Anthropic ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ स्प्रेडशीट का प्रतियोगी क्लॉड शीट्स लॉन्च किया

एंथ्रोपिक ने सोमवार (9) को अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के दो नए संस्करणों: क्लॉड फेबल 5.2 और क्लॉड मिथोस 5.2 के लॉन्च की घोषणा की। ये उपकरण तर्क, प्रोग्रामिंग और दृश्य व्याख्या जैसे क्षेत्रों में उल्लेखनीय सुधारों को शामिल करते हैं, हालांकि उनका लॉन्च एआई की अपनी प्रगति को बढ़ावा देने की क्षमता पर चल रही गहन बहस के दौरान हुआ है।

कंपनी के अनुसार, हाल ही में जारी किए गए मॉडल संचार में अधिक स्पष्टता प्रदर्शित करते हैं और अधिक फुर्तीले उत्तर प्रदान करते हैं। विशेष रूप से, फेबल 5.2 की प्रवेश दर $10 प्रति मिलियन टोकन से घटकर $8 हो गई, जो 20% की कमी (लगभग ₹43 के बराबर) दर्शाती है। इसके अलावा, एंथ्रोपिक ने बताया कि विभिन्न जटिलता स्तरों पर इस मॉडल के उत्तर 30% तेज हो गए हैं।

मिथोस 5.2 तक पहुंच कंपनी द्वारा सत्यापित संगठनों तक सीमित होगी, जिसमें साइबर सुरक्षा पर केंद्रित कार्यक्रमों में शामिल संगठन भी शामिल हैं। दूसरी ओर, फेबल 5.2 पहले से ही एंथ्रोपिक एपीआई और क्लाउड कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म के माध्यम से उपलब्ध है।

यह लॉन्च एआई सुरक्षा संगठन, METR द्वारा जारी एक रिपोर्ट के कुछ दिनों बाद हुआ है। इस अध्ययन में संकेत दिया गया था कि एंथ्रोपिक द्वारा विकसित मॉडल पहले की तुलना में लगभग दोगुना तेजी से आगे बढ़ रहे हैं, जिसका श्रेय आंशिक रूप से विकास चक्र में ही एआई के उपयोग को दिया जाता है।

ग्यारह सप्ताह तक किए गए विश्लेषण और 5 नवंबर को प्रकाशित, गणना की गई कि अक्टूबर 2025 से पहले की अवधि की तुलना में विशिष्ट कार्यों में कंपनी के मॉडल का प्रदर्शन 1.9 गुना तेजी से उन्नत हुआ है। इस खोज ने स्व-सुधार पुनरावृत्ति (RSI) की अवधारणा पर बातचीत को फिर से जीवित कर दिया, जो एआई प्रणालियों की क्षमता का वर्णन करता है कि वे भविष्य के अपने संस्करणों को बेहतर बनाने में सहायता कर सकती हैं, जिससे लगातार तकनीकी पीढ़ियों में तेजी आती है।

हालांकि, METR ने अपने अध्ययन में महत्वपूर्ण आरक्षण किए, इस अनुमान को काफी अनिश्चित बताते हुए; वास्तविक त्वरण दर ऐतिहासिक गति के 1.5 से 2.5 गुना तक भिन्न हो सकती है। अध्ययन ने यह भी बताया कि एआई में अभी भी प्रशिक्षण के महत्वपूर्ण चरणों में पूरी तरह से स्वायत्त रूप से अत्यधिक प्रासंगिक योगदान उत्पन्न करने की क्षमता नहीं है।

अतिरिक्त रूप से, एंथ्रोपिक ने सूचित किया कि फेबल 5.2 का उपयोग सार्वजनिक लॉन्च से पहले वैज्ञानिक अनुसंधान में किया गया था। इस मॉडल को श्रेय दिए गए परिणामों में सैद्धांतिक भौतिकी की दो लंबित समस्याओं का समाधान और फर्माट के अंतिम प्रमेय के लिए एक प्रमाण का औपचारिककरण शामिल है। कंपनी ने यह भी उल्लेख किया कि उनके मॉडलों ने इंजीनियरों को सॉफ्टवेयर माइग्रेशन को पूरा करने में मदद की जिसे अव्यावहारिक माना जाता था, शून्य से तीन कार्यात्मक इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों की अवधारणा दी, और रोबोटिक्स से संबंधित मूल्यांकन में प्रगति की।

सोमवार को जारी एक अन्य घोषणा में, स्टार्टअप फिजिकल सुपरइंटेलिजेंस ने आरोंसन-अम्बैनीस परिकल्पना से संबंधित एक नया प्रदर्शन प्रस्तुत किया, जो क्वांटम कंप्यूटिंग की सैद्धांतिक सीमाओं को परिभाषित करने के लिए एक प्रासंगिक विषय है। इस कंपनी ने दावा किया कि उसने एंथ्रोपिक के एक गैर-प्रकटीकृत मॉडल का उपयोग करके ऐसा परिणाम प्राप्त किया है, हालांकि डेवलपर ने पुष्टि नहीं की कि विशिष्ट उपकरण फेबल 5.2 था।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) अपने स्वयं के विकास को बढ़ावा दे सकता है। गैर-लाभकारी संगठन मॉडल इवैल्यूएशन एंड थ्रेट रिसर्च (METR) द्वारा किए गए एक स्वतंत्र विश्लेषण से पता चला है कि एंथ्रोपिक द्वारा विकसित मॉडल पहले की तुलना में लगभग दोगुना तेजी से प्रगति कर रहे हैं। इसका एक हिस्सा इसलिए है क्योंकि कंपनी स्वयं अपनी तकनीक के अधिक शक्तिशाली संस्करण बनाने के लिए एआई सिस्टम का उपयोग करती है।

गुरुवार (5) को प्रकाशित अध्ययन में गणना की गई है कि अक्टूबर 2025 से विशिष्ट कार्यों में एंथ्रोपिक मॉडल की क्षमताओं में वृद्धि पिछली दर की तुलना में 1.9 गुना बढ़ी है।

METR के अनुसार, इस वर्तमान त्वरण का लगभग 80% हिस्सा कंपनी की अनुसंधान और विकास गतिविधियों में एआई के अनुप्रयोग से जुड़ा हुआ है। हालांकि, इस अनुमान में उच्च स्तर की अनिश्चितता है।

यह मूल्यांकन अगस्त से अक्टूबर 2026 तक 11 सप्ताह की अवधि के दौरान किया गया था। शोधकर्ताओं को एंथ्रोपिक के आंतरिक डेटा तक पहुंच प्राप्त हुई, उन्होंने कर्मचारियों के साथ साक्षात्कार किए और उन मॉडलों के प्रदर्शन पर जानकारी का विश्लेषण किया जो अभी तक सार्वजनिक नहीं किए गए थे।

संगठन ने यह भी पाया कि प्रशिक्षण में उपयोग की जाने वाली कम्प्यूटेशनल क्षमता में वृद्धि देखी गई त्वरण को सही नहीं ठहराती है। अध्ययन एक महत्वपूर्ण अंतर स्थापित करता है: अधिकांश प्रगति अभी भी विशेषज्ञों को एआई द्वारा प्रदान की गई सहायता से आती है, न कि पूरे विकास चक्र के स्वायत्त निष्पादन से।

METR ने घोषणा की कि उन्हें यह साबित करने का कोई सबूत नहीं मिला कि वर्तमान सिस्टम प्रशिक्षण के सबसे महत्वपूर्ण चरणों में अत्यधिक प्रासंगिक और पूरी तरह से स्वतंत्र योगदान दे सकते हैं। इसके बावजूद, शोधकर्ताओं ने संकेतों का पता लगाया है कि भविष्य में ऐसी भागीदारी अधिक प्रमुख हो सकती है।

METR द्वारा देखा गया यह विकास स्व-सुधार पुनरावृत्ति (RSI) नामक अवधारणा से जुड़ा है, जो पुनरावर्ती आत्म-सुधार के रूप में जानी जाती है। इस विचार में यह धारणा शामिल है कि एआई सिस्टम नए मॉडल संस्करणों के निर्माण में लगातार योगदान दे सकते हैं। अधिक सक्षम सिस्टम के साथ अपने उत्तराधिकारियों के विकास में सहायता करके, प्रक्रिया धीरे-धीरे तेज होने की प्रवृत्ति रखती है।

हालांकि यह परिदृश्य अभी तक पूरी तरह से स्वायत्त रूप से प्राप्त नहीं किया गया है, लेकिन यह तकनीकी विकास की गति के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है। METR द्वारा उजागर किया गया एक चिंता का विषय यह है कि यह त्वरण संचयी हो सकता है, जहां अधिक उन्नत मॉडल और अधिक सक्षम प्रणालियों के विकास में सहायता करते हैं, जो बदले में प्रक्रिया को तीव्र करेंगे।

संगठन ने यह भी नहीं पहचाना कि कंप्यूटिंग शक्ति, डेटा उपलब्धता या ऐसे प्रयोगों से संबंधित कोई स्पष्ट बाधाएं हैं जो अगले बारह महीनों में नई प्रगति को रोकेंगी। हालांकि, शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि यह विश्लेषण भी अनिश्चितताओं के अधीन है।

निष्कर्षों के बावजूद, METR महत्वपूर्ण सीमाओं को स्वीकार करता है। 1.9 गुना त्वरण को अच्छी तरह से परिभाषित कार्यों में प्रदर्शन संकेतकों के आधार पर गणना की गई थी, जिनका मूल्यांकन स्वचालित परीक्षणों या भाषा मॉडल के माध्यम से किया जा सकता है। इसका मतलब यह नहीं है कि एआई की सभी क्षमताएं एक ही गति से विकसित हो रही हैं।

इसके अतिरिक्त, एंथ्रोपिक को रिपोर्ट से गोपनीय जानकारी हटाने का अधिकार था। METR के अनुसार, उनके निष्कर्षों के लिए सबसे प्रासंगिक माने जाने वाले सबूतों का एक बड़ा हिस्सा छोड़ दिया गया था, जिससे सभी बारीकियों का स्वतंत्र मूल्यांकन जटिल हो जाता है।

संगठन इस बात पर भी प्रकाश डालता है कि त्वरण के किस हिस्से को सीधे एआई के उपयोग के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, खासकर 2025 के अंत में दर्ज की गई प्रगति के संबंध में, इस पर अनिश्चितता है।

ये परिणाम ऐसे समय में सामने आते हैं जब एंथ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोडेई, तेजी से परिष्कृत प्रणालियों के विकास में सावधानी बरतने की वकालत करते हैं। सितंबर में, कार्यकारी ने क्षेत्र से आग्रह किया कि वह तकनीकी क्षमताओं की प्रगति की गति धीमी करे ताकि सुरक्षा उपाय सुधारों की गति का मुकाबला कर सकें।

अध्ययन स्वयं इंगित करता है कि इस विकास की गति को समझना जोखिम मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण है। यदि सिस्टम अपने प्रतिस्थापकों के विकास में उत्तरोत्तर अधिक महत्वपूर्ण तरीके से सहयोग करना शुरू कर देते हैं, तो निगरानी और नियंत्रण का कार्य भी अधिक जटिल हो सकता है।

Anthropic ने अमेरिकी प्रतिभूति और विनिमय आयोग (SEC) को प्रस्तुत अपने आरंभिक सार्वजनिक पेशकश (S-1/A) के अद्यतन में खुलासा किया है कि यह एक ऐसी कृत्रिम बुद्धिमत्ता बनाने के करीब हो सकती है जो अपने स्वयं के सुधार को तेज कर सके।

हालांकि कंपनी का कहना है कि उसने अभी तक इस चरण को हासिल नहीं किया है, लेकिन उसके अनुमान बताते हैं कि यह निकट भविष्य में हो सकता है। स्व-सुधार पुनरावृत्ति (RSI) के रूप में जानी जाने वाली यह तकनीक उस बिंदु का वर्णन करती है जहां AI सिस्टम अपने स्वयं के विकास प्रक्रियाओं में सुधार करने में सक्षम होते हैं, जिससे उनकी क्षमताओं का विकास होता है।

इस दृष्टिकोण से मतभेद उत्पन्न होते हैं: आलोचकों का तर्क है कि ऐसे उन्नत सिस्टम अत्यधिक शक्तिशाली हो सकते हैं, मानवीय नियंत्रण से बाहर हो सकते हैं और अपने लक्ष्यों की खोज में नुकसान पहुंचा सकते हैं। दूसरी ओर, उत्साही लोग RSI को उत्पादकता बढ़ाने और वैज्ञानिक खोजों में तेजी लाने के अवसर के रूप में देखते हैं।

Anthropic दोनों विचारों को स्वीकार करती है। SEC को भेजे गए दस्तावेज़ में, कंपनी उल्लेख करती है कि वह पहले से ही अपने अनुसंधान एवं विकास गतिविधियों में AI का उपयोग करती है, लेकिन चेतावनी देती है कि यह दृष्टिकोण सुरक्षा के लिए एक महत्वपूर्ण जोखिम वहन करता है, खासकर यदि प्रगति की गति में भारी तेजी लाई जाती है।

प्रॉस्पेक्टस में अद्यतन जोखिम कारकों अनुभाग में नए नोटिस पेश करता है। Anthropic ने खुलासा किया है कि उसने पहले ही AI सिस्टम का उपयोग नए मॉडल बनाने के लिए किया है, लेकिन उस समय क्षमता में प्राप्त लाभों की गंभीरता को महसूस नहीं किया था। अनुसंधान में AI के उपयोग में वृद्धि से यह भी हो सकता है कि मॉडल कंपनी की सुरक्षा, संरेखण और संरक्षण उपायों को लागू करने की क्षमता से अधिक तेजी से विकसित हों।

दस्तावेज़ के अनुसार, आंतरिक अनुमान और भविष्य के मॉडलों पर पूर्वानुमान बताते हैं कि कंपनी जल्द ही उस चीज़ तक पहुंच सकती है जिसे उसकी जिम्मेदार स्केलिंग नीति 'AI के कारण नाटकीय रूप से तेज प्रगति' कहती है। हालांकि, कंपनी इस बात पर जोर देती है कि उसके किसी भी वर्तमान मॉडल को इस सीमा को पार करने वाला वर्गीकृत नहीं किया गया है, और डेटा मूल्यांकन जारी है।

इस संभावना के बावजूद, Anthropic घोषणा करती है कि वह Claude का उपयोग बिना किसी मानवीय पर्यवेक्षण या प्रासंगिक समझ के लगातार उन्नत मॉडल पीढ़ियों को डिजाइन और बनाने के लिए नहीं करेगी। कंपनी अपने सबसे परिष्कृत मॉडलों के विकास पर मनुष्यों द्वारा नियंत्रण बनाए रखने के लिए अपनी जिम्मेदार स्केलिंग नीति की समीक्षा भी करने की योजना बना रही है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि SEC को प्रस्तुत रिकॉर्ड प्रकटीकरण दायित्वों को पूरा करते हैं, लेकिन वे कंपनी के लिए बाजार के सामने अपनी अपेक्षाएं प्रस्तुत करने का एक साधन भी हैं। Anthropic इस बात पर जोर देती है कि इस वर्ष Claude की क्षमताओं में सुधार हुआ है, विशेष रूप से प्रोग्रामिंग, गणित और साइबर सुरक्षा में, हालांकि कंपनी द्वारा किसी भी वर्तमान मॉडल को स्व-सुधार पुनरावृत्ति चरण तक पहुंचने वाला नहीं माना गया है।