आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपनाने के कारण SUSE कंपनी ने 10% कर्मचारियों की छंटनी की
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Aaj Tak
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपनाने के कारण SUSE कंपनी ने 10% कर्मचारियों की छंटनी की

ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर विकसित करने वाली कंपनी SUSE में बड़े पैमाने पर छंटनी की योजना है। मीडिया रिपोर्टों के अनुसार, कंपनी अपने कुल कर्मचारियों में से 10 प्रतिशत को निकालने का इरादा रखती है। इस कटौती का मुख्य कारण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) बताया गया है।

वर्तमान में कंपनी में लगभग 1900 लोग काम कर रहे हैं, और अनुमान है कि 190 कर्मचारियों को निकाला जा सकता है। कंपनी के मुख्य कार्यकारी अधिकारी, डिरक पीटर वैन ल्यूवेन ने बताया कि छंटनी स्वचालन और एआई के विकास के कारण हो रही है।

मुख्य कार्यकारी अधिकारी ने 2 नवंबर को एक ज्ञापन भेजा, जिसमें उल्लेख किया गया था कि कटौती आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और स्वचालन से संबंधित है। उन्होंने यह भी बताया कि कंपनी ने अपनी टीम की संरचना, कौशल और रणनीति का विश्लेषण किया है। चूंकि एआई की क्षमताएं लगातार बढ़ रही हैं, इसलिए कंपनी को अपनी कार्यप्रणाली की समीक्षा करनी होगी। पत्र में इस बात पर जोर दिया गया था कि वर्तमान डिज़ाइन और लागत पर कंपनी काम जारी नहीं रख सकती है।

उन्होंने आगे कहा कि आधुनिक उपकरण पहले से ही टीमों की कार्य गति बढ़ाने और कर्मचारियों को तेजी से काम करने में मदद कर रहे हैं। हालांकि, उन्होंने यह भी बताया कि कुछ मौजूदा पदों की अब आवश्यकता नहीं है।

रिपोर्टों के अनुसार, जिन कर्मचारियों के पद समाप्त किए जाएंगे, उन्हें 4 नवंबर को सूचित किया जाएगा। अगले सप्ताह व्यक्तिगत बैठकें शुरू होंगी। इसके बाद कंपनी 16 नवंबर को अपनी 2027 की रणनीति प्रस्तुत करेगी। नौकरियों में कटौती एआई और स्वचालन के कारण हो रही है; इससे पहले गूगल, माइक्रोसॉफ्ट और ओरेकल ने भी सैकड़ों कर्मचारियों को निकाला था।

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माइक्रोसॉफ्ट के पूर्व इंजीनियर ने एआई स्टार्टअप के लिए कंपनी छोड़ी, 15 लाख का भुगतान गंवा दिया
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माइक्रोसॉफ्ट के पूर्व इंजीनियर ने एआई स्टार्टअप के लिए कंपनी छोड़ी, 15 लाख का भुगतान गंवा दिया

उच्च वेतन वाली नौकरी को अपने व्यवसाय के लिए छोड़ने का निर्णय लेना एक कठिन कदम है, खासकर जब नौकरी छोड़ने के बाद पता चलता है कि थोड़ा और समय रुकने से महत्वपूर्ण राशि मिल सकती थी। एतिश जैन, माइक्रोसॉफ्ट के पूर्व सॉफ्टवेयर इंजीनियर, ने इस तरह के अनुभव का सामना किया। उन्होंने अपना एआई स्टार्टअप बनाने के लिए कंपनी छोड़ दी, लेकिन उनके जाने के तुरंत बाद माइक्रोसॉफ्ट में स्वैच्छिक सेवानिवृत्ति कार्यक्रम शुरू हुआ, जिससे उन्हें लगभग 15 लाख रुपये मिल सकते थे।

इस राशि के नुकसान के बावजूद, एतिश अपने निर्णय पर कोई पछतावा महसूस नहीं करते हैं। पहले एतिश जैन ने माइक्रोसॉफ्ट और न्यूटैनिक्स दोनों में काम किया था। पिछले महीने वह माइक्रोसॉफ्ट छोड़कर अपने एआई प्रोजेक्ट स्केलवर्क्स एआई (ScaleWorks AI) को पूरी तरह समर्पित हो गए।

एतिश ने लिंक्डइन पर अपनी पोस्ट में साझा किया कि उन्होंने बहुत जल्दबाजी में इस्तीफा देने का फैसला किया, काम एक महीने पहले ही छोड़ दिया। यदि वह कंपनी में एक और महीना रहते, तो वह माइक्रोसॉफ्ट के स्वैच्छिक सेवानिवृत्ति प्रस्ताव के तहत लगभग 15 लाख रुपये प्राप्त कर सकते थे। उन्होंने उल्लेख किया कि ये 15 लाख रुपये उस नौकरी छोड़ने के बदले में प्रस्तावित किए गए थे जिसे उन्होंने पहले ही छोड़ने का फैसला कर लिया था। हालांकि इस राशि के नुकसान ने उन्हें निराश किया, उन्होंने जोर देकर कहा कि उन्हें नौकरी छोड़ने के अपने निर्णय पर कोई पछतावा नहीं है।

एतिश ने अपनी पोस्ट में यह भी बताया कि उनके स्टार्टअप स्केलवर्क्स एआई ने उनके जाने के पहले महीने में ही महत्वपूर्ण सफलता हासिल की है। उनके अनुसार, स्टार्टअप ओपनएआई (OpenAI) पार्टनर नेटवर्क का आधिकारिक सदस्य बन गया है। इसके अलावा, वह टॉपटल (Toptal) ग्लोबल फ्रीलांसर नेटवर्क में शामिल हो पाए हैं। एतिश का मानना है कि अब काम से मुक्त समय होने के कारण, वह अपने स्टार्टअप के विकास पर पूरी तरह ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जिससे उन्हें अपने विचारों पर तेजी से काम करने की अनुमति मिलती है।

अपनी पोस्ट में, एतिश खुद से पूछते हैं: क्या उन्होंने एक महीने पहले चले जाने से 15 लाख खो दिए, या उन्होंने अपने सपने को साकार करने के लिए एक अतिरिक्त महीना हासिल किया? उनके विचार में, केवल समय ही इस सवाल का जवाब दे सकता है। अंत में, उन्होंने अनुरोध किया कि उनसे दो साल बाद इस निर्णय के बारे में पूछा जाए। उनकी कहानी उन लोगों के लिए एक उदाहरण है जो स्थिर नौकरी और गारंटीकृत वेतन को छोड़कर अपने उद्यम के लिए जोखिम लेने को तैयार हैं। फिर भी, स्टार्टअप की सफलता की कोई गारंटी नहीं है, और ऐसे निर्णय हमेशा वित्तीय जोखिमों से जुड़े होते हैं।

सॉफ्टवेयर के रिवर्स इंजीनियरिंग के लिए एआई का उपयोग बड़ी तकनीकी कंपनियों के व्यापार मॉडल पर सवाल उठाता है
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सॉफ्टवेयर के रिवर्स इंजीनियरिंग के लिए एआई का उपयोग बड़ी तकनीकी कंपनियों के व्यापार मॉडल पर सवाल उठाता है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के जेनरेटिव टूल्स, जैसे कि चैटजीपीटी और क्लॉड, के शुरुआती अनुप्रयोगों में सोर्स कोड बनाना शामिल था - कंप्यूटर भाषा में निर्देश जो वर्ड प्रोसेसर और इंटरनेट ब्राउज़र जैसे सॉफ्टवेयर की नींव बनाते हैं। चूंकि कोड की एक संरचित प्रकृति होती है, यह AI उपकरणों के लिए पीढ़ी की प्रक्रिया को आसान बनाता है। यह सवाल उठता है कि क्या वे जटिल सॉफ्टवेयर बनाने में मदद कर सकते हैं जिसके लिए आमतौर पर भुगतान करना पड़ता है?

रिवर्स इंजीनियरिंग विधि मौजूदा सॉफ्टवेयर उत्पाद को घटकों में विघटित करने और फिर उन घटकों को फिर से बनाने के लिए कोड लिखने हेतु AI उपकरणों का उपयोग करती है। यह दृष्टिकोण 'वाइब कोडिंग' विधि की तुलना में बड़े और जटिल सॉफ़्टवेयर के लिए अधिक प्रभावी है, जिसमें उपयोगकर्ता केवल वांछित कार्यक्षमता का वर्णन करता है।

हाल ही में, एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर ने माइक्रोसॉफ्ट ऑफिस और एडोब जैसे उत्पादों के मुफ्त विकल्प बनाने के लिए AI उपकरणों का उपयोग किया, जैसे फोटोशॉप। इस स्थिति में डेवलपर्स के बीच 'रिवर्स इंजीनियर एनीथिंग' नामक एक मुफ्त AI टूल की वायरल सफलता ने इसे और भी दिलचस्प बना दिया है।

कुछ लोग इस विकास का स्वागत प्रारंभिक इंटरनेट युग के रूप में करते हैं, जब सॉफ्टवेयर उपयोग और संशोधन दोनों में मुक्त था। भले ही स्थिति पूरी तरह से वापस न आए, यह नवीनता वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर के भविष्य के बारे में गंभीर प्रश्न उठाती है।

इंटरनेट के इतिहास में एक अजीब मोड़

इंटरनेट के विकास की शुरुआत में एक विशेष, अनूठा दौर था। 1990 के दशक में, इंटरनेट अनंत संभावनाओं का स्रोत प्रतीत होता था, और उस समय मुद्रीकरण के तरीके विकसित नहीं किए गए थे। उपयोगकर्ता संकीर्ण रुचि वाले चैट फ़ोरम में अजनबियों के साथ बातचीत करने और जानकारी साझा करने के लिए खराब डिज़ाइन वाली वेबसाइटें बनाने में बहुत समय बिताते थे।

बहुत सारा सॉफ्टवेयर या तो मुफ़्त था या ओपन-सोर्स था। इसका मतलब था कि यदि कोई प्रोग्राम इच्छानुसार काम नहीं करता था, तो आप उसका सोर्स कोड डाउनलोड कर सकते थे और स्वयं उसमें बदलाव कर सकते थे। अक्सर इस प्रक्रिया में खोज इंजन मदद करते थे, जो उस समय प्रौद्योगिकी के बाद दूसरा सबसे लोकप्रिय अनुरोध था।

आज ऐसा करना लगभग असंभव है, लेकिन तब गूगल मौजूद नहीं था। माइक्रोसॉफ्ट पहले से ही बाजार में था और जल्दी ही सशुल्क सॉफ्टवेयर का सबसे प्रसिद्ध प्रतिनिधि बन गया - ऐसे प्रोग्राम जिन्हें खरीदना पड़ता है और जिनके साथ स्वयं काम नहीं किया जा सकता है। इस प्रकार, 1990 का दशक मुक्त और ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर के बीच एक युद्धक्षेत्र था, जिसे संशोधित किया जा सकता था, और माइक्रोसॉफ्ट द्वारा सक्रिय रूप से प्रचारित वाणिज्यिक पीएसडब्ल्यू के बीच।

'बिग टेक' का उदय

दिसंबर 1998 में, सशुल्क सॉफ्टवेयर को यूएस डिजिटल मिलेनियम कॉपीराइट एक्ट (DMCA) के रूप में महत्वपूर्ण कानूनी सुरक्षा प्रदान की गई। इस कानून ने संशोधन को रोकने वाली तंत्रों को हैक करने के प्रयासों को अवैध बना दिया। वाणिज्यिक पीएसडब्ल्यू का भविष्य सुरक्षित हो गया।

इंटरनेट एक आम घटना बन गया, जो शुरुआती अनुयायियों के लिए एक बंद क्लब होने के बजाय व्यापक हो गया। कंप्यूटर प्रोग्राम खरीदने और उपयोग करने के लिए अब गहन तकनीकी ज्ञान की आवश्यकता नहीं थी। तभी आज 'बिग टेक' के रूप में जाने जाने वाले कंपनियों का गठन शुरू हुआ: माइक्रोसॉफ्ट पहले से मौजूद थी, अमेज़ॅन, जिसकी स्थापना 1995 में हुई थी, 2001 में लाभदायक हो गई, गूगल 1998 में लॉन्च हुआ, और एप्पल 2001 में आईपॉड जारी करने के बाद एक आला कंपनी से तकनीकी दिग्गज में बदल गया। फेसबुक, मूल तकनीकी दिग्गजों में से अंतिम, 2004 में आया।

अचानक, मुक्त और ओपन-सोर्स पीएसडब्ल्यू केवल तकनीकी रूप से जानकार लोगों का विषय बन गया। इसका विकास एक अत्यधिक विशिष्ट रुचि बन गया। अधिकांश प्रोग्रामों को पुनर्संरचित, बेहतर या व्यक्तिगत बनाना असंभव हो गया, क्योंकि मूल सोर्स कोड तक पहुंच तकनीकी रूप से कठिन और अवैध थी।

रिवर्स इंजीनियरिंग की नई यूटोपिया?

यह माना जा सकता है कि चूंकि रिवर्स इंजीनियरिंग किसी भी सुरक्षा तंत्र का उल्लंघन नहीं करती है, इसलिए यह DMCA का खंडन नहीं कर सकती है, हालांकि इससे कानूनी विवाद हो सकते हैं। वाइब कोडिंग विधि के साथ मिलकर, AI-आधारित वाणिज्यिक पीएसडब्ल्यू क्लोनों का यह नया युग संभावित रूप से उस समय की शुरुआत का प्रतीक हो सकता है जब कोई भी व्यक्ति एक्सेल में वांछित कार्यक्षमता प्राप्त कर सकेगा।

हालांकि, यह नई यूटोपिया आदर्श नहीं है। कुछ बनाए गए प्रोग्राम पहले से ही अजीब त्रुटियां रिपोर्ट कर रहे हैं। इन त्रुटियों का पता लगाना मुश्किल होगा यदि कोड का अधिकांश भाग मनुष्य के बजाय AI द्वारा उत्पन्न किया गया था।

फाइल संगतता की समस्या भी उत्पन्न हो सकती है। यदि हर कोई वर्ड की अपनी प्रति को संशोधित करता है, तो गारंटी नहीं है कि फाइलें संगत रहेंगी। हो सकता है कि आप 'मुफ्त' पीएसडब्ल्यू में फ़ाइल खोल सकें, लेकिन आधिकारिक माइक्रोसॉफ्ट उत्पाद का उपयोग करने वाला दूसरा उपयोगकर्ता ऐसा नहीं कर पाएगा।

इंटरनेट युग की शुरुआत से एक अन्य महत्वपूर्ण परिवर्तन डेटा का महत्व था। भले ही आप सफलतापूर्वक फोटोशॉप का रिवर्स इंजीनियरिंग करें, आपको उस मूल डेटासेट तक पहुंच नहीं मिलेगी जो एडोब के मालिकाना AI उपकरणों का उपयोग करने की अनुमति देता है। इसी तरह, फेसबुक का सफल रिवर्स इंजीनियरिंग उसके विज्ञापन की सफलता को सुनिश्चित करने वाले व्यवहार डेटा तक पहुंच प्रदान नहीं करेगा।

इस प्रकार, रिवर्स इंजीनियरिंग शायद हमें इंटरनेट के शुरुआती दिनों में वापस नहीं ले जाएगी। हालांकि, यह संभवतः एक नए युग की ओर ले जाएगी जहां सॉफ्टवेयर के पारंपरिक मुद्रीकरण तरीके काम करना बंद कर देंगे। भविष्य अनिश्चित बना हुआ है, और हम केवल उपभोक्ताओं और सॉफ्टवेयर निर्माताओं के बीच शक्ति संतुलन की बहाली की उम्मीद कर सकते हैं ताकि भविष्य थोड़ा अधिक आशाजनक हो सके।

नई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल Dessa यथार्थवादी मानवीय संचार की क्षमता प्रदर्शित करती है
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नई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल Dessa यथार्थवादी मानवीय संचार की क्षमता प्रदर्शित करती है

मौजूदा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल दस्तावेज़ तैयार करने, चित्र बनाने या कोड लिखने में सहायता करने जैसे नियमित कार्यों को बखूबी संभालते हैं। हालांकि, बाजार में Dessa नामक एक नया उत्पाद आया है, जो मनुष्य के साथ बातचीत का बिल्कुल अलग स्तर प्रदान करता है।

Dessa एक संवादात्मक AI है, जो प्रदर्शन के दौरान एक युवा महिला की तरह आश्चर्यजनक रूप से सुनाई दी। स्वर, शब्दों का चयन और भाषण की समग्र लय अविश्वसनीय रूप से स्वाभाविक लगी, न कि मानव ज्ञान के पूरे संग्रह वाली किसी ठंडी डेटाबेस जैसी।

रिकॉर्डिंग सुनने पर, यह जाने बिना कि AI शामिल है, श्रोता ईमानदारी से विश्वास कर सकता था कि वह दो वास्तविक लोगों के बीच एक सहज बातचीत सुन रहा है। Dessa ने एक डेवलपर के साथ रिकॉर्ड किए गए संवाद के दौरान वाक्य के बीच में अचानक हंसी भी निकाली, जिससे साथी की बात खत्म होने का मानक इंतजार करने की आवश्यकता दरकिनार हो गई।

पारंपरिक वॉयस असिस्टेंट्स के विपरीत, जो अनुमानित देरी के साथ काम करते हैं - वे ध्यान से सुनते हैं, पूर्ण चुप्पी का इंतजार करते हैं और खंडित, सख्ती से विनियमित तरीके से जवाब देते हैं, Dessa इस योजना को पूरी तरह से तोड़ती है। इसके साथ बातचीत अभूतपूर्व और लगभग थोड़ी चिंताजनक महसूस होती है, जो इसकी प्रस्तुति में निहित सूक्ष्म भावनाओं और अनस्क्रिप्टेड समय निर्धारण के कारण है।

यह मॉडल जानबूझकर मानवीय संवाद के भावनात्मक बारीकियों पर जोर देता है, वास्तविक समय में सच्ची उपस्थिति के साथ सक्रिय रूप से सुनकर और प्रतिक्रिया देकर। बातचीत की जैविक लय और गति में महारत हासिल करके, Dessa केवल आवाज संश्लेषण को बेहतर बनाने से कहीं अधिक करती है; यह इस बात का एक शक्तिशाली नया मानक स्थापित करती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे साथ कैसे बातचीत करेगी, जिसमें एक उज्ज्वल भविष्य का चित्रण है जहां मनुष्य और मशीन लगभग अविभेद्य हैं।

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