4 जुलाई को शंघाई में आयोजित 2024 विश्व आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सम्मेलन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वैश्विक शासन उच्च स्तरीय बैठक में, शैक्षणिक और औद्योगिक क्षेत्रों से आए सैकड़ों प्रतिनिधियों ने एआई के विकास दिशा और अनुप्रयोगों पर गहन चर्चा की। उपस्थित विशेषज्ञों का सामान्य विचार है कि वर्तमान में एआई के विकास का ध्यान सिद्धांतात्मक अनुसंधान से व्यावहारिक अनुप्रयोगों की ओर स्थानांतरित हो गया है, और यह कि विभिन्न उद्योगों में एआई तकनीक को वास्तविक मूल्य कैसे प्रदान किया जाए, वह मुख्य ध्यान केंद्रित है।
चित्र स्रोत टिप्पणी: चित्र एआई द्वारा उत्पन्न, चित्र अधिकार सेवा प्रदाता Midjourney
एआई अनुप्रयोगों का कार्यान्वयन मुख्य विषय बन गया है
बायडू के संस्थापक ली यानहोंग ने बताया कि एआई युग में "सुपर एप्लिकेशन ट्रैप" में नहीं फंसना चाहिए, बल्कि उद्योग को लाभ पहुंचाने वाले "सुपर सक्षम" अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। उन्होंने विशेष रूप से स्मार्ट एजेंट को एआई अनुप्रयोगों के दिशा के रूप में देखा और कहा कि खोज सबसे बड़ा प्रवेश बिंदु बनेगी।
एंटी ग्रुप के अध्यक्ष जिंग शियानडोंग ने कहा कि सामान्य बड़े मॉडल के कार्यान्वयन में उद्योग को तीन बड़ी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है: क्षेत्रीय ज्ञान की कमी, जटिल निर्णय लेने की क्षमता की कमी, और संवाद इंटरैक्शन का प्रभावी सहयोग नहीं होना। उन्होंने इन चुनौतियों को हल करने के लिए पेशेवर स्मार्ट एजेंटों के गहरे संबंध बनाने का प्रस्ताव रखा और अनुमान लगाया कि एआई इंटरनेट की तरह सेवा के पीढ़ीगत उन्नयन लाएगा।
सेंस टाईम के सीईओ झू ली ने जोर दिया कि अनुप्रयोग एआई को "सुपर क्षण" में लाने के लिए कुंजी है। उन्होंने कहा कि एआई के व्यापक अनुप्रयोग को बढ़ावा देने के लिए तीन क्षेत्रों में突破 करने की आवश्यकता है: उच्च गुणवत्ता वाले डेटा, सुचारू इंटरैक्शन और नियंत्रणीयता।
बड़े मॉडल का विकास दिशा
झीपु एआई के सीईओ झांग पेंग ने कहा कि बड़े मॉडल की मुख्य突破 बिंदु मल्टी-मोडल क्षमताओं में है, जो एआई को वास्तविक दुनिया में मानवों द्वारा समस्याओं को हल करने के तरीके के करीब लाएगा। मिनीमैक्स के संस्थापक यान जिउनजिए ने जोर दिया कि मॉडल की सटीकता बढ़ाना कार्यान्वयन का कुंजी है, और लक्ष्य है कि गलती की दर को वर्तमान 30%-40% से एकल अंकों में लाया जाए।
ओपन-सोर्स मॉडल के बारे में, ली यानहोंग ने कहा कि ओपन-सोर्स मॉडल विशिष्ट परिदृश्यों जैसे शैक्षणिक अनुसंधान में मूल्यवान हैं, लेकिन अधिकांश अनुप्रयोग परिदृश्यों के लिए उपयुक्त नहीं हैं। प्रतिस्पर्धात्मक व्यावसायिक वातावरण में, क्लोज़-सोर्स मॉडल अधिक लाभकारी हैं।
एआई सुरक्षा और नैतिकता मुद्दे
शंघाई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रयोगशाला के निदेशक झौ बाओवेन ने कहा कि वर्तमान में एआई सुरक्षा में निवेश एआई प्रदर्शन में निवेश से बहुत पीछे है, केवल 1% संसाधन संरेखण या सुरक्षा विचारों में लगाया गया है।
ट्यूरिंग पुरस्कार विजेता याओ किज़ी ने कहा कि एआई जोखिम मुख्य रूप से तीन क्षेत्रों से आता है: नेटवर्क जोखिम का विस्तार, संभावित सामाजिक संरचना का उलटफेर, और मौजूद जोखिम। उन्होंने एआई को नियंत्रित करने और इसकी क्षमता को नष्ट न करने के बीच संतुलन खोजने की आवश्यकता पर जोर दिया।
उद्योग परिवर्तन और अवसर
हुआवेई क्लाउड के सीईओ झांग पिंगआन ने जोर दिया कि एआई नवाचार की आवश्यकता है कि कंप्यूटिंग शक्ति बुनियादी ढांचे में नवाचार हो, विशेष रूप से एंड-साइड हार्डवेयर एआई कंप्यूटिंग की मांग को क्लाउड पर जारी करना।
क्वालकॉम चीन के अध्यक्ष मिंग पु ने भविष्यवाणी की कि 20% जनरेटिव एआई कार्यभार को एंड-साइड में स्थानांतरित करने से, 2028 तक 16 बिलियन डॉलर की कंप्यूटिंग संसाधन लागत की बचत हो सकती है। उन्होंने कहा कि एंड और क्लाउड के बीच निकटता जनरेटिव एआई के पैमाने में विस्तार को बढ़ावा देगी।
एआई द्वारा लाए गए अवसरों के बारे में, अली क्लाउड के संस्थापक वांग जियान ने कहा कि हालांकि बड़े व्यवसाय एआई विकास में अधिक लाभप्रद हो सकते हैं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि सहिष्णुता है। नए बड़े व्यवसाय अवश्य सामने आएंगे, और कुछ मौजूदा बड़े व्यवसाय भी एआई के माध्यम से पुनर्जन्म ले सकते हैं।
यह सम्मेलन दर्शाता है कि एआई उद्योग सिद्धांत अनुसंधान से व्यावहारिक अनुप्रयोग की ओर बढ़ रहा है, और प्रभावी कार्यान्वयन कैसे किया जाए, यह सभी पक्षों का ध्यान केंद्रित है। इसी समय, सुरक्षा, नैतिकता जैसे मुद्दों पर भी ध्यान दिया जा रहा है, और उद्योग एआई विकास और जोखिम नियंत्रण के बीच संतुलन खोजने के लिए प्रयासरत है।
