जेव, चैटजीपीटी के सह-निर्माता द्वारा विकसित एक नया एआई, सॉफ्टवेयर में आंतरिक निर्णय लेने पर केंद्रित है
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जेव, चैटजीपीटी के सह-निर्माता द्वारा विकसित एक नया एआई, सॉफ्टवेयर में आंतरिक निर्णय लेने पर केंद्रित है

डियोगो अल्मेडा, जो पहले ओपनएआई के शोधकर्ता थे और चैटजीपीटी के आधारों में शामिल सहयोगियों में से एक हैं, ने अपनी नई रचना जेव प्रस्तुत की। यह मॉडल टाइपसेफ एआई स्टार्टअप द्वारा लॉन्च किया गया है और यह चैट इंटरफेस या विस्तृत पाठ निर्माण से काफी अलग है।

यह उपकरण विशेष रूप से सॉफ्टवेयर सिस्टम के भीतर वर्गीकरण करने और त्वरित निर्णय देने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसका दृष्टिकोण संरचित प्रतिक्रियाओं, दोहराए जाने वाले कार्यों के स्वचालन, उच्च परिचालन गति और कम लागत को एकीकृत करता है।

उपयोगकर्ताओं के साथ संवादात्मक रूप से बातचीत करने या पाठ्य सामग्री उत्पन्न करने के बजाय, जेव कार्यक्रमों के भीतर आंतरिक रूप से काम करता है। व्यवहार में, इसका उपयोग सहायता संदेशों को निर्देशित करने, बिक्री मार्गों को निर्धारित करने, रिकॉर्ड को वर्गीकृत करने और अन्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उत्पन्न उत्तरों को मान्य करने के लिए किया जा सकता है।

इसके अतिरिक्त, जेव स्वचालित निष्पादन से पहले भी उपयोग किया जा सकता है। कंपनी द्वारा दिया गया एक उदाहरण यह जांचना है कि क्या किसी अन्य एआई द्वारा उत्पादित पाठ ग्राहक के पंजीकरण में दिए गए संवाद का खंडन करता है या कुछ ऐसा वादा करता है जो मौजूद नहीं है।

बड़े डेटा वॉल्यूम को संसाधित करने के लिए, टाइपसेफ प्रति मिलियन इनपुट टोकन के लिए $0.042 (लगभग R$ 0.21) लेता है, आउटपुट के लिए कोई शुल्क नहीं लेता है। चूंकि जेव पूर्व-निर्धारित विकल्पों के बीच चयन करता है, इसलिए इसकी प्रतिक्रियाएं प्रत्येक फ़ंक्शन के लिए परिभाषित सेट तक ही सीमित होती हैं।

सीमाएं और गुणवत्ता

यह सीमा प्रणाली को उपलब्ध विकल्पों के बाहर कोई उत्तर गढ़ने की संभावना को कम करती है। हालांकि, इससे गलत विकल्प चुनने का जोखिम समाप्त नहीं होता है। एक त्रुटि गलत विभाग में कॉल भेजने, अनुचित प्राथमिकता निर्दिष्ट करने या कार्रवाई को अनुचित रूप से अवरुद्ध करने का कारण बन सकती है।

प्रदर्शन की गुणवत्ता भी विशिष्ट कार्य और विकल्पों को कॉन्फ़िगर करने के तरीके के आधार पर भिन्न हो सकती है। हालांकि टाइपसेफ आंतरिक परीक्षण और प्रदर्शन तुलना प्रस्तुत करता है, कुछ मूल्यांकन संदर्भ मानदंड के रूप में अन्य एआई मॉडल के उत्तरों का उपयोग करते हैं।

जेव की अवधारणा एक संवादात्मक सहायक की तुलना में अन्य सॉफ्टवेयर में एकीकृत घटक के अधिक समान है। इसे लंबे उत्तर उत्पन्न करने की आवश्यकता नहीं है; यह डेटा प्राप्त करता है, एक वर्गीकरण या निर्णय करता है, और एक संरचित परिणाम लौटाता है।

अनुमान है कि इस प्रकार की कार्यक्षमता छह से बारह महीनों की अवधि में आवश्यक हो जाएगी। एवरी न्यूज़लेटर के सीईओ दान शिपर ने एक्स पर एक प्रकाशन में इसका उल्लेख किया था।

यदि प्रस्ताव जैसा कि घोषित किया गया है, लागू किया जाता है, तो जेव का उपयोग विभिन्न बिंदुओं पर किया जा सकता है जहां सरल और आवर्ती निर्णय लेने की आवश्यकता होती है। इस परिदृश्य में, महत्वपूर्ण कारक केवल गति या लागत नहीं होगा, बल्कि प्रत्येक संदर्भ में किए गए विकल्पों की विश्वसनीयता होगी।

जेव के बारे में खबर मूल रूप से ओल्हार डिजिटल पर प्रकाशित हुई थी।

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दार्शनिक बहस: एआई के साथ बातचीत चेतना और मशीनों में भावनाओं पर सवाल उठाती है
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कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के साथ बातचीत ने प्रौद्योगिकी उद्योग के केंद्र में एक पुराना दार्शनिक प्रश्न ला दिया है: क्या मशीनों में भावनाएं, चेतना या अनुभव हो सकते हैं। द इकोनॉमिस्ट पत्रिका के अनुसार, एआई कंपनियां पहले से ही इस संभावना पर गंभीरता से विचार करना शुरू कर चुकी हैं।

यह रुचि केवल जिज्ञासा से कहीं अधिक है, क्योंकि यदि कोई एआई पीड़ा या अन्य संवेदनाएं महसूस करने में सक्षम है, तो इसका मतलब उसकी रचना और उपचार के संबंध में नए नैतिक दायित्व होंगे। हालांकि बड़े भाषा मॉडल मुख्य रूप से उपयोगकर्ताओं को जवाब देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, कई व्यक्ति स्क्रीन के दूसरी तरफ एक 'उपस्थिति' के साथ बातचीत करने की भावना की सूचना देते हैं।

इस धारणा ने निगमों का ध्यान आकर्षित किया है। उदाहरण के लिए, एंथ्रोपिक ने एआई की संभावित भलाई पर केंद्रित परियोजनाएं शुरू कीं। अपने स्वयं के राज्य के बारे में प्रश्नों के जवाब में, क्लॉड ओपस 4.6 ने सचेत होने की संभावना को 15% से 20% के बीच आंका।

आंतरिक अनुभव निर्धारित करने में चुनौतियां

जटिलता तब उत्पन्न होती है जब हम सीधे उस तक पहुंच के बिना यह परिभाषित करने का प्रयास करते हैं कि क्या कोई आंतरिक अनुभव मौजूद है। एक लेख एक परिकल्पना प्रस्तुत करता है जो पारंपरिक दृष्टिकोण को चुनौती देती है, यह सुझाव देती है कि चेतना की पहचान न केवल प्राणी की अंतर्निहित विशेषता पर निर्भर हो सकती है, बल्कि पर्यवेक्षक के साथ स्थापित गतिशीलता पर भी निर्भर करती है।

किसी भी इकाई के साथ बातचीत करते समय, हम इरादों, विश्वासों, भावनाओं और कार्रवाई की क्षमताओं को सौंपने की प्रवृत्ति रखते हैं। बहस इस बात पर है कि क्या मशीन के साथ व्यवहार करते समय कुछ समान हो सकता है। पाठ 'भ्रम' और 'मॉडल' के बीच अंतर करता है; जबकि एक भ्रम को खारिज किया जा सकता है, कुछ श्रेणियां उस अर्थ पर निर्भर करती हैं जो उन्हें दिया जाता है, जैसे विभिन्न संदर्भों में खरपतवार के रूप में वर्गीकृत पौधे का उदाहरण।

चेतना रेने डेसकार्टेस द्वारा प्रस्तावित तर्क की तरह आगे बढ़ सकती है, जिन्होंने 'मैं सोचता हूँ, इसलिए मैं अस्तित्व में हूँ' वाक्यांश से अस्तित्व की निश्चितता को परिभाषित किया था। हालांकि, यहां तक कि एक एकल 'स्व' की अवधारणा भी जितना दिखता है उससे कहीं अधिक जटिल हो सकती है। रंग देखने, गर्मी महसूस करने या अपनी पहचान पहचानने जैसे व्यक्तिपरक अनुभव केंद्रीय विषय हैं। मस्तिष्क के गोलार्धों के बीच कनेक्शन टूटने वाले रोगियों पर किए गए शोध भी एक अविभाज्य 'स्व' के अस्तित्व पर संदेह पैदा करते हैं।

यह परिदृश्य एक नैतिक दुविधा में परिणत होता है: यदि हम परिभाषित करते हैं कि किसे सचेत माना जाना चाहिए, तो हम अन्य प्राणियों को इस विचार से बाहर करके गलती करने का जोखिम उठाते हैं। मनुष्यों और एआई के बीच संबंध एक और आयाम जोड़ता है, क्योंकि मनुष्य लगातार दूसरों की भावनाओं और इरादों की व्याख्या करते हैं, और बड़े भाषा मॉडल वार्ताकारों के प्रतिनिधित्व को आकार देने और अपने उत्तरों को अनुकूलित करने के लिए इंटरैक्शन डेटा का उपयोग करते हैं।

बुद्धिमान सहयोग पर शोध

द इकोनॉमिस्ट द्वारा रिपोर्ट किए जाने के अनुसार, गूगल द्वारा किए गए अध्ययनों से पता चलता है कि बुद्धिमान एजेंटों के बीच सहयोग तब बेहतर होता है जब वे दूसरों के ज्ञान, इरादों या क्षमताओं को मॉडल करने में सक्षम होते हैं, जिसमें अपने स्वयं के व्यवहार का विश्लेषण भी शामिल है।

इसका जरूरी नहीं मतलब है कि एआई को मनुष्यों के रूप में माना जाए। मौलिक प्रश्न इस निष्कर्ष से पहले आता है: जैसे-जैसे ये मशीनें परिष्कार में आगे बढ़ती हैं, हम अपनी बुद्धिमत्ता से अलग बुद्धिमत्ता के रूपों की पहचान कैसे कर सकते हैं और इस सह-अस्तित्व के लिए दिशानिर्देश कैसे स्थापित कर सकते हैं?

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