क्या एआई अंततः मोआत के बाहर फल-फूलेगा?

बिग एआई की लागत और प्रतिबंध, साथ ही साथ इसका हार्डवेयर लागत पर प्रभाव, उपयोगकर्ताओं को अपने सिस्टम बनाने के लिए मजबूर कर रहे हैं – जैसे कि बढ़ती नियमन इसके ‘छाया एआई अर्थव्यवस्था’ को बंद करने की धमकी दे रहे हैं।

राय वैज्ञानिक अनुसंधान पत्रों में दिखने वाले कई ‘गोट्चास’ में से एक यह है कि पत्र में संबोधित समस्या पहले से ही कहीं और हल की जा चुकी है, और नई अनुसंधान का योगदान केवल आकस्मिक या क्रमिक है।

यह कई कारणों से हो सकता है: शोधकर्ता एक क्वांटम छलांग की उम्मीद कर रहे थे, लेकिन इसके बजाय एक क्वासी-हॉप मिला; समस्या के पहले के समाधान अधिक संसाधन-गहन थे; या बस इसलिए कि परियोजना के उद्देश्य पूरी तरह से विफल हो गए, लेकिन शैक्षणिक अनुसंधान की ‘प्रकाशित-या-परिश्रम’ संस्कृति ने टीम को इसे वैसे भी जारी करने के लिए मजबूर किया (अक्सर एक पोर्टल के सबसे व्यस्त प्रकाशन दिवस के बीच में)।

मशीन लर्निंग साहित्य में, हालांकि, एक अपेक्षाकृत नई और बिना माफी का कारण अधिक बार हो रहा है: यह सुविधा या कार्यक्षमता केवल वर्तमान में बंद-स्रोत, एपीआई-बाउंड पोर्टल के माध्यम से उपलब्ध है।

मैं एक ऐसे पत्र पर विचार कर रहा था – चीनी विश्वविद्यालयों और अमेज़न के बीच एक सहयोग, जो कि प्रसार-आधारित छवि-संपादन प्रणालियों में वस्तु हटाने की विफलता की पुनरावृत्ति समस्या को संबोधित कर रहा था, जो अक्सर केवल लक्ष्य स्थान को एक समान वस्तु से भर देती है:

<img class="size-full wp-image-407380" src="https://www.unite.ai/wp-content/uploads/2026/04/you-only-erase-once.jpg" alt="बाएं से दाएं, मूल छवि, लाल सेगमेंटेशन मास्क जो एआई को बताता है कि छवि के किस हिस्से को हटाना है, 'हमारा' दिखाता है एक सफल वस्तु हटाने की दृष्टिकोण – और शेष दो छवियां समान प्रणालियों को दिखाती हैं जो वस्तु को हटाने के बजाय एक अलग बस डालती हैं। स्रोत – https://arxiv.org/pdf/2603.27599v1” width=”1200″ height=”272″ /> बाएं से दाएं, मूल छवि, लाल सेगमेंटेशन मास्क जो एआई को बताता है कि छवि के किस हिस्से को हटाना है, ‘हमारा’ दिखाता है एक सफल वस्तु हटाने की दृष्टिकोण – और शेष दो छवियां समान प्रणालियों को दिखाती हैं जो वस्तु को हटाने के बजाय एक अलग बस डालती हैं। स्रोत

इस उदाहरण में, केंद्र में छवि नई दृष्टिकोण को सफलतापूर्वक बस को हटाने और एक विश्वसनीय पृष्ठभूमि में डालने के लिए दिखाती है, जबकि पिछली दो विधियों (दो बाएं छवियों) में से प्रत्येक बस को हटा देती है, लेकिन फिर एक अलग बस को छवि में वापस डालती है!

गोट्चा!

इस चुनौती के क्यों और कैसे को एक तरफ रखकर (और यह एक दिलचस्प विषय है), मैंने तब एक क्लासिक ‘गोट्चा’ के साथ एक नए पत्र को पढ़ा, जिसमें लेखकों ने स्वीकार किया कि महंगे, प्रोप्राइटरी सिस्टम पहले से ही इस कार्य को बहुत विश्वसनीय रूप से कर सकते हैं – जो कि मुझे पता है, कुछ वर्षों से एडोब फायरफ्लाई का उपयोग करके फोटोशॉप में, साथ ही साथ अन्य बंद-स्रोत प्रणालियों में:

‘[प्रसार-आधारित] विधियां अक्सर वस्तुओं को हटाने के बाद अनजाने में वस्तुओं को डालकर हॉलुसिनेट करती हैं, जिससे संदर्भ में असंगत परिणाम होते हैं।

‘दूसरी ओर, हाल के बंद-स्रोत बहुमोडल मॉडल जैसे कि चैटजीपीटी और नैनो बैनाना, वस्तु हटाने में अधिक शक्तिशाली हैं, लेकिन बड़े पैरामीटर गणना और उच्च गणना ओवरहेड के साथ जुड़े हुए हैं, जो उनके व्यावहारिक तैनाती को किनारे पर रोकते हैं।

‘इसलिए, एक समर्पित वस्तु हटाने के मॉडल को विकसित करना जो न केवल श्रेष्ठ हटाने के प्रदर्शन को सक्षम बनाता है, बल्कि कम अनुमान लेटेंसी और काफी कम पैरामीटर का आनंद लेता है, बहुत जरूरी है।’

यह व्याख्या, जो तकनीकी बाधाओं पर केंद्रित है, यह तथ्य छुपाती है कि बंद-स्रोत आर्किटेक्चर जैसे कि चैटजीपीटी और नैनो बैनाना स्थानीय स्थापना के लिए बिल्कुल भी उपलब्ध नहीं हैं। हालांकि ऐसी प्रणालियों की विवादास्पद सामग्री का उत्पादन करने की क्षमता ने पिछले वर्ष में उनके गेटकीपिंग को अतिरिक्त सार्वजनिक न्यायification दिया है, ऐसे पोर्टल मुख्य रूप से व्यावसायिक प्रेरणाओं के कारण प्रोप्राइटरी हैं।

समानांतर विकास

हालांकि, क्यों एक समस्या का समाधान करें जो अभी भी एक भुगतान प्रणाली पर निर्भर करता है, न कि प्रोप्राइटरी प्रतिबंधों के कारण, बल्कि इसलिए कि आवश्यक जीपीयू कम्प्यूट vượtता है जो किसी भी स्थानीय सेटअप द्वारा वास्तव में बनाए रखा जा सकता है? अधिकांश नए ‘खुले’ पत्र और कोड रिपॉजिटरी प्रशिक्षण/अनुमान सेटअप की विशिष्ट संसाधन मांगों की सुविधा देते हैं, जैसे कि ए100 के समूह।

खैर, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप इन प्रतीक्षारत, अर्थव्यवस्था-विनाशक एआई डेटा सेंटर को क्या मानते हैं जब वे अंततः ऑनलाइन होंगे। सामान्य लोगों के डर और अभिजात वर्ग की आशाओं को एक ही तरह से देखते हुए, मोआतेड, प्रोप्राइटरी सिस्टम की कल्पना की जाती है जो नौकरियों को हटा देते हैं, जबकि सदस्यता शुल्क बढ़ाते हैं और सेवा के स्तर को कम करते हैं, तीन से पांच साल तक संचालन करने के लिए प्रारंभिक वीसी पूंजी को संतुष्ट करने के लिए।

लेकिन साहित्य में एक बढ़ती प्रवृत्ति वैकल्पिक भविष्य का समर्थन करती है, और ‘एकल’ ऑनलाइन समुदायों की हिमायती भावना का समर्थन करती है, जैसे कि r/stablediffusion सब्रेडिट, जो वर्तमान में 920,000 उपयोगकर्ताओं पर है, और जिसने बंद-स्रोत छवि/वीडियो पीढ़ी प्रणालियों से संबंधित पोस्ट पर प्रतिबंध लगा दिया है।

सतह घर्षण

r/stablediffusion पर जटिल, पेट्रोन-माइन्ड रिमोट जीपीयू वॉकथ्रू के माध्यम से देखना, यह वर्तमान में असंभव लगता है: मॉडल निरंतर रूप से लक्ष्य को बदल रहे हैं प्रत्येक अद्यतन के साथ; वे स्थानीय रूप से तैनात करने में मुश्किल हैं, यहां तक कि सबसे आसान और सबसे उपयोगकर्ता-मित्र फ्रेमवर्क में भी; और सामान्य तौर पर, घर्षण की मात्रा सुझाव देती है कि यह एक पीछे की ओर है जो केवल भूतिया शौकीनों के लिए है, और उन कंपनियों के लिए जो सीधे तौर पर एआई में शामिल नहीं हैं, लेकिन जो अपने स्थानीय सिस्टम विकसित और बनाए रखना चाहते हैं, किराए की क्षमताओं के बजाय।

हालांकि, पिछले तीस वर्षों में, प्रत्येक प्रौद्योगिकी में जहां खुले और लोकतांत्रिक सरलीकरण और कमोडिटीकरण की भारी मांग थी, इसे प्राप्त करने की प्रवृत्ति रही है, सबसे अधिक प्रसारित समाधान आमतौर पर व्यावसायिक प्रणालियों और खुले स्रोत विकल्पों और पहलों के बीच के तनाव से उभरे हैं।

जो पहले विशेषज्ञता के ‘नर्ड’ एन्क्लेव थे, जैसे कि इंटरनेट कनेक्शन, सामग्री प्रबंधन प्रणाली और ब्लॉगिंग फ्रेमवर्क, साथ ही साथ इंटरनेट सुरक्षा, फोटोग्राफी और मीडिया प्रबंधन, सभी जटिलता से सरलता और उपयोगिता की ओर विकसित हुए हैं।

आवश्यकता से स्व-वास्तविकरण

विडंबना यह है कि ‘बिग एआई’ अपने डेटा सेंटर के लिए सभी कंप्यूटर घटकों – विशेष रूप से DRAM – को खा रहा है, जो अन्यथा ‘सामान्य’ उपभोक्ताओं को जाने देगा।

परिणामस्वरूप, कई लोग एक भविष्य की कल्पना कर रहे हैं जहां बंद-स्रोत ‘वैश्विक एआई’ संसाधन कमजोर क्लाइंट के माध्यम से एक्सेस किए जाते हैं और मौजूदा उपकरणों को बनाए रखने में रुचि बढ़ा रहे हैं।

एआई के तकनीकी आपूर्ति श्रृंखला पर हमले ने तकनीकी सेवा प्रदाताओं को पिछले 3-6 महीनों में कीमतें बढ़ाने के लिए प्रेरित किया है, या तो इसलिए कि छोटी कंपनियां वास्तव में हार्डवेयर सूखे से दबाव में हैं, या बस एआई के कारण।

इसने स्व-होस्टिंग और ऑन-प्रेम – सहित स्व-होस्टिंग मशीन लर्निंग नेटवर्क में रुचि को बढ़ावा दिया है।

मैं खुद हाल ही में इसमें शामिल हो गया, स्थानीय लैन स्टोरेज के लिए फोटो और वीडियो के साथ-साथ फ़ाइल बैकअप के लिए स्थानांतरित हो गया, जिसके लिए मैंने मुक्त और खुले स्रोत इम्मिच मल्टी-प्लेटफ़ॉर्म मीडिया सर्वर का उपयोग किया है, जो मुझे आईक्लाउड और अन्य क्लाउड स्टोरेज प्रदाताओं की कीमत वृद्धि (और अन्य चिंताजनक मुद्दों) से दूर ले जाने में मदद कर रहा है:

मुक्त इम्मिच प्लेटफ़ॉर्म आपके उपकरण पर आपकी मीडिया को रख सकता है और आपके अपने चैनलों के लिए निजी रख सकता है। इस मामले में, मैं डॉकER पर इम्मिच का भी उपयोग करता हूं ताकि मेरे एनवीडिया 3090 जीपीयू को लैन पर सेवा दे सकूं, जहां फोटो और वीडियो सहेजे जाते हैं, ताकि अधिक शक्तिशाली जीपीयू भारी छवि/वीडियो प्रसंस्करण को संभाल सके।

यदि मेरा अनुभव कोई प्रतिनिधि संकेत है, तो वाइब-कोडिंग – वर्तमान में कुछ बार ऑनलाइन समुदायों में शापित – इस स्वतंत्रता की लहर को ईंधन दे रहा है (भले ही यह खुले स्रोत रिपॉजिटरी पर निर्भर हो जो यह निर्भर करता है)।

उदाहरण के लिए, नेटवर्किंग मेरी कमजोरी में से एक है, इसलिए मेरे लिए एक सुरक्षित वीपीएस चलाने और एक नए स्व-होस्टेड सेवाओं के समूह का समर्थन करने के लिए एआई सहायता आवश्यक थी।

अनुपालन का युग

खैर, यह शायद फिर से नहीं होगा।

यहां तक कि अगर हम एक प्रकार की एक्स-मोआत फ्रिंज समाज बनाने के लिए प्रवृत्त होते हैं, तो एआई के आसपास नियमन, साथ ही साथ वर्तमान वैश्विक प्रवृत्ति की ओर आयु-पुष्टिकरण, संभवतः इन विकास के मार्गों को रोकने के लिए तैयार है।

एक ‘छाया एआई अर्थव्यवस्था’ को रोकने का लंगर नियमन है। पहले से ही, केंद्रीय रिपॉजिटरी जैसे गिटहब और हगिंग फेस अक्सर स्थानीय रूप से क्लोन करने से पहले ऑनलाइन लॉगिन की आवश्यकता होती है, रिपो की सेटिंग्स पर निर्भर करता है।

इसलिए, एआई फ्रेमवर्क की निगरानी को और व्यापक रूप से लागू करने के लिए तंत्र पहले से ही मौजूद हैं; और वैश्विक प्रेरणा अब व्यक्तिगत सरकारी पहलों से एकजुट हो रही है।

तो, यदि बाजार की ताकत और फॉस मूवमेंट की बुद्धिमत्ता आकस्मिक एआई तैनाती से घर्षण को दूर कर देती है, तो सड़कों पर वापसी करने वाले रोडब्लॉक्स के रूप में शासन की आवश्यकताएं लगती हैं: अनुपालन की मांगें जो कंपनियों के लिए परेशानी से भरी हो सकती हैं, लेकिन व्यक्तियों के लिए नहीं – उपभोक्ता-स्तर के ऑनलाइन भुगतान प्रणाली में जोड़े गए घर्षण के समान, 2000 के दशक में पेपैल के स्वर्ण युग के बाद से।

चाहे मेटा ने ओएस-स्तर के आयु-नियंत्रण के लिए 2 अरब डॉलर का लॉबिंग किया हो क्योंकि इसके महत्वपूर्ण एआई निवेश के कारण, या इसके डेटा-संग्रह के हितों के कारण, बड़े प्रौद्योगिकी कंपनियों के आयु-नियंत्रण के समर्थन का परिणाम यह है कि ‘स्थानीय’ एआई इतना नियंत्रित हो सकता है जितना कि एक वर्ग-ए पदार्थ; और, जैसे कि डीएमसीए विशिष्ट कॉपीराइट-उल्लंघन तंत्र के बजाय इरादे को आपराधिक बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था, अंतर्राष्ट्रीय एआई नियमन इस स्थिति में, मशीन लर्निंग के गैर-अनुपालन उपयोग को एक आपराधिक अधिनियम बना सकते हैं, बहुत कम सक्रिय निगरानी की लागत पर।

निष्कर्ष

तो, जबकि कानूनी और विधायी पृष्ठभूमि शायद एक अत्यधिक नियंत्रित स्थान में एआई को शामिल करने की तैयारी कर रही है, ताकि आकस्मिक उपयोगकर्ता अपना ‘स्वयं का’ बनाने में सक्षम न हों, जैसे कि वे नियंत्रित पदार्थों को बढ़ाने या фер्मेंट करने में सक्षम नहीं हैं, अनुसंधान क्षेत्र अपने अधिक आशावादी दृष्टिकोण को बनाए रखता है – कि एआई एक लोकतांत्रिक और व्यापक समाज में एक लाभकारी बल बन जाएगा, न कि केवल सबसे लोकप्रिय बंद-स्रोत प्रदाता के अनुयायियों के लिए।

बहुत कुछ इस बात पर निर्भर करता है कि एआई बुलबुला फूटने के बाद मलबे की व्यवस्था कैसे की जाती है – कम से कम इतना है कि प्रदाता या तो समेकित होते हैं या बाजार लंबी अवधि में बाल्कनीकरण में बस जाता है – जो शायद एक अधिक कोमल नियामक स्पर्श की आवश्यकता होगी।
 

पहली बार बुधवार, 1 अप्रैल, 2026 को प्रकाशित