Google और Microsoft अगली पीढ़ी के AI टूल को मौजूदा सेवाओं में ऐड-ऑन के रूप में लाकर कंप्यूटिंग से कड़ी मेहनत को दूर करने के मिशन पर हैं।
16 मार्च को, Microsoft ने घोषणा की कि Copilot नामक एक AI-संचालित सिस्टम जल्द ही Word, Excel, PowerPoint, Outlook और Teams सहित इसके 365 सुइट ऐप्स में पेश किया जाएगा।
Google द्वारा अपने कार्यक्षेत्र ऐप्स जैसे डॉक्स, शीट्स, स्लाइड्स, मीट और चैट में AI को एम्बेड करने की योजना के बारे में बताते हुए Google द्वारा एक ब्लॉग प्रकाशित करने के लगभग दो दिन बाद यह खबर आई।
सामूहिक रूप से, प्रतिदिन लाखों लोग इन ऐप्स का उपयोग करते हैं। एआई के साथ उन्हें सशक्त बनाने से एक प्रमुख उत्पादकता बढ़ावा मिल सकता है – जब तक सुरक्षा बाद में नहीं आती है।
जनरेटिव एआई का आगमन हाल तक एआई का उपयोग मुख्य रूप से वर्गीकरण और पहचान कार्यों के लिए किया जाता था, जैसे ट्रैफिक कैमरा का उपयोग करके नंबर प्लेट को पहचानना।
जनरेटिव एआई उपयोगकर्ताओं को बड़े डेटा के लिए डीप-लर्निंग एल्गोरिदम लागू करके नई सामग्री बनाने की अनुमति देता है। ChatGPT और DALL-E, दूसरों के बीच, पहले ही दुनिया में तूफान ला चुके हैं।
अब, Microsoft और Google ने जनरेटिव AI को हमारे कार्यालयों और कक्षाओं में लाने का एक अधिक ठोस तरीका खोज लिया है।
अन्य जनरेटिव एआई टूल्स की तरह, कोपिलॉट और वर्कस्पेस एआई बड़े पैमाने पर डेटा पर प्रशिक्षित बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पर बनाए गए हैं। इस प्रशिक्षण के माध्यम से, सिस्टम ने कई नियम और पैटर्न “सीखे” हैं जिन्हें नई सामग्री और संदर्भों पर लागू किया जा सकता है।
माइक्रोसॉफ्ट के सह-पायलट का सिर्फ 20 ग्राहकों के साथ परीक्षण किया जा रहा है, जिसमें उपलब्धता और मूल्य निर्धारण के बारे में विवरण “आने वाले महीनों में” जारी किया जाएगा।
थकाऊ या दोहराए जाने वाले कार्यों में तेजी लाने में मदद करने के लिए सह-पायलट को ऐप्स में एकीकृत किया जाएगा। उदाहरण के लिए, यह: 1. उपयोगकर्ताओं को Word दस्तावेज़ लिखने, संपादित करने और सारांशित करने में सहायता करेगा 2. विचारों या सारांशों को पूर्ण PowerPoint प्रस्तुतियों में बदल देगा 3. एक्सेल में डेटा रुझानों की पहचान करेगा और जल्दी से विज़ुअलाइज़ेशन बनाएगा 4. आपके आउटलुक इनबॉक्स को “संश्लेषित और प्रबंधित करें” 5. टीमों की बैठकों का रीयल-टाइम सारांश प्रदान करें 6. दस्तावेज़ों, प्रस्तुतियों, ईमेल, कैलेंडर, 7. ईमेल लिखने और चैट को सारांशित करने में सहायता के लिए डेटा को एक साथ लाएं।
यह मानते हुए कि यह इन कार्यों को प्रभावी ढंग से निष्पादित करता है, कोपिलॉट माइक्रोसॉफ्ट के मूल कार्यालय सहायक, क्लिप्पी से बड़े पैमाने पर अपग्रेड होगा।
Google का कार्यक्षेत्र AI भुगतान करने वाले ग्राहकों के लिए समान क्षमता प्रदान करेगा।
हुड के नीचे क्या है? Microsoft ने Copilot को “GPT-4 सहित LLM की शक्ति को संयोजित करने के लिए पर्दे के पीछे काम करने वाला एक परिष्कृत प्रसंस्करण और ऑर्केस्ट्रेशन इंजन” के रूप में वर्णित किया। […]OpenAI के अनुसार, हम विशेष रूप से नहीं जानते हैं कि GPT-4 को किस डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, बस यह इंटरनेट से लिया गया और लाइसेंस प्राप्त डेटा था।
Google का कार्यक्षेत्र AI PaLM (पाथवेज लैंग्वेज मॉडल) पर बनाया गया है, जिसे पुस्तकों, विकिपीडिया लेखों, समाचार लेखों, स्रोत कोडों, फ़िल्टर किए गए वेबपृष्ठों और सोशल मीडिया वार्तालापों के संयोजन पर प्रशिक्षित किया गया था।
दोनों सिस्टम मौजूदा क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में एकीकृत हैं। इसका मतलब यह है कि उनके द्वारा लागू किया गया सभी डेटा पहले से ही ऑनलाइन होगा और कंपनी के सर्वर में संग्रहीत होगा।
प्रासंगिक प्रतिक्रियाएं प्रदान करने के लिए उपकरणों को प्रासंगिक सामग्री तक पूर्ण पहुंच की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, Copilot पहले टेक्स्ट का विश्लेषण किए बिना 16-पेज के वर्ड डॉक्यूमेंट को बुलेट पॉइंट के एक पेज में डिस्टिल नहीं कर सकता है।
इससे सवाल उठता है: क्या अंतर्निहित मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोगकर्ता की जानकारी का उपयोग किया जाएगा? इस बिंदु के संबंध में, Microsoft ने कहा है, “कोपिलॉट के बड़े भाषा मॉडल ग्राहक सामग्री या व्यक्तिगत संकेतों पर प्रशिक्षित नहीं होते हैं।” गूगल ने कहा है: […] निजी डेटा को निजी रखा जाता है, और व्यापक आधार मॉडल प्रशिक्षण कॉर्पस में इसका उपयोग नहीं किया जाता है।
इन कथनों से पता चलता है कि 16-पृष्ठ के दस्तावेज़ का उपयोग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं किया जाएगा। बल्कि, Copilot और Workspace AI डेटा को रीयल-टाइम में प्रोसेस करेंगे।
ऐसे एआई उपकरणों को विकसित करने की हड़बड़ी को देखते हुए, भविष्य में ऐसे उपकरणों को “वास्तविक” ग्राहक-विशिष्ट डेटा पर प्रशिक्षित करने का प्रलोभन हो सकता है। हालाँकि, अभी के लिए, ऐसा लगता है कि इसे स्पष्ट रूप से बाहर रखा जा रहा है।
प्रयोज्यता संबंधी चिंताएँ जैसा कि कई लोगों ने चैटजीपीटी की रिलीज़ के बाद नोट किया, पाठ-आधारित जनरेटिव एआई उपकरण एल्गोरिथम पूर्वाग्रह से ग्रस्त हैं। ये चिंताएँ Google और Microsoft के नए टूल तक विस्तारित होंगी।
जनरेटिव एआई टूल्स के आउटपुट को अशुद्धियों और पूर्वाग्रहों से भरा जा सकता है। Microsoft का अपना बिंग चैटबॉट, जो GPT-4 पर भी चलता है, इस साल की शुरुआत में अपमानजनक दावे करने के कारण आग की चपेट में आ गया।
पूर्वाग्रह तब होता है जब प्रशिक्षण डेटा के उचित चयन या समझ के बिना और प्रशिक्षण प्रक्रियाओं के उचित निरीक्षण के बिना बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित किया जाता है।
उदाहरण के लिए, ऑनलाइन बहुत सी सामग्री अंग्रेजी में लिखी गई है – जो संभवतः एआई उपकरण विकसित करने वाले (ज्यादातर गोरे और पुरुष) लोगों द्वारा बोली जाने वाली मुख्य भाषा है। यह अंतर्निहित पूर्वाग्रह लेखन शैली और भाषा निर्माण को प्रभावित कर सकता है जिसे एआई-संचालित सिस्टम द्वारा समझा जाता है और बाद में दोहराया जाता है।
अभी के लिए, यह कहना मुश्किल है कि कोपिलॉट या वर्कस्पेस एआई में पूर्वाग्रह के मुद्दे कैसे उपस्थित हो सकते हैं। एक उदाहरण के रूप में, सिस्टम गैर-अंग्रेज़ी-भाषी देशों में, या अंग्रेज़ी की विविध शैलियों के साथ लोगों के लिए प्रभावी ढंग से काम नहीं कर सकता है।
सुरक्षा संबंधी चिंताएँ Microsoft और Google के AI उपकरणों में एक बड़ी भेद्यता यह है कि वे साइबर अपराधियों के लिए पीड़ितों का खून बहाना बहुत आसान बना सकते हैं।
जबकि पहले एक अपराधी को विशिष्ट डेटा खोजने के लिए सैकड़ों फाइलों या ईमेल के माध्यम से ट्रैवेल करने की आवश्यकता हो सकती थी, अब वे एआई-सहायता वाली सुविधाओं का उपयोग जल्दी से मिलान करने और उन्हें निकालने के लिए कर सकते हैं।
साथ ही, चूँकि अभी तक ऑफ़लाइन संस्करण उपलब्ध कराने का कोई संकेत नहीं है, कोई भी व्यक्ति जो इन प्रणालियों का उपयोग करना चाहता है, उसे संबंधित सामग्री को ऑनलाइन अपलोड करना होगा। केवल आपके कंप्यूटर या फोन पर संग्रहीत डेटा की तुलना में ऑनलाइन अपलोड किए गए डेटा के भंग होने का अधिक जोखिम होता है।
अंत में, गोपनीयता के दृष्टिकोण से, यह विशेष रूप से अभी और अधिक रास्ते देखने के लिए प्रेरक नहीं है, जिसके माध्यम से दुनिया के सबसे बड़े निगम हमारे डेटा को एकत्र और संश्लेषित कर सकते हैं।