स्टैनफोर्ड की AI100 रिपोर्ट के अनुसार, AI का प्रभाव बढ़ने के साथ बड़े पैमाने पर विस्तार की रणनीति की सीमाएँ सामने आ रही हैं

Stanford HAI ने घोषणा की कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर सौ-वर्षीय अध्ययन की तीसरी रिपोर्ट 10 नवंबर, 2026 को जारी की गई। रिपोर्ट का निष्कर्ष है कि जनरेटिव AI के पीछे की बड़े पैमाने पर विस्तार की रणनीति डेटा और लागत की सीमाओं से जूझ रही है, जबकि विज्ञान, सुरक्षा और सार्वजनिक संस्थानों में AI का प्रभाव फैल रहा है।

AI मुख्यधारा में: बड़े पैमाने पर विस्तार का दौर और जनरेटिव AI का उदयशीर्षक वाले इस अध्ययन से पहले 2016 और 2021 में रिपोर्टें जारी की गई थीं। AI100 की शुरुआत 2014 में हुई थी और यह हर पाँच साल में एक अध्ययन पैनल गठित करता है। ऑक्सफ़र्ड विश्वविद्यालय के प्रोफ़ेसर Michael Wooldridge ने इस बहुविषयक पैनल की अध्यक्षता की। पैनल ने 12 स्थायी सवालों पर विचार किया और AI की भू-राजनीति तथा बड़े पैमाने पर विस्तार पर दो गहन अध्ययन भी जोड़े। रिपोर्ट का पाठ सितंबर 2026 में अंतिम रूप दिया गया।

बड़े मॉडलों से आगे की ओर बदलाव

पैनल के अनुसार, पिछले पाँच वर्षों में जनरेटिव AI की प्रमुख प्रगति के पीछे प्रशिक्षण डेटा और गणना क्षमता में हुई वृद्धि रही है। हालांकि, उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की कमी और अत्यधिक लागत वाले अत्याधुनिक मॉडल-प्रशिक्षण इस दृष्टिकोण को सीमित कर रहे हैं। ट्रांसफ़ॉर्मर और डिफ़्यूज़न आर्किटेक्चर तब महत्वपूर्ण बने, जब उन्हें विशाल डेटासेट और कंप्यूटिंग शक्ति के साथ जोड़ा गया। इसके बाद, नवंबर 2022 में ChatGPT को सार्वजनिक रूप से जारी किए जाने से जनरेटिव AI उपकरण लाखों उपयोगकर्ताओं तक पहुँचे।

पैनल का अनुमान है कि अगले चरण में अधिक स्मार्ट एल्गोरिदम और संभवतः ऐसे छोटे मॉडलों पर ज़्यादा निर्भरता होगी, जिन्हें कम बार नए सिरे से बनाया जाएगा। इन मॉडलों में संदर्भ और स्मृति बेहतर होगी, उन्हें विशिष्ट तर्क-क्षमता के लिए प्रशिक्षित किया जाएगा, अनुमान के समय अधिक गणना की जाएगी और जटिल कार्यों के लिए उपकरणों या एजेंटों का इस्तेमाल होगा। तर्क करने वाले मॉडल उत्तर तैयार करते समय बीच के चरण बनाते हैं और अतिरिक्त गणना करते हैं; यह पारंपरिक मॉडल के एकल फ़ॉरवर्ड पास से अलग है। क्षमताएँ अब भी असमान हैं: अत्याधुनिक प्रदर्शन के साथ-साथ तर्क में कमज़ोरी और आसान कामों में विफलताएँ भी देखने को मिलती हैं।

विज्ञान में प्रगति और आर्थिक लाभ

पैनल का आकलन है कि AI वैज्ञानिक शोध की कुछ समय-सीमाओं को वर्षों से घटाकर महीनों या हफ्तों तक ला रहा है। उसका अनुमान है कि अगले दशक के भीतर AI-संचालित प्रयोगशालाएँ अलग-अलग विषयों में सामान्य हो जाएँगी। पैनल मशीन से तैयार खोजों के सिद्धांतसम्मत सत्यापन की माँग करता है और AI से तैयार शोध की मानवों द्वारा जाँच जारी रखने पर ज़ोर देता है। प्रयोगों की रूपरेखा बनाने में लोगों की भागीदारी कितनी बनी रहनी चाहिए, यह सवाल अभी खुला है।

पैनल के मुताबिक, AI डेटा केंद्रों और चिपों में निवेश का पैमाना और रफ़्तार पहले के निवेश उछालों से कहीं आगे निकल गई है। इससे ऊर्जा और मीठे पानी की आपूर्ति पर दबाव पड़ा है, कार्बन उत्सर्जन बढ़ा है और राष्ट्रीय ऊर्जा नीतियाँ प्रभावित हुई हैं। रिपोर्ट लिखे जाने के समय Nvidia का बाज़ार मूल्यांकन 5 ट्रिलियन डॉलर से अधिक था, और 2025 में अमेरिकी शेयर बाज़ार की कुल बढ़त के 15% से अधिक का श्रेय केवल Nvidia के शेयरों में आई वृद्धि को दिया गया।

वित्तीय मूल्यांकन और पूँजीगत व्यय से आगे बढ़कर, रिपोर्ट का निष्कर्ष है कि AI का आर्थिक प्रभाव अभी समग्र व्यापक आर्थिक आँकड़ों या कंपनियों के निवेश पर प्रतिफल में दिखाई नहीं दिया था। यह अंतर स्पष्ट वित्तीय गतिविधि और अर्थव्यवस्था तथा कंपनियों के स्तर पर सिद्ध प्रतिफल को अलग करता है और निवेश उछाल के बारे में एक अहम सावधानी सामने रखता है।

सुरक्षा और सार्वजनिक जवाबदेही

पैनल साइबर सुरक्षा को AI के आक्रामक और रक्षात्मक, दोनों तरह के उपयोगों में गिनाता है। रिपोर्टिंग अवधि के दौरान सुरक्षा की कमज़ोरियों का पता लगाने और AI एजेंटों की टीमों द्वारा साइबर हमले करने के उदाहरण सामने आए। सक्रिय युद्ध के दौरान घातक लक्ष्य तय करने के फैसले मानवों को निर्णय-प्रक्रिया में शामिल किए बिना लिए गए हैं। कृत्रिम छवियाँ, नक़ल की गई आवाज़ें और वीडियो भी पत्रकारिता, क़ानून और लोकतांत्रिक संस्थानों में साक्ष्य से जुड़ी बुनियादी मान्यताओं को कमज़ोर करते हैं।

AI अरबों लोगों को प्रभावित करता है, फिर भी पैनल के अनुसार इसके विकास और इस्तेमाल के तरीकों पर जनता की सार्थक भागीदारी बहुत कम रही है। चिंताओं में रोज़गार, शिक्षा, पर्यावरण, मानसिक स्वास्थ्य, लोकतांत्रिक संस्थाएँ और अहम बुनियादी ढाँचा शामिल हैं। पैनल की सिफ़ारिश है कि AI की दिशा को पूरे समाज का सामूहिक चुनाव माना जाए और इस प्रक्रिया में जनता की सार्थक भागीदारी सुनिश्चित करने के साथ-साथ सरकारों और प्रौद्योगिकी प्रदाताओं की कार्रवाई भी हो।

पैनल के अनुसार, अंतरराष्ट्रीय शासन बिखरा हुआ है और उस पर राष्ट्रीय सुरक्षा का दृष्टिकोण हावी होता जा रहा है। चिपों के निर्यात और मॉडल तक पहुँच पर नियंत्रण व पाबंदियाँ अब राज्य-कूटनीति के औज़ार बन रही हैं। अंतरराष्ट्रीय शिखर सम्मेलनों और घोषणाओं ने सिद्धांतों तथा वैज्ञानिक या कूटनीतिक चर्चा को आगे बढ़ाया है, लेकिन उनसे व्यावहारिक और क़ानूनी रूप से बाध्यकारी बहुपक्षीय उपाय बहुत कम निकले हैं।

पैनल यह अनुमान नहीं लगाता कि क्षमताओं में तेज़ वृद्धि जारी रहेगी या निवेश, अर्धचालकों और डेटा की सीमाओं के कारण थम जाएगी। दोनों ही स्थितियों में, विज्ञान और वित्त पर AI का प्रभाव पहले से दिखाई दे रहा है, जबकि विश्वसनीय सत्यापन, व्यापक आर्थिक प्रतिफल और जनता की सार्थक जवाबदेही अब भी अनसुलझे हैं।