जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता)

जनरेटिव एआई

• जनरेटिव एआई एक व्यापक शब्द है जिसका उपयोग किसी भी प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमता का वर्णन करने के लिए किया जाता है जो नई डिजिटल छवियां, वीडियो, ऑडियो, टेक्स्ट या कोड बनाने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
• लैंग्वेज मॉडल, न्यूरल ट्रांसलेशन, इंफॉर्मेशन अंडरस्टैंडिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग जैसी उन्नत मशीन लर्निंग क्षमताओं ने नई और रचनात्मक शॉर्ट और लॉन्ग-फॉर्म कंटेंट, सिंथेटिक मीडिया और यहां तक ​​कि सरल टेक्स्ट के साथ डीपफेक भी उत्पन्न करना संभव बना दिया है, जिसे प्रॉम्प्ट के रूप में भी जाना जाता है।
• जनरेटिव एआई एक बड़े डेटासेट पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करके काम करता है और फिर उस मॉडल का उपयोग नई सामग्री उत्पन्न करने के लिए करता है जो प्रशिक्षण डेटा के समान होती है, यह न्यूरल मशीन ट्रांसलेशन, छवि निर्माण और संगीत निर्माण जैसी तकनीकों के माध्यम से किया जा सकता है। 
• Microsoft, Google, Facebook और अन्य जैसी शीर्ष प्रौद्योगिकी कंपनियाँ एआई नवाचारों को गति देने की दिशा में कार्य कर रही हैं। 

जनरेटिव एआई के अनुप्रयोग

• जनरेटिव एआई बिक्री, मार्केटिंग और ब्रांड मैसेजिंग को शिल्पित कर सकता है। 
• कम्पनियाँ ​​चैटजीपीटी जैसी जनरेटिव एआई सेवा को टेक्स्ट प्रॉम्प्ट प्रदान करके वैयक्तिकृत सोशल मीडिया पोस्ट, ब्लॉग और मार्केटिंग टेक्स्ट और वीडियो प्रतियां तैयार कर सकती हैं। 
• DALL.E (एक जनरेटिव इमेज जनरेशन सर्विस) द्वारा ब्रांडिंग के साथ संरेखित करने के लिए मूल इमेज भी उत्पन्न की जा सकती है। 
• कई स्टार्टअप अपने ब्रांड लोगो को बनाने और जनरेटिव एआई टेक्स्ट मैसेजिंग के साथ संरेखित करने के लिए DALL.E जैसी सेवाओं का प्रयोग  कर रहे हैं। 
• GitHub, Copilot6 और ChatGPT1 जैसी जनरेटिव एआई सेवाएं कोड जनरेट कर सकती हैं और डेवलपर उत्पादकता में मदद कर सकती हैं। 
• जनरेटिव एआई का उपयोग डेटा संवर्द्धन के लिए सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने और एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने और परीक्षण करने के लिए अतिरिक्त प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए भी किया जा सकता है।
• डिजिटल पेरेंटिंग एप्लिकेशन 'वरंगा' माता-पिता को अपने बच्चों की सामग्री उपभोग आदतों की निगरानी करने में उनकी मदद करने के लिए एआई का उपयोग करता है।
• जनरेटिव एआई द्वारा गहन कानूनी अनुसंधान संसाधनों का उपयोग किया जा सकता है, जो उपयोगी, सटीक और कार्रवाई योग्य सारांश प्रदान कर सकता है। 
• यह मानव अनुसंधान के कार्य समय में कटौती कर सकता है और उन्हें अधिक चुनौतीपूर्ण मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त कर सकता है।
• यह जटिल प्रश्नों के उत्तर प्रदान करने और जटिल खोज प्रश्नों के जवाब उत्पन्न करने के लिए खोज एल्गोरिदम को बढ़ाने में सहायता कर सकता है
• जनरेटिव एआई जटिल इंजीनियरिंग, डिजाइन और आर्किटेक्चर बनाने और अनुकरण करने में भी मदद कर सकता है।
• इसके अतिरिक्त, यह चिकित्सा विशेषज्ञों को उनकी नैदानिक ​​प्रक्रियाओं में भी मदद कर सकता है, तथा संभव और पूरक उपचारों का सुझाव दे सकता है जो रोगी के लक्षणों और चिकित्सा पृष्ठभूमि के अनुरूप होते हैं।

जनरेटिव एआई से जुड़ी चिंताएँ 

• जनरेटिव एआई के उपयोग को लेकर पूर्वाग्रह और बहिष्करण सहित कई चिंताएं हैं।
• जनरेटिव एआई सिस्टम मॉडलों को पक्षपाती, गैर-समावेशी डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, या पक्षपाती परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं, जैसे आपत्तिजनक या भेदभावपूर्ण भाषा, अपमानजनक इमेज और प्रतिकूल सामग्री आदि। 
• जनरेटिव एआई का उपयोग करने वाली प्रणालियाँ हानिकारक उद्देश्य वाली सामग्री का उत्पादन कर सकती हैं, जिसमें प्रचार, दुष्प्रचार और डीपफेक शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, यह अनुचित या अश्लील सामग्री का उत्पादन भी कर सकता है।
• एआई-जनित मीडिया का उपयोग हेरफेर करने और जनता की राय को प्रभावित करने के लिए भी किया जा सकता है।
• ये सिस्टम संभवतः निजी जानकारी तक पहुंच सकते हैं, जो डेटा सुरक्षा और गोपनीयता के बारे में सवाल उठाता है।
• यह विशेष रूप से जटिल इंजीनियरिंग और चिकित्सा निदान के संदर्भ में निम्न-गुणवत्ता वाली और कम सटीक जानकारी भी उत्पन्न कर सकता है। 
• यह निर्धारित करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है कि जनरेटिव एआई सिस्टम द्वारा उत्पन्न सामग्री के लिए कौन जिम्मेदार है।

आगे की राह 

• जनरेटिव एआई सिस्टम का उपयोग जिम्मेदारी और नैतिक रूप से किया जाना चाहिए, और किसी भी संभावित नुकसान, खतरों और चिंताओं का पूरी तरह से आकलन करना अनिवार्य है। 
• जनरेटिव एआई सेवाओं को नैतिक और जिम्मेदारी से बनाने और तैनात करने के लिए, इसलिए हमें उचित नीति, विनियमन को शामिल करना चाहिए तथा निष्पक्षता, जागरूकता और सुरक्षा के लिए नियमित ऑडिट करना चाहिए।