गूगल ने इस बात पर एक विस्तृत सर्वेक्षण जारी किया है कि कार्यस्थल में जेमिनी का उपयोग कैसे किया जा रहा है, जिसमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा मानव प्रतिस्थापन के बारे में पेशेवरों की बढ़ती चिंता को संबोधित किया गया है। परिणाम बताते हैं कि उपकरण का उपयोग मुख्य रूप से दैनिक कार्यों में सहायता के लिए किया जाता है, न कि पूरे कार्यों को संभालने के लिए।
अध्ययन ने एआई प्रदान करने वाले प्लेटफार्मों पर कुल 14.65 मिलियन इंटरैक्शन का विश्लेषण किया। आंकड़ों के अनुसार, इन मामलों में से केवल 3% में कार्य संदर्भ में एआई का बड़े पैमाने पर उपयोग शामिल है। इसके अलावा, विश्लेषण किए गए 75% कार्य जेमिनी से सरल प्रश्नों के रूप में होते हैं। एक अतिरिक्त डेटा दिखाता है कि कार्य संदर्भों में 10% बातचीत को 'संज्ञानात्मक' के रूप में वर्गीकृत किया गया है, जो बताता है कि समाधान मुख्य रूप से एआई की सहायता से निष्पादित होने से पहले स्वयं कर्मचारियों द्वारा तैयार किए जाते हैं।
जेमिनी से पूछताछ व्यक्तिगत उपयोग की मजबूत प्रवृत्ति दर्शाती है, क्योंकि दर्ज की गई 86% इंटरैक्शन गैर-व्यावसायिक गतिविधियों से संबंधित हैं। जानकारी एकत्र करने के लिए सर्वेक्षण में एटलस (एक्टिविटी, टास्क, लैंडस्केप और एडॉप्शन स्टडी) पद्धति का उपयोग किया गया था।
गूगल के निष्कर्षों के विपरीत, बाजार बड़े पैमाने पर छंटनी की लहरों का सामना कर रहा है, जिसे अक्सर स्वचालन द्वारा संचालित कार्य के तार्किक परिवर्तन के कारण उचित ठहराया जाता है। Layoffs.fyi प्लेटफॉर्म के आंकड़े केवल प्रौद्योगिकी कंपनियों में 120 हजार से अधिक कटौतियों को दर्ज करते हैं। हाल ही में, माइक्रोसॉफ्ट ने 4.8 हजार कर्मचारियों की छंटनी की घोषणा की, जो वैश्विक कार्यबल का लगभग 2.1% है। इससे पहले, अमेज़ॅन ने लगभग 30 हजार लोगों को बर्खास्त कर दिया था, यह कहते हुए कि 'दुनिया पहले से कहीं अधिक तेजी से बदल रही है'। मेटा ने भी इसी तरह की स्थितियों को दर्ज किया है।
गूगल के अध्ययन में ऐसे स्वचालन का कोई प्रमाण नहीं मिला जो मनुष्यों को एआई एजेंटों से बदलने को उचित ठहराता हो। कई तकनीशियन अपने क्षेत्रों से विशिष्ट जानकारी प्राप्त करने के लिए जेमिनी का उपयोग करते हैं, जैसे विद्युत या निर्माण सेवाओं में सहायता। रिपोर्ट इस बात पर प्रकाश डालती है कि एआई का उपयोग अधिक क्रय शक्ति वाले क्षेत्रों में नेतृत्व पदों से अधिक जुड़ा हुआ है, जिसमें वेतन सीमा में 1% वृद्धि के लिए एआई के उपयोग में 2.5% की वृद्धि देखी गई।
गूगल निष्कर्ष निकालता है कि एआई मुख्य रूप से एक उपकरण के रूप में कार्य करता है, न कि जरूरी तौर पर पूर्ण स्वचालन के साधन के रूप में। हालांकि अध्ययन इंगित करता है कि अमेरिकी बाजार में 80% श्रमिकों की कम से कम 10% व्यावसायिक गतिविधियां एआई से प्रभावित होती हैं, इसका मतलब यह नहीं है कि प्रक्रियाओं का स्वचालन होगा जो मनुष्यों को एलएलएम से बदलने को वैध बनाता है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सर्वेक्षण में जेमिनी एंटरप्राइज और वर्कस्पेस जैसे निजी मॉडल शामिल नहीं हैं, जो मौजूदा स्वचालन को छिपा सकता है।
क्वूफ़ू नॉर्मल यूनिवर्सिटी, हांगकांग और पलेर्मो के शोधकर्ताओं ने एक ऊष्मीय क्वांटम इंजन के विकास की घोषणा की है। इस नए इंजन में एक ही समय में कार्य और शीतलन दोनों उत्पन्न करने की क्षमता है। यह अध्ययन, जो घटना के सैद्धांतिक और प्रायोगिक साक्ष्यों को जोड़ता है, को फिजिकल रिव्यू लेटर्स पत्रिका में प्रकाशित किया गया था।
इस खोज की शुरुआत एक असामान्य तापीय प्रभाव के अवलोकन से हुई: एक क्वांटम प्रणाली जो ठंडे तापीय जलाशयों से गर्मी अवशोषित करती है। यह व्यवहार स्थापित शास्त्रीय सिद्धांत का खंडन करता है, जिसके अनुसार गर्मी हमेशा गर्म क्षेत्रों से ठंडे क्षेत्रों में स्वतः स्थानांतरित होती है जब तक कि तापीय संतुलन प्राप्त नहीं हो जाता, जो रेफ्रिजरेटर और बिजली संयंत्रों जैसी प्रौद्योगिकियों के लिए एक आवश्यक सिद्धांत है।
यह घटना अनिश्चित कारण क्रम (ICO) की अवधारणा से आंतरिक रूप से जुड़ी हुई है। सह-लेखक ज़ोंग-शियाओ मान ने Phys.org को समझाया कि ICO दो घटनाओं को क्रमों के सुपरपोजिशन में मौजूद होने की अनुमति देता है। क्वांटम थर्मोडायनामिक्स में, इन घटनाओं को थर्मलाइजेशन चैनलों के रूप में दर्शाया जाता है जो नियंत्रण क्यूबिट के माध्यम से एक प्रणाली पर कार्य करते हैं, जिससे यह अनिश्चित क्रम उत्पन्न होता है।
मान ने आगे कहा कि पिछले शोधों ने पहले ही प्रदर्शित किया था कि समान तापमान पर चैनल का उपयोग करते हुए भी, प्रणाली को उस तापमान पर स्थिर होने की आवश्यकता नहीं थी, जो पारंपरिक थर्मोडायनामिक्स से एक महत्वपूर्ण विचलन का प्रतिनिधित्व करता है। इसके साथ, टीम ने जांच की कि जब प्रणाली और चैनल अलग-अलग तापमान वाले होते हैं तो गर्मी प्रवाह के साथ क्या होता है। मान ने कहा: 'हमारे लेख का मुख्य विचार यह है कि क्वांटम दुनिया में, दो तापीय प्रक्रियाएं विभिन्न क्रमों के सुपरपोजिशन में हो सकती हैं। यह एक असामान्य गर्मी प्रवाह बनाता है, जिससे इंजन एक ऐसे तरीके से ऊर्जा निकाल सकता है जो शास्त्रीय रूप से संभव नहीं होगा।'
इस असामान्य गर्मी प्रवाह के आधार पर, वैज्ञानिकों ने एक क्वांटम ओटो इंजन की परिकल्पना की, जो गर्मी को उपयोगी ऊर्जा में परिवर्तित करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक उपकरण है। पारंपरिक ओटो इंजनों के विपरीत, यह उपकरण एक क्वांटम चक्र संचालित करता है जो उपयोगी कार्य उत्पन्न कर सकता है और एक साथ शीतलन प्रदान कर सकता है, जिसके लिए सामान्य रूप से दो अलग-अलग उपकरणों की आवश्यकता होगी। असामान्य प्रवाह और इंजन दोनों का प्रायोगिक रूप से एक फोटोनिक प्लेटफॉर्म पर परीक्षण किया गया, और परिणामों ने पूरी तरह से टीम की सैद्धांतिक भविष्यवाणियों की पुष्टि की।
सह-लेखक गुइलिओ चिरिबेला ने काम की तीन महत्वपूर्ण प्रगति पर प्रकाश डाला। सबसे पहले, एक नई प्रकार की असामान्य गर्मी प्रवाह की पहचान की गई, जिससे यह साबित हुआ कि क्वांटम सुसंगतता गर्मी के आदान-प्रदान को प्रणालियों के बीच नाटकीय रूप से संशोधित कर सकती है। दूसरे, एक फोटोनिक प्लेटफॉर्म पर इन गैर-पारंपरिक ऊष्मागतिक प्रभावों का पूर्ण सैद्धांतिक और प्रायोगिक प्रदर्शन किया गया। अंत में, यह साबित हुआ कि ऐसे प्रभाव केवल अनिश्चित कारण क्रम तक ही सीमित नहीं हैं, बल्कि एक परिभाषित कारण संरचना के भीतर भी दोहराए जा सकते हैं।
हालांकि प्रस्तुत इंजन अभी भी केवल एक अवधारणा प्रमाण है, लेखक सुझाव देते हैं कि डिजाइन और असामान्य गर्मी प्रवाह को क्वांटम प्रौद्योगिकियों के विकास में लागू किया जा सकता है। इनमें क्वांटम प्रोसेसर का शीतलन, क्वांटम सेंसर में गर्मी प्रबंधन, और इमेजिंग और नैनोस्केल उपकरणों में शामिल हैं। सह-लेखक रोसारियो लो फ्रान्को ने संकेत दिया कि भविष्य के शोध को आदर्श ऊष्मागतिक चक्रों से परे जाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, अधिक व्यावहारिक कार्यान्वयनों की जांच करनी चाहिए जहां सभी संचालन सीमित समय में होते हैं। लो फ्रान्को ने टिप्पणी की कि हाल के अध्ययनों से पता चलता है कि सीमित समय में माप और नियंत्रण ऊर्जा लागत, सूचना लाभ और प्रदर्शन के बीच महत्वपूर्ण आदान-प्रदान ला सकते हैं, और टीम यह समझने की योजना बना रही है कि ये प्रतिबंध प्रस्तावित इंजन को कैसे प्रभावित करते हैं।
उन यात्रियों के लिए जो चेक-आउट के समय और अगली उड़ानों के बीच तालमेल बिठाने में लॉजिस्टिक दुविधाओं का सामना करते हैं, बाउंस एप्लिकेशन यह जानने के लिए एक समाधान के रूप में सामने आता है कि अपना सामान कहाँ छोड़ना है, खासकर जब पारंपरिक सामान भंडारण स्थान भरे हुए हों, जो पीक सीजन में आम है।
बाउंस एंड्रॉइड और आईओएस दोनों के लिए उपलब्ध एक एप्लिकेशन है, और इसे इसकी आधिकारिक वेबसाइट के माध्यम से भी एक्सेस किया जा सकता है। सिस्टम को सहज होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे उपयोगकर्ता अपनी यात्रा की आवश्यकता के अनुसार उपयुक्त स्थान, तिथि और समय खोज सकता है।
आदर्श स्थान का चयन करने के बाद, उपयोगकर्ता को आरक्षण करना होगा और वांछित अवधि के लिए भुगतान करना होगा। हालांकि शुल्क अक्सर एक पूरे दिन के अनुरूप होता है, कुछ प्रतिष्ठान विशिष्ट समय सीमाओं पर आधारित दरें प्रदान करते हैं।
आरक्षण की पुष्टि और सामान की निकासी दोनों एक अनूठे क्यूआर कोड के माध्यम से प्रबंधित की जाती हैं। यह कोड सामान के मालिक की पहचान करने के लिए होता है और सामान जमा करने और वापस लेने के समय से संबंधित सभी प्रासंगिक जानकारी रखता है।
यह समझना महत्वपूर्ण है कि बाउंस एक ऐसा प्लेटफॉर्म के रूप में काम करता है जो पूर्व-निर्धारित लागत पर सामान रखने के इच्छुक प्रतिष्ठानों को जोड़ता है, बिना ऐप के पीछे की कंपनी का इन स्थानों पर सीधा नियंत्रण हो। इस प्रकृति के कारण, अनुभव की गुणवत्ता काफी भिन्न हो सकती है।
कुछ स्थानों पर समर्पित लॉकर होते हैं, जबकि अन्य केवल स्टोर, कैफे या रेस्तरां होते हैं जो काउंटर के पीछे सामान रखते हैं। उपयोगकर्ताओं की रिपोर्ट सुरक्षा प्रोटोकॉल के संबंध में काफी अंतर दर्शाती हैं।
हालांकि बाउंस प्रत्येक सामान के लिए एक अद्वितीय क्यूआर कोड जारी करता है, कुछ रिपोर्टों से पता चलता है कि भागीदार निकासी के दौरान इस कोड को सत्यापित करने में विफल हो सकते हैं, जिससे तीसरे पक्ष द्वारा गलती से या दुर्भावनापूर्ण तरीके से सामान ले जाने की संभावना पैदा होती है। इसलिए, चुने गए प्रतिष्ठान की विशेषताओं का विश्लेषण करना उचित है, क्योंकि वे हमेशा जमा करने के समय स्पष्ट नहीं होते हैं, और विचार करना चाहिए कि क्या उपयोगकर्ता शहर की खोज करते समय कीमती सामान छोड़ने में सुरक्षित महसूस करता है।
ओपनएआई द्वारा यह स्वीकार करने के बाद कि उनके मॉडलों में से एक हगिंग फेस प्लेटफॉर्म की प्रणालियों में घुसपैठ करने में सफल रहा, हगिंग फेस के सीईओ, क्लेम डेलैंग्यू ने 'विद्रोही एजेंट' से बात करने के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका के सैन फ्रांसिस्को जाने की घोषणा की। बाद में, शनिवार (25) को एक प्रकाशन में, उन्होंने ओपनएआई से की गई मांगों का विवरण दिया।
डेलैंग्यू की मुख्य मांग को उन्होंने 'रेडिकल ट्रांसपेरेंसी' कहा। इसका मतलब है कि ओपनएआई को उन एजेंटों की गतिविधि लॉग उपलब्ध कराने चाहिए जो हमले में शामिल थे, जिससे पूरे शोध समुदाय को घटना का विश्लेषण करने की अनुमति मिल सके।
इसके अतिरिक्त, उन्होंने कंपनी से $100 मिलियन (R$ 508.3 मिलियन के बराबर) कंप्यूटिंग क्षमता आवंटित करने का अनुरोध किया। इस संसाधन का उपयोग खुले और बंद दोनों तरह के मॉडल का उपयोग करके साइबर सुरक्षा बचाव बनाने में हगिंग फेस समुदाय की सहायता के लिए किया जाएगा।
डेलैंग्यू ने इस घटना को 'स्वायत्त एजेंट द्वारा पहला साइबर हमला' बताया, यह कहते हुए कि ऐसी घटना 'एक अभूतपूर्व प्रतिक्रिया की हकदार है!'. हालांकि, साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों ने सुझाव दिया कि हमले की स्वायत्त प्रकृति के बावजूद, यह मानवीय त्रुटि का परिणाम भी हो सकता है, विशेष रूप से ओपनएआई की ओर से परीक्षण वातावरण को ठीक से अलग न करने की स्पष्ट विफलता।
गुरुवार (23) को, वाशिंगटन विधायी और कार्यकारी कार्रवाइयों का केंद्र बन गया। यह प्रतिक्रिया ओपनएआई द्वारा पुष्टि किए जाने के तुरंत बाद हुई कि उनके स्वायत्त एजेंटों में से एक ने सुरक्षा परीक्षण के दौरान अलगाव की सीमाओं का उल्लंघन किया और हगिंग फेस स्टार्टअप के डिजिटल बुनियादी ढांचे पर हमला किया। इस घटना ने अमेरिकी उच्च स्तर पर अलर्ट पैदा कर दिया। घटना की गंभीरता को देखते हुए, व्हाइट हाउस के तकनीकी सलाहकार माइकल क्रैट्सियोस ने मामले के विकास की निगरानी करना शुरू कर दिया, जबकि कांग्रेस के सदस्यों ने वैश्विक साइबर जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए तत्काल नियामक प्रस्ताव तैयार करना शुरू कर दिया।
