउट-इटरेट करते हैं क्योंकि शोधकर्ता और डेवलपर स्थानीय रूप से उन्हें अनुकूलित कर सकते हैं। यह गोद लेना एक कंपनी या उत्पाद के चारों ओर एक मोआत में जमा होता है, जो लाभ और सफलता की गारंटी देता है।

निवेशकों और उद्यमियों को पूंजी के कुशल उपयोग के बारे में चिंतित होने की आवश्यकता है कि वे पीछे हटें और एआई और सभी संबंधित घटकों की वास्तविक लागत का मूल्यांकन करें। ये अक्सर स्फीत और आवश्यकता से अधिक होते हैं। सामान्य दृष्टिकोण यह होना चाहिए कि हार्डवेयर लागत अस्थिर है, इसलिए एआई डिज़ाइन को किसी विशिष्ट डिवाइस या हार्डवेयर पर निर्भर नहीं होना चाहिए। मूल्य और क्या एक कंपनी को अलग करता है वह इसके प्रति डॉलर की मात्रा है, न कि विक्रेता की छूट जो किसी विशिष्ट हार्डवेयर को पसंद करती है। एआई खर्च की रक्षा अब बुनियादी ढांचे के अनुकूलन, प्रोप्राइटरी डेटा और एकीकरण की गहराई में है। जो उद्यमी समाधानों के लिए अच्छे विचारों के साथ आते हैं जो अंत-परफॉर्मेंस के साथ मॉडल का उपयोग करने या बनाने का ध्यान रखते हैं, वे उन लोगों पर जीत हासिल करेंगे जो बड़े मॉडल की तलाश में हैं जिन्हें बाद में विभिन्न संभावित उपयोगों के लिए स्केल किया जा सकता है। एक और प्लस यह है कि स्टूडियो और प्लेटफ़ॉर्म के लिए ओपन डिप्लॉयमेंट विकल्प प्रदान करना जो वास्तविक समय के अनुभवों के लिए दूरस्थ एपीआई पर निर्भर नहीं रह सकते हैं।

नीति निर्माताओं और उद्योग को भी नियामकों के बारे में अधिक तार्किक रूप से सोचने की आवश्यकता है। इन क्षेत्रों में प्रगति धीमी रही है और मुख्य रूप से बड़े उपकरणों पर चलने वाले फ्रंटियर मॉडल पर केंद्रित है; यह अब एक व्यावहारिक दृष्टिकोण नहीं है। उपभोक्ता उपकरणों पर चलने में सक्षम होने की ओर गति अत्यधिक है, जो मॉडल को नियंत्रित करना असंभव बना देता है। कई मॉडलों की ओपन-सोर्स प्रकृति नियामक दृष्टिकोण के लिए एक और बड़ी चुनौती प्रस्तुत करती है। एक बार फिर, सही दृष्टिकोण अनुप्रयोगों और उत्पादों के माध्यम से तैनाती पर ध्यान केंद्रित करना है, और विभिन्न उद्योगों के लिए नियामक ढांचे विकसित करना है, न कि मॉडलों के बारे में सर्वोत्तम नीतियां। लक्ष्य अनुप्रयोगों और क्षेत्रों को नियंत्रित करना होना चाहिए, प्रोवेनेंस, सुरक्षा रेलिंग और सिंथेटिक मीडिया के लिए प्रकटीकरण के मानकों के साथ। 90 के दशक और शुरुआती 2000 के दशक का इतिहास फिर से इस अवधारणा पर एक बुद्धिमान सबक रखता है: लोकप्रिय संगीत फ़ाइल-साझाकरण कंपनी नैपस्टर के मामले में यह नहीं था – फ़ाइल साझाकरण प्रति से — यह प्रौद्योगिकी केवल बढ़ गई और बहुत तेजी से हो गई, अंततः स्ट्रीमिंग का रास्ता दिया – लेकिन एक मंच की प्रौद्योगिकी के जिम्मेदार तैनाती पर केंद्रित था। (यहां तक कि दिवालियापन के माध्यम से, नैपस्टर वास्तव में अपनी प्रौद्योगिकी को तैनात करने के तरीके को समायोजित करके एक ब्रांड के रूप में लटका हुआ था और इस साल पहले $200 मिलियन से अधिक में खरीदा गया था।)

नीचे की पंक्ति यह है कि बाजार कुछ एकीकृत बहुमोडल एआई मॉडल के आसपास समेकित हो जाएगा जिन्हें दक्षता के लिए संक्षिप्त किया जा सकता है और विभिन्न उपयोगों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। सभी हितधारकों को अनुप्रयोगों और वास्तविक व्यवसाय मूल्य पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है जो एआई ला सकता है, और मॉडल के वादों में खो नहीं जाना चाहिए। उद्योग मूल्य बनाने की तुलना में तेजी से फुलता जा रहा है। यह क्या एक नाटकीय सुधार में समाप्त होता है – शुरुआती इंटरनेट बुलबुले के समान – खुला है। लेकिन अब स्पष्टता बाद में लचीलापन का मतलब है।