हम बढ़ती जांच के युग में हैं AI और समाज पर इसके प्रभाव पर। ब्रिटेन और यूरोप, दोनों ही देशों में, कई नियामक इस बात पर नियंत्रण रख रहे हैं कि AI क्या करने की अनुमति दी जानी चाहिए और क्या नहीं, इस पर मूल प्रश्न यह है कि स्वचालित गार्डों की स्वचालित रूप से सुरक्षा कौन करता है?
ब्रिटेन के प्रतिस्पर्धा एवं विपणन प्राधिकरण (सीएमए) जैसे नियामकों की एक चिंता यह है कि विकासशील AI यह इतना कठिन और महंगा है (सीपीयू प्रसंस्करण शक्ति, डेटासेट और शीर्ष-शेल्फ की आवश्यकताओं को देखते हुए) AI विशेषज्ञता) कि केवल बड़ी टेक कंपनियां ही कल के एआई का विकास कर सकती हैं ।
टाइम्स की केटी प्रेस्कॉट ने इस पेवॉल लेख में क्लाउडएनसी को उद्धृत करते हुए कहा: "[सीएमए रिपोर्ट] में पाया गया कि बिग टेक, जिन्हें आप "गेटकीपर" कहेंगे, के तेजी से आकर्षक बाजार पर हावी होने की संभावना है AI जिसे नियामक ने "विजेता-अधिक-लेता है" वाला परिणाम कहा है। यह कल्पना करना बहुत मुश्किल है कि सीएमए या कोई और इस बारे में क्या कर सकता है।
"इन मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए, भारी मात्रा में कंप्यूटिंग शक्ति और आसानी से उपलब्ध कंप्यूटर चिप से ज़्यादा शक्तिशाली प्रकार की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, महंगा बुनियादी ढाँचा भी है - डेटा सेंटर और सर्वर, जो बड़ी टेक कंपनियों के पास पहले से ही मौजूद हैं। जिन कंपनियों के पास अपने डेटा सेंटर नहीं हैं, उन्हें क्लाउड सेवा प्रदाताओं, जैसे गूगल, अमेज़न और माइक्रोसॉफ्ट, की ओर रुख करना पड़ता है।"
"जितना बेहतर डेटा होगा, उतना ही बेहतर मॉडल होगा। मॉडलों के लिए जानकारी के एक विशाल भंडार के रूप में YouTube का सुझाव दिया गया है, और यह निश्चित रूप से Google के स्वामित्व में है...इसमें स्पष्ट रूप से मौजूदा कंपनियों को ही फ़ायदा है।"
तो क्या यह सच है? क्या सिर्फ़ "बिग टेक" ही ऐसा विकसित कर सकते हैं? AI जो दुनिया बदल दे?
AI कारम्बा
क्लाउडएनसी में, हम ऐसा नहीं सोचते। हमारा मानना है कि एक छोटी, विशेषज्ञ कंपनी के लिए ऐसा करना पूरी तरह से संभव है। AI एक ऐसा समाधान जिसमें किसी क्षेत्र या उद्योग को बदलने की क्षमता हो... और यही हमारा उद्देश्य है । CAM असिस्ट सॉल्यूशन पहले से ही निर्माता द्वारा घटकों की सटीक मशीनिंग की गति को काफी तेज कर देता है। AI इससे उपयोगकर्ताओं को हर साल सैकड़ों घंटे का उत्पादन समय बचता है ।
अब यह सच है कि इस तरह की तकनीक विकसित करना महंगा है: क्लाउडएनसी ने अपने 8 साल के कार्यकाल में अब तक 75 मिलियन डॉलर से ज़्यादा की वेंचर कैपिटल फंडिंग जुटाई है। हालाँकि इतनी बड़ी रकम बड़ी टेक कंपनियों के लिए छोटी हो सकती है, लेकिन ब्रिटेन की किसी वेंचर कैपिटल समर्थित कंपनी के लिए यह बिल्कुल भी बड़ी बात नहीं है।
परिणामस्वरूप, उस फंडिंग का एक सीधा उद्देश्य होना चाहिए, और यह हमारे मिशन और विजन को जीवन में लाने के लिए प्रतिबद्ध है। दूसरे शब्दों में, क्लाउडएनसी जैसी कंपनी में, आपके पास अपने फंडिंग को एक तकनीकी समाधान विकसित करने के लिए लागू करने की विलासिता नहीं है, जिसका रिलीज होने पर तुरंत कोई स्पष्ट व्यावसायिक अनुप्रयोग न हो (जैसे, शायद चैट-जीपीटी, या डैल-ई ने अपने गर्भाधान के दौरान किया था)।
इसके बजाय, हमारे जैसे डेवलपर्स को इस बात पर पूरी तरह केंद्रित रहना चाहिए कि आपके AI इस्तेमाल किस लिए किया जाएगा और यह ग्राहकों के लिए कैसे बदलाव लाएगा । अन्यथा: आप बिना किसी इनाम के बहुत सारा पैसा बर्बाद कर देंगे, और बदले में उन लोगों के लिए कोई रिटर्न नहीं बना पाएंगे जिन्होंने आपकी सफलता में आपका साथ दिया है।
लोगों के लिए स्वचालित
फंडिंग के अलावा, एक छोटी टेक कंपनी के रूप में सबसे बड़ी चुनौती एक ऐसा व्यवसाय विकसित करना है AI इसका समाधान प्रतिभा के लिए प्रतिस्पर्धा करना है।
जैसे समाधान विकसित करना CAM असिस्ट एक बेहद तकनीकी रूप से चुनौतीपूर्ण क्षेत्र है और इन समाधानों को आगे बढ़ाने में सक्षम बेहद कुशल प्रतिभाओं का समूह बहुत सीमित है, और बिग टेक से लेकर हर स्तर पर सर्वश्रेष्ठ की तलाश जारी है।
इससे छोटी कंपनियों के लिए इन समाधानों को आगे बढ़ाने के लिए ज़रूरी लोगों को ढूँढ़ना बहुत मुश्किल हो जाता है। इसीलिए, सर्वश्रेष्ठ प्रतिभाओं को खोजने के प्रयासों के अलावा, क्लाउडएनसी में हम यह सुनिश्चित करने के लिए भी बहुत कुछ करते हैं कि हम एक उत्कृष्ट नियोक्ता बनें जो अपने कर्मचारियों की परवाह करता हो ।
दूसरी बड़ी चुनौती डेटा तक पहुंच है। बड़ी टेक कंपनियों के पास अक्सर पहले से ही काम करने के लिए डेटा का विशाल भंडार होता है (या वे इसे उत्पन्न कर सकती हैं), जबकि छोटी कंपनियों को ऐसे विशिष्ट उपयोग के मामलों की तलाश करनी पड़ती है जो पहले से मौजूद नहीं हैं। कुछ हद तक, यही कारण है कि उदाहरण के लिए, क्लाउडएनसी विनिर्माण अक्षमताओं को दूर करने पर विचार कर रही है - किसी के लिए भी समस्या को हल करने के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करना आसान नहीं है। (हमारे मामले में, हमें अपना सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक डेटा एकत्र करने में काफी समय लगा।) AI ऐसे मॉडल जो शक्ति प्रदान करते हैं CAM असिस्ट, हमने सचमुच अपनी खुद की फैक्ट्री बनाई है ।
यह एक चरम उदाहरण है - लेकिन अब, परिणामस्वरूप, हमारे पास एक प्रभावी AI समाधान है जो मशीनिंग की दुनिया भर में हमारे उपयोगकर्ताओं के लिए एक अंतर बना रहा है , सीएनसी मशीनों को प्रोग्राम करने की उनकी क्षमता में तेजी ला रहा है और अपने ग्राहकों की मदद करने की उनकी क्षमता में तेजी ला रहा है।
तो क्या मुझे लगता है कि एक ब्रिटिश कंपनी एक निर्माण कर सकती है? AI जो दुनिया बदल दे? खैर, हम यह काम जारी रखते हैं - लेकिन इसमें कोई संदेह नहीं है कि कुछ विशिष्ट चुनौतियाँ हैं जो इस काम को एक अनुभवी व्यक्ति के लिए जितना मुश्किल हो सकता है, उससे कहीं ज़्यादा मुश्किल बना देती हैं।
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