मानव हस्तक्षेप के बिना क्या करने के लिए जेनेरिक एआई पर भरोसा किया जा सकता है ?

कार्यकारी सारांश

जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) - वह तकनीक जो मशीनों को टेक्स्ट, इमेज, कोड और बहुत कुछ बनाने में सक्षम बनाती है - ने हाल के वर्षों में विस्फोटक वृद्धि का अनुभव किया है। यह श्वेत पत्र जनरेटिव AI क्या कर सकता है, इसका एक सुलभ अवलोकन प्रदान करता है मज़बूती आज बिना मानवीय हस्तक्षेप के क्या किया जा सकता है, और अगले दशक में इससे क्या करने की उम्मीद है। हमने लेखन, कला, कोडिंग, ग्राहक सेवा, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, रसद और वित्त में इसके उपयोग का सर्वेक्षण किया, जिसमें इस बात पर प्रकाश डाला गया कि AI कहाँ स्वायत्त रूप से काम करता है और कहाँ मानवीय निगरानी महत्वपूर्ण है। सफलताओं और सीमाओं दोनों को दर्शाने के लिए वास्तविक दुनिया के उदाहरण शामिल किए गए हैं। प्रमुख निष्कर्षों में शामिल हैं:

• व्यापक रूप से अपनाना: 2024 में, सर्वेक्षण की गई 65% कंपनियां नियमित रूप से जनरेटिव एआई का उपयोग करने की रिपोर्ट करती हैं - जो पिछले वर्ष की तुलना में लगभग दोगुना है (2024 की शुरुआत में एआई की स्थिति | मैकिन्से) अनुप्रयोग विपणन सामग्री निर्माण, ग्राहक सहायता चैटबॉट, कोड निर्माण, और बहुत कुछ तक फैले हुए हैं।

• वर्तमान स्वायत्त क्षमताएँ: आज का जनरेटिव AI विश्वसनीय रूप से संभालता है संरचित, दोहराव वाले कार्य न्यूनतम निरीक्षण के साथ। उदाहरणों में स्वचालित रूप से सूत्रबद्ध समाचार रिपोर्ट (जैसे कॉर्पोरेट आय सारांश) उत्पन्न करना शामिल है (फिलाना पैटरसन – ONA समुदाय प्रोफ़ाइल), ई-कॉमर्स साइटों पर उत्पाद विवरण और समीक्षा हाइलाइट्स तैयार करना, और कोड को स्वचालित रूप से पूरा करना। इन डोमेन में, AI अक्सर नियमित सामग्री निर्माण को अपने हाथ में लेकर मानव श्रमिकों की मदद करता है।

• जटिल कार्यों के लिए मानव-इन-द-लूप: अधिक जटिल या खुले-समाप्त कार्यों के लिए - जैसे रचनात्मक लेखन, विस्तृत विश्लेषण, या चिकित्सा सलाह - तथ्यात्मक सटीकता, नैतिक निर्णय और गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए अभी भी मानव पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है। आज कई AI परिनियोजन "मानव-इन-द-लूप" मॉडल का उपयोग करते हैं जहाँ AI सामग्री का मसौदा तैयार करता है और मनुष्य इसकी समीक्षा करते हैं।

• निकट अवधि में सुधार: अगले 5-10 वर्षों में, जनरेटिव एआई के कहीं अधिक उपयोगी होने का अनुमान है। विश्वसनीय और स्वायत्तमॉडल सटीकता और गार्डरेल तंत्र में प्रगति से एआई को न्यूनतम मानवीय इनपुट के साथ रचनात्मक और निर्णय लेने वाले कार्यों का एक बड़ा हिस्सा संभालने की अनुमति मिल सकती है। उदाहरण के लिए, 2030 तक विशेषज्ञों का अनुमान है कि एआई वास्तविक समय में ग्राहक सेवा इंटरैक्शन और निर्णयों के बहुमत को संभाल लेगा (CX में बदलाव की पुनःकल्पना करने के लिए, विपणक को ये 2 काम करने चाहिए), और एक प्रमुख फिल्म का निर्माण 90% एआई-जनरेटेड सामग्री के साथ किया जा सकता है (उद्योगों और उद्यमों के लिए जनरेटिव AI उपयोग के मामले).

• 2035 तक: हम उम्मीद करते हैं कि एक दशक में स्वायत्त एआई एजेंट कई क्षेत्रों में आम बात हो गई है। एआई ट्यूटर बड़े पैमाने पर व्यक्तिगत शिक्षा प्रदान कर सकते हैं, एआई सहायक विशेषज्ञ हस्ताक्षर के लिए विश्वसनीय रूप से कानूनी अनुबंध या चिकित्सा रिपोर्ट तैयार कर सकते हैं, और स्व-चालित सिस्टम (जेनरेटिव सिमुलेशन द्वारा सहायता प्राप्त) लॉजिस्टिक्स संचालन को अंत-से-अंत तक चला सकते हैं। हालाँकि, कुछ संवेदनशील क्षेत्रों (जैसे उच्च-दांव वाले चिकित्सा निदान, अंतिम कानूनी निर्णय) में सुरक्षा और जवाबदेही के लिए अभी भी मानवीय निर्णय की आवश्यकता होगी।

• नैतिक एवं विश्वसनीयता संबंधी चिंताएं: जैसे-जैसे AI की स्वायत्तता बढ़ती है, वैसे-वैसे चिंताएँ भी बढ़ती हैं। आज के मुद्दों में शामिल हैं माया (एआई द्वारा तथ्य गढ़ना), उत्पन्न सामग्री में पक्षपात, पारदर्शिता की कमी, तथा गलत सूचना के लिए संभावित दुरुपयोग। यह सुनिश्चित करना कि एआई को सुरक्षित रखा जा सके भरोसा जब बिना निगरानी के संचालन करना सर्वोपरि हो। प्रगति हो रही है - उदाहरण के लिए, संगठन जोखिम शमन (सटीकता, साइबर सुरक्षा, आईपी मुद्दों को संबोधित करना) में अधिक निवेश कर रहे हैं (एआई की स्थिति: वैश्विक सर्वेक्षण | मैकिन्से) - लेकिन मजबूत प्रशासन और नैतिक ढांचे की आवश्यकता है।

• इस पेपर की संरचना: हम जनरेटिव एआई और स्वायत्त बनाम पर्यवेक्षित उपयोग की अवधारणा के परिचय के साथ शुरुआत करते हैं।फिर, प्रत्येक प्रमुख डोमेन (लेखन, कला, कोडिंग, आदि) के लिए, हम चर्चा करते हैं कि AI आज क्या विश्वसनीय रूप से कर सकता है बनाम भविष्य में क्या होने वाला है। हम क्रॉस-कटिंग चुनौतियों, भविष्य के अनुमानों और जनरेटिव AI का जिम्मेदारी से उपयोग करने के लिए सिफारिशों के साथ निष्कर्ष निकालते हैं।

कुल मिलाकर, जनरेटिव एआई ने निरंतर मानवीय मार्गदर्शन के बिना कई आश्चर्यजनक कार्यों को संभालने में सक्षम साबित कर दिया है। इसकी वर्तमान सीमाओं और भविष्य की संभावनाओं को समझकर, संगठन और जनता एक ऐसे युग के लिए बेहतर तरीके से तैयार हो सकते हैं जिसमें एआई सिर्फ़ एक उपकरण नहीं है, बल्कि काम और रचनात्मकता में एक स्वायत्त सहयोगी है।

परिचय

कृत्रिम बुद्धिमत्ता लंबे समय से सक्षम है विश्लेषण डेटा, लेकिन हाल ही में एआई सिस्टम ने सीखा है बनाएं - गद्य लेखन, चित्र रचना, सॉफ्टवेयर प्रोग्रामिंग, और बहुत कुछ। जनरेटिव एआई मॉडल (जैसे टेक्स्ट के लिए GPT-4 या छवियों के लिए DALL·E) को संकेतों के जवाब में नवीन सामग्री तैयार करने के लिए विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है। इस सफलता ने उद्योगों में नवाचार की लहर को जन्म दिया है। हालाँकि, एक महत्वपूर्ण प्रश्न उठता है: हम वास्तव में एआई पर क्या भरोसा कर सकते हैं कि वह अपने आप काम कर लेगा, बिना किसी मानव द्वारा उसके आउटपुट की दोबारा जांच किए?

इसका उत्तर देने के लिए, निम्नलिखित के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है: देखरेख और स्वायत्त एआई के उपयोग:

• मानव-पर्यवेक्षित ए.आई. ऐसे परिदृश्यों को संदर्भित करता है जहां AI आउटपुट को अंतिम रूप दिए जाने से पहले लोगों द्वारा समीक्षा या क्यूरेट किया जाता है। उदाहरण के लिए, एक पत्रकार एक लेख का मसौदा तैयार करने के लिए एक AI लेखन सहायक का उपयोग कर सकता है, लेकिन एक संपादक इसे संपादित और अनुमोदित करता है।

• स्वायत्त एआई (मानव हस्तक्षेप के बिना एआई) का तात्पर्य उन एआई प्रणालियों से है जो ऐसे कार्य निष्पादित करते हैं या ऐसी सामग्री तैयार करते हैं जो बहुत कम या बिना किसी मानवीय संपादन के सीधे उपयोग में आ जाती है। इसका एक उदाहरण एक स्वचालित चैटबॉट है जो बिना किसी मानवीय एजेंट के ग्राहक की क्वेरी का समाधान करता है, या एक समाचार आउटलेट जो एआई द्वारा उत्पन्न खेल स्कोर का स्वचालित रूप से प्रकाशन करता है।

जनरेटिव एआई को पहले से ही दोनों मोड में तैनात किया जा रहा है। 2023-2025 में, गोद लेने की दर आसमान छू जाएगी, संगठन उत्सुकता से प्रयोग कर रहे हैं। 2024 में एक वैश्विक सर्वेक्षण में पाया गया कि 65% कंपनियाँ नियमित रूप से जनरेटिव AI का उपयोग कर रही हैं, जो कि एक साल पहले की तुलना में लगभग एक तिहाई अधिक है (2024 की शुरुआत में एआई की स्थिति | मैकिन्से) व्यक्तियों ने भी चैटजीपीटी जैसे उपकरणों को अपनाया है - अनुमान है कि 2023 के मध्य तक 79% पेशेवरों के पास जनरेटिव एआई से कम से कम कुछ संपर्क होगा (2023 में AI की स्थिति: जनरेटिव AI का सफल वर्ष | मैकिन्से)। यह तेजी से बढ़ता कदम दक्षता और रचनात्मकता लाभ के वादे से प्रेरित है। फिर भी यह अभी भी "शुरुआती दौर" है, और कई कंपनियां अभी भी इस बारे में नीतियां बना रही हैं कि एआई का जिम्मेदारी से उपयोग कैसे किया जाए (2023 में AI की स्थिति: जनरेटिव AI का सफल वर्ष | मैकिन्से).

स्वायत्तता क्यों महत्वपूर्ण है: एआई को मानवीय निगरानी के बिना काम करने देने से दक्षता में बहुत लाभ मिल सकता है - थकाऊ कार्यों को पूरी तरह से स्वचालित करना - लेकिन इससे विश्वसनीयता के लिए भी जोखिम बढ़ जाता है। एक स्वायत्त एआई एजेंट को चीजों को सही तरीके से करना चाहिए (या अपनी सीमाओं को जानना चाहिए) क्योंकि गलतियों को पकड़ने के लिए वास्तविक समय में कोई इंसान नहीं हो सकता है। कुछ कार्य दूसरों की तुलना में इसके लिए खुद को उधार देते हैं। आम तौर पर, एआई सबसे अच्छा स्वायत्त रूप से तब काम करता है जब:

• इस कार्य में एक स्पष्ट संरचना या पैटर्न (उदाहरण के लिए डेटा से नियमित रिपोर्ट तैयार करना)।

• त्रुटियाँ कम जोखिम वाली या आसानी से सहन की जाने वाली होती हैं (उदाहरण के लिए एक छवि निर्माण जिसे असंतोषजनक होने पर त्याग दिया जा सकता है, बनाम एक चिकित्सा निदान)।

• वहाँ पर्याप्त है प्रशिक्षण डेटा परिदृश्यों को कवर करना, ताकि AI का आउटपुट वास्तविक उदाहरणों पर आधारित हो (अनुमान लगाने की आवश्यकता कम हो)।

इसके विपरीत, जो कार्य ओपन एंडेड, उच्च दांव, या सूक्ष्म निर्णय की आवश्यकता वाले कार्य आज शून्य निरीक्षण के लिए कम उपयुक्त हैं।

निम्नलिखित अनुभागों में, हम यह देखने के लिए कई क्षेत्रों की जांच करते हैं कि जनरेटिव AI अभी क्या कर रहा है और आगे क्या होगा। हम ठोस उदाहरणों पर गौर करेंगे - AI द्वारा लिखे गए समाचार लेखों और AI द्वारा उत्पन्न कलाकृति से लेकर कोड-लेखन सहायकों और आभासी ग्राहक सेवा एजेंटों तक - यह बताते हुए कि कौन से कार्य AI द्वारा एंड-टू-एंड किए जा सकते हैं और किन कार्यों के लिए अभी भी लूप में मानव की आवश्यकता है। प्रत्येक डोमेन के लिए, हम वर्तमान क्षमताओं (लगभग 2025) को 2035 तक विश्वसनीय हो सकने वाले यथार्थवादी अनुमानों से स्पष्ट रूप से अलग करते हैं।

विभिन्न डोमेन में स्वायत्त AI के वर्तमान और भविष्य का मानचित्रण करके, हमारा उद्देश्य पाठकों को एक संतुलित समझ प्रदान करना है: न तो AI को जादुई रूप से अचूक बताकर अतिशयोक्ति करना, न ही इसकी वास्तविक और बढ़ती हुई क्षमताओं को कम आंकना। इस आधार पर, हम नैतिक विचारों और जोखिम प्रबंधन सहित पर्यवेक्षण के बिना AI पर भरोसा करने में व्यापक चुनौतियों पर चर्चा करते हैं, और फिर मुख्य बातों के साथ निष्कर्ष निकालते हैं।

लेखन और सामग्री निर्माण में जनरेटिव एआई

सबसे पहले जिन क्षेत्रों में जनरेटिव एआई ने धूम मचाई, उनमें से एक था टेक्स्ट जनरेशन। बड़े भाषा मॉडल समाचार लेखों और मार्केटिंग कॉपी से लेकर सोशल मीडिया पोस्ट और दस्तावेजों के सारांश तक सब कुछ तैयार कर सकते हैं। लेकिन बिना किसी मानव संपादक के यह लेखन कितना किया जा सकता है?

वर्तमान क्षमताएं (2025): नियमित सामग्री के ऑटो-राइटर के रूप में एआई

आज, जनरेटिव एआई विभिन्न प्रकार की समस्याओं को विश्वसनीय रूप से संभाल रहा है। नियमित लेखन कार्य न्यूनतम या बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के। पत्रकारिता में इसका एक प्रमुख उदाहरण है: एसोसिएटेड प्रेस ने वित्तीय डेटा फीड से सीधे प्रत्येक तिमाही में हजारों कंपनी आय रिपोर्ट तैयार करने के लिए वर्षों से स्वचालन का उपयोग किया है (फिलाना पैटरसन – ONA समुदाय प्रोफ़ाइल)। ये छोटी खबरें एक टेम्पलेट का अनुसरण करती हैं (उदाहरण के लिए, "कंपनी X ने Y की आय की रिपोर्ट की, Z% की वृद्धि...") और AI (प्राकृतिक भाषा निर्माण सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके) किसी भी इंसान की तुलना में तेज़ी से संख्याएँ और शब्दाडंबर भर सकता है। AP की प्रणाली इन रिपोर्टों को स्वचालित रूप से प्रकाशित करती है, जिससे मानव लेखकों की आवश्यकता के बिना उनके कवरेज में नाटकीय रूप से विस्तार होता है (प्रति तिमाही 3,000 से अधिक कहानियाँ)स्वचालित आय की कहानियां बढ़ीं | एसोसिएटेड प्रेस).

खेल पत्रकारिता को भी इसी तरह बढ़ाया गया है: एआई सिस्टम खेल के आँकड़े ले सकते हैं और संक्षिप्त कहानियाँ बना सकते हैं। चूँकि ये डोमेन डेटा-संचालित और सूत्रबद्ध हैं, इसलिए जब तक डेटा सही है, तब तक त्रुटियाँ दुर्लभ हैं। इन मामलों में, हम देखते हैं सच्ची स्वायत्तता - एआई लिखता है और सामग्री तुरंत प्रकाशित हो जाती है।

व्यवसाय उत्पाद विवरण, ईमेल न्यूज़लेटर्स और अन्य मार्केटिंग सामग्री का मसौदा तैयार करने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, ई-कॉमर्स दिग्गज Amazon अब उत्पादों के लिए ग्राहक समीक्षाओं को सारांशित करने के लिए AI का उपयोग करता है। AI कई व्यक्तिगत समीक्षाओं के पाठ को स्कैन करता है और लोगों को आइटम के बारे में क्या पसंद या नापसंद है, इसका एक संक्षिप्त हाइलाइट पैराग्राफ तैयार करता है, जिसे फिर मैन्युअल संपादन के बिना उत्पाद पृष्ठ पर प्रदर्शित किया जाता है (अमेज़न ने AI के साथ ग्राहक समीक्षा अनुभव को बेहतर बनाया). नीचे एक चित्रण है अमेज़न के मोबाइल ऐप पर तैनात इस सुविधा का विवरण, जहाँ "ग्राहक कहते हैं" अनुभाग पूरी तरह से समीक्षा डेटा से AI द्वारा उत्पन्न किया गया है:

(अमेज़न ने AI के साथ ग्राहक समीक्षा अनुभव को बेहतर बनाया) ई-कॉमर्स उत्पाद पृष्ठ पर AI द्वारा जनित समीक्षा सारांश। Amazon की प्रणाली उपयोगकर्ता समीक्षाओं से सामान्य बिंदुओं (जैसे, उपयोग में आसानी, प्रदर्शन) को एक छोटे पैराग्राफ में सारांशित करती है, जिसे खरीदारों को "ग्राहक समीक्षाओं के पाठ से AI द्वारा जनित" के रूप में दिखाया जाता है।

ऐसे प्रयोग मामले दर्शाते हैं कि जब सामग्री एक पूर्वानुमानित पैटर्न का अनुसरण करती है या मौजूदा डेटा से एकत्रित होती है, तो AI अक्सर इसे अकेले संभाल सकता हैअन्य वर्तमान उदाहरणों में शामिल हैं:

• मौसम एवं यातायात अपडेट: मीडिया आउटलेट सेंसर डेटा के आधार पर दैनिक मौसम रिपोर्ट या यातायात बुलेटिन संकलित करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं।

• वित्तीय रिपोर्ट: फ़र्मों द्वारा सीधे वित्तीय सारांश (तिमाही परिणाम, शेयर बाज़ार ब्रीफ़िंग) स्वचालित रूप से तैयार किए जा रहे हैं। 2014 से, ब्लूमबर्ग और अन्य समाचार आउटलेट्स ने कंपनी की आय पर समाचार ब्लर्ब लिखने में सहायता के लिए AI का उपयोग किया है - एक प्रक्रिया जो डेटा फीड होने के बाद काफी हद तक स्वचालित रूप से चलती है (एपी के 'रोबोट पत्रकार' अब अपनी कहानियां खुद लिख रहे हैं | द वर्ज) (वायोमिंग के एक रिपोर्टर को फर्जी उद्धरण और कहानियां बनाने के लिए एआई का इस्तेमाल करते हुए पकड़ा गया).

• अनुवाद और प्रतिलेखन: ट्रांसक्रिप्शन सेवाएँ अब मानव टाइपिस्ट के बिना मीटिंग ट्रांसक्रिप्ट या कैप्शन बनाने के लिए AI का उपयोग करती हैं। रचनात्मक अर्थों में उत्पादक नहीं होने के बावजूद, ये भाषा कार्य स्पष्ट ऑडियो के लिए उच्च सटीकता के साथ स्वायत्त रूप से चलते हैं।

• ड्राफ्ट निर्माण: कई पेशेवर ईमेल या दस्तावेजों के प्रथम संस्करण का मसौदा तैयार करने के लिए चैटजीपीटी जैसे उपकरणों का उपयोग करते हैं, और यदि सामग्री कम जोखिम वाली हो तो कभी-कभी उन्हें थोड़े से या बिना किसी संपादन के भेज देते हैं।

तथापि, अधिक जटिल गद्य के लिए, 2025 में मानवीय निरीक्षण आदर्श बना रहेगासमाचार संगठन शायद ही कभी सीधे AI से खोजी या विश्लेषणात्मक लेख प्रकाशित करते हैं - संपादक AI द्वारा लिखे गए ड्राफ्ट की तथ्य-जांच और परिशोधन करेंगे। AI कर सकता है शैली और संरचना की नकल करें अच्छी तरह से लेकिन तथ्यात्मक त्रुटियाँ (अक्सर "भ्रम" कहा जाता है) या अजीब वाक्यांशों को पेश कर सकता है जिन्हें मनुष्य को समझने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, जर्मन अखबार अभिव्यक्त करना क्लारा नामक एक एआई "डिजिटल सहकर्मी" को शुरुआती समाचार लिखने में मदद करने के लिए पेश किया गया। क्लारा कुशलतापूर्वक खेल रिपोर्ट का मसौदा तैयार कर सकती है और यहां तक ​​कि पाठकों को आकर्षित करने वाले शीर्षक भी लिख सकती है, एक्सप्रेस के लेखों में उसका योगदान 11% है - लेकिन मानव संपादक अभी भी सटीकता और पत्रकारिता की अखंडता के लिए हर लेख की समीक्षा करते हैं, खासकर जटिल कहानियों पर (12 तरीके जिनसे पत्रकार न्यूज़रूम में AI टूल्स का उपयोग करते हैं - ट्विप) यह मानव-एआई साझेदारी आज आम है: एआई पाठ बनाने का भारी काम संभालता है, और मनुष्य आवश्यकतानुसार संपादन और सुधार करते हैं।

2030-2035 के लिए दृष्टिकोण: विश्वसनीय स्वायत्त लेखन की ओर

अगले दशक में, हम उम्मीद करते हैं कि जनरेटिव एआई उच्च-गुणवत्ता, तथ्यात्मक रूप से सही पाठ बनाने में कहीं अधिक भरोसेमंद हो जाएगा, जो स्वायत्त रूप से संभालने वाले लेखन कार्यों की सीमा को व्यापक करेगा। कई रुझान इसका समर्थन करते हैं:

• बेहतर सटीकता: चल रहे शोध से एआई की गलत या अप्रासंगिक जानकारी देने की प्रवृत्ति में तेज़ी से कमी आ रही है। 2030 तक, बेहतर प्रशिक्षण (वास्तविक समय में डेटाबेस के विरुद्ध तथ्यों को सत्यापित करने की तकनीक सहित) के साथ उन्नत भाषा मॉडल आंतरिक रूप से मानव-स्तर की तथ्य-जांच को प्राप्त कर सकते हैं। इसका मतलब है कि एआई स्वचालित रूप से स्रोत सामग्री से निकाले गए सही उद्धरणों और आँकड़ों के साथ एक पूर्ण समाचार लेख का मसौदा तैयार कर सकता है, जिसमें बहुत कम संपादन की आवश्यकता होती है।

• डोमेन-विशिष्ट AI: हम कुछ क्षेत्रों (कानूनी, चिकित्सा, तकनीकी लेखन) के लिए अधिक विशिष्ट जनरेटिव मॉडल देखेंगे। 2030 का एक कानूनी AI मॉडल विश्वसनीय रूप से मानक अनुबंधों का मसौदा तैयार कर सकता है या केस लॉ का सारांश दे सकता है - ऐसे कार्य जो संरचना में सूत्रबद्ध हैं लेकिन वर्तमान में वकील के समय की मांग करते हैं। यदि AI को मान्य कानूनी दस्तावेजों पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो इसके मसौदे इतने भरोसेमंद हो सकते हैं कि एक वकील केवल एक त्वरित अंतिम नज़र डालता है।

• प्राकृतिक शैली और सुसंगति: मॉडल लंबे दस्तावेज़ों पर संदर्भ बनाए रखने में बेहतर होते जा रहे हैं, जिससे अधिक सुसंगत और सटीक लंबी-फ़ॉर्म सामग्री प्राप्त होती है। 2035 तक, यह संभव है कि एक AI अपने आप ही एक गैर-काल्पनिक पुस्तक या एक तकनीकी मैनुअल का एक अच्छा पहला मसौदा तैयार कर सकता है, जिसमें मनुष्य मुख्य रूप से सलाहकार की भूमिका में होंगे (लक्ष्य निर्धारित करने या विशेष ज्ञान प्रदान करने के लिए)।

व्यवहार में यह कैसा दिखेगा? नियमित पत्रकारिता कुछ बीट के लिए लगभग पूरी तरह से स्वचालित हो सकता है। हम 2030 में एक समाचार एजेंसी को AI सिस्टम के साथ देख सकते हैं जो हर आय रिपोर्ट, खेल की कहानी या चुनाव परिणाम अपडेट का पहला संस्करण लिखेगा, जिसमें संपादक केवल गुणवत्ता आश्वासन के लिए कुछ का नमूना लेगा। वास्तव में, विशेषज्ञों का अनुमान है कि ऑनलाइन सामग्री का लगातार बढ़ता हिस्सा मशीन द्वारा उत्पन्न होगा - उद्योग विश्लेषकों द्वारा एक साहसिक भविष्यवाणी ने सुझाव दिया कि 2026 तक 90% तक ऑनलाइन सामग्री AI द्वारा उत्पन्न हो सकती है (2026 तक, गैर-मानव द्वारा निर्मित ऑनलाइन सामग्री मानव द्वारा निर्मित सामग्री से कहीं अधिक होगी - OODAloop), हालांकि इस आंकड़े पर बहस हो रही है। यहां तक ​​कि एक अधिक रूढ़िवादी परिणाम का मतलब यह होगा कि 2030 के दशक के मध्य तक, अधिकांश नियमित वेब लेख, उत्पाद कॉपी और शायद व्यक्तिगत समाचार फ़ीड भी AI द्वारा लिखे जाएंगे।

में विपणन और कॉर्पोरेट संचार, जनरेटिव AI को संभवतः संपूर्ण अभियान स्वायत्त रूप से चलाने का काम सौंपा जाएगा। यह व्यक्तिगत मार्केटिंग ईमेल, सोशल मीडिया पोस्ट और विज्ञापन कॉपी विविधताओं को उत्पन्न और भेज सकता है, ग्राहकों की प्रतिक्रियाओं के आधार पर संदेश को लगातार बदल सकता है - सभी लूप में मानव कॉपीराइटर के बिना। गार्टनर विश्लेषकों का अनुमान है कि 2025 तक, कम से कम 30% बड़े उद्यमों के आउटबाउंड मार्केटिंग संदेश कृत्रिम रूप से AI द्वारा उत्पन्न किए जाएंगे (उद्योगों और उद्यमों के लिए जनरेटिव AI उपयोग के मामले), और यह प्रतिशत 2030 तक बढ़ेगा।

हालाँकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि मानवीय रचनात्मकता और निर्णय अभी भी एक भूमिका निभाएंगे, विशेष रूप से उच्च-दांव वाली सामग्री के लिए2035 तक, AI अपने आप ही प्रेस विज्ञप्ति या ब्लॉग पोस्ट को संभाल सकता है, लेकिन खोजी पत्रकारिता के लिए जिसमें जवाबदेही या संवेदनशील विषय शामिल हैं, मीडिया आउटलेट अभी भी मानवीय निगरानी पर जोर दे सकते हैं। भविष्य में संभवतः एक स्तरित दृष्टिकोण आएगा: AI स्वायत्त रूप से रोज़मर्रा की अधिकांश सामग्री का उत्पादन करता है, जबकि मनुष्य रणनीतिक या संवेदनशील टुकड़ों को संपादित करने और बनाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। अनिवार्य रूप से, "नियमित" के रूप में क्या गिना जाता है, इसकी रेखा का विस्तार AI दक्षता बढ़ने के साथ होगा।

इसके अतिरिक्त, सामग्री के नए रूप जैसे एआई द्वारा निर्मित इंटरैक्टिव कथाएँ या वैयक्तिकृत रिपोर्ट उभर सकता है। उदाहरण के लिए, कंपनी की वार्षिक रिपोर्ट AI द्वारा कई शैलियों में तैयार की जा सकती है - अधिकारियों के लिए एक संक्षिप्त विवरण, कर्मचारियों के लिए एक वर्णनात्मक संस्करण, विश्लेषकों के लिए एक डेटा-समृद्ध संस्करण - प्रत्येक एक ही अंतर्निहित डेटा से स्वचालित रूप से बनाया गया है। शिक्षा में, पाठ्यपुस्तकों को अलग-अलग पढ़ने के स्तरों के अनुरूप AI द्वारा गतिशील रूप से लिखा जा सकता है। ये अनुप्रयोग काफी हद तक स्वायत्त हो सकते हैं लेकिन सत्यापित जानकारी द्वारा समर्थित हो सकते हैं।

लिखित अनुमान से पता चलता है कि 2030 के दशक के मध्य तक, एआई एक विपुल लेखक होगा. वास्तव में स्वायत्त संचालन के लिए महत्वपूर्ण बात यह होगी कि इसके आउटपुट में विश्वास स्थापित किया जाए। यदि AI लगातार तथ्यात्मक सटीकता, शैलीगत गुणवत्ता और नैतिक मानकों के साथ संरेखण प्रदर्शित कर सकता है, तो लाइन-बाय-लाइन मानवीय समीक्षा की आवश्यकता कम हो जाएगी। 2035 तक, इस श्वेत पत्र के अनुभागों को बिना किसी संपादक की आवश्यकता के AI शोधकर्ता द्वारा तैयार किया जा सकता है - एक संभावना जिसके बारे में हम सतर्क रूप से आशावादी हैं, बशर्ते उचित सुरक्षा उपाय लागू हों।

दृश्य कला और डिजाइन में जनरेटिव एआई

जनरेटिव एआई की छवियों और कलाकृति बनाने की क्षमता ने लोगों की कल्पना को आकर्षित किया है, एआई द्वारा बनाई गई पेंटिंग से लेकर कला प्रतियोगिता जीतने वाले डीपफेक वीडियो तक, जो वास्तविक फुटेज से अलग नहीं हो सकते। विज़ुअल डोमेन में, जनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क (GAN) और डिफ्यूजन मॉडल (जैसे स्टेबल डिफ्यूजन, मिडजर्नी) जैसे AI मॉडल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के आधार पर मूल छवियां बना सकते हैं।तो क्या अब AI एक स्वायत्त कलाकार या डिजाइनर के रूप में कार्य कर सकता है?

वर्तमान क्षमताएं (2025): क्रिएटिव असिस्टेंट के रूप में एआई

2025 तक, जनरेटिव मॉडल बनाने में माहिर हैं मांग पर छवियाँ प्रभावशाली निष्ठा के साथ। उपयोगकर्ता इमेज एआई से "वान गॉग की शैली में सूर्यास्त के समय एक मध्ययुगीन शहर" बनाने के लिए कह सकते हैं और कुछ सेकंड में एक आश्वस्त करने वाली कलात्मक छवि प्राप्त कर सकते हैं। इसने ग्राफिक डिज़ाइन, मार्केटिंग और मनोरंजन में कॉन्सेप्ट आर्ट, प्रोटोटाइप और यहाँ तक कि कुछ मामलों में अंतिम दृश्यों के लिए एआई के व्यापक उपयोग को बढ़ावा दिया है। उल्लेखनीय रूप से:

• ग्राफिक डिज़ाइन और स्टॉक छवियाँ: कंपनियाँ AI के माध्यम से वेबसाइट ग्राफ़िक्स, चित्रण या स्टॉक फ़ोटो तैयार करती हैं, जिससे हर काम को कलाकार से करवाने की ज़रूरत कम हो जाती है। कई मार्केटिंग टीमें उपभोक्ताओं को क्या आकर्षित करता है, इसका परीक्षण करने के लिए विज्ञापनों या उत्पाद छवियों के विभिन्न रूपों का निर्माण करने के लिए AI टूल का उपयोग करती हैं।

• कला और चित्रण: व्यक्तिगत कलाकार विचारों पर मंथन करने या विवरण भरने के लिए AI के साथ सहयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, एक चित्रकार पृष्ठभूमि दृश्य बनाने के लिए AI का उपयोग कर सकता है, जिसे वे फिर अपने मानव-निर्मित पात्रों के साथ एकीकृत करते हैं। कुछ कॉमिक बुक निर्माताओं ने AI द्वारा उत्पन्न पैनल या रंग के साथ प्रयोग किया है।

• मीडिया और मनोरंजन: एआई द्वारा निर्मित कलाकृतियाँ मैगज़ीन कवर और किताबों के कवर पर दिखाई दी हैं। इसका एक प्रसिद्ध उदाहरण अगस्त 2022 का है। कॉस्मोपॉलिटन कवर जिसमें एक अंतरिक्ष यात्री को दिखाया गया था - कथित तौर पर एक आर्ट डायरेक्टर के निर्देशानुसार AI (OpenAI के DALL·E) द्वारा बनाई गई पहली मैगज़ीन कवर छवि। हालाँकि इसमें मानवीय प्रेरणा और चयन शामिल था, लेकिन वास्तविक कलाकृति मशीन द्वारा बनाई गई थी।

महत्वपूर्ण बात यह है कि, इनमें से अधिकांश वर्तमान उपयोगों में अभी भी मानवीय संरक्षण और पुनरावृत्ति शामिल हैAI दर्जनों तस्वीरें दिखा सकता है, और एक इंसान सबसे अच्छी तस्वीर चुन सकता है और संभवतः उसमें कुछ बदलाव कर सकता है। इस अर्थ में, AI स्वायत्त रूप से काम कर रहा है उत्पादन करना विकल्प, लेकिन मनुष्य रचनात्मक दिशा का मार्गदर्शन कर रहे हैं और अंतिम चयन कर रहे हैं। यह बहुत सारी सामग्री जल्दी से तैयार करने के लिए विश्वसनीय है, लेकिन पहली कोशिश में सभी आवश्यकताओं को पूरा करने की गारंटी नहीं है। गलत विवरण (जैसे एआई द्वारा गलत संख्या में उंगलियों के साथ हाथ खींचना, एक ज्ञात विचित्रता) या अनपेक्षित परिणाम जैसे मुद्दों का मतलब है कि एक मानव कला निर्देशक को आमतौर पर आउटपुट गुणवत्ता की निगरानी करने की आवश्यकता होती है।

हालाँकि, ऐसे क्षेत्र भी हैं जहाँ AI पूर्ण स्वायत्तता के करीब है:

• जनरेटिव डिज़ाइन: वास्तुकला और उत्पाद डिजाइन जैसे क्षेत्रों में, AI उपकरण स्वायत्त रूप से डिज़ाइन प्रोटोटाइप बना सकते हैं जो निर्दिष्ट बाधाओं को पूरा करते हैं। उदाहरण के लिए, फर्नीचर के एक टुकड़े के वांछित आयाम और कार्यों को देखते हुए, एक जनरेटिव एल्गोरिदम प्रारंभिक विनिर्देशों से परे मानव हस्तक्षेप के बिना कई व्यवहार्य डिज़ाइन (कुछ काफी अपरंपरागत) आउटपुट कर सकता है। इन डिज़ाइनों को फिर मनुष्यों द्वारा सीधे इस्तेमाल या परिष्कृत किया जा सकता है। इसी तरह, इंजीनियरिंग में, जनरेटिव AI वजन और ताकत के लिए अनुकूलित भागों (जैसे, एक हवाई जहाज का घटक) को डिज़ाइन कर सकता है, जिससे ऐसे नए आकार बनते हैं जिनकी कल्पना शायद इंसान ने न की हो।

• वीडियो गेम परिसंपत्तियाँ: AI स्वचालित रूप से वीडियो गेम के लिए बनावट, 3D मॉडल या यहां तक ​​कि पूरे स्तर उत्पन्न कर सकता है। डेवलपर्स इनका उपयोग सामग्री निर्माण को गति देने के लिए करते हैं। कुछ इंडी गेम्स ने न्यूनतम मानव निर्मित संपत्तियों के साथ विशाल, गतिशील गेम दुनिया बनाने के लिए प्रक्रियात्मक रूप से उत्पन्न कलाकृति और यहां तक ​​कि संवाद (भाषा मॉडल के माध्यम से) को शामिल करना शुरू कर दिया है।

• एनीमेशन और वीडियो (उभरते हुए): स्थिर छवियों की तुलना में कम परिपक्व होते हुए भी, वीडियो के लिए जनरेटिव AI आगे ​​बढ़ रहा है। AI पहले से ही प्रॉम्प्ट से छोटे वीडियो क्लिप या एनिमेशन बना सकता है, हालांकि गुणवत्ता असंगत है। डीपफेक तकनीक - जो जनरेटिव है - यथार्थवादी फेस स्वैप या वॉयस क्लोन बना सकती है।नियंत्रित सेटिंग में, एक स्टूडियो स्वचालित रूप से पृष्ठभूमि दृश्य या भीड़ एनीमेशन उत्पन्न करने के लिए एआई का उपयोग कर सकता है।

उल्लेखनीय रूप से, गार्टनर ने भविष्यवाणी की है कि 2030 तक, हम देखेंगे प्रमुख ब्लॉकबस्टर फिल्म जिसमें 90% सामग्री AI द्वारा उत्पन्न की गई है (स्क्रिप्ट से लेकर दृश्य तक) (उद्योगों और उद्यमों के लिए जनरेटिव AI उपयोग के मामले2025 तक, हम अभी उस मुकाम पर नहीं पहुंचे हैं - AI स्वतंत्र रूप से फीचर-लेंथ फिल्म नहीं बना सकता। लेकिन उस पहेली के टुकड़े विकसित हो रहे हैं: स्क्रिप्ट निर्माण (टेक्स्ट AI), चरित्र और दृश्य निर्माण (छवि/वीडियो AI), आवाज अभिनय (AI आवाज क्लोन), और संपादन सहायता (AI पहले से ही कट और संक्रमण में मदद कर सकता है)।

2030-2035 के लिए दृष्टिकोण: बड़े पैमाने पर AI-जनरेटेड मीडिया

भविष्य को देखते हुए, दृश्य कला और डिजाइन में जनरेटिव एआई की भूमिका नाटकीय रूप से विस्तारित होने वाली है। 2035 तक, हमारा अनुमान है कि एआई एक ऐसा क्षेत्र होगा जो दुनिया भर में सबसे अधिक मांग वाला क्षेत्र बन जाएगा। प्राथमिक सामग्री निर्माता कई दृश्य मीडिया में, अक्सर प्रारंभिक मार्गदर्शन से परे न्यूनतम मानवीय इनपुट के साथ काम करना। कुछ अपेक्षाएँ:

• पूर्णतः AI-जनरेटेड फ़िल्में और वीडियो: अगले दस सालों में, यह बहुत संभव है कि हम पहली फ़िल्में या सीरीज़ देखें जो मुख्य रूप से AI द्वारा निर्मित हैं। मनुष्य उच्च-स्तरीय निर्देशन (जैसे कि स्क्रिप्ट की रूपरेखा या मनचाही शैली) प्रदान कर सकते हैं और AI दृश्यों को प्रस्तुत करेगा, अभिनेता की समानताएँ बनाएगा और सब कुछ एनिमेट करेगा। लघु फ़िल्मों में शुरुआती प्रयोग कुछ वर्षों के भीतर होने की संभावना है, जबकि 2030 के दशक तक फ़ीचर-लेंथ प्रयास किए जा सकते हैं। ये AI फ़िल्में शायद आला (प्रयोगात्मक एनिमेशन, आदि) से शुरू हो सकती हैं, लेकिन गुणवत्ता में सुधार होने पर मुख्यधारा बन सकती हैं। गार्टनर की 2030 तक 90% फ़िल्म भविष्यवाणी (उद्योगों और उद्यमों के लिए जनरेटिव AI उपयोग के मामले), महत्वाकांक्षी होते हुए भी, उद्योग की इस धारणा को रेखांकित करता है कि एआई सामग्री निर्माण इतना परिष्कृत होगा कि वह फिल्म निर्माण का अधिकांश भार उठा सकेगा।

• डिज़ाइन स्वचालन: फैशन या वास्तुकला जैसे क्षेत्रों में, जनरेटिव AI का उपयोग "लागत, सामग्री, शैली X" जैसे मापदंडों के आधार पर सैकड़ों डिज़ाइन अवधारणाओं को स्वायत्त रूप से तैयार करने के लिए किया जाएगा, जिससे मनुष्य अंतिम डिज़ाइन चुन सकेंगे। यह वर्तमान गतिशीलता को उलट देता है: डिज़ाइनरों द्वारा स्क्रैच से निर्माण करने और शायद प्रेरणा के लिए AI का उपयोग करने के बजाय, भविष्य के डिज़ाइनर क्यूरेटर के रूप में अधिक कार्य कर सकते हैं, सबसे अच्छा AI-जनरेटेड डिज़ाइन चुन सकते हैं और शायद उसमें बदलाव कर सकते हैं। 2035 तक, एक वास्तुकार किसी इमारत के लिए आवश्यकताओं को इनपुट कर सकता है और AI से सुझावों के रूप में पूर्ण ब्लूप्रिंट प्राप्त कर सकता है (सभी संरचनात्मक रूप से मजबूत, एम्बेडेड इंजीनियरिंग नियमों के सौजन्य से)।

• व्यक्तिगत सामग्री निर्माण: हम AI को अलग-अलग उपयोगकर्ताओं के लिए तुरंत दृश्य बनाते हुए देख सकते हैं। 2035 में एक वीडियो गेम या वर्चुअल रियलिटी अनुभव की कल्पना करें, जहाँ दृश्य और पात्र खिलाड़ी की पसंद के अनुसार अनुकूलित होते हैं, जिन्हें AI द्वारा वास्तविक समय में बनाया जाता है। या उपयोगकर्ता के दिन के आधार पर बनाई गई व्यक्तिगत कॉमिक स्ट्रिप्स - एक स्वायत्त "दैनिक डायरी कॉमिक" AI जो आपकी टेक्स्ट जर्नल को हर शाम स्वचालित रूप से चित्रों में बदल देती है।

• बहुविध रचनात्मकता: जनरेटिव AI सिस्टम तेजी से मल्टीमॉडल होते जा रहे हैं - जिसका मतलब है कि वे टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो आदि को एक साथ हैंडल कर सकते हैं। इन्हें मिलाकर, एक AI “मुझे उत्पाद X के लिए मार्केटिंग अभियान बनाओ” जैसे सरल संकेत को ले सकता है और न केवल लिखित कॉपी, बल्कि मिलते-जुलते ग्राफ़िक्स, शायद छोटे प्रचार वीडियो क्लिप भी बना सकता है, जो सभी शैली में सुसंगत हैं। इस तरह का एक-क्लिक कंटेंट सूट 2030 के दशक की शुरुआत तक एक संभावित सेवा है।

क्या ए.आई. मानव कलाकारों की जगहयह सवाल अक्सर उठता है। संभावना है कि AI बहुत सारे उत्पादन कार्य (विशेष रूप से व्यवसाय के लिए आवश्यक दोहराव या तेजी से बदलाव वाली कला) को अपने हाथ में ले लेगा, लेकिन मौलिकता और नवीनता के लिए मानवीय कलात्मकता बनी रहेगी।2035 तक, एक स्वायत्त AI किसी प्रसिद्ध कलाकार की शैली में विश्वसनीय रूप से चित्र बना सकता है - लेकिन एक चित्र बनाना नया शैली या गहरी सांस्कृतिक रूप से गूंजने वाली कला अभी भी एक मानवीय विशेषता हो सकती है (संभावित रूप से सहयोगी के रूप में एआई के साथ)। हम एक ऐसे भविष्य की कल्पना करते हैं जहाँ मानव कलाकार स्वायत्त एआई "सह-कलाकारों" के साथ मिलकर काम करते हैं। कोई व्यक्ति अपने घर में डिजिटल गैलरी के लिए लगातार कला बनाने के लिए एक व्यक्तिगत एआई को नियुक्त कर सकता है, उदाहरण के लिए, हमेशा बदलते रचनात्मक माहौल प्रदान करना।

विश्वसनीयता के दृष्टिकोण से, दृश्य जनरेटिव एआई के पास कुछ मायनों में पाठ की तुलना में स्वायत्तता का एक आसान रास्ता है: एक छवि व्यक्तिपरक रूप से "काफी अच्छी" हो सकती है, भले ही वह परिपूर्ण न हो, जबकि पाठ में तथ्यात्मक त्रुटि अधिक समस्याग्रस्त है। इस प्रकार, हम पहले से ही अपेक्षाकृत देख रहे हैं कम जोखिम वाला गोद लेना - अगर AI द्वारा बनाया गया डिज़ाइन बदसूरत या गलत है, तो आप उसका इस्तेमाल नहीं करेंगे, लेकिन इससे खुद कोई नुकसान नहीं होगा। इसका मतलब यह है कि 2030 के दशक तक, कंपनियाँ AI को बिना किसी निगरानी के डिज़ाइन बनाने की अनुमति दे सकती हैं और केवल तभी मनुष्यों को शामिल कर सकती हैं जब कुछ वास्तव में नया या जोखिम भरा काम करने की ज़रूरत हो।

संक्षेप में, 2035 तक जनरेटिव AI के विजुअल्स में एक पावरहाउस कंटेंट क्रिएटर बनने की उम्मीद है, जो संभवतः हमारे आस-पास की छवियों और मीडिया के एक महत्वपूर्ण हिस्से के लिए जिम्मेदार है। यह मनोरंजन, डिज़ाइन और रोज़मर्रा के संचार के लिए मज़बूती से कंटेंट तैयार करेगा। स्वायत्त कलाकार क्षितिज पर है - हालाँकि AI को इस रूप में देखा जाता है या नहीं रचनात्मक या फिर यह एक बहुत ही स्मार्ट उपकरण है, यह एक बहस है जो तब विकसित होगी जब इसके आउटपुट मानव निर्मित से अप्रभेद्य हो जाएंगे।

सॉफ्टवेयर विकास में जनरेटिव एआई (कोडिंग)

सॉफ़्टवेयर विकास एक अत्यधिक विश्लेषणात्मक कार्य की तरह लग सकता है, लेकिन इसमें एक रचनात्मक तत्व भी है - कोड लिखना मूल रूप से एक संरचित भाषा में पाठ बनाना है। आधुनिक जनरेटिव AI, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल, कोडिंग में काफी कुशल साबित हुए हैं। GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer और अन्य जैसे उपकरण AI जोड़ी प्रोग्रामर के रूप में कार्य करते हैं, जो डेवलपर्स द्वारा टाइप किए जाने पर कोड स्निपेट या यहां तक ​​कि संपूर्ण फ़ंक्शन का सुझाव देते हैं। यह स्वायत्त प्रोग्रामिंग की ओर कितनी दूर तक जा सकता है?

वर्तमान क्षमताएं (2025): कोडिंग सह-पायलट के रूप में एआई

2025 तक, AI कोड जनरेटर कई डेवलपर्स के वर्कफ़्लो में आम हो गए हैं। ये उपकरण कोड की पंक्तियों को स्वतः पूर्ण कर सकते हैं, बॉयलरप्लेट (जैसे मानक फ़ंक्शन या परीक्षण) उत्पन्न कर सकते हैं, और यहां तक ​​कि एक प्राकृतिक भाषा विवरण दिए जाने पर सरल प्रोग्राम भी लिख सकते हैं। हालाँकि, महत्वपूर्ण बात यह है कि वे डेवलपर की देखरेख में काम करते हैं - डेवलपर AI के सुझावों की समीक्षा करता है और उन्हें एकीकृत करता है।

कुछ वर्तमान तथ्य और आंकड़े:

• 2023 के अंत तक आधे से अधिक पेशेवर डेवलपर्स ने एआई कोडिंग सहायकों को अपना लिया होगा (कोपायलट पर कोडिंग: 2023 का डेटा कोड की गुणवत्ता पर नीचे की ओर दबाव का संकेत देता है (2024 अनुमानों सहित) - GitClear), जो तेजी से अपनाए जाने का संकेत है। GitHub Copilot, जो पहले व्यापक रूप से उपलब्ध टूल में से एक है, के बारे में बताया गया कि यह उन परियोजनाओं में औसतन 30-40% कोड उत्पन्न करता है जहाँ इसका उपयोग किया जाता है (कोडिंग अब MOAT नहीं रह गई है। GitHub पर 46% कोड पहले से ही हैं ...) इसका मतलब यह है कि एआई पहले से ही कोड के महत्वपूर्ण हिस्से को लिख रहा है, हालांकि एक इंसान इसे संचालित और सत्यापित कर रहा है।

• ये AI उपकरण दोहरावदार कोड लिखने (जैसे, डेटा मॉडल क्लास, गेट्टर/सेटर विधियाँ), एक प्रोग्रामिंग भाषा को दूसरी में बदलने, या प्रशिक्षण उदाहरणों से मिलते-जुलते सीधे-सादे एल्गोरिदम बनाने जैसे कार्यों में उत्कृष्ट हैं। उदाहरण के लिए, एक डेवलपर “// उपयोगकर्ताओं की सूची को नाम से छाँटने के लिए फ़ंक्शन” पर टिप्पणी कर सकता है और AI लगभग तुरंत ही एक उपयुक्त सॉर्टिंग फ़ंक्शन उत्पन्न कर देगा।

• वे इसमें भी सहायता करते हैं बग फिक्सिंग और स्पष्टीकरण: डेवलपर्स एक त्रुटि संदेश चिपका सकते हैं और AI एक समाधान सुझा सकता है, या पूछ सकता है कि “यह कोड क्या करता है?” और एक प्राकृतिक भाषा स्पष्टीकरण प्राप्त कर सकता है। यह एक तरह से स्वायत्त है (AI अपने आप समस्याओं का निदान कर सकता है), लेकिन एक इंसान यह तय करता है कि समाधान लागू करना है या नहीं।

• महत्वपूर्ण बात यह है कि वर्तमान AI कोडिंग सहायक अचूक नहीं हैं। वे असुरक्षित कोड सुझा सकते हैं, या ऐसा कोड सुझा सकते हैं जो लगभग समस्या का समाधान तो हो जाता है, लेकिन उसमें सूक्ष्म खामियाँ भी होती हैं। इसलिए, आज सबसे अच्छा तरीका यही है कि किसी इंसान को जानकारी में रखना - डेवलपर एआई-लिखित कोड का परीक्षण और डीबग करता है, ठीक वैसे ही जैसे वे मानव-लिखित कोड का परीक्षण और डीबग करते हैं। विनियमित उद्योगों या महत्वपूर्ण सॉफ़्टवेयर (जैसे चिकित्सा या विमानन प्रणाली) में, किसी भी एआई योगदान की कठोर समीक्षा की जाती है।

आज कोई भी मुख्यधारा का सॉफ़्टवेयर सिस्टम डेवलपर की निगरानी के बिना पूरी तरह से AI द्वारा लिखा हुआ नहीं है। हालाँकि, कुछ स्वायत्त या अर्ध-स्वायत्त उपयोग उभर रहे हैं:

• स्वतः-निर्मित इकाई परीक्षण: AI कोड का विश्लेषण कर सकता है और विभिन्न मामलों को कवर करने के लिए यूनिट टेस्ट तैयार कर सकता है। एक परीक्षण ढांचा बग को पकड़ने के लिए इन AI-लिखित परीक्षणों को स्वायत्त रूप से उत्पन्न और चला सकता है, जो मानव-लिखित परीक्षणों को बढ़ाता है।

• AI युक्त लो-कोड/नो-कोड प्लेटफॉर्म: कुछ प्लेटफ़ॉर्म गैर-प्रोग्रामर को यह बताने की अनुमति देते हैं कि वे क्या चाहते हैं (उदाहरण के लिए "संपर्क फ़ॉर्म और प्रविष्टियों को सहेजने के लिए डेटाबेस के साथ एक वेबपेज बनाएँ") और सिस्टम कोड उत्पन्न करता है। अभी भी शुरुआती चरणों में होने के बावजूद, यह भविष्य का संकेत देता है जहाँ AI मानक उपयोग मामलों के लिए स्वायत्त रूप से सॉफ़्टवेयर बना सकता है।

• स्क्रिप्टिंग और ग्लू कोड: आईटी ऑटोमेशन में अक्सर सिस्टम को जोड़ने के लिए स्क्रिप्ट लिखना शामिल होता है। एआई उपकरण अक्सर इन छोटी स्क्रिप्ट को स्वचालित रूप से उत्पन्न कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, लॉग फ़ाइल को पार्स करने और ईमेल अलर्ट भेजने के लिए स्क्रिप्ट लिखना - एक एआई न्यूनतम या बिना किसी संपादन के एक कार्यशील स्क्रिप्ट तैयार कर सकता है।

2030-2035 के लिए दृष्टिकोण: “स्व-विकसित” सॉफ़्टवेयर की ओर

अगले दशक में, जनरेटिव एआई कोडिंग बोझ का एक बड़ा हिस्सा लेने की उम्मीद है, जो कुछ प्रकार की परियोजनाओं के लिए पूरी तरह से स्वायत्त सॉफ़्टवेयर विकास के करीब पहुंच जाएगा। कुछ अनुमानित विकास:

• सम्पूर्ण सुविधा कार्यान्वयन: 2030 तक, हम अनुमान लगाते हैं कि AI सरल एप्लिकेशन सुविधाओं को एंड-टू-एंड लागू करने में सक्षम होगा। एक उत्पाद प्रबंधक सरल भाषा में एक सुविधा का वर्णन कर सकता है ("उपयोगकर्ताओं को ईमेल लिंक के माध्यम से अपना पासवर्ड रीसेट करने में सक्षम होना चाहिए") और AI आवश्यक कोड (फ्रंट-एंड फॉर्म, बैक-एंड लॉजिक, डेटाबेस अपडेट, ईमेल डिस्पैच) उत्पन्न कर सकता है और इसे कोडबेस में एकीकृत कर सकता है। AI प्रभावी रूप से एक जूनियर डेवलपर के रूप में कार्य करेगा जो विनिर्देशों का पालन कर सकता है। एक मानव इंजीनियर केवल एक कोड समीक्षा कर सकता है और परीक्षण चला सकता है। जैसे-जैसे AI विश्वसनीयता में सुधार होता है, कोड समीक्षा एक त्वरित स्किम बन सकती है।

• स्वायत्त कोड रखरखाव: सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग का एक बड़ा हिस्सा सिर्फ़ नया कोड लिखना नहीं है, बल्कि मौजूदा कोड को अपडेट करना है - बग को ठीक करना, प्रदर्शन में सुधार करना, नई आवश्यकताओं के अनुकूल होना। भविष्य के AI डेवलपर्स संभवतः इसमें उत्कृष्टता प्राप्त करेंगे। एक कोडबेस और एक निर्देश ("जब बहुत से उपयोगकर्ता एक साथ लॉग इन करते हैं तो हमारा ऐप क्रैश हो जाता है") दिए जाने पर, AI समस्या का पता लगा सकता है (जैसे कि एक समवर्ती बग) और उसे पैच कर सकता है। 2035 तक, AI सिस्टम रातों-रात नियमित रखरखाव टिकटों को स्वचालित रूप से संभाल सकता है, जो सॉफ़्टवेयर सिस्टम के लिए एक अथक रखरखाव दल के रूप में काम करेगा।

• एकीकरण और API उपयोग: जैसे-जैसे अधिक सॉफ़्टवेयर सिस्टम और API AI-पठनीय दस्तावेज़ों के साथ आते हैं, एक AI एजेंट स्वतंत्र रूप से यह पता लगा सकता है कि ग्लू कोड लिखकर सिस्टम A को सर्विस B से कैसे जोड़ा जाए। उदाहरण के लिए, यदि कोई कंपनी चाहती है कि उनका आंतरिक HR सिस्टम किसी नए पेरोल API के साथ सिंक हो, तो वे AI को "इन दोनों को एक-दूसरे से बात करने" का काम दे सकते हैं, और यह दोनों सिस्टम के विनिर्देशों को पढ़ने के बाद एकीकरण कोड लिखेगा।

• गुणवत्ता और अनुकूलन: भविष्य के कोड-जनरेशन मॉडल में संभवतः फीडबैक लूप को शामिल किया जाएगा, ताकि यह सत्यापित किया जा सके कि कोड काम करता है (उदाहरण के लिए, सैंडबॉक्स में परीक्षण या सिमुलेशन चलाना)।इसका मतलब यह है कि एक AI न केवल कोड लिख सकता है, बल्कि उसका परीक्षण करके खुद को सही भी कर सकता है। 2035 तक, हम एक ऐसे AI की कल्पना कर सकते हैं, जिसे कोई कार्य दिया जाए, तो वह अपने कोड पर तब तक काम करता रहे जब तक कि सभी परीक्षण पास न हो जाएं - एक ऐसी प्रक्रिया जिसकी किसी इंसान को लाइन-दर-लाइन निगरानी करने की ज़रूरत न पड़े। इससे स्वायत्त रूप से उत्पन्न कोड में भरोसा बहुत बढ़ जाएगा।

2035 तक एक परिदृश्य की कल्पना की जा सकती है, जहाँ एक छोटा सा सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट - मान लीजिए कि किसी व्यवसाय के लिए एक कस्टम मोबाइल ऐप - बड़े पैमाने पर एक AI एजेंट द्वारा उच्च-स्तरीय निर्देश दिए जाने पर विकसित किया जा सकता है। उस परिदृश्य में मानव "डेवलपर" एक प्रोजेक्ट मैनेजर या सत्यापनकर्ता की तरह होता है, जो आवश्यकताओं और बाधाओं (सुरक्षा, शैली दिशानिर्देश) को निर्दिष्ट करता है और AI को वास्तविक कोडिंग का भारी काम करने देता है।

हालांकि, जटिल, बड़े पैमाने के सॉफ़्टवेयर (ऑपरेटिंग सिस्टम, उन्नत AI एल्गोरिदम, आदि) के लिए, मानव विशेषज्ञ अभी भी गहराई से शामिल होंगे। सॉफ़्टवेयर में रचनात्मक समस्या-समाधान और वास्तुशिल्प डिज़ाइन संभवतः कुछ समय के लिए मानव-नेतृत्व में रहेंगे। AI बहुत सारे कोडिंग कार्यों को संभाल सकता है, लेकिन निर्णय लेना क्या समग्र संरचना का निर्माण और डिजाइन करना एक अलग चुनौती है। जैसा कि कहा गया है, जैसे-जैसे जनरेटिव एआई सहयोग करना शुरू करता है - एक सिस्टम के विभिन्न घटकों को संभालने वाले कई एआई एजेंट - यह कल्पना की जा सकती है कि वे कुछ हद तक आर्किटेक्चर को सह-डिजाइन कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, एक एआई एक सिस्टम डिज़ाइन का प्रस्ताव करता है, दूसरा इसकी आलोचना करता है, और वे प्रक्रिया की देखरेख करने वाले एक मानव के साथ दोहराते हैं)।

कोडिंग में AI का एक प्रमुख अपेक्षित लाभ यह है उत्पादकता प्रवर्धनगार्टनर का अनुमान है कि 2028 तक, 90% सॉफ्टवेयर इंजीनियर एआई कोड सहायकों का उपयोग करेंगे (2024 में यह संख्या 15% से भी कम है) (GitHub Copilot ने AI कोड असिस्टेंट पर शोध रिपोर्ट में शीर्ष स्थान प्राप्त किया -- विज़ुअल स्टूडियो मैगज़ीन)। इससे पता चलता है कि आउटलेयर - जो AI का उपयोग नहीं करते हैं - बहुत कम होंगे। हम कुछ क्षेत्रों में मानव डेवलपर्स की कमी भी देख सकते हैं, जिसे AI द्वारा कम किया जा सकता है; अनिवार्य रूप से प्रत्येक डेवलपर एक AI सहायक के साथ बहुत कुछ कर सकता है जो स्वायत्त रूप से कोड का मसौदा तैयार कर सकता है।

भरोसा एक केंद्रीय मुद्दा बना रहेगा। 2035 में भी, संगठनों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता होगी कि स्वायत्त रूप से उत्पन्न कोड सुरक्षित है (AI को कमजोरियाँ नहीं लानी चाहिए) और कानूनी/नैतिक मानदंडों के अनुरूप है (उदाहरण के लिए, AI में उचित लाइसेंस के बिना ओपन-सोर्स लाइब्रेरी से चोरी किया गया कोड शामिल नहीं है)। हम बेहतर AI गवर्नेंस टूल की अपेक्षा करते हैं जो जोखिम के बिना अधिक स्वायत्त कोडिंग को सक्षम करने में मदद करने के लिए AI-लिखित कोड की उत्पत्ति को सत्यापित और पता लगा सकते हैं।

संक्षेप में, 2030 के दशक के मध्य तक, जनरेटिव AI नियमित सॉफ़्टवेयर कार्यों के लिए कोडिंग के बड़े हिस्से को संभालने और जटिल कार्यों में महत्वपूर्ण रूप से सहायता करने की संभावना है। सॉफ़्टवेयर विकास जीवनचक्र बहुत अधिक स्वचालित होगा - आवश्यकताओं से लेकर परिनियोजन तक - जिसमें AI संभावित रूप से कोड परिवर्तनों को स्वचालित रूप से उत्पन्न और परिनियोजित कर सकता है। मानव डेवलपर्स उच्च-स्तरीय तर्क, उपयोगकर्ता अनुभव और निरीक्षण पर अधिक ध्यान केंद्रित करेंगे, जबकि AI एजेंट कार्यान्वयन विवरणों के माध्यम से काम करेंगे।

ग्राहक सेवा और समर्थन में जनरेटिव एआई

यदि आपने हाल ही में किसी ऑनलाइन ग्राहक सहायता चैट से बातचीत की है, तो इस बात की अच्छी संभावना है कि कम से कम कुछ समय के लिए AI दूसरी तरफ़ मौजूद था। ग्राहक सेवा AI स्वचालन के लिए एक ऐसा क्षेत्र है जो परिपक्व है: इसमें उपयोगकर्ता के प्रश्नों का उत्तर देना शामिल है, जिसे जनरेटिव AI (विशेष रूप से संवादात्मक मॉडल) काफी अच्छी तरह से कर सकता है, और यह अक्सर स्क्रिप्ट या ज्ञान आधारित लेखों का अनुसरण करता है, जिसे AI सीख सकता है। AI ग्राहकों को कितनी स्वायत्तता से संभाल सकता है?

वर्तमान क्षमताएं (2025): चैटबॉट और वर्चुअल एजेंट अग्रिम पंक्ति में होंगे

आज की स्थिति में, कई संगठन तैनात करते हैं संपर्क के प्रथम बिंदु के रूप में एआई चैटबॉट ग्राहक सेवा में। इनमें सरल नियम-आधारित बॉट ("बिलिंग के लिए 1 दबाएँ, सहायता के लिए 2 दबाएँ...") से लेकर उन्नत जनरेटिव AI चैटबॉट शामिल हैं जो मुक्त-प्रपत्र प्रश्नों की व्याख्या कर सकते हैं और संवादात्मक रूप से जवाब दे सकते हैं।प्रमुख बिंदु:

• सामान्य प्रश्नों का समाधान: एआई एजेंट अक्सर पूछे जाने वाले सवालों के जवाब देने, जानकारी प्रदान करने (स्टोर के खुलने का समय, रिफंड नीतियां, ज्ञात समस्याओं के लिए समस्या निवारण चरण) और मानक प्रक्रियाओं के माध्यम से उपयोगकर्ताओं का मार्गदर्शन करने में माहिर होते हैं। उदाहरण के लिए, बैंक के लिए एक एआई चैटबॉट स्वायत्त रूप से किसी उपयोगकर्ता को अपने खाते की शेष राशि की जांच करने, पासवर्ड रीसेट करने या बिना किसी मानवीय सहायता के ऋण के लिए आवेदन करने का तरीका समझाने में मदद कर सकता है।

• प्राकृतिक भाषा समझ: आधुनिक जनरेटिव मॉडल अधिक तरल और "मानव-जैसी" बातचीत की अनुमति देते हैं। ग्राहक अपने शब्दों में एक प्रश्न टाइप कर सकते हैं और AI आमतौर पर इरादे को समझ सकता है। कंपनियों की रिपोर्ट है कि आज के AI एजेंट कुछ साल पहले के भद्दे बॉट्स की तुलना में ग्राहकों के लिए कहीं अधिक संतोषजनक हैं - लगभग आधे ग्राहक अब मानते हैं कि चिंताओं को संबोधित करते समय AI एजेंट सहानुभूतिपूर्ण और प्रभावी हो सकते हैं (59 2025 के लिए AI ग्राहक सेवा आँकड़े), जो एआई-संचालित सेवा में बढ़ते विश्वास को दर्शाता है।

• बहु-चैनल समर्थन: AI सिर्फ़ चैट तक ही सीमित नहीं है। वॉयस असिस्टेंट (जैसे फोन IVR सिस्टम जिनके पीछे AI है) कॉल को हैंडल करना शुरू कर रहे हैं, और AI ग्राहकों की पूछताछ के लिए ईमेल रिस्पॉन्स भी तैयार कर सकता है, जो सही पाए जाने पर अपने आप ही भेजे जा सकते हैं।

• जब मनुष्य आगे आते हैं: आम तौर पर, अगर AI भ्रमित हो जाता है या सवाल बहुत जटिल है, तो वह मानव एजेंट को सौंप देगा। वर्तमान सिस्टम इस मामले में अच्छे हैं अपनी सीमाएँ जानना कई मामलों में। उदाहरण के लिए, यदि कोई ग्राहक कुछ असामान्य पूछता है या निराशा दिखाता है ("यह तीसरी बार है जब मैं आपसे संपर्क कर रहा हूँ और मैं बहुत परेशान हूँ..."), तो AI इसे मानव द्वारा नियंत्रित करने के लिए फ़्लैग कर सकता है। हैंडऑफ़ के लिए सीमा कंपनियों द्वारा ग्राहक संतुष्टि के साथ दक्षता को संतुलित करने के लिए निर्धारित की जाती है।

कई कंपनियों ने बताया है कि बातचीत का एक बड़ा हिस्सा अकेले AI द्वारा हल किया जा रहा है। उद्योग सर्वेक्षणों के अनुसार, आज लगभग 70-80% नियमित ग्राहक पूछताछ AI चैटबॉट द्वारा संभाली जा सकती है, और लगभग 40% कंपनियों के ग्राहक चैनल पहले से ही स्वचालित या AI-सहायता प्राप्त हैं (52 AI ग्राहक सेवा सांख्यिकी जो आपको जाननी चाहिए - Plivo) आईबीएम के ग्लोबल एआई एडॉप्शन इंडेक्स (2022) ने संकेत दिया कि 80% कंपनियां 2025 तक ग्राहक सेवा के लिए एआई चैटबॉट का उपयोग करती हैं या करने की योजना बना रही हैं।

एक दिलचस्प बात यह है कि AI न केवल ग्राहकों को जवाब दे रहा है, बल्कि मानव एजेंटों की सक्रिय सहायता करना वास्तविक समय में। उदाहरण के लिए, लाइव चैट या कॉल के दौरान, एक AI सुन सकता है और मानव एजेंट को तुरंत सुझाए गए उत्तर या प्रासंगिक जानकारी प्रदान कर सकता है। यह स्वायत्तता की रेखा को धुंधला कर देता है - AI अकेले ग्राहक का सामना नहीं कर रहा है, लेकिन यह स्पष्ट मानवीय प्रश्न के बिना सक्रिय रूप से शामिल है। यह प्रभावी रूप से एजेंट के लिए एक स्वायत्त सलाहकार के रूप में कार्य करता है।

2030-2035 के लिए आउटलुक: बड़े पैमाने पर एआई-संचालित ग्राहक संपर्क

2030 तक, ग्राहक सेवा इंटरैक्शन के अधिकांश भाग में AI शामिल होने की उम्मीद है, जिनमें से कई शुरू से अंत तक पूरी तरह से AI द्वारा नियंत्रित किए जाएंगे। इसका समर्थन करने वाली भविष्यवाणियाँ और रुझान:

• उच्च जटिलता वाले प्रश्नों का समाधान: जैसे-जैसे AI मॉडल व्यापक ज्ञान को एकीकृत करते हैं और तर्क में सुधार करते हैं, वे अधिक जटिल ग्राहक अनुरोधों को संभालने में सक्षम होंगे। केवल "मैं कोई आइटम कैसे वापस करूँ?" का उत्तर देने के बजाय, भविष्य का AI बहु-चरणीय मुद्दों को संभाल सकता है, जैसे कि "मेरा इंटरनेट बंद है, मैंने रीबूट करने का प्रयास किया है, क्या आप मदद कर सकते हैं?" संवाद के माध्यम से समस्या का निदान करके, उन्नत समस्या निवारण के माध्यम से ग्राहक का मार्गदर्शन करके, और केवल तभी जब अन्य सभी विफल हो जाते हैं, तकनीशियन को शेड्यूल करना - ऐसे कार्य जिनके लिए आज संभवतः मानव सहायता तकनीक की आवश्यकता होगी। हेल्थकेयर ग्राहक सेवा में, एक AI रोगी की नियुक्ति शेड्यूलिंग या बीमा प्रश्नों को एंड-टू-एंड संभाल सकता है।

• एंड-टू-एंड सेवा समाधान: हम देख सकते हैं कि AI न केवल ग्राहक को यह बता रहा है कि क्या करना है, बल्कि वास्तव में किया जा रहा है बैकएंड सिस्टम के भीतर ग्राहक की ओर से। उदाहरण के लिए, यदि कोई ग्राहक कहता है कि "मैं अपनी उड़ान को अगले सोमवार को बदलना चाहता हूँ और एक और बैग जोड़ना चाहता हूँ," तो 2030 में एक AI एजेंट सीधे एयरलाइन की आरक्षण प्रणाली से जुड़ सकता है, परिवर्तन कर सकता है, बैग के लिए भुगतान की प्रक्रिया कर सकता है, और ग्राहक को पुष्टि कर सकता है - सभी स्वायत्त रूप से। AI एक पूर्ण सेवा एजेंट बन जाता है, न कि केवल एक सूचना स्रोत।

• सर्वव्यापी एआई एजेंट: कंपनियाँ संभवतः सभी ग्राहक संपर्क बिंदुओं - फ़ोन, चैट, ईमेल, सोशल मीडिया पर AI तैनात करेंगी। कई ग्राहक शायद यह भी न समझ पाएँ कि वे AI से बात कर रहे हैं या किसी इंसान से, खास तौर पर तब जब AI की आवाज़ें ज़्यादा स्वाभाविक हो जाती हैं और चैट के जवाब ज़्यादा संदर्भ-जागरूक हो जाते हैं। 2035 तक, ग्राहक सेवा से संपर्क करने का मतलब अक्सर एक स्मार्ट AI से बातचीत करना हो सकता है जो आपकी पिछली बातचीत को याद रखता है, आपकी प्राथमिकताओं को समझता है और आपके लहज़े के हिसाब से ढल जाता है - अनिवार्य रूप से हर ग्राहक के लिए एक व्यक्तिगत वर्चुअल एजेंट।

• बातचीत में एआई निर्णय-निर्माण: सवालों के जवाब देने से परे, AI ऐसे निर्णय लेना शुरू कर देगा जिनके लिए वर्तमान में प्रबंधकीय स्वीकृति की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, आज एक मानव एजेंट को किसी नाराज ग्राहक को खुश करने के लिए रिफंड या विशेष छूट देने के लिए पर्यवेक्षक की स्वीकृति की आवश्यकता हो सकती है। भविष्य में, एक AI को उन निर्णयों को सौंपा जा सकता है, जो कि निर्धारित सीमाओं के भीतर, गणना किए गए ग्राहक जीवनकाल मूल्य और भावना विश्लेषण के आधार पर किए जा सकते हैं। फ्यूचरम/आईबीएम द्वारा किए गए एक अध्ययन ने अनुमान लगाया कि 2030 तक वास्तविक समय के ग्राहक जुड़ाव के दौरान किए गए लगभग 69% निर्णय स्मार्ट मशीनों द्वारा लिए जाएंगे (CX में बदलाव की पुनःकल्पना करने के लिए, विपणक को ये 2 काम करने चाहिए) - किसी बातचीत में एआई द्वारा प्रभावी रूप से सर्वोत्तम कार्यवाही का निर्णय लेना।

• 100% एआई भागीदारी: एक रिपोर्ट में सुझाव दिया गया है कि एआई अंततः एक भूमिका निभाएगा प्रत्येक ग्राहक संपर्क (59 2025 के लिए AI ग्राहक सेवा आँकड़े), चाहे सामने हो या पृष्ठभूमि में। इसका मतलब यह हो सकता है कि भले ही कोई इंसान ग्राहक से बातचीत कर रहा हो, उन्हें AI द्वारा सहायता प्रदान की जाएगी (सुझाव देना, जानकारी प्राप्त करना)। वैकल्पिक रूप से, व्याख्या यह है कि कोई भी ग्राहक प्रश्न किसी भी समय अनुत्तरित नहीं रहता है - यदि मनुष्य ऑफ़लाइन हैं, तो AI हमेशा मौजूद रहता है।

2035 तक, हम पा सकते हैं कि मानव ग्राहक सेवा एजेंट केवल सबसे संवेदनशील या उच्च-स्पर्श परिदृश्यों (जैसे, वीआईपी क्लाइंट या जटिल शिकायत समाधान जिसके लिए मानवीय सहानुभूति की आवश्यकता होती है) के लिए विशेषज्ञ बन गए हैं। बैंकिंग से लेकर रिटेल तक और तकनीकी सहायता तक नियमित प्रश्नों को 24/7 काम करने वाले एआई एजेंटों के बेड़े द्वारा सेवा दी जा सकती है, जो प्रत्येक बातचीत से लगातार सीखते हैं। यह बदलाव ग्राहक सेवा को अधिक सुसंगत और तत्काल बना सकता है, क्योंकि एआई लोगों को प्रतीक्षा में नहीं रखता है और सैद्धांतिक रूप से असीमित ग्राहकों को एक साथ संभालने के लिए मल्टीटास्क कर सकता है।

इस दृष्टिकोण के लिए चुनौतियों का सामना करना होगा: मानव ग्राहकों की अप्रत्याशितता को संभालने के लिए AI को बहुत मजबूत होना चाहिए। इसे अप-टू-डेट ज्ञान की भी आवश्यकता है (यदि AI की जानकारी पुरानी हो गई है तो कोई मतलब नहीं है)। AI और कंपनी डेटाबेस (ऑर्डर, आउटेज आदि पर वास्तविक समय की जानकारी के लिए) के बीच एकीकरण में निवेश करके, इन बाधाओं को संबोधित किया जा सकता है।

नैतिक रूप से, कंपनियों को यह तय करना होगा कि कब यह बताना है कि "आप एक AI से बात कर रहे हैं" और निष्पक्षता सुनिश्चित करें (AI पक्षपातपूर्ण प्रशिक्षण के कारण कुछ ग्राहकों के साथ नकारात्मक तरीके से अलग व्यवहार नहीं करता है)। यह मानते हुए कि इन्हें प्रबंधित किया जाता है, व्यवसाय का मामला मजबूत है: AI ग्राहक सेवा नाटकीय रूप से लागत और प्रतीक्षा समय में कटौती कर सकती है।ग्राहक सेवा में एआई का बाजार 2030 तक अरबों डॉलर तक बढ़ने का अनुमान है (ग्राहक सेवा बाज़ार में एआई रिपोर्ट 2025-2030: मामला) (जनरेटिव एआई कैसे लॉजिस्टिक्स को बढ़ावा दे रहा है | राइडर) क्योंकि संगठन इन क्षमताओं में निवेश करते हैं।

संक्षेप में, एक ऐसे भविष्य की आशा करें जहां स्वायत्त एआई ग्राहक सेवा आदर्श हैसहायता प्राप्त करने का अर्थ अक्सर एक स्मार्ट मशीन से बातचीत करना होगा जो आपकी समस्या को जल्दी से हल कर सकती है। मनुष्य अभी भी निगरानी और एज मामलों को संभालने के लिए लूप में होंगे, लेकिन एआई कार्यबल के पर्यवेक्षकों के रूप में। इसका परिणाम उपभोक्ताओं के लिए तेज़, अधिक व्यक्तिगत सेवा हो सकती है - जब तक कि एआई को ठीक से प्रशिक्षित किया जाता है और अतीत के "रोबोट हॉटलाइन" अनुभवों की निराशा को रोकने के लिए निगरानी की जाती है।

स्वास्थ्य सेवा और चिकित्सा में जनरेटिव एआई

स्वास्थ्य सेवा एक ऐसा क्षेत्र है जहाँ दांव बहुत ऊंचे हैं। चिकित्सा में मानवीय निगरानी के बिना AI के संचालन का विचार उत्साह (दक्षता और पहुँच के लिए) और सावधानी (सुरक्षा और सहानुभूति कारणों से) दोनों को प्रेरित करता है। जनरेटिव AI ने मेडिकल इमेजिंग विश्लेषण, नैदानिक ​​दस्तावेज़ीकरण और यहाँ तक कि दवा खोज जैसे क्षेत्रों में भी पैठ बनाना शुरू कर दिया है। यह अपने आप में जिम्मेदारी से क्या कर सकता है?

वर्तमान क्षमताएं (2025): चिकित्सकों की सहायता करना, उन्हें प्रतिस्थापित नहीं करना

वर्तमान में, स्वास्थ्य सेवा में जनरेटिव एआई मुख्य रूप से एक के रूप में कार्य करता है शक्तिशाली सहायक चिकित्सा पेशेवरों के लिए, स्वायत्त निर्णय-निर्माता के बजाय। उदाहरण के लिए:

• चिकित्सा दस्तावेज: स्वास्थ्य सेवा में AI की सबसे सफल तैनाती में से एक डॉक्टरों को कागजी कार्रवाई में मदद करना है। प्राकृतिक भाषा मॉडल रोगी के दौरे को लिख सकते हैं और नैदानिक ​​नोट्स या डिस्चार्ज सारांश तैयार कर सकते हैं। कंपनियों के पास "AI स्क्राइब" होते हैं जो परीक्षा के दौरान (माइक्रोफ़ोन के माध्यम से) सुनते हैं और डॉक्टर की समीक्षा के लिए मुठभेड़ नोट्स का स्वचालित रूप से मसौदा तैयार करते हैं। इससे चिकित्सकों को टाइप करने में लगने वाला समय बचता है। कुछ सिस्टम इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के कुछ हिस्सों को अपने आप भर भी देते हैं। यह न्यूनतम हस्तक्षेप के साथ किया जा सकता है - डॉक्टर केवल मसौदे पर किसी भी छोटी सी त्रुटि को ठीक करता है, जिसका अर्थ है कि नोट लिखना काफी हद तक स्वायत्त है।

• रेडियोलॉजी और इमेजिंग: जनरेटिव मॉडल सहित AI, विसंगतियों (जैसे ट्यूमर या फ्रैक्चर) का पता लगाने के लिए एक्स-रे, एमआरआई और सीटी स्कैन का विश्लेषण कर सकता है। 2018 में, FDA ने रेटिना छवियों में डायबिटिक रेटिनोपैथी (एक आँख की स्थिति) का स्वायत्त पता लगाने के लिए एक AI सिस्टम को मंजूरी दी - विशेष रूप से, इसे उस विशिष्ट स्क्रीनिंग संदर्भ में विशेषज्ञ की समीक्षा के बिना निर्णय लेने के लिए अधिकृत किया गया था। वह सिस्टम जनरेटिव AI नहीं था, लेकिन यह दर्शाता है कि नियामकों ने सीमित मामलों में स्वायत्त AI निदान की अनुमति दी है। व्यापक रिपोर्ट बनाने के लिए जनरेटिव मॉडल काम आते हैं। उदाहरण के लिए, एक AI छाती के एक्स-रे की जाँच कर सकता है और रेडियोलॉजिस्ट की रिपोर्ट का मसौदा तैयार करें यह कहते हुए कि "कोई तीव्र निष्कर्ष नहीं है। फेफड़े साफ हैं। हृदय सामान्य आकार का है।" रेडियोलॉजिस्ट फिर केवल पुष्टि करता है और हस्ताक्षर करता है। कुछ सामान्य मामलों में, ये रिपोर्ट बिना संपादन के भी जारी की जा सकती हैं, यदि रेडियोलॉजिस्ट एआई पर भरोसा करता है और बस एक त्वरित जांच करता है।

• लक्षण जांचकर्ता और आभासी नर्स: जनरेटिव एआई चैटबॉट का इस्तेमाल फ्रंटलाइन लक्षण जांचकर्ताओं के रूप में किया जा रहा है। मरीज़ अपने लक्षण दर्ज कर सकते हैं और सलाह प्राप्त कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, "यह सामान्य सर्दी हो सकती है; आराम करें और तरल पदार्थ लें, लेकिन अगर X या Y होता है तो डॉक्टर को दिखाएँ।")। बेबीलोन हेल्थ जैसे ऐप सुझाव देने के लिए एआई का इस्तेमाल करते हैं। वर्तमान में, इन्हें आम तौर पर सूचनात्मक, न कि निश्चित चिकित्सा सलाह के रूप में तैयार किया जाता है, और वे गंभीर मुद्दों के लिए मानव चिकित्सक के साथ अनुवर्ती कार्रवाई को प्रोत्साहित करते हैं।

• दवा खोज (जनरेटिव केमिस्ट्री): जनरेटिव एआई मॉडल दवाओं के लिए नई आणविक संरचनाओं का प्रस्ताव कर सकते हैं। यह रोगी देखभाल से ज़्यादा शोध क्षेत्र में है।ये AI स्वायत्त रूप से वांछित गुणों वाले हज़ारों संभावित यौगिकों का सुझाव देने के लिए काम करते हैं, जिनकी मानव रसायनज्ञ फिर प्रयोगशाला में समीक्षा और परीक्षण करते हैं। इनसिलिको मेडिसिन जैसी कंपनियों ने AI का उपयोग करके काफ़ी कम समय में नए ड्रग उम्मीदवार तैयार किए हैं। हालाँकि यह सीधे रोगियों से बातचीत नहीं करता है, लेकिन यह AI द्वारा स्वायत्त रूप से समाधान (अणु डिज़ाइन) बनाने का एक उदाहरण है जिसे खोजने में मनुष्यों को बहुत अधिक समय लगता।

• स्वास्थ्य सेवा संचालन: AI अस्पतालों में शेड्यूलिंग, आपूर्ति प्रबंधन और अन्य लॉजिस्टिक्स को अनुकूलित करने में मदद कर रहा है। उदाहरण के लिए, एक जनरेटिव मॉडल रोगी प्रवाह का अनुकरण कर सकता है और प्रतीक्षा समय को कम करने के लिए शेड्यूलिंग समायोजन का सुझाव दे सकता है। हालांकि यह उतना दिखाई नहीं देता, लेकिन ये ऐसे निर्णय हैं जिन्हें AI न्यूनतम मैन्युअल परिवर्तनों के साथ ले सकता है।

यह बताना महत्वपूर्ण है कि 2025 तक, कोई भी अस्पताल एआई को मानव हस्ताक्षर के बिना स्वतंत्र रूप से प्रमुख चिकित्सा निर्णय या उपचार करने की अनुमति नहीं देगा। निदान और उपचार की योजना बनाना पूरी तरह से मानव हाथों में है, जिसमें AI इनपुट प्रदान करता है। AI के लिए पूरी तरह से स्वायत्त रूप से रोगी को यह बताने के लिए आवश्यक विश्वास कि "आपको कैंसर है" या दवा निर्धारित करने के लिए अभी तक नहीं है, और न ही इसे व्यापक सत्यापन के बिना होना चाहिए। चिकित्सा पेशेवर AI को दूसरी जोड़ी आँखों या समय बचाने वाले उपकरण के रूप में उपयोग करते हैं, लेकिन वे महत्वपूर्ण आउटपुट को सत्यापित करते हैं।

2030-2035 के लिए दृष्टिकोण: एक डॉक्टर के सहयोगी के रूप में एआई (और शायद एक नर्स या फार्मासिस्ट)

आने वाले दशक में, हम उम्मीद करते हैं कि जनरेटिव एआई अधिक नियमित नैदानिक ​​कार्यों को स्वायत्तता से संभालेगा और स्वास्थ्य सेवाओं की पहुंच को बढ़ाएगा:

• स्वचालित प्रारंभिक निदान: 2030 तक, AI कई सामान्य स्थितियों के लिए प्रारंभिक विश्लेषण को मज़बूती से संभाल सकता है। एक क्लिनिक में एक AI सिस्टम की कल्पना करें जो कैमरे के माध्यम से रोगी के लक्षण, चिकित्सा इतिहास, यहाँ तक कि उनके स्वर और चेहरे के संकेतों को पढ़ता है, और एक नैदानिक ​​सुझाव और अनुशंसित परीक्षण प्रदान करता है - यह सब मानव चिकित्सक द्वारा रोगी को देखने से पहले ही हो जाता है। फिर डॉक्टर निदान की पुष्टि और चर्चा पर ध्यान केंद्रित कर सकता है। टेलीमेडिसिन में, एक मरीज पहले एक AI से बात कर सकता है जो समस्या को कम करता है (जैसे, संभावित साइनस संक्रमण बनाम कुछ और गंभीर) और फिर ज़रूरत पड़ने पर उन्हें एक चिकित्सक से जोड़ता है। नियामक AI को अनुमति दे सकते हैं आधिकारिक तौर पर यदि यह अत्यंत सटीक साबित हो तो मानव निगरानी के बिना कुछ मामूली स्थितियों का निदान करना संभव हो सकता है - उदाहरण के लिए, एक ऑटोस्कोप छवि से एक सीधे कान के संक्रमण का निदान करने वाला एआई संभव हो सकता है।

• व्यक्तिगत स्वास्थ्य मॉनिटर: पहनने योग्य उपकरणों (स्मार्टवॉच, स्वास्थ्य सेंसर) के प्रसार के साथ, AI लगातार मरीजों की निगरानी करेगा और समस्याओं के बारे में स्वायत्त रूप से चेतावनी देगा। उदाहरण के लिए, 2035 तक आपके पहनने योग्य उपकरण का AI असामान्य हृदय ताल का पता लगा सकता है और स्वायत्त रूप से आपको तत्काल वर्चुअल परामर्श के लिए शेड्यूल कर सकता है या दिल का दौरा या स्ट्रोक के लक्षण का पता चलने पर एम्बुलेंस भी बुला सकता है। यह स्वायत्त निर्णय क्षेत्र में प्रवेश करता है - यह तय करना कि कोई स्थिति आपातकालीन है और कार्रवाई करना - जो AI का एक संभावित और जीवन-रक्षक उपयोग है।

• उपचार अनुशंसाएँ: चिकित्सा साहित्य और रोगी डेटा पर प्रशिक्षित जनरेटिव एआई व्यक्तिगत उपचार योजनाओं का सुझाव दे सकता है। 2030 तक, कैंसर जैसी जटिल बीमारियों के लिए, एआई ट्यूमर बोर्ड एक मरीज की आनुवंशिक संरचना और चिकित्सा इतिहास का विश्लेषण कर सकते हैं और स्वायत्त रूप से एक अनुशंसित उपचार आहार (कीमो प्लान, दवा चयन) का मसौदा तैयार कर सकते हैं। मानव डॉक्टर इसकी समीक्षा करेंगे, लेकिन समय के साथ जैसे-जैसे आत्मविश्वास बढ़ेगा, वे विशेष रूप से नियमित मामलों के लिए एआई-जनरेटेड योजनाओं को स्वीकार करना शुरू कर सकते हैं, केवल तभी समायोजन कर सकते हैं जब ज़रूरत हो।

• वर्चुअल नर्स और होम केयर: एक एआई जो बातचीत कर सकता है और चिकित्सा मार्गदर्शन प्रदान कर सकता है, वह बहुत सारे अनुवर्ती और दीर्घकालिक देखभाल निगरानी को संभाल सकता है।उदाहरण के लिए, घर पर पुरानी बीमारियों से पीड़ित मरीज़ एक AI नर्स सहायक को दैनिक मीट्रिक की रिपोर्ट कर सकते हैं जो सलाह देता है ("आपका रक्त शर्करा थोड़ा अधिक है, अपने शाम के नाश्ते को समायोजित करने पर विचार करें") और केवल तभी एक मानव नर्स को लूप करता है जब रीडिंग सीमा से बाहर होती है या समस्याएँ उत्पन्न होती हैं। यह AI एक चिकित्सक की दूरस्थ निगरानी में काफी हद तक स्वायत्त रूप से काम कर सकता है।

• मेडिकल इमेजिंग और लैब विश्लेषण – पूरी तरह से स्वचालित पाइपलाइनें: 2035 तक, कुछ क्षेत्रों में मेडिकल स्कैन को पढ़ना मुख्य रूप से AI द्वारा किया जा सकता है। रेडियोलॉजिस्ट AI सिस्टम की देखरेख करेंगे और जटिल मामलों को संभालेंगे, लेकिन अधिकांश सामान्य स्कैन (जो वास्तव में सामान्य हैं) को सीधे AI द्वारा "पढ़ा" और हस्ताक्षरित किया जा सकता है। इसी तरह, पैथोलॉजी स्लाइड का विश्लेषण (उदाहरण के लिए, बायोप्सी में कैंसर कोशिकाओं का पता लगाना) प्रारंभिक स्क्रीनिंग के लिए स्वायत्त रूप से किया जा सकता है, जिससे प्रयोगशाला परिणामों में नाटकीय रूप से तेजी आएगी।

• दवा खोज और क्लिनिकल परीक्षण: एआई संभवतः न केवल दवा के अणुओं को डिजाइन करेगा, बल्कि परीक्षणों के लिए सिंथेटिक रोगी डेटा भी तैयार करेगा या इष्टतम परीक्षण उम्मीदवारों को खोजेगा। यह वास्तविक परीक्षणों से पहले विकल्पों को कम करने के लिए स्वायत्त रूप से आभासी परीक्षण (रोगी कैसे प्रतिक्रिया करेंगे) चला सकता है। इससे कम मानव-चालित प्रयोगों के साथ दवाइयों को तेज़ी से बाज़ार में लाया जा सकता है।

एक का सपना एआई डॉक्टर पूरी तरह से मानव डॉक्टर की जगह लेना अभी भी काफी दूर की बात है और विवादास्पद बना हुआ है। यहां तक ​​कि 2035 तक, उम्मीद है कि एआई एक के रूप में काम करेगा सहकर्मी डॉक्टरों के लिए मानवीय स्पर्श के बजाय एक विकल्प। जटिल निदान के लिए अक्सर रोगी के संदर्भ को समझने के लिए अंतर्ज्ञान, नैतिकता और बातचीत की आवश्यकता होती है - ऐसे क्षेत्र जहां मानव डॉक्टर उत्कृष्ट हैं। ऐसा कहा जाता है कि, एक AI, सामान्य कार्यभार का 80% संभाल सकता है: कागजी कार्रवाई, सीधे मामले, निगरानी, ​​आदि, जिससे मानव चिकित्सक मुश्किल 20% और रोगी संबंधों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

इसमें महत्वपूर्ण बाधाएँ हैं: स्वास्थ्य सेवा में स्वायत्त AI के लिए विनियामक अनुमोदन कठोर है (उचित रूप से)। AI सिस्टम को व्यापक नैदानिक ​​सत्यापन की आवश्यकता होगी। हम वृद्धिशील स्वीकृति देख सकते हैं - उदाहरण के लिए, AI को स्वायत्त रूप से निदान या उपचार करने की अनुमति है, उन क्षेत्रों में जहाँ कोई डॉक्टर उपलब्ध नहीं हैं, स्वास्थ्य सेवा तक पहुँच बढ़ाने के तरीके के रूप में (2030 तक एक दूरदराज के गाँव में एक "AI क्लिनिक" की कल्पना करें जो शहर के डॉक्टर से समय-समय पर टेली-निगरानी के साथ संचालित होता है)।

नैतिक विचार बहुत महत्वपूर्ण हैं। जवाबदेही (यदि स्वायत्त एआई निदान में गलती करता है, तो कौन जिम्मेदार है?), सूचित सहमति (मरीजों को यह जानना आवश्यक है कि क्या एआई उनकी देखभाल में शामिल है), और समानता सुनिश्चित करना (एआई सभी आबादी के लिए अच्छी तरह से काम करता है, पूर्वाग्रह से बचता है) चुनौतियों से निपटने के लिए हैं। मान लें कि इन पर ध्यान दिया जाता है, तो 2030 के दशक के मध्य तक जनरेटिव एआई को स्वास्थ्य सेवा वितरण के ताने-बाने में बुना जा सकता है, जो कई ऐसे कार्य करता है जो मानव प्रदाताओं को मुक्त करते हैं और संभावित रूप से उन रोगियों तक पहुँचते हैं जिनकी वर्तमान में सीमित पहुँच है।

संक्षेप में, 2035 तक स्वास्थ्य सेवा में एआई को गहराई से एकीकृत किया जाएगा, लेकिन ज़्यादातर इसे छुपाकर या सहायक भूमिकाओं में रखा जाएगा। हम एआई पर भरोसा करेंगे बहुत कुछ अपने आप करना - स्कैन पढ़ें, महत्वपूर्ण जानकारी देखें, योजनाओं का मसौदा तैयार करें - लेकिन महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए अभी भी मानवीय निगरानी का सुरक्षा जाल मौजूद है। इसका परिणाम एक अधिक कुशल, उत्तरदायी स्वास्थ्य सेवा प्रणाली हो सकती है, जहाँ AI भारी काम संभालता है और मनुष्य सहानुभूति और अंतिम निर्णय प्रदान करते हैं।

शिक्षा में जनरेटिव एआई

शिक्षा एक और ऐसा क्षेत्र है जहाँ जनरेटिव AI बहुत तेज़ी से आगे बढ़ रहा है, AI-संचालित ट्यूटरिंग बॉट से लेकर स्वचालित ग्रेडिंग और सामग्री निर्माण तक। शिक्षण और सीखने में संचार और रचनात्मकता शामिल है, जो जनरेटिव मॉडल की ताकत हैं।लेकिन क्या शिक्षक की निगरानी के बिना एआई पर शिक्षा देने का भरोसा किया जा सकता है?

वर्तमान क्षमताएँ (2025): ट्यूटर्स और कंटेंट जेनरेटर पर लगाम

अभी, एआई का उपयोग मुख्य रूप से शिक्षा में किया जा रहा है पूरक उपकरण एक स्वतंत्र शिक्षक के बजाय। वर्तमान उपयोग के उदाहरण:

• एआई ट्यूटरिंग सहायक: खान अकादमी के "खानमिगो" (जीपीटी-4 द्वारा संचालित) या विभिन्न भाषा सीखने वाले ऐप जैसे उपकरण एक-पर-एक शिक्षक या संवादी साथी का अनुकरण करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। छात्र प्राकृतिक भाषा में प्रश्न पूछ सकते हैं और उत्तर या स्पष्टीकरण प्राप्त कर सकते हैं। एआई होमवर्क समस्याओं के लिए संकेत प्रदान कर सकता है, विभिन्न तरीकों से अवधारणाओं को समझा सकता है, या यहां तक ​​कि एक इंटरैक्टिव इतिहास पाठ के लिए एक ऐतिहासिक व्यक्ति के रूप में भूमिका निभा सकता है। हालाँकि, इन एआई ट्यूटर्स का उपयोग आम तौर पर निगरानी के साथ किया जाता है; शिक्षक या ऐप मेंटेनर अक्सर संवादों की निगरानी करते हैं या एआई क्या चर्चा कर सकता है, इस पर सीमाएँ निर्धारित करते हैं (गलत सूचना या अनुचित सामग्री से बचने के लिए)।

• शिक्षकों के लिए सामग्री निर्माण: जनरेटिव AI शिक्षकों को क्विज़ प्रश्न, रीडिंग के सारांश, पाठ योजना की रूपरेखा, इत्यादि बनाकर मदद करता है। एक शिक्षक AI से पूछ सकता है, "उत्तरों के साथ द्विघात समीकरणों पर 5 अभ्यास समस्याएँ उत्पन्न करें," जिससे तैयारी में समय की बचत होती है। यह स्वायत्त सामग्री निर्माण है, लेकिन एक शिक्षक आमतौर पर सटीकता और पाठ्यक्रम के साथ संरेखण के लिए आउटपुट की समीक्षा करता है। इसलिए यह पूरी तरह से स्वतंत्र होने की तुलना में अधिक श्रम-बचत करने वाला उपकरण है।

• ग्रेडिंग और फीडबैक: AI स्वचालित रूप से बहुविकल्पीय परीक्षाओं को ग्रेड कर सकता है (इसमें कुछ भी नया नहीं है) और तेजी से छोटे उत्तरों या निबंधों का मूल्यांकन कर सकता है। कुछ स्कूल सिस्टम लिखित प्रतिक्रियाओं को ग्रेड करने और छात्रों को फीडबैक प्रदान करने के लिए AI का उपयोग करते हैं (उदाहरण के लिए, व्याकरण संबंधी सुधार, किसी तर्क को विस्तारित करने के लिए सुझाव)। हालाँकि यह कोई उत्पादक कार्य नहीं है, लेकिन नए AI यह भी कर सकते हैं उत्पन्न किसी छात्र के प्रदर्शन के आधार पर उसके लिए एक व्यक्तिगत फीडबैक रिपोर्ट, जिसमें सुधार के लिए क्षेत्रों पर प्रकाश डाला गया हो। शिक्षक अक्सर बारीकियों के बारे में चिंताओं के कारण इस स्तर पर एआई-ग्रेड किए गए निबंधों की दोबारा जांच करते हैं।

• अनुकूली शिक्षण प्रणालियाँ: ये ऐसे प्लेटफ़ॉर्म हैं जो छात्र के प्रदर्शन के आधार पर सामग्री की कठिनाई या शैली को समायोजित करते हैं। जनरेटिव AI छात्र की ज़रूरतों के हिसाब से नई समस्याएँ या उदाहरण बनाकर इसे बढ़ाता है। उदाहरण के लिए, अगर कोई छात्र किसी अवधारणा से जूझ रहा है, तो AI उस अवधारणा पर ध्यान केंद्रित करते हुए एक और सादृश्य या अभ्यास प्रश्न उत्पन्न कर सकता है। यह कुछ हद तक स्वायत्त है, लेकिन शिक्षकों द्वारा डिज़ाइन की गई प्रणाली के भीतर है।

• सीखने के लिए छात्रों का उपयोग: छात्र स्वयं सीखने में मदद के लिए ChatGPT जैसे उपकरणों का उपयोग करते हैं - स्पष्टीकरण, अनुवाद के लिए पूछना, या निबंध के मसौदे पर प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए AI का उपयोग करना ("मेरे परिचय पैराग्राफ में सुधार करें")। यह स्व-निर्देशित है और शिक्षक की जानकारी के बिना भी हो सकता है। इस परिदृश्य में AI ऑन-डिमांड ट्यूटर या प्रूफरीडर के रूप में कार्य करता है। चुनौती यह सुनिश्चित करना है कि छात्र इसका उपयोग केवल उत्तर प्राप्त करने के बजाय सीखने के लिए करें (अकादमिक अखंडता)।

यह स्पष्ट है कि 2025 तक, शिक्षा में AI शक्तिशाली है, लेकिन आम तौर पर लूप में एक मानव शिक्षक के साथ काम करता है जो AI के योगदान को नियंत्रित करता है। समझ में आने वाली सावधानी है: हम गलत जानकारी सिखाने या शून्य में संवेदनशील छात्र बातचीत को संभालने के लिए AI पर भरोसा नहीं करना चाहते हैं। शिक्षक AI ट्यूटर्स को सहायक सहायक के रूप में देखते हैं जो छात्रों को अधिक अभ्यास और नियमित प्रश्नों के तत्काल उत्तर दे सकते हैं, जिससे शिक्षकों को गहन मार्गदर्शन पर ध्यान केंद्रित करने की स्वतंत्रता मिलती है।

2030-2035 के लिए आउटलुक: व्यक्तिगत एआई ट्यूटर्स और स्वचालित शिक्षण सहायक

अगले दशक में, हम आशा करते हैं कि जनरेटिव एआई अधिक सक्षम करेगा व्यक्तिगत और स्वायत्त शिक्षण अनुभव, जबकि शिक्षकों की भूमिकाएं विकसित होती हैं:

• प्रत्येक छात्र के लिए AI व्यक्तिगत ट्यूटर: 2030 तक, विज़न (खान अकादमी के सल खान जैसे विशेषज्ञों द्वारा साझा) यह है कि प्रत्येक छात्र को एक एआई ट्यूटर तक पहुंच मिल सके जो कई मामलों में मानव ट्यूटर जितना ही प्रभावी हो (यह AI ट्यूटर इंसानों को 10 गुना अधिक बुद्धिमान बना सकता है, इसके निर्माता का कहना है)। ये AI ट्यूटर 24/7 उपलब्ध रहेंगे, छात्र के सीखने के इतिहास को अच्छी तरह से जानेंगे और उसके अनुसार अपनी शिक्षण शैली को अनुकूलित करेंगे। उदाहरण के लिए, यदि कोई छात्र बीजगणित की अवधारणा से जूझ रहा है, तो AI गतिशील रूप से एक दृश्य स्पष्टीकरण या इंटरैक्टिव सिमुलेशन बना सकता है। क्योंकि AI समय के साथ छात्र की प्रगति को ट्रैक कर सकता है, यह स्वायत्त रूप से यह तय कर सकता है कि आगे किस विषय की समीक्षा करनी है या कब किसी नए कौशल में आगे बढ़ना है - प्रभावी रूप से पाठ योजना का प्रबंधन उस छात्र के लिए सूक्ष्म अर्थ में।

• नियमित कार्यों पर शिक्षकों का कार्यभार कम हुआ: ग्रेडिंग, वर्कशीट बनाना, पाठ्य सामग्री का मसौदा तैयार करना - ये कार्य 2030 तक लगभग पूरी तरह से AI को सौंपे जा सकते हैं। एक AI एक कक्षा के लिए एक सप्ताह के लिए अनुकूलित होमवर्क तैयार कर सकता है, पिछले सप्ताह के सभी असाइनमेंट (यहां तक ​​कि ओपन-एंडेड वाले भी) को फीडबैक के साथ ग्रेड कर सकता है, और शिक्षक को बता सकता है कि किन छात्रों को किस विषय पर अतिरिक्त मदद की आवश्यकता हो सकती है। यह न्यूनतम शिक्षक इनपुट के साथ हो सकता है, शायद यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI के ग्रेड उचित लगते हैं, बस एक त्वरित नज़र।

• स्वायत्त अनुकूली शिक्षण प्लेटफार्म: हम कुछ विषयों के लिए पूरी तरह से AI-संचालित पाठ्यक्रम देख सकते हैं। बिना किसी मानव प्रशिक्षक के एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम की कल्पना करें जहाँ एक AI एजेंट सामग्री पेश करता है, उदाहरण प्रदान करता है, प्रश्नों के उत्तर देता है, और छात्र के आधार पर गति को समायोजित करता है। छात्र का अनुभव उनके लिए अद्वितीय हो सकता है, जो वास्तविक समय में उत्पन्न होता है। कुछ कॉर्पोरेट प्रशिक्षण और वयस्क शिक्षण जल्द ही इस मॉडल पर चले जा सकते हैं, जहाँ 2035 तक कोई कर्मचारी कह सकता है कि "मैं उन्नत एक्सेल मैक्रोज़ सीखना चाहता हूँ" और एक AI ट्यूटर उन्हें एक व्यक्तिगत पाठ्यक्रम के माध्यम से सिखाएगा, जिसमें अभ्यास बनाना और उनके समाधानों का मूल्यांकन करना शामिल है, बिना किसी मानव प्रशिक्षक के।

• कक्षा एआई सहायक: भौतिक या आभासी कक्षाओं में, AI कक्षा में होने वाली चर्चाओं को सुन सकता है और शिक्षक की मदद कर सकता है (उदाहरण के लिए, इयरपीस के माध्यम से सुझाव देना: "कई छात्र उस अवधारणा के बारे में भ्रमित दिखते हैं, शायद कोई दूसरा उदाहरण दें")। यह ऑनलाइन कक्षा फ़ोरम को भी संचालित कर सकता है, छात्रों द्वारा पूछे गए सीधे सवालों का जवाब दे सकता है ("असाइनमेंट कब तक जमा करना है?" या यहां तक ​​कि व्याख्यान बिंदु को स्पष्ट करना) ताकि शिक्षक को ईमेल द्वारा बमबारी न करनी पड़े। 2035 तक, कक्षा में एक AI सह-शिक्षक होना, जबकि मानव शिक्षक उच्च-स्तरीय मार्गदर्शन और प्रेरक पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करता है, मानक हो सकता है।

• शिक्षा तक वैश्विक पहुंच: स्वायत्त एआई ट्यूटर शिक्षकों की कमी वाले क्षेत्रों में छात्रों को शिक्षित करने में मदद कर सकते हैं। एआई ट्यूटर वाला एक टैबलेट उन छात्रों के लिए प्राथमिक प्रशिक्षक के रूप में काम कर सकता है, जिनकी स्कूली शिक्षा सीमित है, जिसमें बुनियादी साक्षरता और गणित शामिल है। 2035 तक, यह सबसे प्रभावशाली उपयोगों में से एक हो सकता है - एआई उन अंतरालों को पाटना है जहाँ मानव शिक्षक उपलब्ध नहीं हैं। हालाँकि, विभिन्न संदर्भों में एआई शिक्षा की गुणवत्ता और सांस्कृतिक उपयुक्तता सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण होगा।

क्या AI शिक्षकों की जगह ले लेगा? पूरी तरह से असंभव है। शिक्षण केवल विषय-वस्तु प्रदान करने से कहीं अधिक है - यह मार्गदर्शन, प्रेरणा, सामाजिक-भावनात्मक समर्थन है। AI के लिए उन मानवीय तत्वों को दोहराना कठिन है।लेकिन एआई एक बन सकता है दूसरा शिक्षक कक्षा में या यहां तक ​​कि ज्ञान हस्तांतरण के लिए प्रथम शिक्षक के रूप में, मानव शिक्षकों को इस बात पर ध्यान केंद्रित करने का अवसर मिलता है कि मनुष्य क्या सबसे अच्छा करते हैं: सहानुभूति, प्रेरणा, और आलोचनात्मक सोच को बढ़ावा देना।

प्रबंधन के लिए चिंताएँ हैं: यह सुनिश्चित करना कि AI सटीक जानकारी प्रदान करे (झूठे तथ्यों का कोई शैक्षिक भ्रम न हो), शैक्षिक सामग्री में पक्षपात से बचना, छात्र डेटा गोपनीयता बनाए रखना और छात्रों को व्यस्त रखना (AI को प्रेरित करने वाला होना चाहिए, न कि केवल सही होना चाहिए)। हम संभवतः AI शैक्षिक प्रणालियों की मान्यता या प्रमाणन देखेंगे - पाठ्यपुस्तकों को स्वीकृत करने के समान - यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे मानकों को पूरा करते हैं।

एक और चुनौती अति-निर्भरता है: यदि कोई AI ट्यूटर बहुत आसानी से उत्तर देता है, तो छात्र दृढ़ता या समस्या-समाधान नहीं सीख सकते हैं। इसे कम करने के लिए, भविष्य के AI ट्यूटर को कभी-कभी छात्रों को संघर्ष करने (जैसा कि एक मानव ट्यूटर कर सकता है) या उन्हें समाधान देने के बजाय संकेतों के साथ समस्याओं को हल करने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता है।

2035 तक, कक्षा का रूप बदल सकता है: प्रत्येक छात्र के पास AI से जुड़ा एक उपकरण होगा जो उन्हें अपनी गति से मार्गदर्शन करेगा, जबकि शिक्षक समूह गतिविधियों का संचालन करेगा और मानवीय अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा। शिक्षा अधिक कुशल और अनुकूलित हो सकती है। वादा यह है कि हर छात्र को जब भी ज़रूरत हो, वह मदद मिलेगी - बड़े पैमाने पर एक सच्चा "व्यक्तिगत शिक्षक" अनुभव। जोखिम कुछ मानवीय स्पर्श खोने या AI का दुरुपयोग करने का है (जैसे छात्र AI के माध्यम से धोखा दे रहे हैं)। लेकिन कुल मिलाकर, अगर अच्छी तरह से प्रबंधित किया जाए, तो जनरेटिव AI छात्र की शैक्षिक यात्रा में हमेशा उपलब्ध, जानकार साथी बनकर सीखने को लोकतांत्रिक और बेहतर बनाता है।

लॉजिस्टिक्स और आपूर्ति श्रृंखला में जनरेटिव एआई

लॉजिस्टिक्स - माल को ले जाने और आपूर्ति श्रृंखलाओं को प्रबंधित करने की कला और विज्ञान - "जनरेटिव" एआई के लिए एक पारंपरिक डोमेन की तरह नहीं लग सकता है, लेकिन रचनात्मक समस्या समाधान और योजना इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण हैं। जनरेटिव एआई परिदृश्यों का अनुकरण करके, योजनाओं को अनुकूलित करके और यहां तक ​​कि रोबोटिक सिस्टम को नियंत्रित करके सहायता कर सकता है। लॉजिस्टिक्स में लक्ष्य दक्षता और लागत-बचत है, जो डेटा का विश्लेषण करने और समाधान प्रस्तावित करने में एआई की ताकत के साथ अच्छी तरह से संरेखित है। तो आपूर्ति श्रृंखलाओं और रसद संचालन को चलाने में एआई कितना स्वायत्त हो सकता है?

वर्तमान क्षमताएं (2025): मानवीय निगरानी के साथ अनुकूलन और सुव्यवस्थित करना

आज, एआई (कुछ जनरेटिव दृष्टिकोणों सहित) को मुख्य रूप से लॉजिस्टिक्स में लागू किया जाता है निर्णय समर्थन उपकरण:

• मार्ग अनुकूलन: यूपीएस और फेडएक्स जैसी कंपनियां डिलीवरी रूट को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए पहले से ही एआई एल्गोरिदम का उपयोग करती हैं - यह सुनिश्चित करते हुए कि ड्राइवर सबसे कुशल मार्ग अपनाएँ। परंपरागत रूप से ये ऑपरेशन रिसर्च एल्गोरिदम थे, लेकिन अब जनरेटिव दृष्टिकोण विभिन्न स्थितियों (यातायात, मौसम) के तहत वैकल्पिक रूटिंग रणनीतियों का पता लगाने में मदद कर सकते हैं। जबकि एआई रूट सुझाता है, मानव डिस्पैचर या प्रबंधक पैरामीटर (जैसे, प्राथमिकताएँ) निर्धारित करते हैं और ज़रूरत पड़ने पर ओवरराइड कर सकते हैं।

• भार एवं स्थान योजना: पैकिंग ट्रकों या शिपिंग कंटेनरों के लिए, AI इष्टतम लोडिंग योजनाएँ तैयार कर सकता है (कौन सा बॉक्स कहाँ जाएगा)। एक जनरेटिव AI अंतरिक्ष उपयोग को अधिकतम करने के लिए कई पैकिंग कॉन्फ़िगरेशन तैयार कर सकता है, अनिवार्य रूप से ऐसे समाधान “बनाता” है जिन्हें मनुष्य चुन सकते हैं। यह एक अध्ययन द्वारा उजागर किया गया था जिसमें कहा गया था कि ट्रक अक्सर अमेरिका में 30% खाली चलते हैं, और बेहतर योजना - AI की सहायता से - उस बर्बादी को कम कर सकती है (लॉजिस्टिक्स में शीर्ष जनरेटिव एआई उपयोग के मामले) इन AI-जनरेटेड लोड योजनाओं का उद्देश्य ईंधन की लागत और उत्सर्जन में कटौती करना है, और कुछ गोदामों में इन्हें न्यूनतम मैनुअल परिवर्तनों के साथ क्रियान्वित किया जाता है।

• मांग पूर्वानुमान और इन्वेंटरी प्रबंधन: एआई मॉडल उत्पाद की मांग का अनुमान लगा सकते हैं और पुनःभंडारण योजनाएँ बना सकते हैं। एक जनरेटिव मॉडल अलग-अलग मांग परिदृश्यों का अनुकरण कर सकता है (मान लीजिए, एक एआई आगामी छुट्टी के कारण मांग में वृद्धि की "कल्पना" करता है) और उसके अनुसार इन्वेंट्री की योजना बना सकता है।इससे सप्लाई चेन मैनेजरों को तैयारी करने में मदद मिलती है। वर्तमान में, AI पूर्वानुमान और सुझाव प्रदान करता है, लेकिन आम तौर पर उत्पादन स्तर या ऑर्डरिंग पर अंतिम निर्णय मनुष्य ही लेते हैं।

• जोखिम आकलन: वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधान (प्राकृतिक आपदाएँ, बंदरगाह में देरी, राजनीतिक मुद्दे) का सामना करना पड़ता है। AI सिस्टम अब क्षितिज पर जोखिमों की पहचान करने के लिए समाचार और डेटा को छानते हैं। उदाहरण के लिए, एक लॉजिस्टिक्स फर्म इंटरनेट को स्कैन करने और जोखिम भरे परिवहन गलियारों (जैसे कि आने वाले तूफान या अशांति के कारण परेशानी वाले क्षेत्र) को चिह्नित करने के लिए जेन AI का उपयोग करती है (लॉजिस्टिक्स में शीर्ष जनरेटिव एआई उपयोग के मामले)। उस जानकारी के साथ, योजनाकार स्वायत्त रूप से संकटग्रस्त स्थानों के आसपास शिपमेंट को पुनर्निर्देशित कर सकते हैं। कुछ मामलों में, AI स्वचालित रूप से मार्ग परिवर्तन या परिवहन के तरीके में परिवर्तन की सिफारिश कर सकता है, जिसे मनुष्य तब अनुमोदित करते हैं।

• गोदाम स्वचालन: कई गोदाम अर्ध-स्वचालित हैं, जिनमें पिकिंग और पैकिंग के लिए रोबोट हैं। जनरेटिव AI इष्टतम प्रवाह के लिए रोबोट और मनुष्यों को गतिशील रूप से कार्य आवंटित कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक AI प्रत्येक सुबह ऑर्डर के आधार पर रोबोटिक पिकर के लिए जॉब क्यू उत्पन्न कर सकता है। यह निष्पादन में अक्सर पूरी तरह से स्वायत्त होता है, जिसमें प्रबंधक केवल KPI की निगरानी करते हैं - यदि ऑर्डर अप्रत्याशित रूप से बढ़ जाते हैं, तो AI अपने आप संचालन को समायोजित करता है।

• बेड़ा प्रबंधन: AI पैटर्न का विश्लेषण करके और डाउनटाइम को कम करने वाले इष्टतम रखरखाव कार्यक्रम तैयार करके वाहनों के रखरखाव को शेड्यूल करने में मदद करता है। यह ट्रिप कम करने के लिए शिपमेंट को समूहीकृत भी कर सकता है। ये निर्णय AI सॉफ़्टवेयर द्वारा स्वचालित रूप से किए जा सकते हैं जब तक कि यह सेवा आवश्यकताओं को पूरा करता है।

कुल मिलाकर, 2025 तक, मनुष्य उद्देश्य निर्धारित करते हैं (जैसे, "लागत कम से कम करें लेकिन 2-दिन की डिलीवरी सुनिश्चित करें") और AI इसे प्राप्त करने के लिए समाधान या शेड्यूल तैयार करता है। सिस्टम बिना किसी हस्तक्षेप के दिन-प्रतिदिन चल सकते हैं जब तक कि कुछ असामान्य न हो जाए। बहुत सारे लॉजिस्टिक्स में बार-बार निर्णय लेना शामिल होता है (इस शिपमेंट को कब छोड़ना चाहिए? इस ऑर्डर को किस गोदाम से पूरा करना है?), जिसे AI लगातार करना सीख सकता है। कंपनियाँ धीरे-धीरे इन सूक्ष्म निर्णयों को संभालने के लिए AI पर भरोसा कर रही हैं और अपवाद होने पर ही प्रबंधकों को सचेत करती हैं।

2030-2035 के लिए आउटलुक: स्व-चालित आपूर्ति श्रृंखलाएँ

अगले दशक में हम और भी बहुत कुछ देख सकते हैं स्वायत्त समन्वय एआई द्वारा संचालित लॉजिस्टिक्स में:

• स्वायत्त वाहन और ड्रोन: स्व-चालित ट्रक और डिलीवरी ड्रोन, जबकि एक व्यापक AI/रोबोटिक्स विषय है, सीधे रसद को प्रभावित करता है। 2030 तक, यदि विनियामक और तकनीकी चुनौतियों पर काबू पा लिया जाता है, तो हमारे पास नियमित रूप से राजमार्गों पर ट्रक चलाने वाले AI हो सकते हैं या शहरों में अंतिम मील की डिलीवरी को संभालने वाले ड्रोन हो सकते हैं। ये AI बिना मानव चालकों के वास्तविक समय के निर्णय (मार्ग परिवर्तन, बाधा से बचाव) लेंगे। उत्पादक कोण यह है कि कैसे ये वाहन AI विशाल डेटा और सिमुलेशन से सीखते हैं, प्रभावी रूप से अनगिनत परिदृश्यों पर "प्रशिक्षण" लेते हैं। एक पूरी तरह से स्वायत्त बेड़ा 24/7 संचालित हो सकता है, जिसमें मनुष्य केवल दूर से निगरानी कर सकते हैं। यह रसद संचालन से एक विशाल मानव तत्व (ड्राइवर) को हटा देता है, जिससे स्वायत्तता नाटकीय रूप से बढ़ जाती है।

• स्व-उपचार आपूर्ति श्रृंखलाएँ: जनरेटिव एआई का उपयोग संभवतः आपूर्ति श्रृंखला परिदृश्यों का लगातार अनुकरण करने और आकस्मिक योजनाएँ तैयार करने के लिए किया जाएगा। 2035 तक, एक एआई स्वचालित रूप से पता लगा सकता है कि कब कोई आपूर्तिकर्ता कारखाना बंद हो गया है (समाचार या डेटा फ़ीड के माध्यम से) और तुरंत सोर्सिंग को वैकल्पिक आपूर्तिकर्ताओं की ओर स्थानांतरित करें, जिन्हें पहले ही सिमुलेशन में जांचा जा चुका है। इसका मतलब है कि आपूर्ति श्रृंखला एआई द्वारा पहल करने के साथ व्यवधानों से खुद को “ठीक” करती है। मानव प्रबंधकों को यह बताया जाएगा कि एआई ने क्या किया, न कि समाधान शुरू करने वालों को।

• एंड-टू-एंड इन्वेंट्री अनुकूलन: एआई गोदामों और दुकानों के पूरे नेटवर्क में इन्वेंट्री का स्वायत्त प्रबंधन कर सकता है।यह तय करेगा कि कब और कहाँ स्टॉक ले जाना है (शायद ऐसा करने के लिए रोबोट या स्वचालित वाहनों का उपयोग करके), प्रत्येक स्थान पर बस पर्याप्त इन्वेंट्री रखते हुए। AI मूल रूप से आपूर्ति श्रृंखला नियंत्रण टॉवर चलाता है: सभी प्रवाहों को देखता है और वास्तविक समय में समायोजन करता है। 2035 तक, "स्व-चालित" आपूर्ति श्रृंखला के विचार का अर्थ यह हो सकता है कि सिस्टम प्रत्येक दिन सर्वोत्तम वितरण योजना का पता लगाता है, उत्पादों का ऑर्डर देता है, फ़ैक्टरी रन शेड्यूल करता है, और अपने आप ही परिवहन की व्यवस्था करता है। मनुष्य समग्र रणनीति की देखरेख करेंगे और AI की वर्तमान समझ से परे अपवादों को संभालेंगे।

• लॉजिस्टिक्स में जनरेटिव डिज़ाइन: हम AI को नए सप्लाई चेन नेटवर्क डिजाइन करते हुए देख सकते हैं। मान लीजिए कि कोई कंपनी किसी नए क्षेत्र में विस्तार करती है; AI उस क्षेत्र के लिए डेटा के आधार पर इष्टतम गोदाम स्थान, परिवहन लिंक और इन्वेंट्री नीतियाँ तैयार कर सकता है - कुछ ऐसा जो आज सलाहकार और विश्लेषक करते हैं। 2030 तक, कंपनियाँ सप्लाई चेन डिज़ाइन विकल्पों के लिए AI अनुशंसाओं पर भरोसा कर सकती हैं, इस पर भरोसा करते हुए कि यह कारकों को तेज़ी से तौलेगा और शायद रचनात्मक समाधान (जैसे गैर-स्पष्ट वितरण केंद्र) खोजेगा जो मनुष्य नहीं खोज पाते।

• विनिर्माण के साथ एकीकरण (उद्योग 4.0): लॉजिस्टिक्स अकेले नहीं होता; यह उत्पादन से जुड़ा होता है। भविष्य की फैक्ट्रियों में जनरेटिव AI शेड्यूलिंग उत्पादन रन, समय पर कच्चे माल का ऑर्डर देना और फिर लॉजिस्टिक्स नेटवर्क को तुरंत उत्पाद भेजने का निर्देश देना हो सकता है। इस एकीकृत AI का मतलब कुल मिलाकर कम मानवीय नियोजन हो सकता है - लागत, गति और स्थिरता के लिए अनुकूलन करने वाले एल्गोरिदम द्वारा संचालित निर्माण से डिलीवरी तक की एक निर्बाध श्रृंखला। पहले से ही, 2025 तक, उच्च प्रदर्शन वाली आपूर्ति श्रृंखलाएँ डेटा-संचालित हैं; 2035 तक वे काफी हद तक AI-संचालित हो सकती हैं।

• लॉजिस्टिक्स में गतिशील ग्राहक सेवा: ग्राहक सेवा AI पर आधारित, आपूर्ति श्रृंखला AI सीधे ग्राहकों या क्लाइंट से जुड़ सकती है। उदाहरण के लिए, यदि कोई बड़ा क्लाइंट आखिरी मिनट में अपना थोक ऑर्डर बदलना चाहता है, तो AI एजेंट किसी मानव प्रबंधक की प्रतीक्षा किए बिना व्यवहार्य विकल्पों (जैसे "हम बाधाओं के कारण आधा अभी और आधा अगले सप्ताह डिलीवर कर सकते हैं") पर बातचीत कर सकता है। इसमें जनरेटिव AI दोनों पक्षों (ग्राहक की ज़रूरत बनाम परिचालन क्षमता) को समझता है और ऐसे निर्णय लेता है जो क्लाइंट को संतुष्ट करते हुए संचालन को सुचारू बनाए रखते हैं।

अपेक्षित लाभ अधिक है कुशल, लचीला और उत्तरदायी रसद प्रणाली। कंपनियों को भारी बचत की उम्मीद है - मैकिन्से ने अनुमान लगाया है कि एआई-संचालित आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन लागत में उल्लेखनीय कटौती कर सकता है और सेवा स्तरों में सुधार कर सकता है, जिससे उद्योगों में संभावित रूप से खरबों डॉलर का मूल्य जुड़ सकता है (2023 में AI की स्थिति: जनरेटिव AI का सफल वर्ष | मैकिन्से).

हालाँकि, AI को अधिक नियंत्रण देने से जोखिम भी होते हैं, जैसे कि अगर AI का तर्क त्रुटिपूर्ण है तो कैस्केडिंग त्रुटियाँ (उदाहरण के लिए, AI आपूर्ति श्रृंखला का कुख्यात परिदृश्य जो अनजाने में मॉडलिंग त्रुटि के कारण किसी कंपनी के स्टॉक को खत्म कर देता है)। "बड़े निर्णयों के लिए मानव-इन-द-लूप" या कम से कम डैशबोर्ड जैसे सुरक्षा उपाय जो त्वरित मानव ओवरराइड की अनुमति देते हैं, संभवतः 2035 तक बने रहेंगे। समय के साथ, जैसे-जैसे AI निर्णय साबित होते जाएंगे, मनुष्य पीछे हटने में अधिक सहज हो जाएँगे।

दिलचस्प बात यह है कि दक्षता के लिए अनुकूलन करके, AI कभी-कभी ऐसे विकल्प चुन सकता है जो मानवीय प्राथमिकताओं या पारंपरिक प्रथाओं के साथ संघर्ष करते हैं। उदाहरण के लिए, विशुद्ध रूप से अनुकूलन करने से बहुत कम इन्वेंट्री हो सकती है, जो कुशल है लेकिन जोखिम भरा लग सकता है। 2030 में आपूर्ति श्रृंखला पेशेवरों को अपने अंतर्ज्ञान को समायोजित करना पड़ सकता है क्योंकि AI, बड़े पैमाने पर डेटा को क्रंच करते हुए, यह प्रदर्शित कर सकता है कि इसकी असामान्य रणनीति वास्तव में बेहतर काम करती है।

अंततः हमें इस बात पर विचार करना चाहिए कि शारीरिक बाधाएं (बुनियादी ढांचे, भौतिक प्रक्रिया की गति) इस बात को सीमित करते हैं कि रसद कितनी तेजी से बदल सकती है, इसलिए यहां क्रांति पूरी तरह से नई भौतिक वास्तविकता के बजाय बेहतर योजना और परिसंपत्तियों के उपयोग के बारे में है।लेकिन इन सीमाओं के भीतर भी, जनरेटिव एआई के रचनात्मक समाधान और निरंतर अनुकूलन, न्यूनतम मैनुअल योजना के साथ दुनिया भर में माल की आवाजाही के तरीके में नाटकीय रूप से सुधार ला सकते हैं।

संक्षेप में, 2035 तक लॉजिस्टिक्स एक अच्छी तरह से चलने वाली स्वचालित मशीन की तरह काम करेगा: माल का प्रवाह कुशलता से होगा, मार्ग वास्तविक समय में व्यवधानों के अनुसार समायोजित होंगे, गोदाम रोबोट के साथ स्वयं का प्रबंधन करेंगे, और संपूर्ण प्रणाली डेटा से लगातार सीखेगी और उसमें सुधार करेगी - यह सब जनरेटिव एआई द्वारा संचालित होगा जो ऑपरेशन के मस्तिष्क के रूप में कार्य करता है।

वित्त और व्यवसाय में जनरेटिव एआई

वित्त उद्योग सूचना - रिपोर्ट, विश्लेषण, ग्राहक संचार - से बहुत अधिक संबंधित है, जो इसे जनरेटिव एआई के लिए उपजाऊ जमीन बनाता है। बैंकिंग से लेकर निवेश प्रबंधन और बीमा तक, संगठन स्वचालन और अंतर्दृष्टि निर्माण के लिए एआई की खोज कर रहे हैं। सवाल यह है कि इस क्षेत्र में सटीकता और विश्वास के महत्व को देखते हुए, एआई मानवीय निगरानी के बिना किन वित्तीय कार्यों को मज़बूती से संभाल सकता है?

वर्तमान क्षमताएँ (2025): स्वचालित रिपोर्ट और निर्णय समर्थन

आज तक, जनरेटिव एआई कई तरीकों से वित्त में योगदान दे रहा है, अक्सर मानव की देखरेख में:

• रिपोर्ट पीढ़ी: बैंक और वित्तीय फर्म कई रिपोर्ट तैयार करते हैं - आय सारांश, बाजार टिप्पणी, पोर्टफोलियो विश्लेषण, आदि। इन्हें तैयार करने के लिए पहले से ही AI का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, ब्लूमबर्ग ने विकसित किया है ब्लूमबर्गGPT, वित्तीय डेटा पर प्रशिक्षित एक बड़ा भाषा मॉडल, जो अपने टर्मिनल उपयोगकर्ताओं के लिए समाचार वर्गीकरण और प्रश्नोत्तर जैसे कार्यों में सहायता करता है (जनरेटिव एआई वित्त पोषण के लिए आ रहा है)। जबकि इसका प्राथमिक उपयोग मनुष्यों को जानकारी खोजने में मदद करना है, यह एआई की बढ़ती भूमिका को दर्शाता है। ऑटोमेटेड इनसाइट्स (जिस कंपनी के साथ एपी ने काम किया) ने वित्त लेख भी तैयार किए। कई निवेश समाचार पत्र दैनिक बाजार की चाल या आर्थिक संकेतकों को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। आम तौर पर, मनुष्य ग्राहकों को भेजने से पहले इनकी समीक्षा करते हैं, लेकिन यह स्क्रैच से लिखने के बजाय एक त्वरित संपादन है।

• ग्राहक संवाद: खुदरा बैंकिंग में, AI चैटबॉट खाता शेष, लेन-देन या उत्पाद जानकारी (ग्राहक सेवा डोमेन में सम्मिश्रण) के बारे में ग्राहक प्रश्नों को संभालते हैं। इसके अलावा, AI व्यक्तिगत वित्तीय सलाह पत्र या संकेत उत्पन्न कर सकता है। उदाहरण के लिए, एक AI पहचान सकता है कि कोई ग्राहक शुल्क बचा सकता है और स्वचालित रूप से एक संदेश का मसौदा तैयार करता है जिसमें सुझाव दिया जाता है कि वे एक अलग खाता प्रकार पर स्विच करें, जो तब न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ भेजा जाता है। इस तरह का व्यक्तिगत संचार बड़े पैमाने पर वित्त में AI का वर्तमान उपयोग है।

• धोखाधड़ी का पता लगाना और अलर्ट: जनरेटिव AI धोखाधड़ी प्रणालियों द्वारा पता लगाई गई विसंगतियों के लिए कथा या स्पष्टीकरण बनाने में मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि संदिग्ध गतिविधि को चिह्नित किया जाता है, तो AI ग्राहक के लिए स्पष्टीकरण संदेश ("हमने एक नए डिवाइस से लॉगिन देखा ...") या विश्लेषकों के लिए एक रिपोर्ट तैयार कर सकता है। पता लगाना स्वचालित है (AI/ML विसंगति का पता लगाने का उपयोग करके), और संचार तेजी से स्वचालित होता जा रहा है, हालांकि अंतिम क्रियाएं (खाता ब्लॉक करना) अक्सर कुछ मानवीय जांच होती हैं।

• वित्तीय सलाह (सीमित): कुछ रोबो-सलाहकार (स्वचालित निवेश प्लेटफ़ॉर्म) बिना किसी मानव सलाहकार के पोर्टफोलियो को प्रबंधित करने के लिए एल्गोरिदम (ज़रूरी नहीं कि जनरेटिव AI) का उपयोग करते हैं। जनरेटिव AI, उदाहरण के लिए, कुछ ट्रेड क्यों किए गए थे या क्लाइंट के अनुरूप पोर्टफोलियो प्रदर्शन का सारांश तैयार करके प्रवेश कर रहा है। हालाँकि, शुद्ध वित्तीय सलाह (जैसे जटिल वित्तीय नियोजन) अभी भी ज़्यादातर मानवीय या नियम-आधारित एल्गोरिदम है; बिना निगरानी के मुफ़्त-फ़ॉर्म जनरेटिव सलाह अगर गलत है तो देयता के कारण जोखिम भरा है।

• जोखिम मूल्यांकन और हामीदारी: बीमा कम्पनियां जोखिम मूल्यांकन रिपोर्ट या यहां तक ​​कि पॉलिसी दस्तावेजों का मसौदा स्वचालित रूप से लिखने के लिए एआई का परीक्षण कर रही हैं।उदाहरण के लिए, किसी संपत्ति के बारे में दिए गए डेटा के आधार पर, एक AI एक मसौदा बीमा पॉलिसी या जोखिम कारकों का वर्णन करने वाली एक अंडरराइटर रिपोर्ट तैयार कर सकता है। वर्तमान में मनुष्य इन आउटपुट की समीक्षा करते हैं क्योंकि अनुबंध में कोई भी त्रुटि महंगी पड़ सकती है।

• डेटा विश्लेषण और अंतर्दृष्टि: एआई वित्तीय विवरणों या समाचारों को छानकर सारांश तैयार कर सकता है। विश्लेषक ऐसे उपकरणों का उपयोग करते हैं जो 100-पृष्ठ की वार्षिक रिपोर्ट को मुख्य बिंदुओं में तुरंत सारांशित कर सकते हैं, या आय कॉल ट्रांसक्रिप्ट से मुख्य निष्कर्ष निकाल सकते हैं। ये सारांश समय बचाते हैं और इन्हें सीधे निर्णय लेने या आगे बढ़ाने में इस्तेमाल किया जा सकता है, लेकिन विवेकशील विश्लेषक महत्वपूर्ण विवरणों की दोबारा जांच करते हैं।

संक्षेप में, वित्त में वर्तमान एआई एक अथक विश्लेषक/लेखक के रूप में कार्य करता है, ऐसी सामग्री तैयार करना जिसे मनुष्य परिष्कृत करते हैं। पूरी तरह से स्वायत्त उपयोग ज्यादातर डेटा-संचालित समाचार (कोई व्यक्तिपरक निर्णय की आवश्यकता नहीं) या ग्राहक सेवा प्रतिक्रियाओं जैसे अच्छी तरह से परिभाषित क्षेत्रों में होता है। पैसे के बारे में निर्णयों के लिए सीधे एआई पर भरोसा करना (जैसे फंड को स्थानांतरित करना, पूर्व-निर्धारित एल्गोरिदम से परे ट्रेडों को निष्पादित करना) उच्च दांव और नियामक जांच के कारण दुर्लभ है।

2030-2035 के लिए आउटलुक: एआई विश्लेषक और स्वायत्त वित्त संचालन

भविष्य की ओर देखते हुए, 2035 तक जनरेटिव एआई वित्तीय परिचालनों में गहराई से अंतर्निहित हो सकता है, तथा संभवतः कई कार्यों को स्वायत्त रूप से संभाल सकता है:

• एआई वित्तीय विश्लेषक: हम ऐसी AI प्रणाली देख सकते हैं जो कंपनियों और बाज़ारों का विश्लेषण कर सकती है और मानव इक्विटी अनुसंधान विश्लेषक के स्तर पर सिफारिशें या रिपोर्ट तैयार कर सकती है। 2030 तक, एक AI संभवतः किसी कंपनी की सभी वित्तीय फाइलिंग को पढ़ सकता है, उद्योग के डेटा से तुलना कर सकता है और अपने आप ही एक निवेश अनुशंसा रिपोर्ट ("खरीदें/बेचें" तर्क के साथ) तैयार कर सकता है। कुछ हेज फंड पहले से ही ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न करने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं; 2030 के दशक तक, AI अनुसंधान रिपोर्ट आम हो सकती हैं। मानव पोर्टफोलियो प्रबंधक अन्य इनपुट के अलावा AI द्वारा उत्पन्न विश्लेषण पर भरोसा करना शुरू कर सकते हैं। AI के लिए स्वायत्त रूप से पोर्टफोलियो प्रबंधित करने की भी क्षमता है: एक पूर्वनिर्धारित रणनीति के अनुसार निवेशों की निरंतर निगरानी और पुनर्संतुलन करना। वास्तव में, एल्गोरिदमिक ट्रेडिंग पहले से ही काफी स्वचालित है - जेनरेटिव AI नए ट्रेडिंग मॉडल को स्वयं उत्पन्न और परीक्षण करके रणनीतियों को अधिक अनुकूल बना सकता है।

• स्वचालित वित्तीय योजना: उपभोक्ता-उन्मुख एआई सलाहकार व्यक्तियों के लिए नियमित वित्तीय नियोजन को संभाल सकते हैं। 2030 तक, आप एआई को अपने लक्ष्य (घर खरीदना, कॉलेज के लिए बचत करना) बता सकते हैं और यह आपके लिए अनुकूलित एक पूर्ण वित्तीय योजना (बजट, निवेश आवंटन, बीमा सुझाव) तैयार कर सकता है। शुरुआत में एक मानव वित्तीय योजनाकार इसकी समीक्षा कर सकता है, लेकिन जैसे-जैसे विश्वास बढ़ता है, ऐसी सलाह सीधे उपभोक्ताओं को दी जा सकती है, उचित अस्वीकरण के साथ। मुख्य बात यह सुनिश्चित करना होगी कि एआई की सलाह विनियमों का अनुपालन करती है और ग्राहक के सर्वोत्तम हित में है। यदि हल हो जाता है, तो एआई कम लागत पर बुनियादी वित्तीय सलाह को और अधिक सुलभ बना सकता है।

• बैक-ऑफिस स्वचालन: जनरेटिव AI स्वायत्त रूप से कई बैक-ऑफिस दस्तावेज़ों को संभाल सकता है - ऋण आवेदन, अनुपालन रिपोर्ट, ऑडिट सारांश। उदाहरण के लिए, एक AI सभी लेन-देन डेटा ले सकता है और ऑडिट रिपोर्ट तैयार करना किसी भी चिंता को चिन्हित करना। 2035 में ऑडिटर खुद सब कुछ जांचने के बजाय एआई द्वारा चिन्हित अपवादों की समीक्षा करने में अधिक समय व्यतीत कर सकते हैं। इसी तरह, अनुपालन के लिए, एआई विनियामकों के लिए संदिग्ध गतिविधि रिपोर्ट (एसएआर) तैयार कर सकता है, बिना किसी विश्लेषक द्वारा उन्हें स्क्रैच से लिखे। इन नियमित दस्तावेजों का स्वायत्त निर्माण, जिसमें मानवीय निरीक्षण अपवाद के आधार पर आगे बढ़ रहा है, मानक बन सकता है।

• बीमा दावे और हामीदारी: एक एआई बीमा दावे को संसाधित कर सकता है (फोटो साक्ष्य आदि के साथ), कवरेज निर्धारित कर सकता है, तथा भुगतान निर्णय पत्र को स्वचालित रूप से तैयार कर सकता है।हम शायद उस बिंदु पर पहुंच जाएं जहां सीधे-सादे दावे (जैसे स्पष्ट डेटा वाली ऑटो दुर्घटनाएं) पूरी तरह से एआई द्वारा प्रस्तुत किए जाने के कुछ ही मिनटों के भीतर निपटाए जा सकें। नई पॉलिसियों का अंडरराइटिंग भी इसी तरह हो सकता है: एआई जोखिम का आकलन करता है और पॉलिसी की शर्तें तैयार करता है। 2035 तक, शायद केवल जटिल या सीमांत मामले ही मानव अंडरराइटरों के पास पहुंचेंगे।

• धोखाधड़ी और सुरक्षा: वित्त में धोखाधड़ी या साइबर खतरों का पता लगाने और उनका जवाब देने में एआई की भूमिका और भी महत्वपूर्ण होगी। स्वायत्त एआई एजेंट वास्तविक समय में लेन-देन की निगरानी कर सकते हैं और कुछ मानदंडों के पूरा होने पर तत्काल कार्रवाई (खातों को ब्लॉक करना, लेन-देन को रोकना) कर सकते हैं, फिर तर्क प्रस्तुत कर सकते हैं। यहां गति महत्वपूर्ण है, इसलिए न्यूनतम मानवीय भागीदारी वांछित है। उत्पादक हिस्सा इन कार्रवाइयों को ग्राहकों या नियामकों को स्पष्ट तरीके से संप्रेषित करने में आ सकता है।

• कार्यकारी सहायता: एक एआई “चीफ ऑफ स्टाफ” की कल्पना करें जो अधिकारियों के लिए तुरंत व्यावसायिक रिपोर्ट तैयार कर सकता है। पूछें, “हमारे यूरोपीय डिवीजन ने इस तिमाही में कैसा प्रदर्शन किया और पिछले साल की तुलना में मुख्य चालक क्या थे?” और एआई डेटा से खींचकर, सभी सटीक चार्ट के साथ एक संक्षिप्त रिपोर्ट तैयार करेगा। इस प्रकार की गतिशील, स्वायत्त रिपोर्टिंग और विश्लेषण बातचीत जितना आसान हो सकता है। 2030 तक, व्यावसायिक बुद्धिमत्ता के लिए एआई से पूछताछ करना और सही उत्तर देने के लिए उस पर भरोसा करना काफी हद तक स्थिर रिपोर्टों और शायद कुछ विश्लेषक भूमिकाओं की जगह ले सकता है।

एक दिलचस्प अनुमान: 2030 तक, अधिकांश वित्तीय सामग्री (समाचार, रिपोर्ट, आदि) AI द्वारा उत्पन्न हो सकती हैपहले से ही, डॉव जोन्स और रॉयटर्स जैसे आउटलेट कुछ समाचार बिट्स के लिए स्वचालन का उपयोग करते हैं। यदि यह प्रवृत्ति जारी रहती है, और वित्तीय डेटा के विस्फोट को देखते हुए, AI अधिकांश फ़िल्टरिंग और संचार के लिए ज़िम्मेदार हो सकता है।

हालाँकि, विश्वास और सत्यापन केंद्रीय होंगे। वित्तीय उद्योग भारी विनियमित है और स्वायत्त रूप से संचालित होने वाले किसी भी AI को सख्त मानकों को पूरा करना होगा:

• यह सुनिश्चित करना कि कोई भ्रम न हो (आप किसी एआई विश्लेषक से ऐसे वित्तीय मीट्रिक का आविष्कार नहीं करवा सकते जो वास्तविक न हो - जो बाज़ारों को गुमराह कर सकता है)।

• पक्षपात या अवैध प्रथाओं से बचना (जैसे पक्षपातपूर्ण प्रशिक्षण डेटा के कारण ऋण देने के निर्णयों में अनजाने में रेडलाइनिंग)।

• ऑडिटेबिलिटी: विनियामकों को संभवतः यह अपेक्षा होगी कि AI के निर्णय व्याख्या योग्य हों। यदि कोई AI ऋण लेने से मना करता है या कोई व्यापारिक निर्णय लेता है, तो उसके पीछे कोई तर्क होना चाहिए जिसकी जांच की जा सके। जनरेटिव मॉडल थोड़े ब्लैक बॉक्स हो सकते हैं, इसलिए विकास की अपेक्षा करें व्याख्या योग्य ए.आई. अपने निर्णयों को पारदर्शी बनाने के लिए तकनीकें अपनाएं।

अगले 10 वर्षों में एआई और वित्त पेशेवरों के बीच घनिष्ठ सहयोग की संभावना होगी, धीरे-धीरे स्वायत्तता की रेखा आगे बढ़ेगी क्योंकि आत्मविश्वास बढ़ेगा। शुरुआती जीत कम जोखिम वाले स्वचालन (जैसे रिपोर्ट तैयार करना) में आएगी। क्रेडिट निर्णय या निवेश के चयन जैसे मुख्य निर्णय कठिन होंगे, लेकिन वहां भी, जैसे-जैसे एआई का ट्रैक रिकॉर्ड बनता है, फर्म इसे अधिक स्वायत्तता दे सकती हैं। उदाहरण के लिए, शायद एक एआई फंड एक मानव पर्यवेक्षक के साथ चलेगा जो केवल तभी हस्तक्षेप करेगा जब प्रदर्शन विचलित हो या एआई अनिश्चितता को चिह्नित करे।

आर्थिक रूप से, मैकिन्से ने अनुमान लगाया कि एआई (विशेष रूप से सामान्य एआई) बैंकिंग में प्रतिवर्ष 200-340 बिलियन डॉलर का मूल्य जोड़ सकता है और बीमा और पूंजी बाजारों में भी इसी तरह का बड़ा प्रभाव डाल सकता है (2023 में AI की स्थिति: जनरेटिव AI का सफल वर्ष | मैकिन्से) (जनरेटिव एआई का भविष्य क्या है? | मैकिन्से) यह दक्षता और बेहतर निर्णय परिणामों के माध्यम से संभव है। उस मूल्य को प्राप्त करने के लिए, बहुत सारे नियमित वित्तीय विश्लेषण और संचार को संभवतः AI सिस्टम पर स्थानांतरित कर दिया जाएगा।

संक्षेप में, 2035 तक जनरेटिव AI वित्तीय क्षेत्र में काम करने वाले जूनियर विश्लेषकों, सलाहकारों और क्लर्कों की एक सेना की तरह हो सकता है, जो ज़्यादातर कठिन काम और कुछ जटिल विश्लेषण स्वायत्त रूप से करेंगे। मनुष्य अभी भी लक्ष्य निर्धारित करेंगे और उच्च-स्तरीय रणनीति, ग्राहक संबंध और निरीक्षण को संभालेंगे। वित्तीय दुनिया, सतर्क रहते हुए, धीरे-धीरे स्वायत्तता का विस्तार करेगी - लेकिन दिशा स्पष्ट है कि अधिक से अधिक सूचना प्रसंस्करण और यहां तक ​​कि निर्णय सिफारिशें भी AI से आएंगी। आदर्श रूप से, इससे तेज़ सेवा (तत्काल ऋण, चौबीसों घंटे सलाह), कम लागत और संभावित रूप से अधिक निष्पक्षता (डेटा पैटर्न के आधार पर निर्णय) मिलती है। लेकिन भरोसा बनाए रखना महत्वपूर्ण होगा; वित्त में एक भी हाई-प्रोफाइल AI त्रुटि बहुत ज़्यादा नुकसान पहुंचा सकती है (AI-ट्रिगर फ्लैश क्रैश या हज़ारों लोगों को गलत तरीके से लाभ से वंचित करने की कल्पना करें)। इसलिए, गार्डरेल और मानवीय जाँच विशेष रूप से उपभोक्ता-सामना करने वाली कार्रवाइयों के लिए बनी रहने की संभावना है, भले ही बैक-ऑफ़िस प्रक्रियाएँ अत्यधिक स्वायत्त हो जाएँ।

चुनौतियाँ और नैतिक विचार

इन सभी क्षेत्रों में, जैसे-जैसे जनरेटिव एआई अधिक स्वायत्त ज़िम्मेदारियाँ लेता है, आम चुनौतियों और नैतिक सवालों का एक समूह उठता है। यह सुनिश्चित करना कि एआई एक विश्वसनीय और लाभकारी स्वायत्त एजेंट है, न केवल एक तकनीकी कार्य है, बल्कि एक सामाजिक कार्य भी है। यहाँ हम मुख्य चिंताओं को रेखांकित करते हैं और बताते हैं कि उन्हें कैसे संबोधित किया जा रहा है (या संबोधित करने की आवश्यकता होगी):

विश्वसनीयता और सटीकता

मतिभ्रम की समस्या: जनरेटिव AI मॉडल गलत या पूरी तरह से मनगढ़ंत आउटपुट दे सकते हैं जो आत्मविश्वास से भरे लगते हैं। यह विशेष रूप से खतरनाक है जब गलतियों को पकड़ने के लिए कोई इंसान लूप में नहीं होता है। एक चैटबॉट ग्राहक को गलत निर्देश दे सकता है, या AI द्वारा लिखी गई रिपोर्ट में मनगढ़ंत आँकड़े हो सकते हैं। 2025 तक, संगठनों द्वारा जनरेटिव AI के शीर्ष जोखिम के रूप में अशुद्धि को पहचाना जाता है (2023 में AI की स्थिति: जनरेटिव AI का सफल वर्ष | मैकिन्से) (एआई की स्थिति: वैश्विक सर्वेक्षण | मैकिन्से)। आगे बढ़ते हुए, डेटाबेस के खिलाफ तथ्य-जांच, मॉडल आर्किटेक्चर में सुधार और फीडबैक के साथ सुदृढीकरण सीखने जैसी तकनीकों को भ्रम को कम करने के लिए तैनात किया जा रहा है। स्वायत्त एआई सिस्टम को महत्वपूर्ण कार्यों के लिए कठोर परीक्षण और शायद औपचारिक सत्यापन की आवश्यकता होगी (जैसे कोड जनरेशन जो गलत होने पर बग/सुरक्षा दोष पेश कर सकता है)।

स्थिरता: AI सिस्टम को समय के साथ और विभिन्न परिदृश्यों में विश्वसनीय ढंग से प्रदर्शन करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, AI मानक प्रश्नों पर अच्छा प्रदर्शन कर सकता है, लेकिन किनारे के मामलों में लड़खड़ा सकता है। लगातार प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए विविध स्थितियों को कवर करने वाले व्यापक प्रशिक्षण डेटा और निरंतर निगरानी की आवश्यकता होगी। कई संगठन हाइब्रिड दृष्टिकोण अपनाने की योजना बनाते हैं - AI काम करता है, लेकिन यादृच्छिक नमूनों का ऑडिट मनुष्यों द्वारा किया जाता है - चल रही सटीकता दरों को मापने के लिए।

विफलता-सुरक्षा: जब AI स्वायत्त होता है, तो उसे अपनी अनिश्चितता को पहचानना बहुत ज़रूरी होता है। सिस्टम को इस तरह से डिज़ाइन किया जाना चाहिए कि "जब उसे पता न हो तो उसे पता चल जाए।" उदाहरण के लिए, अगर कोई AI डॉक्टर किसी निदान के बारे में सुनिश्चित नहीं है, तो उसे यादृच्छिक अनुमान देने के बजाय मानवीय समीक्षा के लिए फ़्लैग करना चाहिए। AI आउटपुट में अनिश्चितता अनुमान का निर्माण करना (और स्वचालित मानव हैंडऑफ़ के लिए सीमाएँ रखना) विकास का एक सक्रिय क्षेत्र है।

पूर्वाग्रह और निष्पक्षता

जनरेटिव एआई ऐतिहासिक डेटा से सीखता है जिसमें पूर्वाग्रह (नस्लीय, लिंग, आदि) हो सकते हैं। एक स्वायत्त एआई उन पूर्वाग्रहों को कायम रख सकता है या बढ़ा भी सकता है:

• यदि प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह है, तो नियुक्ति या प्रवेश के समय एआई निर्णयकर्ता अनुचित रूप से भेदभाव कर सकता है।

• ग्राहक सेवा में, एआई बोली या अन्य कारकों के आधार पर उपयोगकर्ताओं को अलग-अलग प्रतिक्रिया दे सकता है, जब तक कि सावधानीपूर्वक जांच न की जाए।

• रचनात्मक क्षेत्रों में, यदि प्रशिक्षण सेट असंतुलित हो तो AI कुछ संस्कृतियों या शैलियों का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकता है।

इस समस्या का समाधान करने के लिए डेटासेट क्यूरेशन, पूर्वाग्रह परीक्षण और शायद निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए एल्गोरिदम समायोजन की आवश्यकता होती है। पारदर्शिता महत्वपूर्ण है: कंपनियों को एआई निर्णय मानदंड का खुलासा करने की आवश्यकता होगी, खासकर अगर एक स्वायत्त एआई किसी के अवसरों या अधिकारों (जैसे ऋण या नौकरी प्राप्त करना) को प्रभावित करता है। नियामक पहले से ही ध्यान दे रहे हैं; उदाहरण के लिए, यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम (2020 के मध्य तक काम में) को उच्च जोखिम वाले एआई सिस्टम के लिए पूर्वाग्रह आकलन की आवश्यकता होगी।

जवाबदेही और कानूनी दायित्व

जब स्वायत्त रूप से संचालित होने वाला कोई AI सिस्टम नुकसान पहुंचाता है या कोई गलती करता है, तो कौन जिम्मेदार है? कानूनी ढाँचे में बदलाव हो रहे हैं:

• एआई का इस्तेमाल करने वाली कंपनियों पर संभवतः दायित्व होगा, ठीक वैसे ही जैसे किसी कर्मचारी के कार्यों के लिए जिम्मेदार होना। उदाहरण के लिए, अगर कोई एआई खराब वित्तीय सलाह देता है, जिसके परिणामस्वरूप नुकसान होता है, तो फर्म को क्लाइंट को मुआवजा देना पड़ सकता है।

• एआई के व्यक्तित्व के बारे में बहस चल रही है या फिर उन्नत एआई आंशिक रूप से जिम्मेदार हो सकता है, लेकिन यह अभी सैद्धांतिक है। व्यावहारिक रूप से, दोष डेवलपर्स या ऑपरेटरों पर ही होगा।

• एआई विफलताओं के लिए नए बीमा उत्पाद सामने आ सकते हैं। यदि कोई स्व-चालित ट्रक दुर्घटना का कारण बनता है, तो निर्माता का बीमा इसे कवर कर सकता है, जो उत्पाद देयता के समान है।

• पोस्ट-मॉर्टम के लिए एआई निर्णयों का दस्तावेज़ीकरण और लॉगिंग महत्वपूर्ण होगा। अगर कुछ गलत होता है, तो हमें उससे सीखने और जिम्मेदारी सौंपने के लिए एआई के निर्णय पथ का ऑडिट करना होगा। नियामक इसी कारण से स्वायत्त एआई क्रियाओं के लिए लॉगिंग को अनिवार्य कर सकते हैं।

पारदर्शिता और व्याख्या

स्वायत्त एआई को आदर्श रूप से अपने तर्क को मानव-समझने योग्य शब्दों में समझाने में सक्षम होना चाहिए, विशेष रूप से परिणामी डोमेन (वित्त, स्वास्थ्य सेवा, न्याय प्रणाली) में। व्याख्यात्मक एआई एक ऐसा क्षेत्र है जो ब्लैक बॉक्स को खोलने का प्रयास करता है:

• एआई द्वारा ऋण अस्वीकार करने के लिए, विनियमों (जैसे कि अमेरिका में, ईसीओए) के तहत आवेदक को कारण बताना आवश्यक हो सकता है। इसलिए एआई को स्पष्टीकरण के रूप में कारक (जैसे, "उच्च ऋण-से-आय अनुपात") प्रस्तुत करना चाहिए।

• एआई के साथ बातचीत करने वाले उपयोगकर्ता (जैसे एआई ट्यूटर वाले छात्र या एआई स्वास्थ्य ऐप वाले मरीज) यह जानने के हकदार हैं कि यह सलाह कैसे देता है। मॉडल को सरल बनाकर या समानांतर व्याख्यात्मक मॉडल बनाकर एआई तर्क को अधिक पता लगाने योग्य बनाने के प्रयास जारी हैं।

• पारदर्शिता का अर्थ यह भी है कि उपयोगकर्ताओं को पता होना चाहिए कब वे एआई बनाम मानव से निपट रहे हैं। नैतिक दिशा-निर्देश (और संभवतः कुछ कानून) इस बात की ओर झुकते हैं कि यदि कोई ग्राहक बॉट से बात कर रहा है तो उसे बताना आवश्यक है। यह धोखे को रोकता है और उपयोगकर्ता की सहमति देता है। कुछ कंपनियाँ अब विश्वास बनाए रखने के लिए एआई द्वारा लिखित सामग्री (जैसे "यह लेख एआई द्वारा तैयार किया गया था") को स्पष्ट रूप से टैग करती हैं।

गोपनीयता और डेटा सुरक्षा

जनरेटिव एआई को काम करने या सीखने के लिए अक्सर डेटा की ज़रूरत होती है - जिसमें संभावित रूप से संवेदनशील व्यक्तिगत डेटा भी शामिल है। स्वायत्त संचालन को गोपनीयता का सम्मान करना चाहिए:

• एक एआई ग्राहक सेवा एजेंट ग्राहक की सहायता करने के लिए खाते की जानकारी तक पहुंच बनाएगा; उस डेटा को संरक्षित किया जाना चाहिए और केवल कार्य के लिए ही उपयोग किया जाना चाहिए।

• यदि एआई ट्यूटर्स के पास छात्र प्रोफाइल तक पहुंच है, तो शैक्षिक डेटा गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए FERPA (अमेरिका में) जैसे कानूनों के तहत विचार किया जा सकता है।

• बड़े मॉडल अनजाने में अपने प्रशिक्षण डेटा से विशिष्ट जानकारी याद रख सकते हैं (उदाहरण के लिए, प्रशिक्षण के दौरान देखे गए व्यक्ति के पते को फिर से याद करना)। प्रशिक्षण में अंतर गोपनीयता और डेटा अनामीकरण जैसी तकनीकें उत्पन्न आउटपुट में व्यक्तिगत जानकारी के रिसाव को रोकने के लिए महत्वपूर्ण हैं।

• जीडीपीआर जैसे विनियम व्यक्तियों को उन्हें प्रभावित करने वाले स्वचालित निर्णयों पर अधिकार देते हैं।लोग मानवीय समीक्षा या निर्णयों को पूरी तरह से स्वचालित न करने का अनुरोध कर सकते हैं यदि वे उन्हें महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं। 2030 तक, ये विनियमन विकसित हो सकते हैं क्योंकि AI अधिक प्रचलित हो जाता है, संभवतः स्पष्टीकरण के अधिकार या AI प्रसंस्करण से बाहर निकलने का विकल्प पेश किया जाता है।

सुरक्षा और दुरुपयोग

स्वायत्त एआई प्रणालियां हैकिंग का लक्ष्य हो सकती हैं या दुर्भावनापूर्ण कार्यों के लिए उनका शोषण किया जा सकता है:

• एआई कंटेंट जनरेटर का दुरुपयोग बड़े पैमाने पर गलत सूचना (डीपफेक वीडियो, फर्जी समाचार लेख) बनाने के लिए किया जा सकता है, जो एक सामाजिक जोखिम है। बहुत शक्तिशाली जनरेटिव मॉडल जारी करने की नैतिकता पर गरमागरम बहस होती है (उदाहरण के लिए, ओपनएआई शुरू में जीपीटी-4 की छवि क्षमताओं के साथ सतर्क था)। समाधानों में नकली का पता लगाने में मदद करने के लिए एआई-जनरेटेड सामग्री पर वॉटरमार्किंग करना और एआई से लड़ने के लिए एआई का उपयोग करना शामिल है (जैसे डीपफेक के लिए डिटेक्शन एल्गोरिदम)।

• यदि कोई AI भौतिक प्रक्रियाओं (ड्रोन, कार, औद्योगिक नियंत्रण) को नियंत्रित करता है, तो उसे साइबर हमलों से सुरक्षित रखना महत्वपूर्ण है। हैक किया गया स्वायत्त सिस्टम वास्तविक दुनिया में नुकसान पहुंचा सकता है। इसका मतलब है मज़बूत एन्क्रिप्शन, फेल-सेफ़ और अगर कुछ समझौता हुआ तो मानव द्वारा ओवरराइड या शटडाउन की क्षमता।

• एआई के इच्छित सीमाओं से परे जाने की भी चिंता है ('दुष्ट एआई' परिदृश्य)। जबकि वर्तमान एआई में एजेंसी या इरादा नहीं है, अगर भविष्य की स्वायत्त प्रणालियाँ अधिक एजेंट हैं, तो यह सुनिश्चित करने के लिए सख्त प्रतिबंध और निगरानी की आवश्यकता है कि वे गलत तरीके से निर्दिष्ट उद्देश्य के कारण अनधिकृत व्यापार न करें या कानूनों का उल्लंघन न करें।

नैतिक उपयोग और मानवीय प्रभाव

अंत में, व्यापक नैतिक विचार:

• नौकरी विस्थापन: अगर AI मानवीय हस्तक्षेप के बिना काम कर सकता है, तो उन नौकरियों का क्या होगा? ऐतिहासिक रूप से, तकनीक कुछ नौकरियों को स्वचालित करती है लेकिन अन्य का निर्माण करती है। यह बदलाव उन कर्मचारियों के लिए दर्दनाक हो सकता है जिनके कौशल ऐसे कामों में हैं जो स्वचालित हो जाते हैं। समाज को इसे पुनः कौशल, शिक्षा और संभवतः आर्थिक सहायता पर पुनर्विचार के माध्यम से प्रबंधित करने की आवश्यकता होगी (कुछ का सुझाव है कि अगर बहुत सारे काम स्वचालित हो जाते हैं तो AI सार्वभौमिक बुनियादी आय जैसे विचारों की आवश्यकता हो सकती है)। पहले से ही, सर्वेक्षण मिश्रित भावनाओं को दिखाते हैं - एक अध्ययन में पाया गया कि एक तिहाई कर्मचारी इस बात से चिंतित हैं कि AI नौकरियों को बदल देगा, जबकि अन्य इसे थकान दूर करने वाला मानते हैं।

• मानव कौशल क्षरण: अगर AI ट्यूटर पढ़ाते हैं और AI ऑटोपायलट गाड़ी चलाते हैं और AI कोड लिखते हैं, तो क्या लोग ये कौशल खो देंगे? AI पर अत्यधिक निर्भरता सबसे खराब स्थिति में विशेषज्ञता को खत्म कर सकती है; यह कुछ ऐसा है जिसके लिए शिक्षा और प्रशिक्षण कार्यक्रमों को समायोजित करने की आवश्यकता होगी, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि AI की मदद के बावजूद लोग बुनियादी बातें सीखते रहें।

• नैतिक निर्णय लेना: एआई में मानवीय नैतिक निर्णय की कमी है। स्वास्थ्य सेवा या कानून में, विशुद्ध रूप से डेटा-संचालित निर्णय व्यक्तिगत मामलों में करुणा या न्याय के साथ संघर्ष कर सकते हैं। हमें एआई में नैतिक रूपरेखाओं को एनकोड करने की आवश्यकता हो सकती है (एआई नैतिकता अनुसंधान का एक क्षेत्र, उदाहरण के लिए, एआई निर्णयों को मानवीय मूल्यों के साथ संरेखित करना)। कम से कम, नैतिक रूप से आरोपित निर्णयों के लिए मनुष्यों को लूप में रखना उचित है।

• समावेशिता: यह सुनिश्चित करना कि AI के लाभ व्यापक रूप से वितरित हों, एक नैतिक लक्ष्य है। यदि केवल बड़ी कंपनियाँ ही उन्नत AI का खर्च उठा सकती हैं, तो छोटे व्यवसाय या गरीब क्षेत्र पीछे छूट सकते हैं। ओपन-सोर्स प्रयास और किफायती AI समाधान पहुँच को लोकतांत्रिक बनाने में मदद कर सकते हैं। साथ ही, इंटरफेस को इस तरह से डिज़ाइन किया जाना चाहिए कि कोई भी AI टूल (विभिन्न भाषाएँ, विकलांग लोगों के लिए पहुँच, आदि) का उपयोग कर सके, नहीं तो हम "किसके पास AI सहायक है और किसके पास नहीं है" का एक नया डिजिटल विभाजन बना देंगे।

वर्तमान जोखिम शमन: सकारात्मक पक्ष यह है कि जैसे-जैसे कंपनियां नई पीढ़ी की एआई को अपना रही हैं, इन मुद्दों पर जागरूकता और कार्रवाई बढ़ रही है।2023 के अंत तक, एआई का उपयोग करने वाली लगभग आधी कंपनियां अशुद्धि (जैसे) जैसे जोखिमों को कम करने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रही थीं।2023 में AI की स्थिति: जनरेटिव AI का सफल वर्ष | मैकिन्से) (एआई की स्थिति: वैश्विक सर्वेक्षण | मैकिन्से), और यह संख्या बढ़ती जा रही है। टेक फर्मों ने एआई नैतिकता बोर्ड स्थापित किए हैं; सरकारें विनियमन का मसौदा तैयार कर रही हैं। मुख्य बात यह है कि बाद में प्रतिक्रिया करने के बजाय, शुरू से ही एआई विकास में नैतिकता को शामिल किया जाए ("डिजाइन द्वारा नैतिकता")।

चुनौतियों पर निष्कर्ष: AI को अधिक स्वायत्तता प्रदान करना दोधारी तलवार है। इससे दक्षता और नवाचार प्राप्त हो सकता है, लेकिन इसके लिए उच्च स्तर की जिम्मेदारी की आवश्यकता होती है। आने वाले वर्षों में तकनीकी समाधान (AI व्यवहार को बेहतर बनाने के लिए), प्रक्रिया समाधान (नीति और निरीक्षण ढांचे), और शायद नए मानक या प्रमाणन (AI सिस्टम का ऑडिट किया जा सकता है और आज के इंजन या इलेक्ट्रॉनिक्स की तरह प्रमाणित किया जा सकता है) का मिश्रण देखने को मिलेगा। इन चुनौतियों का सफलतापूर्वक सामना करना यह निर्धारित करेगा कि हम स्वायत्त AI को समाज में इस तरह से कैसे एकीकृत कर सकते हैं जिससे मानव कल्याण और विश्वास बढ़े।

निष्कर्ष

जनरेटिव एआई एक नए प्रयोग से तेजी से एक परिवर्तनकारी सामान्य-उद्देश्य वाली तकनीक में विकसित हो गया है जो हमारे जीवन के हर कोने को छू रहा है। इस श्वेत पत्र में पता लगाया गया है कि कैसे, 2025 तक, एआई सिस्टम पहले से ही लेख लिख रहे हैं, ग्राफिक्स डिजाइन कर रहे हैं, सॉफ्टवेयर कोडिंग कर रहे हैं, ग्राहकों के साथ चैट कर रहे हैं, मेडिकल नोट्स का सारांश बना रहे हैं, छात्रों को ट्यूशन दे रहे हैं, आपूर्ति श्रृंखलाओं का अनुकूलन कर रहे हैं और वित्तीय रिपोर्ट तैयार कर रहे हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि इनमें से कई कार्यों में एआई काम कर सकता है बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के, खास तौर पर सुपरिभाषित, दोहराए जाने वाले कामों के लिए। कंपनियाँ और व्यक्ति इन कामों को स्वायत्तता से करने के लिए AI पर भरोसा करने लगे हैं, जिससे गति और पैमाने में लाभ मिल रहा है।

2035 की ओर देखते हुए, हम एक ऐसे युग के कगार पर खड़े हैं जहाँ AI एक और भी अधिक सर्वव्यापी सहयोगी होगा - अक्सर एक अदृश्य डिजिटल कार्यबल जो दिनचर्या को संभालता है ताकि मनुष्य असाधारण पर ध्यान केंद्रित कर सकें। हम उम्मीद करते हैं कि जनरेटिव AI हमारी सड़कों पर कारों और ट्रकों को मज़बूती से चलाएगा, रात भर गोदामों में इन्वेंट्री का प्रबंधन करेगा, जानकार निजी सहायकों के रूप में हमारे सवालों का जवाब देगा, दुनिया भर के छात्रों को एक-एक करके निर्देश देगा और यहां तक ​​कि चिकित्सा में नए इलाज खोजने में भी मदद करेगा - ये सब कम से कम प्रत्यक्ष पर्यवेक्षण के साथ। उपकरण और एजेंट के बीच की रेखा धुंधली हो जाएगी क्योंकि AI निष्क्रिय रूप से निर्देशों का पालन करने से सक्रिय रूप से समाधान उत्पन्न करने की ओर बढ़ेगा।

हालाँकि, इस स्वायत्त AI भविष्य की यात्रा को सावधानी से आगे बढ़ाया जाना चाहिए। जैसा कि हमने बताया है, प्रत्येक डोमेन अपनी सीमाएँ और ज़िम्मेदारियाँ लेकर आता है:

• आज की वास्तविकता की जाँच: AI अचूक नहीं है। यह पैटर्न पहचान और सामग्री निर्माण में उत्कृष्ट है, लेकिन मानवीय अर्थों में सच्ची समझ और सामान्य ज्ञान का अभाव है। इसलिए, अभी के लिए, मानवीय निगरानी ही सुरक्षा जाल बनी हुई है। यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि AI कहाँ अकेले उड़ान भरने के लिए तैयार है (और कहाँ नहीं)। आज कई सफलताएँ इसी से आती हैं मानव-एआई टीम मॉडल, और यह संकर दृष्टिकोण मूल्यवान बना रहेगा जहां पूर्ण स्वायत्तता अभी भी विवेकपूर्ण नहीं है।

• कल का वादा: मॉडल आर्किटेक्चर, प्रशिक्षण तकनीकों और निरीक्षण तंत्र में प्रगति के साथ, AI की क्षमताओं का विस्तार जारी रहेगा। R&D का अगला दशक कई मौजूदा दर्द बिंदुओं (भ्रम को कम करना, व्याख्या में सुधार, AI को मानवीय मूल्यों के साथ संरेखित करना) को हल कर सकता है। यदि ऐसा है, तो 2035 तक AI सिस्टम इतने मजबूत हो सकते हैं कि उन्हें कहीं अधिक स्वायत्तता सौंपी जा सके। इस पेपर में दिए गए अनुमान - AI शिक्षकों से लेकर बड़े पैमाने पर स्व-संचालित व्यवसायों तक - हमारी वास्तविकता हो सकते हैं, या आज कल्पना करना मुश्किल नवाचारों से भी आगे निकल सकते हैं।

• मानवीय भूमिका और अनुकूलन: हम यह देख रहे हैं कि कृत्रिम बुद्धि (एआई) द्वारा मानव का पूर्णतः स्थान लेने के बजाय, इसमें भूमिकाएं विकसित होंगी।हर क्षेत्र के पेशेवरों को संभवतः काम करने में निपुण बनने की आवश्यकता होगी साथ एआई - इसका मार्गदर्शन करना, इसका सत्यापन करना, तथा कार्य के उन पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करना, जिनके लिए सहानुभूति, रणनीतिक सोच और जटिल समस्या-समाधान जैसी विशिष्ट मानवीय शक्तियों की आवश्यकता होती है। शिक्षा और कार्यबल प्रशिक्षण को इन विशिष्ट मानवीय कौशलों पर जोर देने के साथ-साथ सभी के लिए एआई साक्षरता पर भी ध्यान केंद्रित करना चाहिए। नीति निर्माताओं और व्यवसाय के नेताओं को श्रम बाजार में बदलावों की योजना बनानी चाहिए और स्वचालन से प्रभावित लोगों के लिए सहायता प्रणाली सुनिश्चित करनी चाहिए।

• नैतिकता और शासन: शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इस तकनीकी विकास के लिए नैतिक AI उपयोग और शासन का ढांचा होना चाहिए। विश्वास अपनाने की मुद्रा है - लोग AI को तभी कार चलाने देंगे या सर्जरी में सहायता करेंगे जब उन्हें भरोसा होगा कि यह सुरक्षित है। उस विश्वास को बनाने में कठोर परीक्षण, पारदर्शिता, हितधारक जुड़ाव (जैसे, चिकित्सा AI को डिजाइन करने में डॉक्टरों को शामिल करना, AI शिक्षा उपकरणों में शिक्षकों को शामिल करना) और उचित विनियमन शामिल है। डीपफेक या युद्ध में AI जैसी चुनौतियों से निपटने के लिए अंतर्राष्ट्रीय सहयोग आवश्यक हो सकता है, ताकि जिम्मेदार उपयोग के लिए वैश्विक मानदंड सुनिश्चित किए जा सकें।

निष्कर्ष में, जनरेटिव एआई प्रगति के एक शक्तिशाली इंजन के रूप में खड़ा है। बुद्धिमानी से इस्तेमाल किए जाने पर, यह मनुष्यों को नीरसता से राहत दे सकता है, रचनात्मकता को खोल सकता है, सेवाओं को वैयक्तिकृत कर सकता है, और कमियों को दूर कर सकता है (जहां विशेषज्ञों की कमी है वहां विशेषज्ञता ला सकता है)। महत्वपूर्ण बात यह है कि इसे इस तरह से तैनात किया जाए कि मानवीय क्षमता को हाशिए पर डालने के बजाय उसे बढ़ाता हैतत्काल अवधि में, इसका मतलब है कि एआई को निर्देशित करने के लिए मनुष्यों को लूप में रखना। लंबी अवधि में, इसका मतलब है कि एआई सिस्टम के मूल में मानवतावादी मूल्यों को एनकोड करना ताकि जब वे स्वतंत्र रूप से कार्य करें, तब भी वे हमारे सामूहिक सर्वोत्तम हित में कार्य करें।

कार्यक्षेत्र	विश्वसनीय स्वायत्तता आज (2025)	2035 तक विश्वसनीय स्वायत्तता की उम्मीद
लेखन एवं सामग्री	- नियमित समाचार (खेल, आय) स्वचालित रूप से उत्पन्न होते हैं। - उत्पाद समीक्षाएँ AI द्वारा संक्षेपित की जाती हैं। - लेखों या ईमेल के प्रारूप मानवीय संपादन के लिए होते हैं।फिलाना पैटरसन – ONA समुदाय प्रोफ़ाइल) (अमेज़न ने AI के साथ ग्राहक समीक्षा अनुभव को बेहतर बनाया)	- अधिकांश समाचार और विपणन सामग्री तथ्यात्मक सटीकता के साथ स्वचालित रूप से लिखी जाती है। - एआई न्यूनतम निरीक्षण के साथ पूर्ण लेख और प्रेस विज्ञप्ति तैयार करता है। - मांग पर उत्पन्न अत्यधिक व्यक्तिगत सामग्री।
दृश्य कला और डिजाइन	- एआई संकेतों से छवियां उत्पन्न करता है (मानव सर्वोत्तम का चयन करता है)। - अवधारणा कला और डिजाइन विविधताएं स्वायत्त रूप से बनाई जाती हैं।	- एआई पूर्ण वीडियो/फिल्म दृश्य और जटिल ग्राफिक्स का निर्माण करता है। - विनिर्देशों को पूरा करने वाले उत्पादों/वास्तुकला का जनरेटिव डिजाइन। - मांग पर व्यक्तिगत मीडिया (चित्र, वीडियो) का निर्माण।
सॉफ्टवेयर कोडिंग	- AI स्वतः कोड पूर्ण करता है और सरल फ़ंक्शन लिखता है (dev द्वारा समीक्षित)। - स्वचालित परीक्षण निर्माण और बग सुझाव। (कोपाइलट पर कोडिंग: 2023 का डेटा कोड की गुणवत्ता पर नीचे की ओर दबाव का संकेत देता है (2024 अनुमानों सहित) - GitClear) (GitHub Copilot ने AI कोड असिस्टेंट पर शोध रिपोर्ट में शीर्ष स्थान प्राप्त किया -- विज़ुअल स्टूडियो मैगज़ीन)	- AI विनिर्देशों से संपूर्ण सुविधाओं को विश्वसनीय तरीके से क्रियान्वित करता है। - ज्ञात पैटर्न के लिए स्वायत्त डिबगिंग और कोड रखरखाव। - कम मानवीय इनपुट के साथ कम-कोड ऐप निर्माण।
ग्राहक सेवा	- चैटबॉट अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर देते हैं, सरल मुद्दों को हल करते हैं (जटिल मामलों को सौंपते हैं)। - एआई कुछ चैनलों पर नियमित पूछताछ का लगभग 70% संभालता है।(59 2025 के लिए AI ग्राहक सेवा आँकड़े) (2030 तक ग्राहक बातचीत के दौरान 69% निर्णय ...)	- एआई जटिल प्रश्नों सहित अधिकांश ग्राहक इंटरैक्शन को अंत-से-अंत तक संभालता है। - सेवा रियायतों (वापसी, उन्नयन) के लिए वास्तविक समय एआई निर्णय लेना। - मानव एजेंट केवल वृद्धि या विशेष मामलों के लिए।
स्वास्थ्य देखभाल	- एआई मेडिकल नोट्स का मसौदा तैयार करता है; निदान सुझाता है, जिसे डॉक्टर सत्यापित करते हैं। - एआई कुछ स्कैन (रेडियोलॉजी) को निरीक्षण के साथ पढ़ता है; सरल मामलों का चयन करता है।2035 तक एआई मेडिकल इमेजिंग उत्पादों की संख्या पांच गुना बढ़ सकती है)	- एआई विश्वसनीय रूप से सामान्य बीमारियों का निदान करता है और अधिकांश चिकित्सा छवियों की व्याख्या करता है। - एआई रोगियों की निगरानी करता है और देखभाल शुरू करता है (उदाहरण के लिए, दवा अनुस्मारक, आपातकालीन अलर्ट)। - वर्चुअल एआई "नर्स" नियमित फॉलो-अप संभालते हैं; डॉक्टर जटिल देखभाल पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
शिक्षा	- एआई ट्यूटर छात्रों के सवालों का जवाब देते हैं, अभ्यास समस्याएं उत्पन्न करते हैं (शिक्षक मॉनिटर करते हैं)। - एआई ग्रेडिंग में सहायता करता है (शिक्षक समीक्षा के साथ)। ([के-12 शिक्षा के लिए जनरेटिव एआई	एप्लाइफाई द्वारा शोध रिपोर्ट](https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces))
रसद	- एआई डिलीवरी मार्गों और पैकिंग को अनुकूलित करता है (मानव लक्ष्य निर्धारित करता है)। - एआई आपूर्ति श्रृंखला जोखिमों को चिह्नित करता है और शमन का सुझाव देता है।लॉजिस्टिक्स में शीर्ष जनरेटिव एआई उपयोग के मामले)	- बड़े पैमाने पर स्वचालित डिलीवरी (ट्रक, ड्रोन) की निगरानी एआई नियंत्रकों द्वारा की जाती है। - एआई व्यवधानों के दौरान शिपमेंट को स्वचालित रूप से पुनर्निर्देशित करता है और इन्वेंट्री को समायोजित करता है। - एंड-टू-एंड आपूर्ति श्रृंखला समन्वय (ऑर्डर, वितरण) का प्रबंधन एआई द्वारा किया जाता है।
वित्त	- एआई वित्तीय रिपोर्ट/समाचार सारांश (मानव-समीक्षित) तैयार करता है। - रोबो-सलाहकार सरल पोर्टफोलियो प्रबंधित करते हैं; एआई चैट ग्राहकों के प्रश्नों को संभालता है।जनरेटिव एआई वित्त पोषण के लिए आ रहा है)	- एआई विश्लेषक उच्च सटीकता के साथ निवेश अनुशंसाएं और जोखिम रिपोर्ट तैयार करते हैं। - निर्धारित सीमाओं के भीतर स्वायत्त व्यापार और पोर्टफोलियो पुनर्संतुलन। - एआई मानक ऋण/दावों को स्वचालित रूप से अनुमोदित करता है; मनुष्य अपवादों को संभालते हैं।

संदर्भ:

1. पैटरसन, फिलाना. स्वचालित आय की कहानियां कई गुना बढ़ जाती हैंएसोसिएटेड प्रेस (2015) - एपी द्वारा बिना किसी मानव लेखक के हजारों आय रिपोर्ट के स्वचालित उत्पादन का वर्णन करता है (स्वचालित आय की कहानियां बढ़ीं | एसोसिएटेड प्रेस).

2. मैकिन्से एंड कंपनी. 2024 की शुरुआत में AI की स्थिति: जनरल AI अपनाने में तेज़ी आएगी और मूल्य सृजन शुरू होगा(2024) – रिपोर्ट के अनुसार 65% संगठन नियमित रूप से जनरेटिव एआई का उपयोग कर रहे हैं, जो 2023 से लगभग दोगुना है (2024 की शुरुआत में एआई की स्थिति | मैकिन्से), और जोखिम न्यूनीकरण प्रयासों पर चर्चा करता है (एआई की स्थिति: वैश्विक सर्वेक्षण | मैकिन्से).

3. गार्टनर. चैटजीपीटी से परे: उद्यमों के लिए जनरेटिव एआई का भविष्य(2023) - भविष्यवाणी है कि 2030 तक, 90% ब्लॉकबस्टर फिल्में एआई द्वारा निर्मित हो सकती हैं (उद्योगों और उद्यमों के लिए जनरेटिव AI उपयोग के मामले) और दवा डिजाइन जैसे जनरेटिव एआई उपयोग मामलों पर प्रकाश डालता है (उद्योगों और उद्यमों के लिए जनरेटिव AI उपयोग के मामले).

4. ट्विप. 12 तरीके जिनसे पत्रकार न्यूज़रूम में AI टूल्स का उपयोग करते हैं(2024) - एक समाचार आउटलेट में "क्लारा" एआई का उदाहरण 11% लेख लिखता है, जिसमें मानव संपादक सभी एआई सामग्री की समीक्षा करते हैं (12 तरीके जिनसे पत्रकार न्यूज़रूम में AI टूल्स का उपयोग करते हैं - ट्विप).

5. अमेज़न.कॉम समाचार. अमेज़न ने AI के साथ ग्राहक समीक्षा अनुभव को बेहतर बनाया.(2023) – खरीदारों की मदद के लिए उत्पाद पृष्ठों पर एआई-जनरेटेड समीक्षा सारांश की घोषणा की गई (अमेज़न ने AI के साथ ग्राहक समीक्षा अनुभव को बेहतर बनाया).

6. जेनडेस्क. 59 2025 के लिए AI ग्राहक सेवा आँकड़े(2023) - यह दर्शाता है कि दो-तिहाई से अधिक सीएक्स संगठन सोचते हैं कि जनरेटिव एआई सेवा में "गर्मजोशी" जोड़ेगा (59 2025 के लिए AI ग्राहक सेवा आँकड़े) और अंततः 100% ग्राहक इंटरैक्शन में एआई की भविष्यवाणी करता है (59 2025 के लिए AI ग्राहक सेवा आँकड़े).

7. फ्यूचुरम रिसर्च और एसएएस. अनुभव 2030: ग्राहक अनुभव का भविष्य(2019) - सर्वेक्षण में पाया गया कि ब्रांड को उम्मीद है कि 2030 तक ग्राहक जुड़ाव के दौरान लगभग 69% निर्णय स्मार्ट मशीनों द्वारा लिए जाएंगे (CX में बदलाव की पुनःकल्पना करने के लिए, विपणक को ये 2 काम करने चाहिए).

8. दाताइकु. लॉजिस्टिक्स में शीर्ष जनरेटिव एआई उपयोग के मामले. (2023) – बताता है कि GenAI लोडिंग को कैसे अनुकूलित करता है (लगभग 30% खाली ट्रक स्थान को कम करता है) (लॉजिस्टिक्स में शीर्ष जनरेटिव एआई उपयोग के मामले) और समाचारों को स्कैन करके आपूर्ति श्रृंखला जोखिमों को चिह्नित करता है।

9. विजुअल स्टूडियो पत्रिका. GitHub Copilot ने AI कोड असिस्टेंट पर शोध रिपोर्ट में शीर्ष स्थान प्राप्त किया(2024) - गार्टनर की रणनीतिक योजना धारणाएँ: 2028 तक, 90% एंटरप्राइज़ डेवलपर्स एआई कोड सहायकों का उपयोग करेंगे (2024 में 14% से ऊपर) (GitHub Copilot ने AI कोड असिस्टेंट पर शोध रिपोर्ट में शीर्ष स्थान प्राप्त किया -- विज़ुअल स्टूडियो मैगज़ीन).

10. ब्लूमबर्ग समाचार. ब्लूमबर्गजीपीटी का परिचय(2023) - वित्तीय कार्यों के लिए ब्लूमबर्ग के 50बी-पैरामीटर मॉडल का विवरण, जिसे क्यू एंड ए और विश्लेषण सहायता के लिए टर्मिनल में बनाया गया है (जनरेटिव एआई वित्त पोषण के लिए आ रहा है).